關于人工智能的未來，你需要知道這五件事

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在接受Gigaom 的獨家播客專訪時，Qualcomm執行副總裁Matt Grob深入探討了人工智能的未來，并分享了自己多年來在推進尖端技術研發及應用過程中所積累的一些鮮為人知的洞見。Matt早前在Qualcomm官方博客上發表了一篇文章，探討Qualcomm在終端側人工智能普及化進程中所扮演的角色。這個專訪是對該博文的延伸，討論了人工智能的能力及其對人類工作、5G技術發展甚至科幻小說的影響。本文選取了其中的五個亮點（在原對話基礎上編輯而成，旨在使文章條理更加清晰）

1. 我們仍處于人工智能的初級階段（對人類大腦功能的簡單模仿）

今天的大多數所謂“智能機器”，包括運行在手機上和云端的各種AI代理，尚無法與人腦媲美。誠然，這些技術都非常實用，功能也日益強大，但顯然還有很大提升空間。建立在現有架構體系之上的人工智能究竟可以多強大？人工智能到底可以多接近人腦？這些問題仍未有定論。也許有一天，人工智能可以在特定條件下通過圖靈測試，在有限的輸入和輸出條件下，你將無法確定測試的另一端到底是真人還是機器。

但我們還有很長一段路要走。不少權威專家認為，僅僅靠大量的運算和數據處理，人工智能永遠無法實現人腦特有的創造力和想象力。我們需要對人工智能的底層架構進行改革，引入量子引力及其他相關效應。今天的絕大多數人工智能根本做不到這一點。正因如此，雖然人工智能的前景是美好的，也有了許多令人驚嘆的應用，但距我們實現人腦般的智能還有很長的路要走。

2. 人工智能的能力正帶來計算的革命

毫無爭議的是，隨著人工智能從根本上在許多領域取代傳統的信號處理方式，人工智能技術已大幅進步。使用人工智能來處理圖片和聲音已經不是什么新鮮事兒了。如今，我們已經開始在攝像頭、調制解調器和控制器上使用人工智能，甚至用它來管理多個復雜的系統，等等。人工智能的發展勢頭實在是鼓舞人心。

3. 人工智能性能正以指數提升，帶來巨大的可能性

由于計算機性能的指數級增長特性，人工智能的發展之快非常驚人。如今很多智能設備的處理能力都是以指數級增長，未來會不會繼續以這樣的速度發展尚未可知，但至少目前是如此。同時，設備的內存也是以指數級增長，智能設備的規模也在不斷擴展，我們借助網絡也能夠隨時與這些設備保持連接。

于此同時，相關的算法也在不斷進步，尤其是最近，行業對人工智能的興趣空前高漲，很多高材生畢業后都紛紛涌入這一領域。因此，這兩年人工智能的發展也是史無前例的快。

4. 終端側人工智能（On-device AI）是關鍵，但云端智能（Cloud AI）和隨時隨地的連接性也至關重要，是對前者的重要補充

當我們以合理的成本在移動環境中讓人工智能無處不在時，不可思議的事情就發生了。無人駕駛汽車就是一個很好的例子，它是一個移動的“物體”，也需要大量的處理能力。無人駕駛汽車需要足夠的本地數據處理能力，即“終端側”人工智能。同時，它也需要從網絡中獲取強大的處理能力，并且需要確保高可靠性和低延遲（環境）。

與此類似，在很多情況下，我們同時需要強大的云端和終端側處理能力 。很多時候我們希望在設備上直接處理數據，這將提升設備性能并降低成本。無人駕駛汽車只是一個移動端的例子，人工智能的應用實際上涵蓋了教育、環境保護、游戲、資源管理（電能、加熱和冷卻系統等）……

總而言之，其應用極其廣泛，只有通過網絡連接將終端側智能和云端智能結合起來才能實現。

5. 人工智能將極大提升生產力，對人類來說利大于弊

毫無疑問，失業率并非與生產力的提升同步。生產力以指數級速度增長，失業率卻不會。

隨著軟硬件性能的不斷提升（基于神經網絡和支持向量機等技術），很多傳統人工和重復性工作已經或者正在被機器人取代?？傮w而言，人工智能的發展將使整個人類社會大受其益，當然同時我們也要特別關注一些特殊群體的需要。

所以，勞動力的遷移是必然趨勢。人工智能不一定會大規模地取代人力，但可以肯定的是，整體而言人工智能對人類是有利的。有了人工智能，我們將會更高效地利用現有資源。我們將提供前所未有的服務和能力，并將它們普及開來。到那時（現在也一樣），我們缺少的不是工作機會，而是更專業的技能。