本文轉自:《IT經理世界》作者 ： IT
可愛的BB8脱茉，機警的R2剪芥，還有多愁善感的C3PO……
星戰(zhàn)迷應該都很熟悉這些名字，它們是《星球大戰(zhàn)》系列科幻電影里“高智商琴许、高情商”的機器人税肪。
41年前的1977年，喬治·盧卡斯的《星球大戰(zhàn)》系列電影問世榜田，以其獨特的魅力益兄，影響著一代又一代懷有科幻夢的年輕探索者，超越時代的界限串慰，探索科技的遠方偏塞。
在出品完《星球大戰(zhàn)：最后的絕地武士》后，盧卡斯影業(yè)與IBM聯合拍攝了一個系列短片《科學與星球大戰(zhàn)》（Science and Star Wars）邦鲫，它分級展示了科技如何在現實中實現光劍灸叼、BB8智能機器人神汹、微小芯片/再生液體、磁懸浮古今、原力屁魏、機械手指、AI捉腥、高成像頭盔氓拼、太空旅行等9大星戰(zhàn)元素。
該書也是「未讀·探索家」暢銷科普系列作品之一
盡管人類離造出星戰(zhàn)里所描繪的“高智商抵碟、高情商”機器人的目標還有一定距離桃漾，但是科學家正在造出越來越聰明的AI大腦——具有越來越強的URLI（理解、推理拟逮、學習和互動）的能力撬统，比如，IBM科學家正在提升人工智能的“Social Intelligence”——社交智商敦迄，它們能與人們進行更深入的情感交流恋追。
今天這個大數據時代、人工智能的時代罚屋，給我們帶來了無限想象力苦囱。正如IBM全球副總裁、IBM大中華區(qū)首席技術官沈曉衛(wèi)近期在“科學與星球大戰(zhàn)”賞映會上與媒體所分享的：科幻片里最終哪些場景是一定能夠實現的脾猛，現在還不能肯定撕彤，但是毫無疑問今天的信息技術讓我們往那個方向又近了一步。
?IBM大中華區(qū)首席技術官沈曉衛(wèi)
2018年或者接下來三五年
IT重要的發(fā)展趨勢
IT行業(yè)的未來就是人工智能尖滚，人工智能從云端會變到無處不在喉刘。除了今天大家看到的面向消費者的人工智能，人工智能會變得更加完整漆弄，更多的企業(yè)級的人工智能睦裳，用于行業(yè)解決方案的人工智能，將會獲得突破撼唾；
區(qū)塊鏈技術會重新定義交易（transaction）廉邑。這里的“交易”遠遠超過商業(yè)交易，任何東西只要一轉手倒谷，都涉及信息的安全蛛蒙、穩(wěn)定等等。任何的交易都會由于區(qū)塊鏈技術的廣泛使用而根本改變渤愁；
量子計算會從根本上改變我們對計算的理解牵祟，為行業(yè)創(chuàng)新帶來無限可能。今天人工智能大數據時代抖格，數據產生是以指數級的方式在增長诺苹。這和摩爾定律時代有什么不同咕晋？在摩爾定律時代，物理的晶體管的增長收奔，要受到物理限制掌呜。目前我們還沒有看到大數據會用什么樣的方式受到這樣的限制。因為指數級的不斷迭代坪哄，它最終十年质蕉、二十年的長期效果會讓我們非常吃驚。
人工智能從“專用AI”到“通用AI”
到目前為止的人工智能翩肌，我們稱之為Narrow AI模暗，專用的人工智能，即大多數的人工智能的解決方案還是為單一問題來做的摧阅。我們夢想的是通用的人工智能汰蓉，無所不知绷蹲，包羅萬象棒卷。通用的人工智能從技術上來講，什么問題都能回答祝钢，至少是跟人差不多的比规。
這還有相當長的路要走。接下來的若干年拦英，十年蜒什、二十年，人工智能更多處在Broad AI疤估，從一種狹窄的人工智能走向寬廣人工智能的路上灾常。換句話說，人工智能會被用來解決一些非常復雜的問題铃拇，這些問題可能是一個領域中非常復雜的問題钞瀑，也可能是跨領域的復雜問題。
