硅谷为何钟情于AI？前沿浪潮中AI是大主角

据国外媒体Mercurynews报道，硅谷一直是世界科技领域的领军地区。它需要一股新生力量，让这个集聚了大量人才的创新基地发挥自己的优势

据国外媒体Mercurynews报道，硅谷一直是世界科技领域的领军地区。它需要一股新生力量，让这个集聚了大量人才的创新基地发挥自己的优势。硅谷的移动时代已达到高峰，下一波引领发展和创新的技术已经问世或即将问世：苹果iPhone的Siri、亚马逊Echo的Alexa、谷歌自主驾驶汽车背后的软件技术、亚马逊的智能产品推荐以及未来可能出现的机器人外科医生。这些都属于人工智能（AI）技术，这类技术能够“学习”和“思考”，是科技界备受关注的变革性技术。

智能手机虽引发颠覆式影响而且利润丰厚，但美国市场已经饱和。近三个季度，苹果iPhone的销量均呈现下滑趋势。APP经济”已趋饱和，用户倾向于使用现有的APP，而不愿下载新APP。Facebook在news feeds中植入的广告已经够多了，几乎没法再添更多广告，据预计，明年Facebook的营收增长将放缓。

创业大师兼斯坦福大学副教授史蒂夫-布兰克（Steve Blank）表示，“AI将渗透到方方面面。硅谷对AI的讨论已持续至少30年。但在过去5年，或过去2年，AI才开始投入实际使用。”

谷歌CEO桑达尔?皮查伊（Sundar Pichai）写道，AI让“几年前毫无可能”的成就成为可能，过去十年科技界一直在尝试打造一个移动优先的世界，并试图把手机变成了人类生活中的远程控制器。但接下来10年，我们的世界将向AI优先的格局转变。

专家表示，AI将在我们生活中发挥越来越重要的作用，改变着人们的工作和生活方式。

布兰克指出，让AI融入计算领域和人类生活的任一方面将引发硅谷的进步和动荡。他说，“硅谷已经历一波又一波的创新。硅谷曾是半导体的天下，接着PC称霸，如今这里又成为web 1.0的代名词。这些浪潮都基于一系列新技术，并催生了一些新公司。”

艾伦人工智能研究所的CEO奥林-艾奇奥尼（Oren Etzioni）表示，AI技术创造了一些全新的行业，机器人辅助的制造业兴起，让几乎每一个商业领域迎来了新机遇。

许多大型科技公司对互动式虚拟助手（bot）押了重注。这类机器人助手能够从用户输入的信息中学习。这类产品规模不断扩大，其中有苹果Siri、亚马逊Alexa、Google Assistant以及许多公司设计来协助客户订单的“聊天机器人”。例如，连锁餐饮品牌塔可钟（Taco Bell）的TacoBot能够理解客户的口头指令并通过智能手机下订单。

艾奇奥尼说，“人们喜欢更有效的方式，我们将目睹这类机器人在实用性上的飞速进步。”

除了悄悄潜入消费级设备中，AI技术也开始在商业中发挥着越来越广泛的作用。亚马逊和谷歌都已提供由AI支持的服务，这类服务可被客户公司用于处理存储在亚马逊和谷歌云平台中的数据。

《华盛顿邮报》刚宣布，将使用亚马逊文字转语音的AI软件Polly，该软件可生成47种不同声音，并把24门语言的文本转变为音频。

今年9月，旧金山公司Salesforce公布了一款名为“爱因斯坦”的AI软件。这款软件能够通过分析客户公司的所有数据，为某一问题寻找解决方案，例如，预测哪种销售方案可能取得成功。

对AI技术的渴求也推动了AI公司的收购热潮。据市场研究机构CB Insight的数据，自2011年起，一些知名公司在全球范围内收购了大约140家AI公司。单单去年的收购交易就有40笔。通过收购Saffron、Movidius和Nervana公司，英特尔迅速打造出一系列AI产品。英特尔CEO布莱恩-科再奇(Brian Krzanich)在一篇文章中写道，“这些被收购的前沿公司是英特尔发展和广泛应用AI技术的催化剂。”

尽管自1950年代以来AI技术就已经存在，但直到“大数据”的出现，AI的发展才开始步入正轨。存储技术的进步、大规模数据收集以及计算性能的提升才让“大数据”成为可能。

今年的人机大战中，谷歌的AlphaGo人工智能软件战胜了世界围棋冠军李世石。在这次胜利背后，AlphaGo经历了怎样的训练呢？它吸纳并分析了世界级围棋比赛中的3000万个棋步。

除了下棋，AI还可用于其他用途。谷歌旗下的生物科学公司Verily公开了一项成果，即，成功地使用AI图像分析算法来识别与糖尿病相关的眼部疾病。

2015年，Verily宣布与强生公司合作开发AI手术机器人。这次合作促成了Verb Surgical公司的创立。这家初创公司如今拥有200名工程师（其中一些来自Verily），他们负责相关软件和设备的研发，并训练AI观看手术视频。

加州大学伯克利分校的计算机科学教授谢尔盖-莱文（Sergey Levine）表示，AI做出决策并从决策中学习的能力正在快速提升，这将扩大AI的影响力。

决策能力是区分复杂AI程序和模式识别AI软件的一大要素。后者通过执行与特定数据集有关的任务（如，图片识别过程）来获得训练，但这类软件依旧是“静态的”，因为它们无法自主学习。

莱文说，“这方面将发生变化。AI将不断与所处的环境互动，并通过自身体验来持续地自我改进。”

莱文指出，家务机器人、自主驾驶汽车等AI产品可彼此联网，因此每台设备所学到的东西可通过“集体学习”应用于联网中的所有设备。他预测未来将出现“使用自然语言与人类交互的系统。”

随着AI技术的改进和蔓延，它将逐渐取代人力，承担原先由人类完成的任务和工作。

艾奇奥尼说，“我很担心人类的就业问题。AI引发的所有担虑中，AI冲击就业市场是焦点之一。”

英特尔数据中心副总裁丽莎-斯佩尔曼（Lisa Spelman）则保持更为乐观的立场。她举了个例子，AI在图像识别上的应用为软件工程师创造了许多就业机会。

“许多其他创新周期和技术变革都会带来就业遭到冲击的担忧。AI方面也是如此。但最终，技术将催生更多的就业机会，只不过这些职位不同于现有的职位。”