姓名：李濤

學(xué)號(hào)：17021211100

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【嵌牛導(dǎo)讀】：2016年4月23日是“世界讀書日”，今天你AI了么？你的書單中，有沒有加入一本人工智能類圖書。不想out？跟小機(jī)器人一起來讀書吧！

【嵌牛鼻子】：人工智能

【嵌牛提問】：人工智能對(duì)于生活的影響？

【嵌牛正文】：

今年以來，人工智能類圖書也格外火爆。承蒙新智元訂戶與廣大讀者的垂青與厚愛，《新智元：機(jī)器+人類=超智能時(shí)代》新書在京東和當(dāng)當(dāng)人工智能類新書熱銷榜上都名列前茅，并曾摘得京東人工智能類新書熱銷榜冠軍，目前也仍然高踞新書銷售榜前3位。（在當(dāng)當(dāng)網(wǎng)居于人工智能類新書銷售榜前5位）

讀書的目的在于探索真知，讓我們可以認(rèn)識(shí)世界、改變世界。今天是世界讀書日，我們?yōu)樾轮窃x者呈上科大訊飛董事長(zhǎng)兼總裁劉慶峰為《新智元：機(jī)器+人類=超智能時(shí)代》撰寫的序言，同時(shí)分享科大訊飛輪值總裁、研究院院長(zhǎng)胡郁在這本2016年人工智能熱銷書：“人工智能大咖獨(dú)家解讀AI新智元”一章中的獨(dú)家技術(shù)重磅解密《人工智能需要一場(chǎng)認(rèn)知革命嗎？》。

劉慶峰：用人工智能改變世界

劉慶峰，1990年考入中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)，1998年獲“通信與電子系統(tǒng)”專業(yè)碩士學(xué)位，2003年7月獲“信號(hào)與信息處理”專業(yè)博士學(xué)位。中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)兼職教授、博士生導(dǎo)師，中華全國青年聯(lián)合會(huì)委員、中國科協(xié)七屆委員和十屆、十一屆、十二屆全國人大代表。1999年創(chuàng)辦科大訊飛股份有限公司，并擔(dān)任總裁至今，2009年4月起同時(shí)兼任董事長(zhǎng)。2013年第十四屆CCTV中國經(jīng)濟(jì)年度人物頒獎(jiǎng)晚會(huì)上榮獲“年度經(jīng)濟(jì)人物獎(jiǎng)”。

60 年前，馬文·明斯基和麥卡錫共同發(fā)起“達(dá)特茅斯會(huì)議”，“人工智能”誕生了。60年來，人類用科技和智慧共同哺育了這個(gè)全新的生命?，F(xiàn)在，人工智能在經(jīng)歷了一個(gè)甲子的跌宕起伏之后，借互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的IT時(shí)代浪潮，以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法為基礎(chǔ)，以大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)為支撐，終于進(jìn)入到即將全面爆發(fā)的前夜。

人工智能成為下一個(gè)風(fēng)口已經(jīng)成為全球IT產(chǎn)業(yè)界的共識(shí)。《失控》和《必然》

的作者，硅谷著名科技哲學(xué)思想家凱文· 凱利就明確說：“如果你問我未來20 年

最重要的技術(shù)是什么？毫無疑問，我會(huì)告訴你是人工智能”。全球首富孫正義提出一個(gè)著名的“孫正義公式”，他認(rèn)為未來決定一個(gè)國家的GDP 排名的不是人口，而是機(jī)器人。人類當(dāng)前最偉大的科學(xué)家霍金更是預(yù)測(cè)“人工智能可能在接下來的100 年中將人類取而代之！”。今年全球消費(fèi)類電子展（CES2016）上，71%的展品、展位是跟人工智能有關(guān)的。麥肯錫調(diào)研顯示普通人45%的日?；顒?dòng)可用當(dāng)前技術(shù)自動(dòng)化。不僅是簡(jiǎn)單重復(fù)勞動(dòng)，很多復(fù)雜的專業(yè)性工作也會(huì)被機(jī)器替代?！犊茖W(xué)》雜志（《Science》）預(yù)測(cè)，截至2045 年，人工智能將會(huì)顛覆全球就業(yè)率，平均會(huì)有50%的勞動(dòng)人口因機(jī)器人等人工智能技術(shù)發(fā)展丟掉工作，其中印度和中國受影響最為嚴(yán)重，這個(gè)數(shù)字將達(dá)69%和77%。人工智能已經(jīng)不僅僅是一個(gè)學(xué)術(shù)名詞，產(chǎn)業(yè)界和大眾已經(jīng)可以切實(shí)地感到他正在沖擊著我們的現(xiàn)在，影響著我們的將來！

