人工智能綜述

蘇 軒

（南京市天印高級(jí)中學(xué)，南京 211100）

1 引言

2016年初，AlphaGo以4∶1戰(zhàn)勝了世界圍棋冠軍李世石，這一大事件瞬間引起了全球?qū)θ斯ぶ悄艿呐d趣。2017年7月22～23號(hào)在杭州舉行了中國(guó)人工智能大會(huì)（CCAI），匯聚了全球人工智能領(lǐng)域的知名專家、學(xué)者和產(chǎn)業(yè)界優(yōu)秀人才，圍繞當(dāng)前人工智能熱點(diǎn)話題、核心技術(shù)以及廣泛關(guān)注的科學(xué)問題進(jìn)行深入交流和探討，再一次將人工智能推向了熱潮。早在1956年，達(dá)特茅斯大學(xué)召開的一個(gè)會(huì)議上，計(jì)算領(lǐng)域的學(xué)者們商量并正式提出了 人工智能 （Artificial Intelligence，AI）這個(gè)詞，從而誕生了一個(gè)研究機(jī)器如何實(shí)現(xiàn)模擬人類智能活動(dòng)的新學(xué)科。換句話來(lái)說(shuō)，人工智能是一門利用計(jì)算機(jī)模擬人類智能行為科學(xué)的統(tǒng)稱，訓(xùn)練計(jì)算機(jī)完成自主學(xué)習(xí)、判斷、決策等人類行為。因此，人工智能是一門知識(shí)工程學(xué)，它將知識(shí)作為對(duì)象，獲取知識(shí)，分析并研究出知識(shí)的表達(dá)方法以及使用方法，達(dá)到模擬人類智能活動(dòng)的效果。

在機(jī)器學(xué)習(xí)中，通常使用一些 深層次 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)解決復(fù)雜問題，這種技術(shù)稱之為深度學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的方式，而深度學(xué)習(xí)屬于機(jī)器學(xué)習(xí)中的一種（如圖1）。而運(yùn)行深度學(xué)習(xí)的硬件平臺(tái)，多數(shù)為英偉達(dá)NVIDIA生產(chǎn)的GPU。

圖1 人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)三者的關(guān)系

2 人工智能的核心驅(qū)動(dòng)力

2.1 大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)是人工智能的前提，是人工智能的重要原材料，是驅(qū)動(dòng)人工智能提高識(shí)別率和精確度的核心因素。

隨著物聯(lián)網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展與廣泛應(yīng)用，人們產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量呈指數(shù)形式增長(zhǎng)，平均每年增長(zhǎng)50%。除了數(shù)目的增加之外，數(shù)據(jù)的維度也得到了擴(kuò)展。這些大體量高維度的數(shù)據(jù)使得現(xiàn)如今的數(shù)據(jù)更加全面，從而足夠支撐起人工智能的發(fā)展。同時(shí)，人工智能的發(fā)展使得我們能夠用更加智能更高效率的感知器獲取大量信息。

2.2 算法

傳統(tǒng)的模式識(shí)別是由研究者總結(jié)規(guī)律與方法，計(jì)算機(jī)根據(jù)人們的規(guī)律得到判斷結(jié)果。這種人工抽象出來(lái)的方法百花齊放，但局限性很大，精確度也很低。之后，研究者從嬰兒身上得到啟示，沒有人教過嬰兒怎么識(shí)別物體，而是他們從真實(shí)世界中一步一步自己學(xué)來(lái)的。

基于此，人們提出了機(jī)器學(xué)習(xí)，也就是讓機(jī)器自己去學(xué)習(xí)并總結(jié)出識(shí)別物體的規(guī)律與方法。例如，給計(jì)算機(jī)輸入很多狗的照片，計(jì)算機(jī)通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等訓(xùn)練模型自己悟出了狗的特征，并根據(jù)這些特征能準(zhǔn)確判斷出其他照片中的狗。機(jī)器學(xué)習(xí)使得計(jì)算機(jī)能夠自動(dòng)解析大數(shù)據(jù)并從中學(xué)習(xí)，然后對(duì)真實(shí)世界中的事件做出決策和預(yù)測(cè)。可以說(shuō)，機(jī)器學(xué)習(xí)使得人工智能成為了可能。

