不久前，成都某公司開(kāi)發(fā)的機(jī)器人和高考狀元展開(kāi)了一場(chǎng)解答高考數(shù)學(xué)題的較量，雖然機(jī)器人最終落敗，但其理解語(yǔ)義、邏輯分析以及快速學(xué)習(xí)的能力令人贊嘆。

從簡(jiǎn)單的娛樂(lè)游戲到輔助人類智慧決策的工具，人工智能正更加廣泛地應(yīng)用到人們的生活中。盡管人工智能仍處于“嬰兒期”，但它的時(shí)代或許正悄悄到來(lái)。

人工智能最重要的特征是有學(xué)習(xí)能力

隨著技術(shù)的發(fā)展，人工智能可以達(dá)到甚至超過(guò)人類的識(shí)別精度

關(guān)于人工智能，學(xué)界尚沒(méi)有統(tǒng)一的準(zhǔn)確定義。通常認(rèn)為，人工智能的核心是算法，是一套利用機(jī)器智能解決問(wèn)題的手段。

“過(guò)去的算法，人類給計(jì)算機(jī)下達(dá)指令來(lái)解決問(wèn)題；現(xiàn)在，我們只要告訴計(jì)算機(jī)想解決的問(wèn)題，它就可以自行選擇算法來(lái)解決，這是人工智能帶來(lái)的根本性變革?！比斯ぶ悄軐＜亦嚵φf(shuō)。

“比如給瓶子安裝蓋子，如果只是機(jī)器人重復(fù)加裝動(dòng)作，不是真正的人工智能。只有機(jī)器人能根據(jù)瓶子方位的變化做出相應(yīng)調(diào)整，并能對(duì)突發(fā)狀況做出正確反應(yīng)，才稱得上是人工智能?！卑俣妊芯吭涸洪L(zhǎng)林元慶說(shuō)。

鄧力認(rèn)為，人工智能最重要的特征是有學(xué)習(xí)能力，即機(jī)器能根據(jù)以往的經(jīng)驗(yàn)來(lái)不斷優(yōu)化算法。例如“阿爾法狗”就能梳理決策模式，并從之前的比賽中吸取經(jīng)驗(yàn)，平時(shí)也會(huì)通過(guò)跟自己下棋來(lái)強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

人工智能并不是一個(gè)新名詞。上世紀(jì)50年代，科學(xué)家就提出了人工智能概念，并于上世紀(jì)70年代掀起了一個(gè)小高潮。但當(dāng)時(shí)算法采用的是符號(hào)邏輯推理規(guī)則，缺乏自我學(xué)習(xí)能力。80年代，科學(xué)家改進(jìn)了機(jī)器學(xué)習(xí)模型，但智能水平依舊較低，有價(jià)值的成果寥寥無(wú)幾，人工智能研究進(jìn)入低潮期。

大約10年前，一種被稱為深度學(xué)習(xí)的新的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，讓人工智能的算法更智能?！吧疃葘W(xué)習(xí)通過(guò)多層結(jié)構(gòu)算法，讓機(jī)器對(duì)數(shù)據(jù)集的‘特征’進(jìn)行篩選和提取，通過(guò)反復(fù)訓(xùn)練，最終獲得了提取抽象概念的能力?！编嚵φf(shuō)。

微軟人工智能及微軟研究事業(yè)部負(fù)責(zé)人沈向洋博士表示，當(dāng)前人工智能火起來(lái)主要有三個(gè)原因：互聯(lián)網(wǎng)大量的數(shù)據(jù)、強(qiáng)大的運(yùn)算能力以及深度學(xué)習(xí)的突破?！吧疃葘W(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)方法之一，是讓計(jì)算機(jī)從周圍世界或某個(gè)特定方面的范例中學(xué)習(xí)從而變得更加智能的一種方式。”

深度學(xué)習(xí)的廣泛應(yīng)用離不開(kāi)計(jì)算機(jī)硬件的發(fā)展。浙江大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院教授蔡登說(shuō)，深度學(xué)習(xí)又叫深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以前計(jì)算機(jī)硬件不行，沒(méi)法學(xué)習(xí)很深的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，隨著計(jì)算機(jī)性能大幅提升，訓(xùn)練很多層數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成為可能。

