人工智能的过去、现在和未来

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指计算机像人一样拥有智能能力，是一个融合计算机科学、统计学、脑神经学和社会科学的前沿综合学科，可以代替人类实现识别、认知，分析和决策等多种功能。如当你说一句话时，机器能够识别成文字，并理解你话的意思，进行分析和对话等。

AI 在五六十年代时正式提出，90 年代，国际象棋冠军卡斯帕罗夫与"深蓝" 计算机决战，"深蓝"获胜，这是人工智能发展的一个重要里程碑。而 2016 年，Google 的 AlphaGo 赢了韩国棋手李世石，再度引发 AI 热潮。今年，腾讯推出围棋软件"绝艺"大放异彩，这些都代表了特定时期 AI 发展的技术水平。

AI 不断爆发热潮，是与基础设施的进步和科技的更新分不开的，从 70 年代 personal 计算机的兴起到 2010 年 GPU、异构计算等硬件设施的发展，都为人工智能复兴奠定了基础。

同时，互联网及移动互联网的发展也带来了一系列数据能力，使人工智能能力得以提高。而且，运算能力也从传统的以 CPU 为主导到以 GPU 为主导，这对 AI 有很大变革。算法技术的更新助力于人工智能的兴起，最早期的算法一般是传统的统计算法，如 80 年代的神经网络，90 年代的浅层，2000 年左右的 SBM、Boosting、convex 的 methods 等等。随着数据量增大，计算能力变强，深度学习的影响也越来越大。2011 年之后，深度学习的兴起，带动了现今人工智能发展的高潮。

其次，AI 有哪些研究领域和分支？

人工智能研究的领域主要有五层，最底层是基础设施建设，包含数据和计算能力两部分，数据越大，人工智能的能力越强。往上一层为算法，如卷积神经网络、LSTM 序列学习、Q-Learning、深度学习等算法，都是机器学习的算法。第三层为重要的技术方向和问题，如计算机视觉，语音工程，自然语言处理等。还有另外的一些类似决策系统，像 reinforcement learning（编辑注：增强学习），或像一些大数据分析的统计系统，这些都能在机器学习算法上产生。第四层为具体的技术，如图像识别、语音识别、机器翻译等等。最顶端为行业的解决方案，如人工智能在金融、医疗、互联网、交通和游戏等上的应用，这是我们所关心它能带来的价值。

值得一提的是机器学习同深度学习之间还是有所区别的，机器学习是指计算机的算法能够像人一样，从数据中找到信息，从而学习一些规律。虽然深度学习是机器学习的一种，但深度学习是利用深度的神经网络，将模型处理得更为复杂，从而使模型对数据的理解更加深入。

机器学习有三类，第一类是无监督学习，指的是从信息出发自动寻找规律，并将其分成各种类别，有时也称"聚类问题"。第二类是监督学习，监督学习指的是给历史一个标签，运用模型预测结果。如有一个水果，我们根据水果的形状和颜色去判断到底是香蕉还是苹果，这就是一个监督学习的例子。最后一类为强化学习，是指可以用来支持人们去做决策和规划的一个学习方式，它是对人的一些动作、行为产生奖励的回馈机制，通过这个回馈机制促进学习，这与人类的学习相似，所以强化学习是目前研究的重要方向之一。

人工智能的应用场景主要有以下几个方面：

在计算机视觉上，2000 年左右，人们开始用机器学习，用人工特征来做比较好的计算机视觉系统。如车牌识别、安防、人脸等技术。而深度学习则逐渐运用机器代替人工来学习特征，扩大了其应用场景，如无人车、电商等领域。

在语音技术上，2010 年后，深度学习的广泛应用使语音识别的准确率大幅提升，像 Siri、Voice Search 和 Echo 等，可以实现不同语言间的交流，从语音中说一段话，随之将其翻译为另一种文字；再如智能助手，你可以对手机说一段话，它能帮助你完成一些任务。与图像相比，自然语言更难、更复杂，不仅需要认知，还需要理解。

