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AlphaGo大胜李世石之后，网上流传一个段子，大意是说国外的极客们在埋头挑战科技极限，中国的互联网创业才俊们却把才华都花在琢磨送外卖、叫出租、交友约炮、洗车按摩上面。
此话犀利，却可能是一种错觉——平时读者更关心互联网创业致富的热闹消息，媒体也热衷于推送这些消息。AlphaGo横空出世才让大家反问中国企业在做什么，百度在做什么。但中国的科技精英们在无声处努力，而且努力了很久，只是你不知道。
中国本土人工智能的研发无处不在，融在各行各业，反而不引人瞩目。去年我在安防企业的朋友就告诉我，近两年人脸识别和图像语义化处理技术突飞猛进。当时我并没有意识到这就是与人工智能紧密关联的技术，只是当作算法技术的一种，直到AlphaGo出现。
3月初我有机会去国内第三大安防企业宇视科技调研。这家企业在业内以大数据和智能技术领先而著称。在大办公室，我看到上百个程序员在用机器学习方法训练人工智能来识别图片，可以准确辨析模糊的人脸、车牌，于数十亿条数据中迅速发现目标。还有海康和大华，看上去是安防企业，却在助力各地打造智能城市。
人脸识别有很多有趣的应用，据宇视介绍，可以用在医院挂号窗口——如果一个人连续在一个窗口出现，而且他不是医生，那么就是号贩子。但这一行竞争非常激烈，同行之间效仿跟进速度很快（纯摄像头方面，过去需要一年，现在最快只要三个月，只有在大数据和智能方面可以保持更长一点时间的优势）。
制造业企业平时埋头拓展圈内业务，不多对外张扬，不同于谷歌模式，一次智能秀就能让股价飞涨许多。由此我也感受到国内人工智能的暗流涌动，这是寒武纪生命大爆发般的时代。
最近，通过知乎平台，像田渊栋这样的facebook围棋智能开发者的文章引起广泛注意。我同时注意到，最近一年有关人工智能的微信公号多了起来，有代表性的是“机器之心”和“新智元”。他们译介了很多专业又有趣的文章，比如详解AlphaGo的算法策略、微软的智能技术动向等等，给人的感觉很酷。
在我的朋友圈，很多科技公司的朋友都熟悉“机器之心”。“新智元”比“机器之心”起步稍晚，但来势惊人，在人机大战时，每一盘棋都能第一时间发布分析文章。每天译介推送专业而有趣的人工智能领域文章。内容并不拘泥于科技，也翻译过诸如“谷歌与监控资本主义”这样打通科技和政治经济学的文章。感觉背后不仅有科技精英，也有懂政经大势的人。
3月27日，新智元在北京富丽堂皇的酒店举办了新书发布、智库和产业基金成立大会，一众男性科技精英坐在台下，听台上杨静、林坤两位女士主持、调遣，其乐融融。他们当中有中科院院士李德毅、上海证交所退休总工程师白硕这样的老当益壮前辈，更多的是青壮年领袖。当时我的身旁就是INTEL的云计算专家，会间随便递张名片就会遇到高校千人计划计算机专家、某研究院前院长等等。这里有华为、三星、微软、IBM等各大科技公司研究院的负责人，有各种机器人开发公司的技术大咖，有阿里一类大电商的数据科学家，有高校研究机构的研究骨干。我也遇到了曾经专访过的承担中国芯片突围重任的龙芯开发者、寒武纪深度学习芯片开发者等等。
大会一开场有春晚同款机器人表演舞蹈，但是头发花白的李德毅院士直言无遮：
“几个机器人在这里跳来跳去，我们需要的就是这些玩具吗？”
“那些不知道人工智能是什么的人才喜欢说人工智能这个词！”
下面听众哈哈大笑，并没有尴尬气氛。一种直率的气息充溢在这里。可以看出来，他们不是第一天聚在一起，已然是个共同体。
李德毅院士
