AI这么火 一起来看看人工智能的发展

 AI(人工智能)成为去年最火的内容，不仅如此，在未来几年内人工智能的火焰将会持续燃烧，众多科技巨头也都发现了人工智能在未来蕴藏的无线潜能。

先来看看什么是人工智能

小编就直接引用百度百科的介绍了：人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

例如下图所示就是让机器模拟人各种能力的人工智能领域示意图：

AI（人工智能） 的现状

现今，随着 AI 和机器学习技术快速发展，越来越多的工具和解决方案都开始使用认知能力。但这些工具和解决方案是否真正反映出了 AI 的意义所在?

IBM Watson 的平台经理 Jonas Nwuke 认为：

“ AI / 认知计算的目标是辅助人类更好的做出决定。系统在规模上进行学习，吸收经验变得更强大，并以一种更自然的方式与人类进行交互。”

Progress 的首席布道官 Todd Anglin 说：

“目前，软件开发业存在的问题是，AI 是个总称，它经常被误用或滥用，其本质在某些方面就被滥用。它代表了很多东西，但很多时候我们都用之不当。例如，AI 是个伟大的营销术语，开发商往往只是强行将其插入解决方案之中，以达到脱颖而出的目的。App 的用户会普遍认为，具备人工智能，那么其肯定是款智能化、强大的 App 。在其它情况下，开发人员会使用术语，以表示该应用程序试图为用户做一些事情。例如，Tesla 使用术语“自动驾驶车”称呼自己开发的车辆，这样更易于大众理解，但事实上他们的车辆并非完全自动驾驶，因为它还需要人类在一旁照看以防万一。简单的图像识别、目标检测、挑战和响应系统都做到了一定程度的 AI ，但开发商在给他们的应用程序打标签时，还需要更明智一些。相反，开发人员应该关注基本概念，如机器学习或深度学习。我们必须花更多的时间来观察这些东西，以及它们是如何被利用或在软件中使用的。当我们谈论 AI 时，我们真正讨论的东西是什么?”

Neurala 公司的使命是“让软件变得更聪明”，其 CEO Massimiliano Versace 认为：

“有开发商根本不明白 AI 的真正含义。AI 最近的成功，使开发人员可以很轻松的从网站上下载软件包，并在数据集上进行训练，如图像识别、视觉处理或自然语言处理等。但这并不是人工智能的意义所在。真的 AI 是思考大脑，并尝试在软件中模仿它。大脑的功能不仅仅是识别物体。它可以思考、感知和行动，它是有情感的。真正的智力有三大主要成分，大脑、身体和思维。大脑由软件背后的算法或数学组成，处理输入的数据。身体是智力赖以生存的硬件。而思维则是运行算法的计算能力。如今，这三种成份融合在一起，使得该领域发展起来更容易，成本更低。现在 AI 正步入正轨。而其挑战是创建一个不仅可以进行图像识别的应用程序。”

Gartner 研究员 Tom Austin，Alexander Linden，和 Reynolds 最近发布了一份“行业应该定义并有效使用智能机术语”的报告。报告中说道：

“人们应该使用描述性的词语，区分人类智能和人工智能，并忽略营销术语如‘ AI ’或‘认知能力’。相反，‘智能机器’这一术语更为合适，也更不会令人产生反感。将人文特性分配给技术，会扭曲我们对可真正实现项技术的理解。智能机器技术根据经验改变行为，它不完全依赖于人们的指令/他们可以自主学习，并能产生出人意料的结果。”

人工智能背后的数字大脑

Anglin 还说：

“ AI 是开发商和企业都在努力研发的一项功能，也涵盖了他们的服务和解决方案;但是这些企业和开发商都要利用早已就位的数字大脑。随着越来越多的人开始使用机器学习和基于 AI 的系统，这些系统将变得越来越聪明，这将使它们更加完美，并鼓励更多的人选择它们。”

Anglin 认为现存的主要数字大脑有：

Facebook：Facebook 有一个 AI 研究部，其目标是推动机器学习发展，以及开发智能机器。最近公司开放了其 AI 硬件设计，代号为“ Big Sur ”，它可以在处理大规模的 AI 计算。公司还发布了新的算法，如分割框架 DeepMask ;基于深度学习的文本理解引擎 DeepText ;局部细化模型 SharpMask 和对象检测方案 MultiPathNet 。此外，Facebook 的 CEO Mark Zuckerberg 宣布将很快向世界推出其个人 AI 助理。

Google：Google 最近开放了用于机器学习图书馆的 TensorFlow 框架。在 Anglin 看来，TensorFlow 比其它的认知服务要复杂一点，但它封装了大量的科学项目和软件包，使得大部分应用程序开发人员可以使用，并将其嵌入到他们的应用程序中。

IBM Wastson： IBM Watson 是一款认知系统，它被设计用于理解数据，推理，和规模性学习。它提供认知 APIs，利用自然语言处理、机器学习和其他的事情来分析数据，从数据中学习，并获得见解。

