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　　電影《模仿游戲》臨近結(jié)尾時，那個二戰(zhàn)時期為盟軍破譯了德國密碼系統(tǒng)“英格瑪”的圖靈，用一顆沾染氰化物的蘋果掐斷了自己的生命線——盡管他因?yàn)橥越扇∠蛳萑胼浾撆c道德雙重譴責(zé)，走得不那么體面。

　　而作為一名有著光怪陸離思想的天才，圖靈作出的貢獻(xiàn)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止于破譯那些該死的密碼。

　　人工智能的三次浪潮與危機(jī)

　　早在圖靈拿起那顆蘋果之前，他曾在論文中提出過一個模型，叫圖靈機(jī)；1950年又提出了一種判斷機(jī)器能否像人類一樣思維的方法，即圖靈測試。通俗一點(diǎn)解釋就是網(wǎng)友形容的：如果一臺機(jī)器能夠像紫薇一樣，和爾康從詩詞歌賦談到人生哲學(xué)，并且不讓爾康發(fā)現(xiàn)她是一個機(jī)器，那么這臺機(jī)器就算是很智能了。

　　圖靈給人工智能定下了發(fā)展的style。到了1956年，麥卡錫、紐厄爾、赫伯特西蒙等人在美國諾漢斯小鎮(zhèn)的達(dá)特茅斯學(xué)院中，開了個長達(dá)兩個月的小會——用機(jī)器來模仿人類學(xué)習(xí)以及其他方面的智能。這個會議最大的成就就是誕生了一個名字：人工智能。

　　此后，人工智能被廣泛應(yīng)用于數(shù)學(xué)及自然語言領(lǐng)域，這是人工智能的第一次Happy Time。人們樂此不疲的研究各種算法以及計算工具，你所知道的幾何、代數(shù)和英語等問題，都能被一一解決。

　　然而第一次冬天來得太快。對于復(fù)雜問題，上世紀(jì)70年代的AI研究和計算能力根本無法承擔(dān)，超出一點(diǎn)點(diǎn)范圍就觸及到它們的盲區(qū)。人們失望了，資本也紛紛離場，人工智能陷入停滯。

　　轉(zhuǎn)機(jī)出現(xiàn)在1980年，那一年卡耐基梅隆大學(xué)為DEC公司制造了個“知識庫+推理機(jī)”組合的系統(tǒng)——專家系統(tǒng)，采用了人工智能程序，它能讓DEC每年節(jié)約4000萬左右的費(fèi)用，這樣的魅力讓商業(yè)沸騰了。

　　有了商業(yè)的青睞，人們開始覺得，人工智能會是一出好戲。但第二場寒冬再次不期而遇。1987至1993年現(xiàn)代計算機(jī)的出現(xiàn)及普及，讓PC開始走進(jìn)世界，走入家庭，其費(fèi)用遠(yuǎn)低于專家系統(tǒng)所使用的專用計算機(jī)。人工智能再次感受到了寒冬的凜冽，人們開始逃離專家系統(tǒng)與人工智能。

　　后來隨著深度學(xué)習(xí)算法出現(xiàn)，再結(jié)合日益強(qiáng)大的處理器，人們對于AI的熱情被再次點(diǎn)燃。

　　1997年IBM的深藍(lán)擊敗世界第一國際象棋大師的新聞讓人炸鍋，那是第一次人們感受到被AI支配的恐懼。每秒2億步棋，70萬份大師對戰(zhàn)棋局?jǐn)?shù)據(jù)，能搜尋并估計隨后的12步棋，人們終于意識到，機(jī)器可以超越“專家”而擁有“智能”。

　　接下來的故事大家都知道了：2011年Waston在美國電視問答節(jié)目擊敗兩名人類冠軍選手，四年后微軟ResNet獲得ImageNet冠軍，錯誤率僅為3.5%，一年后阿法狗戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍李世石，第二年升級后的阿法狗又再次戰(zhàn)勝柯潔。

　　這是人工智能的第三次熱潮，人們感受到了AI在“智商”上存在超越人類的潛力。但是第三次熱潮到底能走多遠(yuǎn)，有一個關(guān)鍵性的因素正在顯現(xiàn)。

　　AI需要的不僅僅是算法和大數(shù)據(jù)

　　不難發(fā)現(xiàn)，六十多年算法一次次的突破，數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)移動化浪潮下的空前豐富，算力在芯片作用下的提升，剛好支撐起了人工智能的騰飛。

　　如果說數(shù)據(jù)是人工智能高速運(yùn)行的燃料，那么算力就是其發(fā)展的動力和引擎，可大數(shù)據(jù)爆發(fā)又給算力出了一道巨大的難題——AI負(fù)擔(dān)的數(shù)據(jù)體量在迅速增大，當(dāng)前算力處理如此龐大的數(shù)據(jù)開始力不從心，曾經(jīng)給了AI發(fā)展希望的東西都在被逐一打破失效。

