深度解读人工智能过去60年沉浮史，未来60年将彻底改变人类【万字长文】

　　人工智能“无穷动”

　　到了2013年年底的时候，卡耐基·梅隆大学对这个分布式机器学习系统做了开源发布，并命名为Petuum。这个名字源于意大利小提琴帕格尼尼的著名小提琴曲Moto Perpetumm（无穷动）。这首以快著称的小提琴曲，共3005个音符、演奏者手指起落平均每秒达16次之多，曲子优美而紧凑，表达了Petuum的设计思想。

　　著名小提琴曲Moto Perpetumm（无穷动）优美而紧凑

　　Petuum从2013年12月发布0.1版本后，到2015年7月的1.1版本，一共发布了5个版本。现在Petuum解决了1亿个网络节点的挑战，只用5台Petuum机器就在37小时内处理完了1亿个节点，而1000台Hadoop机群预期可能要跑400个小时。

　　Petuum也在不断的发展，包括多任务资源调配问题。如同交响乐队让不同乐器表现不同的节奏与声音，Petuum开发了面向多任务的灵活资源配置系统。在AI人工智能程序部署方面，Petuum以容器的方式对程序进行了封装，可以在不同硬件环境中自如运行，这是即插即用的设计思路。整个Petuum系统为轻量级解决方法，轻便可用、方便调试、易于维护，可以说是新一代数据中心操作系统。此外，Petuum还可运行在AWS及谷歌公有云中。

　　“Petuum就是一个交响乐队，可以有不同的组合，根据需要演奏出不同的风格，一个好的操作系统应该有这样的灵活性。”目前，系统Petuum处在多次发布中，有规律发布开源的软件，包括平台和工具库，工具库有很多常用人工智能的软件，包括深度学习、主题模型等等，可登陆Petuum.org。

　　Petuum是从软件优化角度对Hadoop和Spark等分布式计算系统进行了优化，在另外一条线上还有其它的科研机构试图从硬件角度彻底解决冯·诺依曼架构的瓶颈，这就是神经元芯片以及更远期的量子计算。

　　总之，人工智能头60年的发展，就是在起起伏伏、寒冬与新潮、失望与希望之间的无穷动韵律，寻找着理论与实践的*结合点。Petuum的出现，为头60年划上了一个相对*的句号，在于Petuum是在软件层面的革新，底层依然使用CPU和GPU组成的标准化服务器机群，这在梦想与现实之间找到一个平衡点。

中篇：人工智能的*波商业化浪潮

基于自身转型的需求和庞大的企业经济体量，IBM正在真正拉动全球*次人工智能商业化浪潮。

　　尽管人工智能已经有了60年的历史，但是人工智能的规模化商业浪潮却一直迟迟没有到来。之前，尽管有微软、谷歌、Facebook等大公司不断投资人工智能技术，但大多把研究成果用于自身业务的优化与效率提升。因此，可以说2016年IBM在全球范围内倾全力推出的“认知商业”，才是真正意义上的人工智能商业化*波浪潮。

　　早在1960年4月25日，在一份给IBM管理者的备忘录中，当时的首席执行官小沃森谈及IBM面临的问题是制造“会思考的机器”。从大型机到小型机、从PC到POWER服务器、从“深蓝”到“IBM Watson”，IBM对“会思考的机器”的思考从未停止过。尤其自20世纪90年代人工智能研究陷入低潮以来，IBM是少数坚持投入人工智能研究的企业。

　　作为世界上*家百年IT企业，IBM坚持每年研发经费投入超过60亿美元。自从近年来遭遇转型困境后，人工智能研究成果的商业化自然成为了IBM的*。

　　新一代“IBM Watson”

　　2016年3月1日，IBM大中华区董事长陈黎明在IBM论坛2016上，宣布IBM公司105年的历史上第3个代表商业战略的品牌“认知商业”落地中国。此前早在1997年，IBM就描绘了“电子商务”的愿景；2008年，IBM推出了“智慧的地球”。

　　IBM大中华区董事长陈黎明宣布IBM认知商业战略在中国正式落地

　　“认知商业”基于IBM推出的认知计算，其核心为新一代IBM Watson技术及Watson APIs。这个命名实际上来自IBM创始人 Thomas J. Watson 老沃森的姓氏，而IBM Watson则是继“深蓝”之后的下一个超级认知计算平台。提起“深蓝”，可谓无人不知。1997年5月1日，国际象棋大师卡斯帕罗夫最终以25：35的比分输给了IBM RS／6000SP“深蓝”计算机，举世震惊。

　　由于象棋是高度结构化游戏，实际上“深蓝”并不需要太高的学习能力。有关资料显示，1997年版的“深蓝”每秒钟可以计算2亿步，存储了100多年来优秀棋手对局的200多万棋局。在“深蓝”成功后，IBM研究院进而挑战人工智能的深度问答（Deep Q&A），这是人工智能的一个重要分支，具有极为广阔的应用空间。

　　IBM Watson最早现身在2011年2月美国老牌益智节目“危险边缘”（Jeopardy!），与节目史上最强的两位答题高手一较高下，并最终以优异的表现打败了人类选手。从2004年提出挑战“Jeopardy!”的构想，到2011年IBM Watson真正打败“Jeopardy!”，中间差不多经历了6年的时间。为什么会这么困难？

　　Watson并不是简单的机器学习系统，当IBM的研究员开始尝试构造Watson时，发现传统的机器学习算法行不通。传统的机器学习算法先归纳知识，把知识形成规则，再让机器根据规则进行响应。这不足以让Watson在“Jeopardy!”节目中胜出，由于数据量过于庞大，IBM研究员意识到必须让Watson能够自行学习知识而尽量减少人工干预。

　　经过学习和训练，Watson的Deep Q&A系统能够从原始信息中自动抽取知识，对知识进行分类并且能够分析和理解自然语言。如此，Watson就能够像人类一样学习，并从已经发生的事件进行推理和总结经验。由于这样的任务已经超出了前代超级计算机的能力，IBM的研究员从头设计了IBM Watson系统，包括软件和硬件体系。

　　2011年打败“Jeopardy!”的时候，IBM Watson是由10台IBM商用服务器Power750组成的计算系统。2014年初的时候，IBM Watson的体积已由1个卧室缩小到3个披萨盒子那么大，运算速度是之前的 24 倍，智能水平是之前的24倍。

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