有專家把人工智能的特點(diǎn)概括為“數(shù)據(jù)多了、計(jì)算大了、層次深了”。鄧力認(rèn)為，隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的深入，計(jì)算機(jī)視覺(jué)和聽(tīng)覺(jué)等有望讓算法越來(lái)越精確。未來(lái)，計(jì)算機(jī)對(duì)自然語(yǔ)言的應(yīng)用將大幅提高，電腦可以聽(tīng)懂、讀懂人類平常所用的語(yǔ)言，而不僅僅是機(jī)器指令。

“人工智能擁有計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等能力，與之對(duì)應(yīng)，它就能像人一樣看、聽(tīng)、理解事物。隨著技術(shù)的發(fā)展，人工智能可以達(dá)到甚至超過(guò)人類的識(shí)別精度?！绷衷獞c說(shuō)。

人工智能為人們決策提供支撐

機(jī)器人寫(xiě)的稿子，粗看上去與記者寫(xiě)的沒(méi)有差別

“廣州到武漢、長(zhǎng)沙、岳陽(yáng)的票十分充足，其中，余票最多的是廣州到武漢，還有1534張。不過(guò)，車次主要是K字頭和普列，基本都是無(wú)座票，一站到底，路途會(huì)比較辛苦……”這是國(guó)內(nèi)某媒體寫(xiě)稿機(jī)器人的“處女作”。這篇出自人工智能之手的報(bào)道，粗看上去與記者寫(xiě)的報(bào)道沒(méi)有差別。

人工智能應(yīng)用到新聞生產(chǎn)得益于它對(duì)數(shù)據(jù)、語(yǔ)義等的理解和處理能力。人工智能通過(guò)大量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，模仿甚至理解相對(duì)固定的新聞寫(xiě)作方式，并依靠算法迅速篩選、整合出內(nèi)容。

專家預(yù)測(cè)，2020年將有500億臺(tái)相互連接的智能設(shè)備，每天將產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)在推進(jìn)人工智能發(fā)展的同時(shí)，人工智能也反過(guò)來(lái)釋放了大數(shù)據(jù)的潛能。

“大數(shù)據(jù)并非高純度的石油，而是含金量非常低的貧礦石。其數(shù)據(jù)量大、種類繁雜、價(jià)值密度低以及瞬息萬(wàn)變的特點(diǎn)，使得存儲(chǔ)、統(tǒng)計(jì)、分析和呈現(xiàn)分類以及調(diào)用都異常困難?！比斯ぶ悄軐＜?、馭勢(shì)科技聯(lián)合創(chuàng)始人吳甘沙說(shuō)，人工智能的研究方法和應(yīng)用技術(shù)，如自然語(yǔ)言語(yǔ)義分析、信息提取、知識(shí)表現(xiàn)等，正在逐步地應(yīng)用于大數(shù)據(jù)技術(shù)的前沿領(lǐng)域，結(jié)合預(yù)測(cè)分析方法，就能挖掘大數(shù)據(jù)蘊(yùn)含的規(guī)律和價(jià)值，從而為人類決策提供支撐。

吳甘沙認(rèn)為，人工智能幫助大數(shù)據(jù)分析的方式有很多，既能“見(jiàn)微”，即從小處細(xì)微的、個(gè)性化的洞察；又能“知著”，即看到宏觀的變化規(guī)律?！氨热?，從前商家只能關(guān)注花錢(qián)的客戶，人工智能則能幫忙發(fā)現(xiàn)潛在的消費(fèi)群體，或者發(fā)掘老客戶的新興趣，實(shí)現(xiàn)用戶體驗(yàn)和消費(fèi)需求反饋。”

人工智能和大數(shù)據(jù)結(jié)合還給精準(zhǔn)醫(yī)療帶來(lái)了福音。專家介紹，醫(yī)療的精準(zhǔn)建立在數(shù)據(jù)分析之上。對(duì)于很多疾病，尤其是罕見(jiàn)病，找到基因上微小的變化就可能找到了解決方案，但這意味著巨大的計(jì)算量，沒(méi)有深度學(xué)習(xí)之前這幾乎是不可想象的?，F(xiàn)在，類似IBM人工智能“沃森”、百度大腦等應(yīng)用了深度學(xué)習(xí)的計(jì)算處理系統(tǒng)，就可能通過(guò)已有數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，找出規(guī)律，幫助診斷疾病、研發(fā)新藥。

計(jì)算機(jī)能像人一樣“聽(tīng)”和“看”

