每周你給你的機器人100比特幣，結(jié)果它卻買回來10粒搖頭丸和一張偽造的匈牙利護照，你不得不去警察局把它“撈”回來。

　　這并不是科幻小說。今年初，瑞士的一個研發(fā)團隊“!Mediengruppe Bitnik”發(fā)明了一個自動化網(wǎng)絡(luò)購物機器人程序，并將其安裝在一個機器人身上，稱為“隨機暗網(wǎng)購物者”，該研發(fā)團隊要求機器人每周從在線市場隨機購買商品，于是就發(fā)生了以上的測試結(jié)果。這個“膽大妄為”的機器人確實也被警察帶走了。

　　這就是人工智能在今天和不遠的未來能做的事情。當下較為普遍的人工智能定義是：利用計算機程序的方式，自動完成人類可以完成的功能。

　　百度首席科學(xué)家吳恩達表示，人工智能發(fā)展50多年來，已經(jīng)無處不在了，最近一兩年取得了突飛猛進的進步，一是得益于為計算機提供的數(shù)據(jù)量越來越大，二是因為計算機的運算速度越來越快。

　　根據(jù)摩爾定律，計算能力每18個月翻一番，計算機容量和功能亦是如此。美國科學(xué)家雷·庫茲韋爾預(yù)言，到2019年，售價4000美元的計算機的計算能力將會超過人腦，即每秒20quadrillion(千的五次方)次計算。

　　神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)與大數(shù)據(jù)急速發(fā)展

　　谷歌完全無人駕駛車正等待美國加利福尼亞州的批準，一旦獲準便可馬上路測。曾在谷歌擔任建立“谷歌大腦”重任的吳恩達評價稱，過去幾年里，計算機視覺獲得了大大的進步，開始區(qū)分事物，識別出各種圖片間十分微妙的差別，甚至有人已經(jīng)著手研究讓計算機識別漂亮的圖片與不漂亮的圖片，這就自然給自動駕駛汽車帶來了激動人心的發(fā)展提升。百度無人駕駛汽車也已落地。

　　自動駕駛汽車技術(shù)包含幾個關(guān)鍵技術(shù)：精確的地圖定位、圖像識別、語音識別、基于感知的雷達、紅外形成自動導(dǎo)航，然后再進行模式識別，根據(jù)路上的情況不斷優(yōu)化模型，即大閉環(huán)優(yōu)化。

　　科大訊飛高級副總裁、訊飛研究院院長胡郁表示，自動駕駛是人工智能最好的功能應(yīng)用之一，“人工智能有三個條件：第一先進的算法，比如神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，第二大量的數(shù)據(jù)，第三大閉環(huán)優(yōu)化模型”。自動駕駛汽車中的地圖定位、圖像識別等都需要借助先進的算法，同時產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，最后在優(yōu)化中讓機器自己不斷學(xué)會完全的無人駕駛。

　　整個過程在科學(xué)界亦稱之為“機器學(xué)習(xí)”。吳恩達認為，機器學(xué)習(xí)是人工智能的一個重要分支，而機器決策、策劃、不確定性推理則是下一個階段。他將機器學(xué)習(xí)比喻成一枚火箭，人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)是發(fā)動機、大數(shù)據(jù)是燃料。

　　最近幾年在移動互聯(lián)網(wǎng)及智能硬件的帶動下，大數(shù)據(jù)的膨脹已不言自明。Facebook稱今年元旦一天上傳圖片量就達7.5億張。百度今年一季度財報顯示，僅百度LBS開放平臺每天響應(yīng)來自第三方的定位請求就超過110億次。

　　與此同時，人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)也取得了飛速的發(fā)展，這其中又包含兩個方面的技術(shù)：第一硬件，過去服務(wù)器用的是CPU，現(xiàn)在用GPU，后者比前者至少快14倍，世界上最快的中國“天河二號”超級計算機用的就是CPU+GPU的模式;第二過去神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)都是單層結(jié)構(gòu)，現(xiàn)在不僅變成多層，還出現(xiàn)了多種計算方式，比如RNN(多層反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))、DNN(深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))、CNN(細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，又稱卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))。

