比尔·盖茨：人工智能时代已经开启
Microsoftco-founderBillGatesisfamouslyoptimisticaboutartificialintelligenceanditspromisetospeedupinnovation.HeconsidersA.I.toolssuchasOpenAI’sChatGPTchatbottobeoneoftwotechnologiesthathavebeentrulyrevolutionary(theotherexamplewaswithgraphicuserinterface,ordigitaliconsandbuttons,incomputing).
NowGatessaysthe“ageofA.I.hasbegun”andthatitwillnotjustimproveproductivitybutalsohelpfixsocietalproblemslikeinequity.Hethinksthetechnologycanfreeresourcesandimproveaccesstohealthcareandeducationincountriesthatlackitifgovernmentsandphilanthropiesintroducetherightpoliciesanddirectfundswheretheyaremostneeded.
“I’vebeenthinkingalotabouthowA.I.canreducesomeoftheworld’sworstinequities,”GateswroteinablogpostonMarch21.“Foronething,they’llhelphealth-careworkersmakethemostoftheirtimebytakingcareofcertaintasksforthem—thingslikefilinginsuranceclaims,dealingwithpaperwork,anddraftingnotesfromadoctor’svisit.”
Gatespointedoutthatanumberofdevelopingcountriesstrugglewithattractingenoughdoctors,whichoftenworsensinequitiesbetweenthewealthyandthedisadvantaged.IfeveryhealthcareprofessionalhasaccesstoA.I.toolstobetteradvisepatientsonthebestcourseofaction,alotmorepeopleinneedcanbeserved,hesays.Meanwhile,ineducation,A.I.canassistwithtrainingstudentsandhelpthemgethighertestscores.
Institutingsuchsystemswouldtakeyearsoftestingandpersistenteffortsbygovernments,philanthropies,andbusinessesfortheA.I.tobepartofthesolutioninsteadofworseningtheproblem,Gatessaid.Inthatway,thebenefitswouldbeaccessibletoallandnotjustthewell-offwhocanaffordtousesuchtechnologies.
“Governmentsandphilanthropywillneedtoplayamajorroleinensuringthatitreducesinequityanddoesn’tcontributetoit.ThisisthepriorityformyownworkrelatedtoA.I.,”Gateswrote.
ThepotentialofA.I.tosolveproblemsaffectingentirecountriesandcommunitiescomeswithitsownsetofthreats,andGatesacknowledgesthetechnologyisstilllimited.
“PeoplewillneedtoseeevidencethathealthA.I.sarebeneficialoverall,eventhoughtheywon’tbeperfectandwillmakemistakes,”Gateswrote.“A.I.shavetobetestedverycarefullyandproperlyregulated,whichmeansitwilltakelongerforthemtobeadoptedthaninotherareas.”
A.I.cansometimesfumbleorhallucinatebyreturninginaccurateorfictitiousinformationandbecomingathreatinthehandsofwrongpeoplewhomisuseit,hesaid.Then,ofcourse,thereisthepossibilityofA.I.runningamokandbecomingathreattohumans.
Despitetheserisks,GatesstillthinksA.I.technologyhasgreatpotential.
“Entireindustrieswillreorientaroundit.Businesseswilldistinguishthemselvesbyhowwelltheyuseit,”hewrote.
ThebillionairephilanthropisthaslongsupportedA.I.andadvocatedthatitsbenefitsfaroutweighitsdangers.Forone,hedoesn’tseeA.I.asathreattojobs.Ifanything,itcouldimprovehowpeopleworkbyincreasingefficiency,hesays.
Asthepersonwhohelpedtostartacomputerrevolutionhalfacenturyago,whichalsosparkedsimilarconcernsaboutkillingjobs,hesaidA.I.‘sdevelopmentis“everybitasimportantasthePC,astheinternet.”Earlierthisyear,duringaRedditAskMeAnythingsession,hetoutedA.I.asatoolthat“givesaglimpseofwhatistocome.”
