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　　【中国安防展览网 企业关注】AI为整个安防行业带来了巨大的变化，首先是越来越多行业的企业进入，尤其是华为的进入，将IT的资源和能力带入安防行业，另外还有算法企业、AI产业的各个环节的厂商都加入进来，AI+安防的应用开始全面启动。
 

　　人工智能的雏形概念从何时而来，已经难以溯源了——也许从工业革命时期台机器出现时，也许从剧作家的小说里，或者从诸葛亮发明出木牛流马的时候——人们对这种具有智能，充满灵气且能够帮助人类完成一些工作的存在一直极为向往。
 

　　而人们对未知的事物充满了好奇的同时，似乎也同样充满恐惧。人工智能从仅有星星之火，到今天的燎原之势，唱衰之声不绝如缕，未尝断绝。从近百年前的电影剧作，到今时今日极有话语权的部分科学界、商界都在宣称：“人工智能要么是个祸害，要么是个棒槌。”总之，虽然人工智能已经能够为人类提供便利，却依然很不受一部分人的待见。
 

　　不过，这种不待见也算是对人工智能的另一种认可吧。
 

　　人工智能究竟是饮鸩解渴的昏招，还是技术跃迁的基石？哀吾生之须臾，恐怕今时今日的我们了却此生都不得而知。但越是感受恐惧，便越是想要探求。人们总是能够克服困难不断挑战自己，好奇心是人类取得今日成就的原因之一。
 

　　君子性非异也，善假于物也，人工智能，无疑就是当下让人类进入下个快车道的的“物”。而且从此时此刻来看，人工智能的发展对人类发展历程的“可见的利”，远大于“想象的弊”。
 

　　2017年是人工智能爆发元年。虽然概念由来已久，但是实际落地的应用，基本都是从今年开始逐渐出现在世人眼中的。为此，总结了有关人工智能的一系列有代表性的关键词及应用，供大家参考。
 

　　一、DeepLearning深度学习
 

　　说起深度学习，乃至于人工智能，首先出现在脑海里且不得不提的，自然非阿尔法狗莫属了。
 

　　阿尔法狗通过多层的人工神经网络和训练——即深度学习，使其自身具有人类围棋大师般的围棋水平。其中，一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个数据集合作为输出。这就像生物神经大脑的工作机理一样，通过合适的矩阵数量，多层组织链接一起，形成神经网络“大脑”进行复杂的处理，就像人们识别物体标注图片一样。
 

　　如同开发团队预测的，阿尔法狗力克群雄，接连战胜李世石、柯洁等高手，围棋手们恨不得“一见阿狗误终身”，从此断了黑白世界的梦。而阿尔法狗的能力也确实引起了一部分人的恐慌：人工智能是否能取人类而代之？
 

　　围棋如人生，即使一方被屠了大龙，满盘皆输，天圆地方之间却也并非是黑白不共存。高手过招更是如此，往往输赢只在半目。人与人工智能未必不如是。倘若真如悲观者预测的那样，到了那天，人类和机器也一定会有符合历史发展规律的相处之道。
 

　　不要忘了，起码围棋的规则还是人类设定的。
 

　　二、ComputerVision计算机视觉
 

　　2017年为火热的人脸识别技术，就是计算机视觉的一大方向。阿里、京东的大动作，iPhoneX的火热，多家cv独角兽如雨后春笋般崛起，纷纷昭告着人工智能时代的来临。而车牌识别等技术，更是早已运用在交通、停泊等领域。
 

　　计算机拥有“视觉”并不算是稀罕事，就好比让计算机判断一张照片上每个像素点的RGB数值，简直是轻而易举。不过，如何让计算机学会“分析”可和简单地提取测定数据不同。
 

　　例如，在安防领域中，运用广的数据采集工具——监控摄像，其收集到的、浩如烟海的视频数据，如果仅仅靠人力审查之，其一力有不逮，其二恐有错漏，但若不对这些视频数据进行分析，监控摄像又有形同虚设之嫌。
 

