本文摘要：人类历史上，每一项新技术的经常出现，必定不会预示着各种探究、反省甚至针锋相对的争辩。面临人工智能这一带有全局性、革命性的技术浪潮的逐步蓬勃发展，人们的激动、批评以及疑虑就更为多元化。其中有的较为感性，比如辩论人工智能不会会替换人类。 这只不过是在用人工智能与大自然智能（NaturalIntelligence）展开较为。对于大自然智能，有各种各样的研究和著作，还包括有人明确提出人脑内部的机理只不过是量子计算出来。 对于人工智能，目前还没一个大家都需要拒绝接受的定义。

人类历史上，每一项新技术的经常出现，必定不会预示着各种探究、反省甚至针锋相对的争辩。面临人工智能这一带有全局性、革命性的技术浪潮的逐步蓬勃发展，人们的激动、批评以及疑虑就更为多元化。其中有的较为感性，比如辩论人工智能不会会替换人类。

这只不过是在用人工智能与大自然智能（NaturalIntelligence）展开较为。对于大自然智能，有各种各样的研究和著作，还包括有人明确提出人脑内部的机理只不过是量子计算出来。

对于人工智能，目前还没一个大家都需要拒绝接受的定义。在这个阶段，没适当去过分执着哪个标准定义较为准确。我们不妨稳健地来辩论：现在的技术能容许我们作出什么样的智能体系。

有两种类型的计算出来系统被人类叫做人工智能。第一种，本质上相等于“智能计算出来系统”（ICS）的子系统框架。

它将数据作为输出，从数据中萃取信息并创建模型，将我们关心的某些现象转化成为科学知识。我们称之为这种类型的人工智能系统为“标准化智能系统”（GeneralAI），并定义“标准化智能”的意思是一台机器提供科学知识和实现目标的能力。第二种，指具备类似于人类的理解能力，能感官（“看”“听得”“感觉”），它们可以更加多地推理小说和计划，它们可以用感觉运动控制移动。

我们称之为这种类型的人工智能系统为“理解智能系统”（CognitiveAI），是具备感官、推理小说、规划和感觉运动控制能力的机器。人工智能系统的另一个二分法是“狭义AI”（NarrowAI）和“广义AI”（StrongAI）。“广义AI”是用于完全相同的算法来解决问题众多类问题的系统。应以，“广义AI”系统可以自学和适应环境以解决问题新的问题，而无须人为介入。

“狭义AI”系统用于特定算法来解决问题特定问题，如对局、识图等。总而言之，表格1是对人工智能系统状态的阐述，并且是一个稳健和不切实际的定义。

表格1人工智能系统状态标准化人工智能系统的核心能力就是通过运用算法、计算出来体系，把科学知识从数据里萃取出来。一旦有了科学知识，我们就可以做到很多事情。我们可以预测，可以解决问题自动化问题，可以解决问题任何必须解决问题的问题。

因为科学知识告诉他我们人有什么市场需求，社会有什么拒绝，有了科学知识我们就可以寻找答案。所以，人工智能发展的第一个层次就是标准化人工智能。最近几年深度自学的突破主要是在感官层面，尤其是视觉和语音辨识，还有自然语言的解读。

但这只是跟上，接下来要做到的是理解上的，因为感官只是把外部世界通过光感、声音的振动，或者语言的交流，变为可以被系统辨识的符号。最重要的还是解读它的意义是什么。

系统看见一幅图片，可以告诉有什么样的物体或人在里面，他们在做到什么事情。目前完全所有能看到的做到人工智能的公司可以分别放到四个象限里面。大部分公司做到的只不过是“狭义AI”。

“狭义AI”只解决问题一个问题，或者解决问题一个到两个较为较宽的问题，下围棋、吃饭或者进汽车都是“狭义AI”。与之比较不应，“广义AI”用某种程度一个系统，可以解决问题所有的问题，那就与人的智能类似于了。

“广义AI”是人工智能发展的长年目标，其确实构建最少还必须二三十年的时间。现在，百度、谷歌、微软公司、脸书等公司都在朝着“广义AI”的方向希望。辨别人工智能的能力，或者判断否确实是人工智能的标准依然是，人类否因此告诉更加多，做更加多，体验更加多。比如，百度基于海量的搜寻数据做到的很多技术分析，以前靠人去做到完全不有可能，而现在通过人工智能计算技术，我们得出结论了许许多多前所未有的科学知识和结论，人类因此而告诉更加多，也能因此去做到很多前所未有的辨别，去构建更好不有可能的功业。

如具备代表性的无人驾驶技术、自然语言交互技术，使得人类的运动方式、感官方式都在渐渐发生变化。以前人类用眼睛来看、用耳朵来听得，以后我们有可能不必须眼睛也可以看见，不必须耳朵也能听见，人类将逐步享有新的感官方式，也将体验崭新的世界。因此，一切做到人工智能的公司否名副其实，都可以从以上角度来取决于：它归属于四个象限中的哪一块？是不是实力让人类和机器一起告诉更加多，做更加多，体验更加多？美国和中国都有很多公司说道自己是人工智能公司。

