现在启动人工智能/机器学习研发不嫌迟

Alphabet(Google的母公司)于3月8日并购了预测模型和解析竞赛平台(platform for predictive modelling and analytics competitions)的公司Kaggle，这是Google在从2000迄今所并购的第15家以人工智能或机器学习为主要业务的公司。在约略同一个时段内，Facebook并购了3家、Amazon并购了6家、IBM并购了4家、Microsoft并购了5家、Apple并购了8家。

这份名单中只粗略的涵盖了以人工智能或机器学习为名、或者以自然语言、文本处理、图像识别等传统人工智能/机器学习研究领域的公司。如果把机器人、查找引擎、电子广告、消费者行为分析、金融投资等这些以人工智能/机器学习为工具的应用实施公司包括进来，名单会远长于此。连比较少用并购取得外部能力的Samsung也在去年10月并购了Viv－Siri原设计团队在被Apple并购后另组的新公司。2017年3月底发表的Galaxy S8已强力主打智能个人助理Bixby功能，现Viv团队已与Bixby团队针对Bixby的未来版本展开紧密合作。

上面讲的不是趋势，都是过去式以及现在进行式，生活上Apple iPhone的Siri以及Amazon的Echo早已开始展示它们的智能。

人工智能的发展迄今约40年，虽然还未能像电影《终结者》中Skynet或《黑客任务》中Matrix那样全知全能的地步，但由于现在计算能力及储存容量的大幅提升，以及在相关领域研究快速的进展－譬如对脑神经和演化的了解，目前发展阶段已可针对特定目的写下有效的演算程序，执行结果令人满意。比较复杂的程序目前仍然持续进展，但是速度较为缓慢。

产业/业者若这时候才踏入AI领域虽然是后发，但是基于之前的发展成果很容易开花结果，譬如Samsung及HTC在手机智能个人助理的紧随。可若要在这一阶段竞争中胜出，重点不单只在演算法，而是在于对智能功能的想像与创新。AI的应用不只是在手机的人机智能界面－如语音、图像的识别与处理，或是手机内部的功能管理－如节电、防误触等功能；也不只在智能居家生活－如Echo以声控指挥家用电器。知道前一阵子因AlphaGo名噪一时的DeepMind现在做些什麽吗？他们先用区块链的技术解决智能医疗开发中必会遭遇的个人隐私问题，然后想要利用英国公医系统所累积的医疗数据从事各类智能医疗应用的开发。绝大部份人类的活动，AI都有机会让它变的更好、更舒适、更方便。

这是个还在急速发展的领域，基础研发上的进展可能会急遽改变竞争的地貌，譬如量子计算就有可能解决困扰人工智能/机器学习各类演算法的“维度的诅咒(curse of dimensionality)”，从而让应用范围从单一任务的执行变成综合判断和多工同时执行，朝“大演算(the master algorithm)”的方向更迈进一步。

快速的变动有时候对后发者更为有利。小米雷军3月初在大陆两会提案《加快实施人工智能国家战略》，其中包括了产业的应用与基础研究，雷军在会后的记者会说现在发展人工智能不嫌迟，我十分同意他的看法。