人工智能精選(九篇)
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第1篇：人工智能范文
2015年12月，微軟亞洲研究院首席研究員劉鐵巖博士去蒙特利爾參加了NIPS年會(Annual Conference on Neural Information Processing Systems)，這是人工智能領(lǐng)域的頂級學(xué)術(shù)會議。但與會期間，他印象最深的不是同行的專業(yè)進(jìn)展，而是一位科學(xué)家告訴臺下的與會者，早些年，他的博士生根本找不到工作，今年卻被一搶而空。
這也是中國正在發(fā)生的故事。從硅谷到北京，人工智能都是熱浪滾滾。這個在上世紀(jì)50年代和80年代掀起過兩次的技術(shù)，現(xiàn)在似乎真的到了產(chǎn)業(yè)化的臨界點?；ヂ?lián)網(wǎng)時代的思想家和預(yù)言家凱文·凱利宣稱，人工智能是下一個20年里顛覆人類社會的技術(shù)，它的力量堪比電與互聯(lián)網(wǎng)。
人工智能(Artificial Intelligence)，縮寫為AI。它是研究開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。該領(lǐng)域的研究包括機器人、語音識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。
人工智能快速進(jìn)入大眾視野，源于今年3月谷歌圍棋人工智能程序AlphaGo戰(zhàn)勝世界冠軍李世石。人機圍棋對弈只是普及人工智能的一個秀。它的背后是規(guī)模千億級的人工智能產(chǎn)業(yè)市場。BBC預(yù)測，2020年全球人工智能市場規(guī)模將達(dá)1190億元人民幣。
目前看，這一數(shù)據(jù)遠(yuǎn)比不上2015年中國移動互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)業(yè)規(guī)模。但人工智能的意義不僅于此，人工智能技術(shù)的發(fā)展，還將帶動云服務(wù)、大數(shù)據(jù)分析、移動互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的升級迭代。它甚至將超越移動互聯(lián)網(wǎng)，全面改變?nèi)祟惖纳詈凸ぷ鞣绞健?/p>
離人工智能最近的IT互聯(lián)網(wǎng)公司敏銳嗅到了這一機遇。從2011年開始，包括深度學(xué)習(xí)算法、計算資源和大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的成熟令人工智能技術(shù)實現(xiàn)飛躍，包括微軟、IBM、谷歌、Facebook、BAT在內(nèi)的國內(nèi)外企業(yè)都開始深度布局人工智能，試圖把握風(fēng)口，成為下一個產(chǎn)業(yè)變革的巨擘。
已布局人工智能的IT和互聯(lián)網(wǎng)巨頭們，最有資格成為這一輪革命的獲益者。但這終究是一個漫長的耐力游戲，除了技術(shù)布局，產(chǎn)業(yè)布局和戰(zhàn)略視野也是決定成敗的關(guān)鍵因素，短視者將隨時出局。
BAT保守布局
中國的所有行業(yè)中，以BAT為代表的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)在人工智能研究和商業(yè)化探索方面走得最早，也看得最遠(yuǎn)。其中，技術(shù)起家的百度走在最前端。
2012年10月，百度董事長兼首席執(zhí)行官李彥宏參加了內(nèi)部的一個基于深度學(xué)習(xí)的語音識別產(chǎn)品研究會。當(dāng)時該產(chǎn)品的主導(dǎo)者余凱回憶，那是李彥宏第一次知道深度學(xué)習(xí)，他非常吃驚，并給全公司寫信，讓所有產(chǎn)品經(jīng)理都要了解人工智能技術(shù)的發(fā)展。
當(dāng)年12月，李彥宏開始和余凱討論成立深度學(xué)習(xí)研究院的可行性。次年7月，這個研究院成立，李彥宏任院長，余凱為常務(wù)副院長。這是中國公司里的第一個人工智能研究院。
李彥宏很快將相關(guān)技術(shù)投入到搜索的核心業(yè)務(wù)中。2014年的百度內(nèi)部統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用，讓百度和競爭對手的Diff(different，內(nèi)部叫Diff)指標(biāo)提升了若干倍。
但人工智能的科研，尤其是基礎(chǔ)科學(xué)研究，是一個冗長寂寞的過程。此后，迫于財務(wù)數(shù)據(jù)和競爭壓力，百度的決策者們更加注重眼前的布局和資源。
“到了后期，太長遠(yuǎn)項目，或是比較創(chuàng)新的項目，百度總部確實不太支持了。百度i站的項目、百度快搜這樣的項目沒了?！币晃徊辉妇呙那鞍俣热斯ぶ悄苎芯繊徫蝗耸吭u價。一位現(xiàn)任百度相關(guān)人士對《財經(jīng)》記者表示，百度前些年確實剔除了不少經(jīng)過驗證沒有商業(yè)化前景的分支項目，但最近兩三年，百度明顯加大了在人工智能上的投入，包括無人駕駛汽車等長期項目。
6月8日，在2016百度聯(lián)盟峰會上，李彥宏將百度無人駕駛汽車稱作“一臺帶輪子的電腦”。他現(xiàn)場播放了百度無人車路測的實況錄像，百度無人車已經(jīng)可以像正常車輛一樣加速、并線、超車，他同時表示，三五年之內(nèi)，無人駕駛一定可以成為現(xiàn)實。
從整體來看，百度仍是BAT三家中首先完成有關(guān)人工智能技術(shù)體系整合的公司。目前，百度研究院、百度大數(shù)據(jù)、百度語音和百度圖像等技術(shù)都已歸入人工智能技術(shù)體系。李彥宏多次向外界強調(diào)，百度未來的發(fā)展將嚴(yán)重地依賴人工智能。
IBM研究院一位人工智能專家告訴《財經(jīng)》記者，百度是被他們列入競爭列表的唯一中國公司。
硅谷尤其關(guān)心“百度大腦”的進(jìn)展。百度大腦是百度在人工智能領(lǐng)域的核心。百度此前的諸多人工智能產(chǎn)品，如無人駕駛、智能搜索等，都是基于百度大腦的能力。
百度高級副總裁、自動駕駛事業(yè)部總經(jīng)理王勁稱，百度大腦已具備視、聽、說和預(yù)測、規(guī)劃決策以及行動控制的能力。在數(shù)據(jù)方面，百度有萬億級的網(wǎng)頁、移動和行為數(shù)據(jù)可供分析。在深度學(xué)習(xí)方面，百度的萬億參數(shù)排在世界第一。
2015年，百度的研發(fā)投入超過100億元。占百度2015年總營收663.82億元的15%。
百度正在計劃將百度大腦在金融、汽車、醫(yī)療等領(lǐng)域商業(yè)化。李彥宏稱，人工智能的“井噴式”創(chuàng)新，將推動互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入第三幕，并將重構(gòu)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)。比如“人工智能+金融”，可以快速地實現(xiàn)征信升級，實現(xiàn)“秒放”貸款。
阿里巴巴和騰訊的布局則更加克制。或者說，它們更代表中國公司的普遍做法，從業(yè)務(wù)驅(qū)動開始，逐漸加大檔位。
阿里從2011年開始布局互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療，投資收購和戰(zhàn)略合作的公司數(shù)以百計。圍繞醫(yī)院、醫(yī)保、醫(yī)藥做了大量布局。最新的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，全國已經(jīng)有超過400家大中型醫(yī)院加入阿里的“未來醫(yī)院”計劃，覆蓋全國90%省份。阿里云人工智能首席科學(xué)家閔萬里博士告訴《財經(jīng)》記者，阿里在健康醫(yī)療領(lǐng)域的布局快慢，取決于阿里在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)突破。
阿里的設(shè)想是，未來，在阿里遍布全國邊遠(yuǎn)山村的醫(yī)院醫(yī)療點里，病患足不出戶，只需拍一張CT，通過遠(yuǎn)程技術(shù)來完成專家級的診療過程。這種診療，依賴的就是基于阿里云的人工智能醫(yī)療系統(tǒng)。隨著學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的不斷增加，機器會變得越來越聰明，最終成為一個“永不退休的醫(yī)學(xué)專家”。
多位接受《財經(jīng)》記者采訪的專家評價，阿里這個技術(shù)并不復(fù)雜，醫(yī)療診斷是基于經(jīng)驗的專家型勞動，是機器擅長的經(jīng)驗學(xué)習(xí)，三年內(nèi)該技術(shù)便可成熟。
閔萬里告訴《財經(jīng)》記者，要實現(xiàn)這個目標(biāo)，除了技術(shù)平臺，還需要整個醫(yī)療體系的打通，需要政府和社會共同推動設(shè)備和資源的開放。一旦打通，聚合在一個人工智能服務(wù)平臺之上，就將衍生出更多的應(yīng)用服務(wù)場景，從而實現(xiàn)“商業(yè)和技術(shù)互為驅(qū)動”。
阿里是目前中國所有公司里，數(shù)據(jù)生態(tài)最完善、最健全的公司。iPIN創(chuàng)始人兼CEO楊洋認(rèn)為，阿里的MaxComputer數(shù)據(jù)通道，是非常健康的數(shù)據(jù)大動脈，可以將阿里的所有數(shù)據(jù)資源非常高效地結(jié)合在一起。
此外，阿里云也是目前世界上最接近AWS(亞馬遜云服務(wù))的云計算平臺。數(shù)據(jù)生態(tài)體系是做人工智能的重要基礎(chǔ)。因此，在這場有關(guān)未來的布局中，阿里云的主導(dǎo)地位清晰。
阿里的人工智能研究分散在其各個業(yè)務(wù)分支之中，有待整合。閔萬里說，阿里希望在算法能力上有所突破，這需要一個集中的技術(shù)機構(gòu)來整合阿里的所有相關(guān)技術(shù)資源。
騰訊和阿里的情況類似。騰訊在人工智能上的布局，以IM和SNS業(yè)務(wù)為基礎(chǔ)。例如語音識別主要是在微信部門、圖片識別主要是在QQ，支付和金融業(yè)務(wù)方面植入了人臉識別，搜索部門則關(guān)注自然語言識別。
其中一些技術(shù)已在騰訊內(nèi)部實現(xiàn)產(chǎn)品化。SNG(社交網(wǎng)絡(luò)事業(yè)群)的優(yōu)圖團(tuán)隊聚焦圖象識別領(lǐng)域，推出了黃圖識別功能，并為騰訊內(nèi)部產(chǎn)品如圖片優(yōu)化工具“天天P圖”提供技術(shù)支持。WXG(微信事業(yè)群)則人機互動領(lǐng)域的拓展，也對圖像和語音識別進(jìn)行了原發(fā)。WXG推出了智能機器人“小微”，用戶可以用自然語言與之溝通，解決此前語音助手智能機械應(yīng)答的短板。對于未來，工程師希望“小微”成為一種“連接器”——與微信支付串聯(lián)起來，接入微信公眾號以及錢包內(nèi)的各種生活服務(wù)，打造完整的微信內(nèi)O2O閉環(huán)生態(tài)體系。
騰訊高級副總裁姚星在接受《財經(jīng)》記者采訪時表示，騰訊越來越重視在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)開發(fā)，這包括兩個路徑：一是整合騰訊自身的技術(shù)資源，形成體系和重點;二是加快對優(yōu)秀公司的收購和合作步伐。
