清華大學教授鄧志東最近明顯“忙了起來”。他向新浪科技展示了最近的時間表：第二天有一場報告，報告結束后趕飛機去蕪湖，周末深夜再回北京……
“人工智能終于到了風口”，一見面，鄧志東就這樣說。
從1992年來到清華開始博士后研究，再到2016年春天，鄧志東見證了人工智能基礎研究從高峰到低谷再到復興的全過程。作為國內很早一批開始研究深度神經網絡的學者，他在人工智能領域鉆研已經超過了20年，所研究的深度神經網絡，是讓機器學會識別分類的基礎算法之一。
神經網絡最驚人的“亮相”發生在今年3月中旬，谷歌旗下人工智能公司DeepMind開發出的圍棋程序Alphago
以4：1的成績戰勝人類，讓AI研究再次回到大眾視野。“Alphago得以戰勝人類，正是基于深度神經網絡和增強學習，機器的能力又一次得到了證明。”
但作為參加了許多人工智能國際會議，發表過數十篇相關論文，甚至清楚記得人工智能領域在商業領域所有重要事件的資深研究者，卻越來越感到，“研究的越多，越對我們的處境感到擔憂”。
“人工智能是少數我們和國外沒有代差的領域，如果不奮起直追，恐怕又會掉隊。”
外國和中國一樣，新一輪人工智能產業發展也是剛起步
鄧志東還記得2000年左右，人工神經網絡研究處于低谷期。“那時都不敢說自己是研究人工神經網絡的，因為在社會上還看不到太多成功的應用案例，怕被人說成騙子。”
這種不看好的情緒并不只發生在國內。實際上，關于人工智能“要超過人類”的技術豪言，每隔數十年就會發生。1956年，“人工智能”一詞正式誕生，當時的研究者們甚至預言，二十年內機器將能完成人能做到的一切工作。事實證明，他們低估了研究難度。
直到2012年，多倫多大學Geoff Hinton教授帶領團隊，憑借深度卷積神經網絡、GPU和大數據，一舉獲得了ImageNet大賽冠軍。
這成了人工智能研究的里程碑事件。從那之后，谷歌、Facebook、百度等互聯網巨頭開始介入，人工智能的研究這才開始逐步走向應用。至于原因，“視覺能力太重要了”，鄧志東說。在他看來，人工智能分為感知智能和認知智能兩個層面，跟嬰兒剛出生，逐步認識世界后再形成自己的人生觀價值觀是一個道理。“人為什么會有智能呢，是因為我們眼睛一睜開，一切都分類了。一個人如果什么都不分清，他能有什么智能呢?”
從1956年到2016年，人工智能誕生只有60年的時間。而2006年，“深度神經網絡”的概念才被提出，“從學術上講，國內外的差距并不大，區別主要在以后的應用層面”，鄧志東解釋。
至今，感知智能已經不再是人工智能的絆腳石。甚至在某些特定領域，機器在感知層面已經超過了人類。比如，深度神經網絡與大數據結合的前提下，ImageNet的機器圖像識別錯誤率只有約3%，人類尚不能做到這一點。
鄧志東認為，“深度卷積神經網絡模型已經成熟，大數據才是應用的關鍵，可以在某些細分垂直領域開始工程化應用開發了。”
BAT還算不上偉大公司
說起大數據，中國似乎是最好的試驗場。上周，阿里云用人工智能程序“小i”預測了《我是歌手》的比賽結果，打造“小i”的科學家閔萬里曾在IBM和谷歌工作，他在談及回國緣由時回憶稱，當時獵頭只說了一句話，中國有家公司數據量比亞馬遜+eBay+Paypal都多，你愿意回來嗎?“真想做大數據，真想做人工智能，還得在中國。”
雖然如此，鄧志東卻常常感到力不從心：“私有大數據只有企業才有，高校和研究所能做的有限，因為獲取數據和數據整理太耗費人力和財力，只有企業才有優勢。”
無論中美兩國，這都已經成為了共識。在硅谷，一個從事深度學習研究的最頂級博士，會被科技公司以200到250萬美元的年薪挖走。
然而，盡管手握大數據，國內的科技圈似乎還在為商業化而苦惱。360董事長周鴻祎在“人機大戰”之后曾發了一封內部郵件，委婉地諷刺了“熱衷于賣盒飯、賣電影票”之類的互聯網公司。相比之下，硅谷在人工智能方面卻并不顯得操之過急。
以谷歌為例，2013年收購DeepMind之后，谷歌也在持續投入人工智能，到目前依然沒有看到任何商業回報。然而，DeepMind團隊去年2月份宣布人工智能玩游戲超過人類，今年3月份開發Alphago在圍棋領域戰勝李世石，這些成果一經公布就令世人矚目。
“有魄力，敢為未來投入，才叫偉大。”鄧志東說，“谷歌測試無人駕駛汽車已經幾百萬公里，他們要做的是顛覆整個交通系統，國內還沒有一家公司敢這么想，這么做。相比之下，BAT都還算不上偉大的公司。”
不過鄧志東還是承認了國內科技企業的進步：“中國已經出現了BAT這些公司，手握龐大的數據量，跟以前相比強多了。”實際上，更大的進步還未發生，百度創始人李彥宏在最近的IT企業家峰會上，隱約流露出了開放數據的意圖。當時，馬化騰和李彥宏被公開質問何時能夠共享大數據和人工智能方面的研究。馬化騰稱，共享大數據已是大勢所趨。李彥宏也明確表態，百度會共享在人工智能領域的成果。
這些進步的背后，是人工智能越來越重要的戰略意義。鄧志東最近經常被人問到，中國的人工智能研究和應用該怎么進行下去?他專門為此準備了建議：選擇細分領域積累大數據，將深度卷積神經網絡盡快大面積推向工程化應用;建立國家級實驗室推進認知智能基礎研究;發展類腦芯片和低功耗卷積神經網絡芯片等基礎硬件。同時，他也呼吁推進科研體制改革，將學界的研究成果和業界應用盡快對接。
在他眼里，人工智能研究處于戰略性地位，就跟芯片技術一樣重要。“電腦、手機每個人都在用，但是核心芯片卻來自英特爾、高通這些國外公司”。
只是這背后，需要講述的太多太多。在3月底的一次人工智能投融資會上，鄧志東準備了86頁PPT，向在座的幾百名創業者和投資人講述深度神經網絡的發展歷程和應用前景。因為想講的內容太多而超時，他被主辦方“打斷”了好幾次。
正如他反復強調的那樣，“人工智能是少有的機遇”。