It’snormalforpeopletoraiseconcernsaboutanyrevolutionarytechnology,Gatessaid,butheaddedthatA.I.isjustonesuchexampleandthatitcanbeusedtoaccomplishrealchange.
人工智能时代是什么时代?
工业4.0是2013年的汉诺威工业博览会上德国为提升工业竞争力而提出的一个概念。基于工业发展的不同阶段划分出4个时代，即工业1.0蒸汽机时代、工业2.0电气化时代、工业3.0信息化时代和工业4.0智能化时代。显然，这种划分只表示了工业革命以来工业领域的时代变迁。如果说“蒸汽机”、“电气化”可以表示工业革命内涵，那么“信息化”、“智能化”就远远超出了工业领域。把人工智能时代称为第4次工业革命时代显然是错误的。
在“第4次工业革命”这一错误概念的影响下，对人工智能时代性的理解出现了许多混乱。仅从工业生产力变迁的角度来看，划分成蒸汽机工业革命、电气化工业革命、信息化工业革命、智能化工业革命时代，的确具有一定道理，但是，如果把它泛化，认为人工智能的智能化是第4次工业革命时代，甚至由此衍生出第5次工业革命、第6次科技革命、第N次工业革命的提法，显然模糊了人工智能的知识革命与工业革命的本质差异。我们可以从以下5个方面看看人工智能时代与工业革命时代的本质差异:
(1)社会生产力结构的本质差异
工业革命后形成了资本整合下的社会化大生产，其社会生产力结构是“劳动者+机械化工具”，劳动者在知识基础上驾驭工具；人工智能时代，在半导体微处理基础上诞生了智能化工具，智能化工具超越了生产领域、经济领域，全面影响人类社会生活，并且具有独立的财富生产能力，其生产力结构变成了“管理者+智能化工具”。
(2)生产工具的本质差异
机械化工具与智能化工具有本质差异，前者无自主能力，必须由劳动者驾驭，后者有自主能力，可以在无人介入下自主式工作。工业革命后期虽然出现过可以自主运行的自动化工具，但不具有智能行为，它们与计算机软件控制的智能化工具有本质不同。
(3)体力劳动与脑力劳动替代的本质差异
工业革命后，机械化工具以蒸汽机械(以及后来的内燃机械、电动机械)代替劳动者的体力劳动，而人工智能时代，智能化工具普遍代替了人类的脑力劳动。
(4)知识相关性的本质差异
工业革命时代，“知识就是力量”是著名的时代口号，因为驾驭机械化工具都需要相应的知识，工人、技师、工程师形成了严格的知识与技术等级；在人工智能时代，智能化工具具有智力行为能力，使用者不需要有相应的知识。知识与知识行为分离，成为人工智能时代的重要特点。
(5)从经济变革到社会变革的本质差异
工业革命的主要变革是经济基础；人工智能变革后的数字化社会、区块链的无偏见人工智能、诚信体制建设等，从经济基础延伸至上层建筑。同时，从资本时代到金融时代、从贸易全球化到经济全球化、从两种文化到第3种文化，都表明人工智能时代从经济基础到上层建筑的延伸效应。
3人工智能时代是第3次浪潮时代
最早揭示人工智能时代与工业革命时代具有本质差异的是著名的未来学者阿尔文·托夫勒。1980年，阿尔文·托夫勒推出了《第三次浪潮》一书，该书将人类现代文明史划分为3个浪潮时代。阿尔文·托夫勒在书中写道:“到目前为止，人类经历了两次重大的变化浪潮，每一次都抹杀了早期的文化和文明，以前人不能想象的生活方式取而代之。第1次浪潮—农业革命—经历了几千年才结束。第2次浪潮—工业文明的崛起—只有300年的寿命。今天的历史速度更快，很可能第3次浪潮将横扫历史，在几十年内结束。”他十分明确地将“今天的历史”与工业革命时期相分割。26年之后，他在2006年出版的《财富的革命》一书中，将“今天的历史”定义为“知识经济”时代，即一个知识创造财富的时代。