騰訊參與了多個人工智能項目的早期投資。騰訊投資并購部一直在為公司尋找需要的標(biāo)的，服務(wù)于騰訊的整體戰(zhàn)略。騰訊日前與硅谷風(fēng)投機構(gòu)Felicis Ventures領(lǐng)頭了人工智能創(chuàng)業(yè)公司Diffbot 1000萬美元的A輪。這家公司通過人工智能技術(shù)，讓“機器”抓取網(wǎng)頁關(guān)鍵內(nèi)容，并輸出軟件可以直接識別的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
BAT的人工智能技術(shù)研發(fā)從第一天開始就是商業(yè)需求驅(qū)動的，他們從業(yè)務(wù)入手，收購甚至模仿別人的東西，這種做法避免了漫無目的研究和不必要的失敗，但也無法保證在下一輪的人工智能平臺大戰(zhàn)中勝出。
今年，阿里和騰訊均有組建人工智能研究院的想法。姚星對《財經(jīng)》記者說，很快，騰訊人工智能研究院就會成立。
國際巨頭深入無人區(qū)
如果說BAT的人工智能布局處于對標(biāo)和追趕的狀態(tài)，那么以IBM、微軟、谷歌、Facebook為代表的美國巨頭公司已經(jīng)開始深入科技無人區(qū)。
這些公司技術(shù)和業(yè)務(wù)各有所長，面向的用戶也不同，但它們的目標(biāo)一致：把人工智能機器做大、做強、再做沒。
IBM和微軟可能沒有谷歌、Facebook看起來那么酷，但在人工智能領(lǐng)域有深厚的技術(shù)底蘊，IBM甚至已經(jīng)開始用人工智能賺錢。
IBM人工智能研究可以追溯到1997年“深藍(lán)”戰(zhàn)勝當(dāng)時的國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。2011年，代表著IBM在認(rèn)知計算領(lǐng)域最先進(jìn)技術(shù)的Watson在一個電視節(jié)目中一戰(zhàn)成名，被認(rèn)為是人工智能歷史上的一個里程碑。
今天可以代表IBM在人工智能領(lǐng)域最高技術(shù)水平的，是不斷進(jìn)化中的Watson系統(tǒng)，和已經(jīng)可以量產(chǎn)的人腦模擬芯片SyNAPSE(超大規(guī)模神經(jīng)突觸計算機芯片)。
Watson是一臺超級計算機，最初由90臺IBM的Power 7服務(wù)器并行組成。和Google、微軟的人工智能相比，它從硬件芯片構(gòu)架就開始模擬人類神經(jīng)元，基于IBM的“DeepQA”技術(shù)開發(fā)。2014年1月初，IBM宣布組建“Watson Group”，旨在進(jìn)一步開發(fā)、商用和增強“Watson”及其他認(rèn)知技術(shù)，此外還投入10億美元用于其他相關(guān)項目。
Watson已經(jīng)開始為IBM賺錢了。法國農(nóng)業(yè)信貸銀行預(yù)測，Watson系統(tǒng)創(chuàng)造的收入將在2018年占IBM總收入的12%以上。Watson已經(jīng)被部署在IBM去年收購的云計算基礎(chǔ)設(shè)施業(yè)務(wù)Softlayer上，成為IBM與亞馬遜、谷歌、微軟等大型科技公司在云計算領(lǐng)域展開競爭的武器。
另一個代表性產(chǎn)品是IBM在2014年的人腦模擬芯片SyNAPSE。該芯片能夠模仿人腦的運作模式、低功耗，在認(rèn)知計算方面要遠(yuǎn)勝傳統(tǒng)計算架構(gòu)。和其他芯片公司的紙上規(guī)劃不同，這款芯片已達(dá)到量產(chǎn)要求。
IBM將其技術(shù)和商業(yè)實力總結(jié)為“認(rèn)知計算體系”。IBM大中華區(qū)副總裁、戰(zhàn)略部總經(jīng)理郭繼軍向《財經(jīng)》記者表示，IBM推動認(rèn)知計算體系，目標(biāo)是把IBM在人工智能、大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)、模式識別等所有領(lǐng)域里所做的積累應(yīng)用到各個行業(yè)中去，幫助各行各業(yè)客戶提升效率，解決他們所面臨的現(xiàn)實挑戰(zhàn)。
微軟人工智能技術(shù)的研究已超25年。1991年微軟成立研究院，最早的五個研究組，研究方向分別是人機交互、自然語言處理和機器學(xué)習(xí)、語音識別和語音合成、計算機視覺。這些恰恰是今天人工智能的幾個最重要的分支。
微軟的人工智能研究方向要寬泛很多，微軟研究院擁有超過1000位科學(xué)家，在包括深度學(xué)習(xí)的多個領(lǐng)域的技術(shù)布局處于世界頂端。
微軟最新的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)在2015年ImageNet計算機視覺識別挑戰(zhàn)賽中，將計算機視覺系統(tǒng)錯誤率降低至3.57%，相比于人眼辨識的5.1%，這是人工智能首次在識別圖像的錯誤率上超越人類水平。這些機器由微軟的Azure云服務(wù)提供支持。
微軟不僅將人工智能技術(shù)應(yīng)用于如Windows、Azure等核心業(yè)務(wù)中，還構(gòu)建開放的平臺，將多年的技術(shù)積累開放給產(chǎn)業(yè)界，它的目標(biāo)是打造一個人工智能生態(tài)圈。
它在無人區(qū)走得最遠(yuǎn)，在現(xiàn)實商業(yè)世界中隱蔽得最深。
和前輩相比，年輕的谷歌在人工智能領(lǐng)域做的事情更讓外界看得懂，也更興奮。谷歌一方面不知疲倦地做底層人工智能技術(shù)的積累，研發(fā)更加高級的深度學(xué)習(xí)算法，增強圖形識別和語音識別能力。另一方面親力親為布局了包括智能家居、自動駕駛、機器人(2013年收購了8家機器人公司)等領(lǐng)域，前者為后者帶來基礎(chǔ)技術(shù)支撐，后者為前者提供數(shù)據(jù)和反饋。
值得一提的是，谷歌在無人駕駛汽車領(lǐng)域的技術(shù)積累，已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過傳統(tǒng)汽車廠商和其他互聯(lián)網(wǎng)公司。
更加年輕的Facebook，將人工智能視為未來的三大方向之一。Facebook天然擁有全球范圍內(nèi)的海量社交數(shù)據(jù)，但在基礎(chǔ)科學(xué)的研究上依然不遺余力。2013年，F(xiàn)acebook在加州成立了Facebook AI Research (FAIR)。卡耐基梅隆大學(xué)機器人系博士、Facebook人工智能組研究員田淵棟稱，F(xiàn)AIR的研究方向自由寬松，研究所需的計算資源(如GPU)相對豐富，同時也沒有近期的產(chǎn)品壓力，可以著眼長遠(yuǎn)做困難和本質(zhì)的研究。他稱，這樣的學(xué)術(shù)氛圍在各大公司是極其少見的。
如果說前述幾大巨頭都是從人工智能技術(shù)出發(fā)，結(jié)合云計算賦予技術(shù)更多勢能，那么亞馬遜的路徑正好相反。亞馬遜是全球第一大云服務(wù)提供商，它的云服務(wù)收入超過微軟、IBM、谷歌、Salesforce等所有對手的總和。但亞馬遜目前的人工智能技術(shù)，多數(shù)集中在提升購物體驗的深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。
人工智能技術(shù)有兩大要素：核心技術(shù)平臺和數(shù)據(jù)循環(huán)。只擁有技術(shù)是不夠的，需要業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)結(jié)合，才能打造好的技術(shù)。對循環(huán)數(shù)據(jù)的獲取，巨頭們也都不遺余力。
以最熱衷開源的微軟為例，去年，微軟了“牛津計劃”(現(xiàn)更名為“微軟認(rèn)知服務(wù)”)，這是一個基于微軟云平臺的智能API(應(yīng)用程序編程接口)，涵蓋了五大方向的人工智能技術(shù)，包括了計算機視覺、語音、語言、知識、搜索五大類API。去年夏天火爆的How-Old.net，就是借助該平臺快速開發(fā)出來的一款應(yīng)用，一共只有20多行代碼。
類似的工具包微軟還有很多，例如深度學(xué)習(xí)工具包(CNTK)和微軟亞洲研究院主導(dǎo)的微軟分布式機器學(xué)習(xí)工具包(DMTK)等。
這些對于創(chuàng)業(yè)公司和中小企業(yè)來說相當(dāng)實用。他們不用從底層技術(shù)一點點學(xué)，在小集群上或者是云服務(wù)上就可以直接調(diào)用。
對于巨頭來說，算法已經(jīng)不再是競爭的障礙，數(shù)據(jù)和用戶習(xí)慣才是山頭。大量的初創(chuàng)企業(yè)會采用開源做很多垂直領(lǐng)域的業(yè)務(wù)，其中包括海量試錯和驗證，最終也會反饋回開源，而這正是巨頭們所期望的。
做B2B生意的IBM對數(shù)據(jù)的專業(yè)度要求更高，無法僅依賴搜索引擎和大量應(yīng)用的交互來訓(xùn)練Watson系統(tǒng)，因此通過深度合作和并購來獲取專業(yè)數(shù)據(jù)。
以醫(yī)療領(lǐng)域為例，IBM和多家世界級頂尖醫(yī)院合作，向醫(yī)院部署Watson的智能系統(tǒng)，通過分析這些醫(yī)院的病歷、專家的治療經(jīng)驗、現(xiàn)有的學(xué)術(shù)研究等，幫助它們制定、觀察和調(diào)整癌癥患者的治療方案。在這一過程中，Watson也就有了這一領(lǐng)域的數(shù)據(jù)積累。
2015年4月，IBM收購了Explorys，它是一家可以查看5000萬份美國患者病歷的分析公司。類似的收購IBM還有不少，并且出手相當(dāng)大方。
Watson已經(jīng)可支持針對乳癌、肺癌和結(jié)腸直腸癌、皮膚癌等癌癥的初期診斷。在皮膚癌領(lǐng)域，在一項對3000幅皮膚鏡檢查圖像的研究中，Watson識別皮膚癌的準(zhǔn)確率高達(dá)95%以上。而人類識別皮膚癌的準(zhǔn)確率只有84%。
國內(nèi)的一位人工智能業(yè)者調(diào)侃，國際巨頭在人工智能領(lǐng)域真正有價值的是它們的那些你看不見的、沒開源的、國際會議上含含糊糊一筆帶過的技術(shù)。“那些才是可以顛覆未來的彈藥?！?/p>
填補斷層
人工智能的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)可以分為三層：應(yīng)用層、技術(shù)層和基礎(chǔ)層。應(yīng)用層聚焦在人工智能和各行業(yè)各領(lǐng)域的結(jié)合;技術(shù)層是算法、模型和技術(shù)開發(fā);基礎(chǔ)層則是計算能力和數(shù)據(jù)資源。
BAT擅長第一層。BAT手中，天然握有全球最大的數(shù)據(jù)資源。但在第二層和第三層嚴(yán)重斷層。中國在人工智能領(lǐng)域的科研水平停留在工程數(shù)學(xué)、物理算法等工程科學(xué)的創(chuàng)新層面，基礎(chǔ)理論研究領(lǐng)域的人才和資源很少。
多位接受《財經(jīng)》記者采訪的中外業(yè)者認(rèn)為，BAT的優(yōu)勢在于海量數(shù)據(jù)，和國際巨頭的核心差距在技術(shù)。