未來5 到10 年，人工智能會(huì)像水和電一樣，進(jìn)入到我們每個(gè)人的生活。過去

的60年，中國人在人工智能領(lǐng)域默默地投入和耕耘。今天，中國人工智能領(lǐng)域的科研工作者和企業(yè)家開始走在了全球的風(fēng)口浪尖之上。如果我們能夠搶抓機(jī)遇，掌握住人工智能的主導(dǎo)權(quán)，就能在下一次產(chǎn)業(yè)浪潮中處于價(jià)值鏈的高端；如果錯(cuò)失機(jī)遇，那就將不得不繼續(xù)處于價(jià)值鏈的低端。因此人工智能不僅僅關(guān)乎單個(gè)企業(yè)、單個(gè)行業(yè)，更是國家必爭(zhēng)之地。

我們已經(jīng)可以看到，人工智能開始上升為世界各國的國家戰(zhàn)略。美國已啟動(dòng)

“大腦活動(dòng)圖譜計(jì)劃”（BRAINInitiative），歐盟也啟動(dòng)了“人類大腦工程”（Human?Brain Project）。中國在去年啟動(dòng)了人工智能的重大專項(xiàng)之后，正在積極醞釀準(zhǔn)備啟動(dòng)“中國腦計(jì)劃”。腦科學(xué)與人工智能，機(jī)器人與人工智能的學(xué)科交叉與產(chǎn)業(yè)交叉為人工智能更高、更快的發(fā)展提供了機(jī)遇與可能。然而，在這個(gè)過程中，還有很多的問題需要回答，也有很多的難題需要破解。人工智能如何更好地借鑒腦科學(xué)的最新研究成果？深度學(xué)習(xí)是不是等于人工智能？大數(shù)據(jù)是不是人工智能的唯一原材料？人工智能在運(yùn)算上已經(jīng)通過Deep Blue 證明了自己的實(shí)力，那是不是在感知和認(rèn)知上也馬上就能超越人類？如果人工智能有了意識(shí)和情感怎么辦？他們會(huì)顛覆人類么？這些問題的答案將能夠幫助我們看清楚人工智能新紀(jì)元的發(fā)展軌跡。

《新智元：機(jī)器+人類=超智能時(shí)代》一書，從回答以上這些關(guān)鍵性問題的角

度出發(fā)，全面呈現(xiàn)了國內(nèi)外人工智能最新研究成果，以專家視角描繪了一幅人工智能發(fā)展的未來圖景。同時(shí)更加重要的是，通過國內(nèi)外人工智能領(lǐng)域核心領(lǐng)導(dǎo)企業(yè)的角度解讀產(chǎn)業(yè)發(fā)展，深刻揭示了人工智能成為繼互聯(lián)網(wǎng)之后新的產(chǎn)業(yè)浪潮，是國家未來打造核心競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵要素，對(duì)于我們思考未來人工智能發(fā)展趨勢(shì)和格局構(gòu)成具有重要的啟迪意義。

作為國內(nèi)人工智能領(lǐng)域最有影響力的智庫組織——新智元，綜合了國內(nèi)外在

該領(lǐng)域的各方面專家，所以才有《新智元：機(jī)器+人類=超智能時(shí)代》這樣一本在合適的時(shí)間、合適的地點(diǎn)向合適的受眾撰寫的合適的書。應(yīng)該說，這里面匯聚了過去兩年多人工智能百家爭(zhēng)鳴前沿最強(qiáng)聲，也是新智元在中國人工智能領(lǐng)域強(qiáng)大凝聚力的體現(xiàn)。在人工智能即將到來的更加波瀾壯闊的歷史長(zhǎng)卷中，新智元和《新智元：機(jī)器+人類=超智能時(shí)代》將成為其中的前行者之一。

在《新智元：機(jī)器+人類=超智能時(shí)代》即將出版之際，由谷歌公司天才科學(xué)家Demis Hassabis 開發(fā)的AlphaGo 與韓國國際圍棋冠軍李世石的人機(jī)大戰(zhàn)正如火如荼，人工智能所表現(xiàn)出來的驚人學(xué)習(xí)能力和巨大優(yōu)勢(shì)讓所有的人都有這樣的感覺“人工智能是不是真的能夠在很多領(lǐng)域像在圍棋一樣快速超越人類？”帶著這樣的問題在本書中尋找答案，讓我們拭目以待！

