每周你給你的機(jī)器人100比特幣，結(jié)果它卻買回來(lái)10粒搖頭丸和一張偽造的匈牙利護(hù)照，你不得不去警察局把它“撈”回來(lái)。

　　這并不是科幻小說(shuō)。今年初，瑞士的一個(gè)研發(fā)團(tuán)隊(duì)“!Mediengruppe Bitnik”發(fā)明了一個(gè)自動(dòng)化網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物機(jī)器人程序，并將其安裝在一個(gè)機(jī)器人身上，稱為“隨機(jī)暗網(wǎng)購(gòu)物者”，該研發(fā)團(tuán)隊(duì)要求機(jī)器人每周從在線市場(chǎng)隨機(jī)購(gòu)買商品，于是就發(fā)生了以上的測(cè)試結(jié)果。這個(gè)“膽大妄為”的機(jī)器人確實(shí)也被警察帶走了。

　　這就是人工智能在今天和不遠(yuǎn)的未來(lái)能做的事情。當(dāng)下較為普遍的人工智能定義是：利用計(jì)算機(jī)程序的方式，自動(dòng)完成人類可以完成的功能。

　　百度首席科學(xué)家吳恩達(dá)表示，人工智能發(fā)展50多年來(lái)，已經(jīng)無(wú)處不在了，最近一兩年取得了突飛猛進(jìn)的進(jìn)步，一是得益于為計(jì)算機(jī)提供的數(shù)據(jù)量越來(lái)越大，二是因?yàn)橛?jì)算機(jī)的運(yùn)算速度越來(lái)越快。

　　根據(jù)摩爾定律，計(jì)算能力每18個(gè)月翻一番，計(jì)算機(jī)容量和功能亦是如此。美國(guó)科學(xué)家雷·庫(kù)茲韋爾預(yù)言，到2019年，售價(jià)4000美元的計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力將會(huì)超過人腦，即每秒20quadrillion(千的五次方)次計(jì)算。

　　神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)與大數(shù)據(jù)急速發(fā)展

　　谷歌完全無(wú)人駕駛車正等待美國(guó)加利福尼亞州的批準(zhǔn)，一旦獲準(zhǔn)便可馬上路測(cè)。曾在谷歌擔(dān)任建立“谷歌大腦”重任的吳恩達(dá)評(píng)價(jià)稱，過去幾年里，計(jì)算機(jī)視覺獲得了大大的進(jìn)步，開始區(qū)分事物，識(shí)別出各種圖片間十分微妙的差別，甚至有人已經(jīng)著手研究讓計(jì)算機(jī)識(shí)別漂亮的圖片與不漂亮的圖片，這就自然給自動(dòng)駕駛汽車帶來(lái)了激動(dòng)人心的發(fā)展提升。百度無(wú)人駕駛汽車也已落地。

　　自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)包含幾個(gè)關(guān)鍵技術(shù)：精確的地圖定位、圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、基于感知的雷達(dá)、紅外形成自動(dòng)導(dǎo)航，然后再進(jìn)行模式識(shí)別，根據(jù)路上的情況不斷優(yōu)化模型，即大閉環(huán)優(yōu)化。

　　科大訊飛高級(jí)副總裁、訊飛研究院院長(zhǎng)胡郁表示，自動(dòng)駕駛是人工智能最好的功能應(yīng)用之一，“人工智能有三個(gè)條件：第一先進(jìn)的算法，比如神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，第二大量的數(shù)據(jù)，第三大閉環(huán)優(yōu)化模型”。自動(dòng)駕駛汽車中的地圖定位、圖像識(shí)別等都需要借助先進(jìn)的算法，同時(shí)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，最后在優(yōu)化中讓機(jī)器自己不斷學(xué)會(huì)完全的無(wú)人駕駛。