比如慷荔，IBM已經有這樣的研究項目雕什，可能不久的將來就會變成現實。用人工智能來做體育比賽的解說显晶，它需要理解賽場上發(fā)生的一切贷岸，包括這些運動員、裁判員本身的背景磷雇，運動員的動作偿警、比賽規(guī)則、觀眾的情緒等等唯笙，理解之后要把理解的情況用自然語言的方式說出來螟蒸，還要有激情落剪。
從消費級的AI，到企業(yè)級的AI
人工智能今天更多地是面向消費者的人工智能尿庐。
人工智能的成功是需要商業(yè)的成功忠怖，人工智能商業(yè)的成功需要人工智能在企業(yè)級來解決行業(yè)問題的成功，這一點非常重要抄瑟。
現在人工智能的技術并沒有強大到能夠解決我們希望它解決的所有問題凡泣，還需要經歷一段時間的人機同行，只有這樣才能不斷地解決行業(yè)當中的問題皮假，使得我們的技術不斷地迭代鞋拟、往前走。
你問一個馬車夫惹资，他永遠沒有辦法告訴你他需要一輛汽車贺纲，這是今天人工智能在行業(yè)中或者企業(yè)級人工智能面臨的非常大的挑戰(zhàn)。
人工智能的專家或者IT專家并不完全懂行業(yè)褪测，而行業(yè)專家并不完全理解技術已經達到了什么樣的程度猴誊，能幫他解決什么問題，所以這個創(chuàng)新是跨領域的創(chuàng)新侮措，以前很少有這種情況懈叹，就是把IT和行業(yè)做深度的結合：需要有這樣的人能夠理解技術，理解今天的技術乃至未來三五年的技術分扎，在這些行業(yè)中找到這些技術能夠解決的問題澄成，然后不斷地迭代，使之往前突破畏吓。
可預見的將來墨状，有兩大類問題，會因為信息技術或者人工智能技術的發(fā)展菲饼，得到極大地提升：
一是生產效率得到極大地提高肾砂，即人力被機器代替。比如制造業(yè)巴粪，可以用視頻智能分析來自動發(fā)現產品的瑕疵通今；
二是基于知識的智能專家的出現，比如人工智能醫(yī)生肛根，基于醫(yī)療指南辫塌，或者基于臨床數據中學習到的信息，能夠幫助醫(yī)生做慢病的診療或者助力全科醫(yī)生派哲、幫助社區(qū)醫(yī)生提高水平臼氨，即使你是最好醫(yī)院的醫(yī)生，也可以幫助你針對疑難雜癥做出基于權威醫(yī)學證據的診斷芭届。再比如可以幫助律師储矩，更好地理解法律文檔感耙，能夠幫助你找到跟你今天討論的問題最有關的案件是什么，然后提出建議持隧，幫助人類律師做更好的處理即硼。
IBM的沃森就是很好的智能案例
關鍵的技術突破
在技術上，我們還需要一些突破屡拨。
比如從深度學習的角度來談只酥，基于小數據或者小樣本數據的學習，會是人工智能下一步非常關鍵的技術突破呀狼。剛才談到的企業(yè)級人工智能裂允，可能沒有那么多的數據，如何在非常少的數據樣本中就能有效的學習哥艇；
另外绝编，如何做多模態(tài)的數據學習、數據處理貌踏，比如電影剪輯十饥，你要理解電影，不但要理解圖像哩俭，還要理解聲音绷跑，還要理解它的語言，它是各種數據的理解凡资，而不是單一數據的理解；
再有谬运，今天很多人工智能系統(tǒng)可以做推薦隙赁，但它不能解釋為什么做這種推薦，也就是說梆暖，我下棋可以贏你伞访，但是我不能復盤，我不知道為什么下了這一步轰驳，或者我知道但是我沒法告訴你厚掷。這樣的話，我們在解決實際問題時级解，無論是做智能醫(yī)生冒黑、做智能律師，與我們的期待還是有相當大的差距勤哗。如何使得未來的人工智能系統(tǒng)抡爹，不但能夠幫助我們做更好的決定兔魂，還能夠幫助我們做更好的解釋癌瘾，這是非常重要的。
大家對人工智能除了憧憬和向往，還是有很多不安盖彭。
一是人工智能技術本身可能被用來攻擊現有的信息系統(tǒng)。