　　單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能獲得幾百個神經(jīng)元，而多層金字塔式結(jié)構(gòu)則可達到十幾億神經(jīng)元的規(guī)模，能更好地模擬大腦。每一層會記錄不同的類別特征。頂層用來輸入信息，比如照相機捕捉到一只貓，機器收到信息就開始在每層查找匹配，最終輸出信息告訴你“這是一只貓”。

　　科技更加進步的地方在于，以前，科學(xué)家們告訴計算機“貓臉”的幾個特征標簽，計算機“按標索貓”，但是現(xiàn)在，科學(xué)家們改用無監(jiān)督學(xué)習(xí)方式，只給機器查找的方法，讓它自己去找，查找的過程又會生成數(shù)據(jù)，影響它下次的查找行為。

　　谷歌無人駕駛汽車用的便是RNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它賦予了計算機邏輯推理的能力，讓它可以用一句話對畫面進行簡單描述，這樣計算機便具備了用有邏輯的語言描述圖片中不同事物的能力。

　　雅虎則利用CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以從寬泛的角度來識別人臉，即使部分被遮擋住了，而且它可以相當精確地從相同的圖片中識別出多張臉。雅虎團隊把這種方法稱為深度密集人臉檢測器。

　　微軟5月份上線的How-old.net與此有異曲同工之妙，即：上傳圖片，機器檢測到人臉，并給出年齡的大小。雖然準確率很低，但是其功能應(yīng)用更進一步，也起到了收集數(shù)據(jù)的作用。

　　不只是雅虎、微軟，F(xiàn)acebook臉部識別率的精確度達到97.25%，國內(nèi)百度LFW測試中曾跑出99.85%的國際最高分。

　　胡郁稱，在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的算法，國內(nèi)外技術(shù)水平不相上下，“谷歌的看圖說話能力很強，但我覺得這并沒有訊飛高考機器人難度大。只不過兩者專注的領(lǐng)域不同”。據(jù)胡郁介紹，大多數(shù)省市的中考、高考英語口語考試，都已由訊飛高考機器人作為主考官來完成。

　　教育考試、無人駕駛、圖像識別、語音識別、即時翻譯、工業(yè)和家居機器人等等人工智能產(chǎn)品，無不是神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)與大數(shù)據(jù)飛速進步的產(chǎn)物。

　　這些進步都只僅限于一種功能，到目前為止，人類還沒有發(fā)明一個具備五官感覺功能的機器人。

　　特征：單一功能與語音交互

　　2014年11月，意法半導(dǎo)體在日本展示了一個人形機器人iCub。iCub已經(jīng)意識到自己的身體以及它如何和世界互動，這類似于嬰兒學(xué)習(xí)夠拿物件的過程。2014年5月，在加利福尼亞州舉辦的會議上，微軟展示了一款可以實時語音翻譯的人工智能程序，一名研究人員用英語與一名德國的同事通話。2014年1月，谷歌斥資4億英鎊收購了位于倫敦的Deepmind人工智能公司。Deepmind最擅長的是，能夠讓計算機學(xué)會49種不同的電子游戲。而且在超過半數(shù)的游戲中，計算機熟練到可以擊敗一個專業(yè)的人類玩家。

　　這看上去是三個級別的人工智能技術(shù)，但實際上都是專注實現(xiàn)一種功能，iCub做的是感官反饋功能，即時翻譯做的是翻譯功能，Deepmind就是打游戲功能。同樣都是輸入與輸出，涉及復(fù)雜的計算。

　　工業(yè)機器人是單一功能人工智能的最好詮釋。1959年，第一個工業(yè)型機器人被安裝于瑞典的一個金屬制品工廠。它是一個有關(guān)節(jié)的，能運轉(zhuǎn)的手臂，重達2噸。通過磁鼓上的程序控制，機器人可依賴液壓缸調(diào)整機械臂的位置，到達一系列預(yù)設(shè)好的角度。

　　目前，超1300萬的工業(yè)型機器人在各行各業(yè)投入使用，包括汽車、電子產(chǎn)品、橡膠和塑料、化妝品、醫(yī)藥、食品和飲料。它們的市場價值達95億美元。

