說到人工智能，人工智能的定義到底是什么？現(xiàn)在沒有非常嚴格準確或者所有人都接受的定義，但是有一些約定俗成的說法。通常人工智能是指機器智能，讓機器達到人智能所實現(xiàn)的一些功能。人工智能既然是機器智能，就不是機械智能，那么這個機器是指什么呢？是指計算機，用計算機仿真出來的人的智能行為叫作人工智能。中國工程院院士高文如是說。

 

　　人工智能發(fā)展實際經(jīng)歷了三個階段。

 

　　第一個階段從1956年到1976年。1956年，在由達特茅斯學院舉辦的一次會議上，計算機專家約翰·麥卡錫提出了“人工智能”一詞，這被人們看做是人工智能正式誕生的標志。但到了70年代，由于科研人員在人工智能的研究中對項目難度預估不足，讓大家對人工智能的前景蒙上了一層陰影。

 

　　第二個階段從1976年到2006年。1976年很多學者研究神經(jīng)元網(wǎng)絡，直到1986年，BP算法（即誤差反傳網(wǎng)絡）的出現(xiàn)讓人眼前一亮。以往的神經(jīng)元網(wǎng)絡只能做非常小的事，做不了大事。但這個東西出來以后可以做大事了，所以就推動了這個領域發(fā)展的速度非?？?。但它也只能解決一些問題，人工智能跌入第二次低谷。

 

　　第三個階段從2006年開始。隨著2006年Hinton提出的深度學習的技術(shù)，以及在圖像、語音識別以及其他領域內(nèi)取得的一些成功，大家認為經(jīng)過了兩次起伏，人工智能開始進入了真正爆發(fā)的前夜。

 

　　這次標志性的技術(shù)進步，在最近三年引爆了一場商業(yè)革命。2016年可謂是AI商業(yè)化崛起的“黃金年”，谷歌、微軟、百度等互聯(lián)網(wǎng)巨頭，還有眾多的初創(chuàng)科技公司，紛紛加入人工智能產(chǎn)品的戰(zhàn)場，掀起又一輪的智能化狂潮，而且隨著技術(shù)的日趨成熟和大眾的廣泛接受，這一次狂潮也許會架起一座現(xiàn)代文明與未來文明的橋梁。

 

　　2016年AI迎來爆發(fā)元年

 

　　谷歌是人工智能領域的領軍者，由該公司研發(fā)的深度學習人工智能項目AlphaGo在2016年1月份掌握了圍棋技術(shù)，3月份即以4：1的比分擊敗了世界圍棋冠軍李世石。

 

　　NVIDIA首款深度學習與人工智能專用超級計算機問世

 

　　NVIDIA創(chuàng)立于1993年1月，是一家以設計智核芯片組為主的半導體公司。在今年之前，NVIDIA就已經(jīng)推出了一些專為深度學習應用而設的GPU，所以它接下來開發(fā)超級計算機也是順理成章的事情。2016年4月，英偉達宣布其開發(fā)出了一臺專門用于滿足人工智能研究人員需求的超級計算機——DGX－1。

 

　　XPRIZE攜手IBM Watson設立AI 2020競賽

 

　　2016年8月，XPRIZE宣布他們將和IBM Watson組織一項新的挑戰(zhàn)賽，讓人們更加務實地思考人工智能對于人類未來的影響。挑戰(zhàn)賽開始不久，1000多人注冊組成團隊并提出面向各種社會問題的計劃，其中包括健康，氣候，交通，太空旅行，機器人，城市規(guī)劃，外科手術(shù)，教育甚至還有公民權(quán)等。該競賽是開放式比賽，參賽團隊需要思考2020年他們將面臨的評價標準。

 

　　谷歌WaveNet可以合成更逼真的人聲

 