在自然语言处理上，目前一个比较重大的突破是机器翻译，这大大提高了原来的机器翻译水平，举个例子，Google 的 Translation 系统，是人工智能的一个标杆性的事件。2010 年左右， IBM 的"Watson"系统在一档综艺节目上，和人类冠军进行自然语言的问答并获胜，代表了计算机能力的显著提高。

在决策系统上，决策系统的发展是随着棋类问题的解决而不断提升，从 80 年代西洋跳棋开始，到 90 年代的国际象棋对弈，机器的胜利都标志了科技的进步，决策系统可以在自动化、量化投资等系统上广泛应用。

在大数据应用上，可以通过你之前看到的文章，理解你所喜欢的内容而进行更精准的推荐；分析各个股票的行情，进行量化交易；分析所有的像客户的一些喜好而进行精准的营销等。机器通过一系列的数据进行判别，找出最适合的一些策略而反馈给我们。

最后，说一下AI 的未来是怎么样？也就是人工智能达到什么程度？

在计算机视觉上，未来的人工智能应更加注重效果的优化，加强计算机视觉在不同场景、问题上的应用。

在语音场景下，当前的语音识别虽然在特定的场景(安静的环境）下，已经能够得到和人类相似的水平。但在噪音情景下仍有挑战，如原场识别、口语、方言等长尾内容。未来需增强计算能力、提高数据量和提升算法等来解决这个问题。

在自然语言处理中，机器的优势在于拥有更多的记忆能力，但却欠缺语意理解能力，包括对口语不规范的用语识别和认知等。人说话时，是与物理事件学相联系的，比如一个人说电脑，人知道这个电脑意味着什么，或者它是能够干些什么，而在自然语言里，它仅仅将"电脑"作为一个孤立的词，不会去产生类似的联想，自然语言的联想只是通过在文本上和其他所共现的一些词的联想， 并不是物理事件里的联想。所以如果要真的解决自然语言的问题，将来需要去建立从文本到物理事件的一个映射，但目前仍没有很好的解决方法。因此，这是未来着重考虑的一个研究方向。

当下的决策规划系统存在两个问题，第一是不通用，即学习知识的不可迁移性，如用一个方法学了下围棋，不能直接将该方法转移到下象棋中，第二是大量模拟数据。所以它有两个目标，一个是算法的提升，如何解决数据稀少或怎么自动能够产生模拟数据的问题，另一个是自适应能力，当数据产生变化的时候，它能够去适应变化，而不是能力有所下降。所有一系列这些问题，都是下一个五或十年我们希望很快解决的。

未来，我们需要去探讨：

（1）创造力，对于创造力目前有一定的方法慢慢研究，从而使机器开始具有人的一些创造力。但它的通用性受限，特别是对物理事件的理解，只有把这些问题解决了，才有可能造出像人一样的机器人，成为人的意义上的智能。

（2）学科交叉融合，未来需要探索更多的算法和交叉科学上等等的一些融合。所以人工智能在下一个阶段既有非常广阔的应用前景，也有很多挑战。

近日，有消息称全球最古怪的酒店（Henn na Hotel）就要进军上海了！为什么说是全球最古怪的酒店，因为这家酒店跟传统酒店不同的是，从前台到服务员，就连打扫卫生的都是机器人！

　　前台没有人工服务员，而是由恐龙机器人和美女机器人所替代！

　　整个入住过程中，完全由机器人和你交流！

　　办理完入住手续后，行李搬运机器人会把你的行李搬至你的房间，无需你亲自动手！

　　而入住的房间也采用的是人脸识别技术，只需要扫一下脸，门就自动打开！

　　同样，在房间里也有一个智能机器人，你也无需跟传统酒店一样，打电话去前台，叫服务员定点叫醒你！

　　就连酒店退房后，需要外出办点事情，不方便带行李，这里也有寄存机器人帮你暂时寄存行李！

你所能想到任何工种，都有对应的机器人所完成！有收垃圾的、修剪花草树木的、调酒的、就连做中式炒饭的都有！并且这些机器人精通各国语言！

　　据古怪酒店方面透露，因为节约了大量人工，其运营成本仅为同等规模酒店的三分之一到四分之一，投资回报率高达20%。这种无人酒店比起传统酒店来说，运营时间越长，优势越大！

