人工智慧不是只陪你嘮嗑和被你調戲的

圖片來自網路

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文 | 小魚大醬

人工智慧不僅僅是陪聊

人工智慧（AI）這個詞好像突然在哪個月黑風高的夜晚就炸開了，然後這之後就沒完沒了地出現在我們的日常生活中。但很多人對人工智慧的認識，可能還僅僅是一個會聊天的機器人。

從粗暴地調戲各式聊天機器人，到變著法子和她（多數是女的）嘮嗑填充那些孤獨寂寞冷的黑夜，人類在人工智慧的道路上其實已經走了很遠。比如說，我們首先可以打破的迷思就是，人工智慧不一定有一張人臉，或有一張嘴，它早已如春風化雨融入你生活中的點點滴滴。

作為計算機科學的一個分支，人工智慧是通過研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統，生產出一種新的能以人類智能相似的做出反應的智能機器。

近幾年以自然語言處理、計算機視覺和機器學習為研究重點 。只要有任意種類的數據、圖像、語言等數據類型，人工智慧就能應用在各行各業之中。就比如你的每一次搜索，都是一次人工智慧的應用。

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特別是矽谷的老大們，谷歌，Facebook，亞馬遜，IBM，微軟，都想方設法地要建立人工智慧服務的生態系統。老大哥Google今年的開發者大會的主題就是人工智慧，無論是無人駕駛汽車，還是阿爾法狗，谷歌都吸足了眼球。谷歌甚至還開放了自家的人工智慧平台TensorFlow，多人幹活早成事嘛！而IBM的沃森機器人早在2011年，美國的智力問答遊戲《危機邊緣》（Jeopardy！）里打敗了人類！而如今，沃森系統在銀行、保險、金融、醫院等領域都有了不同程度的應用。

人工智慧為什麼重新當上網紅？

人工智慧這個術語最早在1956年就被提出。而它的復興之路則要追溯到2012年被稱為ImageNet挑戰賽。簡單來說，這是個機器版的「找你妹」遊戲——從一個擁有數百萬圖片的在線資料庫中找出指定的關鍵詞圖片。2012年，多倫多大學的Geoff Hinton帶領的團隊實現了85%的準確率；2015年的比賽，另外一個團隊甚至達到了96%，超過了人類的準確率。而這兩者的大大提高，則要歸功於人工智慧一項「深度學習」的能力。

都說了人工智慧就是通過研究學習來實現「仿人類智能」。深度學習，其實就是通過把大量的數據喂進系統，通過建立起來的模型來做決定。

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深度學習可以有不同的方式，最常見的是「監督學習」的模式，就是通過標記樣本訓練系統。比如，你可能曾經在郵箱中標註過某類郵件是垃圾郵件，而人工智慧就通過收集出信息郵件樣本的大數據集，為你自動過濾垃圾郵件。這種學習模式目前也已經廣泛地應用到圖片分類、語音識別、信用卡交易欺詐偵測、垃圾和惡意軟體識別等領域，甚至，還有人用計算機演算法模仿現有的音樂片段，通過發現規律製作了一段音樂。

互聯網的興起也是大大地促進了人工智慧的發展，為其提供了數十億可用於目標訓練的文檔、圖片、視頻數據，也就是我們常說的大數據。有了足夠的數據，以及數據操作能力，人工智慧也就能夠快速發展。作為吃貨的壹讀君也很自豪，因為我每一次點外賣評價，也是貢獻了不少有價值的用戶反饋信息。

另一種學習模式是「無監督學習」，簡單來說就是把人工智慧丟到網路中放養，不會告訴它應該尋求什麼模式，它自己通過學習識別相似樣本的特徵和聚類，從而發現隱藏分組、連接和模式。

而「無監督學習」能力的發展，則關係到人工智慧的未來。然而，就算是大腦，我們至今也不能完全從生物機理上理解它是如何運作的。在我們還是嬰兒的時候，並沒有被告知所有物體的名字，但我們卻能夠知道這些物體存在，知道它們的所以然。「無監督學習」模式，仍有許多基本原則需要釐清。

人工智慧≠人類智力 但它仍舊能為人類服務

就像周邊產品的定位一樣，它始終是作為「周邊」為核心產品服務的，人工智慧並不等同於人腦，也不能像人腦一樣運作。但只要加以妥善應用，就能應用於各行各業中，為人類提供更好的服務。比如聊天機器人，是未來主要的人機交互方式一樣，它能在很大程度上取代你手機里的APP，為你節省更多的空間，讓生活更有效率更加便捷。

除了矽谷的老大，國內也有幾個人工智慧研究的佼佼者。百度的人工智慧小秘書度秘就是這樣的一個角色。度秘除了能夠識別語音和圖像之外，其實它更關鍵、更核心的技術，是能夠用人的語言來與人進行交流，也就是自然語言處理的能力。它能夠理解人說話背後的很多意思和意圖，儘管現在不是每一次都能理解。

像矽谷老大們的生態化構建一樣，百度度秘也是志在打造一個服務於內容生態、服務生態和金融生態的人工智慧角色。這麼說吧，查天氣設鬧鐘，點外賣打車買電影票，度秘都能夠像個小秘書一樣滿足你的日常需求。

在今年，度秘甚至和解說員楊毅共同解說了一場籃球賽，靠的正是將全網的所有與該場籃球賽直播相關的討論、評論等相關圖文信息彙集到一起，通過整合分析做出內容輸出，從而進行語音播報。

在昨天度秘的生日會上，可以注意到，不斷有人將百度做搜索的平台優勢以及過去五六年在人工智慧技術上的投入拿出來，為它做背書。是啊，畢竟度秘才一周歲，它要做的還有許多，還有許多的場景，像智能家居等，需要進一步的開發。人工智慧，也一樣，還有很長的路。

資料來源：

1. 《March of the machines: A special report of artificial intelligence》, The Economist, 2016.6

2. 《Facebook AI Director Yann LeCun on His Quest to Unleash Deep Learning and Make Machines Smarter》， Lee Gomes, IEEE SPECTRUM, 2015.2

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