小Ai成功預(yù)測《我是歌手》歌王：李玟

歷史上人工智能有三個爆發(fā)的時間點(diǎn)，分別是1956年、1993年和2002年。

自AlphaGo打敗世界圍棋大師李世石之后，人工智能又迎來一次爆發(fā)。就在昨晚，阿里人工智能機(jī)器人Ai成功預(yù)測《我是歌手》的歌王——李玟，進(jìn)一步把人工智能推向高潮。那么，這一輪人工智薪火真的會被點(diǎn)燃么，還是如泡沫般終究要破滅？

就在本周二，艾瑞舉辦了一場主題為“人工智能為什么這么火”的互聽會，據(jù)艾瑞分析師透露，今年Q1中國人智能領(lǐng)域的融資金額約為4億。于此，我就與大家一起，從客觀、理性的視角來分析人工智能的“紅與黑”。

首先我們還是來了解下人工智能的發(fā)展歷程，它可分為三個階段：大數(shù)據(jù)計(jì)算、感知智能和認(rèn)知智能。

人工智能的第一個發(fā)展階段是大數(shù)據(jù)計(jì)算能力，比如云計(jì)算，使得我們更加高效、快速地找到海量的數(shù)據(jù)。

第二個階段是感知智能，簡而言之，就是讓機(jī)器聽懂我們的語言、看懂世界萬物，比如臉部識別、語音識別等等。這些感知智能的技術(shù)出現(xiàn)，可以幫我們?nèi)祟惛咝У耐瓿陕牶涂吹娜蝿?wù)。

第三個階段是認(rèn)知智能，這時候就由機(jī)器去思考主動采取一些行動，比如做手術(shù)，人工智能可以代替或者輔助我們?nèi)祟悂硗瓿梢恍┤蝿?wù)。因?yàn)樗倪\(yùn)算效率非常高，同時可以快速復(fù)制，所以它能夠極大地提升人工作效率，解放我們的勞動力。

此次阿里Ai預(yù)測歌王，主要還是運(yùn)用了大數(shù)據(jù)處理的能力，通過構(gòu)建大量、多維度數(shù)學(xué)模型，對大量數(shù)據(jù)分析的綜合性判斷。原英特爾中國研究院院長吳甘沙認(rèn)為，“人工智能程序小Ai學(xué)習(xí)了音樂、外界的評論等數(shù)據(jù)，已經(jīng)建立了一個模糊邏輯。小Ai將在歌手演唱歌曲之后給出判斷，快于現(xiàn)場評委的投票?！?/span>

其實(shí)，無論是阿里Ai還是運(yùn)用了深度學(xué)習(xí)的AlphaGo（進(jìn)一步了解AlphaGo可查看筆者之前寫的一篇文章《AlphaGO贏了！但谷歌遠(yuǎn)不止贏得一場比賽而已》），或者是科大訊飛的語音識別，都還停留在第一或者第二階段。人工智能最難突破的第三階段還遠(yuǎn)未逾越，能否依賴深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)路去思考依然存在疑問。

另外，人工智能的另一個突破點(diǎn)——人腦研究，技術(shù)遠(yuǎn)未成熟。即從腦科學(xué)實(shí)現(xiàn)認(rèn)知層突破的方式，這個非常依賴生物和一些相關(guān)學(xué)科的突破，而這方面現(xiàn)在也還在探究的過程中。有人就吐槽，“人類對大腦都沒研究透，如何談將腦科學(xué)認(rèn)知應(yīng)用到機(jī)器上！”所以說，認(rèn)知智能階段發(fā)展會在什么時候?qū)崿F(xiàn)，還不得而知。

歷史上人工智能有三個爆發(fā)的時間點(diǎn)，分別是1956年、1993年和2002年。但因?yàn)榧夹g(shù)、環(huán)境等原因，它最終都是“曇花一現(xiàn)”。那么，這一次人工智能的爆發(fā)又有何亮點(diǎn)呢？其實(shí)，從整個行業(yè)的角度來看，目前人工智能主要有兩個核心突破，包括圖像識別的突破和聲音識別的突破，據(jù)悉，目前整個識別率已高于94%。

然而，這兩方面的技術(shù)突破，卻有著非常廣泛的應(yīng)用場景，人工智能正在顛覆諸多領(lǐng)域。

智能硬件

智能硬件整體產(chǎn)品發(fā)展可以分為四個階段，包括監(jiān)測、控制、優(yōu)化、自主決策。早期的智能硬件，比如我們所佩戴的手環(huán)產(chǎn)品都是以監(jiān)測和存儲數(shù)據(jù)為主。但是隨著人工智能發(fā)展，一些更高級，更智能化的產(chǎn)品出現(xiàn)。

例如掃地機(jī)器人，一方面它可以識別整個房間環(huán)境的數(shù)據(jù)，另外一方面，它在整個掃地的過程中去撞到或者避開障礙物可以積累到自己的數(shù)據(jù)庫，基于每次完成掃地的任務(wù)，會有一個自主學(xué)習(xí)和優(yōu)化的過程。在這過程里面，可以用到人工智能的自動推理或者深度學(xué)習(xí)的方法，來完成這樣的任務(wù)。

未來人工智能對于智能硬件來說主要是兩個方面的改變。第一是對于交互方式的改變，包括語音和腦電波的交互。比如，家里也不用操控什么，機(jī)器通過我們的心情感知或者腦電波感知，就能知道我們是想開冰箱還是打開洗衣機(jī)。

第二是大數(shù)據(jù)處理能力進(jìn)一步提升。我們知道，所有的智能產(chǎn)品，在去服務(wù)于人類的時候，都會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)、圖片和視頻等，而這些圖片和視頻的處理就需要更強(qiáng)的GPU。未來是通過對于各個硬件產(chǎn)品產(chǎn)生的數(shù)據(jù)互通，對于整個大數(shù)據(jù)有一個計(jì)算學(xué)習(xí)和優(yōu)化的過程。

安防領(lǐng)域

首先是對于城市安全和個人安全，隨著人工智能視覺中的人臉識別技術(shù)的出現(xiàn)，對傳統(tǒng)的安防是一個極大的改造和升級。例如對于犯罪分子的追蹤，傳統(tǒng)方式是警察去蹲點(diǎn)守，但是未來人工智能安防方面，一定會提高數(shù)據(jù)的捕捉和清晰度，可以快速識別和定位這個人。

其次是是金融安全上，這一點(diǎn)可能很多人深有體會，比如說現(xiàn)在去銀行開戶，傳統(tǒng)方式可能是銀行通過肉眼判斷身份證和你這個人是不是一個人。但是前一段時間支付寶去推刷臉支付的模式，通過人臉識別的驗(yàn)證來達(dá)到身份驗(yàn)證的過程，能夠達(dá)到一個遠(yuǎn)程開戶的效果。

服務(wù)智能

眾所周知，現(xiàn)在人工的客服一方面客服成本比較高，另一方面，單條線上并行服務(wù)人數(shù)會受到限制，而且人工客服都有個體的差異比較大。

但是智能的客服基于語音技術(shù)的發(fā)展，對于語音的理解和識別，可以降低成本、并行服務(wù)的人數(shù)不受限制、前期的數(shù)據(jù)庫會有一個標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)一的方式進(jìn)行快速的響應(yīng)。