人工智能核心技術(shù)淺談

劉文鋒

摘 要： 人工智能技術(shù)和產(chǎn)品已經(jīng)滲透到我們工作、生活的方方面面。未來，人工智能的發(fā)展將主要依靠哪些技術(shù)推動呢？大數(shù)據(jù)、算法、超級計算這三大計算將是人工智能的核心驅(qū)動力。

關(guān)鍵詞： 人工智能；大數(shù)據(jù)；算法；超級計算

一、人工智能的誕生歷程

人工智能概念最早可以追溯到古希臘時期，在火神的故事里就提到過智能機器人與人工生物的概念?？梢哉f，人工智能概念的雛形最早是來自科幻小說和神話故事。1942年，美國科幻巨匠阿西莫夫在其巨作《我，機器人》的引言中提出：“機器人學三大法則”，這三大法則也成為后來學術(shù)界默認的研發(fā)原則。1950年，英國數(shù)學家阿蘭？圖靈在《思想》雜志上發(fā)表了一篇題為《計算機器與智能》的論文。2014年，在英國皇家學會舉行的一次圖靈測試中，一臺來自俄羅斯超級計算機尤金？古斯特曼順利通過了圖靈測試，這是圖靈測試提出六十多年來首次有機器通過該測試。這臺叫尤金？古斯特曼的超級計算機的33%回答騙過了裁判，讓裁判以為和他交流的是人而非機器。1956年，在美國最悠久的世界頂尖學府——達特茅斯學院舉行的一次會議上，著名計算機科學家約翰？麥卡錫正式提出“人工智能”一詞，并說服與會者接受該詞作為本領(lǐng)域的專用名稱。這次會議也當做人工智能正式誕生的標志。

二、人工智能的定義

人工智能涉及的學科非常多。比如說計算機科學、腦科學、哲學、心理學、語言學等。學術(shù)界目前還沒有統(tǒng)一的人工智能定義，不同研究方向的專家對人工智能的理解不一樣，定義也有所側(cè)重。目前比較通俗的定義是：人工智能就是用人工的方法在機器上實現(xiàn)的智能，被稱為機器智能。

根據(jù)人工智能的智能水平，從低到高可以劃分為三個層次，第一個層次是計算智能，就是能存會算，各種棋類游戲、專家系統(tǒng)體現(xiàn)的就是計算智能；第二個層次是感知智能，就是能聽會說、能看會認，像語音助手、人臉識別、看圖搜圖和無人駕駛體現(xiàn)的就是感知智能； 第三個層次是認知智能，就是能理解會思考，這是人工智能領(lǐng)域?qū)＜覀冋谂Φ姆较?，比如說微軟小冰就具有非常初級的理解語意的能力。

三、人工智能的核心驅(qū)動力

人工智能有三大核心驅(qū)動力，大數(shù)據(jù)、算法和超級計算。

第一大核心驅(qū)動力——大數(shù)據(jù)

在人類發(fā)明的史上，很多發(fā)明都是從模仿動物開始，比如說為了實現(xiàn)飛行夢想模仿鳥，歷史上有各種關(guān)于模仿鳥試圖飛行的記載，用這種方法飛行的結(jié)果可想而知，肯定都以失敗告終。于是，我們把使用這種方法論的人統(tǒng)稱為"飛鳥派”，早期研究人工智能的基本上都是"飛鳥派”，因為他們認為計算機要獲得智能必須模仿人的思考模式。比如說當時的語音識別研究，幾乎所有的專家都把精力投入到教會計算機理解人類的語言上，研究進展緩慢。上世紀七十年代初，美國康奈爾大學有位叫賈里尼克的教授在做語音識別研究時另辟蹊徑，換了個角度思考機器語音識別這個問題。將大量的數(shù)據(jù)輸入計算機里，讓計算機進行快速的匹配，通過大數(shù)據(jù)來提高語音識別率。于是復雜的智能問題被轉(zhuǎn)換成了簡單的統(tǒng)計問題，處理統(tǒng)計數(shù)據(jù)正是計算機的強項。從此，學術(shù)界開始意識到，讓計算機獲得智能的鑰匙其實是大數(shù)據(jù)。

什么是數(shù)據(jù)呢？你可能會認為大數(shù)據(jù)就是一堆數(shù)字組成的，其實數(shù)據(jù)的范疇比數(shù)字大得多，網(wǎng)上所有的信息都可以稱為數(shù)據(jù)，通俗理解，大數(shù)據(jù)就是用現(xiàn)有的一般技術(shù)難以管理的大量數(shù)據(jù)的集合。

