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人工智能：大步流星聚力（lì）前行

2017-2-7 來源：轉載作者：-

左上（shàng）圖亞馬遜的“回聲”智能音箱。

左下圖福田汽車集團（tuán）研發（fā）的無人駕駛卡車。

右圖（tú）在濟（jì）南西客站候車大廳（tīng）的智能機（jī）器人。

人工智能行業正在風起雲湧。來自研究機構的分析報告稱，2010年（nián）前，中國涉及人工智能及服務的企業（yè）不到20家，而去年（nián）這（zhè）個數字（zì）已經飛速上升至709家。從資本市場（chǎng）的表現來（lái）看，截至2016年11月，全球範圍內總計1485家與人工智能技術有關（guān）的（de）公司，融資總額達到89億美元。來（lái）自市場研究機構艾瑞谘詢的數字則顯示（shì），未來5年我國人工智能市場的年複（fù）合（hé）增長率將達到50%。

人工智能正在向著明（míng）天大（dà）步流星地前行。中國科學院自（zì）動化研究所複（fù）雜係統管理與控製國家重點實驗室主任王飛躍表示，人工智能讓我們的時代從“大定律小數據”向“大數據（jù）小定律”轉變，“知識自（zì）動（dòng）化的能力將成為未來社會最重要（yào）的實力”。

然而，我們（men）的生活真被人工智能（néng）改變了嗎？這（zhè）塊（kuài）近乎憑空出（chū）現（xiàn）的“大蛋糕”，中國企（qǐ）業又（yòu）能分得多（duō）少？

黑白十九路（lù）之變

人工智（zhì）能取得（dé）了革命（mìng）性的突破，在圍棋領域引發的關注正是其（qí）快速（sù）發展的縮影

讓我們把目光投回圍棋。這項古（gǔ）老的（de）活動在過去一年中與人工智（zhì）能之間種種“親密接觸”，正是大勢（shì）所趨的一個縮影。

比（bǐ）如一（yī）日千裏的成長速度。2016年3月版本號為“V18”的AlphaGo和李世石對（duì）弈時，第（dì）四盤曾犯下“業餘棋手都不會犯的錯誤”，人類（lèi）棋手在第一盤和第五（wǔ）盤（pán）也有勝機。但9個月之後，12月底橫空（kōng）出（chū）世（shì）的V25版AlphaGo“Master”，沒有給任何棋手機會，甚至有兩盤棋，因為工（gōng）程師操作失誤出現了“滑標”，下錯一手後，人工智能（néng）仍然獲得了勝利。盡管職業高手胡耀宇表示，這60盤都是20秒或30秒（miǎo）一步的快棋，對（duì）人工智能肯定有利得多（duō）。但大部分職業高手認為，即便人工智能讓（ràng）先人類，取（qǔ）勝仍會很困難。

比如在應（yīng）用（yòng）市場的火熱（rè）。AlphaGo並非唯一涉足圍棋的人工智能。活躍（yuè）在圍棋對弈網站野狐上的（de），還有據傳來自騰訊的“絕藝”和“刑天”，它們同樣實力非凡，取勝名單中甚至包括古力、柯潔這樣的頂級（jí）職業棋手。在2016年11月28日農（nóng）心杯比賽的（de）前夜（yè），絕藝甚至在與韓國第一（yī）人樸廷桓的網棋比賽（sài）中獲得了驚（jīng）人的五連勝。而在Master現身之後，野狐上又出現了新的（de）人（rén）工智能高手“驪龍（lóng）”。在（zài）中國之外，日本的人工智能圍棋“DeepZenGo”在1：2輸（shū）掉了與老（lǎo）將趙治（zhì）勳九段的“電王戰（zhàn）”後，日本又宣布將舉辦一場（chǎng）新（xīn）的世界大賽，邀請中國、韓國（guó）、日本各一名代表棋手和圍棋人工智能角（jiǎo）逐冠軍。

