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　　从大数据、云计算，到深度学习；从无人驾驶汽车，到围棋李世石被人工智能程序AlphaGo击败，2016年被称为人工智能爆发的元年。那么人工智能到底是什么？发展到什么程度？他对我们将会有什么影响？机器真的比人更聪明吗？有一天我们是否会被他们取代？机器会将人类的技能边界拓展到什么程度？关于AI，他们是谁，而我们自己又是谁？带着这些问题，我们来看一看，关于AI及应用，*的实验室里正在发生着什么。
 

　　为了感知复杂的自然环境，适应生存，地球上的生物进化出了听觉，又学会了发声，于是我们拥有了一个丰富的声音的世界。大约7万年前，人类开始以的方式来思考和表达，并逐步发展出完备的语音系统，借助语言，群居生活的人类得以更准确地描绘环境、交流信息、甚至产生抽象感念，这是一场神奇并伟大的认知革命。现在，我们要将革命成果交付AI，并期待他们通过学习，会迸发出炫丽的火花。
 

　　人工智能真的来了！——我的新助理，你可能要失业了
 

　　住在斯坦福大学人工智能实验室的机器人PR2，有时候会接到一个任务：他会拿上你给的零钱，去为萨里斯伯里教授外出买一杯咖啡。他会穿过教学楼的走廊， 可以自己按电梯，会知道要去哪个楼层，出电梯还会通过墙上标识确认楼层，还会自己打开层层玻璃门，后达到咖啡店购买咖啡。PR2的外形，似人非人，但是看上去很友好，有时还卖个萌，他可以环顾四周、能拿东西，可以控制自己的力量，能做的事情非常多。
 

　　1952年，贝尔实验室的科学家教会机器听懂了十个英文数字，他们把这个系统命名为奥黛丽，然而这距离自然语言的识别还相差甚远。1983年，李开复来到卡内基梅隆大学，开始了语音识别的研究。
 

　　科幻小说向现实又迈近了一步。李开复表示：他的系统在当时有两个突破，一个是非特定语者，也就是他们使用了上千名语者的语音来训练它，因此它是从形形色色的人那里，学习到的英文。在李开复的系统中，机器可以听懂不同的人说出连续的句子，并做出相应回应，这开始有点像真正的人机交流了。
 

　　比婴儿学习语言的速度快多了！——智能语音的深度学习过程
 

　　2006年，加拿大多伦多大学的杰夫瑞辛顿教授发表了一篇关于机器深度学习的论文，这篇论文引起了一位华人科学家邓力的兴趣，(邓力：微软人工智能与研究事业部合作研究经理及人工智能科学家)他认为自己实际上是受了杰夫瑞辛顿教授的影响，他强调：“机器的深度学习很重要，它的模型容量可以做的非常大，甚至无限的大，加了大数据以后，那些90年代发现的问题，就突然消失了，差不多我们个实验错误率就降低了20%多。”
 

　　深度学习从大脑的神经网络中寻找灵感，从学习的本质出发，带来一种崭新的模型和思考方式，而互联网的大数据和日益强大的机器运算能力，则让深度学习如有神助。
 

　　邓力认为，在90年代，神经网络发展不起来的原因是因为数据不够大，大家没有认识到数据大到一定程度会有如此突破，而且数据量越大，神经网络越好，这一点在统计学习和浅层学习过程中根本看不到，因为这个过程很容易饱和，而深度学习到现在还没饱和。
 

　　有了深度学习这个工具，语音识别终于实现了突破，2016年，各大公司纷纷宣布，机器在语言识别上的表现，已经超过了人类的平均水平。
 

　　这样的应用太棒了！——AI语音让*
 

　　吴恩达(前百度科学家，斯坦福大学客座教授，“谷歌大脑”项目创始人)表示：如果我们未来所有人，都可以对着手机说：帮我叫个车吧，这种方式更自然，跟这些设备交流，也会变得更有效率，我认为如果语音识别的表现，能继续提升的话，它将改变我们所有人与这些设备间的交互方式。
 

