摘要 近日，預言帝凱文-凱利在接受媒體采訪時表示，以人工智能為例，25年之后可能是最重要的技術之一，而5到10年之后人工智能的概念就會無所不在。虛擬現(xiàn)實技術也會很重要，但是可能最少需要5年時間VR產(chǎn)品的消費市場才會出現(xiàn)。高盛也發(fā)出一份人工智能生態(tài)報告，將AI未來的發(fā)展列述出來。
凱文-凱利表示，我們經(jīng)常高估某些技術在短期內(nèi)的作用，而低估他們在長期內(nèi)的價值，而我感興趣的是長期價值。我不會對具體的情況作分析，比如哪家公司或者產(chǎn)品會勝出，亦或三到五年之后會發(fā)生什么，這些東西都是很難預測的，但是我們能看到這些技術在5年，10年或者15年內(nèi)的發(fā)展方向。
實體的產(chǎn)品和產(chǎn)業(yè)依然存在，但是隱形的數(shù)字世界和現(xiàn)實世界的界限將變得不那么清晰，比如我們可以到實體店里進行網(wǎng)絡購物，這也是亞馬遜正在推廣的商業(yè)模式，在實體店里增加網(wǎng)購元素。
人工智能行業(yè)最大的變革不是讓電腦更聰明，而是讓那些從來和智能科技沾不上邊的產(chǎn)業(yè)和產(chǎn)品具備智能功能，比如讓這個椅子智能起來，讓燈泡聰明起來，讓鞋聰明起來，這才是人工智能最強的能力。
人工智能技術已經(jīng)好到可以幫助醫(yī)療診斷，甚至比普通的人類醫(yī)生做得更好。可能還沒有最好的醫(yī)生那么好，但已經(jīng)超過人類醫(yī)生的平均水平了。對大部分人而言，可能還是希望請最好的醫(yī)生，但是對那些缺醫(yī)少藥地區(qū)的人們，人工智能診療肯定要比沒有醫(yī)生好上不知道多少倍。這樣醫(yī)療服務就能夠覆蓋到以前覆蓋不到的地區(qū)。比如說非洲，有的地方根本沒有醫(yī)療，但有人工智能診療，就算我們知道它比不上頂尖人類醫(yī)生的水平，但通過它開辟了我們之前從來沒有過的領域，還是很好的事情。
在高盛的人工智能生態(tài)報告中的結(jié)果，對AI長遠前景大為看好。
人工智能是信息時代的尖端技術。從人類建立起需要指導控制才能運行的計算機，到計算機擁有可以自己去學習的能力，這一飛躍對各行各業(yè)都產(chǎn)生了巨大的影響。雖然此時此刻可能是下一個AI 冬季（圖8）到來之前的「給予承諾又讓人失望」的周期，但這些投資和新技術至少會給我們帶來有形的機器學習生產(chǎn)力的經(jīng)濟利益。
1950年至今的AI大事件
與此同時，人工智能、機器人和無人駕駛汽車已經(jīng)成為了流行文化甚至是政治話語的前沿。而且我們在過去一年的研究使我們相信這不是一個錯誤的開始，而是一個拐點。正如我們將在本報告中探討的那樣，這個變化的原因有顯而易見的（更快更強的計算資源和爆炸式增長的數(shù)據(jù)庫），也有細致入微（深度學習，專有硬件和開源的崛起）的。
這個AI 拐點（AI inflection）中更令人興奮的一個方面是「現(xiàn)實世界」的使用案例比比皆是。雖然深度學習使計算機視覺和自然語言處理等技術有了顯著的提高，比如蘋果公司的Siri，亞馬遜的Alexa 和Google 的圖像識別，但是AI 不僅僅是「科技技術」（tech for tech），也就是大數(shù)據(jù)集與足夠強大的技術相結(jié)合的情況下，價值正在被慢慢創(chuàng)建，競爭優(yōu)勢也變得越來越明顯。
例如，在醫(yī)療保健中，圖像識別技術可以提高癌癥診斷的準確性。在農(nóng)業(yè)中，農(nóng)民和種子生產(chǎn)商可以利用深度學習技術來提高作物產(chǎn)量。在制藥業(yè)中，深度學習可以用于改善藥物的研發(fā)。在能源方面，勘探效率正在提高，設備可用性正在不斷增強。在金融服務方面，通過開辟新的數(shù)據(jù)集，實現(xiàn)更快的分析，從而降低成本，提高回報。AI 現(xiàn)在還處于發(fā)現(xiàn)其可被利用場景的早期階段，這些必要的技術會通過基于云的服務實現(xiàn)大眾化、平等化，我們相信隨之而來的創(chuàng)新浪潮將在每個行業(yè)中創(chuàng)造新的贏家和輸家。
AI 的廣泛應用讓我們得出了一個結(jié)論：它是一種可以變革全球經(jīng)濟的技術，是提高生產(chǎn)力并結(jié)束美國生產(chǎn)率停滯增長的驅(qū)動力。結(jié)合GS 首席經(jīng)濟學家Jan Hatzius 的研究，我們明確了資本深化目前的停滯及其對美國生產(chǎn)率的相關影響。我們相信，AI 技術將會驅(qū)動生產(chǎn)力的提高，就像20 世紀90 年代那樣，驅(qū)動企業(yè)投資更多的資本和勞動密集型項目，加快發(fā)展的腳步，提高盈利能力以及提高股票的估值。
啟示
雖然我們看到了人工智能可以及時地影響到每個公司、行業(yè)和一部分經(jīng)濟，但對投資者而言，我們認為這其中有四個影響最為顯著。
生產(chǎn)率：AI 和機器學習具有激發(fā)生產(chǎn)率增長周期的潛力，這會有利于經(jīng)濟的增長，提升企業(yè)的盈利能力，資本回報率和資產(chǎn)估值。根據(jù)GS 首席經(jīng)濟學家Jan Hatzius 所說：「大體上而言，AI 看起來似乎比上一次創(chuàng)新浪潮更有可能在統(tǒng)計數(shù)據(jù)中捕捉到更有價值的東西，人工智能可以降低成本，減少對高附加值生產(chǎn)類型的勞動投入。舉個例子，這些在商業(yè)部門成本節(jié)約上的創(chuàng)新可能比在iPhone 中增加應用程序的可用性和多用性更利于統(tǒng)計學家去捕獲有價值的東西。考慮人工智能對商業(yè)部門的成本結(jié)構(gòu)的廣泛影響，我有理由相信它會被統(tǒng)計學家接受，并且會出現(xiàn)在整體生產(chǎn)力數(shù)據(jù)中。」
尖端技術：AI 和機器學習在速度上的價值有利于構(gòu)建一種在建設數(shù)據(jù)中心和網(wǎng)絡服務時讓硬件更便宜的趨勢。我們認為這可能推動硬件，軟件和服務支出的市場份額的大幅度改變。例如，在「標準」數(shù)據(jù)中心計算資源上運行的AWS 工作負載的成本低至$ 0.0065 /小時，而在使用AI 優(yōu)化過的GPU 上運行的成本為0.900 美元一小時。
競爭優(yōu)勢：我們看到了AI 和機器學習具有重新調(diào)整每個行業(yè)的競爭秩序的潛力。未能投資和利用這些技術的管理團隊在和受益于戰(zhàn)略智能的企業(yè)競爭時，有很大可能會被淘汰掉，因為這些技術可以讓企業(yè)的生產(chǎn)力提高，并為它們創(chuàng)造資本效益。