機(jī)器學(xué)習(xí)除了在模式識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用之外，在其他領(lǐng)域也取得了滿意的結(jié)果。例如語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)、搜索引擎、語(yǔ)義分析和推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域，在機(jī)器學(xué)習(xí)的推動(dòng)下取得了很大進(jìn)步。

2.3 硬件

有了大數(shù)據(jù)和先進(jìn)算法，還得有處理大數(shù)據(jù)和執(zhí)行先進(jìn)算法的強(qiáng)大硬件。

GPU加速是一種新型計(jì)算模式，它利用大規(guī)模并行處理器來(lái)加速那些具備并行特點(diǎn)的應(yīng)用程序[1]。以往用CPU一個(gè)月才能得到訓(xùn)練結(jié)果，現(xiàn)在用GPU一天就可以出結(jié)果。GPU強(qiáng)大的并行運(yùn)算能力緩解了深度學(xué)習(xí)算法的訓(xùn)練瓶頸期，從而釋放了人工智能的全新潛力。

3 人工智能的實(shí)際應(yīng)用

在數(shù)據(jù)，算法和計(jì)算力等技術(shù)條件發(fā)展成熟的基礎(chǔ)下，處于浪潮中的人工智能開始真正解決問題，切實(shí)創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)效果。從應(yīng)用方向上看，一些數(shù)據(jù)基礎(chǔ)較好的行業(yè)，例如金融、醫(yī)療、汽車、零售等，其人工智能應(yīng)用場(chǎng)景目前相對(duì)成熟。

汽車行業(yè)，以自動(dòng)駕駛為例，谷歌、百度、特斯拉、奧迪等傳統(tǒng)巨頭紛紛加入其中。自動(dòng)駕駛是汽車行業(yè)與人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)深度融合的產(chǎn)物，是當(dāng)前全球交通出行智能化和網(wǎng)聯(lián)化的重要方向[2]。自動(dòng)駕駛利用傳感器和激光雷達(dá)等感知器采集路況和行人信息，結(jié)合先進(jìn)的AI算法，不斷優(yōu)化并最終規(guī)劃出最優(yōu)路線以及操控方案。

人工智能在金融領(lǐng)域的智能風(fēng)控、智能顧問、市場(chǎng)預(yù)測(cè)、信用評(píng)級(jí)等領(lǐng)域都有了成功應(yīng)用，這使得金融進(jìn)入了一個(gè)創(chuàng)新新時(shí)代[3]。美國(guó)硅谷的一些前沿互聯(lián)網(wǎng)公司正在嘗試用AI算法來(lái)降低用戶接受理財(cái)產(chǎn)品的門檻，他們根據(jù)金融分析師的知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)來(lái)訓(xùn)練模型，并嘗試用這些模型追蹤客戶需求，完善客戶服務(wù)，同時(shí)也能將成本降到最低?；ㄆ旒瘓F(tuán)從2012年起，開始運(yùn)用IBM公司提供的人工智能電腦沃森（Watson），智能實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品需求分析和經(jīng)濟(jì)形勢(shì)分析等。日本初創(chuàng)公司（Alpaca）利用深度學(xué)習(xí)分析與識(shí)別圖像，幫助用戶快速地從海量信息中找到外匯交易圖表，大大降低了時(shí)間成本。