　　自2012年以來，大型AI運(yùn)算中用到的計算量呈指數(shù)式上升，并且每3.5個月計算量就會翻一倍，這一指標(biāo)如今已經(jīng)增長了30萬倍，以摩爾定律的正常速度運(yùn)算能力只能提升12倍。

　　算力的核心，是芯片，通常就是CPU，CPU=N個晶體管=無數(shù)金屬線+無數(shù)半導(dǎo)體材料，摩爾定律近乎失效導(dǎo)致集成電路上可容納的晶體管數(shù)量，隨著運(yùn)算的迫切需求不斷疊加再疊加?？蔁o限疊加是不可能的，晶體管工藝也已逼近原子量級。

　　一邊芯片體積不斷縮小，一邊半導(dǎo)體技術(shù)趨于物理學(xué)極限，最先進(jìn)的晶體管已經(jīng)小于可見光的波長，電子開關(guān)的尺寸比生物病毒還小。

　　不僅如此，計算成本也直沖云霄。阿爾法狗下一盤棋的電力開銷大約為3000美元，3萬多幅專業(yè)棋手對弈棋譜以及自我對弈產(chǎn)生的3000萬盤棋局，每小時消耗2000度電，下一盤棋的電力開銷大約為3000美元。這樣的成本凡人玩不起，想要人人都能AI的設(shè)想，似乎還遙不可及。

　　如何繞過CPU的物理極限釋放算力，是人工智能未來發(fā)展的首要難關(guān)。

　　智能計算讓AI從“芯”啟航

　　從互聯(lián)網(wǎng)巨頭到IOT企業(yè)，從BAT，到聯(lián)想、華為，很多企業(yè)發(fā)力AI，入局者如過江之鯽。但是誰能解決人工智能的難題并讓未來充滿想象空間，才是企業(yè)最好的入局方式。

　　阿里把人工智能應(yīng)用到電商，百度深耕小程序，騰訊瞄準(zhǔn)游戲與社交，聯(lián)想說要賭上身家性命去做AI但依然擺脫不了“聯(lián)想沒有技術(shù)”的魔咒，華為將“為智能世界提供極致算力”作為公司戰(zhàn)略方向之一，并成立智能計算業(yè)務(wù)部，清晰定位的正是人工智能的算力瓶頸。

　　中國的計算產(chǎn)業(yè)普遍缺“芯”，特別是核心芯片的設(shè)計和制造能力，馬云說要自己造芯，華為的智能計算也是以芯片為著力點(diǎn)釋放算力。沒人會懷疑馬云的商業(yè)頭腦，可聚焦到芯片，華為自然比阿里要有更多的話語權(quán)。

　　不可否認(rèn)，硬件和研發(fā)能力一直是華為的強(qiáng)項。不管是手機(jī)上的麒麟芯片，還是去年發(fā)布的AI芯片昇騰310及910，都讓國人記憶深刻。昇騰系列芯片既可部署在數(shù)據(jù)中心進(jìn)行AI訓(xùn)練，還適合在邊緣甚至端側(cè)部署，用于AI推理。

　　除了AI芯片，華為還有多種自主研發(fā)的服務(wù)器芯片，有用于ARM服務(wù)器的鯤鵬920處理器芯片，還有用于通用服務(wù)器的智能融合網(wǎng)卡芯片、智能SSD控制器芯片、智能管理芯片等。這些芯片共同作用，可以有效分擔(dān)和卸載CPU的計算壓力，在系統(tǒng)級超越CPU芯片級的摩爾定律。

　　月中時候Gartner發(fā)布了2018年第四季度全球服務(wù)器市場數(shù)據(jù)報告，華為以收入同比增長45.9%成績成為季度表現(xiàn)最搶眼的一個服務(wù)器品牌，穩(wěn)坐第三名的交椅。當(dāng)華為系列芯片與服務(wù)器產(chǎn)品線相遇，華為的服務(wù)器產(chǎn)品可以進(jìn)化成全新的智能計算產(chǎn)品。

　　就智能計算本身而言，傳統(tǒng)定義是指一種經(jīng)驗(yàn)化的計算機(jī)思考性程序，是輔助人類去處理各式問題的具有獨(dú)立思考能力的系統(tǒng)；在華為的詮釋下，智能計算是依靠底層芯片技術(shù)突破人工智能算力瓶頸，衍生出用的好、用的起的智能服務(wù)器和智能硬件。

　　以芯片實(shí)力打造智能化底座，是否這就是在第三次熱潮中撬動人工智能的支點(diǎn)？

　　也許，人工智能不應(yīng)該僅限于阿法狗，也不能一直僅存在于科幻電影，而應(yīng)該像智能手機(jī)一般落地普及。這才是人工智能的未來，或者說，人類的下一個進(jìn)步。

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