人工智能 未来已来

商界时尚2016年5月刊

经过7天的鏖战，谷歌研发的围棋机器人AlphaGo战胜了韩国棋王李世石。这让很多人终于意识到，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已经今非昔比。也许有人会说，robot终究是robot，无非是机械元件和学习算法的加总，怎么能和造物主最杰出的作品相提并论？可当你真正走进了AI的世界，可能就不会这般妄下定论了。

“人不如狗”的

背后

也许你很好奇，为什么“阿尔法狗”和李世石的对战，能够引起那么大的舆论关注。毕竟这并不是人工智能第一次站在人类的对手席上，也不是人类第一次败给自己的杰作。

意料之外的智能

我们从围棋这项运动说起，星盘上共有361个落点，每步落子都会对棋局走势产生不同影响。普林斯顿大学的研究人员计算过不重复的棋局数，最终结果是一个171位的数字。

这意味着这项棋类运动不存在套路，究竟棋子落在哪里能让自己胜率最大，只能凭借棋手的直觉、经验和运气。巧的是，这三样都是人工智能所不擅长的。在AlphaGo出现之前，它们连战胜业余选手都很艰难。所以当这条“狗”五场零封欧洲围棋冠军樊麾、4：1力克李世石之后，有些人开始慌了。

人工智能的进步，已经完全超出了人类的预期，AlphaGo的研发者——DeepMind公司的反应也非常微妙。直到这场人机大战战局尘埃落定，该公司的首席执行官Demis Hassabis才收起了“这只能证明AI在运算速度和判断精度方面潜能无限”的客套说辞，表示已经被自己的作品给震惊到了。

国际象棋

1996年“棋坛巨无霸”卡斯帕罗夫约战“深蓝”超级计算机，并4：2取胜。但仅仅一年之后，他就被升级后的对手击败，而后者被称为“更深的蓝”。

拼字游戏

在多伦多的一场拼字公开赛中，“Quackle”机器人完成了让二追三的神话。在击败前世界冠军时，这个出自麻省理工的程序速度一般，但词汇量惊人，一些超冷门词都难不住它。

智力竞赛

2011年《Jeopardy！》节目组邀请了IBM的机器人“沃森”前去参赛，它最终在决赛中拔得头筹，赢下了100万美元。另外两名对手，分别是最多连胜和最高奖金的纪录保持者。

那些战胜了

人类的机器人

只会算算算

如果从最简单的层面来分析AlphaGo，它不过是利用了两套智能分析系统，来决定自己的下法。第一个用来评估棋局，会判断双方的优劣势，以及棋盘每个部分的走势，尽可能去读取棋盘上的全部信息，以及对手的动向和意图。另一个则是落子选择器，会通过扫描棋盘，找到数个合理的落子点，最终判断出最佳的一个。

但如果仅仅是运算，那“阿尔法狗”和其他人工智能比起来，不会有质的改变。毕竟处理速度、程序和代码这种东西，都无法拉开决定性的差距。可实际上，在和其他的人工智能对弈时，AlphaGo在500盘中赢了495盘，胜率高达恐怖的99.8%。它的背后藏着什么秘密？只有谷歌能给一个解释。硅谷人曾说过，这台机器人的核心精髓是“深度自学习”，也就是在对战博弈中积累经验。李世石输了之后，韩国棋社跳出来指责AI对手是在赤裸裸地抄袭，可实际上，任何棋手都会去研究对手的下法，AlphaGo只不过是效率更高一些。

在击败李世石的前三盘中，AlphaGo是越战越勇，第二盘甚至频出怪招。研究人员相信，这是它读取了李世石棋谱后，在尝试全新下法的表现。如果这一假设成真，那即便AI现在的学习还停留在“有样学样”的层面上，人类想战胜它们也会变得难上加难。比如你从五步之前就开始设局，如果AI见识过这一招，它当即就能看穿你的心思。

不只是虚拟棋王

AlphaGo的最初设定，并非棋类高手。谷歌在2014年豪掷4亿美元收购了初创公司DeepMind，目的也不是在两年后把100万美元的奖金揽入囊中——这笔钱本来就是谷歌出的。这些硅谷大神立志于将学习类机器人和通用学习算法相结合，构造出能对人类生活产生极大影响的新行业。而击败顶级棋手，不过是这条路上出现的小插曲。

在天才少年柯洁的挑衅下，DeepMind方面的反应非常平淡，他们觉得AlphaGo没有必要再在围棋领域待着了。不久前，公司CEO表示会将AlphaGo整合到医疗、机器人领域。局外人并不知道，这些领域才是它的本职工作。此外，暴雪游戏公司方面还确定了一个消息：AlphaGo会以选手的身份挑战《星际争霸2》。此讯一出，有“星际第一人”之称的韩国选手Flash主动请缨，似是要替同胞复仇。可他也许不知道，在和AlphaGo交锋之前，李世石对它的点评是“只有三段棋手的水平”，并认为自己顶多输一场。结果我们都看到了。

AlphaGo还有很多路要走，但有些事需要其研发者多多注意。它的智商是否有超过人类的可能？又或者说，人类在发掘AI上限的时候，能否在它们脱离自己控制之前及时收手？不要等AI已经可以俯视人类时，我们才终于回想起被AI支配的恐怖，虽然那只是在电影里。

AlphaGo和李世石对战

在天才少年柯洁的挑衅下，DeepMind方面的反应非常平淡，他们觉得AlphaGo没有必要再在围棋领域待着了。

李世石

1964年：ELIZA与人机对话

约瑟夫•魏岑鲍姆在1964年开发了一个名为ELIZA的机器人，这是一个聊天机器人。

1965年：研制DENDRAL专家系统

美国科学家爱德华•费根鲍姆等研制出化学分析专家系统DENDRAL，这是第一套有效进行工作的专家系统。

1970年：SHRDLU诞生

SHRDLU是由斯坦福大学的计算机教授T•威诺格拉德开发的系统，这种程序能分析命令，并通过对虚拟方块进行操作来完成任务。

1976年：研制MYCIN医疗咨询系统

斯坦福大学的肖特利夫等人发布了医疗咨询系统MYCIN，可用于对传染性血液病患进行诊断。

1980年：深度学习诞生

辛顿利用计算机硬件和软件来模拟人类大脑，创建了一个纯粹的人工智能——深度学习。

目的是使逻辑推理达到数值运算那样快。

1982年：开启第5代知识信息处理计算机系统KIPS计划

人工智能简史

1956年夏天，美国达特茅斯学院举行了历史上第一次人工智能研讨会，也被认为是人工智能诞生的标志。会上，麦卡锡首次提出了“人工智能”这个概念，纽厄尔和西蒙则展示了编写的逻辑理论机器。

