值此新春佳节来临之际，2018年1月24日，“因为有你，心有灵犀”犀牛云2018感恩客户答谢会圆满结束。首席科学家周长军院长在会上发表了《AI时代，我们准备好了吗》的精彩演讲，本文与诸位分享！
一、 AI 并不新鲜
在人类的发展史上，人类从没停止过探索、 思考和发明创造，才造就了今天这样多姿多彩的世界。古代，人们就对AI充满了幻想并不断努力尝试。但由于AI的复杂性和IT技术的不发达，AI的进程缓慢，一个世纪、两个世纪…成为人们不断追求的一个永恒的梦想。
1、相传在公元前3000年伏羲发明了二进位制。《周易》中的“易数”用的就是二进制。
2、1308年，加泰罗尼亚诗人兼神学家者雷蒙·卢尔（Ramon Llull）出版《The Ultimate General Art》，详细描述了其“逻辑机”的概念。声称能够将基本的，无可否认的真理通过机械手段用简单的逻辑操作进行组合，进而获取新的知识。他的工作对300年后的莱布尼兹（Gottfried Leibniz）产生了很大影响，莱布尼兹进一步发展了他的思想。1666年，数学家和哲学家莱布尼兹出版了《On the Combinatorial Art》，继承并发展了雷蒙·卢尔的思想，认为通过将人类思想编码，然后推过推演组合获取新知。莱布尼兹认为所谓思想本质上是小概念的组合。
3、1642年，法国哲学家和数学家帕斯卡（Blaise Pascal）发明了世界上第一台加减法计算机。1878 年瑞典发明家奥涅尔(在俄罗斯工作)发明了齿数可变的齿轮计算机，能做四则运算，平方数，立方数、开平方，开立方，如果需要输入三角函数和对数，还需要查表。如果计算中有括号，麻烦极了。使用中的正摇几圈，反摇几圈，还要用纸笔记录。曾被用于我国第一颗原子弹的研制。
4、1763年，托马斯·贝叶斯（Thomas Bayes）创造了一个推理事件概率的框架。贝叶斯推断是机器学习的理论先导。
5、1914年，西班牙工程师莱昂纳多·托里斯·克维多（Leonardo Torres y Quevedo）示范了全球第一台自动象棋机。能够在无人干预的情况下自动下棋。
6、1925年，无线电设备公司Houdina Radio Control造出了第一台无线电控制的无人驾驶汽车，并开上了纽约的街道。
7、1929年，西村真琴（Makoto Nishimura）设计了“Gakutensoku”，标志着日本的第一个机器人诞生。Gakutensoku可以改变面部表情，并通过气压机制移动头和手臂。
8、1946年，诞生了世界上第一台现代电子计算机“埃尼阿克”（LJC32），这个庞然大物长30.48米，宽1米，占地面积达170平方米，约相当于10间普通房间的大小，重达30吨，耗电量150千瓦，造价48万美元。它包含了17,468真空管7,200水晶二极管, 1,500 中转, 70,000电阻器, 10,000电容器，1500继电器，6000多个开关，可在1秒钟内进行5000次加法运算。速度是手工计算的20万倍。
9、1952年，阿瑟·萨缪尔（Arthur Samuel）开发第一个计算机跳棋程序和第一个具有学习能力的计算机程序。
10、1956年的夏天，一场在美国达特茅斯（Dartmouth）大学召开的学术会议，多年以后被认定为全球人工智能研究的起点。并确定“人工智能”（artificial intelligence）一词。
11、1997年，IBM研发的“深蓝”（Deep Blue）成为第一个击败人类象棋冠军的电脑程序。
12、1986年，第一辆无人驾驶奔驰汽车在恩斯特·迪克曼斯（Ernst Dickmanns）的指导下建造。这辆车配备照相机和传感器，时速达到每小时55英里。
13、2016年，一场AlphaGo与世界顶级围棋高手李世石的人机世纪对战，把全球推上了人工智能浪潮的新高。