阿尔文·托夫勒首先清醒地、科学地认识到“今天的历史”的时代特征与时代本质，它与“机器”创造财富的工业文明完全不同，是一个用“知识”创造财富的时代。托夫勒还天才地描绘了人类现代文明发展史，几千年农业文明、几百年工业文明、几十年知识经济文明演化速度的倍增现象。所有这些都集中反映人工智能时代托夫勒的知识革命观。必须从知识的本源出发，用知识的创新原理来探索人工智能时代的奥秘。不幸的是，托夫勒未能揭示知识革命的奥秘，对“知识”充满了无奈与绝望。
4人工智能时代是知识革命时代
托夫勒敏锐地认识到，人工智能时代是知识创造财富的知识革命时代，但是，对“知识经济”的定义以及“知识创造财富”的知识革命论述却显得苍白无力。在后来《财富的革命》一书中，他充满了悲观与无奈。托夫勒说:“尽管对新兴的知识经济有着数千种分析和研究，但是，知识对创造财富的影响却一直被低估了，而且现在仍然在被低估。”他充分认识到知识经济时代的知识主导作用、知识探索的重要性，书中也描述了人们对“知识”的无知、漠视与无奈，他在书中写道:知“识已经成为我们经济和社会环境中变化最快的组成部分之一。”“自从‘知识经济’开始半个世纪以来，关于知识经济背后的‘知识’我们却了解得很少，简直少得让我们感到尴尬。托”夫勒虽然界定了今天的时代是与工业革命完全不同的知识创造财富的时代，但是并没有回答知识如何创造财富。这是人工智能时代知识革命必须回答的问题。
“知识创造财富”贯穿于人类的全部历史进程中。在原始社会，人类在知识基础上打造工具、使用工具，开创了“人+工具”的社会生产力的基本结构。其后，一直延续到农业社会、工业社会以及人工智能社会。只是人工智能社会之前的生产力结构是“(人+知识)+工具”，即劳动者在知识基础上驾驭工具；人工智能的社会生产力结构变成了“人+(知识+工具)，”即人类将知识成果转移到智能化工具中，劳动者傻瓜化地使用智能化工具，出现了知识从“人”到“工具”的根本性转移。这就是人工智能时代知识创造财富的本质与知识革命的核心所在。
人们普遍意识到知识在社会生产力中的重要作用，因为没有知识，人类就不会使用工具，也不可能创造工具。然而在经济学家、社会学家、历史学家的视野中，“知识”消失了。他们用“劳动者、劳动资料、劳动对象”的生产力结构观来诠释人类社会发展史。
人类对知识的无知，经济学家对知识的忽视，托夫勒对知识的无奈与无助是有道理的。因为，尽管人类对知识的研究远早于自然科学、社会科学，然而，在自然科学、社会科学充分发展的今天，人类对知识的研究一直停留在两千年前坐而论道的“认识论”、“知识论”的哲学陷阱之中。因为，传统概念中的知识一直是虚无缥缈、捉摸不定、隐含在事物之中的东西。只有到了知识从量变到质变的人工智能时代，知识才走到前台，人们才得以从学科视角重新研究“知识”的本质，它的诞生、发展、演化、基本规律，以及它在人工智能时代的财富革命与知识力量变迁。从人工智能的实践中探索知识革命的奥秘，寻找人类知识起源，演化发展的本质与基本规律，创建科学的“知识学”。
人工智能时代的“知识学原理”走出了“认识论”、知“识论”的陷阱，成为指导实践的新兴科学。不但能有效地诠释人工智能的智能生成机理，还将人们对人工智能的认识从“是什么”的低级阶段提升到“为什么”的高级阶段。由于知识的普遍性，”知识学原理”还将全面诠释人类起源、人类演化的生态体系、工具中的第3种知识、从第2种文化到第3种文化，人类工具起源与智能化工具智能生成机理等众多未解之谜。