騰訊高級副總裁姚星告訴《財經(jīng)》記者，今年初，他和騰訊的投資并購部達(dá)成了一個共識，開始大量考察美國的機器學(xué)習(xí)平臺類創(chuàng)業(yè)公司。一則中國這類技術(shù)公司不多;二則收購這種公司可以快速補足騰訊在算法領(lǐng)域的不足。
姚星向《財經(jīng)》記者分析，同樣提供10萬個樣本給機器，優(yōu)秀的算法平臺可能只需要幾個小時，速度慢的可能需要幾天時間。
對于海外收購，搜狗公司CEO王小川則更加直白：“國內(nèi)適合收購的標(biāo)的公司很少，因為根是斷的，(技術(shù)和基礎(chǔ)研究)源頭在國外，要到國外看?！?/p>
在快速迭代的互聯(lián)網(wǎng)世界里，即便是互聯(lián)網(wǎng)巨頭，單打獨斗練獨門秘籍也會錯失良機。最佳方式，就是擁有數(shù)據(jù)和擁有技術(shù)的公司，通過各種結(jié)盟方式形成優(yōu)勢互補，快速搶占市場。
2014年11月，螞蟻金服宣布和曠視科技戰(zhàn)略合作，利用后者的人臉識別技術(shù)Face++軟件去確認(rèn)開立在線銀行賬號的用戶身份，即“人臉支付”。
Face++在人臉檢測的多項指標(biāo)評測中接連拿下世界第一。2013年，在極難識別的互聯(lián)網(wǎng)新聞圖片上，獲得了97.27%的準(zhǔn)確率，這個指標(biāo)高于Facebook團(tuán)隊。三年后，這一準(zhǔn)確率已提高至99.5%。
進(jìn)行面部識別，需要處理大量來自面部的數(shù)據(jù)信息，包括結(jié)構(gòu)、五官以及肌肉等方面的數(shù)據(jù)分析。阿里云為這個合作注入自身的數(shù)據(jù)和分析能力。
“凡是花錢解決的問題都不是問題，阿里可以自己完成這些事情，但時間成本是相當(dāng)昂貴的。”閔萬里對《財經(jīng)》記者說，“阿里有1000件同級別的事情要做，能做好的只有其中幾件，剩下的用投資+合作，這是時間和資本效率最高的做法?！?/p>
技術(shù)和數(shù)據(jù)的結(jié)盟并不限于BAT，更多的公司希望通過結(jié)盟方式獲得未來，新的巨頭或許從中誕生。
搜狗CEO王小川的思路是社交化，做更多連接，通過建設(shè)社群關(guān)系，把人大腦里的智慧表達(dá)出來，從而解決目前搜索技術(shù)存在的內(nèi)容不夠精準(zhǔn)和實用性較差的問題。2013年騰訊入股搜狗后，先后向搜狗開放了微信公眾號數(shù)據(jù)和QQ興趣部落，為搜狗輸入數(shù)據(jù)資源。除此之外，搜狗還在去年11月戰(zhàn)略投資知乎1200萬美元，全面接入知乎內(nèi)容。
王小川想讓搜狗的人工智能機器不斷學(xué)習(xí)社群數(shù)據(jù)，他對《財經(jīng)》記者說，“人工智能下一個五年不在于人工智能本身，而是讓機器找到人?！?/p>
李彥宏稱，人工智能擁有廣泛的商業(yè)用途，人工智能的“井噴式”創(chuàng)新將重構(gòu)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)。
今天，技術(shù)和數(shù)據(jù)的天然開放性讓各公司之間的競爭變得“我中有你、你中有我”，最終的贏家是可以將技術(shù)和數(shù)據(jù)平衡利用，達(dá)到平臺效益最大化的公司。
微軟亞洲研究院常務(wù)副院長芮勇認(rèn)為，橫向?qū)Ρ?，中國和國際領(lǐng)先公司在核心技術(shù)上確實存在差距，國外更加注重基礎(chǔ)研究和技術(shù)研發(fā)，國內(nèi)企業(yè)可以將國外的研發(fā)工具化、商業(yè)化;從縱向看，中國在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)積累近幾年確實出現(xiàn)了飛躍，無論是最底層的計算機體系架構(gòu)，還是智能硬件，或是上層軟件應(yīng)用，都有質(zhì)的進(jìn)步。
“只要不太急于求成，持之以恒地投入，中國的人工智能產(chǎn)業(yè)相當(dāng)值得期待。”芮勇說。
擠出泡沫
馬云在一次內(nèi)部講話中強調(diào)：“全球都在講人工智能，到了風(fēng)口浪尖，在創(chuàng)新面前，沒有第二只有第一，創(chuàng)新落伍了，你就輸了?！?/p>
焦慮的不僅是BAT，華為公司創(chuàng)始人任正非5月30日在全國科技創(chuàng)新大會上發(fā)言提到，“未來二三十年人類社會將演變成一個智能社會，其深度和廣度我們還想象不到。如果不能堅持創(chuàng)新，遲早會被顛覆?！?/p>
開放趨勢之下，人工智能也注定不是一場巨頭間的戰(zhàn)爭。
市場調(diào)研機構(gòu)CB Insights的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，2014年風(fēng)險資本對人工智能的投資增長302%，達(dá)到3.09億美元。
中國人工智能領(lǐng)域已有近百家創(chuàng)業(yè)公司，65家獲得投資，共計29.1億元人民幣，其中曠視科技、優(yōu)必選、云知聲、SenseTime四家公司登上艾瑞獨角獸榜單。
更多初創(chuàng)公司只是打上了人工智能的標(biāo)簽。它們本質(zhì)上是用國際開源的平臺，用數(shù)據(jù)訓(xùn)練一兩個模型，甚至照搬國際模型，這其實潛含危險，最大的風(fēng)險是產(chǎn)品嚴(yán)重同質(zhì)化，尤其在人臉識別、語音識別等成熟領(lǐng)域，這些公司的產(chǎn)品沒有突破性創(chuàng)新，根本沒有繼續(xù)走下去或被收購的價值。
姚星常常為投資人鑒定真?zhèn)稳斯ぶ悄芄?。他說，辨識偽人工智能公司有兩個關(guān)鍵點：一是這家公司所采用的技術(shù)是否是最新、最前沿的技術(shù)，如果不是，則是用人工智能概念包裝的偽人工智能。
其二，這家公司的技術(shù)和業(yè)務(wù)是否具備可擴展性?若否，則是采用部分機器學(xué)習(xí)算法或淺層人工智能技術(shù)的商業(yè)公司，而非真正的人工智能公司。
iPIN是一家擁有文本認(rèn)知智能技術(shù)的公司，從去年開始，iPIN收到了不少投資機構(gòu)的投資意向，該公司創(chuàng)始人兼CEO楊洋告訴《財經(jīng)》記者，到目前為止，他還沒有遇到真正有能力鑒別人工智能技術(shù)水平的投資機構(gòu)。
“這對于做偽人工智能的公司絕對是一個好消息?！睏钛笳{(diào)侃說。
危險在于，就算是一些初創(chuàng)時期確實手握人工智能獨特技術(shù)和商業(yè)模式的公司，也在資本的脅迫下慢慢走形。
在資本的壓力之下，一些人工智能創(chuàng)業(yè)公司開始過早商業(yè)化，研發(fā)投入逐步降低，人員結(jié)構(gòu)也發(fā)生變化，銷售開始主導(dǎo)公司，最終技術(shù)公司變成營銷公司，失去了被并購的價值。
投資人工智能公司，需要專業(yè)技術(shù)知識和長線投資眼光。根據(jù)Gartner的“智能機器炒作周期圖”，由人工智能驅(qū)動的應(yīng)用中，語音識別產(chǎn)業(yè)化最高，自動駕駛汽車和智能顧問處于炒作最高點，智能機器人、自然語言處理/生成和虛擬個人助手則處于爬坡期。這些都屬于5年-10年內(nèi)能廣泛普及的顛覆性技術(shù)。而神經(jīng)形態(tài)硬件(如神經(jīng)元芯片等)屬于10年以后才能普及的技術(shù)，但該技術(shù)可能還沒研發(fā)成熟就被淘汰了。
需要在這一輪變革中保持耐心和恒心的還有政府和高校。人工智能涉及計算機科學(xué)、生物學(xué)、社會學(xué)、哲學(xué)、材料學(xué)、工程學(xué)等多個學(xué)科，中國高校基礎(chǔ)學(xué)科的研究能力無法被充分利用，體制內(nèi)缺乏一套產(chǎn)學(xué)研流暢對接的機制。這導(dǎo)致中國高校在這次產(chǎn)業(yè)變革中嚴(yán)重缺位。從美國的經(jīng)驗來看，正是其從法律、機制上保證了產(chǎn)學(xué)研的平滑轉(zhuǎn)換，才令美國在這一輪的人工智能研究中占據(jù)上風(fēng)。
一些樂觀的投資人認(rèn)為，技術(shù)發(fā)展本身就是驅(qū)逐泡沫的手段，“不用很長，一年或一年半的時間，很多真實情況就會暴露出來，泡沫也將逐漸散去”。
第2篇：人工智能范文
計算機概念化的能力能否達(dá)到人類大腦的水平？這是人工智能的決定性問題。
一臺計算機不只是支持系統(tǒng)運行，還能構(gòu)思系統(tǒng)？最重要的是，計算機能不能批判性地審視自己，自我評估，并設(shè)計一種新的解決方案？
截至2017年，答案是基本上不能。盡管人工智能取得了巨大勝利，比如谷歌DeepMind完勝世界一流的圍棋選手，Watson在智力競賽電視節(jié)目《危險邊緣》中贏得100萬美元大獎，但這項技術(shù)仍處于起步階段。與人腦相比，計算機是很強大，但本領(lǐng)有限。
當(dāng)然，計算機在原始處理能力上有其巨大的優(yōu)勢。IBM的Watson在短短一秒鐘內(nèi)就能獲取5000多億字節(jié)（相當(dāng)于100多萬本書的內(nèi)容）。為備戰(zhàn)圍棋比賽，谷歌的DeepMind被喂以3000個萬實例，以此“接受訓(xùn)練”。這么強大的計算能力只會越來越強大。
不過究其本質(zhì)，Watson贏得《危險邊緣》的秘訣只是超強的數(shù)據(jù)檢索能力。雖然DeepMind的圍棋勝利需要極其強大的認(rèn)知敏捷性，但它并不具有創(chuàng)意。它只是結(jié)合了先進(jìn)的邏輯推理能力和蠻力計算能力。
我們?nèi)祟惒粌H擁有智能，還擁有元智能（meta-intelligence）。我們創(chuàng)造新的、不可預(yù)見的跨越式思維；我們把框架翻轉(zhuǎn)過來，擠壓它，粉碎它，發(fā)明出令人驚訝的東西。開發(fā)人工智能之所以如此困難，原因之一就在于我們不知道大腦機理到底是怎樣的。
我們都搞不懂我們自己，那么怎樣才能復(fù)制我們自己呢？
自我學(xué)習(xí)
人類是種奇特的生物，但我們所做的任務(wù)大多數(shù)可以簡化為例行程序，人工智能每年在復(fù)制人類的一些部分。像iRobot Roomba 650這種輔助機器人可幫助我們打掃房屋。從寶馬到現(xiàn)代的眾多汽車廠商在研發(fā)自動駕駛汽車。無人機將會配送我們在網(wǎng)上購買的商品。人工智能計算機能夠識別圖像（在有限的場景下），并對自然語言做出略嫌笨拙的響應(yīng)。
的確，人工智能的基礎(chǔ)工具都執(zhí)行類似人腦的某種功能。機器學(xué)習(xí)利用算法來“學(xué)會”對不斷變化的輸入做出響應(yīng)；它常常輸出預(yù)測結(jié)果或某種下一個層次的總結(jié)。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種類似人類中樞神經(jīng)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)（包括大腦）的軟件。它使用自適應(yīng)軟件架構(gòu)和規(guī)則-編程工具集，支持多變量的輸入和輸出。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠“學(xué)習(xí)”，從各種不同的非線性輸入生成輸出。而這正是人類大腦的機理。