AI 的不断发展和进步，总是伴随着物理学、数学、统计学、算法科学、工程学、哲学等相关科学的进步而进步的，特别是上个世纪的电子计算机和网络的高速发展，对AI的发展和进步起到了极大的推动作用。大家知道的IT著名摩尔定律(每1-2年，约18-24个月，硬件规模和性能提升1倍而价格不变)，硬件性能的飞速提升，IC工艺不断革命性的突破，给AI注入了极强的运行基础。
AI依赖的除了硬件基础外，另外一个依赖就是算法，巨大的数据量和复杂严谨的算法，是目前AI的基础。算法的研究在全球已经非常系统化、平台化了，其发展速度远超于硬件性能支撑，也就是说，还有很多复杂的算法，目前没有足够快的CPU、没有足够大的内存在进行运算，还不能发挥作用。这就是AlphaGo背后需要2000多台服务器进行支撑的原因。AlphaGo两个深度学习网络的价值网络、决策网络后端的硬件规模都是相当可观的。现在量子计算的不断突破，有望在几年内大规模提升计算能力，到时我们的AI技术必将再次呈爆炸式发展。
小知识科普：算法、量子计算
算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。简单、通俗说就是计算的方法，解决问题的方法。算法离我们一点也不远，其实我们的大脑无时无刻不在用着算法。举两个最简单的例子来说明：
1、 从1-100 个数中猜一个数的小游戏
天真的小孩、儿童，可能会从1开始逐个猜，直到猜到答案，那么：极端情况下最快1次猜到、最慢100次猜到，平均50次。这个称为时间复杂度，每种算法都有时间复杂度的说法。
聪明的你们，肯定不会这么猜，而会利用方法、诀窍，这些方法，诀窍就是算法：1-100，题意本身包含一个隐藏的属性，1-100是一个有序的递增或递减的数列，有序数列最有效的方法就是折半查找，复杂度：log2(100) = 6.64
2、 高斯算法
一次数学课上，老师让学生练习算数。于是让他们一个小时内算出1+2+3+4+5+6+……+100的得数。全班只有高斯用了不到20分钟给出了答案，因为他想到了用（1+100）+（2+99）+（3+98）……+（50+51）……一共有50个101，所以50×101就是1加到一百的得数。后来人们把这种简便算法称作高斯算法。具体的方法是：首项加末项乘以项数除以2。
3、量子计算
二、AI 时代已经到来
1、深度学习技术
近几年来，深度学习技术的突破与成熟， AI人工智能正在逐步从尖端技术慢慢变得普及。AlphaGo和人类的对弈，并不是我们以往所理解的电子游戏，电子游戏的水平永远不会提升，而AlphaGo则具备了人工智能最关键的“深度学习”功能。AlphaGo中有两个深度神经网络，Value Networks（价值网络）和 Policy Networks（策略网络）。其中Value Networks评估棋盘选点位置，Policy Networks选择落子。这些神经网络模型通过一种新的方法训练，结合人类专家比赛中学到的棋谱，以及在自己和自己下棋（Self-Play）中进行强化学习。也就是说，人工智能的存在，能够让AlphaGo的围棋水平在学习中不断上升。
AI技术应用主要是在以下几个方面：自然语言处理（包括语音和语义识别、自动翻译）、计算机视觉（图像识别）、知识表示、自动推理（包括规划和决策）、机器学习。按照技术类别来分，可以分成感知输入和学习与训练两种。计算机通过语音识别、图像识别、读取知识库、人机交互、物理传感等方式，获得音视频的感知输入，然后从大数据中进行学习，得到一个有决策和创造能力的大脑。从上世纪八九十年代的PC时代，进入到互联网时代后，给我们带来的是信息的爆炸和信息载体的去中心化。而网络信息获取渠道从PC转移到移动端后，万物互联成为趋势，但技术的限制导致移动互联网难以催生出更多的新应用和商业模式。而如今，人工智能已经成为这个时代最激动人心、最值得期待的技术，将成为未来几十年乃至更长时间内IT产业发展的焦点。