　　传统酒店无疑面临着巨大冲击，未来的生存空间将变得越来越小，甚至无利可图！随着人工智能的加速发展，无人酒店的成本还将降低。

　　这种全机器人服务的无人酒店，早在两年前就在日本市场推出！其住宿率平均高达90%。这家酒店的成功势必也会带动全世界效仿。美国、欧洲、中国、等等世界各大人工智能技术企业，都在布局无人酒店。

　　未来三到五年，你将看到这样的无人酒店，遍地开花！不仅仅是无人酒店，实体店、百货店、超市或将面临着一场前所未有的大冲击！未来的生存空间将变得越来越小，甚至无利可图！

　　国家正在抓紧推进《国家新一代人工智能发展规划》实施工作，启动人工智能重大项目实施相关准备工作。

　　将推动国家人工智能开源开放创新平台建设，初步考虑将依托百度、阿里、腾讯、科大讯飞在自动驾驶、城市大脑、医疗影像、智能语音等技术方向试点建设国家人工智能开源开放创新平台等。

　　联系其前段时间，国家下发的那份文件的那句话：要举全国之力，在2030年一定要抢占人工智能全球制高点！

　　为了抓住历史机遇，为了抢占先机，为了实现第四次工业革命的弯道超车，中国也是拼了！

　　人工智能有多重要？

　　有一句话概括得很到位：谁能引领人工智能，谁就掌控了人类的未来！

　　在今年6月份，马云曾放言：“回望历史，第一次技术革命和第二次技术革命先后引发了一战和二战，人工智能可能会引爆第三次世界大战。”

　　中国希望未来几年在人工智能领域成为世界上最大的创新中心。

　　人工智能对现实的蚕食，将经历三个阶段：

1、它们最先替代的，将是“体力工种”

　　比如：富士康工厂中重复同样动作的工人，农田中挥汗如雨的农民，奔走于各个小区之间的快递员，以及在超市中长时间站立的收银员。

2、接下来，人工智能将替代“经验工种”

　　比如：驾龄几十年的老司机，工作多年的外语翻译，常年问诊的医生，当人类积蓄经验的速度，比不过人工智能推演时，替代将不可避免。

3、最后，人工智能将冲击“创意工种”

　　这是目前看来人类能坚守的最后屏障，虽然微软小冰已经开始学习写诗，国外通讯社已经用上写稿机器人，但在想象力和创造力的领域，只要人工智能还未萌发意识，人类尚有机会。如果人工智能萌发了意识，所有的对抗和争夺将同时停歇，人类将不再是世界的主人。

人工智能全面爆发，人类如何保住饭碗？

　　据说，任何一次技术变革中，最终受益的人群都只有2%。

　　有学者分析，面对步步逼近的人工智能，你有三个选择：

　　1、要么积累财富，成为资本大鳄

　　2、积累名气，成为独特个体

　　3、积累知识，成为更高深技术的掌握者

　　这也就是为什么近日，国家突然宣布：2030年一定要抢占人工智能全球制高点，还要在中小学设置人工智能课程！

　　新的时代已经渐行渐近，我们所能做的，只有立即开始学习新技能，而且是那些充满创造力和个性化的技能，同时全力增值财富，努力成为洪水到来前，爬得稍高一些的人。

　　在过去，我们可以选择学一个专业，然后投身一个行业，静享半生安稳时光。然而在过渡时代，你会发现，没有绝对安全的行业，也没有绝对安全的未来。

更多内容关注：顶呱呱生活体验馆

喜欢讨论交流的朋友可以加微信群：

如遇问题请咨询