有的公司说道云计算是人工智能，有的说道大数据是人工智能，但这些都只是人工智能系统的一部分，最后辨别人工智能实力的是大数据、云计算、算法、训练时间及其总投放以及软硬件综合实力等。这种实力不是一蹴而就的，也无法一概而论。地上本没路，在披荆斩棘的道路上有有所不同的角色，也有有所不同的站点，每个人、每个企业超过的程度都不一样。

有人刚刚跟上，有人身后早已留给大片浆果。百度大脑可以看做人工智能综合实力的一个典型，对它的能力分解成，能使我们更加清晰人工智能行业的入门门槛及基本标准。如果一家堪称人工智能的公司以下能力均不具备，那不能说道这家公司还没有准备好确实转入这个领域。

百度大脑是硬件基础、数据基础和算法能力的紧密结合，是云计算、大数据和人工智能的三位一体，是百度技术战略的核心。云计算是基础设施、大数据是燃料、人工智能是发动机，牵头驱动着“互联网的物理化”，将数字世界的互联网技术和商业模式又送来返回物理世界，全面转变社会。云计算，名字在云端，毕竟百度大脑最底层、最实体的部分，是IaaS（InfrastructureasaService，基础设施服务）。百度大脑的极强计算能力就源于这一层，是高性能计算出来硬件的集团军。

这个集团军享有数十万台服务器，并且使用先进设备的集群操作系统来统一管理，可谓人工智能超级计算机。为了深度自学训练的必须，百度自律研发了GPU和FPGA（现场可编程门陈列）异构计算服务器，单机可拓展至64块GPU／FPGA卡，对比传统服务器密度提高16倍，一台服务器才可已完成千亿数据模型训练；百度开创性地研制了基于FPGA的人工智能处理器，获取10Tops的计算出来性能，比较主流的20核服务器，计算出来效率提高60倍，在人工智能和大数据应用于上，可以超过普通服务器4～8倍的性能。但百度的优势不只是单台机器的杰出，更加在于优良的系统，杰出个体的构建构成强劲的总体登陆作战能力。针对GPU集群的智能调度和资源管理系统，可以构建计算出来、存储和网络资源的池化管理和动态调度，计算出来集群整体效率和平均值使用率超过80％。

将异构硬件用作线上产品，用户催促时延降到1／5，计算出来效率提高数十倍。这个系统涵括了国内仅次于的GPU／FPGA集群（全新的芯片技术），仅次于的HADOOP／SPARK集群（全新的所发数据处理技术）和运营效率最低的数据中心［全新的异构计算技术、整机柜服务器技术、100GRDMA（远程必要数据读取）通信技术和运维技术］，堪称马力十足，获取了研发人工智能所需的计算能力。它某种程度燃料充裕。

基于多年服务于大规模业务，比如通过搜寻和视频技术，百度累积了大量的数据：万亿级网页数据，数十亿次搜寻数据，百亿级视频、图像和语音数据，百亿级定位数据等。数据就是人工智能算法的燃料，是发展人工智能的又一基础条件。让硬件与燃料融合的是杰出的算法和模型。百度汇集了全球顶级科学家和工程师，在理论和实践中方面持续创意，搭起了全球仅次于的深度神经网络，反对万亿级参数、千亿级样本、千亿级特征训练，神经网络层数相比之下突破100层。

硬件动力、数据燃料和算法灵魂的融合，才产生出有百度的PaaS（PlatformasaService，平台服务）。百度PaaS与众不同之处在于，人工智能作为一种纵向的服务跨越仅有平台。

通过深度自学和机器学习技术，融合极强计算出来、海量数据和杰出算法，在语音、图像、自然语言处置等方面享有卓越的能力，打造出独有的科学知识图谱、用户画像和商业逻辑，并且向用户全面对外开放。用户可以十分便利地用于各种算法模块、开发工具、数据引擎为自身的商业目的服务。我们形象地把有所不同的平台称为天算、天像和天工，分别针对智能大数据、智能多媒体和智能物联网这三个领域获取服务。在最上层的SaaS（SoftwareasaService，软件服务），百度的人工智能很更容易凝固成许多横向行业解决方案，渗透到各行各业。

但我们更加执着与合作伙伴一起打造出智能产业生态，例如教育云、金融云、交通云、物流云等。我们指出，对智能产业生态的建构能力也是判断人工智能价值的最重要标准。在硬件、数据、算法之上还有一个最重要的衡量标准，那就是人工智能企业的文化，即人工智能企业的“软实力”。搜寻技术是人工智能的先驱，也是最先的互联网数字化世界的门户，其研发流程和技术核心为未来的人工智能奠下了基础。

首先，搜索引擎必需与很大规模的数据做事；其次，搜索引擎必需同时有大规模的机器学习，人工来做到是不有可能的事，因为数据规模过于大了；最后，也是最显然的一点，搜索引擎的研发流程和工程研发文化与人工智能系统的研发是十分相符的，都以数据居多，通过提取其中的特征、模式，然后用这个模式给用户带给价值。人们在搜寻业务中结为的协作关系，构成的业务能力和工作习惯，都很合适人工智能业务发展，与海量数据一样，文化底蕴为人工智能企业的文化。所以陆奇在微软公司的作法是，培养人才再行从Bing开始。你做到过Bing，你到其他什么部门都可以做到，那些技术在搜寻显然都是很非常简单的技术。

这个文化当然并不极致，但正如神经网络一样，可以在准确的方法提示下大大发展完备。

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