　　而cv技术的革新直接带动了安防行业发展。借用安防行业的世界——海康威视的总裁胡扬忠一句话：“人工智能打开了安防行业的天花板”。现如今，“安防+AI”产品林林总总，监控视频搜集数据的方式已经不再是简单的录制而已。通过cv技术，分析视频中人的行为动作、形态特征，以实时预警代替事后取证，一个崭新的安防时代到来了。
 

　　虽然笔者将计算机视觉单列为一个关键词，但这并不意味着CV和DL是割裂的。相反地，CV能够拥有如今的建树，深度学习的建功不可谓不大。安防行业由于数据量大，有足够的大数据“养分”供给深度学习使用。而从大数据中“洗”好的算法又能反哺设备，提高前端设备的功效。
 

　　仍以海康威视为例，“AICloud”框架就是利用了人工智能，将安防系统做得更加完善。“AICloud”结合云计算和边缘计算，前后端都有AI智能分析系统，双管齐下，保障准确性和信息传输的畅通性(详见《“AICloud”框架龙吟乌镇看云边融合如何贯通安防未来》)。
 

　　三、自然语言识别
 

　　如何判断机器是否具有智能？这里就要提到一个叫做“图灵测试”的验证方法了。
 

　　图灵测试(TheTuringtest)由艾伦·麦席森·图灵发明，指测试者与被测试者(一个人和一台机器)隔开的情况下，通过一些装置(如键盘)向被测试者随意提问。进行多次测试后，如果有超过30%的测试者不能确定出被测试者是人还是机器，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。
 

　　在测试里，人们向被测试者提问的问题，就属于“自然语言”。因为一般人平日的交流绝无可能是if&else这种充满逻辑性的程序语言，而是类似“哥们今儿买了个貂儿，老带劲儿了”这种极为随性的造句方式。让机器理解for循环可能很简单，让机器明白人随口说出的话却不是那么容易的。
 

　　让机器理解自然语言有什么好处呢？“解放双手”可以算是标准答案的一种。无论是亚马逊的echo还是谷歌GoogleHome，如今全部采用了语音控制。玛丽米克也在年度互联网趋势报告中表示，“语音才是有效的计算输入方式。智能家居的控制方向在未来一定会是语音为主，手机为辅”。巨头们纷纷瞄向智能音箱市场，智能音箱引起了新一轮的智能家居入口之争。
 

　　不过，就目前来看，移动聊天平台、语音和语音智能助手等的应用层出不穷，即使聊天机器人技术未成熟，语音智能助理也可以得到广泛的应用。但在技术无法突破的情况下，聊天机器人在很长的一段时间内都会是看上去很美，实际没有多少创业机会，只会沦为大公司的玩具。
 

　　当我们说人工智能的时候，我们在说什么？
 

　　人工智能是新时代的奴隶？让人们可以坐享其成的劳动力，并终导致人类灭亡的新物种？非也。
 

　　人工智能不是人，不是新物种，更不是未来的神。它仅仅是一种工具，一种能够完成机械重复性工作的工具，一种能够代替肉体凡胎的人类完成恶劣环境工作的机器。人们发展“人工智能”不是发展“物种智能”，人类致力于制造工具服务于人，而非造神取代人类。所谓人工智能，绝不是要搞出一个比人类还聪明坚挺的怪物，而是用自动化的知识去解决问题。
 

　　也许未来，人工智能确实能取代大部分人类的工作，但不代表被取代的人就失业了。人类永远站在指导性的位置去安排人工智能做事，当人工智能发展到一定程度的时候，你只会发现自己的幸福指数提高了——工作时长减少，枯燥的部分有机器代劳，工作效率也大大增加——这才是人工智能的意义。
 

　　原标题 2017人工智能三大热词 看AI的“拙”与“卓”