5G为何能让人工智能扩大范围

作为未来信息时代主要的发展方向，人工智能的感知、认知、行动三方面缺一不可，但在5G时代，最重要的则是认知。5G时代到来了，但人工智能中最核心的认知能力，却是5G无法凭借自身实现的，也是其最需要的。

在诸多的5G宣传资料中，大量的人工智能元素和场景被加入进去，这让我们对5G所能创造的美好未来充满憧憬。但这里有一个简单的逻辑问题需要了解。

有些功能和场景不是5G所独有的，如之前提到的AR/VR。如果在4G中没有找到合适的目标人群、健康的商业模式，那么5G能给这些功能和场景赋予新生吗？

早在1950年，还是大四学生的马文·明斯基（Marvin Minsky）与他的同学邓恩·埃德蒙（Dunne Edmund）共同建造了第一台神经网络计算机。同年，“计算机之父”阿兰·图灵提出了通过图灵测试判别机器是否具备智能的设想。自1956年达特茅斯会议首次提出人工智能概念后，人工智能技术正式成为一门学科。

如图4–6所示，数十年来，人工智能的发展历程可谓是高潮迭起和低谷沉迷的交织。数次高潮时期包括20世纪60年代、80年代前中期、90年代至今，其间依托计算机性能的高速发展，完成了数学证明、逻辑推理、数据领域等世所瞩目的突破。而低谷往往是由于运算力和领域应用难以满足人们过高的期望所致，经过一段时间的反思和沉淀，就会又形成一轮技术的爆发。

图4–6 人工智能的发展

如今，人们对人工智能赋予了极大的关注与极高的期待。人工智能曾有过辉煌的成绩，如帮助诸多产业提高业务流程效率的专家系统、战胜国际象棋大师卡斯帕罗夫的深蓝、战胜李世石和柯洁的AlphaGo等。随着互联网的普及和大数据的兴起，人工智能技术仍有很大的发展空间。

我国在促进人工智能技术发展方面，也有诸多举措。近年来，我国已在北京、上海、杭州、南京、苏州等多个地区成立人工智能技术园区，积极鼓励人工智能商业创新企业，开放多种应用试点，研究和出台相关政策，召开峰会会议，发布研究报告、白皮书等，逐渐打造生态体系。

从人工智能的基础学科角度看，数十年来的进展比较有限，其取得的成绩很大程度上归功于计算能力的日益强大。2016年以来，AlphaGo带动的新一轮人工智能浪潮其实是由算法与算力带动的。2016年3月，第一代AlphaGo以4∶1的比分在比赛中战胜了李世石；2016年末，AlphaGo以“大师”（Master）的账号在网络上以60∶0横扫中日韩数十位世界围棋顶尖高手，举世震惊。2017年5月，排名世界第一的围棋冠军柯洁为人类荣誉而战，不出意外地以0∶3负于AlphaGo。2017年10月18日，谷歌公司研发出AlphaGo的DeepMind（谷歌的人工智能实验室）团队公布了最强版AlphaGo Zero，仅经过3天的训练便以100∶0击败了AlphaGo Lee（击败李世石的AlphaGo版本），经过40天的训练后击败了AlphaGo Master。在AlphaGo击败李世石的时候，因为它是用深度学习算法学习了数百万人类围棋专家的棋谱，用强化学习的监督学习进行了自我训练，所以，当时有专家指出，如果用水平极低的棋谱去训练，或许有不同的结果。但AlphaGo Zero是从空白状态学起，在无任何人类数据输入的条件下，只需理解围棋规则，便能够迅速自学围棋。这使我们相信，一个围棋新物种诞生了！

可计算的智能依赖于强大的计算能力并完美落地，展示出来的结果使得人们相信硅基智能将超越碳基智能。硅基智能可以采用很难用严谨理论解释的算法，将意想不到的结果展示在人们面前，使得人们赞叹并沉迷，而忽略了对过程，也就是对思考和智能本身的重视。那么，智能的本质又是什么呢？