　　整個(gè)過程在科學(xué)界亦稱之為“機(jī)器學(xué)習(xí)”。吳恩達(dá)認(rèn)為，機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)重要分支，而機(jī)器決策、策劃、不確定性推理則是下一個(gè)階段。他將機(jī)器學(xué)習(xí)比喻成一枚火箭，人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)是發(fā)動(dòng)機(jī)、大數(shù)據(jù)是燃料。

　　最近幾年在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)及智能硬件的帶動(dòng)下，大數(shù)據(jù)的膨脹已不言自明。Facebook稱今年元旦一天上傳圖片量就達(dá)7.5億張。百度今年一季度財(cái)報(bào)顯示，僅百度LBS開放平臺(tái)每天響應(yīng)來(lái)自第三方的定位請(qǐng)求就超過110億次。

　　與此同時(shí)，人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)也取得了飛速的發(fā)展，這其中又包含兩個(gè)方面的技術(shù)：第一硬件，過去服務(wù)器用的是CPU，現(xiàn)在用GPU，后者比前者至少快14倍，世界上最快的中國(guó)“天河二號(hào)”超級(jí)計(jì)算機(jī)用的就是CPU+GPU的模式;第二過去神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)都是單層結(jié)構(gòu)，現(xiàn)在不僅變成多層，還出現(xiàn)了多種計(jì)算方式，比如RNN(多層反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))、DNN(深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))、CNN(細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，又稱卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))。

　　單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能獲得幾百個(gè)神經(jīng)元，而多層金字塔式結(jié)構(gòu)則可達(dá)到十幾億神經(jīng)元的規(guī)模，能更好地模擬大腦。每一層會(huì)記錄不同的類別特征。頂層用來(lái)輸入信息，比如照相機(jī)捕捉到一只貓，機(jī)器收到信息就開始在每層查找匹配，最終輸出信息告訴你“這是一只貓”。

　　科技更加進(jìn)步的地方在于，以前，科學(xué)家們告訴計(jì)算機(jī)“貓臉”的幾個(gè)特征標(biāo)簽，計(jì)算機(jī)“按標(biāo)索貓”，但是現(xiàn)在，科學(xué)家們改用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方式，只給機(jī)器查找的方法，讓它自己去找，查找的過程又會(huì)生成數(shù)據(jù)，影響它下次的查找行為。

　　谷歌無(wú)人駕駛汽車用的便是RNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它賦予了計(jì)算機(jī)邏輯推理的能力，讓它可以用一句話對(duì)畫面進(jìn)行簡(jiǎn)單描述，這樣計(jì)算機(jī)便具備了用有邏輯的語(yǔ)言描述圖片中不同事物的能力。

　　雅虎則利用CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以從寬泛的角度來(lái)識(shí)別人臉，即使部分被遮擋住了，而且它可以相當(dāng)精確地從相同的圖片中識(shí)別出多張臉。雅虎團(tuán)隊(duì)把這種方法稱為深度密集人臉檢測(cè)器。

　　微軟5月份上線的How-old.net與此有異曲同工之妙，即：上傳圖片，機(jī)器檢測(cè)到人臉，并給出年齡的大小。雖然準(zhǔn)確率很低，但是其功能應(yīng)用更進(jìn)一步，也起到了收集數(shù)據(jù)的作用。

　　不只是雅虎、微軟，F(xiàn)acebook臉部識(shí)別率的精確度達(dá)到97.25%，國(guó)內(nèi)百度LFW測(cè)試中曾跑出99.85%的國(guó)際最高分。

　　胡郁稱，在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的算法，國(guó)內(nèi)外技術(shù)水平不相上下，“谷歌的看圖說(shuō)話能力很強(qiáng)，但我覺得這并沒有訊飛高考機(jī)器人難度大。只不過兩者專注的領(lǐng)域不同”。據(jù)胡郁介紹，大多數(shù)省市的中考、高考英語(yǔ)口語(yǔ)考試，都已由訊飛高考機(jī)器人作為主考官來(lái)完成。

　　教育考試、無(wú)人駕駛、圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、即時(shí)翻譯、工業(yè)和家居機(jī)器人等等人工智能產(chǎn)品，無(wú)不是神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)與大數(shù)據(jù)飛速進(jìn)步的產(chǎn)物。

