移动数据滋养了人工智能，其所预示的商业机遇，正与霍金所谓“人工智能可能终结人类”的警告一起，扑面而来。
进入移动互联时代后，24小时不间断在线的人类，正以其频繁的社交、消费、创作和出行等行为，生产着海量数据。这些数据，成为滋养“人工智能”的最重要“养料”，并在商业利益的推动下，将“人工智能”这一诞生于上世纪50年代的概念推至发展的“快车道”。
源自移动大数据的深度“滋养”
“可以说，移动互联带来的数据，真正滋润了人工智能的发展。”人工智能专家、英特尔中国研究院院长吴甘沙这样告诉《瞭望》新闻周刊。
例证不胜枚举。今年1月15日来自谷歌的最新消息是：其推出的全自动无人驾驶汽车，可望在5年内量产，目前正有约100辆无人驾驶汽车在道路上测试。
谷歌以其多年对搜索引擎的经营，拥有海量数据和人工智能团队，其倾力打造的无人驾驶汽车，可通过先进的人工智能系统，对周边行人、车辆、交通标志，乃至“打出左转手势的骑行者”等“数百个目标”同时监测，并迅速做出分析和有效反应。
来自谷歌高管的说法是，推出全自动无人驾驶汽车的最大障碍，更多来自公众的认可。
与此同时网民会发现，自己曾无意间搜索浏览的某款商品信息会不时出现在你之后浏览的一些网页边侧;一个号称有13岁智商的俄罗斯电脑软件，在与真人同时接受测试时，竟以超过30%的回答骗过有经验的出题人，首次通过旨在考察“人工智能”的图灵测试。
这一新闻，与百度语音识别系统可在嘈杂环境下实现近81%的辨识准确率等一起，被吴甘沙表述为：人工智能正见证“曲棍球杆效应”最精彩的时刻—经过漫长的平稳期，猛然上翘进入疾速发展的轨道。
人工智能所蕴含的巨大商业利益和机遇，正与霍金从其孱弱的身体、强健的大脑中发出的“人工智能发展意味着人类的终结”警告一起，在21世纪的第二个十年，扑面而来。
“大数据是人工智能得以迅猛发展的重要基础，粗略地说，人工智能的实质就是基于大数据的机器学习算法。”清华大学计算机科学与技术系教授、中国中文信息学会副理事长孙茂松告诉《瞭望》新闻周刊。
而移动互联随时在线，使我们无时无刻不在为人工智能“贡献数据”—乔治敦大学教授李塔鲁在考察了推特(Twitter)上产生的数据量后作出推算，过去50年，《纽约时报》总共产生了30亿个单词的信息量，现在仅一天，推特上就产生80亿个单词的信息量，这意味着，如今一天产生的数据总量，相当于《纽约时报》100多年产生的数据总量。
商业追求带来强大推力
来自德勤的一份报告显示，因为源源不断的移动数据支持，谷歌2014年将语音识别的精准度从2012年的84%提升到98%，自2010年到2014年，其图像分类识别的精准度提高了4倍。
人工智能正为IT企业带来无限“钱景”。
吴甘沙告诉记者，“人工智能让IT企业赚钱太容易了，与传统产业相比，他们唯一的成本就是运营数据。”
首先，可以有效地提供私人订制服务。
吴甘沙表示，互联网公司、IT企业最重要的特质，就是以用户为中心配置产品和服务，而要为亿万用户提供类似VIP式的个性化精准服务，能准确描述用户需求是重要前提，这也是基于大数据的人工智能价值所在。否则若想做到精准的订制服务，就意味着必须为每个用户配一个客户经理，两者的成本不可同日而语。
在原微软亚太研发集团技术战略总监、现奢侈品电商寺库网CTO向江旭看来，人工智能在互联网的应用有三个方面：人的感知;提供商品和服务以及如何将人、商品、服务进行有效的匹配。
试想，网民在购物时，可以通过手机终端收到自己所浏览产品的个性化促销信息;同时被社交网络信息提醒你潜在的生意伙伴或约会伴侣就在楼上;并且基于你以往购物、社交的经验，私人智能管家甚至会替你下单后只等你确认—而且这样的服务，并没有今天“半成品式智能”的骚扰，而只有贴心，会不会觉得人生很爽?