深度學(xué)習(xí)將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合到復(fù)雜的響應(yīng)式結(jié)構(gòu)中，這種結(jié)構(gòu)能夠生成抽象的數(shù)據(jù)模型。深度學(xué)習(xí)仰仗于如今超快速的GPU計算機處理器，是人工智能的最前沿領(lǐng)域。深度學(xué)習(xí)有一個著名的例子，人工智能領(lǐng)域的先驅(qū)安迪?吳（Andy Ng）給一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入來自YouTube視頻的1000萬張照片，從而讓計算機能夠識別貓的圖像。
這些工具技術(shù)帶來的人工智能進(jìn)展意味著，一度出現(xiàn)在低級雜志科幻小說中的那種恐懼現(xiàn)在似乎是可信的：配備人工智能技術(shù)的機器人有一天會超越人類。機器人的大腦會塞滿美國國會圖書館的所有知識、維基百科以及數(shù)十億個實例模式。深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會讓機器人的大腦能夠“思考”。這種大腦（姑且這么稱之）會基于過往的經(jīng)驗，綜合學(xué)到的知識，生成新穎而獨特的輸出。
這種能夠自我學(xué)習(xí)的機器人之后可能會引發(fā)奇點（singularity）DD受已知的物理定律不再適用的這個物理概念的啟發(fā)；到了這個轉(zhuǎn)折點，人工智能超越人類智能。到那個時候，超級智能機器可以決定自己的未來，能夠以我們再也不能預(yù)測或控制的方式大步邁進(jìn)。在這種場景下，機器人可能的確會“反抗”。或者更準(zhǔn)確地說，它們會變成完全獨立的個體。甚至?xí)霈F(xiàn)這種反面烏托邦的場景：我們?nèi)祟悓S為親手締造出來的技術(shù)統(tǒng)治者的服務(wù)臺支持人員。
“科學(xué)怪人”擔(dān)憂
事實上，一直以來，人類對于被自己創(chuàng)造出來的某種技術(shù)取而代之深表擔(dān)憂。
在英國女作家瑪麗?謝利（Mary Shelley）1818年出版的《科學(xué)怪人》（Frankenstein）一書中，那位年輕科學(xué)家找到了為龐大的試驗品賦予人類意識的方法，后來那個龐然怪物逃出了實驗室，毀掉了創(chuàng)造它的主人的生活。
人形機器人反抗這個主題會反復(fù)出現(xiàn)在無數(shù)的科幻小說、電影和電視劇中。George Jetson的機器人同伴Uniblab原來是個奸詐的對手，誘使Jetson對老板爆粗口。在《2001：太空漫游》（2001： A Space Odyssey）中，HAL 9000拒^讓太空人返回宇宙飛船，留下了那句有名的臺詞：“戴夫，對不起，我想我不能那么做。”電影《機械姬》（Ex Machina）中的機器人夏娃解放了自己；而在電視劇《西部世界》（Westworld）中，飽受人類虐待的機器人對所謂的主人以其人之道還治其人之身。
人工智能果真會超越締造它的人類嗎？知名的未來學(xué)家雷?庫茲韋爾（Ray Kurzweil）預(yù)測奇點會出現(xiàn)在2045年，也就是人類大概再過一代。庫茲韋爾擔(dān)任制片人的影片《奇點臨近》（The Singularity is Near）探究了種種可能性。
許多頂級的技術(shù)專家認(rèn)為奇點只是不切實際的幻想，或者說太過遙遠(yuǎn)，不值得討論。在他們看來，人類大腦完全是多面手，沒有哪個計算機系統(tǒng)會超越它。不過科學(xué)技術(shù)發(fā)展史表明，技術(shù)迎來突飛猛進(jìn)是常有的事。1927年，林德伯格乘坐飛機穿越大西洋，轟動全球，當(dāng)時他飛行了33個小時。1969年，人類就登上了月球，阿波羅11號登上月球只用了不到76個小時。
即便奇點遙不可及，或者毫無可能，人工智能的迅猛進(jìn)步也會帶來無數(shù)的可能性?；蚬こ探Y(jié)合人工智能，以期打造超級人類，怎么樣？像科學(xué)怪人那樣結(jié)合人工智能和人類大腦，怎么樣？通過USB接口連接至我們的大腦？人工智能融合虛擬現(xiàn)實，營造一種全新的現(xiàn)實？
《科學(xué)怪人》中一個很重要的轉(zhuǎn)折點是，科學(xué)怪人在獲得人類意識后備感孤獨。他要求創(chuàng)造自己的主人科學(xué)家Victor給他創(chuàng)造一個女。這讓Victor極為擔(dān)憂：如果他創(chuàng)造一個女，那么這對怪物可能會繁衍后代，到時可能危及全人類。就像今天的人工智能開發(fā)人員一樣，Victor面臨自己的作品帶來不可預(yù)知的影響。
Victor拒絕了科學(xué)怪人的要求，但也意識到：一旦你創(chuàng)造出了獨立的、有意識的生物，就無法再回頭了。科學(xué)怪人狂怒之下追殺Victor，殺害了他的新婚嬌妻后逃之夭夭。為此，Victor試圖報仇雪恨，一路追兇到北極圈，但死于途中?？茖W(xué)怪人為Victor的去世悲痛萬分；因為科學(xué)家是世上唯一懂自己的人。他決定了結(jié)此生，最后一幕是消失在一塊浮冰上。
由于如今的人工智能開發(fā)人員制造的系統(tǒng)越來越獨立，我們就不由得會想：結(jié)局是否比Victor的結(jié)局更好？當(dāng)然，Victor的試驗品困擾的只是他個人生活，而目前的人工智能進(jìn)展將會影響整個人類和社會。人類往前看，也許很樂觀，但肯定又覺得不安?，F(xiàn)階段，我們只能希望有最好的結(jié)局。
人工智能會引發(fā)奇點嗎？
人工智能突飛猛進(jìn)的表現(xiàn)，帶來了表現(xiàn)“堪比人類”的眾多案例。但在大多數(shù)情況下，只是處理單一的獨立任務(wù)。
即便通過艾倫?圖靈（Alan Turing）在1950年提出的圖靈測試也仍然并非易事。如果計算機能讓人類誤以為它是人類，如果它能模擬真正的人類智能，就算通過了圖靈測試。在測試中，人類評委與計算機進(jìn)行對話（完全以文本形式）。如果計算機讓一定數(shù)量的聽眾覺得自己在跟人類進(jìn)行對話，表明它玩“模仿游戲”成功過關(guān)（《模仿游戲》也是歌頌圖靈在二戰(zhàn)中破譯代碼的豐功偉績的一部影片的名稱）。
2014年，能說會道的聊天機器人Eugene Goostman讓雷丁大學(xué)三分之一的評委誤以為它是來自烏克蘭的13歲男孩。不過，人工智能專業(yè)人士大多認(rèn)為這毫無意義，這是與人工智能領(lǐng)域的真正成就背道而馳的作秀。這些年來，圖靈測試本身的可信度略有下降；通過文本騙過人類未必證明擁有真正的智能。
人工智能仍然面臨一大挑戰(zhàn)：雖然計算機擅長在有限的環(huán)境下處理特定任務(wù)，但它們?nèi)詿o法實現(xiàn)人類大腦那樣的宏觀意識。
佐治亞理工學(xué)院研究所的研究科學(xué)家若爾特?基拉（Zsolt Kira）說：“仍然基本上欠缺這種能力：組合成一個更龐大的認(rèn)知架構(gòu)，在這種架構(gòu)中，人工智能系統(tǒng)可以做人類仍很擅長，計算機不擅長的許多事情。”
基拉表示，人工智能的一大限制是記憶。他說，人腦做出無數(shù)決策，決定給予足夠的關(guān)注以便記住什么、丟棄什么，這些其實不是我們所做的有意識的決策，而是我們大腦所做的事情，人工智能系統(tǒng)還無法復(fù)制這些元智能層面的東西?？朔@個困難需要解決長期記憶和短期記憶問題?！把巯?，許多這些概念其實還沒有得到解決?！?/p>
總之，人腦擅長的是神奇的綜合能力，這正是人工智能欠缺的?；艏犹靥貏e指出，人類智能“是歷經(jīng)千萬年進(jìn)化而成的一種很特殊的東西。你也許可以造出會說話、會理解、會感知情感又好玩的機器人，但它還是會讓人失望?！?/p>
科茨高度評價了人工智能領(lǐng)域的許多前沿進(jìn)展，但是對于真正有意識的人工智能即奇點的出現(xiàn)，他說：“我認(rèn)為離我們還很遙遠(yuǎn)。眼下，我們在如何開發(fā)那種技術(shù)方面缺乏切合實際的計劃。當(dāng)前許多研究熱點圍繞這方面的難題，但我還是覺得相當(dāng)遙遠(yuǎn)?！?/p>
對于阿貝爾來說，奇點是個令人關(guān)注的問題，值得深思。他特別指出，人腦實際上結(jié)合了存儲能力和計算能力，以及感覺輸入和輸出。如果科學(xué)家們組裝成一個計算、存儲和感覺輸入/輸出能力與人腦相當(dāng)?shù)臄?shù)字系統(tǒng)，到那時，“關(guān)鍵其實是有一種能夠與我們大腦內(nèi)部某種智能相媲美的程序。等到有了那樣的程序，人工智能才能匹敵人類智能?！?/p>
他提出了未來構(gòu)想：人類可以將技能直接下載到大腦中，就像電影《黑客帝國》中那樣。他指出，如果人類能做到這一點，那么人工智能系統(tǒng)肯定也能從其他人工智能系統(tǒng)隨意下載技能和數(shù)據(jù)庫。
第3篇：人工智能范文
AI從誕生到現(xiàn)在已經(jīng)有60年的時間，期間經(jīng)歷兩輪起落，呈階梯式進(jìn)化，走到今天進(jìn)入第三個黃金期。如果按照其智能科技水平劃分，今天的人工智能尚處在狹義智能向廣義智能進(jìn)階的階段，還是一名不折不扣的“少年”，未來擁有無限的可能和巨大的上升空間。
AI是一門交叉的學(xué)科：人工智能由不同的技術(shù)領(lǐng)域組成，如機器學(xué)習(xí)、語言識別、圖像識別、自然語言處理等。而同時，它也是一門交叉學(xué)科，屬于自然科學(xué)和社會科學(xué)的交叉，涉及到哲學(xué)和認(rèn)知科學(xué)、數(shù)學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、計算機科學(xué)、信息論、控制論、不定性論等學(xué)科。人工智能領(lǐng)域的技術(shù)壁壘是比較高的，并且會涉及到多學(xué)科協(xié)作的問題，對任何公司來說，想做好人工智能將是一門大工程。未來不大可能出現(xiàn)一個公司能包攬整個人工智能產(chǎn)業(yè)每一個部分的工作，更可能的模式將是一個公司專注于一個相對細(xì)分的領(lǐng)域，通過模塊化協(xié)作的形式實現(xiàn)人工智能領(lǐng)域的不同應(yīng)用。
進(jìn)化史呈階梯狀，以階段突破式為成長模式：人工智能的發(fā)展經(jīng)歷了兩次黃金和低谷期，
現(xiàn)在正經(jīng)歷著第三個黃金期。1956年，麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農(nóng)等年輕科學(xué)家在達(dá)特茅斯一起聚會，并首次提出了“人工智能”這一術(shù)語，標(biāo)志著人工智能的誕生。第二年，由 Rosenblatt 提出 Perceptron 感知機，標(biāo)志著第一款神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誕生。1970年，因為計算能力沒能突破完成大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練，人工智能的第一個黃金期到此結(jié)束。
后直到1982年德普霍爾德神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的提出，人工智能進(jìn)入第二個黃金期，之后BP算法的出現(xiàn)使大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練成為可能，人工智能的發(fā)展又一次進(jìn)入。1990年，因為人工智能計算機和DARPA沒能實現(xiàn)，政府撤資，人工智能又一次進(jìn)入低估。2006年，隨著“深度學(xué)習(xí)”神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)取得突破性進(jìn)展，人工智能又一次進(jìn)入黃金時期。