通過(guò)與神經(jīng)學(xué)、生物學(xué)的結(jié)合，最終發(fā)展出能理解人類感情和文化的人工智能

安徽國(guó)家普通話水平考場(chǎng)里迎來(lái)了一位新“考官”，考生讀完一段文字，這位“考官”立馬就能打出分?jǐn)?shù)。

評(píng)判口語(yǔ)發(fā)音標(biāo)準(zhǔn)的“考官”是一款人工智能程序，它運(yùn)用的是科大訊飛智能口語(yǔ)評(píng)測(cè)技術(shù)。該技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用于全國(guó)所有省份的國(guó)家普通話水平智能測(cè)試中，具有極高的精確度。

人工智能在語(yǔ)音識(shí)別上的突破，讓機(jī)器能夠像人一樣去“聽(tīng)”?！奥?tīng)”懂之外，它還能通過(guò)對(duì)語(yǔ)音的不斷學(xué)習(xí)，準(zhǔn)確地轉(zhuǎn)換出相應(yīng)文本。目前，人工智能技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用到一些語(yǔ)音助理、語(yǔ)音輸入、家庭管家等產(chǎn)品中。不用打字，人們說(shuō)話就能完成遠(yuǎn)程控制。

借助計(jì)算機(jī)視覺(jué)，人工智能還學(xué)會(huì)了“看”，具備識(shí)別出物體、場(chǎng)景和活動(dòng)的能力。比如一些大型會(huì)議、活動(dòng)舉辦時(shí)期，所在區(qū)域的人口流動(dòng)量會(huì)瞬間擴(kuò)大，這就加大了安防監(jiān)控的難度?；谏疃葘W(xué)習(xí)訓(xùn)練出來(lái)的人臉識(shí)別技術(shù)，能對(duì)海量視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)對(duì)照處理，遇到突發(fā)情況能快速響應(yīng)。全國(guó)信息技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化委員會(huì)生物特征識(shí)別分委會(huì)專家委員張?chǎng)握f(shuō)，機(jī)器“看”的人臉越多，訓(xùn)練數(shù)據(jù)越大，理解就越深，它對(duì)人臉的判斷也會(huì)更準(zhǔn)確、更迅速。

刷臉識(shí)別也給人們生活帶來(lái)很多便利。過(guò)去，到銀行開(kāi)戶必須拿著身份證驗(yàn)證身份，不僅耽誤時(shí)間，也給一些行動(dòng)不便者帶來(lái)麻煩。借助人工智能人臉識(shí)別系統(tǒng)，人們?cè)诰W(wǎng)上就能完成實(shí)名驗(yàn)證。

張?chǎng)握J(rèn)為，未來(lái)，到商場(chǎng)購(gòu)物、去銀行取錢(qián)、乘高鐵坐飛機(jī)等各種服務(wù)場(chǎng)景都將受益于人工智能的應(yīng)用。

此外，人工智能被認(rèn)為是能夠推動(dòng)無(wú)人駕駛汽車商業(yè)化的關(guān)鍵技術(shù)。處理好復(fù)雜的環(huán)境信息，是無(wú)人駕駛發(fā)展必須解決的問(wèn)題。吳甘沙說(shuō)，人工智能在環(huán)境感知、駕駛決策、路徑規(guī)劃、語(yǔ)音手勢(shì)識(shí)別、眼球追蹤、駕駛員監(jiān)控和自然語(yǔ)言交互等功能方面的應(yīng)用，能夠幫助汽車應(yīng)對(duì)復(fù)雜的路況，從而實(shí)現(xiàn)安全和舒適的自動(dòng)駕駛。

讓人工智能更加“智慧”是科學(xué)家努力的方向之一。比如，越來(lái)越多的研究試圖將人工智能與腦科學(xué)連接起來(lái)。近年來(lái)，科學(xué)家正嘗試將生物智能和機(jī)器智能互聯(lián)互通，以達(dá)到更高級(jí)的人工智能形態(tài)。通過(guò)與神經(jīng)學(xué)、生物學(xué)的結(jié)合，最終發(fā)展出能理解人類感情和文化的人工智能。

林元慶說(shuō)，幫助人類擁有更好的生活，是人工智能的根本出發(fā)點(diǎn)和落腳點(diǎn)?，F(xiàn)在，人工智能雖然可以幫助人們完成一部分工作，但在創(chuàng)造力方面還有很大空間。樂(lè)觀的科學(xué)家估計(jì)，不久的將來(lái)，人工智能將更“智慧”，會(huì)和互聯(lián)網(wǎng)一樣成為我們生活中不可缺少的一部分。

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