IBM的 Nwuke 说：

“系统的价值所在是超越一般的抽象化概念，并用专业的方式进行推理。”

Microsoft：Microsoft 提供的认知服务，允许开发者使用强大的智能算法建立 Android， iOS 和 Windows 上的应用程序。 其服务包括视觉，演讲，语言和知识的 APIs 。

Anglin 说：

“从这些主要成员研究中，我们将得到非常有效的数字大脑，而选择独自拼搏的人将经历残酷的竞争。”

然而，Versace 说：

“尽管 Neurala 是一个小公司，但它早就建立自己的数字大脑，领跑比赛。从建立人工大脑块到单独的神经元和拥有数亿，甚至数十亿的神经元与突触连接的大系统。它有着悠久的历史。该公司最近发布的机器人 SDK 神经胚大脑，允许公司将深度学习整合到他们的应用程序中。SDK

是迄今为止未被提供的主要成份。该技术当前的目标是无人驾驶飞机，以让它们能够学习，识别，查找和跟踪对象。它还可以被应用到电脑、手机和其它机器上。我们准备建立一个平台，然后让人们将其升华。”

我们应该担忧 AI 吗?

我们所担忧的地方是，AI 未来不仅会取代我们的工作岗位，还会比人类更聪明，从而征服人类并毁灭文明。

IBM 的 Nwuke 说：

“有些人给 AI 附上臭名，他们认为这一技术在某种程度上会如我们所知的那样，挑战或危及世界。但是，未来的 AI 只是意味着机器将能为企业、专业人士和消费者带来更多的价值。该技术在一定程度上让人与机器合作，增强和扩展人类的成果。”

Anglin 说：

“社会创造了这种臭名，因为有时候我们就是这样描绘 AI 的。有经典电影中， AI 恶棍接管了世界，但这种观念有些夸张。而问题的根源是大多数社会人士对于该技术的理解程度不够。工程界的开发人员并不担心这些，因为他们整天与其打交道并理解这项技术。少一些幻想，多一些机器。”

Anglin 并不否认 AI 未来可能会被滥用，或用于伤害人类，但任何的工具和技术都存在这样的可能性。从广义上说，将我们带入那种时代的东西并非 AI ，而是人类本身。毕竟，人们将制作并教育机器，他们必须对这项技术负责。在适当的地方加入安全措施并传播技术的好处，是开发人员的工作。

Gartner 的 Austin 说：

“人们总是对 AI 抱有许多幻想，而幻想的起点是我们可以发明 AI 。如果过多的高级管理人员同意了这些假设人类就不会发明出 AI，以会话界面为例，他们会与那些人一样/他们会看到 AI 需要知道一切可以用于替代你通话中心联系人的信息，然后很多项目会失败并关闭。”

下一步

Anglin 说：

“如今，虽然 AI 最常用的地方是图像识别，自然语言处理和语音识别，但我们认为这些是只是智能的起点。目前 AI 所处的状态就像是蹒跚学步的孩子，它可以理解所见、所闻，然后告诉你它是什么看。这就是 AI 的早期阶段，但如果企业真正的想从中受益，下一步将是建立更多联系和推理对象之间关系的能力。我们正从蹒跚学步的孩子向稍有能力的学习机器前进。”

Versace 想要看到工业颠覆人们想象中的 AI 。他说：

“ AI 意味着有一款功能与人类一样强大的软件，它可用于无数的应用程序。随着平台和传感器的爆炸式发展，现在的 AI 比以往任何时候都更重要。每一份需要人类紧盯屏幕的工作，都可以用 AI 去处理，从而让人类去做其它事情。”

到这一步，开发人员和数据科学家需要弄懂我们如何理解对象之间的概念，并超越基础的挑选对象功能，理解图片中的一切。

Anglin 说道：

“这时我们都需要像开发员团体一样集体抬起我们的头并问，什么样的主要模式才可以应用到用户软件，并以不同方式进行应用?接下来的三年中会发生很多类似的事情，人们会遇到瓶颈，思考他们想要创建出的下一代软件，并弄清楚这些场景看起来像什么?”

IBM 的 Nwuke 发现公司的客户身上已经发生了这类情况。他说：

“开发商已经开始在零售、医疗、银行、运动和更多的行业商业化他们的想法。我们的灵感来自这个社区创造的东西，而且，我们正在共创未来，认知技术将积极影响我们生活的方方面面，包括工作和家庭。”

Edge Up Sports 的创始人 Ilya Tabakh 预计，在短期内我们就会看到更好的语音识别，更好地理解身体姿势及用户的情感状态，和更多改善我们生活的技术。

关键是要解决用户的困难，Anglin 说：

“如果一款技术实际上并不能使用户的生活变得更好，开发人员则无需匆忙的将它应用到程序中，或呈现在用户面前。我们是怎样应用智能的?我们不应该单纯的在偶然的情况下应用它。”