1. 偉大變革
1.1. 搜索引擎、社交網(wǎng)絡(luò)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)支付等技術(shù)一次又一次改變了人們的生活，互聯(lián)網(wǎng)也成就了一個(gè)又一個(gè)商業(yè)傳奇
1.2. 人工智能技術(shù)的潛力大家都有目共睹，但未來人工智能可以用來做什么，將會(huì)給人類社會(huì)帶來多大的變革，也在考驗(yàn)我們的想象力
1.3. 人工智能技術(shù)還處在初級(jí)發(fā)展階段，但它現(xiàn)有的能力也足以改變眾多領(lǐng)域，尤其是那些有著大量數(shù)據(jù)卻無法有效利用的領(lǐng)域
1.4. 人工智能的價(jià)值維度還有很多，加速基礎(chǔ)科學(xué)研究、提升社會(huì)生產(chǎn)效率和改善人類生存空間也只是其中的幾個(gè)方面
2. 基礎(chǔ)科學(xué)理論突破
2.1. 每一次重大的基礎(chǔ)科學(xué)理論突破，都必將帶來人類社會(huì)的巨大變革
2.1.1. 牛頓的經(jīng)典力學(xué)為第一次工業(yè)革命奠定了基礎(chǔ)
2.1.2. 法拉第的電磁感應(yīng)理論和麥克斯韋方程直接引發(fā)了第二次工業(yè)革命
2.1.3. 愛因斯坦、馮·諾依曼等科學(xué)家無疑是第三次工業(yè)革命的“幕后推手”
2.2. 人類一旦認(rèn)識(shí)了新世界，就必然會(huì)創(chuàng)造工具來改造舊世界，社會(huì)就會(huì)沿著“基礎(chǔ)科學(xué)理論突破→新工具誕生→生產(chǎn)效率極大提升”的模式產(chǎn)生變革
2.2.1. 核電技術(shù)在20世紀(jì)60年代就獲得商業(yè)運(yùn)營了，核聚變卻仍然遙遙無期
2.2.2. 登月火箭和高鐵20世紀(jì)60年代就造出來了，但相關(guān)材料科學(xué)卻沒有重大進(jìn)展
2.2.3. 粒子物理和弦理論等物理學(xué)的理論發(fā)展幾乎停滯
2.2.4. 在醫(yī)學(xué)上，癌癥、艾滋病和帕金森等疾病仍然難以治療
2.2.5. 基礎(chǔ)科學(xué)理論都是在“吃老本”
2.3. 材料、化學(xué)、物理等基礎(chǔ)科學(xué)領(lǐng)域的研究過程中充滿了大數(shù)據(jù)，從設(shè)計(jì)、實(shí)驗(yàn)、測(cè)試到證明等環(huán)節(jié)，科學(xué)家們都離不開數(shù)據(jù)的搜集、選擇和分析
2.3.1. 物理、化學(xué)或力學(xué)規(guī)律的存在，這些領(lǐng)域的數(shù)據(jù)往往都是結(jié)構(gòu)化的、高質(zhì)量的以及可標(biāo)注的
2.3.2. 人工智能技術(shù)（機(jī)器學(xué)習(xí)算法）擅長在海量數(shù)據(jù)中尋找“隱藏”的因果關(guān)系，能夠快速處理科研中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，因此得到了科研工作者的廣泛關(guān)注
2.3.3. 在新材料研發(fā)中，人工智能技術(shù)已經(jīng)在文獻(xiàn)數(shù)據(jù)獲取、性能預(yù)測(cè)、測(cè)試結(jié)果分析等各環(huán)節(jié)展現(xiàn)出巨大優(yōu)勢(shì)
2.4. 《分子和材料研究用的機(jī)器學(xué)習(xí)》
2.4.1. 基思·巴特勒(Keith Butler)等
2.4.2. 《自然》(Nature)期刊
2.4.3. 第一代是“結(jié)構(gòu)—性能”計(jì)算，主要利用局部?jī)?yōu)化算法從材料結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)出性能
2.4.4. 第二代為“晶體結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)”，主要利用全局優(yōu)化算法從元素組成預(yù)測(cè)出材料結(jié)構(gòu)與性能
2.4.5. 第三代為“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的設(shè)計(jì)”，主要利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法從物理、化學(xué)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)出元素組成、材料結(jié)構(gòu)和性能
2.5. 在物理領(lǐng)域，人工智能的應(yīng)用給粒子物理、空間物理等研究帶來了前所未有的機(jī)遇
2.5.1. 大型強(qiáng)子對(duì)撞機(jī)(LHC)
2.5.2. LHC是目前世界上最大的粒子加速器，它每秒可產(chǎn)生100萬GB的數(shù)據(jù)，一小時(shí)內(nèi)積累的數(shù)據(jù)與Facebook一年的數(shù)據(jù)量相當(dāng)
2.6. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法至少可以做出其中70%的決定，能夠大大減少人類科學(xué)家的工作量
2.7. 盡管人工智能商業(yè)化發(fā)展更容易受關(guān)注，但人工智能在基礎(chǔ)科研中的應(yīng)用，卻更加激動(dòng)人心，因?yàn)樯鐣?huì)生產(chǎn)力的變革歸根結(jié)底在于基礎(chǔ)科研的進(jìn)一步突破
2.7.1. 這個(gè)時(shí)代更需要的是通過大量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來獲取真理的工作
2.7.2. 大到宇宙起源的探索，小到蛋白質(zhì)分子的折疊，都離不開一批又一批科學(xué)家們的前赴后繼、執(zhí)著探索
2.7.3. 人工智能技術(shù)的應(yīng)用，或許能幫助藍(lán)色星球的科學(xué)家們擺脫無窮無盡實(shí)驗(yàn)的痛苦，加速重大科學(xué)理論的發(fā)現(xiàn)，將人類文明提升到新的臺(tái)階