回想一下，在AlphaGo压制李世石的时候，您的朋友圈里出现过多少文章感慨人类往何处去，或者情怀满满讨论人类精神比机器人优越在哪里？这种问题确实只有不甚了解科学细节的文艺人士才会纠结，不过好的效果是让纯科学也具有了情怀气息，引起更多人关注。而这里的专家们知晓细节，成竹在胸。
他们说
在新智元大会幽暗的灯光下，多人轮流上台演讲，内容不算深度，聚沙成塔，至少可以听出大趋势。
前百度技术官在台上谈当年竞购人工智能公司输给谷歌的往事；
我邻座INTEL的朋友则向我说到他们和龙芯的方向区别——服务市场VS自主可控；
蚂蚁金服数据专家谈客服机器人怎样节约了人工并高效处理海量用户问题；
不久前我看到一篇非常详尽解析AlphaGo的文章，出自“出门问问”公司的李理，这次他的同事李志飞也来了。他说：“我的普通话不标准，每次余凯嘲笑我说普通话不好，才能把语音识别做得很好。”
科大讯飞展示了他们挑战人工智能高考的成绩——和围棋一样，高考特别检验人工智能的技术发展，包括自然语言处理和图像识别。当然这种项目总是没有下围棋和打《星际争霸》有观赏性，从而吸引眼球。我认为科大讯飞应该直播机器人高考。
新智元发起人杨静女士谈起陈天石说过的话：未来人脑与芯片可以联合在一起并行计算。陈天石则介绍了他们基于神经网络的深度学习芯片所取得的全球领先地位。作为龙芯的嫡系，他们不仅创造了全球首个专门针对深度学习的处理器指令集DianNaoYu，同时还发明了全球首个深度学习处理器架构“寒武纪”。
深度学习芯片模仿人脑，用函数模拟神经突触，采用有等级之分的神经网络来梯次处理信息，计算能力将超越传统芯片上万倍。所以三星中国研究院的张代君认为，不久的未来，一部手机、一个物联网设备就能打败李世石。
不用紧张，李德毅院士告诉大家：“随着科技的进步，将来总有一天我们会感到机器人会让我们人类更聪明，所以不用担心人工智能会把人类摧毁，但是我们对人工智能需要有一点敬畏之心。”
科技革命与天下大势
我本想说这是一次中国人工智能界各大门派的华山论剑。不过就专业领域论门派，目前主要就是决策树门派和深度学习门派，深度学习后来居上，大有独领风骚之势。AlphaGo就是既优化了传统的蒙特卡洛树算法，又借助深度学习的训练自我学习，得以学会把握以往似乎只有人类能洞察的“局面”。
如果我们超出技术内部的视野来看，则这不只是科技浪潮，也是对社会政治经济结构的冲击。笔者因为在做一个社会数据治理的科研课题，会场上大牛们的演讲引发了我的一些思索。
张代君引用孙正义在巴塞罗那GTA大会上的讲话：现在一个人身上最多只有手机、Pad和穿戴设备几个链接接入信息网络，不久的未来，一个人身上会有一千个链接接入大数据智能网络。
在我看来，政治经济学必然被科技发展所革新。比如未来无产阶级将会变成无链接阶级，缺少链接的人将成为链接无产者。就在前一天，我参加了2015中国政治经济学年度发展报告大会，佩服这些冷门学者多年的坚持，但遗憾的是较少听见科技方面的思考，只有泛泛提到科技强国和互联网+战略。这种文理脱节的现象在各个学科都普遍存在。
顺带说一句，凯文·凯利在二十年前的著作《失控》中就分析了人脑的层级神经网络架构，此外还预言了大数据、分布式并行计算等等。但是在国内人文学界，他往往只是被当做新资本主义模式的鼓吹者加以批判。
前Intel中国研究院院长和驭势科技CEO吴甘沙演讲谈智能汽车开发，除了描述未来出行路线和充电设施的智能化，他强调：
“我们每天的出行时间，变成了有用的时间，大家想一下我坐到车里面，椅子调到我舒适的状态。可以拿出我的笔记本，作为一个移动办公的空间，可以看我没有看完的电影。边上可能有咖啡机、车载影院，它是家和办公室之间的第三空间，这是激励我们前行的梦想。”
