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細數(shù)人工智能的發(fā)展

人工智能在經(jīng)歷了60年的發(fā)展，開始顯現(xiàn)出其遠大的發(fā)展前景。尤其是Watson和AlphaGo的出現(xiàn)，使得業(yè)內(nèi)人士大喜過望。人類不僅解放了肉體，可以不必親自去從事繁重、危險的體力勞動，而且還初步解放了思維，可以用機器來替代人們進行簡單的腦力勞動。

1、棋類游戲全面戰(zhàn)勝人類對手

計算量較小的國際跳棋到計算量最大的圍棋，人工智能在棋類游戲領域已經(jīng)全面戰(zhàn)勝了人類的對手。第一臺能同人下國際跳棋的計算機出現(xiàn)在1958年，名為“思考”，機型是IBM704，計算能力是200步/秒，而從1994年起國際跳棋程序切努克（Chinook）就從未被人類擊敗過。IBM的“超級深藍”1997年以3比2擊敗了卡斯帕羅夫，“深弗里茨”于2002年10月與克拉姆尼克4比4戰(zhàn)平。在圍棋方面，日本電腦圍棋軟件“ZEN”于2012年3月在受五子和受四子情況下均擊敗武宮正樹九段，谷歌的AlphaGo先是在2015年10月以5:0戰(zhàn)勝歐洲圍棋冠軍、職業(yè)二段樊麾，然后又在2016年3月開始的比賽中以4:1戰(zhàn)勝了多次取得世界冠軍的韓國棋手李世石，在2017年初又在中日網(wǎng)絡棋壇上取得60連勝的戰(zhàn)績。

從人機大戰(zhàn)歷史進程中我們可以看出，從跳棋到象棋再到圍棋，計算量越來越大，計算難度也越來越大，連被認為是一對一智力較量的最高等級游戲、人類的最后堡壘——圍棋也不能阻止人工智能前進的步伐，不得不對人工智能刮目相看。

2、識別與理解能力開始顯著提升

在語音識別與理解領域，IBM在1950年末就開始了語音識別研究工作，并在1962年西雅圖世界博覽會上展出了被稱作“鞋盒”語音識別機器，1992年研制成功世界上第一套聽寫系統(tǒng)ISSS，1997年推出了ViaVoice。目前，自然語言識別與理解技術已經(jīng)超過人類，開始在語音輸入、自動化客服等相關領域商用，開始向同聲傳譯進軍。不僅如此，牛津大學2016年11月發(fā)表的論文顯示，其研發(fā)出的人工智能系統(tǒng)LipNet能夠?qū)⒁曨l中人物的嘴巴活動與其臺詞進行匹配，準確率高達93.4%，而即使是最專業(yè)的唇語解讀者，其準確率也只有20%-60%。在圖像識別與理解方面，目前機器圖像辨識錯誤率僅為3.0%，而人眼的辨識錯誤率約在5.1%左右，并能夠根據(jù)圖像寫出其所表達的含義。除了我們常見的二維碼應用和OCR（光學文字識別）已經(jīng)獲得廣泛商用之外，圖像識別與理解技術在自動駕駛、智慧醫(yī)療等領域的能力表現(xiàn)也顯著超過了人類頂級專家。

3、基于深度學習的各類應用已陸續(xù)展開

目前，基于深度學習的各類應用已經(jīng)取得了較好的應用效果，并且正在推動人類社會從信息化時代向智能化時代轉(zhuǎn)變。在云計算、大數(shù)據(jù)以及深度學習的推動下，人工智能技術應用領域越來越廣泛。搜索引擎機器人能夠根據(jù)用戶畫像為用戶推薦滿意的搜索結果和廣告，寫作機器人能夠自動撰寫新聞甚至科研論文，傳媒監(jiān)管機器人還能夠自動識別黃色和政治敏感的圖像與視頻。我們還記得，就在2016年3月25日不到一天的時間，推特（Twitter）上的微軟人工智能機器人Tay就被人類“教壞”，成為一個臟話連篇的種族主義者，雖然微軟不得不將其立即下線，但人工智能強大的學習能力已經(jīng)表露無遺。尤其是IBM基于前期60多年的持續(xù)技術積累，已經(jīng)將其技術精髓集中體現(xiàn)在Watson之中，并從近幾年開始陸續(xù)將其所取得的成果在十幾個行業(yè)進行商用，從最初的信息產(chǎn)業(yè)延伸至醫(yī)療、環(huán)保、投資、保險、并購、法律、時尚等，為相關用戶提供較為完善的解決方案，期望引領整個社會全面邁入認知商業(yè)新時代。此外，牛津大學正在考慮將Libratus技術應用在商業(yè)談判、軍事戰(zhàn)略和大型銀行使用的高頻交易系統(tǒng)等各個領域，日本已經(jīng)開始將情緒識別與理解用于檢測網(wǎng)民的自殺傾向?；谏鲜鲈颍覀兺耆欣碛膳卸?，人工智能將會改變?nèi)祟惿畹姆椒矫婷妗?/p>