1950年：图灵测试

1956年：人工智能的诞生

图灵预言了创造出具有真正智能的机器的可能性。图灵测试是人工智能哲学方面第一个严肃的提案。

1966年〜1972年：首台人工智能机器人Shakey诞生

在1966年〜1972年期间美国斯坦福国际研究所研制出机器人Shakey，这是首台采用人工智能的移动机器人。

1984年：启动CYc项目

在道格拉斯•莱纳特的带领下，启动了Cyc项目，其目标是使人工智能的应用能够以类似人类推理的方式工作。2006年，该项目已免费提供“资源开放”版本给公众使用。

1986年：3D打印机问世

美国发明家查尔斯•霍尔制造出人类历史上首个3D打印机。

1989年：研制适应环境的机器虫

以美国麻省理工学院布鲁克斯教授为代表的行为主义学派提出了“无须表示和推理”的智能，认为智能只在与环境的交互中表现出来，开始研制可适应环境的“机器虫”。

美国数学家莫奇利、埃克特等人制造了世界上第一台通用计算机ENIAC，为人工智能的研究提供了物质基础。

1946年：ENIAC诞生

2016年：Alphago战胜围棋世界冠军李世石

AlphaGo宣布参战《星际争霸2》项目，又确认将参加蓝海联赛，挑战《战舰世界》。

1997年：电脑深蓝战胜国际象棋世界冠军

1997年5月11日，IBM公司的电脑深蓝战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，成为首个在标准比赛时限内击败国际象棋世界冠军的电脑系统。

加拿大神经学家团队创造了一个具备简单认知能力、有250万个模拟“神经元”的虚拟大脑，命名为“Spaun”。并通过了最基本的智商测试。

2012年：Spaun诞生

2013年：深度学习算法被广泛运用在产品开发中

1. Facebook人工智能实验室成立，探索深度学习领域，借此为Facebook用户提供更智能化的产品体验。

2. Google收购了语音和图像识别公司DNNResearch，推广深度学习平台。

3. 百度创立了深度学习研究院。

4. IBM研究院沃森（Watson）电脑开始研究深度学习相关技术。

5. 微软研究院率先把深度学习应用在语音识别中。

6. Yohoo收购了LookFlow，创建了深度学习小组。

7. Amazon在柏林创立了机器学习研究中心。

1.谷歌开源了利用大量数据直接就能训练计算机来完成任务的第二代机器学习平台Tensor Flow。

2.DeepMind在《自然》杂志上公布：通过深度神经网络与强化学习结合的Human-level control through deep reinforcement learning，展现出了在复杂任务中酷似人类的算法。

3.剑桥大学建立人工智能研究所。SpaceX的CEO、Sam Altman和特斯拉等人宣布投资10亿美元成立非营利性AI研究机构OpenAI。

4.Magic Leap让我们看到现实中不存在的物体和现实世界融合在一起，通过头戴式显示器来呈现虚拟的影像。

5.沃森物联网在慕尼黑开张，同时开放了一些强大的API。

6.微软亚洲研究院的152层“深度残差网络”获得2015年ImageNet冠军。

7.NIPS 2015召开。

8.来自麻省理工学院、多伦多大学和纽约大学的三位研究者采用贝叶斯程序学习，开发出一个“只看一眼就会写字”的计算机系统。该系统对人类认知能够进行很好的模拟。

9.谷歌在量子计算机研究领域取得了重要突破。发布迄今为止D-Wave最强大的结果，展现出了以1亿倍的速度提升。

2015年：人工智能突破之年

1. Alphago被开发

Google公司于2014年收购人工智能公司DeepMind，开发出一款名为Alphago的围棋人机对弈软件。

2. IBM打造Jeopardy!-winning Watson云服务

帮助癌症医生借助分析云端的基因数据，为患者制订特定的治疗方案，还可以让生物技术企业进行无害的测试实验，来避免不必要的活体手术。

3. IBM生产出一款大脑原型芯片，助力超级计算机专业学习领域。

2014年

2011年：开发出使用自然语言回答问题的人工智能程序

2011年，沃森作为IBM公司开发的使用自然语言回答问题的人工智能程序参加美国智力问答节目，打败两位人类冠军，赢得了100万美元的奖金。

你所不了解的人工智能

提及人工智能，很多人浅显地把它理解成“人造的智能产品”。实际上的确如此，人类通过已经掌握的科技，为计算机赋予了更强大的功能。检索、运算、思维、判断……而最终目的，是让AI无限接近于人类的认知水平，并凭借得天独厚的优势，成为人类的金牌助理。但是它们究竟会如何发展，目前发展到了哪一步，就连其研发者也不能给出肯定的答案。

今年4月中旬，国内著名的互联网专业咨询机构艾瑞咨询发布了首份《人工智能应用市场研究报告》。报告显示人工智能正处于“感知智能”环节，也就是说它们正处于学习如何与人类交流、认知周围事物的阶段。

在过去的4年里，国内各个行业对于AI领域的投资、融资始终保持着稳定增长的态势，这也从侧面反映出了人们对于这个领域的信心。而和该行业相关的诸多细分技术，诸如语音交互、专家系统、人工神经网络，都在以肉眼可见的速度走向成熟。以语音识别为例，目前机器人的语音识别准确率已经达到了97%以上，这一成绩已经超过了人类自身的水平。

就目前来看，“人工智能威胁论”还仅仅是一个噱头，那是因为机器人暂时还不具备主动思考的能力。一些看似拥有思考判断能力的举动，实际上是根据预设情境和程序而做出的反馈。譬如无人驾驶系统在避让车辆时，其实是摄像头等一系列传感器和内置程序的协同工作，而非人工智能认为“我应该让它先过去”。