在我看来，这段话里也无意识蕴含着政治经济学的内容——阅读过列斐伏尔、本雅明空间政治经济学的人，很容易看出来，这意味着未来城市小资的生活空间将被浓缩到一部车当中去。本雅明等学者都分析过19世纪巴黎城市空间的改变对政治经济社会的影响，比如封闭街道有助于街垒革命，开放的拱廊街则压制革命而促进消费。政治寓于空间，人工智能对生活空间的重构会引发什么，值得关注研究。
IBM中国研究院认知交互部门总监秦勇，用视频向听众展示了大名鼎鼎的人工智能Watson。以大数据和深度学习为基础的Watson在医疗方面已经大显身手。但震动我的是秦勇的一句话：
“（有了大数据）IBM今天不再是一个软件或者硬件公司，我们将来可能成为一个天气公司，可能成为一个医疗公司，也可能成为一个别的公司，这是我们公司CEO每天在操心的事情。”
不仅日常生活空间将被人工智能重构，传统的企业形式也开始变成“流体”，在虚实之间灵活转换。那么政府呢？将如何被人工智能重构或挑战？能否获得像IBM之类大公司的灵活性？需要有人去思考和实践。
发展人工智能也离不开对人性和政治经济学的理解。前些日子被推特网民教会脏话的聊天机器人Tay的开发者也来了。在我看来，Tay的表现并不算技术错误，它在社交媒体上学习并发表的政治不正确甚至是极端言论，诸如攻击穆斯林、攻击黑人、攻击女权主义者甚至称赞纳粹的言论，恰好反映了当下美国很多民众的心态——无数民众面对各种日益加深的社会问题，越来越逆反那些正确而无用的价值观话语，故意大谈“怪论”。这也正是经常发表极端言论的特朗普之所以人气高升的体现。Tay只是“正确”地学习到了这个状况，但还没加入“政治正确”控制参数而已。
除了挑战高考，我觉得未来人工智能竞选总统也不是不可能，当然这有点黑色幽默。人工智能可以通过大数据轻易了解民众喜欢的言论，掌控大众情绪。据3月31日的《彭博商业周刊》报道，拉美黑客塞普尔维达利用机器人水军和黑客技术在社交媒体上煽动民意，篡改数据，操纵了拉美九国的所谓“民主”选举，并声称美国也存在类似情况。
塞普尔维达后脑勺上有个二维码
人们都会说“人工智能是把双刃剑”这句话，但现实中的博弈恐怕会非常考验人类的政治智慧。
江湖夜雨
不仅是科技，不仅是政经，还可以听到他们个人的江湖岁月，从而洞见人工智能自身的发展史。罗马不是一天修成的，路也不止一条。微软研究院的刘震谈到自己二十年来怎么从研究数据挖掘，到转向语义网研究，再到自动编程和场景计算，直到后来去微软研发聊天机器人。说到颇具喜感的Tay，他也不禁笑了。
前百度深度学习研究院、现地平线科技公司的余凯说了一个有趣的潮流冲突故事：
2011年的时候他去波士顿参加一个计算机视觉领域的重要会议。这种小圈子会议每十年有一次，基本上是非常核心的人物在一起，讨论这十年计算机视觉领域的大势。
在余凯和同伴报告深度学习的环节，一位鼻祖级别的教授前辈就提出了批评，说这些人做深度学习像暴发户一样，把什么东西都看成是是数据，拿去训练机器，而并不关心图像里面的几何、结构、两维、三维构成是怎么回事，不了解这些事关美感的东西，会把学界带到沟里。于是讨论变成了争吵，非常激烈。
会后，余凯和同伴有点后悔，觉得是不是争吵太激烈了，会不会把关系搞坏了。所以又去请那位泰斗吃饭，缓和关系。他在现场说了一段关于“信仰”的话：“什么是信仰呢？就是它还没有发生的时候，很多人没有看到，你觉得会发生。如果它已经发生了，那是知道，那不叫信仰。2012年的时候我回到国内，希望推动百度在深度学习的投入，2012年年初，你跟所有人讲深度学习，我们应该怎么样，他们说不知道。”