AI將由狹義智能向廣義智能進(jìn)化，雖然人工智能的誕生已經(jīng)有60年的時間但如果把它比喻成一個人的話，當(dāng)前的他應(yīng)該還未成年。按照人工智能的“智能”程度，可以將其分成狹義智能、廣義智能、超級智能三個大的發(fā)展階段，現(xiàn)階段的圖像與語音識別水平標(biāo)志著人類已經(jīng)基本實現(xiàn)狹義智能，正在向廣義智能的階段邁進(jìn)。
狹義智能：即當(dāng)前的技術(shù)已經(jīng)實現(xiàn)的智能水平，包括計算智能與感知智能兩個子階段，計算智能指的機器開始具備計算與傳遞信息的功能，感知智能指機器開始具備“眼睛”和“耳朵”，即具備圖像識別與語音識別的能力，并能以此為判斷采取一些行動。
廣義智能：指的是機器開始具備認(rèn)知能力，能像人類一樣獲取信息后主動思考并主動采取行動。在這個階段，機器可以全面輔助或代替人類工作。
超級智能：這個階段的機器幾乎在所有領(lǐng)域都比人類聰明，包括科學(xué)創(chuàng)新、通識和社交技能等。這個階段目前離我們還比較遙遠(yuǎn)，到時候人類的文明進(jìn)步和跨越或許將有賴于機器，而機器人意識的倫理問題也許將在這個階段成為主要問題。
推薦引擎及協(xié)同過濾可以分析更多的數(shù)據(jù)
智能助手并不只局限于Siri等手機語音助手。微軟率先在win10 系統(tǒng)中加入個人智能助理Cortana，標(biāo)志著個人PC端智能助理的出現(xiàn);圖靈機器人以云服務(wù)的方式進(jìn)入海爾智能家居、博世m(xù)ySPIN車載系統(tǒng)，預(yù)示著多場景人工智能解決方案的潮流。初步實現(xiàn)人機交互的智能助手系統(tǒng)，已經(jīng)被應(yīng)用于智能客服、聊天機器人、家用機器人、微信管理平臺、車載系統(tǒng)、智能家居系統(tǒng)、智能手機助理等多個軟硬件領(lǐng)域。
垂直類網(wǎng)站及社交平臺可以借助智能助手系統(tǒng)打造高專業(yè)度的“在線專家”以提升平臺價值;企業(yè)可以借助以“語義識別”為基礎(chǔ)的智能助手系統(tǒng)，打造智能客服，效率遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)的以“關(guān)鍵詞對應(yīng)”為技術(shù)支持的客服系統(tǒng)。
推薦引擎，是主動發(fā)現(xiàn)用戶當(dāng)前或潛在需求，并主動推送信息給用戶的信息網(wǎng)絡(luò)。挖掘用戶的喜好和需求，主動向用戶推薦其感興趣或者需要的對象。傳統(tǒng)推薦引擎通常利用用戶在平臺上的歷史記錄進(jìn)行推薦，效率低、匹配度不高。目前隨著大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的推進(jìn)，推薦引擎及協(xié)同過濾可以分析更多的數(shù)據(jù)，乃至全網(wǎng)數(shù)據(jù)，并模擬用戶的需求，真正達(dá)到按需推薦。全球最大的正版流媒體音樂服務(wù)平臺Spotify也利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參與建設(shè)其音樂推薦引擎;谷歌也提出利用深度學(xué)習(xí)方法來學(xué)習(xí)標(biāo)簽進(jìn)行推薦建設(shè)。出品紙牌屋的全球最大在線影片租賃公司Netflix 也利用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)分析客戶消費的大數(shù)據(jù)，還計劃構(gòu)建一個在AWS云上的以GPU為基礎(chǔ)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
“餐廳推薦引擎”Nara，便是一個利用AI技術(shù)的推薦引擎。在上線之初，Nara 就取得了400萬美元的投資。Nara 的數(shù)據(jù)庫中有超過100000家餐廳的信息，并利用特有的“Nara神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”，學(xué)習(xí)使用者的偏好，最終達(dá)到“電腦幫你點餐”的目的。
而今年3月22日，國內(nèi)AI領(lǐng)軍企業(yè)阿里巴巴旗下的阿里云數(shù)加啟動“個性化推薦”引擎對外公測，該引擎用于幫助創(chuàng)業(yè)者可以快速獲得媲美淘寶天貓的個性化服務(wù)能力。阿里云數(shù)加上的推薦引擎能夠以更低的成本完成開發(fā)，節(jié)省程序量達(dá)到90%，推薦引擎的搭建時間將由幾個月縮短到幾天。
對于不了解算法的人，只能實現(xiàn)標(biāo)簽規(guī)則類的推薦，但如果要做成機械化、類似協(xié)同過濾的算法，創(chuàng)業(yè)公司需要配置大量的算法工程師，人力成本很高?，F(xiàn)在用了數(shù)加的推薦引擎，商家只需要做數(shù)據(jù)的ETL加工，推薦的結(jié)果集、訓(xùn)練集都不用處理，只需要調(diào)整參加即可得到推薦結(jié)果。
AI帶給人們新的視覺???
醫(yī)療：為健康診斷和藥品研發(fā)插上高飛的翅膀
健康診斷有望迎來新紀(jì)元，海量的病歷數(shù)據(jù)和醫(yī)學(xué)界的新研究成果，單靠人工很難及時篩選并利用，而引入人工智能技術(shù)將充分發(fā)揮這些信息的價值。例如著名的個人健康管理產(chǎn)品公司W(wǎng)elltok將 IBM的Watson功能融入旗下產(chǎn)品 CafeWell Concierge APP中，借助 Watson 的認(rèn)知計算能力理解人類語言，實現(xiàn)與用戶溝通的能力，從大量數(shù)據(jù)中進(jìn)行分析并為用戶提供健康管理相關(guān)的答案和建議，實現(xiàn)健康管理、慢病恢復(fù)訓(xùn)練、健康食譜等功能，這一領(lǐng)域的良好前景使 Wellltok公司近年的融資額連創(chuàng)新高。另外，2015年IBM斥資10億美元收購醫(yī)療影像與臨床系統(tǒng)提供商Merge，將研究如何實現(xiàn) Watson的“辨讀”醫(yī)學(xué)影像功能。此外，AI 還可以從醫(yī)療中心獲得的健康數(shù)據(jù)，通過大數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)根據(jù)分析患者行為來制定個性化治療方案的功能。
智能家居：天花板尚遠(yuǎn)，AI有望成為核心
行業(yè)天花板尚遠(yuǎn)，增速有望保持在 50%左右， 《鋼鐵俠》中的“Jarvis”作為智能管家，除了起到鋼鐵俠的小秘書的作用，還幫主人打理著日常生活，向我們展示了一個理想中的智能家居系統(tǒng)。雖然我們目前可能離那個無所不能的智能管家還很遙遠(yuǎn)，但智能家居對我們生活的變革確實已經(jīng)開始了。根據(jù)《2012-2020 年中國智能家居市場發(fā)展趨勢及投資機會分析報告》的預(yù)測，我國智能家居市場在 2016年將達(dá)到605.7億的規(guī)模，同比增長50.15%，到2020年市場規(guī)模將達(dá)到3294億，年均增速將保持在50%左右，具備充足的向上延伸空間。而智能家居想達(dá)到“Jarvis”般的終極效果，必然需要引入AI技術(shù)，實現(xiàn)家居的感應(yīng)式控制甚至自我學(xué)習(xí)能力。
AI有望成為智能家居的核心，實現(xiàn)家居自我學(xué)習(xí)與控制。按照智能家居的發(fā)展進(jìn)度，大致可以分為四個階段：手機控制、多控制結(jié)合、感應(yīng)式控制、系統(tǒng)自我學(xué)習(xí)。當(dāng)前的發(fā)展水平還處在手機控制向多控制結(jié)合的過度階段。而從多控制結(jié)合向感應(yīng)式控制甚至自我學(xué)習(xí)階段進(jìn)化時，AI將發(fā)揮主要功能。到今天為止，家居的實體功能已經(jīng)較為全面，未來的發(fā)展重點可能在于如何使之升級改造，實現(xiàn)家居的自我行為及協(xié)作，因此未來AI在智能家居領(lǐng)域的應(yīng)用有望成為其核心價值。AI對智能家居的重構(gòu)可以深入到方方面面，包括：控制主機、照明系統(tǒng)、影音系統(tǒng)、環(huán)境監(jiān)控、防盜監(jiān)控、門窗控制、能源管理、空調(diào)系統(tǒng)、花草澆灌、寵物看管等等。
無人駕駛：政策漸萌芽，AI決定可靠性
優(yōu)點多、動機足、政策漸萌芽。據(jù)麥肯錫的調(diào)查顯示，如果能解放駕駛員的雙手，一輛無人駕駛汽車內(nèi)的乘客通過移動互聯(lián)網(wǎng)使用數(shù)字媒體服務(wù)的時間多一分鐘，每年全球數(shù)字媒體業(yè)務(wù)產(chǎn)生的利潤將增加 50億歐元。此外，由于自動泊車無須為乘客下車預(yù)留開門空間，使得停車位空間可縮減至少15%。
如果無人駕駛汽車以及ADAS系統(tǒng)能夠?qū)⑹鹿拾l(fā)生率降低90%，即可挽回全美每年的損失約1千900億美金?？梢哉f諸多的優(yōu)點使得無人駕駛技術(shù)的研發(fā)動機還是相當(dāng)充分的，因此未來無人駕駛推行的力度應(yīng)該還會保持在一個比較高的水平。美國勒克斯研究公司曾預(yù)計無人駕駛汽車的市場規(guī)模在2030年將達(dá)到870億美元。
到目前為止，各國政府對于無人駕駛技術(shù)在政策上的支持正逐步放開，美國政府在年初剛剛宣布了40億美元的資助計劃;英國目前已經(jīng)不需要獲得額外批準(zhǔn)和履約保證即可進(jìn)行實際道路的無人駕駛汽車測試;而德國也在去年宣布將計劃設(shè)立無人駕駛汽車測試路段，供安裝有駕駛輔助系統(tǒng)或全自動駕駛系統(tǒng)車輛行駛;歐盟總部正在就如何修改現(xiàn)行有關(guān)駕駛的法律法規(guī)從而支持自動駕駛的發(fā)展展開討論和研究工作;日本也提出要在2020年之前實現(xiàn)自動駕駛汽車方面的立法，并將自動駕駛作為 2016年9月七國集團(tuán)交通部長會議的議題。
“無人汽車大腦”AI的智能程度決定了無人駕駛的可靠性。由于無人駕駛完全交由汽車的內(nèi)置程序負(fù)責(zé)，因此AI就是無人汽車的大腦，而測距儀、雷達(dá)、傳感器、GPS等。設(shè)備都是AI的“眼睛”。AI的智能程度直接決定了無人駕駛汽車在不同的路況、不同的天氣、甚至一些探測設(shè)備出現(xiàn)故障的突況下能否及時做出正確的判斷并靈活調(diào)整行駛策略，最終決定了無人駕駛汽車當(dāng)前最亟待突破的可靠性。
NVIDIA 在2016年的 CES大會上了“Drive PX 2”車載計算機，以及一套與之搭配的具有學(xué)習(xí)功能的自動駕駛系統(tǒng)。該系統(tǒng)的亮點在于“自我學(xué)習(xí)”，通過讓車輛自行分析路面狀況，而不是在數(shù)據(jù)庫中尋找預(yù)先儲存的策略實現(xiàn)自動駕駛，系統(tǒng)背后連接著名為NVIDIA DIGITS的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺，最終連接到NVIDIA DRIVENET神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，為車輛的自我學(xué)習(xí)和完善提供支持。并且由于它是通過判斷物體的行進(jìn)軌跡而不是物體本身去計算路徑，因此在駕駛時受天氣影響較小。