该领域的研究者们普遍认为，人工智能的进展还停留在采集外部信息、整合数据，并按照预设程序完成指令的阶段。所以从目前来看，传感器等硬件，以及完善运行算法会是AI升级的主要任务。上文提到的DeepMind公司创始人Hassabis表示：“我们的确应该考虑人工智能所蕴含的风险，但人类开发出能和人类智力水平相当的技术，还需要至少10年时间。”

但他的偶像斯蒂芬•霍金并不这样想，霍金认为研发成熟的人工智能是无异于“召唤恶魔”的行为，并直言这可能会成为人类历史上最后一次大事件。而埃隆•马斯克也投资千万美元，用于评估并控制人工智能的风险。

“天眼”

何时

开启

从《终结者》到《变形金刚》，理想中的机器人拥有强大的视觉系统。它们可以在“看”到物体时获取其3D简图，并进行一系列的备注，夜视和红外线扫描之类的技术，更是不在话下。不要觉得这只是科幻电影里的滥俗桥段，通过摄像头来获取外界信息，是它们的第一命门。如果发展到了今天，一台AI只能根据人类操作者输入的信息来进行下一步动作，那它就是个彻头彻尾的失败作品。

把人眼的工作交给摄像头？这听起来就是一个不可能的任务。除了5.76亿像素和1600万像素的硬件差异外，人眼对环境的感知能力也绝非机器能比。举个最简单的例子，当你看到一条哈士奇时，可以在一瞬间判断出它的品种，这并不仅仅是视网膜成像的功劳。而机器人要想拥有视觉成像系统，还需要传导神经和记忆皮层。但这也只解决了“看”的问题，如何把看到的图像转换成有用的信息，并完成之后的判断，才是难点所在。

一套完整的计算机视觉系统，关键技术点在于图像处理系统。它会根据拍摄物的像素点分布、色调等信息，转化成具体的数字化信息。Facebook就植入了一种全新的技术，可以将朋友圈中的照片“读”出来。最初它只会告诉你照片发布者是谁，现在则会把图片上的内容描述出来，“有树，有河流，有霞光，看上去是一张旅途风景照”。这个功能的当下意义，在于帮助有视障问题的人刷朋友圈。而微软方面则将其和“视觉”进行了深入整合。他们研发了一个名为Seeing AI的组件，将之放置到太阳镜上时，可以在扫描完毕周围环境后，提取出各种特征，对具体事物作出判断，然后用语音播报的形式，把环境描述给盲人。

如果把AI视觉看作一个单独的功能，那目前对其需求最为迫切的，当属无人驾驶领域。通用集团和特斯拉两大美国汽车公司，分别投入重金收购了初创公司Cruise和Mobileye。以Cruise为例，他们所提供的无人驾驶系统包括两个摄像头、一套GPS系统、惯性计算器、行车电脑，这就相当于一个闭环的人工视觉系统了。而为了让信息采集变得更为丰富，它们还配备了测距雷达装置。

把画面即时呈现给我们并不困难，难的是人工智能亲自看懂画面中的一切。目前来看，它们在这一方向上已经起步了，但成本控制仍然是最大的难题。

当我们不再需要驾照

什么情况下，你才会觉得人类迫切需要自动驾驶技术？科目二连挂五次？醉到分不清主驾副驾？或者是自驾游时困到抬不起头？在科技公司和汽车公司看来，自驾驶是一个永远不会退烧的热门项目。

谷歌

Driverless Car项目

今年3月份，谷歌的无人驾驶车队突破了100万英里的总行驶里程。而美国公路安全管理局方面也给它们颁发了驾照，并首次表态“自驾系统就是司机”。这一里程碑式的成就，起源于2010年在加州道路上开始测试的7台车。而直到2012年4月1日，谷歌才将这一计划公布于众。但因为时间问题，人们只当是谷歌开的一个愚人节玩笑。

在无人驾驶领域，谷歌有着自己得天独厚的优势——Google Maps。强大的三维地图和定位能力，是谷歌可以最早试水这一技术的基石。但除了导航以外，无人驾驶还需要其他组件，譬如运算能力强大的行车电脑，以及摄像头、测距雷达等一系列的传感器。虽然谷歌在这方面不是专业的，但却能揽到英伟达、微软等一众合作伙伴。经过几年的研发，谷歌Driverless Car的核心设备已经初具规模，包括一台激光雷达，以及可以精确到2cm的高精度地图。

特斯拉

Mobileye技术

硅谷狂人埃隆•马斯克既然选择了造车，肯定不会屈居人后。人们嫌电力汽车慢，他造了特斯拉Model S，人们嫌它不够惊艳，他造了鸥翼门的Model X，又有挑事的人嫌它贵，他又咬咬牙造了廉价版的Model 3。这一次，有人盛赞谷歌的无人驾驶技术……所以在特斯拉的车型上又出现了无人驾驶的雏形。

他们将其称为“半自动驾驶”技术，并反复强调这只是一个辅助功能，并不建议车主在使用时把手从方向盘上挪开。目前的特斯拉车型已经可以在高速路和并不拥挤的城区使用这一功能了，当路况变得复杂，或者是地图信息不够精细时，它就会给你发出提醒，催你接管方向盘。埃隆•马斯克相信，到2018年时特斯拉就不再需要方向盘了。

日企

联手经营

日本的多个汽车品牌都研发过自动驾驶技术，比如丰田的Highway Teammate（高速公路队友）无人驾驶技术、本田的Honda Sensing系统，以及日产的半自动驾驶车型Leaf（聆风）。但也许是因为底子薄弱，这几个厂家的进步都非常缓慢。今年初，在日本政府的号召下，日本六大汽车制造商联合起来，针对无人驾驶技术展开了系统性的研发。高精度立体地图、标准化软件、顶级传感器探头，每个品牌都有明确的分工。他们希望用这种笨法子，在该领域后来居上。

日本政府之所以会这么积极，在于他们想完成抢滩登陆战，制定出无人驾驶的行业标准。因为如果这个成果被欧美车企收入囊中，那技术垄断和专利垄断的问题都会涌上来。除了六大车企外，瑞萨电子、日本电装和松下等零部件厂商也加入了进来，诸多大学实验室里也有资助力量在活跃，颇有“全民皆兵”的意思。