胡郁：人工智能大咖獨(dú)家解讀AI新智元

胡郁，科大訊飛輪值總裁，訊飛研究院院長(zhǎng)。中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)信號(hào)與信息處理專業(yè)工學(xué)博士，國務(wù)院特殊津貼專家，語音及語言處理國家工程實(shí)驗(yàn)室執(zhí)行主任，中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)兼職教授、博士生導(dǎo)師，科技部863 人工智能重點(diǎn)項(xiàng)目首席專家。負(fù)責(zé)主持公司語音合成、語音識(shí)別、語音分析、語音評(píng)測(cè)、自然語言理解等智能語音及語言核心技術(shù)的研究工作，科大訊飛人工智能前瞻項(xiàng)目——訊飛超腦計(jì)劃總體牽頭人。

一、人工智能需要一場(chǎng)認(rèn)知革命嗎？

人工智能作為未來IT產(chǎn)業(yè)的戰(zhàn)略性和前瞻性新興產(chǎn)業(yè)方向，一直是全球科技界和產(chǎn)業(yè)界關(guān)注的焦點(diǎn)。尤其是伴隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新一代信息技術(shù)的快速發(fā)展和智能化應(yīng)用需求的日益凸顯，人工智能領(lǐng)域在全球范圍內(nèi)掀起了全新的熱潮。美國、歐盟等發(fā)達(dá)國家分別提出了“BrainInitiative”和“Human BrainProject”等人腦研究計(jì)劃，投入巨資并將其提升到與“人類基因圖譜”重大工程并重的高度。蘋果、谷歌等國際IT產(chǎn)業(yè)巨頭也相繼推出了Siri、Google Now語音搜索等一系列人工智能應(yīng)用，力爭(zhēng)在新一輪人工智能技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)中取得先機(jī)。本文將從What、When、How和Where四個(gè)方面對(duì)人工智能的概念以及關(guān)鍵問題進(jìn)行討論。

二、What -人工智能是什么？人工智能和機(jī)器人是什么關(guān)系？

人工智能（ArtificialIntelligence）這個(gè)詞最早是在1956年美國的Dartmouth會(huì)議上提出的，當(dāng)時(shí)參加會(huì)議的包括明斯基、西蒙、麥卡塞等一些計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的專家。關(guān)于人工智能的定義，不同的教科書中往往會(huì)有不同的解釋。其中有一種比較簡(jiǎn)單、易于理解的定義，就是人工智能指的是“能夠和人一樣進(jìn)行感知、認(rèn)知、決策、執(zhí)行的人工程序或系統(tǒng)?！?/p>

另外一個(gè)關(guān)于人工智能值得探討的關(guān)鍵問題，就是人工智能和機(jī)器人的關(guān)系，即人工智能和機(jī)器人是不是一回事？人工智能研究的專家往往來自計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域，他們所研究的是數(shù)字世界和虛擬世界，也就意味著他們所說的感知、認(rèn)知、決策和執(zhí)行，全部是在數(shù)字世界里面執(zhí)行的。但同時(shí)有另外一些研究機(jī)器人科學(xué)的專家，他們是在物理世界和真實(shí)世界中探求能否實(shí)現(xiàn)這樣的機(jī)制。他們要解決的是機(jī)械手、機(jī)械控制，他們要做的是在真實(shí)世界里面做感知、認(rèn)知、決策和執(zhí)行，所以說他們的執(zhí)行一定要有物理實(shí)體。比方說針對(duì)“在家中客廳遙控關(guān)閉臥室燈”這樣一個(gè)問題，人工智能專家和機(jī)器人專家往往會(huì)采用不同的方法。人工智能的專家會(huì)考慮在手機(jī)上做個(gè)軟件，通過互聯(lián)網(wǎng)連到臥室里的智能裝置，然后把臥室中的開關(guān)連上物聯(lián)網(wǎng)，這樣就可以用手機(jī)遙控將電燈關(guān)掉，這一過程是在虛擬世界中可以完成的。但是對(duì)于一個(gè)機(jī)器人專家，他可能會(huì)做一個(gè)爬樓梯的機(jī)器人，然后給機(jī)器人下達(dá)指令，機(jī)器人接到指令就會(huì)跑到臥室去把燈關(guān)了，這個(gè)過程是要在物理世界里面來完成的。所以從本質(zhì)上來講“人工智能”和“機(jī)器人”二者是非常接近的，但是其背景是不一樣的。