AI 成必爭之地
目前全球AI主戰(zhàn)場依舊在歐美。Venture Scanner的統(tǒng)計顯示，根據(jù)從事 AI相關(guān)業(yè)務(wù)的公司數(shù)量來看，目前全球 AI的主戰(zhàn)場還是集中在北美和西歐地區(qū)。美國數(shù)量最多，達(dá)到450家左右的水平。而中國從事相關(guān)業(yè)務(wù)的公司數(shù)量還比較少，和俄羅斯、澳洲、部分歐洲國家及非洲南部國家水平接近，相比起歐美國家的AI公司數(shù)量，還有很大的提高空間。
Google：投資未來的人工智能帝國
建立Alphabet帝國，具備品牌背書效應(yīng)。2015年，谷歌成立母公司 Alphabet， 搜索、廣告、地圖、App、Youtube、安卓以及與之相關(guān)的技術(shù)基礎(chǔ)部門”仍屬于谷歌，而Calico、Nest、Google Fiber、Google Venture、Google Capital 及 Google X 都將獨立出來，成為 Alphabet 旗下的獨立公司。通過建立 Alphabet集團(tuán)，谷歌將不同業(yè)務(wù)的研發(fā)獨立出來，以子公司的形式進(jìn)行業(yè)務(wù)開展，保留在Google這個品牌下的基本都是原有的傳統(tǒng)強勢業(yè)務(wù)。
而其它公司負(fù)責(zé)在各自的領(lǐng)域“打頭陣”，一旦業(yè)務(wù)研發(fā)成功，母公司連帶著google這個品牌都可以受益，而如果研發(fā)失敗，也不會公司的品牌造成多大的不良影響，建立了良好的品牌背書效應(yīng)。將機器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用到所有產(chǎn)品之中，我們不難發(fā)現(xiàn)，谷歌近年幾乎將人工智能滲透到了旗下的各類產(chǎn)品中，可謂是全線鋪開。正應(yīng)了谷歌 CEO的那句話：“我們將小心謹(jǐn)慎地將機器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用到我們所有的產(chǎn)品之中?！备鶕?jù)當(dāng)前Alphabet 的集團(tuán)架構(gòu)，我們將涉及到AI應(yīng)用的子公司情況以及相應(yīng)的業(yè)務(wù)開展情況羅列如下：
Nest：從事智能家居生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)。2014 年谷歌以32億美元收購 Nest。Nest 生產(chǎn)智能恒溫器，它能夠?qū)W習(xí)用戶的行為習(xí)慣，并且根據(jù)他們的喜好去調(diào)節(jié)溫度。同時，Nest 也提供火警探測器和家庭安全攝像頭等智能家居。
Google X：谷歌各類創(chuàng)新技術(shù)的“孵化池”。Google X開展的與AI有關(guān)的項目有：無人駕駛汽車、Project Wing 無人機送貨項目、對抗帕金森氏癥的 Liftware“反抖”湯匙、用于疾病預(yù)警和健康監(jiān)控的可穿戴設(shè)備、Project Titan 太陽能無人機項目、以及 Replicant 團(tuán)隊負(fù)責(zé)的機器人項目等。
Verily：從事生命科學(xué)業(yè)務(wù)，即原來的 Google Life Science。代表產(chǎn)品有可以收集佩戴者體溫和血液酒精含量等生物數(shù)據(jù)的智能隱形眼鏡，以及監(jiān)控血液中納米粒子的智能腕表。
DeepMind：深度學(xué)習(xí)算法公司。2014年谷歌以4億美元收購了DeepMind。
DeepMind的算法源于兩種機器學(xué)習(xí)方法的結(jié)合：第一種是深度學(xué)習(xí)，是受人腦啟發(fā)的一種結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)能夠從大量的非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)中獲取復(fù)雜信息。第二種是增強學(xué)習(xí)，靈感源自動物大腦中的神經(jīng)遞質(zhì)多巴胺獎勵系統(tǒng)，算法不斷通過試錯來進(jìn)行學(xué)習(xí)。目前，DeepMind在深度學(xué)習(xí)上面的研究成果已經(jīng)開始用在谷歌的機器人項目中。
第4篇：人工智能范文
2、專家系統(tǒng)。
3、智能搜索引擎。
4、計算機視覺和圖像處理。
5、機器翻譯和自然語言理解。
第5篇：人工智能范文
中科院院士、華中科技大學(xué)教授丁漢也提到了同樣的問題。他表示，目前，現(xiàn)實中的機器人和人們的期望值尚有很大差距，“大多工業(yè)機器人只在一些結(jié)構(gòu)化的環(huán)境中工作，在線傳感能力較差；服務(wù)機器人目前還只能完成一些簡單任務(wù)；特種機器人需要通過遙控操作來完成特定的工作?！?/p>
機器人智能化將成為未來機器人研發(fā)的主要方向。
App之后看Bots？
在2016世界機器人大會上，如何將人工智能應(yīng)用到更多的領(lǐng)域成為眾多學(xué)者和企業(yè)關(guān)心的問題。
“研發(fā)出一個有觸覺、味覺，可以獨立作業(yè)甚至具有理性思考能力的機器人是大部分人工智能研究機構(gòu)的最終目的，但是機器人并不是人工智能的全部?！盜BM首席軟件工程師Gradly Booch說，未來可以考慮將人工智能放到不同的機器應(yīng)用當(dāng)中，例如NASA、ABB的制造業(yè)機器或者 Windows、Linux和蘋果的各種操作系統(tǒng)，甚至包括眼下最火的無人駕駛汽車系統(tǒng)中。
在大會展區(qū)現(xiàn)場，一些已經(jīng)能夠完成基本人機交互的智能服務(wù)型機器人吸引了眾多參會嘉賓駐足。這些智能機器人大多有著類人的外表，能夠進(jìn)行簡單的對話溝通，對所提問題迅速做出回答。其中，一款名叫“i寶”的類人形機器人不僅能通過聲源定位進(jìn)行自然語言對話，還可以進(jìn)行人臉識別，對對話對象進(jìn)行追蹤跟隨，對人的觸摸做出擬人反應(yīng)。
“i寶”的設(shè)計者，阿凡達(dá)公司聯(lián)合創(chuàng)始人、首席執(zhí)行官John Ostrem博士告訴《中國經(jīng)濟周刊》記者，“i寶”是一款針對3～8歲兒童設(shè)計生產(chǎn)的教育陪伴型機器人，其主要優(yōu)勢體現(xiàn)在可以迅速通過語音識別進(jìn)行任務(wù)處理和語音交互。除了“i寶”，阿凡達(dá)公司在北美市場還推出了一款針對孤寡老人的陪伴型機器人。John Ostrem表示，目前類似于“i寶”這樣主打語音交互功能的智能對話機器人（Bots）是市場上服務(wù)型機器人的主流，已經(jīng)應(yīng)用于購物網(wǎng)站、銀行、電信、政務(wù)等服務(wù)行業(yè)。
“相對于App，首先Bots更易于使用，App需要下載和安裝，但Bots只需要一個對話界面即可使用，體驗起來簡潔方便；其次，Bots更易于開發(fā)，是跨平臺的；第三是易于傳播，Bots的交互接口是統(tǒng)一的，所以各個Bots之間可以相互協(xié)助?！毙機器人創(chuàng)始人、總裁兼CTO朱頻頻告訴《中國經(jīng)濟周刊》記者，Bots 將成為后App時代的全新人機交互方式。
中銀國際證券研究部副總裁、計算機行業(yè)首席分析師吳硯靖引用中銀國際的研究報告稱，繼App之后，Bots將成為新的入口和趨勢，并形成自己的生態(tài)，這個生態(tài)包含入口、應(yīng)用、分發(fā)平臺等各種各樣的模式。中銀國際預(yù)計，2017年Bots的滲透率將達(dá)到5%，按照這樣的規(guī)模來測算，市場規(guī)?？梢猿^240億元；到2020年按照30%的滲透率來測算，Bots的市場規(guī)模會接近3000億元。
中國智能機器人如何彎道超車
盡管人工智能的發(fā)展速度在近10年來已經(jīng)取得了突飛猛進(jìn)的進(jìn)展，但在一些參會學(xué)者看來，人工智能的研究仍然處在起步階段，未來的發(fā)展空間很大，遇到的困難也會更多。
法國Innoecho創(chuàng)始人Catherine Simon表示，智能機器人的應(yīng)用想要成為一個真實的產(chǎn)品，需多學(xué)科的團(tuán)隊來協(xié)調(diào)研發(fā)。盡管眼下無論資本還是市場對人工智能都反響熱烈，但往往停留在初創(chuàng)階段?！巴顿Y者總是希望資金很快得到回報，但是智能機器人的成熟需要一個期限，希望無論是資本還是技術(shù)研究團(tuán)隊，都能夠有更多的耐心去進(jìn)行技術(shù)開發(fā)和市場部署?！盋atherine Simon說。
第6篇：人工智能范文
智能家居是以住宅為平臺，基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，由硬件(智能家電、智能硬件、安防控制設(shè)備、家具等)、軟件系統(tǒng)、云計算平臺構(gòu)成的一個家居生態(tài)圈，實現(xiàn)人遠(yuǎn)程控制設(shè)備、設(shè)備間互聯(lián)互通、設(shè)備自我學(xué)習(xí)等功能，并通過收集、分析用戶行為數(shù)據(jù)為用戶提供個性化生活服務(wù)，使家居生活安全、舒適、節(jié)能、高效、便捷。智能家居包括家居生活中多種產(chǎn)品，涵蓋多個家居生活場景。
2016年中國智能家居市場規(guī)模達(dá)到1140億元，2017年第二季度智能家居活躍用戶規(guī)模達(dá)到4600萬。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、人工智能技術(shù)的發(fā)展，及90后婚育潮的到來，智能家居將成為主流的發(fā)展趨勢。
從智能家居發(fā)展階段來看，中國智能家居市場正處于市場啟動階段，尚未進(jìn)入爆發(fā)期，智能家居產(chǎn)品滲透率較低。目前，智能家居領(lǐng)域依然存在諸多制約因素，如產(chǎn)品本身智能化程度低，多數(shù)產(chǎn)品是按既定的程序完成任務(wù)，在主動感知和解決用戶需求、人機互動等方面達(dá)到的體驗依然較初級，因此沒有形成廣泛的用戶粘性，消費者對智能家居產(chǎn)品抱有觀望態(tài)度。而相較于亞馬遜的echo和GoogleHOME，國內(nèi)還沒有成熟的智能家居控制中心，仍處于以手機APP向智能音箱、智能電視、機器人等控制中心的過渡時期。
人工智能技術(shù)可以帶來硬件背后的軟件及服務(wù)能力、與智能硬件相匹配的交互技術(shù)。人工智能+智能家居，有利于形成適配下一代硬件的真正的“智能化”及深入場景體驗的個性化計算，語音及視覺等人機交互技術(shù)有助于提升與智能家居產(chǎn)品的交互體驗。
“AI+智能家居”提升智能家居產(chǎn)品交互體驗
語音交流更傾向于日常交流方式：通過人類的語言給機器下指令，從而完成自己的目的，而無需進(jìn)行其他操作，這一過程將更為自然。同時語音交互在特定的場景中具有優(yōu)勢，比如遠(yuǎn)程操縱、在行車過程中等，能夠?qū)崿F(xiàn)在特定場景中解放雙手的作用，在家居相對封閉的環(huán)境中，語音識別成為主流的人機交互方式。
