人工智能有很多種專業(yè)冗長(zhǎng)、不明覺(jué)厲的定義。簡(jiǎn)單的說(shuō)，人工智能就是使用機(jī)器模擬人類智能的技術(shù)。更形象一點(diǎn)，人工智能是使機(jī)器像人類一樣能看、能聽(tīng)、能想、能說(shuō)、能動(dòng)的技術(shù)。
首先，我們講人工智能在語(yǔ)音方面的突破，人工智能在語(yǔ)音識(shí)別，語(yǔ)音合成上面最近都取得了非常矚目的結(jié)果。2016年10月份由微軟美國(guó)研究院發(fā)布的一個(gè)語(yǔ)音識(shí)別的最新結(jié)果實(shí)現(xiàn)了錯(cuò)誤率為5.9%的新突破，這是第一次用人工智能技術(shù)取得了跟人類似的語(yǔ)音識(shí)別的錯(cuò)誤率。
其次，在圖像方面，人工智能也有很多長(zhǎng)足的進(jìn)步，比如圖像識(shí)別的ImageNet比賽，用計(jì)算機(jī)去識(shí)別數(shù)據(jù)集中1000個(gè)類別的圖像。在2015年，來(lái)自微軟亞洲研究院的技術(shù)——ResNet，獲得了2015年ImageNet的冠軍，錯(cuò)誤率是3.5%，而人的錯(cuò)誤率大概是5.1%。所以可看出在特定領(lǐng)域、特定類別下，其實(shí)計(jì)算機(jī)在圖像識(shí)別上的能力已經(jīng)超過(guò)了人的水平。
除了語(yǔ)音和圖像以外，其實(shí)人工智能在自然語(yǔ)言上面也取得了很大的進(jìn)展。左邊這張圖描述了各大公司都在不斷地提高各自語(yǔ)音機(jī)器翻譯的水準(zhǔn)和技術(shù)，右邊這張圖展示的是去年12月微軟發(fā)布了Microsoft Translator的一個(gè)新功能，它支持50多種語(yǔ)言，可以實(shí)現(xiàn)多個(gè)人多種語(yǔ)言的實(shí)時(shí)翻譯，比如大家每個(gè)人可能來(lái)自不同的國(guó)家，只要拿著手機(jī)用這個(gè)APP我們就可以互相交流。你說(shuō)一句話或者輸入文字，對(duì)方聽(tīng)到/看到的就是他的母語(yǔ)。
前面說(shuō)的這些語(yǔ)音、圖像、語(yǔ)言，聽(tīng)起來(lái)還都是一些感知方面的東西。大家也知道，最近這段時(shí)間，人工智能在一些傳統(tǒng)我們認(rèn)為可能很難由機(jī)器來(lái)取得成功的領(lǐng)域也獲得了突破。比如人工智能打游戲和參加棋牌類比賽。
大家都知道AlphaGo非?；?，使用了深度增強(qiáng)學(xué)習(xí)的技術(shù)，經(jīng)過(guò)了非常長(zhǎng)的訓(xùn)練時(shí)間，引用了大量數(shù)據(jù)做self-play，最終是以壓倒性的優(yōu)勢(shì)，4：1戰(zhàn)勝了當(dāng)時(shí)的世界冠軍李世石。在去年的IJCAI上面，AlphaGo主要的開(kāi)發(fā)人員做了一個(gè)keynote，說(shuō)自戰(zhàn)勝了李世石之后，AlphaGo并沒(méi)有停下腳步，因?yàn)樗且粋€(gè)self-play的過(guò)程，可以繼續(xù)訓(xùn)練，只要給他足夠的運(yùn)算時(shí)間和樣例，它就可以不斷地去訓(xùn)練。所以也能理解為什么今年年初Master重新回到大家視野里，可以對(duì)圍棋高手60連勝，因?yàn)檫@個(gè)差距太大了。
這些事情都是以前人們覺(jué)得人工智能不可以去企及的領(lǐng)域。但正是因?yàn)檫@些計(jì)算機(jī)科學(xué)家、人工智能科學(xué)家不斷地去模仿人的決策過(guò)程，比如他們訓(xùn)練了value network，訓(xùn)練了policy network，就是怎么樣根據(jù)現(xiàn)在的棋局去評(píng)估勝率，去決定下一步該走什么子，而不是走簡(jiǎn)單的窮舉，用這些value network來(lái)對(duì)搜索樹(shù)進(jìn)行有效的剪枝，從而在有限的時(shí)間內(nèi)完成一個(gè)非常有意義的探索，所有這些都是人工智能技術(shù)取得的本質(zhì)的進(jìn)展，讓我們看到了一些不一樣的結(jié)果。
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