在醫(yī)療領(lǐng)域，人工智能算法被應(yīng)用到提供醫(yī)療輔助、癌癥檢測(cè)和新藥物研制等。廣泛推進(jìn)醫(yī)療智能化，對(duì)全球醫(yī)療事業(yè)的發(fā)展有著非常重要的意義[4]。其中最為著名的也是當(dāng)屬IBM的智能機(jī)器人沃森。IBM技術(shù)團(tuán)隊(duì)首先將龐大的數(shù)據(jù)信息輸入到沃森中，這個(gè)龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)包括了醫(yī)療論文與報(bào)道，臨床指南，藥物使用報(bào)告以及上千上萬(wàn)本患者病歷等。之后利用AI算法進(jìn)行分析處理，從而為醫(yī)生提供醫(yī)療輔助，更高效精準(zhǔn)地進(jìn)行醫(yī)療診斷。

在零售行業(yè)，線下的實(shí)體零售店利用AI實(shí)現(xiàn)真正的無(wú)人零售，降低成本的同時(shí)也大大提高了效率。電商巨頭亞馬遜搭建的智能實(shí)體零售店AmazonGo，在極短的時(shí)間內(nèi)為智能零售添了一把火。AmazonGo中一項(xiàng)名為 Just Walk Out的技術(shù)結(jié)合了機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺和傳感器等，通過在店內(nèi)遍布傳感器、攝像頭以及信號(hào)接收器，可以監(jiān)測(cè)貨架上商品的取下與放回，并在虛擬購(gòu)物車中追蹤。而線上，人工智能在推薦系統(tǒng)上的應(yīng)用將提高在線銷售，更精確地實(shí)現(xiàn)市場(chǎng)預(yù)測(cè)，從而降低庫(kù)存成本。推薦系統(tǒng)針對(duì)用戶潛在偏好，建構(gòu)在線商品推薦模型，目前已經(jīng)在很多電商網(wǎng)站上得到應(yīng)用。

在傳媒行業(yè)，通過內(nèi)容傳播機(jī)器人以及品牌傳播機(jī)器人，一鍵生成用戶想要的內(nèi)容，一分鐘內(nèi)可出一萬(wàn)篇文章，并且進(jìn)行有效的傳播。基于人工智能搭建的智能媒體平臺(tái)，可以通過研究媒體的投遞和發(fā)送規(guī)則，結(jié)合當(dāng)前熱點(diǎn)事件、輿論和公關(guān)營(yíng)銷內(nèi)容，自動(dòng)生成用戶想要閱讀的內(nèi)容。并且可以智能地對(duì)接主流媒體平臺(tái)，自動(dòng)同步發(fā)送，實(shí)現(xiàn)了高效傳播。在品牌宣傳方面，智能平臺(tái)根據(jù)品牌內(nèi)容、推廣預(yù)算、推廣效果來(lái)預(yù)估和匹配媒體產(chǎn)品、媒體渠道，從而賦予了企業(yè)最大的傳播價(jià)值。

4 結(jié)束語(yǔ)

顯然，目前人工智能已經(jīng)成為了科技界的熱門研究方向，各大巨頭公司例如谷歌、微軟、IBM以及國(guó)內(nèi)的百度、騰訊和阿里巴巴等，都將人工智能作為發(fā)展重點(diǎn)，致力于將人工智能應(yīng)用到更多的領(lǐng)域上。能夠結(jié)合人工智能的行業(yè)多到數(shù)不盡，人工智能勢(shì)必會(huì)重新定義人類的工作范圍并重塑人類社會(huì)，引起一番科技改革大浪潮。

[1] 朱健.利用GPU加速人工智能新型計(jì)算模式.計(jì)算機(jī)與網(wǎng)絡(luò)，2016.42（2）：18-19.

[2] 王遠(yuǎn)桂，何歡.人工智能2.0給自動(dòng)駕駛發(fā)展帶來(lái)的影響.現(xiàn)代電信科技，2017.47（4）：20-24.

[3] 李彥宏.迎接新時(shí)代內(nèi)容分發(fā)、連接服務(wù)、金融創(chuàng)新、人工智能.市場(chǎng)觀察，2017（1）：60-65.

[4] 孔祥溢，王任直.人工智能及在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用.醫(yī)學(xué)信息學(xué)雜志，2016.37（11）：1-5.