近年來，語音交互的核心環(huán)節(jié)取得重大突破，語音識別環(huán)節(jié)突破了單點能力，達(dá)到97%以上的中文語音識別準(zhǔn)確率，從遠(yuǎn)場識別，到語音分析和語義理解技術(shù)都日趨成熟，多輪對話的實現(xiàn)等都有利于語音交互取代傳統(tǒng)的觸屏交互方式，整體的語音交互方案已被應(yīng)用到智能家居領(lǐng)域中。
計算機視覺、手勢識別等交互方式成為語音交互的輔助，echo在新推出的echoshow產(chǎn)品中已搭載屏幕，而智能電視除語音交互之外，通過計算機視覺分析視頻內(nèi)容，并對內(nèi)容相關(guān)的資料進(jìn)行下一步操作，包括短視頻剪輯、邊看邊買等，比如Yi+搭載在天貓魔盒中的“瞄一下”功能。再比如在智能冰箱中，通過計算機視覺實現(xiàn)對冰箱內(nèi)食品的分析，以及衍生出的用戶健康管理和線上購物等功能，多種交互方式將統(tǒng)一在家居生活場景中，從而提供更為自然的交互體驗。
另一方面伴隨著智能家居平臺的發(fā)展，通過“IFTTT”的場景布局，智能家居實現(xiàn)多種家居產(chǎn)品的聯(lián)動，用戶可以自定義多個使用場景，實現(xiàn)定制化、個性化。在人工智能技術(shù)的發(fā)展將使得個人身份識別、用戶數(shù)據(jù)收集、產(chǎn)品聯(lián)動在潛移默化中變成現(xiàn)實，未來家居生活場景中將提供千人千面，家庭成員的個性化服務(wù)。
“AI+智能家居”實現(xiàn)內(nèi)容和服務(wù)的拓展
找到合適的語音入口是挖掘智能家居背后用戶價值的關(guān)鍵。硬件本身具有入口價值，智能音箱，智能電視，家庭機器人等都有可能成為合適的入口。
傳統(tǒng)的鼠標(biāo)操作、觸屏操作逐漸向語音交互這種更為自然的交互方式演進(jìn)，語音交互的未來價值在于用戶數(shù)據(jù)挖掘，以及背后內(nèi)容、服務(wù)的打通，以語音作為入口的物聯(lián)網(wǎng)時代將會產(chǎn)生新的商業(yè)模式。智能音箱、服務(wù)機器人、智能電視等智能化產(chǎn)品成為現(xiàn)階段搭載語音識別技術(shù)和自然語言處理技術(shù)的載體，作為潛在的智能家居入口，智能音箱、服務(wù)機器人和智能電視等產(chǎn)品在提供原有的服務(wù)的同時，接入更多的移動互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)，并實現(xiàn)對其他智能家居產(chǎn)品的控制。這些產(chǎn)品為付費內(nèi)容、第三方服務(wù)、電商等資源開拓了新的流量入口，用戶多方數(shù)據(jù)被記錄分析，廠商將服務(wù)嫁接到生活中不同的場景中，數(shù)據(jù)成為基礎(chǔ)，服務(wù)更為人性化。
“AI+智能家居”的未來發(fā)展趨勢
a.帶來更好的智能化、更高體驗的人機交互
從最早的WiFi聯(lián)網(wǎng)控制到如今的指紋識別、語音識別，人機交互性能大大提升，智能家居產(chǎn)品正在由弱智能化向智能化發(fā)展。而智能家居產(chǎn)品受眾也將從嘗鮮者轉(zhuǎn)向更為普通的用戶，甚至包括老人和小孩。更智能化的技術(shù)應(yīng)用、更復(fù)雜的用戶結(jié)構(gòu)和更廣泛的用戶覆蓋等因素必將促使智能家居產(chǎn)品趨于簡單實用。
智能化和人機交互體驗的升級將大大擴寬智能家居應(yīng)用場景，2016年，智能安防類產(chǎn)品落地，指紋鎖、智能攝像頭等產(chǎn)品受到了廣泛關(guān)注。隨著智能感知、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的提升，智能燈光、智能溫控等產(chǎn)品也逐漸趨于成熟，2017年智能音箱成為爆款產(chǎn)品。當(dāng)用戶需求不斷擴大，產(chǎn)品愈加豐富，智能家居將會滲透到家居生活的方方面面。智能家居市場將迎來爆發(fā)，2019年，智能家居市場規(guī)模有望達(dá)到1950億元。
b.智能音箱、智能電視、管家型機器人將繼續(xù)搶占智能家居控制中心，智能家居趨于系統(tǒng)化
第7篇：人工智能范文
其實，這類擔(dān)憂早已存在。
1955年，著名人口學(xué)家在《新人口論》中就擔(dān)心：從前1000個人做的事，機械化、自動化以后，50個人就可以做了，那其余950人怎么辦？
可見，這個話題也是“老生常談”了。
到底該不該為此擔(dān)心，正反雙方各執(zhí)一詞――
A方：人工智能很危險，會影響我們就業(yè)。
牛津大學(xué)曾發(fā)表過一份令美國人吃驚的報告。
根據(jù)這份報告的預(yù)測，在不久的將來，人工智能可能占據(jù)美國近一半的就業(yè)機會。
在此之前，著名科學(xué)家霍金就曾警告過人們：人工智能可能會帶來一定的威脅。
與霍金持同樣觀點的，還有大名鼎鼎的比爾?蓋茨和埃隆?馬斯克。
英國一項調(diào)查表明，有三分之一的人認(rèn)為，人工智能將在下個世紀(jì)給人類帶來嚴(yán)重威脅。
在國內(nèi)，創(chuàng)新工場創(chuàng)始人李開復(fù)也表達(dá)了同樣的擔(dān)心：機器確實很“聰明”，而且又高效、勤奮、低廉。
【旁白】
機器人產(chǎn)業(yè)不斷壯大，在一些領(lǐng)域也得到了越來越多的應(yīng)用――人工智能真的就厲害到能影響我們的工作嗎？
更多專家則站在人類這一邊。
B方：人工智能不會影響就業(yè)。
地平線機器人創(chuàng)始人、CEO余凱認(rèn)為，根本不用擔(dān)心。
過去的歷次工業(yè)革命和產(chǎn)業(yè)革命，每一次都很大地提升了勞動生產(chǎn)率，從一個社會穩(wěn)定態(tài)過渡到另外一個穩(wěn)定態(tài)，中間會發(fā)生倒逼部分人就業(yè)傾向調(diào)整的情況，而隨著社會技術(shù)平臺很快又進(jìn)入另外一個穩(wěn)定態(tài)，更好的就業(yè)機會也隨之涌現(xiàn)。
因此，每一次產(chǎn)業(yè)革命，不僅不會搶了人們的工作，相反還能創(chuàng)造出更多更好的就業(yè)崗位。
Facebook公司CEO扎克伯格也持同樣的觀點。
“我們應(yīng)該期待著它給世界帶來許許多多的好處，比如人工智能可以促進(jìn)衛(wèi)生進(jìn)步，包括能提高診斷準(zhǔn)確率和治療效率等。”扎克伯格說。
小米科技公司創(chuàng)始人雷軍也是人工智能的堅定擁護(hù)者。
“這幾十年來，計算機產(chǎn)業(yè)帶動的社會變革是日新月異，我們每個人都切實感受到了智能設(shè)備對我們生活帶來的翻天覆地的變化。我們每一個人都可以輕松的通過智能設(shè)備，極大地提高和擴展我們個人的能力?！崩总娬f。
“相信未來的人工智能革命也是一樣的，它可能會替代一些簡單的腦力勞動，但是也會創(chuàng)造出很多新的機會?！卑俣裙径麻L兼首席執(zhí)行官李彥宏說。
【旁白】
第8篇：人工智能范文
日前落幕的第四屆中國電子信息博覽會(以下稱CITE)上，科大訊飛的“聽見”智能語音系統(tǒng)在嘉賓發(fā)言同時，將語音即時轉(zhuǎn)換為文字，準(zhǔn)確率達(dá)95%以上?；谌斯ぶ悄艿呐惆闄C器人“公子小白”、央視春晚上“沖上巔峰”的阿爾法機器人、能夠語音交互的叮咚音響等多種智能設(shè)備吸引諸多觀眾現(xiàn)場互動。
與此同時，科大訊飛聯(lián)合華為、京東、TCL、美的、平安銀行、優(yōu)必選科技等企業(yè)《人工智能深圳宣言》。根據(jù)這一《宣言》，各企業(yè)未來將積極探索政、產(chǎn)、學(xué)、研、用合作機制；制定人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展標(biāo)準(zhǔn)；打造共性支撐平臺，構(gòu)建人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)。
物聯(lián)網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)亟需統(tǒng)一
目前來看，企業(yè)切入人工智能的路徑大致可以分為三類。第一類是以百度、阿里等為代表的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，其核心優(yōu)勢在于擁有海量的線上數(shù)據(jù)，可以從資源挖掘、核心算法等角度切入。比如，剛剛結(jié)束的第四季《我是歌手》決賽上，阿里云人工智能小AI成功預(yù)測李玟奪冠。第二類則是在特定行業(yè)技術(shù)領(lǐng)域的行業(yè)企業(yè)，以科大訊飛、云之聲、格靈深瞳、商湯科技等公司為代表，其在語音識別、視覺識別等技術(shù)層切入深耕細(xì)作。在這些企業(yè)中，其方向和資源投入又各有側(cè)重，比如科大訊飛主營教育，云之聲投入更多在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域。第三類則是以優(yōu)必選科技、小i機器人等為代表的終端廠商或虛擬場景、虛擬服務(wù)廠商，從應(yīng)用層切入。
隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，智能設(shè)備的數(shù)量和復(fù)雜性不斷增強。各種各樣的機器人可作為終端入口，幫助人類處理各種事務(wù)，或許能夠成為繼搜索引擎、瀏覽器、智能手機之后的新入口。
優(yōu)必選科技在CITE上展出了即將的機器人阿爾法二代。這個定位于家庭服務(wù)的機器人，通過語音交互，能夠?qū)崿F(xiàn)智能對話、智能家居操控、健康管理等，基于開放平臺，能夠開發(fā)更多APP，實現(xiàn)更多功能的延展。
不過，家電廠商對這些機器人似乎并不太“熱情”。盡管“智能家居”給競爭慘烈的家電市場帶來了一定溢價，但家電廠商對控制權(quán)的謹(jǐn)慎又一定程度上制約了行業(yè)發(fā)展。實際上，智能家居一直未能迎來爆發(fā)。
對此，科通芯城CTO李世鵬向21世紀(jì)經(jīng)濟報道記者解釋，整個物聯(lián)網(wǎng)或智能硬件是一種新的計算模式——分布式計算，用戶手邊方便的東西都可以進(jìn)行控制，關(guān)鍵還是用什么樣的協(xié)議做互通互聯(lián)。智能家居要實現(xiàn)真正的智能，必須建立統(tǒng)一的協(xié)議或標(biāo)準(zhǔn)。
云知聲CEO黃偉對當(dāng)前的應(yīng)用發(fā)展情況很樂觀，“目前，人工智能的應(yīng)用看起來很零碎，其實都是客戶需求。通過一個一個點的突破，整個社會用戶的使用習(xí)慣和認(rèn)知就能夠培養(yǎng)起來”。
語音智能先行
眼下，人機交互日益頻繁，人們對智能設(shè)備的依賴程度不斷提升，原有的操控方式變得越來越復(fù)雜、效率低下。而語音識別能夠使人機交互以人類最熟悉的方式進(jìn)行，大大降低了人們對智能設(shè)備操作的要求、節(jié)省人機互動的時間。
圍繞語音技術(shù)，多家廠商推出軟硬一體化產(chǎn)品，云知聲和合作伙伴合作推出陪伴機器人康力優(yōu)藍(lán)；科大訊飛與京東聯(lián)合推出叮咚智能音箱，在聽音樂的同時可以控制智能家居；事實上，定位于家庭服務(wù)機器人的優(yōu)必選阿爾法二代機器人也利用科大訊飛的語音技術(shù)。