必须撞怎么办？

我们假设一个场景，如果后面有一辆大卡车正疯了一样冲过来，而你的左前方是一辆汽车，右前方是一个行人，你会选择撞哪个？如果这个问题交给AI，它又会如何选择？

安全如何保障？

“工作环境”对传感器来说极为重要，比如太冷、太热、雨雪雾霜，都可能导致它们发挥失常。我们很难确保传感器始终处于最佳的工作状态，毕竟检测它们不像测胎压那么简单。

怎样防止入侵？

行车电脑也可以被种植木马，如果它中了病毒，那车主的人身安全就会受到巨大的威胁。别人的一个指令，就可以要全车人的命，试问你怕不怕？

误撞谁来担责？

就拿谷歌全责的那次车祸来说，责任应该落到谁身上？Self-Driving技术的开发者、司机本人，还是谷歌？

非技术性难题

爱学习，总归不是坏事

即便是专业人士，也很难解释清楚“专家系统”是什么。这是人工智能从理论到实践的跳板，也是AI可以成为人类助手的基石。简单来说，这个系统会让它们通过训练和调整，成为某个领域的专业人士。而这实际上也是让人工智能模拟人脑思维的最直观形式。AI需要获取知识信息，掌握基础推理，并学会使用它们——整个过程很容易让人联想到学生时代的自己。进修完毕后，它们才可以在更高层次的领域得到应用。

对于人类来说，这是一个很简单的逻辑。学习知识，掌握用法，再运用到生活中。可人工智能懂得“学以致用”，却不明白“举一反三”。AI在实践中必然会获取其他信息，可它们是否会将之收录入知识库？收录前能否筛选一番？这个疑问，日趋火热的语音软件也许能给出答案。当你向微软的Cortana提问并给它答案后，它就会把这一答案记住。而苹果的Siri最早聊天都聊不到一起，现在已经学会说情话了，它的成长我们能看得见。

最早的自学习功能，出现在NEST家居控温器上。它可以记录用户的使用习惯，反复几次后，就能摸清你最喜欢的温湿度了。这个功能设定一度成为智能产品的标配，但仔细剖析一下，你会发现它的上限其实很低。仅仅是观察使用者的某种习惯，并加以模仿，其含金量能有多少？真正的自学习能力，应该脱离场景和环境的限制。譬如一个整理医学资料的机器人助手，在查阅大量病历时发现了某种症状和某种疾病的相关性，就可以将这一信息收录或上报给医师。

这个预想也许有些太超前，但并非没有可能。近日，日本一个高中迎来了一位特殊的学生——Pepper人形机器人。这是人工智能首次和人类一同学习，考验的不仅仅是AI的学习能力，还有人机交互的潜能。

扎克伯格提议让AI进行“监督式学习”，也就是通过观察、尝试来获取知识，让其亲自去获取常识，这才是AI能实现深度学习的基础。“诊断疾病、驾驶汽车、探索宇宙，这些方面AI的潜力远大于人类，那人类有什么资格做它们的老师？”扎克伯格认为AI在掌握了常识信息后，可以获得改变世界的能力，至于如何让人类置于危险之外，他并没有提及。

人类目前最为先进的智慧问答系统是IBM的沃森，它在自然语言处理方面表现惊人，其核心在于IBMDeepQA技术。它会阅读数以百万计的文字资料，从荷马的诗集到当代字典一应俱全，知识体系丰富程度可想而知。而在此基础上，它还拥有语言学和逻辑学的专家打造的逻辑思维和分析系统，确保其在进行应答时，运算处理方式高度接近人类的大脑。

医者可无心

让机械臂拿起手术刀，听起来是个很惊悚的话题。但实际上，AI研究者们已经在这条路上探索了很长时间。

那个帮IMB赢了100万美元奖金的沃森计算机，从《Jeopardy！》的舞台上离开之后，它就从大众视野中消失了，IBM表示它正在MD癌症中心工作，从资料库中查阅资料，并且结合病例完成系统分析，从而给临床医生提出一些针对性的治疗建议。

乍看之下这并不是一个很有技术含量的活儿，无非是查查资料嘛。可人工智能拥有一个人类无法比拟的优势，那就是运算速度。目前每过40秒就有一篇新的医学论文发布，医生要花费多少时间才可以勉强跟上更新速度？但如果把这个任务指派给拥有系统搜索能力的AI，再让它把阅读过的内容加以归类、存储，效率自然是人类无法比拟的。

而沃森机器人的研发者并不满足，他们以此为基础推出了Watson Healthcare Cloud认知计算健康平台，旨在把诊断权从人类医师手中抢过来。

至于大家都关心的“AI主刀”问题，难度系数其实要比我们想象的更低。至少不管面对多难的病情，AI都不会出现手抖的情况，冷血无情，在这时候反而是一件好事。今年2月份，英国15岁少年Billy Whitaker就被“机器人大夫”动了刀，后者把折磨了他7年的癫痫症给治好了。这台价值35万英镑的设备将探测装置放入患者的大脑，通过刺激反应查找出了诱发癫痫的位置，并进行了切除。而院方表示，在此之前这台机器人已经完成过几次同类手术了。

同超级计算机合作并模拟药品研发过程、降低研发成本的软件，收集用户活动时间、惯用词汇来判断心理健康情况的App，检验基因组序列并排查遗传病风险的高分辨率3D成像平台……上述这些都是AI技术在医疗领域的具体运用形式。不难看出，这类技术对未来医疗的发展而言是个绝佳的风口，潜能无限。相较之下，如何让患者相信它们所做的一切并不逊色于人类医生，才是最大的难题。

人工智能中国力量

虽然我们听到的人工智能领域的最新进展大多来自欧美科技强国，但中国的极客们也不甘示弱，涌现了一批值得期待的创业公司，有些领域的研究已经达到国际先进水平。

科大讯飞

打造人工智能产业生态

科大讯飞董事长刘庆峰曾向媒体表示，中国的人工智能不只可以比肩国外，而且是可以超越国外的。不管目前中国的人工智能技术是强是弱，这话从他嘴里说出来，可信度还是会莫名地增加几分。