人工智能的第三個(gè)關(guān)鍵問題是它的學(xué)科基礎(chǔ)。人工智能的軟件實(shí)現(xiàn)涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)、信號(hào)信息處理及統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別等若干學(xué)科。計(jì)算機(jī)科學(xué)包括算法、網(wǎng)絡(luò)等；信號(hào)處理涉及傅里葉分析、拉普拉斯變換及其他時(shí)空分析方法；統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別依賴概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)，我們現(xiàn)在使用的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Network，DNN）和統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別的算法來自這里。人工智能專家往往有著計(jì)算機(jī)科學(xué)和電子工程的背景。但是機(jī)器人領(lǐng)域往往強(qiáng)調(diào)控制論，包括卡爾曼濾波、自動(dòng)控制原理、機(jī)械控制理論等。機(jī)械控制理論中又有很多機(jī)械原理是涉及物理規(guī)則的。從中也可以看出，人工智能和機(jī)器人是兩個(gè)相互關(guān)聯(lián)又有區(qū)別的研究領(lǐng)域。

三、When -什么時(shí)候人工智能將實(shí)現(xiàn)革命性的突破？

人工智能第二大方面的問題是When，就是人工智能什么時(shí)候能實(shí)現(xiàn)革命性的突破？對(duì)于這個(gè)問題，大致有兩派的觀點(diǎn)。一派我們稱為“威脅派”，這一派的代表人物是霍金、比爾蓋茨和馬斯克，他們都提出要警惕人工智能，它對(duì)我們?nèi)祟愅{太大。而且現(xiàn)在越來越多的科幻電影好像是配合他們的說法，不斷地向我們展示人工智能對(duì)人類構(gòu)成威脅的一面，如“復(fù)仇者聯(lián)盟2”和“終結(jié)者”。但是另一派的觀點(diǎn)相對(duì)理智，以Michael Jordan、Yann LeCun、Andrew Ng等學(xué)者為代表，他們認(rèn)為其實(shí)我們現(xiàn)在與實(shí)現(xiàn)人工智能還距離很遠(yuǎn)，人工智能還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有達(dá)到威脅人類的地步，還有很多探索的工作需要開展。

最近有一本書叫《人類簡(jiǎn)史-從動(dòng)物到上帝》，是以色列一位年輕的歷史學(xué)家寫的。他在這本書里面講了一個(gè)事實(shí)，并且做了一個(gè)推論。大家都知道，人類的產(chǎn)生大概距今300萬到400萬年前，那時(shí)候世界各地出現(xiàn)了猿人，非洲叫智人，歐洲叫尼安德特人，亞洲叫直立人，東南亞叫梭羅人。北美洲和南美洲都有猿人，他們是各色各樣的猿人，在中國也出現(xiàn)了山頂洞人、元謀人和藍(lán)田人。非?？上У氖撬麄儾皇俏覀儸F(xiàn)在漢族人的直系祖先。因?yàn)樵?萬年發(fā)生了一件事情，非洲的智人跑到了全球，他們每到一個(gè)地方，就把當(dāng)?shù)氐脑橙巳繗⒐猓W洲的尼安德特人，并且占領(lǐng)了整個(gè)世界。

為什么7萬年前的時(shí)候這些智人像突然開竅一樣迅速占領(lǐng)地球并且成為地球的上帝呢？?當(dāng)我們?cè)趩柸斯ぶ悄苁裁磿r(shí)候能達(dá)到智能突破的時(shí)候，我們或許可以先問一個(gè)類似的問題：人類的智能是如何突破的？這里有很多神創(chuàng)論、宗教，包括達(dá)爾文的進(jìn)化論在后面支撐。猿人在地球上已經(jīng)存在了300到400萬年了，到7萬年前才實(shí)現(xiàn)了智能的突破，這是一個(gè)非常漫長(zhǎng)的時(shí)間過程。而計(jì)算機(jī)出現(xiàn)的時(shí)間剛剛只有幾十年的時(shí)間，和猿人產(chǎn)生智能的時(shí)間周期相比，計(jì)算機(jī)剛剛度過的時(shí)間只能算一瞬間。