　　這些進(jìn)步都只僅限于一種功能，到目前為止，人類還沒有發(fā)明一個(gè)具備五官感覺功能的機(jī)器人。

　　特征：?jiǎn)我还δ芘c語(yǔ)音交互

　　2014年11月，意法半導(dǎo)體在日本展示了一個(gè)人形機(jī)器人iCub。iCub已經(jīng)意識(shí)到自己的身體以及它如何和世界互動(dòng)，這類似于嬰兒學(xué)習(xí)夠拿物件的過程。2014年5月，在加利福尼亞州舉辦的會(huì)議上，微軟展示了一款可以實(shí)時(shí)語(yǔ)音翻譯的人工智能程序，一名研究人員用英語(yǔ)與一名德國(guó)的同事通話。2014年1月，谷歌斥資4億英鎊收購(gòu)了位于倫敦的Deepmind人工智能公司。Deepmind最擅長(zhǎng)的是，能夠讓計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)49種不同的電子游戲。而且在超過半數(shù)的游戲中，計(jì)算機(jī)熟練到可以擊敗一個(gè)專業(yè)的人類玩家。

　　這看上去是三個(gè)級(jí)別的人工智能技術(shù)，但實(shí)際上都是專注實(shí)現(xiàn)一種功能，iCub做的是感官反饋功能，即時(shí)翻譯做的是翻譯功能，Deepmind就是打游戲功能。同樣都是輸入與輸出，涉及復(fù)雜的計(jì)算。

　　工業(yè)機(jī)器人是單一功能人工智能的最好詮釋。1959年，第一個(gè)工業(yè)型機(jī)器人被安裝于瑞典的一個(gè)金屬制品工廠。它是一個(gè)有關(guān)節(jié)的，能運(yùn)轉(zhuǎn)的手臂，重達(dá)2噸。通過磁鼓上的程序控制，機(jī)器人可依賴液壓缸調(diào)整機(jī)械臂的位置，到達(dá)一系列預(yù)設(shè)好的角度。

　　目前，超1300萬(wàn)的工業(yè)型機(jī)器人在各行各業(yè)投入使用，包括汽車、電子產(chǎn)品、橡膠和塑料、化妝品、醫(yī)藥、食品和飲料。它們的市場(chǎng)價(jià)值達(dá)95億美元。

　　吳恩達(dá)說(shuō)：“現(xiàn)在的機(jī)器人之所以能取得成功，顯然是因?yàn)楣I(yè)化應(yīng)用，科幻小說(shuō)中說(shuō)的那種什么都能做的泛用型機(jī)器人，現(xiàn)在幾乎不可能造得出來(lái)。”他覺得現(xiàn)在能夠期待的是，對(duì)著手機(jī)說(shuō)：“幫我叫輛車帶我去機(jī)場(chǎng)”，然后就能如愿以償。具有強(qiáng)大語(yǔ)音交互能力的機(jī)器已可期。他認(rèn)為，人工智能下一個(gè)將要開啟的就是，語(yǔ)音交互時(shí)代。

　　在十多年間，人機(jī)交互發(fā)生了兩次突破：PC和鼠標(biāo)的誕生、觸屏操作和語(yǔ)音交互問世。其中最后兩個(gè)都是在近十年發(fā)生的。特別是語(yǔ)音交互，它意味著計(jì)算機(jī)擁有了“聽覺”并能給出正確的反饋。語(yǔ)音交互的實(shí)現(xiàn)解放了人類的雙手，將促進(jìn)人類生產(chǎn)力的巨大飛躍。胡郁亦認(rèn)為，機(jī)器不能理解語(yǔ)言，就不能形成知識(shí)、對(duì)知識(shí)進(jìn)行處理，就不能進(jìn)行邏輯推理。機(jī)器需要一場(chǎng)認(rèn)知革命，正如人類在7萬(wàn)年前開始掌握語(yǔ)言一樣。

