對于機(jī)器人時(shí)代，有些人歡迎，另一些人卻滿懷恐懼，連能回收火箭、打造特斯拉的馬斯克都曾絕望地認(rèn)為，機(jī)器人未來會(huì)把我們屠殺殆盡。不過，現(xiàn)在馬斯克已經(jīng)沒那么絕望了。對于機(jī)器人，他說：“如果沒有AI元素，人們會(huì)認(rèn)為這個(gè)機(jī)器太傻了。”

不管怎樣，如同Jibo的誕生一樣，機(jī)器人正在走入我們的生活，也正在改變著我們的生活。

機(jī)器人開始自我學(xué)習(xí)

IBM科研部的認(rèn)知計(jì)算副主管格瑞·巴納爾說，很期待看到人工智能技術(shù)能夠嵌入到更多的機(jī)器人與設(shè)備中。IBM正在利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練機(jī)器人更好地將合適的姿勢、音調(diào)與語句結(jié)合。這家公司的人工智能技術(shù)已經(jīng)被加載于其他公司生產(chǎn)的機(jī)器人上，例如軟銀的禮賓與銷售助理機(jī)器人佩珀。機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠幫助機(jī)器人學(xué)習(xí)更好地導(dǎo)航甚至自動(dòng)駕駛，并且與諸如仿生眼睛等機(jī)器人設(shè)備結(jié)合。

機(jī)器人接手?jǐn)?shù)據(jù)分析

機(jī)器學(xué)習(xí)算法的一個(gè)關(guān)鍵應(yīng)用就在于數(shù)據(jù)分析。視覺數(shù)據(jù)分析的進(jìn)步以及速度的加快，將會(huì)跨越不同的領(lǐng)域帶來廣泛的影響。格瑞·巴納爾說：“人工智能在理解圖像方面的技術(shù)大大加強(qiáng)，這包括對于例如目標(biāo)、人和地點(diǎn)等特殊元素的文本和意義等。”

擴(kuò)大視覺分析影響的一個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域便是醫(yī)療體系，巴納爾說，人類需要處理海量的視覺信息，比如一個(gè)放射科醫(yī)生每分鐘需要對16張放射相片做出診斷。根據(jù)相關(guān)機(jī)構(gòu)的研究，加快數(shù)據(jù)處理的速度會(huì)大幅提升2016年人工智能在商業(yè)中的表現(xiàn)。分析師稱，機(jī)器學(xué)習(xí)將會(huì)取代手動(dòng)數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)監(jiān)管等苦活累活，節(jié)省下的時(shí)間又可以促進(jìn)數(shù)據(jù)策略的發(fā)展。

機(jī)器人開始與人交流

如同Jibo一樣，用來處理語言的機(jī)器學(xué)習(xí)算法的提升，會(huì)讓人們與計(jì)算機(jī)之間的交流更加容易。微軟雷德蒙德實(shí)驗(yàn)室研究員兼管理主任埃里克·哈維說，像Siri等這樣的虛擬助手會(huì)變得“非常有幫助”。另一家人工智能公司ROSS的CEO安德魯·奧瑞德說：“一直以來，我們都是基于計(jì)算機(jī)的語言跟它們進(jìn)行交流，這正是我們需要跨越的一步。”他說，自然語言處理的進(jìn)步會(huì)在未來3年內(nèi)開始顛覆這樣的關(guān)系。實(shí)際上，幾個(gè)月后，社交機(jī)器人Jibo就會(huì)面對面和人進(jìn)行交流了。

機(jī)器人市場競爭趨熱

谷歌開源了它的開源機(jī)器學(xué)習(xí)框架Tensorflow。幾個(gè)星期后，F(xiàn)acebook也開源了BigSur的設(shè)計(jì)，這是這家公司人工智能算法運(yùn)行的計(jì)算機(jī)服務(wù)器。伴隨2016年的到來，這種人工智能和機(jī)器人領(lǐng)域的爭奪開始日趨激烈。谷歌、Facebook、微軟與IBM正在彼此競爭人工智能的領(lǐng)導(dǎo)地位。有人說，機(jī)器人領(lǐng)域的競爭，將是一場天才間展開的戰(zhàn)爭。

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