5人工智能知识革命的时代特征
人工智能时代，是继农业革命、工业革命后，人类现代社会的第3次浪潮时代。正如托夫勒所说，“很可能第3次浪潮将会横扫历史，生存在这个爆炸性时刻的我们会感受到第3次浪潮对这个时代的全面影响。因”此，了解人工智能的时代特征具有重要意义。
(1)人工智能时代是一个动荡的时代
人类历史呈非线性发展特征，百万年的原始社会、万年的农业社会、几百年的工业社会，以及不到百年的人工智能时代。百万年的原始社会是凝固的，万年的农业社会是缓慢的，几百年的工业社会有了显著的变化，不到百年的人工智能时代则是一个激烈动荡的时代，人们会普遍感受到生存环境与社会生活的全面动荡。
(2)人工智能时代是一个人类体力劳动、脑力劳动全面解放的时代
工业革命的动力机械代替了人类的体力劳动、智力革命的智能化工具代替人类脑力劳动，未来，机器人将养活人类，人类社会将进入一个在少数精英引领下的傻瓜化时代。体现群体智力的人工智能远远超越人类个体智力，人们寄希望于人类智慧驾驭人工智能。
(3)人工智能时代是自然人类的终结时代
不到百年的人工智能时代，众多新兴科技(生物科技、生命科技、基因工程、人工生殖、脑科学、脑机工程等)与强人工智能相结合，必将导致自然人类的终结，人们最终将迎来一个非自然人类的新时代。
(4)人工智能时代是生产力结构彻底革命的时代
人类社会生产力结构一般表达形式是“人+工具”，知识隐含其中，成为社会财富生产能力的基础因素。原始社会、农业社会，人类使用简单工具，财富生产能力的“知识重心”在原始人类；工业社会，机械化工具代替了人类体力劳动，财富生产能力的“知识重心”向工具转移；智力革命时代，智能化工具独立的行为能力，将财富生产能力的“知识重心”彻底转移到工具中，实现了生产力结构彻底变革。
(5)人工智能时代是上层建筑革命的时代
农业革命、工业革命是经济领域的革命。人工智能时代，第3种文化以科技文化对人文文化的全面入侵方式彻底改变了人文文化属性，文化艺术领域不再有纯文化、纯艺术；互联网从信息网、物联网到资源网(区块链)的诚信体系建设、去中心化的智能合约、无偏见的人工智能等，表明人工智能进入到伦理时代，从而掀起了上层建筑的全面革命热潮。
人工智能时代的知识革命改变了一切，因为人类社会的一切事物都与知识相关。
从本质上讲，我们这个时代，是人类在外部以人工方式将“知识”变革到“知识行为能力”(即智力)的革命时代。但迄今为止，我们没能用知识的基本原理准确地诠释人工智能时代，对这个时代的认识尚处于模糊阶段。人们需要从不同视角来阐述我们这个时代。（此文发表在《单片机与嵌入式系统应用》2020年第4期学习园地）
6.嵌入式系统中AI和ML的实际应用
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百度孙勇义：开启人工智能新时代，做风口践行者
智能语音
语音主要包括语音识别技术、语音合成技术，广泛应用在手机百度、百度翻译、百度地图等实际软件操作中，2016年2月份，百度的语音识别系统DeepSpeech2还被《MIT科技评论》评为2016十大突破技术。目前，百度大脑语音合成日请求量2.5亿，语音识别率达97%，强大的语音能力，将颠覆性改变人与设备的交互方式，语音技术的成熟也会加强物联网的智能化连接，通过语音指令进行直接操控，提升人们在移动时代的智能生活体验。
图像识别
图像识别