　　2016年9月9日，Google的DeepMind人工智慧團隊（就是開發(fā)了AlphaGo的那個）利用了神經(jīng)元網(wǎng)絡，開發(fā)了第三種方式－－也就是直接拆解出聲源樣本，產(chǎn)生出一個更深層的語言「習慣」資料，之后再從這些習慣直接建構(gòu)出音訊檔來。取決于喂給WaveNet AI的資料，它甚至可以模擬出嘴型動作和換氣的細微聲音，在音調(diào)和語速上也更有個人風格。而且WaveNet的應用并不止于人聲而已，研究人員喂給它古典樂做為參考，它也能組合出相當有模有樣的古典樂出來。

 

　　Elon Musk宣布Tesla所有新車將安裝Autopilot2．0系統(tǒng)

 

　　2016年10月，Elon Musk宣布Tesla所有新車將安裝具有完全自動駕駛功能的硬件系統(tǒng)Autopilot2．0，并計劃在2017年年底之前以完全自動駕駛模式讓無人駕駛汽車從洛杉磯開往紐約

 

　　谷歌開源TensorFlow圖說生成模型，可真正理解圖像

 

　　9月22號，谷歌宣布開源圖說生成系統(tǒng)Show and Tell最新版在TensorFlow上的模型。該系統(tǒng)采用編碼器－解碼器神經(jīng)網(wǎng)絡架構(gòu)，分類準確率達93．9％，在遇到全新的場景時能夠生成準確的新圖說。谷歌表示，這說明該系統(tǒng)能夠真正理解圖像。這次發(fā)布的版本對系統(tǒng)計算機視覺組件的一些重大技術(shù)提升，訓練速度更快、生成的圖說也更加準確、豐富。

 

　　Facebook、Amazon、谷歌、IBM和微軟結(jié)成史上最大AI聯(lián)盟

 

　　9月28號，F(xiàn)acebook、Amazon、谷歌Alphabet、IBM和微軟自發(fā)聚集在一起，宣布締結(jié)新的人工智能（AI）伙伴關系，旨在進行研究和推廣最佳做法。這意味著高科技公司將經(jīng)常聚在一起討論人工智能的進展情況。他們還將正式建立一種體制，實現(xiàn)公司間的溝通。值得注意的是，在日常工作中，這些團隊將不斷競爭，利用機器智能開發(fā)出最好的產(chǎn)品和服務。

 

　　機器學習也要反歧視？谷歌提出機會均等框架

 

　　隨著機器學習技術(shù)的快速發(fā)展，人們對理解其社會影響的興趣也越來越大。機器學習中一個尤其成功的分支是監(jiān)督學習（supervised learning）。只要有足夠的歷史數(shù)據(jù)和計算資源，學習算法通常都能得出有效得讓人驚訝的未來事件預測器。即使最好的預測器也會犯錯。盡管機器學習的目標是最小化錯誤的可能性，但我們可以如何防止特定的群體經(jīng)受不成比例的這類錯誤？10月7號，為了解決機器學習中的反歧視問題，谷歌提出機會均等框架。

 

　　Facebook推出AI和機器學習戰(zhàn)略

 

　　在11月份的Web峰會上，F(xiàn)acebook首席技術(shù)官Mike Schroepfer闡述了人工智能和機器學習將在公司今后改善全球連通性、技術(shù)可及性和人機交互能力方面將發(fā)揮的重要作用。并再次表示，未來十年Facebook的發(fā)展愿景是“連接全世界”，而具體創(chuàng)新點則落實到“連接”、人工智能（AI）和虛擬現(xiàn)實（VR）三個領域上。

 

　　谷歌人工智能翻譯工具獲新突破

 

　　2016年11月22日，谷歌發(fā)布了人工智能翻譯工具。此前其可以把英文日文，英文韓文進行互譯，但現(xiàn)在機器可以在前兩對翻譯訓練的基礎上，“無師自通”地把日文直接翻譯成韓文，整個過程不再借助英文的“橋接”。這或許意味著計算機自己內(nèi)部形成了一套更深層次的概念體系，其更像是一個哲學的進步。

 

　　OpenAI發(fā)布人工智能訓練平臺Universe

 

