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[導(dǎo)讀] 有人說現(xiàn)在是人工智能的春天,有人說是夏天,還有人悲觀一點(diǎn),說是秋天,秋天的意思就是冬天馬上就來了。 作為人工智能的學(xué)者,我們?cè)撛趺纯创@件事情,我們能做些什么?不管大家怎么預(yù)測(cè),至少今天

有人說現(xiàn)在是人工智能的春天,有人說是夏天,還有人悲觀一點(diǎn),說是秋天,秋天的意思就是冬天馬上就來了。

作為人工智能的學(xué)者,我們?cè)撛趺纯创@件事情,我們能做些什么?不管大家怎么預(yù)測(cè),至少今天還是一個(gè)人工智能的黃金時(shí)代。

為什么這么講呢?接下來先給大家展示一些最近人工智能取得的成果,確實(shí)是之前十幾年我們完全想不到的。

1、人工智能在語音方面的突破

小米電視日前推出主打”高性價(jià)比”的全球首款人工智能語音電視小米電視4A,只需一個(gè)語音按鍵,便可實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵詞搜索、熱度排行、開啟應(yīng)用游戲等10類語音交互功能。無獨(dú)有偶,長(zhǎng)虹近期推出CHiQ人工智能電視新品Q5N和OLED電視新品Q5A系列,主打的功能還是語音控制。

實(shí)際上,在市面上海爾、TCL等已經(jīng)推出了所謂的可進(jìn)行語音搜索的人工智能電視。小米電視最重磅的功能是支持人工智能語音控制,號(hào)稱老人孩子都能使用,可以用很自然的語言對(duì)電視進(jìn)行聲控。

智能語音正在向著私人助理機(jī)器人方向快速發(fā)展,在大數(shù)據(jù)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)的支撐下,可為每個(gè)人量身定制自己的個(gè)性化私人助理。

私人助理會(huì)根據(jù)用戶的行為和使用習(xí)慣,幫助用戶網(wǎng)上購(gòu)物、安排出行、調(diào)整設(shè)備、智能提醒、聊天解悶。

私人助理可以提供越來越多的線下生活服務(wù),如訂餐廳、訂外賣、購(gòu)買電影票、醫(yī)院預(yù)約等操作。

2、人工智能在圖像處理方面的突破

過不了多久,所有人都可以通過人工智能對(duì)一張圖片或是對(duì)視頻進(jìn)行復(fù)雜的處理。舉個(gè)栗子,SmileVector 是一個(gè)推特機(jī)器人,

可以生成任何明星照片微笑的動(dòng)圖,如果輸入一張人臉圖片,它可以通過深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成它們微笑的表情。

雖然這些圖片也許并不完美,但它們完全是自動(dòng)生成的,這是人工智能在圖像處理領(lǐng)域的又一進(jìn)步。

也許不久之后,圖片、聲音和視頻造假都將變得容易。想象一下,假如新版本的 Photoshop 可以像用 Word 編輯文字一樣輕松編輯圖片,

你還會(huì)相信自己的眼睛嗎?

Smile Vector 只是新技術(shù)的冰山一角,我們很難對(duì)現(xiàn)代人工智能多媒體處理技術(shù)做出全面的概述,但我們能夠找出其中一些有意思的應(yīng)用。

例如:從一張 2D 圖片中創(chuàng)建 3D 面部模型;使用人類“模型”實(shí)時(shí)改變視頻中人物的面部表情;改變圖片中的光源和陰影;

為無聲視頻自動(dòng)生成聲音;在總統(tǒng)選舉直播中讓特朗普變成禿頭;用視頻剪輯“復(fù)活”朋友等等。這些事例只是其中的一小部分。

3、人工智能在自然語言方面的突破

通過互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎,發(fā)掘、建立語音信息數(shù)據(jù)庫(kù),利用云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、自然語義分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行語音信息聚類處理,

力求得到更準(zhǔn)確的答案。在實(shí)際生活場(chǎng)景下,用戶口語化表述更加多樣,容易產(chǎn)生歧義,人機(jī)交互難度非常大。

微軟在構(gòu)建Bing和Azure過程中成熟應(yīng)用了NLP,計(jì)算語義學(xué),情感分析,邏輯或者統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí),信號(hào)處理,大規(guī)模計(jì)算,云端存儲(chǔ)和響應(yīng),

本地硬件加速等技術(shù),所以Cortana實(shí)現(xiàn)了更加貼近生活的自然人機(jī)交互。Siri基于WolframAlpha,WolframAlpha是一個(gè)計(jì)算知識(shí)引擎,

而不是搜索引擎,用戶在搜索框鍵入需要查詢的問題后,該知識(shí)引擎將直接向用戶返回答案,而不是返回一大堆網(wǎng)頁(yè)鏈接。

前面說的這些語音、圖像、語言,聽起來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)器來取得成功的領(lǐng)域也獲得了突破。比如騰訊已經(jīng)在對(duì)戰(zhàn)中加入人工智能,利用人工智能技術(shù)來打游戲。

碰到過的人都知道,這種游戲機(jī)器人雖然只能按既定的設(shè)置去完成游戲,但是能跟玩家完成簡(jiǎn)單的配合輔助等基本細(xì)節(jié)。

也許在我們眼里它只是達(dá)到了所謂“菜鳥”玩家的水準(zhǔn),一旦成熟,我相信它會(huì)發(fā)現(xiàn)一些平時(shí)我們自己都玩不出來的竅門。

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主要的開發(fā)人員做了一個(gè)keynote,

說自戰(zhàn)勝了李世石之后,AlphaGo并沒有停下腳步,因?yàn)樗且粋€(gè)self-play的process,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來對(duì)搜索樹進(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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