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2014年人工智能有哪些突破

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在今年,人工智能领域有许多的突破。尤其是一系列机器学习软件,作为人工智能的核心,能够实现在经验学习中改善自身性能。从生物技术到云计算行业,机器学习软件得到了许多企业级用户的青睐。

深度学习:计算机终于能读懂图像了!

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在这其中,最显著的研究成果莫过于深度学习,通过建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,可以依照人脑的机制来解释数据。

深度学习通常被用作处理图像,其实这些对于人类来讲非常容易读懂,但对于传统的计算机软件却像是“无字天书”那样难以解码。Facebook在去年耗费大力气打造了人工智能实验室,目前研究人员们已开发出了一种软件可以通过图像对比,推论出两张照片中究竟是否为一个人。此外,Google为其搜索引擎添加“短语描述”功能,例如当用户在搜索某个地址时,可以看到一些电脑自动推送的短语,用来说明这地地方因为什么而出名。

各企业抢夺人工智能人才

人工智能领域的火爆,决定了这个新兴的领域必然成为了巨头们的必争之地。Google在今年初斥巨资6亿美元收购了人工智能初创企业 DeepMind,把公司创始人——大名鼎鼎的Demis Hassabis招入麾下,并且在此之后Google就开始一直忙着招聘人工智能 人才。

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提到搜索引擎巨头公司,就不得不谈到百度(你可以呵呵它或者可以称它“中国的谷歌”)。老大哥Google潜心研究人工智能,百度当然不能落后。百度扩大了其在硅谷的深度学习研究团队规模,并且和Google开始了人才争夺大战。比如,深度学习大牛,斯坦福大学人工智能研究员吴恩达 (Andrew Ng)不惜离开了Google加盟百度,他也是世界上为数不多的深度学习专家,曾经负责的是Google X实验室中的重磅项目“Google Brain”。虽然说在全球范围内,Google的搜索引擎显然比百度更受欢迎,但是不得不承认百度“挖墙脚”功力也着实了得。

在今年,从巨头公司乃至小的创业团队,甚至是计算机领域外的企业,都开始争先恐后的制造出一系列和人工智能“沾光”的产品。

微软借助语音识别和语意理解技术,开发了智能助理小娜Cortana,将其打造成为Windows手机上的私人助手,能够尽可能的模拟人的说话语气和思考方式跟用户进行交流。在通过和“主人”一问一答的交流中,小娜能够通过经验积累自主学习,克服犯过的错误。

医疗健康类依旧是刚需

2014年诞生了许多优秀的人工智能软件,例如指导用户怀孕、用声音控制家中电器、自动解答数学题目等等。

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在其中最有趣也是最受用户欢迎的莫过于医疗健康类软件。例如IBM打造的Jeopardy!-winning Watson云服务,能够帮助癌症医生借助分析云端的基因数据,为患者制定特定的治疗方案,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。

2014最突破的产品——神经形态芯片

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然而必须要说明的是,若希望机器学习软件发挥其最大的潜力,则软件必须要训练经过海量数据的测试,对于公司来讲这无疑是一件耗时费力的事情。不过今年的突破性技术——神经形态芯片(neuromorphic chip),赋予计算机认知能力,可以探测和预测负责数据中的规律和模式,大大释放了机器学习软件的工作效率。

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IBM生产了一款大脑原型芯片,主攻超级计算机专业学习领域。此外HRL 实验室的首席研究科学家 Narayan Srinivasa 发明了一种芯片,能够植入到鸟类设备的体中,可以根据室内环境飞行。值得一提的是, IBM 实验室和 HRL 实验室,已经花了 1 亿美元来为美国国防部高级研究项目局研发神经形态芯片。 此外高通公司的神经形态芯片预计会在2015年上市。

未来?机器是否会危害人类

人工智能领域如此飞快的进步,也让不少人感到了恐慌。某位Google的软件工程师曾经提醒用户,人们对于隐私的态度因为人工智能的出现产生天翻地覆的改变,因为毕竟连机器都能读懂图像了。

生物技术和卫星航空领域从业人Martine Rothblatt预测说,用户的私人信息甚至可以被人工智能软件“胡作非为”,创造在虚拟时空存在的另一个我们。神经系统科学家、西雅图 Allen 脑科学研究所的首席科学家Christof Koch警告说,虽然说人工智能与用户的生活很贴近,甚至难以察觉它们的存在,但是仍不能否认,这些“有大脑会思考”的软件会对人类做出危害的事情。

此外,科幻作家Greg Egan表达了他更加超前的想法,就像电影《她》中讲的那样,人工智能将会促进人类间更加畅通的交流。

对人工智能的未来你怎么看,乐观还是悲观?(井三胖)

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