　　2016年12月5日，特斯拉首席執(zhí)行官伊隆馬斯克（Elon Musk）創(chuàng)辦的人工智能非營利性組織OpenAI發(fā)布了一款名為“Universe”的虛擬訓練平臺，以加快人工智能技術(shù)的發(fā)展。具體來說，開發(fā)人員可以將視頻游戲、應用程序等內(nèi)容放在這個平臺上，對人工智能進行訓練。

 

　　自動唇讀系統(tǒng)LipNet唇語識別準確率為95．2％

 

　　2016年12月，英國牛津大學、谷歌DeepMind等研發(fā)的自動唇讀系統(tǒng)LipNet對Gird語料庫實現(xiàn)了準確率為95．2％的唇語識別，其對BBC電視節(jié)目嘉賓進行唇語解讀，準確率為46．8％，遠遠超過專業(yè)的人類唇語專家（僅為12．4％）

 

　　2017年AI實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)落地

 

　　2017年1月6日，百度人工智能機器人“小度”利用其超強的人臉識別能力，以3：2的成績戰(zhàn)勝人類最強大腦代表王峰。

 

　　Alpha Go成功戰(zhàn)勝人類棋手

 

　　2017年5月份，圍棋天才柯潔與AlphaGo進行了對決?？聺嵸惽暗睦潇o與斗志，在與AlphaGo對弈中逐漸消磨，最終柯潔以0：3戰(zhàn)敗。賽后柯潔曾一度哽咽：“它太完美我很痛苦，看不到任何勝利的希望。”

 

　　AlphaGO的開發(fā)者之一黃士杰稱，AlphaGo的成功融合深度學習（Deep Learning）、強化學習（Reinforcement learning）與樹搜索（Tree Search）三大技術(shù)，讓程序自我對弈，自己便是自己的老師。談及AlphaGO對圍棋界的沖擊時，黃士杰表示，“未來AI是人類的工具，跟人類合作，而非跟人類對抗，現(xiàn)在最強的學習技能仍在人類的腦袋里。”

 

　　谷歌正式發(fā)布第二代TPU，對標英偉達GPU Tesla V100

 

　　5月19日凌晨，在谷歌I／O 2017大會上，谷歌正式發(fā)布了第二代TPU。

 

　　從2016年谷歌公布了這一項目計劃之后，一直等到了2017年4月才看到詳細的文檔介紹以及論文。TPU的目標很簡單，為多種深度神經(jīng)網(wǎng)絡設計，能夠高速、高能耗比地執(zhí)行深度學習模型的推理任務。在當時的幾種方案中，ASIC的功能完全固定，F(xiàn)PGA的速度優(yōu)勢不大，GPU做模型訓練沒問題但推理任務成本太高，TPU的靈活性稍高于ASIC，并提供了大幅高于GPU的推理任務能耗比。雖然論文中的對比對象有爭議、TPU在某些任務中的表現(xiàn)也并不理想，但以TPU為代表的定制芯片方案注定將會是深度學習大規(guī)模商業(yè)化應用的必備基礎設施。谷歌正式發(fā)布的第二代TPU，運算能力、存儲能力都有大幅提高。相比較上周英偉達剛剛推出的GPU Tesla V100，每秒達到120萬億次浮點運算，谷歌二代TPU最高可達到每秒180萬億次的浮點運算性能。最重要的是它還可以支持模型訓練。

 

　　百度開源自動駕駛系統(tǒng)Apollo

 

　　2017年7月份的AI開發(fā)者大會上，百度宣布開源自動駕駛系統(tǒng)Apollo，并宣布其自駕車軟件可供任何想下載的人免費使用。

 

　　作為國內(nèi)智能駕駛研究和實踐的先鋒，百度此舉，旨在將用戶吸引到百度的開源人工智能平臺上，為后續(xù)數(shù)據(jù)的收集與分析鋪路。百度不僅向任何公司（包括其競爭對手）免費提供自主駕駛軟件，這些軟件也可以被定制化，開發(fā)他們自己的自主駕駛車輛。

 

