深耕人工智慧，讓東芝黑科技帶你玩轉未來
「若我能進時光門 會把所有的回憶
染上竹蜻蜓的溫情 再用萬能筆寫上
我朝朝暮暮都無悔的諾言」
《哆啦A夢》主題曲總會把我們拉回和藍胖子在一起的時光。
任意門、時光機、竹蜻蜓、魔術手套、復原光線、透明披風、翻譯魔芋、計算機鉛筆、記憶麵包、竹馬、顛倒笛、說謊鏡、更衣相機、放大燈……這個藍胖子的肚子里總會有些神奇的東西，以前總覺得遙不可及的寶貝，如今隨著科技的發展逐步被研發出來，並走入了尋常人家。
細數《哆啦A夢》的寶貝：更衣相機——VR虛擬技術讓它運用在服飾、美妝等各個領域，不出門就能在線上享受到購物的樂趣；偏光式速成制景相機——數字技術讓3D列印成真，廣泛應用工業設計、建築、汽車、航空等領域；顯示行蹤的徽章——「媽媽再也不用擔心我走丟了」，GPS定位早已讓它成為現實；漫畫里的擦地機器人——人工智慧的應用讓它成為家務活的主力股……
藍胖子的世界早就不是未來，科技讓這些場景逐一實現。
專註人工智慧領域研究的東芝，或許會讓藍胖子的世界更加真實。
或許提到東芝，很多人都會標榜「一家專門賣電器的公司」，或者「一家專門製造電梯的公司」，實際上，這個日本最大的半導體製造商也經歷過幾次發展與轉型，更不為人知的是，東芝在AI技術領域卻從未停止過。
今天我們就通過東芝企業的堀修先生來了解人工智慧的發展，以及東芝在人工智慧領域的建設和成就。
堀修先生
堀修先生是東芝圖像識別技術領域的先鋒代表，進入東芝30餘年的時間中，見證了東芝人工智慧的發展，更親身經歷了兩次人工智慧浪潮。
人們都說，懶人推動了科技的發展和社會的進步，這一點在哆啦A夢的動畫片中，以及現在社會科技進步的過程中也體現得淋漓盡致，而人工智慧其實是實現人類「變懶」非常重要的一環。三次人工智慧的浪潮也從一定程度上反應出人類對於智能化推進所做出的努力。
人工智慧的興起
在1956年-1976年期間，人工智慧（AI）這一術語在達特茅斯會議上被確立，在這20年的發展歷程中，符號主義、推理、專家系統等領域發展很快，人們也在這期間陸續發明了第一款感知神經網路軟體和聊天軟體，證明了數學定理，人類驚呼「人工智慧來了」、「再過十年機器人會超越人類」。
而在此期間，1967年，東芝發明了世界上第一台郵政分揀機，首次實現了由機器分揀郵件的能力。這項技術可謂AI技術的鼻祖。
1958年，在人工智慧誕生兩年之後，當時有兩位大師（Simon與Newell）提出了一個預言：十年之內很多事情都能被人工智慧解決。比如說十年內戰勝國際象棋冠軍，十年內發現和證明有意義的數學理論，十年內能譜寫優美的樂趣，十年內能實現大多數的心理學理論，但是20年以後，大家當時設計的理想目標很多都沒有實現，所以由此進入第一個冰河期。
堀修先生與東芝的初識
從1976年到2006年可以稱作人工智慧的第二次浪潮。在這一次浪潮中符號主義的理論逐漸消失，但是連接主義理論興盛起來。這中間包括幾個里程碑式的工作，其中Minsky先生是連接主義這個領域比較典型的代表。
在這期間，Hopfield神經網路和BT訓練演算法的提出，使得人工智慧再次興起，出現了語音識別、語音翻譯計劃，以及日本提出的第五代計算機。
就是在這個階段，堀修先生走進了東芝，他談到，「1986年進入東芝工作後，在研究利用圖像識別技術將地下輸電線的手繪圖紙轉換成CAD數據，讓機器從手繪圖紙的圖像中識別出直線及文字等信息，在這個工作的期間，收穫良多。」除此之外，「我們團隊還專門研究如何給機器『灌輸知識』。舉例來說，要讓機器認識雞，需要設定出相關雞的規則並讓機器記住，如『雞』是指有雞冠、會咯咯地叫、不會飛的鳥類」等信息。