比（bǐ）如對傳統行業的指導和變革。“人機大戰”後，頂級職業賽事中，效法AlphaGo的開場布局（jú）屢見不鮮，人類高手開始借鑒人工智能的（de）思路。而圍棋軟件ZEN也在發布了新版本後，被棋友和賽事講解者們用來判（pàn）斷（duàn）比賽形勢，甚至預測棋手（shǒu）們下一步（bù）的著法。胡耀宇（yǔ）表（biǎo）示：“人工智能取得了革命（mìng）性的突破，未來作為工具軟件（jiàn），可以幫助職業棋手訓練，在這方麵起到重要的作用。”古力甚至認為，“因為Master的出現，很多我們認為（wéi）的（de）圍棋真理已經被改變”。

有（yǒu）能量，有應用，這正是人工智能所麵對的現實與未來。

從感知到認知

“感知”讓人工智能有了像人一樣的眼睛耳朵，“認知”則讓人工智能真正（zhèng）開始像（xiàng）人一樣通過（guò）推（tuī）理進行決策

你知道嗎？淘寶和天貓（māo）上為你服務的（de）客服很有可能並（bìng）不是真人，而是一個名叫“阿裏小（xiǎo）蜜”的人工智能機器（qì）人。去年（nián）“雙11”，“阿裏小蜜”累計接待消費者數（shù）超632萬，相當於5.2萬客服小二連續工作24小時（shí），占比超過（guò）了客服服務總數的95%。

“阿（ā）裏小蜜”的工作原理是通過語（yǔ）音（yīn）識別和語義理解判斷出消費者遇到的問題（tí），再從知識（shí）庫裏找出答案。在創新工場董事長李（lǐ）開複看來，包括語音（yīn）識別、語義理解、圖像識別、人臉識別等一係列被稱之為“感知”，解決（jué）“是什麽”的（de）應用，正是人工智能應用的第一步。

在人工智能“感知”技術中（zhōng），語（yǔ）音識別是其中最成熟的應（yīng）用，包括科大訊飛的訊飛輸入法、有道筆記的語音識別和亞馬遜的“回聲（shēng）”智能音箱，都已是相當（dāng）成熟的產品。被稱為“BOT”的智能聊天機（jī）器人也成為最火熱的概念之一，“阿裏小蜜（mì）”就是這樣的應用，能夠根據人們的語（yǔ）音來檢（jiǎn）索答案，完成指令，而微軟小冰、蘋果Siri語（yǔ）音助手和網易七魚這些結（jié）合了雲計算（suàn）和（hé）大數據的BOT們也（yě）得到了長足的發展。

緊隨其後的是圖像識別和人臉識別，在（zài）2016年，支付寶登錄頁麵和招商銀行手機端的大額轉（zhuǎn）賬，都引入了人臉（liǎn）識別驗證。百度則把人臉識（shí）別閘機投放在了（le）世界互聯（lián）網大會的會場。百度深度學習實驗室負責人林元慶介紹說，在2015年末時，百度大腦的圖像識（shí）別率在92.0%左右，而現在則（zé）高達99%，“這甚至高於指紋識別的95%”。數據顯示，語音和圖像識別技術成為國內人工智能市場上最廣（guǎng）泛的應用，目前（qián）分別占比60%和（hé）12.5%。

“感知”是讓人工（gōng）智能有了像人一（yī）樣的眼睛耳朵，而“認知”則讓人工智能真正開始像人一樣，通過推理進行決策。AlphaGo令人驚歎，正是因為它能（néng）夠應對像圍棋（qí）這樣複（fù）雜的問題，並給出解決方案。“推理是人工智能（néng）真正要麵對（duì）的（de）難點，AlphaGo解決的問題至少（shǎo）有（yǒu）明確的勝負（fù），而更多的決策其實隻有更好，而沒有絕對的對錯。”阿（ā）裏雲科學家（jiā）初敏（mǐn）告訴（sù）記者。

從應用來看，智能投顧、智能搜索和（hé）無（wú）人駕駛是（shì）人工智能在“認知”層麵的三（sān）大熱點。智能投顧是人工智能和投資顧問的結合體，在這一領域，國外出現了Wealthfront等知（zhī）名平台，國內也出現諸如拿鐵財經、錢景等應用。

在智能搜索（suǒ）方麵，搜狗CEO王小川告訴記者（zhě），搜索和輸（shū）入法的未（wèi）來將走（zǒu）向智（zhì）能問答與自動問答，“不再讓用戶自己總結關鍵詞輸入，而是讓搜索引擎能夠真正地像人與人對話一樣，懂得用戶所想，並為其解答問題，輔（fǔ）助決策”。他還透露說，搜狗已耗時9個月，耗資4000餘萬元，正在開發這樣的智能問答機器人。