经过17年的发展，科大讯飞在智能语音、语言技术、人工智能技术研究等领域成为行业佼佼者，其开放平台的用户数达7亿，技术产品占中文语音市场份额70%以上，2015年收入超过25亿元，上缴税收超过2亿元。

从科研能力、市场份额、经济收益的角度来说，科大讯飞能在各个关键维度上都做到行业领先，确有令人敬佩之处。当然，取得如此不俗的成就除了科大讯飞自身的不懈努力外，还有天时、地利的完美配合。

万物互联的时代，语音和图像作为万物互联的重要入口，可以轻松地渗透到人工智能的各个领域。科大讯飞刚好在智能语音、语言技术方面拥有世界级的核心处理技术。科大讯飞希望通过继续加码人工智能底层关键技术的研发，打造以科大讯飞为中心的人工智能产业生态。目前，科大讯飞已经布局了图像识别、大数据、脑科学等多项新技术方向。

科大讯飞的“讯飞听见”、人工智能交互界面AIUI、讯飞超脑等人工智能产品和应用在业界引起不小的轰动。其中，讯飞听见智能会议系统的转写正确率可达95%以上，远超人工速记。科大讯飞董事长刘庆峰曾表示：“一般的会议同传可能5年之内会被替代，商务谈判类的可能需要更长的时间。”

“讯飞超脑”是科大讯飞在2014年正式启动的项目，他们希望能在10年后让机器人考上清华、北大，超越99.9%的人类。能否实现是后话，就目前而言，科大讯飞在教育方面的表现得到了一些认可。其口语和作文评测机器已经运用到2014、2015年的广东高考中，一定程度上代替了老师的职能。

这还只是一个开始。刘庆峰说：“人工智能会在5～10年内进入各行业。比如我们会为中国电信、平安等客户服务中心提供解决方案，客服这一块未来会替换掉50%以上的人工。”刘庆峰对此似乎很有信心。不过他也强调，每个工种最顶尖的10%～20%的人才被替代的可能性较小。

人类的工作不断被替代，人类如何生存，人工智能是否会危及人类自身等等，一系列问题将随之而来。刘庆峰认为，人工智能会把体力和脑力活动都释放出来，随着机器人等人工智能产物承担更多的劳动，社会组织构架会有相应的调整。而人则可以更有想象力地去探索未来。

科大讯飞轮值总裁胡郁则表示，人工智能的本质是帮助人类的工具，人工智能的发展体现的是研究人员的智慧。人工智能虽然会取代人类的部分劳动职能，但这也可以促使人类社会组织构架进一步优化，人可以进行更高级的劳动。

科大讯飞股份有限公司董事长刘庆峰

科大讯飞希望通过继续加码人工智能底层关键技术的研发，打造以科大讯飞为中心的人工智能产业生态。

格灵深瞳联合创始人/CEO何搏飞与联合创始人/CTO赵勇

格灵深瞳

让计算机看懂世界

格灵深瞳创立于2013年4月，是一家将三维计算机视觉和深度学习技术应用于商业领域的科技公司。联合创始人、CEO何搏飞毕业于斯坦福大学商学院，曾担任多家跨国公司中国区总经理；联合创始人、CTO赵勇博士毕业于布朗大学，曾是谷歌研究院高级研究员。成立一年之后的2014年6月，比尔•盖茨访华，专门造访了格灵深瞳，并留下了两句后来被广泛引用的评语“This is very cool”和“IT界的下一个大事件是计算机视觉与深度学习的结合”。

格灵深瞳的野心是“让计算机看懂世界”。近几年，计算机视觉领域中让人兴奋的两方面进展发生了：一个是硬件——传感器的发展，另一个则是方法——神经网络技术的进展。过去的机器学习都是把要分析的对象提取成一个数学向量，把它放在一个向量空间中，然后用数学工具分析它。这个方法想“进步”很难：换了新特征后，往往之前的分析工具都不能用了。赵勇说：“‘深度学习’近来常被提起，作为机器学习的一个分支领域，它指的就是深度神经网络技术。其动机在于‘模仿人脑的机制’来解释数据，例如图像、声音和文本。”

事实上，教机器看懂这个世界，从很多年前开始就有人持续致力在做了，只不过采用的大多是“摄像头+强算法”的理论框架。巨头们如Google、百度同样在做，但不同的是他们想做的还是偏重搜索、社交，而用何搏飞的话说，格灵深瞳想“做第一个将计算机视觉商业化的公司”。而切入智能安防监控领域是格灵深瞳选择将计算机视觉商业化的第一步。目前，格灵深瞳的主要产品聚焦两个方面，“看人”的皓目行为分析仪，与“看车”的威目车辆特征分析系列产品。

赵勇说：“‘深度学习’近来常被提起，作为机器学习的一个分支领域，它指的就是深度神经网络技术。其动机在于‘模仿人脑的机制’来解释数据，例如图像、声音和文本。”

图灵机器人是2014年11月由北京光年无限科技公司推出的国内首家个性化智能机器人平台，已为超过150000家企业和开发者提供服务，累计响应请求量超1300亿次，中文语义理解准确率94.7%，人机对话准确率达到88.2%，是目前中文语境下智能度最高的机器人。

2010年，俞志晨创办了光年无限，最初的设想是通过开发智能手机的应用构建一种场景，让用户更加便捷地浏览资讯、查询路线、订票、听歌等。开始他们采用了图文交互模式，2011年进一步融入语音交互模式，并在2012年3月正式推出当时市场上首款中文智能语音机器人——虫洞语音助手。得益于前期的技术积累，当时的光年无限逐渐形成了人机交互引擎，2014年将引擎发展为人工智能机器人开放平台，并免费向公众开放API接口，即第一代图灵机器人。智能对话、知识库、技能服务是图灵机器人三大核心功能。家用机器人、智能家居、车载系统、企业智能客服、微信管理平台等多个领域都可以直接搭载图灵系统，提升智能化交互能力。2015年底，图灵机器人又推出了人工智能级的机器人操作系统Turing OS。