在《韦氏大字典》中，智能被定义为“学习和解决问题的能力”（The capacity to learn and solve problems）。这种能力可以被碳基生物所具备，也可以被硅基机器所具备。它的本质是洞察事物本质（感知），透彻理解问题（认知），得到完美方案（行动）。感知、认知、行动这三种行为都是主动的，而且所面对的事物往往是新事物，问题也是新问题。而这些都不是今天被普遍谈论的人工智能。今天普遍谈论的人工智能是一种生产工具，可以帮助我们提高劳动效率，但无法帮助我们深入理解事物本质。

马克思认为，劳动和土地，是财富的两个原始形成要素。恩格斯认为，其实，劳动和自然界在一起才是一切财富的源泉，自然界为劳动提供材料，劳动把材料转变为财富。人工智能如果被看作一种劳动工具，让人们的劳动更加高效，那实在是暴殄天物了。将自然材料转变为财富的劳动不仅仅依靠工具本身，还依靠人的思想。

智能也是这样，其创造出来的算法、系统可以让我们更加高效地完成一些工作，但背后的规律与机理才是智能的本质所在。

我每遇到一个翻译软件，总要尝试的一句话就是中文的“胸有成竹”，看这个翻译软件能否将其准确地翻译成英文。很遗憾，到今天为止，还没有一款翻译软件成功，更不要说翻译最新的俚语和网络语言了。对语义的理解一直是翻译软件所面对的难题，因为这才是真正的智能。

万物皆计算是计算机时代的基本规则，而人工智能正是对此规则的典型诠释。当前人工智能的蓬勃发展一方面得益于计算能力的日渐强大，另一方面得益于现实事物与规则在计算中的抽象化。而强大的计算能力，使之前很多理性基础上的感性思考判断变成了完全的遍历计算或基于特定算法的优化计算，其效果远远优于人类计算。这使得我们沉迷于当下基于强大计算能力所实现的人工智能，而忽略了更重要的对智能本源的探索。毕竟，计算本身不会产生智能，通过大量遍历运算虽然也能得到最优结果，但其实质上并非智能。新一代信息革命作为工业革命、电气革命之后最重要的产业革命，人工智能必将成为其最重要的科学依托。

作为未来信息时代主要的发展方向，人工智能的感知、认知、行动三方面缺一不可，但在5G时代，最重要的则是认知。5G时代到来了，但人工智能中最核心的认知能力，却是5G无法凭借自身实现的，也是其最需要的。

近年来，我国智能手机及应用已逐渐普及，人们已习惯了电信网络及其终端带来的日渐丰富的业务体验，因而在电信系统中积极引入人工智能产业应用将推动产业链革新。目前，人工智能与安防、金融、交通、教育、医疗等领域融合逐渐加深，应用场景逐渐趋于广泛。深度学习、语音识别、人脸识别等技术往往基于云端服务器进行数据训练与推理。随着5G网络的建设，云端与手机终端的时延逐渐缩短，数据速率增大，将使得用户体验随之极大提升。同时，手机性能的提升，可使一部分运算需求较小的应用通过手机终端完成，进一步灵活化应用场景，还可以保护数据隐私。此外，智能手机自身也可采用人工智能技术，即系统结构人工智能化，业务应用人工智能化，来实现一定程度上的突破，虽暂未达成相应的规范和界定，但通用芯片已能够奠定必要的算力基础，未来有望通过软硬件协同达成技术突破。

今天，所有可以范式化的问题大部分被归于赋值计算或者穷举问题，万物皆计算使得我们可以掩盖对规律认知的缺失，所以落地的智能都是可计算的智能。我们如今还在苦苦探索什么是智能，智能是否可计算，硅基机器是否会有碳基智能等等，这些本原问题的探索，才是人工智能的本质，而我们今天见到的更多的是其应用。

作为基础信息设施的5G，将会带来海量的大数据和高速的信息传输，这些数据和信息为智能处理带来了更多的素材，也提供了更多的机会。其实，5G系统本身也需要智能化，而CT的IT化使得这成为可能。如果5G本身智能化能够成功，我们就可以期待未来的6G将是一个更加伟大的时代。

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