四、How?- 如何實(shí)現(xiàn)人工智能的突破？

第三個(gè)問題是很多人討論的How的問題，就是我們?nèi)绾螌?shí)現(xiàn)人工智能突破。自從Dartmouth會(huì)議以來，我們?nèi)祟惾斯ぶ悄苣軌蛉〉猛黄频囊粋€(gè)核心要素，現(xiàn)在看來就是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)是基于統(tǒng)計(jì)的模式識(shí)別的一個(gè)成功代表。另外一個(gè)關(guān)鍵要素就是大數(shù)據(jù)。以谷歌為代表的世界互聯(lián)網(wǎng)公司，包括中國的阿里、騰訊、百度、訊飛，就是利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與大數(shù)據(jù)結(jié)合來推動(dòng)人工智能技術(shù)的進(jìn)步，這已經(jīng)成為當(dāng)前人工智能研究的一條主流路徑。這條路徑中還有一個(gè)非常重要的內(nèi)容，就是基于互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的“研究-工程-產(chǎn)品-用戶”大閉環(huán)優(yōu)化，它推動(dòng)了工業(yè)界人工智能技術(shù)直接邁過了可用性門檻。

從2013年開始，DNN已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用在語音合成、語音識(shí)別、語音評(píng)測(cè)、語音增強(qiáng)等一系列智能語音技術(shù)方向。我們可以看到現(xiàn)在這個(gè)方面的工作，已經(jīng)成為了當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別的主流。目前的DNN對(duì)人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的借鑒是非常抽象的，我們可以通過對(duì)人腦的研究進(jìn)一步優(yōu)化DNN。

基于互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的“研究-工程-產(chǎn)品-用戶”的大閉環(huán)優(yōu)化的核心思想，可以用簡(jiǎn)單的四個(gè)字概括就是“大、智、移、云”。

移動(dòng)互聯(lián)設(shè)備對(duì)智能交互（包括語音和圖像）提出了迫切的需求，而傳統(tǒng)的嵌入式移動(dòng)設(shè)備不能夠提供足夠的運(yùn)算能力且缺乏足夠的電力供應(yīng)，而在云計(jì)算出現(xiàn)以后，這些復(fù)雜的計(jì)算都可以放在云上。通過云計(jì)算自然就存儲(chǔ)了大數(shù)據(jù)，而這些大數(shù)據(jù)結(jié)合DNN，可以很好地解決一些人工智能問題。

本文將這個(gè)過程形象地總結(jié)為“漣漪效應(yīng)”?！皾i漪效應(yīng)”就是水滴剛剛滴入水面的這個(gè)過程，會(huì)產(chǎn)生一個(gè)波紋，逐步覆蓋整個(gè)水面。我們可以想象一個(gè)人工智能產(chǎn)品剛開始投入市場(chǎng)的時(shí)候，有些性能是不好的，如訊飛的語音輸入法。水波紋每一圈向外擴(kuò)散就會(huì)有更多人使用，這些不斷累積的真實(shí)數(shù)據(jù)和使用經(jīng)驗(yàn)就會(huì)放到云上，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)這些數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行自我學(xué)習(xí)和更新。當(dāng)它擴(kuò)散到更多人群的時(shí)候，就是波紋覆蓋水面擴(kuò)大的時(shí)候，已經(jīng)是改進(jìn)以后的系統(tǒng)。前一千萬人免費(fèi)使用系統(tǒng)的同時(shí)也貢獻(xiàn)了寶貴的數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)。當(dāng)?shù)谝磺f零一個(gè)人使用的時(shí)候，他往往會(huì)驚異于系統(tǒng)的優(yōu)異性能。

2010年以前的語音識(shí)別無法在真實(shí)場(chǎng)景下使用，科大訊飛剛推出語音輸入法的時(shí)候，在實(shí)驗(yàn)室里測(cè)試識(shí)別準(zhǔn)確率是90%，在真實(shí)的環(huán)境下識(shí)別準(zhǔn)確率只能達(dá)到55.8%。但是利用漣漪效應(yīng)和“大、智、移、云”優(yōu)化之后，現(xiàn)在的語音識(shí)別準(zhǔn)確率已經(jīng)達(dá)到95%，并且識(shí)別錯(cuò)誤率還在以每年30%的速度降低，以這樣的速度大概5年以后就可以達(dá)到人類的語音聽寫水平（準(zhǔn)確率約為99.5%）。