在O2O市场井喷的2015年，许多O2O服务公司希望与图灵机器人合作。“但我们看到了一个更大的方向，（O2O）只能割舍掉。”俞志晨认为这是价值的定位和取舍，“家用机器人的操作系统，未来有希望成为下一代机器人界的Windows或者是安卓系统，价值远超过做手机O2O。”俞志晨认为，智能机器人的发展可以分为人工智能、机器人、互联网三条线。在2015年之前，三条脉络都是独立发展，但从2015年开始，它们在融合，这会加速整个行业的发展。

北京光年无限科技有限公司创始人兼CEO俞志晨

图灵机器人

做家用机器人操作系统

达观数据创始人兼CEO陈运文

达观数据

挖掘数据的价值

成立于2015年5月的达观数据，是专注于企业大数据应用服务的创业公司，致力于为媒体、电商、视频、金融、企业等类用户提供高质量的大数据处理、搜索引擎和个性化推荐等服务。现已推出基于微信大数据的公众号大师移动应用以及精准营销平台，基于电商客户的用户购买偏好建模系统和个性化推荐系统等。

达观数据创始人兼CEO陈运文是国内大数据方面的专家，曾任百度核心技术研发工程师和盛大文学首席数据官。在百度工作期间，他负责搜索引擎的核心算法研究，即如何“为用户提供最有价值的信息”。百度的用户量庞大，搜索框接受到的命令经常呈现为口语词汇或者模糊的语句，这项工作的真正难点在于让机器学会判断用户真实的搜索意图。陈运文就需要设计算法让搜索引擎尽可能准确地理解用户的意思，然后从数百亿网页中迅速找到对用户最有价值的结果。这种“算法”就属于人工智能。

如何通过获取泰坦尼克号上所有乘客的年龄、性别、职业、票价、舱位等信息，来编写程序预测这2000多人中最终得以生还的是哪些人？这是陈运文曾为达观数据新入职的同事下发的一套题。在陈运文眼里，只要收集到所需的所有信息，再运用合理的算法，就一定能够推演出最终的答案——“705名生还者都可以准确预测”。今天这种依靠数据挖掘技术来准确分析特定问题从而提升企业运作效率的方法在商业领域内变得更常见，业内将其称为“商业智能”技术。而在未来，这些智能化系统将会被更多地运用在医疗、教育等领域。“比如随着智能手环的增加，会有更多的健康数据被采集，那么我们会提供健康预警、治疗方案推荐等服务。”陈运文说。

在陈运文眼里，只要收集到所需的所有信息，再运用合理的算法，就一定能够推演出最终的答案。

科沃斯

让机器人接地气

科沃斯创建于1998年3月，专业从事商用机器人与家庭服务机器人的研发、设计、制造和销售。截至2015年底，科沃斯已在国内外申请专利达978项，其中发明专利299项，外观设计专利187项。新产品的不断涌现及高端机器人科技在海内外的畅销与应用，证明了科沃斯自主创新的实力与全球竞争力。如今，科沃斯拥有全球最完整的家庭服务机器人产品线：地面清洁机器人地宝、自动擦窗机器人窗宝、移动空气净化机器人沁宝、机器人管家亲宝，成为家庭服务机器人行业标准制定者。

其商用机器人系列中目前有两款产品：可以实现自动升降式地免水清扫，使常年暴露在太阳下的电池板能彻底摆脱灰尘和污垢的太阳能电池板清洁机器人锐宝；以及为银行、政务机关、大型卖场、专卖店等提供商用系统服务的旺宝。旺宝目前处于弱人工智能和强人工智能之间，由终端机器人、专业服务、云平台三部分构成，能够理解专业类相关问题、答疑解惑，并且引导需求用户到指定的地方；而当遇到复杂问题AI无法回答的时候，系统将切换到后台客服中心为客户提供服务。同时，管理人员也能通过旺宝高效完成终端服务培训、巡查终端服务场所等多项管理工作。

当前世界服务机器人市场化程度仍处于起步阶段，但受简单劳动力不足及老龄化等刚性因素的影响和科技发展的促进，增长非常快。随着人工智能领域技术的不断成熟，机器人的想象空间还是巨大的。科沃斯创始人兼董事长钱东奇表示，科沃斯目前正在建立机器人博物馆，希望更多的小学生、中学生从小就对机器人感兴趣。

科沃斯创始人兼董事长钱东奇

当前世界服务机器人市场化程度仍处于起步阶段，但受简单劳动力不足及老龄化等刚性因素的影响和科技发展的促进，增长非常快。

贾相晟在石油行业干了很多年之后，跨界人工智能这个略显前沿的领域，这难免给人一些格格不入的错觉。但就是这样一个人成了中国服务机器人的先锋。对他来说，不管做什么企业，找到市场痛点，并且成功地做出产品获得市场的认可才是真理。

在服务机器人领域，贾相晟认为中国不仅有市场需求，还有跟国际主流的服务机器人市场PK的可能性。贾相晟说：“在控制系统和综合调校方面，我们并不比他们差。差只差在工业制造上。”众德迪克有一支实力超强的研发团队，通过近两年的努力，团队不断在积累技术专利，并且在底盘、行走、人脸识别、语音信息系统、控制系统、芯片等方面在业内具有核心优势。

贾相晟说：“目前，众德迪克在全国1000多家做服务机器人的企业中，市场份额第一，大概在50%左右，其中快销行业的市场占有率是100%。”其中，跟伊利、中国银行、海南航空等企业的合作，也让众德迪克的服务机器人备受业界关注。

现在，众德迪克服务机器人的投放市场主要在快销、智能物业管理、老年公寓、银行、机场等领域。这些市场的共同特性主要是重复一些简单的劳作，但所耗时间长且市场劳动力匮乏。主要聚焦于这些领域，除了市场需要，另一个重要的原因还在于目前服务机器人的发展现状。用贾相晟的话说——现在的服务机器人还只相当于一个三四岁的孩子。

也正是因为服务机器人处在发展的初期，加上人工智能的大热，让相关公司良莠不齐。“现在中国有1000多家做服务机器人的公司，其中不乏一个教授加两个学生就注册了机器人公司的情况。”贾相晟希望自己能有更多优秀的对手，毕竟要做好服务机器人，还是需要同领域的企业能共同在服务机器人发展的初期得到市场的认可，而不是投放一些次品到市场中影响市场对整个服务机器人行业的判断。