大數(shù)據(jù)有三大特征：體量大、多維度、全面性。

第一個特征就是體量大。隨著物聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)的廣泛應用，人類產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量正在呈指數(shù)級增長，每年以約50%的速度增長，大約每兩年翻一番。第二個特征就是多維度。百度曾經(jīng)發(fā)布過《中國十大"吃貨”省市排行榜》。百度并沒有做民意調(diào)查和飲食文化的研究，這個結(jié)果是怎么得出來的？百度是從其“百度知道”這個知識問答分享平臺的7700萬條和吃有關(guān)的問題里"挖掘”出來的。這些問題包含的數(shù)據(jù)維度很多，包含食物的做法、成分、價格，還包括參與問答的人的地理位置、個人信息，上網(wǎng)工具和瀏覽器等信息。百度根據(jù)這些不同維度的信息分析出各地區(qū)的飲食習慣。如果再結(jié)合每個人使用的手機或電腦的品牌型號，經(jīng)常瀏覽或購買的商品信息，再加上居住和工作位置信息，就可以分析他們的收入情況，從而得出不同收入階層的人的飲食習慣。

第三個特征就是全面性。2016年，特朗普當選美國總統(tǒng)讓很多人感到意外，特朗普的當選甚至被稱為當年的"黑天鵝”事件。因為選前的各種民調(diào)都顯示希拉里支持率大幅領(lǐng)先，大部分主流媒體也看好希拉里，但是結(jié)果卻大相徑庭。但有家叫新創(chuàng)的印度公司開發(fā)的人工智能系統(tǒng)MogIA一直就預測特朗普將勝出。跟傳統(tǒng)調(diào)查公司主要依靠訪談和問卷調(diào)查不同，MogIA的判斷依據(jù)是收集自Google、Facebook和Twitter等網(wǎng)站的超過2000萬個數(shù)據(jù)點，2000萬個數(shù)據(jù)點采集的數(shù)據(jù)明顯比傳統(tǒng)抽樣調(diào)查只有幾萬甚至只有幾千的調(diào)查數(shù)據(jù)更為全面，更能準確的反映民眾的真實想法。采集這么多數(shù)據(jù)，過去是無法想象的，但是現(xiàn)在我們能做到，甚至做到采集全部的數(shù)據(jù)。印度的新創(chuàng)公司這次就是勝在其調(diào)查數(shù)據(jù)的全面性上。

第二大核心驅(qū)動力——算法

傳統(tǒng)的對象識別模式是由研究人員事先將對象抽象成一個模型，再用算法把模型表達出來并輸入計算機。這種人工抽象的方法具有非常大的局限性，識別率也很低。幸運的是，科學家從嬰兒身上得到了啟發(fā)。沒有人教過嬰兒怎么"看”，都是他們自己從真實世界自學的。如果把孩子的眼睛當做是一臺生物照相機的話，那這臺相機平均每200毫秒就拍一張照——這是眼球轉(zhuǎn)動一次的平均時間。到孩子3歲的時候，這臺生物相機已經(jīng)拍攝過上億張的真實世界照片。這給科學家很好的啟發(fā)，能不能給計算機看非常多貓的圖片，讓計算機自己抽象出貓的特征，自己去悟什么是貓，這種方法被稱為機器學習。谷歌就采用這種機器學習方法開發(fā)出了貓臉識別系統(tǒng)，而且準確度非常高。

機器學習除了在對象識別領(lǐng)域外，在其他領(lǐng)域也得到了廣泛使用，并取得了讓人激動人心的成果。搜索引擎、語音識別技術(shù)、自然語言處理、圖像識別、推薦系統(tǒng)、專家系統(tǒng)和無人駕駛技術(shù)等領(lǐng)域在機器學習算法的推動下取得了長足進步，機器智能水平有了很大的提升，但是理解能力和想象力仍是短板。

第三大核心驅(qū)動力——超級計算

有了大數(shù)據(jù)和先進的算法，還得有處理大數(shù)據(jù)和執(zhí)行先進算法的能力。每個聰明的人工智能系統(tǒng)背后都有一套強大的硬件系統(tǒng)。目前世界運算速度最快的超級計算機是中國的神威？太湖之光，峰值性能達每秒12.5億億次，運算速度相當于普通家用電腦的200萬倍，神威？太湖之光一分鐘的運算量需要全球72億人用計算器不間斷運算32年。超級計算機一個國家科技發(fā)展水平和綜合國力的反映。沒有超級計算機，天氣預報不可能預報15天，中國的大飛機研制不可能進展如此之快，另外，核武器的爆炸模擬、地震預警、藥物研發(fā)等領(lǐng)域也離不開超級計算機。

云計算：一種基于因特網(wǎng)的超級計算模式，在遠程的數(shù)據(jù)中心里，成千上萬臺電腦和服務器連接成一片電腦云。因此，云計算甚至可以讓你體驗每秒10萬億次的運算速度，計算能力堪比超級計算機。云中的單個計算機性能可能非常一般，甚至就是普通電腦，但是很多一般加在一起的實力卻不能小覷，就像俗語說的三個臭皮匠能頂個諸葛亮，集腋能成裘。

大數(shù)據(jù)、算法、超級計算三者相輔相成、相互依賴、相互促進，共同推動人工智能向前發(fā)展。

參考文獻

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