現(xiàn)在工業(yè)界所依賴的大閉環(huán)優(yōu)化、深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)，跟腦科學(xué)的研究思路結(jié)合也是完全有可能的。因?yàn)楝F(xiàn)在人工智能網(wǎng)絡(luò)借助于新的學(xué)習(xí)機(jī)理甚至拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)上的改進(jìn)，將可以進(jìn)一步成為人工智能發(fā)展強(qiáng)有力的推動(dòng)力。例如，一種新型的遞歸型深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，RNN）已經(jīng)成為當(dāng)前語音識(shí)別的一個(gè)新的標(biāo)準(zhǔn)配置，比傳統(tǒng)的DNN方法可以再降低20%～30%的識(shí)別錯(cuò)誤。RNN就是一種非常新的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，它和人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以在時(shí)間上進(jìn)行信息積累類似，通過網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的優(yōu)化和改變，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)序列性數(shù)據(jù)更好的處理能力。正是漣漪效應(yīng)、深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)的結(jié)合，成為目前推動(dòng)著人工智能向前發(fā)展的最有效的路徑。

從另外一個(gè)角度，最近這幾年，包括美國、歐洲、中國都在積極推進(jìn)腦科學(xué)的研究，包括奧巴馬政府要做的“BrainInitiative”和歐洲的“Human BrainProject”，中國也在醞釀“中國腦計(jì)劃”，如中科院卓越創(chuàng)新工程中也涉及了這方面的研究。這些國家層面的重大項(xiàng)目都試圖從腦神經(jīng)科學(xué)的角度嘗試人工智能發(fā)展的另一條途徑。

我們都知道大腦皮層是一個(gè)非常復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，人腦分為大腦、丘腦（也叫中腦）、小腦、腦干、海馬體、腦垂體等。但是人類跟動(dòng)物一個(gè)最大的區(qū)別是人類的大腦皮層，它的面積很大，如果攤開大約一張餐桌紙大小，跟所有動(dòng)物都是不一樣的。當(dāng)把它皺起來的時(shí)候它就形成一個(gè)空間實(shí)體。當(dāng)人腦在處理信息的時(shí)候，大腦皮層的不同區(qū)域，會(huì)處理不同的任務(wù)。有些是處理視覺的，有些是處理聽覺的。那么人腦更有意思的地方是什么？我們現(xiàn)在研究圖像、語音、文字、觸覺都是分離的，但是人腦處理不是這樣的。人腦的結(jié)構(gòu)是一層層上來，到了頂層以后，視覺、觸覺和聽覺會(huì)交叉的。這就是“概念”，它跟人工智能中的認(rèn)知能力實(shí)現(xiàn)是非常相關(guān)的。

如果再細(xì)化一點(diǎn)，大家知道大腦皮層是有厚度的，如果把它的厚度再展開，它一共有六層，L1至L6。大腦皮層一共有360億個(gè)神經(jīng)元細(xì)胞，這些細(xì)胞之間是一個(gè)非常復(fù)雜的連接網(wǎng)絡(luò)。大腦皮層有一個(gè)非常重要的特點(diǎn)，就是它的記憶功能。記憶和存儲(chǔ)是不一樣的。記憶是各種各樣的信息的抽象。

舉一個(gè)簡(jiǎn)單的例子，我給領(lǐng)導(dǎo)遞交一份報(bào)告，最底層的記憶是記住這個(gè)報(bào)告的所有內(nèi)容，然后再上層是記住這個(gè)報(bào)告大意，包括標(biāo)題是什么，再上一層是記住有這么一個(gè)報(bào)告，但是寫在一個(gè)什么紙上的，再上面一層記憶是我給領(lǐng)導(dǎo)提交過這份報(bào)告，但是報(bào)告的細(xì)節(jié)一點(diǎn)都不知道。記憶是需要計(jì)算的，而這是計(jì)算機(jī)在存儲(chǔ)時(shí)所沒有的。