也因为服务机器人行业的鱼龙混杂，导致了投资市场的困惑和犹豫。毕竟作为一家科技公司，在技术和人才方面需要大量的资金。贾相晟说：“希望能在获得市场认可，让公司把根扎下来之后，在未来三四年完成上市。”有了充足的资金，才能更好地引进人才，把团队进一步加强，合力研发核心技术，进行资源整合，从而不断增强众德迪克的实力，不断扩大市场稳固地位。

在很多业内人士看来，人工智能的大潮不可逆。这不仅仅体现在机器人公司的猛增，还体现在京东、阿里巴巴等企业的跨界加入。不得不说，我们可以确定的好消息是——“这是虚拟经济要回归制造业的重要信号”。

贾相晟说：“信息时代，解决的是人类的空间（距离）问题，要解决时间问题需要用更高效的硬件来实现。而回归实业才是解决时间、空间问题的答案。”

众德迪克科技有限公司董事长贾相晟

众德迪克

服务机器人先行者

贾相晟说：“信息时代，解决的是人类的空间（距离）问题，要解决时间问题需要用更高效的硬件来实现。而回归实业才是解决时间、空间问题的答案。”

AI

影视作品

灵感源

机械公敌/我，机器人

（I，Robot）

公元2035年，总部位于芝加哥的美国USR公司开发出超能机器人产品NS-5，其外形酷似人类，拥有强化耐久的钛金属外壳，可执行各种任务。从做保姆、厨师，送快递，遛狗到管理家庭收支，简直是无所不能。一时间，机器人的数量成3倍趋势增长，平均每5人便拥有1个机器人。随着NS-5被大量倾销，机器人开始充当起社会各个领域的重要角色。而发明它的USR公司也成为地球上有史以来最强大的集团。

她

（her）

和相爱多年的妻子凯瑟琳分手后，西奥多一直沉浸在悲伤当中。机缘巧合下他接触到一款先进的人工智能操作系统OS1，这款系统能够通过和人类对话，不断丰富自己的意识和感情。操作系统化身为一名叫作萨曼莎的“女性”，“她”风趣幽默又善解人意，学习和进化的速度让西奥多感到不可思议，两人很快成了无所不谈的朋友。萨曼莎很快就获得了西奥多的好感，而后这一切竟逐渐发展成了一段浪漫奇异的恋情。

机器纪元

（Autómata）

21世纪中叶，地球环境遭到巨大的破坏，人类文明和信仰不可遏止地崩塌。在一片乱象中，名为ROC的科技公司凭借他们研发的“朝圣者7000”智能机器人迅速崛起。“朝圣者”深入民间每一个角落，帮助人们处理身边的一切事务。在根本原则的约束下，机器人们任劳任怨，不辞辛苦，与此同时也遭遇种种残酷无情的对待。杰克•波根是ROC旗下的一名保险理赔员，在工作中他意外发现，许多“朝圣者”不仅被人私自篡改，连根本原则都遭到破坏。机器人们或伤害他人，或者自残，令杰克隐隐察觉背后似乎有什么阴谋存在。他离开城市前往贫民窟寻找真相，在此见识到机器人可丽儿自我修复的神奇一幕。而执着的追索，也将杰克置身于莫大(博客,微博)的危险中央。

超验骇客

（Transcendence）

威尔•卡斯特博士是人工智能领域首屈一指的研究者，他致力于开创有史以来最人性化的有感知力的机器人，全方位结合了人类的情感和智慧。虽然威尔极具争议的实验令他一举成名，但同时也让他成为反科技极端分子的眼中钉，这些极端分子开始极尽一切力量阻止他。然而没想到的是，他们对威尔的摧毁行动，却在不经意间成为威尔人工智能人实验成功的催化剂。威尔的妻子伊芙琳和他最好的朋友马克斯同是这个实验的研究员，但问题不在于他们能不能，而是他们应不应该继续这项研究。伊芙琳和马克斯最担心的是，他们逐渐察觉到，威尔已经不再是单纯地进行探索研究，而是逐步演变成追求一种权力，让人无法预料在他的掌控下未来的结局会是什么，唯一越来越清晰的可怕事情是没有人能够阻止他。

机械姬

（Ex Machina）

在一家著名搜索引擎公司工作的年轻程序员“意外”获得了一次与老板共度假期的机会，但实际上，这一切都是老板之前就精心安排好的。在这座几乎与世隔绝的别墅里，他需要对一个可能具有意识的人工智能机器人进行图灵测试。从见到它的第一眼起，程序员就被这个漂亮的机器人所吸引。随着交流的深入，他对它的好感更是与日俱增。

超能查派

（Chappie）

为了应对不断攀升的犯罪率，某大型武器公司开发出了一种机器人警察，并将其批量生产，投入使用。一直致力于制造人工智能机器人的程序员迪恩，某一天灵感突发，在人工智能研究上取得了突破性进展。在他将自己开发出的实验性AI程序植入一台受损的机器人后，世界上第一个具有自我意识的机器人诞生了，它就是查派。

人工智能

（AI）

一个小男孩身患重病，无药可治，不得不进入冬眠一样的冷冻状态。为了缓解伤痛的心情，他的父母领养了一个机器人男孩大卫。大卫出厂就被编程为爱他们，爱是它的使命和存在下去的唯一理由。但患病的男孩痊愈后回到家中，大卫失宠，被父母抛弃。具有自我意识的机器人大卫一直找寻着自己存在的价值，希望能变成真正的人类小孩，回到妈妈身边。

真实的人类

（Humans）

在不久的将来，机器人技术高度发达，一种仿真智能仆人“Synth”机器人帮助人类从繁重的家务中解脱出来，但诡异的是，这种机器人的外表一般都和某个活人一模一样。一个家庭关系紧张的郊区家庭(夫妻关系濒临破裂、要养活三个孩子)为了改变生活方式而购买了二手“Synth”机器人，但他们很快意识到和一个机器人在一起生活会有可怕的、影响深远的后果——至少这个家庭的二手机器人隐藏了一个黑暗的秘密。