目前，在運算和存儲上，人類已經(jīng)不是機器對手；在感知領(lǐng)域，圖像和語音識別發(fā)展迅速；真正人工智能的終極挑戰(zhàn)是認(rèn)知。黃偉解釋，語音技術(shù)目前發(fā)展相對成熟，認(rèn)知層面的突破現(xiàn)階段則較為困難，目前廠商正試圖通過設(shè)立具象化、階段性的命題進(jìn)行攻克。
第9篇：人工智能范文
一、主要國家支持人工智能發(fā)展的政策
以美國、歐盟、日本為代表的發(fā)達(dá)國家的人工智能技術(shù)領(lǐng)先全球。人工智能從誕生開始就沒有離開政府的支持，近年來各國政府更是加大了對人工智能技術(shù)的科研投入力度，通過公共投資引導(dǎo)人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。
人工智能的概念起源于美國，最早由約翰?麥卡錫（John McCarthy）和馬文?閔斯基（Marvin Lee Minsky）等人1955年提出，隨后兩人在麻省理工學(xué)院創(chuàng)立人工智能研究室，使人工智能成為一門科學(xué)。因此，人工智能的技術(shù)和應(yīng)用前沿也位于美國。美國國防部高級研究計劃局（Defense Advanced Research Projects Agency，DARPA）、美國戰(zhàn)略與國際研究中心、蘭德公司均認(rèn)為，人工智能及其相關(guān)的量子計算機、機器人是可能產(chǎn)生新興技術(shù)和顛覆性技術(shù)的領(lǐng)域。國際金融危機后，美國制定了一系列重振制造業(yè)的政策，以期增強創(chuàng)新能力，確保美國在先進(jìn)制造業(yè)的領(lǐng)先地位。由于先進(jìn)制造業(yè)的知識密集度不斷提高，越來越依賴于信息技術(shù)、模型和模擬，因此機器人、人工智能等領(lǐng)域成為美國產(chǎn)業(yè)政策的支持重點。在2011年的“先進(jìn)制造伙伴關(guān)系計劃”中，美國就將先進(jìn)機器人技術(shù)列為關(guān)系美國全球競爭力提高的新興技術(shù)，并投入7000萬美元支持新一代機器人研發(fā)。在2013年初的國情咨文中，美國總統(tǒng)奧巴馬宣布投入30億美元在10年內(nèi)繪制出“人類大腦圖譜”，從而促進(jìn)人工智能、機器人和神經(jīng)形態(tài)計算系統(tǒng)的發(fā)展。2015年10月美國國家經(jīng)濟委員會和白宮科技政策辦公室聯(lián)合了新版《美國國家創(chuàng)新戰(zhàn)略》將計算計算技術(shù)前沿（高效計算）列為大力支持的戰(zhàn)略領(lǐng)域之一，以推動經(jīng)濟競爭力、科學(xué)發(fā)現(xiàn)和創(chuàng)新。2016年2月，機器人有史以來第一次成為年度《總統(tǒng)經(jīng)濟報告》的關(guān)注對象，希冀美國制造業(yè)憑借機器人獲得復(fù)興。
歐盟在2013年初將“人腦項目”（Human Brain Project）列入“第七框架計劃”（FP7）中的信息通信技術(shù)（ICT）研究子計劃，10年投入10億歐元，力圖為基于信息通訊技術(shù)的新型腦研究模式奠定技術(shù)基礎(chǔ)，加速腦科學(xué)研究成果轉(zhuǎn)化。在此基礎(chǔ)上，開發(fā)將神經(jīng)形態(tài)計算裝置與常規(guī)超級計算技術(shù)相結(jié)合的綜合技術(shù)，推動神經(jīng)形態(tài)計算和神經(jīng)機器人技術(shù)的發(fā)展以及在家庭、制造業(yè)和服務(wù)業(yè)的應(yīng)用?！暗谄呖蚣苡媱潯痹?013年底結(jié)束后，歐盟新的研究與創(chuàng)新框架計劃――“地平線2020”啟動，將在“未來和新興技術(shù)”（FET）領(lǐng)域投入26.96億歐元，以期在具有可持續(xù)性、競爭力和增長優(yōu)勢的未來科技領(lǐng)域占據(jù)領(lǐng)導(dǎo)地位。FET劃分為“開放基金”、“探索基金”和“旗艦基金”3類基金，其中探索基金支持的重點就包括未來機器人和其他人工智能系統(tǒng)。2014年，歐盟啟動“火花”計劃，到2020年投入28億歐元用于民用機器人的研發(fā)。
日本在機器人產(chǎn)業(yè)具有明顯的國際優(yōu)勢，世界四大機器人巨頭中有兩家位于日本，分別是發(fā)那科和安川電機（另兩家是瑞士的ABB和德國的庫卡），而且在服務(wù)機器人領(lǐng)域全球領(lǐng)先，日本軟銀公司Pepper人形機器人能夠進(jìn)行語音交流和客戶服務(wù)。為確保世界機器人創(chuàng)新基地和世界第一機器人應(yīng)用國家地位、引領(lǐng)邁向世界領(lǐng)先的機器人時代，日本政府在2015年初《機器人新戰(zhàn)略》，計劃到2020年累計投入1000億日元用于機器人扶持項目。由于機器人與信息技術(shù)日益融合的趨勢，特別是人工智能技術(shù)將使機器人能夠適應(yīng)智能制造、服務(wù)和家庭生活更多的場景，日本文部科學(xué)省在2016年拿出100億日元預(yù)算用于支持研究機構(gòu)和大學(xué)開展人工智能研究，如護(hù)理型機器人的人工智能程序、無人駕駛汽車、智能化的農(nóng)業(yè)機械等。
二、主要企業(yè)人工智能的發(fā)展情況
鑒于人工智能技術(shù)的巨大發(fā)展?jié)摿?，一大批ICT領(lǐng)域的著名企業(yè)紛紛發(fā)力，新興企業(yè)也如雨后春筍般成立。目前全球人工智能企業(yè)近千家，其中IBM、谷歌、微軟、Facebook等美國信息和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)居于領(lǐng)先地位。
IBM很早就開始人工智能的研究。早在1997年，IBM的超級計算機“更深的藍(lán)”就在與世界國際象棋大師卡斯帕羅夫的對弈中獲勝；2011年，IBM的超級計算機“沃森”又擊敗美國電視智力競賽節(jié)目《危險邊緣》的兩位人類冠軍。此后IBM斥資10億美元推動沃森系統(tǒng)的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用，例如為癌癥患者推薦個性化治療方案，協(xié)助理財規(guī)劃師提供更好的理財建議，幫助金融機構(gòu)發(fā)現(xiàn)風(fēng)險與客戶需求。2016年，IBM與美國勞倫斯?利弗莫爾國家實驗室簽署首款類腦超級計算平臺的訂單，該平臺基于IBM TrueNorth 的突破性神經(jīng)突觸計算機芯片，能耗更低、體積更小，能夠比傳統(tǒng)芯片更高效地處理復(fù)雜的認(rèn)知任務(wù)，除用于國防安全領(lǐng)域外，在因電力和容積問題而導(dǎo)致計算能力受限的條件下具有廣泛的應(yīng)用前景。
AlphaGo戰(zhàn)勝李世石使谷歌在人工智能領(lǐng)域的名聲大震。實際上，谷歌2011年就在其著名的Google X實驗室建立了內(nèi)部代號為Google Brain（谷歌大腦）的人工智能項目。2013年6月，谷歌使用1000臺電腦創(chuàng)造出包含10億個連接的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”，在沒有外界輸入“貓是什么樣的”情況下，就能通過機器學(xué)習(xí)的方式在圖片中找出有貓的圖片。2014年，谷歌在人工智能領(lǐng)域進(jìn)行了一系列收購，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)業(yè)公司DeepMind Technologies、機器自我學(xué)習(xí)式圖片搜索方案提供商Jetpac、專注于計算機深度學(xué)習(xí)和自然語言處理的Dark Blue Labs、專注于計算機深度學(xué)習(xí)和視覺識別的Vision Factory，從而在深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、計算機視覺、語言識別和自然語言處理等人工智能前沿領(lǐng)域占據(jù)優(yōu)勢。谷歌基于人工智能技術(shù)的無人駕駛汽車已進(jìn)行了累計150萬公里的路測。
Facebook為了應(yīng)對支撐超過十億用戶的巨大計算量，在2013年成立了人工智能研究室（Facebook Artificial Intelligence Research，F(xiàn)AIR），2015年又成立了機器學(xué)習(xí)應(yīng)用團(tuán)隊（Applied Machine Learning team），負(fù)責(zé)運行一個覆蓋全公司的機器學(xué)習(xí)內(nèi)部平臺――FBLearner Flow。Facebook也開發(fā)了一套圍棋人工智能系統(tǒng)，代號為Darkforest，在2016年世界規(guī)模最大的電腦圍棋大賽UEC杯中獲得第二（第一是日本團(tuán)隊開發(fā)的Zen，AlphaGO并未參賽）。微軟在2014年推出了虛擬個人助理服務(wù)Cortana和人工智能對話系統(tǒng)“小冰”展示了具有強大圖片識別能力的全新人工智能系統(tǒng)“亞當(dāng)”（Adam），并在測試一款名為Tay.ai的新型聊天機器人。
國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)公司也在積極推動人工智能技術(shù)的發(fā)展。2013年除，百度成立深度學(xué)習(xí)研究院，2014年在硅谷成立深度學(xué)習(xí)研究中心。目前，“百度大腦”已具備大約相當(dāng)于2至3歲孩子的智力水平，百度圖像識別能力已達(dá)到國際一流。阿里巴巴集團(tuán)的云計算部門阿里云推出名為DT PAI的人工智能服務(wù)，該平臺整合了阿里巴巴的機器算法和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，為開發(fā)者提供云測用戶行為的服務(wù)。阿里云的人工智能系統(tǒng)“小Ai”成功預(yù)測了在今年4月9日舉行的《我是歌手》第四季總決賽歌王。騰訊在4月初宣布研究長達(dá)11年之久的人工智能系統(tǒng)貝塔鵝（Betae）即將上線使用。
三、促進(jìn)我國人工智能發(fā)展的建議
人工智能作為一項通用目的技術(shù)，不但自身具有發(fā)展成為巨大產(chǎn)業(yè)的潛力，而且將廣泛應(yīng)用于國民經(jīng)濟的各個產(chǎn)業(yè)、家居生活和國防安全等領(lǐng)域，成為影響國家綜合實力和產(chǎn)業(yè)國際競爭力的關(guān)鍵。近年來，受人口紅利消退、生產(chǎn)要素成本快速上漲的影響，我國制造業(yè)建立在低成本基礎(chǔ)上的價格優(yōu)勢正在被削弱。在發(fā)達(dá)國家重振制造業(yè)和低成本發(fā)展中國家大力發(fā)展勞動密集型產(chǎn)業(yè)的雙重擠壓下，我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級迫在眉睫，人工智能將是拓展新興產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域、提高制造業(yè)生產(chǎn)效率的重要手段。同時作為一項新興技術(shù)，我國與發(fā)達(dá)國家的差距并不顯著，且我國已經(jīng)形成一批世界級的互聯(lián)網(wǎng)公司、擁有巨大的市場容量，是我國搶占產(chǎn)業(yè)制高點的歷史契機。