大腦還有幾個(gè)關(guān)鍵的特性，一個(gè)叫存儲(chǔ)序列模式，比如說聽一首歌曲，從前往后聽是可以的，但是如果倒過來聽，人是肯定不記得的，因?yàn)槿说拇竽X里面有可能是用類似RNN的結(jié)構(gòu)來進(jìn)行記憶的。第二點(diǎn)是它有自聯(lián)想的回憶模式，比如當(dāng)人看到一個(gè)貓的上半部臉，他馬上能想到這個(gè)貓的下半部臉應(yīng)該是什么樣子，因?yàn)槿擞杏洃浀念A(yù)測(cè)功能。而且當(dāng)他聽到句子前半部的時(shí)候，他能夠預(yù)測(cè)到句子的后半部分，這能解釋為什么我們?cè)卩须s的雞尾酒會(huì)上都能具有超強(qiáng)的識(shí)別能力。人腦最強(qiáng)大的地方在于它的恒定表征，也就是祖母細(xì)胞。當(dāng)人看到這個(gè)臉就知道是誰，它不需要復(fù)雜計(jì)算，這和我們現(xiàn)在使用計(jì)算實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別的過程是不一樣的。所以說大腦皮層超強(qiáng)的記憶功能能夠?qū)崿F(xiàn)預(yù)測(cè)，我們現(xiàn)在所有的動(dòng)作都依賴預(yù)測(cè)結(jié)果；而計(jì)算機(jī)的工作是通過運(yùn)算和存儲(chǔ)實(shí)現(xiàn)的，且能耗極高。將以上關(guān)于腦神經(jīng)科學(xué)的知識(shí)用于人工智能的實(shí)現(xiàn)也仍然需要一定的過程。

總結(jié)一下，人工智能的創(chuàng)新需要有計(jì)算機(jī)科學(xué)的背景，包括電子工程和機(jī)器學(xué)習(xí)，同時(shí)還需要腦科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)方面的理論支撐，另外也要機(jī)器人相關(guān)的控制論和工程學(xué)。人工智能的技術(shù)突破需要同時(shí)具備這三個(gè)方面的基因。

五、Where?-人工智能到哪了？

第四個(gè)問題要討論的是Where，就是大家一直關(guān)心的人工智能發(fā)展到哪了？世界上一個(gè)非常著名的公司Gartner研究過，一項(xiàng)新的技術(shù)從開始研究到最后成功的產(chǎn)業(yè)化之間要經(jīng)過很多過程，包括一開始的推崇備至發(fā)展到期望巔峰，然后到跌入現(xiàn)實(shí)低谷的痛苦，很多技術(shù)在這個(gè)過程中慢慢消失了，或者被新的技術(shù)代替了。人工智能其實(shí)是一個(gè)非常廣泛的概念，語音、圖像、語義理解等都屬于人工智能。各項(xiàng)人工智能技術(shù)以不同的狀態(tài)分布在整個(gè)曲線上。

人工智能所涉及的各項(xiàng)技術(shù)的發(fā)展是不均衡的?，F(xiàn)階段計(jì)算機(jī)比較具有優(yōu)勢(shì)的是運(yùn)算能力和存儲(chǔ)能力。1996年IBM的深藍(lán)計(jì)算機(jī)戰(zhàn)勝了當(dāng)時(shí)的國際象棋冠軍卡斯帕羅夫，從此，人類在這樣的強(qiáng)運(yùn)算型的比賽方面就不能戰(zhàn)勝機(jī)器了。江蘇衛(wèi)視有個(gè)《最強(qiáng)大腦》的節(jié)目，讓每一個(gè)人類選手記100個(gè)4位數(shù)，然后回答第58、第64個(gè)4位數(shù)是多少。這對(duì)于計(jì)算機(jī)來講根本就不是問題。所以從運(yùn)算智能的角度來說，人類早就不是機(jī)器的對(duì)手。

同樣，我們看到機(jī)器在感知世界方面，比人類還有優(yōu)勢(shì)。人類都是被動(dòng)感知的，但是機(jī)器是可以主動(dòng)感知的。比如：激光雷達(dá)、微波雷達(dá)和紅外雷達(dá)。不管是Big Dog這樣的感知機(jī)器人，還是自動(dòng)駕駛汽車，因?yàn)槌浞掷昧薉NN和大數(shù)據(jù)的成果，機(jī)器在感知智能方面已經(jīng)越來越接近于人類。

但是，人類跟動(dòng)物的區(qū)別在于人類擁有自己的語言，有語言就可以表達(dá)知識(shí)，有知識(shí)就可以進(jìn)行邏輯推理，而有邏輯推理以后我們就有向更高階段發(fā)展的能力。我們認(rèn)為正是語言的使用區(qū)分了人與動(dòng)物，也將是人工智能面臨的最大挑戰(zhàn)?；蛟S我們會(huì)問：“動(dòng)物難道沒有認(rèn)知嗎？”動(dòng)物對(duì)自然世界確實(shí)有認(rèn)知，但是它的認(rèn)知也只能是停留在哪些是固體、哪些是液體、哪些是能吃、哪些是不能吃的，等等。所以說，動(dòng)物只能對(duì)自然世界產(chǎn)生簡(jiǎn)單的認(rèn)知，同時(shí)對(duì)人造世界的自然屬性產(chǎn)生認(rèn)知。動(dòng)物能夠看到月亮，但是它不知道月亮是一顆星球。如果一只兔子來到這個(gè)會(huì)場(chǎng)，它會(huì)知道這里有很多活物（人），有桌子、椅子這些固體，但是它不能理解這些物體和人類社會(huì)之間的關(guān)系?，F(xiàn)在的問題是，計(jì)算機(jī)能理解這一切嗎？這是非常關(guān)鍵的一點(diǎn)。

