2016年3月，韓國圍棋冠軍李世石被AlphaGo圍棋程序擊敗，標(biāo)志著現(xiàn)代AI強(qiáng)勢崛起。自動駕駛、機(jī)器翻譯、智能家居、醫(yī)療影像分析、智能客服、AI作曲、智慧物流……人工智能技術(shù)在各個領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用，AI上升為全球大國的國家戰(zhàn)略。與此同時，關(guān)于AI的憂慮和警告不絕于耳。牛津大學(xué)一份報告指出，未來10年，50%的人類工作將會被機(jī)器所取代?！度祟惡喪贰纷髡哂韧郀柋^地預(yù)測：人工智能和技術(shù)相結(jié)合，短期內(nèi)就會有大量失業(yè)出現(xiàn)，許多人將變得毫無用處，成為“無用階級”。英國已故科學(xué)家霍金甚至警告，人工智能可能讓人類滅絕。

然而，四年后發(fā)生的新冠狀病毒瘟疫，卻讓人們清楚地看到，真正威脅著全人類安全，真正影響著人們的日常生活出行的，讓人們失業(yè)的，是來自生物學(xué)而非信息學(xué)。相反，人工智能在這場仍在進(jìn)行的戰(zhàn)斗中，為人類戰(zhàn)勝疾病和瘟疫提供各種有力的裝備和工具。醫(yī)院在感染科病房啟用醫(yī)療機(jī)器人完成物資的點對點配送；社區(qū)工作者使用智能體溫計測量和上傳數(shù)據(jù)，節(jié)省上門次數(shù)；前線醫(yī)生利用AI技術(shù)分析CT影像，實現(xiàn)新冠肺炎的智能輔助診斷；醫(yī)務(wù)人員借助AI算法大大縮減了疑似病例基因分析時間以及縮短確診時長；抗疫消毒人員利用無人機(jī)技術(shù)進(jìn)行病毒消殺；工廠采用AI自動口罩生產(chǎn)機(jī)加速生產(chǎn)，解決工人短缺問題……

而在疫后經(jīng)濟(jì)重建上，鑒于人們將建立起更廣泛的遠(yuǎn)程辦公網(wǎng)絡(luò)，人工智能更會起著舉足輕重的作用。新冠肺炎疫情對線下實體服務(wù)業(yè)影響較大，但線下實體服務(wù)業(yè)往往具有穩(wěn)定的供應(yīng)商、客戶、大數(shù)據(jù)等優(yōu)勢，可以利用智能化模式創(chuàng)新，瘟疫倒逼企業(yè)轉(zhuǎn)變營運模式開辟在線交易渠道，從而緩沖疫情帶來的沖擊。制造業(yè)利用機(jī)器人取代勞動力，實現(xiàn)無人生產(chǎn)工廠。通過人工智能技術(shù)改造生產(chǎn)線，實現(xiàn)停工不停產(chǎn)。疫情讓企業(yè)認(rèn)識到智能化運作的重要性，將大力推動人工智能技術(shù)創(chuàng)新，加快人工智能在產(chǎn)業(yè)鏈上下游的應(yīng)用，實現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部和企業(yè)之間的智能化運作。預(yù)計新冠肺炎疫情后將會催生工業(yè)智能化生產(chǎn)模式。

從歷史數(shù)據(jù)來看，技術(shù)的創(chuàng)新周期在不斷縮短。電力是19世紀(jì)70年代發(fā)明的，但直至19世紀(jì)20年代才大規(guī)模的應(yīng)用，經(jīng)歷了差不多50年；電話差不多是同時間發(fā)明出來，但到廣泛應(yīng)用只花了35年；無線電是上世紀(jì)初發(fā)明，普及只用了31年；黑白電視26年；彩色電視18年；個人計算機(jī)16年；移動電話13年；智能手機(jī)10年……種種跡象表明，與以往任何重大技術(shù)相比，AI的普及程度只會更快，而新冠疫情將是加劇這一趨勢的催化劑。

因此，我們必須全面地認(rèn)識人工智能，一方面掌握AI的思維過程，抓住AI技術(shù)的本質(zhì)，與AI更好地協(xié)作，以便更有信心迎戰(zhàn)疫情及重建疫后經(jīng)濟(jì)；另一方面也要認(rèn)識AI對社會的潛在負(fù)面影響，確保人工智能技術(shù)的應(yīng)用能造福全人類。本電子書系統(tǒng)地梳理總結(jié)了六大AI思維模型，即計算思維、機(jī)器感知思維、機(jī)器學(xué)習(xí)思維、機(jī)器推理思維、人機(jī)交互思維以及AI倫理思維，以通俗的語言向讀者展示現(xiàn)代AI的精髓，為讀者運用AI技術(shù)提供了一個實用的思考框架。并結(jié)合大量活生生的第一手國內(nèi)外AI商業(yè)和社會應(yīng)用的案例，讓讀者深入淺出地了解AI的前世今生、技術(shù)理論基礎(chǔ)、行業(yè)應(yīng)用以及社會影響。