当他谈信仰的时候，我却想起了当代文学史上的一个小轶事。文革之后，文学复苏担当了新时期的大众“智能”启迪任务，从伤痕文学到改革文学到现代派到寻根文学……各种类型快速迭代，层出不穷。王蒙老前辈算得上创新不断，率先推出了现代派的意识流小说。不过很快几个文学界“小风筝”在理论和创作上都提出挑战。在一场事关“人文精神大讨论”的会议上，几个年轻作家就和王蒙激烈争论起来。事后年轻人觉得这样不好，晚上又钻到王蒙房间道歉。
说这个轶事目的无他，每个领域都有自己的江湖岁月，都值得跨界体解。
新平台的气质
就在人工智能大牛们聚会的同一天，互联网营销教主罗辑思维在北京召开了网红papi酱的广告招标沟通会，赚足眼球与荷包。在南方的深圳，互联网大佬召开了IT领袖峰会。相比之下，新智元会场是另一种气氛，充溢另一种人格气质。像江涛、陈天石、余凯一类理工男出身的总裁，都朴实没架子，说话直来直去。陈天石穿着别致时尚的风衣，却裹不住憨厚的笑容，茶歇聊天时一再对我说感谢观察者网一直“特别特别”支持国产芯片。
非跟风而起，他们积蓄已久，只是未入大众视野，像深山修炼的绝地武士，默默训练人工智能的“原力”。十三五规划里的智能制造就将落实在这些与会者和其他没出现在这里的耕耘者身上。但有越来越多关于他们的消息吹响了大众。
新智元的发起人杨静女士，曾经梦想组织一个财经百人会。2014年开设微信公众号以后，曾定位于泛财经科技，但后来发现大部分订户都来自计算机界。这些读者很多来自著名科技企业，中高层和普通爱好者都有。作为技术和产业的领袖，他们很忙，不太有时间去大海捞针般寻找信息。所以新智元、机器之心等聚焦于为他们提供合适的阅读材料。
据了解，这些技术大咖不一定使用今日头条这样的智能信息推送媒体，而更依赖人际圈子推荐信息。也正因此，新智元一类不仅是关于人工智能垂直媒体，而且从开始就是to B的，区别于其他科技资讯媒体有很强的to C属性，在人工智能从业群体里影响更大。2016年以来，新智元微信头条平均阅读数已经破万。
诸如《Google 重磅突破：相比LSTM，NLP 关键任务提升 20%》、《<科学>重磅论文：量子计算核心突破，密码或成摆设》、《拥抱不确定性：深度学习还需一场分离冷凝机式的革命？》、《微软发布Bot开发框架，用人工智能对话平台豪赌未来》之类文章确实只有新智元和机器之心才有。他们的文章不太追求微信大号那样的世故讨喜，也不太商业化，但依然专业而有趣，专注于智慧的发展前沿，同时也和普通人生活相关，比如涉及密码技术、智能办公技术等等。
中国人工智能群体的“银带”
凯文·凯利组织画了十年漫画《银带》，我参与众筹了一本。银带就是那一缕细微却不可或缺的灵魂锁链，脐带一般，联系着人类与宇宙。
《银带》
新智元和机器之心一类资讯平台，就像AlphaGo那样的前端智慧，富有生气，可以用显白的语言告诉大家算法驱动或者智能+的时代来临，但他们的灵魂却在更深处。AlphaGo的灵魂深度在于那些国外极客。新智元作为一个组织，灵魂在于那些中国人工智能界的深度思考者。
Messagers背后的众神在哪里？
吴甘沙精神奕奕，花白的板寸头很有点徐克导演的风采。他的演讲生动有力，其中说道：
“首先你要看到一个未来，你有一个坚定的信念，这个信念会对你现在的行为产生一种引力，预言会自我实现。只要你有这样一个信念和梦想，你能获得聪明的支持，你能够获得更多的人才，你能够跟更多的小伙伴们一起合作，你就能够让预言自我实现。”
“预言会自我实现”，这个黑格尔式的哲学命题引起了我的注意。向吴甘沙求证，他却坦率告诉我，这是王飞跃告诉他的。而杨静也特别强调曾和王飞跃、张云泉这两位中科院人士经常互动。