可是理想總是豐滿，現實總是很骨感。隨著後來的發展，人們發現為了給計算機提供知識，就必須先傾聽專家的意見，這樣做不僅成本大，操作也十分困難。另外，隨著知識量的不斷增加，知識之間經常出現矛盾和前後不一致的現象。人工智慧的發展又一次陷入停滯。
雖然當時處於所謂的「寒冬」時代，但東芝對人工智慧的研究從未停歇，在這一時期，東芝於1987年研發了第一批實現假名漢字轉換的文字處理器，真正顛覆了人類計算機學習的障礙，讓世界的交流變得無壓力，可以說在促進人類歷史進步中起到了超強的促進作用。
堀修先生談到：」在這一特殊時期，我們在不同的研究領域做了調整，比如在圖像處理方面，原本研究機器人眼睛的人員開始研究車載圖像識別系統，原本研究人類行走的項目開始研究四輪技術等等，現在我們知道，這些早期艱難的研究正造就了我們今天所熟知的自動駕駛技術，而東芝早在20世紀80年代就開始布局。」
堀修先生也在這一時期對自己的研究方向做出了調整，開始關注圖像領域。東芝在當時提出「共現特徵」這一理論，也就是將同時存在的物體結合起來以增加種類特徵的辨識。以人臉為例，將眼睛、耳朵等要素一起出現時的特徵設計成程序系統，使機器在識別到人的眼睛、耳朵時就可以判斷是人臉。值得一提的是，目前用於識別行人的CoHOG高性能圖像特徵演算法所應用的車載圖像識別處理器Visconti就是共現特徵應用的一種。而後由於技術因素等原因，堀修先生又慢慢接觸到統計機器學習。
第三次人工智慧浪潮：
起起伏伏的人工智慧浪潮交替，其實都在不斷推動科技的進步。其中，第二次人工智慧浪潮不久後，由於文字識別等領域的基礎技術不斷積累，海量數據不斷增加，有一項技術得到了穩步的發展，那就是」機器學習「。
2006年-至今，人工智慧開啟了第三次浪潮。2006年Hinton提出的深度學習技術，以及2012年ImageNet競賽在圖像識別領域帶來的突破，使得人工智慧再次爆發。這一次，人工智慧不僅在技術上頻頻取得突破，在商業市場同樣炙手可熱。這個時期的標誌是：海量的數據、不斷提升的演算法能力和計算機運算能力。
堀修先生講到，機器學習推動了人工智慧的有力發展，在2012年全球圖像識別競賽中，多倫多大學憑藉「AlexNet"的深度卷積神經網路演算法取得比賽的勝利，在「看特定的圖」這件事情上，人工智慧可謂第一次接近了人類。
在以往的統計機器學習領域，機器是根據人類設定的特徵進行自主學習和識別的，例如，如果你告訴機器耳朵長的就是兔子，那麼機器就能將對象識別為兔子，但它不會根據耳朵長這一特點來自己設計特徵。然而，在深度學習領域，特徵設計由機器自身完成，我們只需要把大量的圖像信息輸入到機器，並告訴它這個是兔子，機器就能自由決定要根據哪個特徵來識別兔子，從節省設計特徵的時間和精力這方面來講，深度學習具有相當重大的意義。
寫在最後
「人工智慧」的提出，歷經「三起兩落」， AlphaGo與人類的對弈，讓人工智慧在2017年大爆發。據了解，自2013年起，眾多商業、科技、互聯網巨頭都在加碼對人工智慧的自主研發，試圖建立自己的人工智慧生態版圖。和這些巨頭公司相比，東芝集團擁有完備的研究團隊和相當深厚的研究經驗優勢，甚至在AI技術第一次浪潮就開始布局自己的人工智慧生態產業的前瞻性。未來，暖陽也好，寒冬也罷，東芝集團都不懼艱難地砥礪前行。
可以說堀修先生用青春見證了東芝人工智慧的起起落落，也見證了東芝AI技術的逐漸強大。經歷過140多年的厚積，東芝更需要一個爆發點來證明自己。2018年重新出發的東芝，在社會基礎設施建設、能源、電子元器件以及數字解決方案四個方面戰略布局，讓AI技術普及到生活的方方面面，同時也給未來世界多了一些積澱，讓我們共同期待一個科幻現實的未來！
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