在图像方面，百度大脑包括了OCR（图像文字识别）、无人车视觉以及时下异常火爆的AR等技术，其中，运用了图像识别技术的百度无人车在专为自动驾驶设定的KITTI测试中，车辆检测排名第一，在车辆跟踪的6项指标中取得过4项第一的佳绩。
自然语言处理
自然语言处理
在孙勇义看来，自然语言处理技术可以说是目前行业的一个难点，谷歌、微软等人工智能领域的行业巨头都在加紧研发这一相关领域。2016年奥运会期间，嵌入这一技术的度秘便可智能解说篮球比赛，通过学习专业解说和评论，将枯燥的数据转化为轻松风格的解说语言，帮助观众更直观更全面的理解比赛。
用户画像
用户画像
用户画像则是基于大数据和机器学习等技术，将拥有10亿月活量的百度产品积累的数据划分成不同维度的细分标签供行业、个性化应用。除此之外，百度大脑还延伸到了汽车、医疗领域，对其进行智能化改造升级。以汽车行业为例，搭载了汽车大脑的百度无人车现已在多项核心技术中处于世界领先地位，就在日前结束的世界互联网大会期间，百度的无人车在乌镇子夜路上完成了国内首次无人驾驶汽车开放城市道路运营和体验。
无人驾驶，突破壁垒启幕新章
一直以来，行业内外致力于将人工智能真正服务于人类出行的研究项目不在少数，作为一个互联网公司，百度又为何会参与到汽车行业尤其是无人驾驶技术的深入研发呢？孙勇义表示：“创新，就像是流淌在百度人身体里的血液一样，点滴之行，凝聚成塔，最终形成了对技术的卓越创新、对研究的乐此不疲、对智能的痴心坚守。”创新、活力、坚持、勇气......这样的强势基因让百度在无人车领域攻克了一个又一个高地。
就技术领域来讲，百度无人车目前拥有环境感知、行为预测、规划控制、操作系统、智能互联、车载硬件、人机交互、高精定位、高精地图和系统安全等十项核心技术。截止到2016年7月底，百度自动驾驶技术专利的申请数量439项，包括无人车的智能感知与控制、智能检测与定位、高精地图等国际领先技术。
政府合作层面，百度得到了多方的大力支持，先后与安徽芜湖、上海国际汽车城、乌镇等政府方合作，共建无人车示范区、运营区；商业合作领域，百度与奇瑞、北汽、比亚迪等国内知名车企签订合作协议，针对无人车的研发展开深度合作；投资布局上，百度与硅谷知名激光雷达公司VelodyneLiDAR达成投资意向，未来两家公司将在自动驾驶领域开展多项深入合作，大幅度降低激光雷达的成本，推进百度无人车的商业化进程。
除此之外，百度自2015年12月完成了城市、环路及高速道路混合路况下的全自动驾驶后，2016年又在乌镇实现了首次开放城市道路运营和体验，孙勇义认为这次开放道路运营，很大程度上推进了无人驾驶从封闭研发测试环境走向公开运营环境的进程，未来也将有更多人切身感受到无人驾驶技术为生活出行带来的便利性及安全、环保、智能化生活水平等方面的巨大价值。
不管人工智能背后的技术原理多么复杂繁琐，但最终效力的发挥还是要归根于生活落地与实际应用，百度在2015年底时，便提出了“3年商用，五年量产”的目标，届时，将有更多的普通用户体验到无人车带来的便利化、安全化、智能化。
数据赋能，价值凸显升级融合
人工智能承载了中国众多产业的殷切希望，这一切绝对并非一个人、一个公司能够完成的，百度大脑作为百度人工智能的核心，也在以自己的优势所长努力着、进步着。
神经网络：百度拥有全球最大规模的，模拟人脑神经元组成的神经网络，但却比人脑的神经元数量多一个量级，支持万亿级参数、千亿样本、千亿特征训练。
神经网络：百度拥有全球最大规模的，模拟人脑神经元组成的神经网络，但却比人脑的神经元数量多一个量级，支持万亿级参数、千亿样本、千亿特征训练。
服务器：数十万台服务器，以及国内最大的GPU集群，用于支持百度训练人工智能。