2、对各个领域的影响
2015年9月10日，腾讯财经登出的一篇文章《8月CPI同比上涨2.0%，创12个月新高》，当时在媒体圈儿里持续发酵。这篇文章内容只是一篇普通的财经消息，但它的署名却竟然是一个机器人。机器人，曾经在科幻小说中给我们带来无限遐想，如今却已走入了我们的生活。2015年银河奖颁奖典礼上，微软人工智能机器人小冰也代表人类为著名科幻作家刘宇昆颁发了“最受欢迎外国作家奖”。关于AI的争论仍然在继续，但是AI的脚步并不会因此而停下。如今，AI仍然在提升我们的效率，给我们的生活带来更多的火花。但是，随着计算机越来越智能化，不少人或多或少都有这样的疑问：人工智能是否会取代人类？人工智能对人类弊大于利还是利大于弊？ 人工智能是非常广泛的科学，牵扯到很多关于计算机科学、心理学、哲学学科的知识并利用这些技术来尽可能的模拟人的意识、思想、思维的信息过程，甚至可能会超过人的智能。
(一)对经济的影响。如“专家系统”，成功的专家系统能为它的建造者、拥有者和用户带来明显的经济效益。用比较经济的方法执行任务而不需要有经验的专家，可以极大地减少劳务开支和培养费用。由于软件易于复制，所以专家系统能够广泛传播专家知识和经验，推广应用数量有限的和昂贵的专业人员及其知识。软件能被长期地和完整地保存。 领域专业人员(如医生、教师)难以同时保持最新的实际建议(如治疗方案和方法) 而专家系统却能迅速地更新和保存这类建议，使终端用户(如病人)从中受益。
(二)对文化的影响。1、改善人类语言，采用AI技术，综合应用语法、语义和形式知识表示方法，我们有可能在改善知识的自然语言表示的同时，把知识阐述为适用的人工智能形式。2、改善文化生活，AI技术为人类文化生活打开了许多新的窗口。比如图像处理技术必将对图形艺术、广告和社会教育部门产生深远的影响。
(三)对人类社会的的影响。1、劳务就业问题。2、社会结构变化（人-机器，机器-机器），人们将不得不学会与有智能的机器相处，并适应这种变化了的社会结构。 3、思维方式与观念的变化。4、心理上的威胁，AI还使一部分社会成员感到心理上的威胁，或叫做精神威胁。5、技术失控的危险，任何新技术最大危险莫过于人类对它失去了控制，或者是它落入那些企图利用新技术反对人类的人手中。有人担心机器人和人工智能的其它制品威胁人类的安全，事实上，AI对人类发展产生威胁几乎是不可能的事情。
综上，在我们企业运作的“制造 -> 流转 -> 销售 -> 售后” 这样一个完整的环节中，传统的方法、思想必将被AI技术冲击，我们必须随之改变！
三、关于EIMS（中国）研究院
1、发展历史
EIMS（中国）研究院是中国较早进入AI研究领域的科研团队，从2013年开始，EIMS（中国）研究院就提出“AI+大数据”的企业云服务产品思想，在2015年首席产品家陈学丹先生提出“M2M（Machine to Machine）”的未来信息化产业的发展设想，推动了EIMS（中国）研究院全新发展格局，研究院一分为四，分别是：基于AI+内容方向的中文创作机器人实验室、基于逻辑数据库的云计算实验室、基于物联网的智能硬件实验室、基于区块链中间件底层技术研究的区块链实验室。
2、现有规模
3、研发方向和重点
AI元年，研究院重点研发基于深度学习网络的语义分析、智能文章创作和图像识别领域，全系列产品全面深度整合AI研究成果。
我们的目标是研发真正能通过学习，进行阅读、文章创作、创意设计的机器人产品，使其服务于犀牛云生态、服务于企业用户，并参与到企业的管理、广告、营销、运营、招聘、采购等活动中，推动未来的M2M(机器对机器)全新社会形态发展，围绕生产力系统、营销系统、成交系统进行研发，给企业提供更好、更智能、更高效的云计算内容服务。
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