今天不聊李彦宏的“风口论”，聊聊百度和人工智能那点事儿。
前 两天的IT领袖峰会上，李彦宏再次为人工智能站台，声称会持续关注自己喜欢的技术，比如深度学习。笔者没记错的话，从2013年百度建立第一个研究院起， 人工智能就逐渐成为了李彦宏的口头禅。从两会到IT领袖峰会，再到各种行业论坛，李彦宏总是不厌其烦地宣讲人工智能。在本届IT领袖峰会上，百度从谷歌重 金挖来的吴恩达也现身做了一场题为“赢得人工智能就赢得互联网”的演讲。
不过，与以往不同的是，李彦宏此番聊到了人工智能带给百度的变现可能。他说：“也许在5年、10年以后，（深度学习对百度）就会有非常大的贡献。”
众所周知，深度学习被认为能带来人工智能技术演进的正循环。李彦宏对深度学习的突破预期是5年或者10年，足见其对人工智能技术发展速度的乐观。
我们都说技术决定商业，商业主导未来，那么让李彦宏痴迷的人工智能，究竟能为百度带来什么样的机遇和未来？
搜索是人工智能的雏形
不如先来看看人工智能的定义。
人工智能，简称AI，它企图生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。通俗地讲，人工智能就是要让机器具备人的思维和行动能力，从而更好地为人类服务。
当 然，这一技术不是加个特效、“Duang”一下就能实现的。要想实现人工智能，机器首先得占有大量与人有关的数据，从而了解人类。二十多年来，互联网，特 别是移动互联网的产品已经为机器了解人类积累了太多的数据。如今爆发的各式各样的可穿戴设备和智能家居，乃是机器更深入了解人的中介枢纽。吴恩达认为，如 果把人工智能比作火箭的话，数据就是它的燃料。数据占有越丰富，人工智能演进速度就会越快。
大 数据之外，机器想变成人还需要具备与人类似的学习能力，这被吴恩达视为火箭的发动机。这种学习能力的演进可以分为浅层学习和深度学习两个阶段。毫无疑问， 今天的技术已处于深度学习阶段。为机器建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，模仿人脑的机制来解释例如图像，声音和文本等数据，这是如今研究人工智能的 机构正在干的事。
除了燃料和引擎，人工智能还需要学会感知外界。机器要有嗅觉、听觉、视觉和味觉，会与人交流，甚至具备情感。在人机交互方面，我们已从PC的键盘时代过渡到了手机的触屏时代，并在往语音交互方向前进。而嗅觉、视觉、味觉、情感方面的研究也在进行之中。
剖 析了人工智能发展的三条件之后，我们不难发现，在现有的产品形态里，搜索引擎正是最接近人工智能的产品。搜索引擎首先需要占有数据，这些数据可以是文字、 图片或者语音；搜索引擎需要不断改进模型，从而从数据中筛选出真正有用的信息，并同时强化自身的学习能力；搜索引擎一直在与人类交流，通过关键词、图片和 语音等等。
所以，搜索引擎被视为是人工智能的雏形。搜索巨头，也因为具备技术、经验和资源而被外界视为掌握了人工智能的钥匙。这正是百度、谷歌积极布局人工智能的原因所在，真的没有其他公司比他们的机会更大。
连接是通往人工智能之路
既然人工智能起步于搜索，那么搜索的演进也同样会促进人工智能的发展。
从雅虎时代的标题搜索，到百度、谷歌的分词搜索，再到如今的知识图谱，搜索一直在试图从海量信息中筛选出最符合需求、最有价值的那部分。数据、计算、交互的相互促进，使得搜索技术日臻成熟。而这些成熟技术在更大范围内的应用，则有可能将我们带到离人工智能更近的地方。
在 过去，搜索解决的是信息泛滥的问题，如今，随着互联网进化到连接人和服务的阶段以后，搜索的使命也得到延展。在中国，随着经济转型，服务业的比重在加大， 传统服务业也在加速拥抱互联网。摆脱了过去的匮乏生活之后，富足使得人们的个性化长尾需求越来越多地迸发出来，这对应对的技术提出了更高的要求。海量供给 与个性化需求之间的匹配始终就是人类难题，搜索引擎过去解决了信息爆炸的问题，现在通过人工智能，仍然最有机会解决服务爆炸的问题。
这 也正是百度积极拓展O2O领域的原因。过去两年，百度把其技术优势用在了很多传统行业，比如预测世界杯、预测高考择校、城市旅游热度、景点旅游舒适度、疾 病等等。未来随着连接范围的扩大，互联网行业和传统行业深度融合，后者的数据将被广泛连接到互联网上，在搜索技术的驱动下，一定会催生出更加丰富多彩的应 用。
当越来越多的行业联网，为人工智能提供足够丰富的燃料之后，当越来越多的计算模型通过改进达到几近完美的时候，当人和机器的交互已经没有隔膜之后，通往人工智能的奇点或许就会来临。
如 今，嗅到先机的百度组建了三大研究院，在百度大脑、大数据平台、语音识别、图片识别、人机交互等方面都展开了超前的探索。李彦宏在今年年初出席活动时曾 说，“百度愿意砸钱、我愿意投入，我不在乎华尔街怎么看，我不在乎我的股价会再跌掉一半或者更多，我一定要把这事儿做成。”
这种对技术的笃信，或者正是源自他对人工智能实现路径的判断。
开启人工智能大门的钥匙
百 度大脑、语音识别、图像识别、人机交互等方面的研究成果，都已被百度应用在了搜索领域，比如百度大脑可以通过大数据提升广告点击率、提升网页搜索排序质 量；比如“手机百度”APP上已经集成了语音提问、语音搜歌、语音购买电影票等等功能，鼓励人们采用更加原始和自然的方式与机器对话；比如图片识别在人脸 搜索、图像搜索、百度识图、拍照搜索等方面的一些尝试。
但光靠这些应用来 改进人工智能研究模型是远远不够的。所以，百度推出了一系列智能硬件产品，比如BaiduEye、筷搜、Dubike、百度无人驾驶汽车、百度魔镜、小度 机器人、CarNet、CarLife等等。与其他厂商不同的是，百度做这些产品的目的并非想依靠硬件赚取利润。而是要验证数据和智能的匹配问题。
人人联网、物物联网、业业联网，已是业界共识。这些互联背后，最大的挑战其实是数据。数据如何转化为智能，转化为对人类生活质量的提升，转化为社会进步的有序高效，背后要靠技术。而这类智能技术恰恰不在芯片厂商手中、不在硬件厂商手中，而在智能厂商手中。
如 今行业里盛行“大数据无用论”，并不是因为数据不够多，而是因为数据挖掘技术没有突破，换言之则是机器的深度学习能力成为了瓶颈。在信息泛滥的时代，搜索 引擎为人们筛选出了最有价值的信息，在数据泛滥的时代，搜索引擎或许还将继续充当关键先生。而创新的智能硬件产品，很可能会将这种深度学习的试验推向光明 大道，成为开启人工智能大门的钥匙。
和百度一样，谷歌、IBM、Facebook等国际巨头也都在人工智能领域孜孜求索。历史无数次证明，解决了人类共性问题的企业，必将获得丰厚的回报。如果以前还有很多观察家在观望，现在趋势已经越来越明显。
当然，虽然百度具有很大的胜出机会，并且已经取得了一些商业化成果，在移动收入增长中也有不俗的成绩，但一切才刚刚开始。