回顧人工智能的發(fā)展史，可以發(fā)現(xiàn)AI的發(fā)展曾經(jīng)經(jīng)歷過兩次主要的低谷時期，或稱人工智能寒冬（AI Winter）。

第一次人工智能低谷發(fā)生在1974-80年間，當(dāng)年AI研究的重點是邏輯理論。自從1956年被提出之后，應(yīng)用邏輯理論的人工智能程序在20年間不斷獲得舉世矚目的成就。比如在國際跳棋比賽中戰(zhàn)勝人類選手、解決代數(shù)問題等等，當(dāng)時帶來的社會沖擊，想來跟我們今天看AI下圍棋、AI與人聊天一樣震撼。然而，邏輯理論下的AI系統(tǒng)難以工程化。紙上談兵的AI太多，但耗費了巨額資金和漫長等待后，依然沒有能成為能帶來實際價值的AI系統(tǒng)。在英國政府每年給高校撥款的評審中，應(yīng)用數(shù)學(xué)領(lǐng)域的大師，詹姆斯·萊特希爾爵士在給英國科學(xué)研究委員會所做的報告里，用詳盡的數(shù)據(jù)和調(diào)查結(jié)果狠狠批判了AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀，并且斷言“人工智能研究沒有帶來任何重要影響”。這場帶來AI之冬的報告，引發(fā)了西方各國政府大幅度削減AI研究經(jīng)費，林立的實驗室接連破滅。

第二次人工智能低谷發(fā)生在1987-93年間，80年代初期，專家系統(tǒng)成為了商業(yè)追逐的風(fēng)口。1981年，日本工業(yè)部開始了第五代計算機(jī)項目研究。這在當(dāng)時日本經(jīng)濟(jì)騰飛的大背景下受到了全世界的廣泛關(guān)注，美英等國也處于戰(zhàn)略考慮重新開始自主AI計算機(jī)發(fā)展。然而，當(dāng)時候，廉價的IBM PC/微軟操作系統(tǒng)在崛起，靈活的WinTel（Windows+Intel）組合更容易與其它技術(shù)結(jié)合，龐大而笨重的專家系統(tǒng)逐漸失色。而1987年發(fā)生華爾街大崩潰，全球范圍內(nèi)迎來了史無前例的金融危機(jī)。由于專家系統(tǒng)的真實應(yīng)用場景欠奉，危機(jī)中的資本界很快失去了耐心，泡沫急速破碎，相關(guān)公司近乎全線破產(chǎn)，AI又一次成為了欺騙與失望的代名詞。

而這次，卻是整個中國經(jīng)濟(jì)甚至世界經(jīng)濟(jì)迎來了一個冬天！疫情一下子吹破了所有的技術(shù)泡沫，包括AI的泡沫，剩下真正有用且能有助于抗擊疫情以及疫后經(jīng)濟(jì)重建的技術(shù)。

但正因為經(jīng)濟(jì)遭遇冬天，人工智能反而迎來一個春天。在疫前，已經(jīng)有不少企業(yè)看到了AI的效果，而主動投入進(jìn)來。近年，得益于深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，人工智能取得了前所未有的進(jìn)展。如今，我們早上被鬧鈴喚醒、開手機(jī)、上網(wǎng)購物、在線回復(fù)帖子、得到天氣報告、使用交通導(dǎo)航，無一不使用人工智能。與以往兩次AI冬天不同的是，當(dāng)下人工智能研究本身就是從實際困難出發(fā)得到新的理論和方法，使得人工智能基礎(chǔ)理論更“接地氣”，現(xiàn)在未必需要人工智能理論根本性突破，僅局部突破就可以產(chǎn)生非常好的應(yīng)用效果。

2020新冠瘟疫或成為AI在中國發(fā)展的轉(zhuǎn)捩點，如同冷戰(zhàn)危機(jī)促成了美國阿帕網(wǎng)（后演變成互聯(lián)網(wǎng)）發(fā)展一樣。歡迎開啟您的AI認(rèn)知升級之旅，為疫后經(jīng)濟(jì)重建做好準(zhǔn)備吧！