無人駕駛則結合了人工智（zhì）能在“感知”和“認（rèn）知”兩個階段的功能。來自（zì）市場研究機構的數據（jù）顯示，到2025年，自動駕駛車輛的市場價值可能達到420億美元，到2030年，具備無人駕駛和部分（fèn）人工駕駛功能的智能汽車市場份額有望超過50%。

夯實發展基礎

盡管（guǎn）取得了長足發展，但人（rén）工智能在不斷應用於市場產品之外，也需要不斷夯實未來發展的基礎

對（duì）於普通（tōng）用（yòng）戶來說，人工智能的聲名鵲起（qǐ），是（shì）包（bāo）括去年春晚機器人舞蹈、AlphaGo等在內一係列“明星產品”市（shì）場教育的結果，而在業界看來，人工智能其實就是“大數據+強計算+新算法”，它的快速發展，也正（zhèng）來自這（zhè）三個方（fāng）麵的強力支撐。

在數據方麵，英特爾公司全球副總裁楊旭表示，在（zài）萬物智能（néng）互聯的新時代，互聯的物體越來越多、越來越智能，並由此產生出洶湧而來的數（shù）據洪流。“在（zài）現在的‘人（rén）聯網’時代，每人平均每天產生1.5GB的數據量，而我們預計到2020年將有500億台相互連接的智能設備，到‘物聯網’時代，一輛無人駕駛汽車一天就能產生4000GB的（de）數據量，這些龐大（dà）而複雜的數據，為人工智能學（xué）習提供了（le）基礎。”

在計算力方麵（miàn），優必選人工智能首（shǒu）席（xí）科學家陶大程坦言，2014年他研究用攝像機去捕捉和計算人體姿態，“當時估計10秒視頻需（xū）要最好的服務器算1個小時才能做（zuò）出來，現在隻要一塊好一點的顯卡，完全能夠實時計算。計算能力的提升，讓人工智（zhì）能（néng）真（zhēn）正可以處理海量數據”。

更重要的是算法的提高（gāo）。深度學習、神經網絡、蒙特卡洛樹搜索……它們改變了人工智能的思考方式。百度首席科學家吳恩達表示，神經網絡和深（shēn）度學習是（shì）人（rén）工（gōng）智能取得突（tū）破的（de）關鍵。“在這樣的模型下，吸納越多數據，人工智能（néng）會變得（dé）越聰明。”

盡管取得了長足發展，但作（zuò）為全新的前沿技術，人工智（zhì）能在不斷應用於（yú）市場產品（pǐn）之外，也需要不斷夯實未（wèi）來發展的（de）基礎。從近期的動向來看，一方麵，人才從學校向產業界的流（liú）動（dòng）成為風潮。去年10月，卡耐基梅隆大學機器學習部門副教授魯斯·薩拉赫丁諾夫加入蘋果（guǒ），負責人工智能技術（shù）開（kāi）發團隊；11月，斯坦福人工（gōng）智能與計（jì）算（suàn）機視覺實驗室主任李飛飛加入穀歌。在國內，優必選也宣布悉（xī）尼大學教授陶大程加盟，擔任人工（gōng）智能首席科（kē）學（xué）家，在機器人（rén）運動控製方麵則與清華大（dà）學教授趙明國開展了深（shēn）度合作。

另一方麵，在專（zhuān）利（lì）儲備上，中（zhōng）國企業（yè）也開始後來居上。來自市場研究機構的統計顯示，全球關（guān）於人工智能的專（zhuān）利申請數量，美國、中國、日本位列前三，三國（guó）占總體專利的73.85%，位列第四的德國人工智能專利數量僅為中國的（de）27.8%。

不過，盡（jìn）管人工智能的發展風生水起，但這一技術目前（qián）並不完美。初敏坦言，“人工智能才剛剛起步（bù），現在不少應用其實是為人（rén）工智能而人工智能，市場相對比較浮躁（zào）。人工智（zhì）能（néng）不（bú）能隻停（tíng）留在概念上，必須用來解決實（shí）際需（xū）求”。

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