其次，人工智能是人类“智慧生活”的前提。
人类生活的“智能化”，是基于人工智能的万物互联。
“在未来，"智能"不仅是单一的智能服务，还是一个完整的、具有综合功能的系统，比如智能家居、智能建筑以及智能城市等。”弗若斯特沙利文公司合伙人、趋势预测专家萨旺特·辛格在他的新书《大未来：移动互联时代的十大趋势》中这样写道。
此即人们常说的“智慧生活”，百度总裁张亚勤称之为“互联网物理化”：其第一个层面即万物互联，人和人相连，人和机器相连，有电的地方都有计算，有计算的地方都有智能，有智能的地方都可以相连;第二个层面是用互联网拥抱传统产业，出现产业互联网或者行业互联网，商业模式、产品开发、营销与推广都将改变;第三个层面为智能的工作和生活。
在汽车领域，宝马已经能够实现汽车间的中央信息共享，而汽车与家的交流系统也正在建立。另外，高通的儿童追踪器、智能手表，谷歌无人驾驶汽车、网络气球，百度、腾讯布局O2O、小米致力于智能家电，都是互联网物理化的尝试。
需要提醒的是，尽管人工智能已驶入快车道，但发展瓶颈犹存。
“不管是谷歌还是百度，其目前的图像识别仍是粗线条的，机器在学习过程中对识别成千上万个可视概念还显得非常"力不从心"，无法做到精准。”孙茂松告诉《瞭望》新闻周刊记者。本文来源：瞭望观察网
所以，进入快车道的人工智能，在受访专家看来，其技术上还有很长一段路要走，即便是对移动互联网产生的非结构化数据分析得力的深度学习，目前也没有很好的理论基础来支撑，具有“不可解释性”。
前行面临“三大隐忧”
“短期而言，人工智能可能导致数以百万计的人失业;长期而言，可能出现一些科幻电影中的情况，人工智能的智力水平超过人类，开始"叛乱"。按人工智能的发展进度，不久的将来，机器可能超越受制于生物进化速度的人类，最终摆脱人类的控制。”近日，以霍金为首的科学家、企业家及发明家发表的联名公开信中这样写道。
代表人类最强大脑之一的霍金居然会对快速发展的人工智能如此恐慌，怎么看?
《瞭望》新闻周刊采访受访专家后，将科学家对人工智能的隐忧归纳有三：
首先是人类“被取代”之忧。
从“人工智能”概念被提出至今，人类对于机器取代人的恐慌从未断绝，只不过以前的担心来自从事机械劳动的简单劳动者，现在则扩大到编辑记者。
比如我们日常看到的一些网络新闻首页，很多时候是网络依据某种算法自动抓取排列的，而这个工作，以前由富有经验的编辑完成。
《华尔街日报(博客,微博)》最新盘点了机器人比人类干得好的十大工作中，药剂师、记者、律师与仓库管理员、酒保、士兵和农民一起，同被列入。
就此吴甘沙对机器取代人进行了分阶段阐述：第一阶段是那些重复性较强、强度较大，不需创造力的工作被取代;进入第二阶段，那些超越了简单劳动，但不需原创能力只需组合式创新的工作，会因人工智能的深化而被取代，如IBM沃森机器人可以设计食谱，由机器编曲的“巴赫风格音乐”可以以假乱真等。
“但是，就目前而言，纯粹原创式创新，机器还是不行。”吴甘沙表示。
其次是信用之忧。
在未来，信用或者说信任，将成为很重要的资本。“不只是人与人之间，人与服务提供商之间，人与机器之间，信任都是进行决策的重要标准”，吴甘沙表示，“商业决策太过于相信来自机器的数据，导致人性化判断的缺失，将由此造成人的权利被生硬剥夺的情况”。
比如银行根据机械数据不分青红皂白地剥夺一个人的信用机会，比如保险工作依据智能模型预测某人的健康概率，生硬剥夺部分人群的参保权等。更可怕的是，可能发生类似电影《少数派报告》《美国队长》中的情景，依据人工智能模型判断某人的犯罪几率……
当人的信用值由数据和算法决定时，就出现了机器与人的边界等伦理类深层问题。
最后是隐私伦理之忧。
在吴甘沙看来，大数据存在的法律边界、隐私问题，人工智能必然存在。数据一流通，就涉及到数据拥有权、隐私权、许可权、审核权、分红权在内的法律边界问题。除此之外，当人已经分不太清楚自己跟机器的界线时，一定有很多伦理问题出现。
首先是人与技术的边界模糊，导致群体性孤独。互联网时代，人类社交日益被Email、微信、微博、Facebook、Twitter等取代，看似越来越广的网络社交，却让人类陷入了前所未有的孤独。
其次是对人工智能的依赖导致人类思维和能力的退化。搜索引擎的发明，一方面使人类超越了记忆局限，另一方面，也在强化着人类在知识积累和判断上的障碍;GPS便利了人们出行，与此同时，也出现没有导航就不认路的“傻瓜式司机”。
更让霍金等科学家担心的，则是未来可能出现的人类“生存危机”。简单的如机器人护士可能因网络故障而拒绝给病人服药;机器驾驶员可能因计算紊乱造成车毁人亡;更长远的担心，则是具远超人类记忆能力的机器人，在获得海量数据和复杂算法或赋予的分析判断能力后，会不会成为“其心必异”的“非我族类”?
“人工智能带来了先进生产力和更好的生活体验，我们不能忽视这些便利，仅去谈论其可能带来的困境。”吴甘沙在提出上述隐忧的同时表示：“我一直相信，人类的智慧发展到一定程度，会有新的解决方案，而目前人必须解决的问题是，在一个更自动化的世界里，如何保持我们的生物进化能力，怎样保证我们的智力再进一步地往前发展。”