　　吳恩達說：“現(xiàn)在的機器人之所以能取得成功，顯然是因為工業(yè)化應(yīng)用，科幻小說中說的那種什么都能做的泛用型機器人，現(xiàn)在幾乎不可能造得出來。”他覺得現(xiàn)在能夠期待的是，對著手機說：“幫我叫輛車帶我去機場”，然后就能如愿以償。具有強大語音交互能力的機器已可期。他認為，人工智能下一個將要開啟的就是，語音交互時代。

　　在十多年間，人機交互發(fā)生了兩次突破：PC和鼠標的誕生、觸屏操作和語音交互問世。其中最后兩個都是在近十年發(fā)生的。特別是語音交互，它意味著計算機擁有了“聽覺”并能給出正確的反饋。語音交互的實現(xiàn)解放了人類的雙手，將促進人類生產(chǎn)力的巨大飛躍。胡郁亦認為，機器不能理解語言，就不能形成知識、對知識進行處理，就不能進行邏輯推理。機器需要一場認知革命，正如人類在7萬年前開始掌握語言一樣。

　　吳恩達認為，當語音識別準確率達到99%時(百度目前為96%)，人與機器的交互就將發(fā)生徹底改變。他表示，這并不難實現(xiàn)。今年初百度流出的“百度神燈”手機視頻，較好地展現(xiàn)了語音交互時代。這并不意味著機器掌握了語言，交互只是理解語言的開始。一般認為，人工智能分為三個階段：計算智能、感知智能、認知智能。從感知飛躍至認知智能，目前人類還沒有好的方法。但感知智能已被大面積商業(yè)化，在使用的過程中，機器會不斷進步。

　　未來：威脅不到人類

　　隨著技術(shù)的快速發(fā)展，就像科幻小說一樣，機器人真的來搶人類的工作了。

　　2013年9月，兩位牛津?qū)W者——CarlBenediktFrey和MichaelOsborne，就發(fā)布了一篇研究報告，該報告預(yù)測在未來20年內(nèi)，美國將有約50%的工作崗位因機器人而消失。根據(jù)兩位的計算，在今后的二十幾年內(nèi)，50%的編程工作也會外包給機器人。

　　失去工作還只是影響之一，機器的進步給人類帶來的更大威脅是，消滅人類。去年10月，在美國MIT的一次公開訪談上，特斯拉創(chuàng)始人馬斯克稱人工智能就是“召喚惡魔”，很多科學(xué)家對此表示了認同，并將超級智能作為人類的重大威脅，與小星球沖撞地球和大規(guī)模的核戰(zhàn)爭并列。雷·庫茲韋爾亦曾發(fā)出樂觀的預(yù)言：機器智能超越人類智能總和的那個奇妙“奇點”，就在2045年。

　　不過，吳恩達與胡郁均表示，不必為機器的進步過分焦慮?，F(xiàn)在，每位駕駛員在每次航班上平均只駕駛3分鐘的飛機，但飛行員并沒有被取代，就像ATM機并未取代銀行柜員一樣。恰恰相反，因為銀行支行需要的柜員減少，銀行便開設(shè)更多支行，而銀行柜員的總數(shù)增加。

　　科技一邊接手一些任務(wù)，一邊也增加了對商品和服務(wù)的需求，因此也需要更多執(zhí)行剩余任務(wù)的人力。一項統(tǒng)計表明，在過去30年中，計算機在辦公室文職工作里被廣泛應(yīng)用，而工作崗位卻每年增加1.2%。

　　因此，人類仍然為擁有更聰明的人工智能技術(shù)而不吝千金。2014年，百度在研發(fā)投入上共計花費69.81億元，訊飛的研發(fā)投入占銷售收入的比例也高達30%-40%。然而，這與一年投入106億美元、104億美元、80億美元的Intel、微軟、谷歌，以及一個季度花掉10.6億美元研發(fā)經(jīng)費的Facebook相比，并不算什么。

　　吳恩達說，人工智能的進步速度與投入是極度相關(guān)的，中國在這方面需要增加投入。胡郁亦表示，“并不是別人不會做，而是別人沒這個條件做這個事情。”這個條件，一是指數(shù)據(jù)規(guī)模，二是指資本投入。