　　人工智能上升為國家戰(zhàn)略

 

　　7月，國務院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》（簡稱《規(guī)劃》），指導構(gòu)筑我國人工智能發(fā)展的先發(fā)優(yōu)勢，加快建設創(chuàng)新型國家和世界科技強國，將人工智能的未來發(fā)展上升為國家戰(zhàn)略。

 

　　《規(guī)劃》提出了人工智能六個方面的重點任務和一系列保障措施，要求到2020年人工智能總體技術(shù)和應用與世界先進水平同步，人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過1500億元，帶動相關產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過1萬億元；到2030年，我國人工智能理論、技術(shù)與應用總體達到世界領先水平。

 

　　iPhone X“齊劉海”引發(fā)人臉識別熱議

 

　　9月，蘋果重磅發(fā)布最新產(chǎn)品iPhone X，嵌入了Face ID、無線充電、自創(chuàng)芯片A11 Bionic等最新AI技術(shù)。被人吐槽的“齊劉海”，其實是Face ID紅外鏡頭、紅外鏡頭、泛光感應元件、點陣投影器和普通攝像頭的集成地。為了更加精準與安全地進行人臉識別，蘋果開發(fā)了一個神經(jīng)引擎，用神經(jīng)網(wǎng)絡處理圖像和點陣模式，并邀請好萊塢特效面具公司，通過之作面具來訓練神經(jīng)網(wǎng)絡的“聰明”程度。

 

　　華為發(fā)布世界首款人工智能手機芯片

 

　　9月份，華為在柏林公布最新的麒麟970芯片，這是世界首款帶了專用人工智能元素的手機芯片。這顆芯片采用臺積電10納米工藝，ARM的big．LITTLE大小多核架構(gòu)，八核心芯片，有4個A73大核心（2．4Ghz）＋4個A53小核心（1．8Ghz）。

 

　　麒麟970在不到100平方毫米的狹小體積內(nèi)集成了55億個晶管體，集成度非常高。另外，麒麟970還集成了12核心的GPU圖形顯示芯片，即ARM Mali－G72 MP12十二核GPU，改善了過去麒麟芯片圖形性能較弱問題。

 

　　在10月份阿里云棲大會的第一天，阿里巴巴CTO張建鋒宣布，投資千億成立阿里達摩院，強勢加入人工智能領域的爭奪戰(zhàn)。

 

　　達摩院作為一家「致力于探索科技未知，以人類愿景為驅(qū)動力的研究院」，專注于基礎科學、顛覆性技術(shù)等中長期技術(shù)研發(fā)。其首批公布的研究領域包括：量子計算、機器學習、基礎算法、網(wǎng)絡安全、視覺計算、自然語言處理、人機自然交互、芯片技術(shù)、傳感器技術(shù)、嵌入式系統(tǒng)等，涵蓋機器智能、智聯(lián)網(wǎng)、金融科技等多個產(chǎn)業(yè)領域。

 

　　10月，在沙特阿拉伯舉行的“未來投資倡議”大會上，類人機器人Sophia被授予沙特公民身份，她成為了歷史上首個獲得公民身份的機器人。

 

　　除了透明后腦勺，Sophia擁有與人類高度相似的外觀和行為方式，她還具有強大的語音識別、視覺數(shù)據(jù)處理和面部識別功能，不僅可以與人自然地聊天，Sophia還能控制多達62種面部表情，雖然她的眼睛里鑲嵌著攝像頭，但是她似乎可以與人進行眼神交流。

 

　　騰訊首次公布AI戰(zhàn)略

 

　　10月30日，馬化騰就發(fā)表了致合作伙伴的公開信，用“深度融合”、“云化分享”、“智慧連接”、“全用戶”、“大內(nèi)容”、“新科技”、“寬平臺”等七大關鍵詞，分享了過去一年對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的觀察和思考。馬化騰提到，今天軟件、硬件和服務三者正在變得越來越緊密，甚至在融為一體。未來新技術(shù)的變革，一定會帶來很多重新洗牌的機會。數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展讓跨地域的協(xié)作創(chuàng)新產(chǎn)生了更多可能。