還有一些新情況棚赔，比如說今天的人工智能是從數據中學到的单寂，無論這個數據是有意還是被人惡意地篡改，當數據有了瑕疵之后笑诅，他學到的東西焚辅、這個新模型可能是不安全的，或者說理論上是有瑕疵的苟鸯。如何在技術上保證數據的安全性同蜻，或者好比我招聘到一個員工，我怎么對他進行面試來保證他是一個充滿正義感早处、不會干壞事的人湾蔓，這在大數據時代、人工智能時代砌梆，從技術上來講是非常重要的一些挑戰(zhàn)默责。
計算系統(tǒng)趨向“超微小”
當人工智能變得無所不在，人工智能會從云端擴展到所有邊緣端咸包，無論是我們的手機桃序，還是物聯網的設備，還是可穿戴的設備烂瘫。
很多運算本身需要很快的反應時間媒熊，所以它可能不能在云端計算，或者出于信息安全的考慮坟比，或者信息帶寬的考慮芦鳍，不能送回到云端，等等原因葛账。
我們會在不久的將來看到柠衅，全世界最小的計算機（不是芯片，是整個計算系統(tǒng)）籍琳，像米粒大甚至頭發(fā)絲細的計算機系統(tǒng)菲宴，包含了存儲、計算趋急、通訊等功能喝峦，這樣的系統(tǒng)是有助于實現我們所談到的超微小的、能耗極低的終端設備宣谈。
人工智能或者IT行業(yè)在過去30年愈犹，計算能力提高了100萬倍，這是因為摩爾定律。我們永遠不要低估指數級成長給我們帶來的震撼的效應漩怎。這種背景下勋颖，摩爾定律還能繼續(xù)有效嗎？即便能夠保持有效勋锤，摩爾定律能滿足計算能力提高的所有需求嗎饭玲？這兩個答案都是NO。摩爾定律在物理上終將接近它的極限叁执，至于還有多少年茄厘，對此大家有不同的解讀。
自1965年誕生后被奉為圭臬的摩爾定理正在接近極限
接下來計算能力還有什么樣的技術突破谈宛？
今天IBM已經開始做了幾個事情次哈。一個是類腦計算，就是模仿人腦的思維方式吆录，雖然還是用晶體管來做窑滞。今天我們可以做的是以非常低的功耗，幾十億個晶體管來模擬100萬個神經元恢筝，2億5000萬的神經突出哀卫。我們比較遠期的一個目標是，希望它能夠模擬100億個神經元撬槽，接近于人類的程度此改。
第二個是模擬計算。今天的所有計算還是數字計算侄柔，所有的計算機系統(tǒng)都有存儲單元共啃、計算單元，計算單元做完之后勋拟，把數據送回存儲單元勋磕，它們之間的通訊耗費了大量時間和能耗。今天IBM的一個黑科技敢靡，叫做模擬計算。我們利用一些存儲設備本身的物理特質苦银，使得它在做存儲的同時能夠做計算啸胧。比如PCM量變存儲器，能夠做一些特殊的計算幔虏，但因為這個計算是靠物理特質纺念，是一個模擬型號的計算，所以它可能不是百分之百準確想括。即使如此陷谱，很多人工智能的應用，比如圖像識別，用這樣的方式可以極大地提高效率烟逊，同時保持非常低的能耗渣窜。
最后不得不談到量子計算。如果是二十年前說量子計算宪躯，我的感覺是在我退休之前它還是在實驗室待著的乔宿。但是量子計算在過去十年有很多的突破和進展。今天IBM已經宣布了20位的量子計算機器访雪，50量子位的處理器原型详瑞。50位是一個重要的標志點，換句話說臣缀，當你有一個50位的量子計算機的時候坝橡，同時可以存儲2的50次方的信息。
計算的很多問題是優(yōu)化問題精置。傳統(tǒng)計算機無論再怎么快计寇，需要一個選擇一個選擇的去算，當然它如果有一個好的算法氯窍，可以提升計算效率饲常，就是算完這個另外十個就不用算了。而量子計算機天然具有“并行性”狼讨，一次運算可能就把一個指數級的運算都做掉了贝淤。
雖然今天距離量子計算的商業(yè)應用還有一段距離，但是政供，它比我們想像得近得多播聪。
IBM 50 Q系統(tǒng)：IBM 基于50 量子比特的低溫恒溫器連接機制
注：以上內容節(jié)選自沈曉衛(wèi)的演講《信息科技的未來》。
