钛媒体注：AI热度空前，但是到底为各大行业带来了哪些变革，又在哪里率先落地实现商业化？
为此，本文作者镁客网采访了16位业内顶级科学家/VC投资人/企业CEO。力图为大家带来答案。
一．清华大学邓志东、中科创星米磊谈AI的前景和趋势
从1963年深蓝与国际象棋大师兼教练大卫·布龙斯坦的首次人机对抗，到1997年5月11日首次击败国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫，再到2017年5月27日阿尔法狗击败围棋界第一高手柯洁，人工智能的表示越来越让人惊艳。
清华大学 计算机科学与技术系教授 邓志东
在AI的发展历程中，有哪些关键技术备受关注？
在对AI发展历程的总结里，清华大学计算机科学与技术系教授邓志东博士认为，在一个甲子的时间长河中，其可谓是“三起两落”。里程碑式的进展主要包孕：
1）IBM的超级电脑程序“深蓝”（1997）与自动问答系统（2011），别离击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫和美国著名智力竞答电视节目《危险边沿》中的人类冠军，标识表记标帜着以规则作为知识进行逻辑推理的人工智能所能达到的历史高度。
2）大数据与大计算支撑的深度卷积神经网络（2012-），在多项国际著名的评测角逐中，如视觉物体识别、人脸识别与交通标识表记标帜识别，达到甚至超过人类的识别能力；在视觉物体检测、场景语义分割、唇语视读、画作风格抽取、语音输入、速记、真实感语音合成、语音助手、语音聊天、文天职类、神经机器翻译等诸多方面，已大幅度接近于人类水平。
3）基于深度卷积神经网络的深度强化学习（2015-），在属于认知智能范畴的特定垂直领域的博弈类决策问题上，达到并超过人类职业玩家的水平。游戏学习程序DQN在49种Atari像素游戏中，29种达到乃至超过人类职业选手的水平；AlphaGo横扫人类职业冠军，成为“围棋上帝”；同时在无限注德州扑克赛中战胜人类职业高手。
4）IBM的沃森认知计算平台（2014-），结合深度卷积神经网络后获得了更强的大数据分析能力，在某些细分疾病领域已能提供顶级医生的诊断水平，这是知识驱动与数据驱动融合的成功范例。
总之，在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、自动驾驶、博弈类决策和大数据分析等方面，以深度卷积神经网络和深度强化学习为代表的弱人工智能取得了革命性进展，已成为目前备受关注的、真正能够达到人类水平的核心关键技术。
人工智能如何改变社会生活的方方面面？
人工智能刚刚开始，之前都是集中于技术界，现在它即将开始走入产业界，且正在改变着很多领域。
在中科院西安光机所中科创星创始合伙人米磊博士看来，人工智能其实属于“使能技术”的范畴，它的出现对世界的方方面带来改变。从之前的蒸汽机时代、电气化时代、信息化时代，到现在的智能化时代，未来将是万物皆智能的局面，所有的东西都将实现智能化，这种对社会生活的改变是方方面面的、非常大的。
技术有它本身的创新S型曲线，不必过度解读
任何一种技术，人们往往短期内会高估它的能力，长期又会低估它的能力。具体表示在从短期内看，大家都对其抱有很高的期望值，认为这个技术是万能的。但是大家又往往在热情过后忽视了这个技术。而将来等真正的技术革命到来之后，很多人就被无情的淘汰了。
米磊博士说：“我们必然要了解技术的规律。技术的发展初期，都被大家赋予了太多的想象空间，但其必定达不到人们想象中的牛逼程度。就像人工智能，要想在短期内达到像人一样的智能，具有人的感情，必定是做不到的。至于长期能不能做到，也欠好说。因为技术的发展会有它的创新S型曲线，当它上升遇到瓶颈了，它就可能停滞了，永远上不去了，并不是我们想象的线性曲线，一直会往上增长的。就像摩尔定律一样，它现在就算是达到瓶颈了，它就不成能每18个月增长一倍了。”
下一个甲子，人工智能将走向何方？
邓志东博士认为，今后，在大数据驱动下的弱人工智能产业将出现发作性增长，深刻地改变人类的生产生活方式，重塑社会形态。
同时在深度学习的基础之上，通过对多标准“隐式规则”的半监督、强化和无监督学习而非人工设计或构造，在新的起点上进行“举一反三”认知智能的前沿探索，使人工智能有潜力获得记忆、意图、注意力、推理、规划、决策、知识学习与思考能力，甚至具有动机和自我意识，从而发展出更宽垂直领域的通用人工智能和具有全方位人类能力的强人工智能。