服务器：数十万台服务器，以及国内最大的GPU集群，用于支持百度训练人工智能。
海量数据：在如今这个数据爆发的时代，掌握了数据对于训练人工智能来说是至关重要的。百度所拥有的海量数据，包括全网万亿网页、数十亿级搜索数据、百万级图像视频数据和百万级定位数据。
海量数据：在如今这个数据爆发的时代，掌握了数据对于训练人工智能来说是至关重要的。百度所拥有的海量数据，包括全网万亿网页、数十亿级搜索数据、百万级图像视频数据和百万级定位数据。
同时，孙勇义也对数据的重要价值做出了重点强调，“数据作为人工智能发展的主要因素，赋能价值远远超出认知想象，为了让机器越来越智能，我们需要不断的给予它‘知识’，而这些‘知识’就源于数据。”比如：训练汽车大脑，就需要给它人类驾驶的数据，以便充分掌握现有技能；训练语音识别能力，就需要给它大量的语料信息，以便更出色的完成任务。除此之外，算法和硬件能力同样至关重要，它们相当于人工智能的软件基础和硬件基础，光有数据远远不够，还需要有能够支撑这些海量数据运算的计算能力，以及学习方法。
人工智能的潜力与价值就像一个无底之洞，若想融入生活、融于实际，关键在于提供何种类型的数据，落地何种样式的产品。百度通过给予人工智能不同维度的数据，训练出了多种能力，并将这些能力用在了百度各个产品当中，无人车的落地是一种肯定，更是一种继续前进的动力。返回搜狐，查看更多
《杨澜访谈录——开启人工智能时代》
1990年，牧野正幸进入到一家外企做ERP系统的导入咨询，他发现当时日本企业引进的外国ERP系统并不适合日本的市场环境。他觉得，想要让日本企业都能使用上得心应手的ERP系统，就必须做到ERP系统的“本土化”。多方奔走提案却吃了闭门羹之后，牧野正幸决定自己创业。1996年，WorksApplications在日本东京成立。
20年的时间里
WAP始终保持不断地创新与不懈的追求
1996年WAP推出的ERP系统COMPANY大获好评
2001年WAP在日本创业板上市
2010年WAP在日本ERP市场份额实现第一
在卓越职场研究院公布的
“最佳职场”（BestWorkplaces）评选榜单中
WAP连续10年上榜
并在2010年及2017年
两次荣膺该榜单日本地区第1名
2016年，日本总务省公布的劳动力调查结果表示，有越来越多的日本女性开始参与工作。在鼓励女性就业方面，WAP公司制定了一套特别的政策。女性员工生完孩子后再回到公司工作，可以无条件地获得一笔回归职场的奖金。公司内还设置了托儿所（WithKids），方便女性员工和孩子一起成长。
此外，WAP公司一直坚持大力培养创新型人才。节目中，牧野正幸表示，他十分鼓励员工按照自己喜欢的方式工作。即使可能这样的工作方式并不能保证最高的效率，但是他仍旧认为，这是为了保持企业创造力必须要做的事情。
节目中，牧野正幸表示：“对于新入职的员工，我们不会只给他基础性的工作。我们公司的政策是在一开始，就要给他们有挑战性的工作。但几乎所有新入职的员工都无法完成，随后会渐渐的降低工作难度，一点点让他适应。”他认为，只有从一开始就培养员工的创新能力，才能真正取得突破性的成果。
2012年，WAP中国分公司成立。为了吸引到更多中国人才的加入，WAP于北京大学设立“北京大学信息科学技术学院WorksApplications基金”，大力支持和培养肩负世界IT发展的精英人才。牧野正幸表示：“我们非常重视中国市场今后的发展，同时我们也非常期待，中国人才优秀的研发能力。”
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