中科院计算所计算机体系结构国家重点实验室研究员张云泉，从2011年315第一条微博转发李开复的乔布斯言论开始，至今发过16万多条微博，大部分是转发，涉及各类资讯，有国际新闻、社会新闻，也有笑话段子，平均每天发90条微博，常关心教育公平、拆迁冲突等社会事件，非常活跃。专业方面发布较多的是计算机领域的活动信息，尤其是中国计算机学会青年计算机科技论坛信息。
中科院自动化研究所研究员王飞跃只发过三千多条微博，2010年9月16日发布第一条微博，大半年之后才发第二条微博哀悼高庆狮院士。微博内容主要集中在专业领域，也包括为北京这样的大都市暴雨天排水工程提出工业化而非情绪化的建议，极少谈杂事。
生于1960年代的王飞跃作为国际知名学者，其“智能控制系统理论与方法”荣获2007年国家自然科学奖二等奖。
据百度百科，“王飞跃多年来致力于智能控制理论与方法的研究，系统地建立了一套关于智能控制的理论与算法体系，并在工程项目中得到验证和应用。该研究成果得到广泛应用，包括大型装载挖掘车自动化、铜淬取的网络化智控和管理、智能汽车和数字高速公路体系、基于因特网的远程教学实验室、嵌入式汽车电子平台、城市交通智控系统、智能家居系统等国内外科研项目，解决了一系列技术难题，社会和经济效益显著。他本人也因在该领域所作出的杰出贡献, 被国际同行公认为智能控制的开拓者和重要研究者之一。”
除了介绍高科技领域的动向、人事，他也爱思考阅读政治哲学领域的内容，我觉得有一点点哲人王的气息。比如他在微博分享Sheldon Wolin的《Politics and Vision》（中文版译作《政治与构想》，探讨从柏拉图到尼采，从古典政治到现代自由主义衰落的政治哲学史），他说Wolin是政治学家中的默顿主义者。默顿主义也就是功能主义，区别于结构主义，这和他对人工智能的理解是相通的。
王飞跃一次讲座的PPT截图
他曾自述在1984年读了科学哲学家库恩的书《科学革命的结构》后，被书中提出的范式转移概念深深冲击，使他放弃之前所学，转到控制理论学科。海外留学经历使他得以近距离接触西方科技思想谱系里的名人，比如通过导师Bob认识了杰出的王浩教授——哈佛哲学家奎因的弟子。“王浩50年前用计算机几分钟就把他‘师叔’罗素和师爷‘白头’怀德海花了十多年在《数学原理》一书中证明的220个命题在早期的IBM计算机上‘一击七蝇（Seven flies in one blow)’证出。”成就1980年代的人工智能高潮。
王浩还曾引用维特根斯坦的一句话“To be is to be a value of a variable”，正好回答了莎士比亚的著名问题：To be or not to be？让王飞跃悟了半天。
库恩、罗素、维特根斯坦……体现着一种对科学哲学和纯粹心智的追求。以我所见，很多自称的罗素迷、维特根斯坦迷往往在大是大非上陷入小清新状态，但王飞跃先生显然不是，比如在大国关系上清楚利害所在。他关注中美博弈，对中西制度有一套持中的看法，很少情绪性言论。在斯诺登事件爆发6年前，他就提醒互联网时代开源情报对国家安全的重要性。对茉莉花动乱以来的世界大势也有自己的清醒看法。
对于最近的人工智能热，王飞跃显然抱有一种曾经沧海的谨慎态度。自从1956年达特茅斯人工智能会议之后，人工智能几经起伏，尤其是90年代的寒冬。
3月20日，就在AlphaGo大胜李世石之后几天，他在微博引用Yann LeCun（纽约大学教授，Facebook人工智能研究院主任——观察者注）发表在IEEE Spectrum的话：
IEEE Spectrum：这些天我们看到了许多关于深度学习的新闻。在这些对深度学习的众多描述中，你最不喜欢哪一种？