　　吳恩達(dá)認(rèn)為，當(dāng)語(yǔ)音識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到99%時(shí)(百度目前為96%)，人與機(jī)器的交互就將發(fā)生徹底改變。他表示，這并不難實(shí)現(xiàn)。今年初百度流出的“百度神燈”手機(jī)視頻，較好地展現(xiàn)了語(yǔ)音交互時(shí)代。這并不意味著機(jī)器掌握了語(yǔ)言，交互只是理解語(yǔ)言的開始。一般認(rèn)為，人工智能分為三個(gè)階段：計(jì)算智能、感知智能、認(rèn)知智能。從感知飛躍至認(rèn)知智能，目前人類還沒有好的方法。但感知智能已被大面積商業(yè)化，在使用的過程中，機(jī)器會(huì)不斷進(jìn)步。

　　未來(lái)：威脅不到人類

　　隨著技術(shù)的快速發(fā)展，就像科幻小說(shuō)一樣，機(jī)器人真的來(lái)?yè)屓祟惖墓ぷ髁恕?/p>

　　2013年9月，兩位牛津?qū)W者——CarlBenediktFrey和MichaelOsborne，就發(fā)布了一篇研究報(bào)告，該報(bào)告預(yù)測(cè)在未來(lái)20年內(nèi)，美國(guó)將有約50%的工作崗位因機(jī)器人而消失。根據(jù)兩位的計(jì)算，在今后的二十幾年內(nèi)，50%的編程工作也會(huì)外包給機(jī)器人。

　　失去工作還只是影響之一，機(jī)器的進(jìn)步給人類帶來(lái)的更大威脅是，消滅人類。去年10月，在美國(guó)MIT的一次公開訪談上，特斯拉創(chuàng)始人馬斯克稱人工智能就是“召喚惡魔”，很多科學(xué)家對(duì)此表示了認(rèn)同，并將超級(jí)智能作為人類的重大威脅，與小星球沖撞地球和大規(guī)模的核戰(zhàn)爭(zhēng)并列。雷·庫(kù)茲韋爾亦曾發(fā)出樂觀的預(yù)言：機(jī)器智能超越人類智能總和的那個(gè)奇妙“奇點(diǎn)”，就在2045年。

　　不過，吳恩達(dá)與胡郁均表示，不必為機(jī)器的進(jìn)步過分焦慮?，F(xiàn)在，每位駕駛員在每次航班上平均只駕駛3分鐘的飛機(jī)，但飛行員并沒有被取代，就像ATM機(jī)并未取代銀行柜員一樣。恰恰相反，因?yàn)殂y行支行需要的柜員減少，銀行便開設(shè)更多支行，而銀行柜員的總數(shù)增加。

　　科技一邊接手一些任務(wù)，一邊也增加了對(duì)商品和服務(wù)的需求，因此也需要更多執(zhí)行剩余任務(wù)的人力。一項(xiàng)統(tǒng)計(jì)表明，在過去30年中，計(jì)算機(jī)在辦公室文職工作里被廣泛應(yīng)用，而工作崗位卻每年增加1.2%。

　　因此，人類仍然為擁有更聰明的人工智能技術(shù)而不吝千金。2014年，百度在研發(fā)投入上共計(jì)花費(fèi)69.81億元，訊飛的研發(fā)投入占銷售收入的比例也高達(dá)30%-40%。然而，這與一年投入106億美元、104億美元、80億美元的Intel、微軟、谷歌，以及一個(gè)季度花掉10.6億美元研發(fā)經(jīng)費(fèi)的Facebook相比，并不算什么。

　　吳恩達(dá)說(shuō)，人工智能的進(jìn)步速度與投入是極度相關(guān)的，中國(guó)在這方面需要增加投入。胡郁亦表示，“并不是別人不會(huì)做，而是別人沒這個(gè)條件做這個(gè)事情。”這個(gè)條件，一是指數(shù)據(jù)規(guī)模，二是指資本投入。