本期提要
- 人工智能的技术基础——深度学习
- 人工智能的重要组成——计算能力
- 芯片的未来发展趋势
本期内容
之前介绍整个产业框架的时候提到了计算机领域的10年大变革，云计算是过去10年真正的技术变革，未来10年还有一个技术变革就是人工智能，它可能带来全方位的机遇。人工智能不仅是过去两三年最热门的一个话题，我觉得也是未来两三年从投资角度来看最有可能出现牛股的行业，尤其是在5G的带动之下。没有5G的时候人工智能可以下棋，比如AlphaGo，有了5G就可以开车了，也就是我们说的自动驾驶，没有5G自动驾驶是实现不了的。
我们先介绍一下人工智能的技术基础——深度学习。
这个名词听上去有点拗口，实际上我们可以把它理解成什么呢？实际上就是机器自我学习。以AlphaGo为例，AlphaGo学了几乎所有的棋谱，假设一个正常人把所有的棋谱全学会了，理论上他的棋艺就应该很高超了，所以这个机器在学了所有的棋谱之后，不断的自学习，最终达到围棋成神的程度。深度学习技术是过去几年人工智能发展背后最重要的一个技术进步。深度学习跟传统的机器学习不一样，我们可以把它理解为端到端的训练特性，而且可以快速迁移到各个领域。
我们之前提到的科大讯飞就是过去几年A股比较典型的涉及深度学习技术的公司，科大讯飞的语音识别率从以前的50%提升到了现在的99%，就是你对它说一句话，它识别出的文字基本上都是准确的，因为它有输入法。包括现在微信的语音转文字，整体的准确率也是比较高的。语音识别可以说是深度学习技术过去几年应用最成熟的一个行业。我们之前提到的人脸识别，包括车辆、车牌识别，深度学习技术在这些行业都已经应用得很广泛了，或者说深度学习技术已经非常成熟、非常先进了，以后可以拓展到大量的其他行业。
但是深度学习的缺点是什么？缺点就是它虽然能快速迁移到各个领域，但是它想要在一个领域超越人的智能，或者达到所谓的强智能，这个难度是非常大的。我们现在所说的人工智能都是弱智能，弱智能就是给予机器足够的数据，训练它，未来它就可以基于这些数据给出一个结果，更多的是作为辅助；而强智能不仅可以作为辅助，还能够做出判断，但强智能就稍微有点可怕了，有时人给出的结果它未必认同，甚至可能质疑人给出的结果，所以发展人工智能的时候其实也面临一个伦理问题。谷歌的人工智能其实是非常强的，AlphaGo就是它研究出来的，但现在它在这方面比较低调，因为它知道如果继续往强智能的方向走，或者说它的算法再继续进步的话，可能就会出现一些伦理问题。
传统计算机解决的问题叫确定性问题，深度学习或者人工智能解决的问题叫什么？欠定性问题，就是它有可能是没有标准答案的，或者说它的确定性不如确定性问题那么明确。
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