讓我們回過頭來看一看人類智能的突破。七萬年前智人的智能有過大的突破，研究表明，這是因?yàn)樗麄冇刑厥獾恼Z言和認(rèn)知。我們到現(xiàn)在分析人類歷史都知道有農(nóng)業(yè)革命、工業(yè)革命、信息革命?，F(xiàn)在歷史學(xué)家有一個(gè)共識(shí)，在七萬年前人類發(fā)生了“認(rèn)知革命”。其中的核心是智人擁有豐富的語言，從而產(chǎn)生了三個(gè)結(jié)果，這些智人通過語言更好地描述自然世界，從而可以執(zhí)行更加復(fù)雜的計(jì)劃。而最重要的一點(diǎn)，就是智人有了語言之后可以描述在夢(mèng)中想到的東西和他們腦子里面想到的東西，從而產(chǎn)生虛構(gòu)、產(chǎn)生宗教，產(chǎn)生各種概念。

正是因?yàn)檫@樣，現(xiàn)在很多正在做人工智能研究的專家，包括Michael Jordan和Yann LeCun等都已經(jīng)意識(shí)到，自然語言理解對(duì)于人工智能來說是一個(gè)突破口。

科大訊飛目前正在執(zhí)行的訊飛超腦計(jì)劃，就是想實(shí)現(xiàn)包括感知智能和認(rèn)知智能在內(nèi)的全面突破。在感知智能領(lǐng)域，語音識(shí)別、手寫識(shí)別方面每年保證30%～50%的錯(cuò)誤率的下降。進(jìn)一步的，我們不僅能夠識(shí)別普通話，還能夠識(shí)別方言；不僅能夠理解人類和機(jī)器的對(duì)話，還能理解人和人之間的對(duì)話；不僅能夠識(shí)別聯(lián)機(jī)手寫的字符，還能識(shí)別離線手寫的字符。我們?cè)谡J(rèn)知智能上的研究目標(biāo)，關(guān)鍵是讓機(jī)器能理解會(huì)思考，這必須要突破語言理解、知識(shí)表示、聯(lián)想推理，自主學(xué)習(xí)等多個(gè)方面。

評(píng)判一個(gè)人智商的標(biāo)準(zhǔn)就是讓你參加考試，雖然這個(gè)方法很多人都在批判，但是沒有其它更好的辦法。美國華盛頓圖靈中心在研究如何讓機(jī)器人通過美國高中生物測(cè)試。日本國立情報(bào)研究所在研發(fā)能夠考上東京大學(xué)的高考機(jī)器人。我國863計(jì)劃也正在開展一個(gè)題為“類人答題系統(tǒng)”的科研項(xiàng)目，其目的就是要研發(fā)高考機(jī)器人。該項(xiàng)目包括9個(gè)課題組，全國共有31家單位參加聯(lián)合攻關(guān)，其中科大訊飛作為牽頭單位。將來一份試卷不管是手寫識(shí)別的，還是選擇題涂抹的，都可以先通過OCR轉(zhuǎn)變成計(jì)算機(jī)可以理解的文本和圖像，再讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)對(duì)答案的正確程度進(jìn)行評(píng)判，這其實(shí)是感知智能和認(rèn)知智能的結(jié)合?，F(xiàn)在安徽省合肥市和安慶市的會(huì)考中，英文和中文的考試已經(jīng)全部使用了整套感知智能和認(rèn)知智能技術(shù)進(jìn)行自動(dòng)評(píng)分，取得了非常好的效果，以后此技術(shù)將會(huì)被全面推廣到包括文科和理科的所有課程。

六、結(jié)束語

可以看到，隨著技術(shù)的發(fā)展，人工智能將來在智能硬件、車聯(lián)網(wǎng)、機(jī)器人、自動(dòng)客服、教育等方面都會(huì)發(fā)揮越來越多的作用。在這樣大的環(huán)境下，最后大家所期望的人工智能夢(mèng)想一定能夠?qū)崿F(xiàn)。