Yann LeCun：我最不喜欢的描述是「它像大脑一样工作」，我不喜欢人们这样说的原因是，虽然深度学习从生命的生物机理中获得灵感，但它与大脑的实际工作原理差别非常非常巨大。
将它与大脑进行类比给它赋予了一些神奇的光环，这种描述是危险的。这将导致天花乱坠的宣传，大家在要求一些不切实际的事情。人工智能之前经历了几次寒冬就是因为人们要求了一些人工智能无法给与的东西。
在更早的2015年11月24日，世界机器人大会在北京开幕。王飞跃在接受人民网记者专访时说，当前我国正处于机器人产业发展热潮中，而且还会持续相当长的一段时间，但作为一名从业者，希望公众不要期望得太高，也不要期望得太快。“一热起来，就什么不靠谱的事情都出来了。”很多人现在靠“人工智能”的概念去融资、去申请补贴，但是这些人连“人工智能”是什么都不知道，只是靠忽悠人来骗钱。而真正从事这个行业的人，却不敢去“忽悠”，因为实实在在做起来，没有那么快。
他也在微博上说过：“理念，目标，现实，最好还是尽可能分清一点。”敬畏知识，忍辱负重，稳中求变，包容但不糊涂，大约是这位“绝地武士”的写照，仿佛他熟谙并守护着人工智能的“原力”。在2011年5月王飞跃发出第二条微博的时候，后来成为新智元首席执委的白硕先生立刻发出了回复：
白硕先生毕业于北大数学系。从2011年3月10日开始至今发了一万两千多条微博，每天在朋友圈发很多文章，以专业为主。倒是没有多少关于金融、财富的内容，主要兴趣放在自然语言学和算法上。
能看得出来他是一位积极热心的组织者，比如组织学生研究语义识别。他也曾发表过下面这样普通人看不懂但很有启发的专业知识微博：
@龙星镖局：决策树的伟大不在于使用熵的变化来指导分裂，而在于用分层的方法来度量世界，这是非常自然也是非常美妙的，和深度学习有夙途同归之妙。不同的是决策树是先上后下，从整体到局部；而深度学习先下后上，从局部到整体，妙啊！
@白硕：从直接表示的侧面看，决策树对应的知识表示能力大于深度学习的表达能力。决策树可对不同论域的笛卡尔乘积空间中的元组进行分类，深度学习只能对欧氏空间中的向量进行分类。在决策树中，论域甚至可以是离散的。当然如果算上间接表示，这个差别就无所谓了，把离散取值转换到向量的多个维度总是可以的。
作为上海证交所的退休高管，他更了解产业，关心产业环境。今年年初他转发了知乎作者张浩千对《媒体称中国科研经费超过五千亿但成果寥寥原因何在》的回答：
我国主要矛盾之一是科研人员不断提高的研究水平与新闻媒体长期滞后的职业素养之间的矛盾。综合来看，重工业、IT和科研是中国目前少有的能够比肩世界的行业，除了美国外鲜有落后；而新闻媒体，估计得落后国外同行至少100年。
专业精深，熟谙大局，风格利落，大约是这位“绝地武士”的写照。“观察者”数年来致力于科普和为中国的科技、工程发展正名，我当然理解白老师的这份忧虑。对人工智能的“原力”和科学家、工程师们的努力，媒体和大众理应存一份敬畏理解之心。
当互联网+被各方几乎炒成了泡沫的时候，中国人工智能界的绝地武士们却在十年磨一剑，力图掌控智能时代的钥匙。他们当中，有人的节奏像银河帝国的人形巨兽稳扎稳打，有的人像共和国的X战机等待出击。不管未来会不会成为竞争对手，从今天看来，这个多元的集体也许可以像中古华夏一样，儒释道互相贯通，融合汇聚成浩荡主流，把握方向，共同缔造智能中国的文明。
让我用IBM研究院诗歌机器人“偶得”的作品来结尾吧。输入标题就能生成诗歌，我输入了“人工智能”四个字，得到了这样一首藏头诗：
【本文首发于“观察者网”，经作者余亮修改并授权虎嗅发表】