 

　　11月8日，2017騰訊全球合作伙伴大會在成都正式拉開序幕，大會發(fā)布了騰訊AI戰(zhàn)略“基礎研究－場景共建－AI開放”的全景圖：在基礎研究領域著重于語音識別、自然語言處理、計算機視覺、機器學習四大領域；在場景應用上落地社交、內(nèi)容、游戲、醫(yī)療、零售、金融、安防、翻譯等八大場景；騰訊也將通過開放自身AI能力方面賦能醫(yī)療等傳統(tǒng)行業(yè)實現(xiàn)AI，另一方面則是以AI生態(tài)計劃全力扶植新興AI創(chuàng)業(yè)者。

 

　　“1秒8000張海報”魯班設計師

 

　　在雙11的非凡熱鬧中，號稱“1秒鐘就能制作8000張海報”的阿里AI設計師【魯班】出盡了風頭。

 

　　魯班，是在今年UCAN大會上驚艷亮相的人工智能設計平臺。它早在去年的雙11就已經(jīng)在阿里內(nèi)部進行了大規(guī)模的投入使用。在今年的雙11，它完成了數(shù)量高達4億的海報設計工作，做到了“千人千面”效果的淘寶海報。

 

　　據(jù)研究人員透露，魯班目前的設計水平已經(jīng)非常接近普通設計師。不少設計師表示要被魯班“搶飯碗”，但更多的人認為，魯班目前只是承擔了設計工作中比較低級的重復性部分，對于創(chuàng)意和想象工作，魯班還并不能勝任。

 

　　無人駕駛在北京正式上路

 

　　2017年7月，百度李彥宏駕駛無人汽車在北京五環(huán)上行駛，但由于變道時壓了實線，百度無人駕駛汽車吃到了第一張罰單。而對于此次國內(nèi)首個自動駕駛法規(guī)落地，百度立即發(fā)微博稱“未來到來的速度比我們預期的快多了”。

 

　　2017年12月18日，北京交通委正式印發(fā)了《北京市關于加快推進自動駕駛車輛道路測試有關工作的指導意見（試行）》，作為中國第一個自動駕駛車管理規(guī)范，它正式給北京地區(qū)的自動駕駛路試做了規(guī)定。

 

　　10月19日，DeepMind團隊重磅發(fā)布AlphaGo Zero，再次震驚世人。相比之前的AlphaGo，該版本的AlphaGo Zero實現(xiàn)了在AI發(fā)展中非常有意義的一步——＂無師自通＂。技術(shù)解密在這里。12月7日，AlphaGo Zero再進化，通用算法AlphaZero誕生，除了圍棋以外，攻克了更多棋類。技術(shù)解密在這里。

 

　　Google AI中國中心在北京成立，由李飛飛、李佳領導

 

　　12月13日，在谷歌開發(fā)者大會上，谷歌Cloud人工智能和機器學習首席科學家李飛飛宣布，Google AI中國中心（Google AI China Center）于北京正式成立。該中心由李飛飛和Google Cloud研發(fā)負責人李佳博士共同領導。李飛飛將會負責中心的研究工作，并統(tǒng)籌Google Cloud AI，Google Brain以及中國本土團隊的工作。

 

　　Google AI中國中心的研究重點是人工智能基礎研究，并與中國人工智能學術(shù)界建立長期合作的緊密聯(lián)系。李飛飛表示，Google AI中國中心致力于中國人工智能長期研發(fā)合作的第一步，同時也非常期待能在中國本土合作上有所建樹，為更廣大的學生及研究人員提供高質(zhì)量AI及機器學習的教育支持。

 

　　結(jié)語：

 

　　AI還有很長的路要走，無論在技術(shù)研究，還是產(chǎn)業(yè)應用，只有不斷地將新技術(shù)與產(chǎn)業(yè)結(jié)合，才能促進AI的成長，但是一切能夠改變生活的科學技術(shù)都值得期待！