英特尔研究院院长眼里的AI格局

导读：随着人工智能（AI）与智能增强（IA）之间的持续角逐，未来的科技江湖将何去何从？随着全球芯片巨头英特尔在AI领域的布局深化，其背后的策略逐渐明朗。让我们跟随英特尔中国研究院院长宋继强的视角，探索类人脑计算的现实之路以及AI的未来走向。

人工智能与智能增强：一场永不停歇的兄弟之争

在这个充满变革的时代，人工智能与智能增强仿佛武侠江湖中的两大门派，此消彼长，交替引领科技潮流。宋继强认为，要想加速人工智能的商业应用，这两者需要携手并进，而非各自为政。

历史总是惊人的相似。在人工智能领域，专家系统曾一度风头无两，但随着瓶颈的显现，沉寂成为常态。而当智能增强崭露头角时，人工智能似乎又重回焦点。这种趋势仿佛在科技界形成了一种周期性的循环。宋继强指出，要想实现机器与人类真正的协作与融合，感知、认知、行动三个维度缺一不可。在这之中，认知是难啃的骨头。计算机如何理解人类的复杂情感、知识和心理模型是一大挑战。以语义理解为例，一句话在不同的语境下可能有完全不同的含义，如何准确捕捉其中的微妙差异是一大难题。同时隐藏信息或是不完整的信息更是让机器理解人类意图变得困难重重。面对这些挑战，如何让机器与人真正协同工作是一大关键。而英特尔作为芯片巨头，其背后的AI布局也在逐步展开。宋继强透露的策略似乎指向了一个更广阔、更深入的合作领域。那就是实现人与机器的无缝衔接与融合交流。这将不仅涉及到技术的突破与创新，更需要跨领域的合作与交流。未来的人工智能将不仅仅是独立存在的技术体系而是一个融入人类生活、工作、学习的全面解决方案。在这一道路上英特尔的布局及策略值得持续关注与期待。宋继强的观点为我们揭示了人工智能未来的发展方向同时也带来了无限的想象空间与期待。在这个充满变革的时代我们期待人工智能与智能增强共同开创一个更加美好的未来！在面临信息不完整或知识缺失的情况时，“智能增强”概念在机器人技术中发挥了至关重要的作用。想象一下，一个智能机器人正在与用户进行交互，通过语音或屏幕传达信息。即使它不完全理解周围的环境和任务细节，它仍然能够利用智能增强技术以更自然的方式呈现信息给用户，让用户帮助它解决问题。例如，智能机器人可能在网上搜索到关于可乐的不同信息，包括减肥型、传统多糖型等，然后询问用户他们想要哪种类型的可乐。即使机器人不知道冰箱的具体位置，它也可以灵活地询问用户冰箱在哪里，而不是机械地执行任务。这种智能增强不仅提高了用户体验，还加快了机器人的商业化应用进程。我们不能仅仅依赖机器人的智慧独自成长到足以应对各种任务的程度，那将需要很长时间。借助人工智能和人机交互技术的结合，我们可以形成一个闭环系统，使机器人更加实用和高效。德国是全球机器人技术的领军国家之一，其科研人员坦诚地承认，即使是先进的深度学习技术也无法实现完美的识别准确率。除了算法之外，还需要完善机器人的稳定性和可靠性，解决多个维度的问题。在这个领域里，“知识库”被认为是人工智能发展的下一个竞争焦点。知识库的建设对于智能设备来说至关重要，因为它不仅影响人机交互的改善和智能设备价值观的形成，还可能推动现实增强技术的发展并改变我们研究人类社会的方法。谷歌正在构建的全球最大知识库（Knowledge Vault）项目是一项长期且宏大的工程，它需要不断更新的知识库以适应日新月异的世界变化。国外的分析师们对谷歌的知识库项目给予了高度评价，认为它将改变人们的生活方式、娱乐方式甚至是战争方式。全球各大公司都在积极构建自己的知识库，这是一个长期的过程，需要投入大量的时间和资源。我们不能被短期利益所驱动而忽视知识库的建设。相反地我们应该认识到知识库的重要性并投入更多的精力来构建和完善它以实现人工智能的长远发展。在全球化的大背景下，对于技术和知识的本地化、中文化需求愈发凸显。特别是在知识库领域，我们必须认识到，不能过于依赖英语查询，而是需要开发适合本土的知识库，以符合中国市场的特定需求。对此，宋继强认为，百度和腾讯等大型中国企业具有实现这一目标的潜力。

除了知识库的本地化，自然语言处理也是关键的一环。宋继强强调，中国在自然语言理解方面的优势在于其深厚的文化底蕴和丰富的语言资源。科大讯飞已经在这一领域取得了显著的进展，并带动行业向前发展。相对于视觉识别技术，自然语言识别的本土化需求更为迫切，因为这将直接影响AI的实际应用效果和用户体验。

关于AI技术的核心——计算能力的提升，从CPU到FPGA再到ASIC，技术的进步推动了AI的发展。当前，AI对计算能力的需求日益增长，而功耗问题成为移动智能设备的一大挑战。服务机器人、无人驾驶车辆等领域对续航时间的追求，对降低功耗的要求越来越迫切。在这一背景下，软件优化和硬件创新变得尤为重要。

为了应对计算能力和功耗的矛盾，除了软件的优化算法外，硬件的升级和革新也至关重要。CPU、FPGA和ASIC各有优劣，而ASIC以其低功耗和高性能成为未来的终极解决方案。英特尔通过收购Nervana等初创公司，积极布局AI芯片领域，展示了其在AI领域的决心和远见。

宋继强指出，虽然类人脑计算更接近于AI的需求，但其商业化进程仍然遥远。在全球化的背景下，包括IBM、谷歌以及中国都在加速在这一路径上的探索。对于英特尔是否进行类人脑芯片的研发，宋继强表示，英特尔并未停止研发，只是目前还未到公布的时候。

全球化背景下的AI技术布局和发展需要本地化、中文化的融合和创新。中国在自然语言处理和知识库等领域具有优势，而AI的发展离不开计算能力的提升和功耗的降低。从CPU到FPGA再到ASIC的技术路径，展示了AI技术的不断进步和发展趋势。在这一领域，英特尔等全球巨头正在积极布局，同时也在探索新的技术路径如类人脑计算。