科学技术的进步总是显得缓慢，而艺术家们早已迫不及待。他们尽情发挥自己的想象力，为人工智能的未来做了无数种猜想。有些影视作品只是披着科技外壳的魔幻剧，看完一笑即可；但也有一些十分真实，从技术、情感、伦理、风险等各个角度全面探讨人工智能，引人深思。

面对人工智能的崛起，很多对其持怀疑态度的人都要问：我们是否真的需要人工智能？业内人士给出的答案几乎是一边倒的“Yes”，因为它们承载了太多人类的美好愿景。实际上未来真的有大把的工作在等着它们，比如仆人和管家。做饭洗衣，打扫卫生，叫你起床，这些工作对于程式化的它们而言都不是问题。最重要的是，机器人没有私心，它们不会偷听你的秘密要挟你，也不会做“家贼”的勾当。

有人曾说，人工智能出现的意义，是帮助我们解决人类自己无法完成的工作。所以那些不招人待见的工作，可以分配给他们。试想一下，如果它们可以爬上云梯、冲进火场去救人，不仅不需要防火服，甚至可以把障碍物直接推翻到一旁。国外已经有人给AI指派了照顾老人的工作，并不是因为这活儿不讨好，而是因为老人最需要的是陪伴。当AI拥有了成熟的语言交互系统，可以和老人从黎明谈到日落，期间还肩负着倒生活垃圾、拿报纸等差事，这保姆当得绝对满分。而忙于工作的子女们再也不必担心，父母会遇到黑心保姆，又或者头脑一热把照顾自己的机器人列为遗产继承者。

建立在强大计算机基础上的AI技术，在反应速度和脑容量方面都独具优势。所以资料管理、数据分析一类的工作，它们也可以轻松胜任。试想一下，公司里买一台人工智能设备，可以统计历年报表、筛查账目数据、分析员工价值、调整人力资源……这么多活儿交给了一台只要电不要钱的Robot，而且一杯茶的功夫就能搞定，“职场精英”的荣誉称号非它莫属。如果说有谁会讨厌它，想必是被抢了饭碗的那群人。

也许你并没有察觉到，我们已经被人工智能包围了很长时间了。只不过它们的段位比较低，所以难以被察觉。支持变频控温的空调，行车导航系统，甚至是根据你浏览记录推送相关产品的网页，都算是AI的一种。可为何我们对它们长时间视而不见？原因大概是以这种形式存在的机器人，并不像人。为了削弱代沟感，研发者们正逐渐把人工智能拟人化。当它们拥有了自己的四肢甚至表情时，人类对它们接受起来也更为容易一些。

后人工智

能时代大

猜想

关于“反客为主”的阴谋论

让我们再把目光放回到AlphaGo和李世石的世纪大战上。人类获胜的唯一一盘棋，其实充满了争议。李世石长考了20分钟后，给出全盘最为精妙的“神之一手”。AlphaGo连下了好几步也没看出李世石的意图，这种错误连业余棋手都不会犯。就在人类觉得AI也不过如此时，也有人抛出了一个值得深思的质疑：它会不会是故意输的？

前三盘一边倒的局势，让越来越多的人开始惧怕AlphaGo的实力，“AI威胁论”也开始甚嚣尘上。倘若这是“阿尔法狗”诈降，也就是AI已经懂得用隐藏实力的方式保护自己，那我们还敢说AI的发展进程尽在掌握吗？

乐观主义者相信，“机器成精”实在是一个太过虚无遥远的论点。但他们并没有意识到，我们生活中从来不乏这一类话题。《铁臂阿童木》的故事背景，就是机器人拥有了一定的智慧后，试图和人类分庭抗礼。而后面的《变形金刚》系列、《终结者》系列，更是把这一话题摆在了明处。作家和编剧们的大脑洞预见未来，已经不是一次两次了。如果人工智能的发展速度真的快到一定程度，人类亲手制造出无法控制的东西，也完全有可能。

也许我们无法左右AI的发展，也许它们的普及还需时日，但提前做好心理准备肯定没有坏处。人工智能不可能在一天之内反客为主，但它们的软硬件肯定在不断地成长、成熟。如果研发者将其当成最完美的杰作，就应该做一个合格的家长。

大家有话说

斯蒂芬•霍金——人工智能会导致人类的灭绝。

轮椅上的大物理学家对人工智能持绝对怀疑态度，他在点评电影《超级骇客》时表态：如果人类忽视了电影中的假设，那将会是我们犯下的最大错误。他认为自学习能力，就是自我思考的雏形。而一旦AI拥有了自我思考能力，哪怕只是最初级的，为保护人类而制定的“机器人三定律”也会随之失效。

埃隆•马斯克——人工智能可能在5年内就引发非常危险的事件。

他和霍金持有相同的态度，并在去年7月联合一大批专业人士，签署了“号召禁止人工智能武器”的公开信，并称之为“继火药、核武器之后的第三次战争革命”。当AI拥有了剥夺人类生命的权力，那还有谁能控制得了它们？

马克•扎克伯格——我们不应该害怕人工智能。相反，我们应该期待它。

在谈及Facebook的未来10年时，小扎把人工智能放到了首要位置。他相信人工智能的出现，能为人类生活带来极大的便利，AI反制人类只是空谈。毕竟迄今为止，人脑仍旧是我们已知的最复杂的东西。“突飞猛进的技术进步，已经给这个世界带来了诸多好处，我们为什么要把它当作假想敌？”

洪小文——AI不是危险，只是强大。任何强大的东西都可以被用来做坏事。

微软亚太研发集团主席洪小文认为，人们对人工智能的过度紧张，源于对它不够了解。人类有能力创造它，自然有能力控制它。就目前来看，AI完全不存在“自我意识”，它们站在镜子前，根本不知道对面是谁。

李彦宏——它们看起来很可怕，但实际上很实用。

在IT领袖峰会上，李彦宏谈到人工智能时，认为这些技术在带来威胁时，也会带来更多的收益。总的来说，AI还是一个对人类发展有好处的新兴产物。他还用了一个很形象的比喻——“披着狼皮的羊”。