3. 社會(huì)生產(chǎn)效率快速提升
3.1. 徹底將人類從重復(fù)機(jī)械勞動(dòng)中解放出來，讓人們從事真正符合人類智能水平、充滿創(chuàng)造性的工作
3.2. 機(jī)器翻譯、圖像識(shí)別、自動(dòng)駕駛語音助手和個(gè)性推薦等影響深遠(yuǎn)的應(yīng)用，人們的生活在不知不覺中已經(jīng)發(fā)生了巨大變化
3.3. Landing.AI
3.3.1. 吳恩達(dá)于2017年成立
3.3.2. 目標(biāo)是幫助傳統(tǒng)企業(yè)用算法來降低成本、提升質(zhì)量管理水平、消除供應(yīng)鏈瓶頸等
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3.3.3. 兩個(gè)落地領(lǐng)域，分別是制造業(yè)和農(nóng)業(yè)
3.3.3.1. 制造業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力還在于制造業(yè)本身，比如車床的精度、熱處理爐的溫度控制能力等
3.3.3.2. 農(nóng)業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力也在于農(nóng)業(yè)本身，比如育種技術(shù)、轉(zhuǎn)基因技術(shù)等
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3.3.4. 最先與制造業(yè)巨頭富士康達(dá)成合作
3.3.4.1. 嘗試?yán)米詣?dòng)視覺檢測(cè)、監(jiān)督式學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)等技術(shù)，幫助富士康向智能制造、人工智能和大數(shù)據(jù)邁進(jìn)，提升制造過程中人工智能應(yīng)用的層次
3.3.4.2. 適合應(yīng)對(duì)目前制造業(yè)面臨的一些挑戰(zhàn)，如質(zhì)量和產(chǎn)出不穩(wěn)定、生產(chǎn)線設(shè)計(jì)彈性不夠、產(chǎn)能管理跟不上以及生產(chǎn)成本不斷上漲等
3.3.5. 當(dāng)農(nóng)業(yè)進(jìn)入了大數(shù)據(jù)時(shí)代，機(jī)器作業(yè)時(shí)可以利用產(chǎn)量、氣候、溫度、濕度和土壤等各方面的數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整，進(jìn)一步提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率
3.4. 人工智能技術(shù)的主要價(jià)值在于提升決策能力、進(jìn)一步提升生產(chǎn)效率以及減少人的重復(fù)性勞動(dòng)等方面，這就是人工智能為什么可以賦能各個(gè)行業(yè)的原因
3.4.1. 在智能手機(jī)生產(chǎn)流水線上的質(zhì)檢員，往往每天要花10小時(shí)以上的時(shí)間去判斷質(zhì)量，今后這種重復(fù)性勞動(dòng)可由機(jī)器視覺技術(shù)代替人類完成
3.4.2. 芯片制造過程有成百上千道工序，各種類型的參數(shù)多達(dá)上萬個(gè)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)通過這些參數(shù)預(yù)測(cè)最終產(chǎn)品良率，能夠極大降低生產(chǎn)成本
3.4.3. 大型制造工廠的設(shè)備管理、人力管理的任務(wù)繁重，管理者可以通過人工智能技術(shù)進(jìn)行協(xié)調(diào)，降低監(jiān)管成本
3.5. 利用人工智能提升生產(chǎn)效率、降低生產(chǎn)成本以及提高產(chǎn)業(yè)國際競(jìng)爭(zhēng)力，無疑是眾多國家政府、眾多傳統(tǒng)企業(yè)的夢(mèng)想
4. 改善人類的生存空間
4.1. “SilviaTerra”項(xiàng)目通過使用Microsoft Azure、高分辨衛(wèi)星圖像和美國林務(wù)局的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)來訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)森林的監(jiān)測(cè)
4.2. “WildMe”項(xiàng)目通過使用計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)算法，可對(duì)瀕臨滅絕的動(dòng)物進(jìn)行識(shí)別
4.3. “FarmBeats”項(xiàng)目在戶外環(huán)境下可以通過傳感器、無人機(jī)以及其他設(shè)備改進(jìn)數(shù)據(jù)采集，進(jìn)而增強(qiáng)農(nóng)業(yè)的可持續(xù)性
4.4. 在前三次工業(yè)革命中，科學(xué)技術(shù)進(jìn)步在給人們帶來極大生活便利的同時(shí)，也帶來了氣候變化、生物多樣性退化、大氣與海洋污染等棘手的自然環(huán)境問題，人類的生存環(huán)境正逐漸變得惡劣
4.4.1. 從表面上看，發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體的自然環(huán)境似乎已經(jīng)得到了改善
4.4.2. 改善是以轉(zhuǎn)移污染、破壞發(fā)展中國家自然環(huán)境為代價(jià)的，世界整體的自然環(huán)境狀況依然不容樂觀
4.5. 一旦人工智能技術(shù)可以加速基礎(chǔ)科學(xué)理論的突破，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)效率的大幅提升，有效改善人類的生存空間，一切發(fā)展與自然環(huán)境的問題也就迎刃而解