　　在化的今天，出国留学、越洋旅行、跨国合作越来越频繁，家庭也越来越常见，很多人都有过苦学外语的经历，初次出国也都闹过语言的笑话，把语言规则交给机器，让机器变成语言专家，这种方法行得通吗？
 

　　松尾丰(东京大学研究生院，工学系特任副教授)表示：自然语言的研究，已经有好几十年了，机器对于语言含义的理解，一直没能成功，现在终于要成功了，对其大的应用是翻译。
 

　　准备好了吗？——迎接你的AI新同事
 

　　早在2012年10月，微软研究院瑞克拉希德博士，在“21世纪计算大会”上演示了即时语音翻译系统，把语音识别，合成和机器翻译这三项人工智能技术融合在一起，而且还可以用说话者本人的音色进行播报。那次大会即时翻译的成功，是深度学习在自然语言处理领域的又一次突破，那么今天的机器翻译，达到了怎样的水平呢？能够理解不同的语言，能在不同的语言之间切换，在这一点上，人工智能确实有了点助理的模样，事实上，在人工智能领域的前沿，有人已经拥有了真正的机器人助理。
 

　　如果你想预约微软雷德蒙研究院院长，埃里克霍维茨博士，先要过他的助手莫尼卡这一关，它可以根据它看到实际情况进行有效分析，计算博士被打断的成本，从而来应付来访者，并决定否安排见面，或者什么时候见面。
 

　　在美国，美国大的新闻机构美联社，也引入了一位人工智能助手，这就是WordSmith，公司财务类新闻是财经新闻里非常重要的一个部分，受众需要更多这样的新闻，因此美联社非常清楚，不得不利用现有的人员来完成更多的报道。所以在这样的情况下，他们选择使用WordSmith这个程序，利用人力写一篇和自动报道相似的这种简单的财报新闻大约需要耗费记者和编辑1个小时的时间，在使用自动化写作软件之前，美联社65位员工每季度大约只能写300篇报道，现在他们却能完成3700篇，所花的时间却要少得多，因此有足够的时间去调查更有深度的故事了。
 

　　各行各业的专家的大部分时间，都耗费在一些枯燥而重复的可自动化的事情上，人工智能实际上是一种工具，让许多这类简单的任务自动化。
 

　　尽管WordSmith眼下还只能完成一些简单的报道，但这位机器记者的稿件，正在被越来越多的媒体采用，无*偶，另一个白领行业——律师，也迎来了一位新助手，诞生在旧金山的人工智能律师助手“罗斯”，是一位使用IBM自然语言识别技术的智能法律顾问，它学习了美国破产法等相关美国法律，因此被投入到了商用的领域。这种自然语言分析和机器的学习能力相结合，罗斯便能真正理解用户所提的问题了。
 

　　国内法律领域也有类似产品，如法里智能婚姻法律机器人，它能智能解决用户90%的普通咨询，通过机器人直接给出具体的解决方案，及操作流程，然后智能筛选出10%的复杂问题，分解到真人律师来解决，从而达到为律师筛选案源的目的。
 

　　未来已来，人工智能将*
 

　　李飞飞(Google的科学家)认为：人工智能会让我更多的去关注学习的过程是什么，让我们思考什么是人，什么是智能。
 

　　李开复(创新工厂董事长兼执行官)曾说：计算机从一个幼儿园的状态，走到了一个大学的状态，能够自我学习了，文本理解和语音理解，跟特定的任务，关系没那么大。
 

　　我们可以建造完全不像人类的智能机器，但是工作原理相同，这是一种引入注目的智能，这就是未来。我们已经取得了很多惊人的进步，但是越是往前走，我们越发现，我们需要理解的事情，越来越多。未来已来，人工智能将*。