深度學(xué)習(xí)：人工智能進(jìn)入應(yīng)用階段

深度學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)分支領(lǐng)域，其過(guò)程是建立模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而實(shí)現(xiàn)模仿人腦的機(jī)制來(lái)讀取和分析數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)被看做當(dāng)前最接近人腦的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。2016年3月，谷歌公司的人工智能“阿爾法圍棋”（AlphaGo）戰(zhàn)勝國(guó)際圍棋大師李世石；2016年末至2017年初，化名“大師”（Master）的“阿爾法圍棋”在網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上擊敗十多位中韓世界冠軍，取得60連勝。具有深度學(xué)習(xí)能力的計(jì)算機(jī)已經(jīng)能夠在最復(fù)雜的棋類游戲上戰(zhàn)勝人類，而在更多的工業(yè)、商業(yè)和家庭領(lǐng)域，人工智能的研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化也不斷推進(jìn)，人工智能的美好時(shí)代已到了巨幕拉開(kāi)的前夕。

從20世紀(jì)50年代發(fā)明需要人類指導(dǎo)才能運(yùn)行的計(jì)算機(jī)開(kāi)始，科學(xué)家用了半個(gè)多世紀(jì)的時(shí)間讓計(jì)算機(jī)擁有自主學(xué)習(xí)能力，這一飛躍不僅僅是計(jì)算機(jī)科學(xué)和產(chǎn)業(yè)的里程碑，也對(duì)各行各業(yè)和人類社會(huì)產(chǎn)生巨大影響。“阿爾法圍棋”的成功意味著計(jì)算機(jī)在智力上超過(guò)人類是早晚的事情，而這一轉(zhuǎn)折點(diǎn)已經(jīng)逼近，同時(shí)也表明人工智能進(jìn)入了以“深度學(xué)習(xí)”為代表的新發(fā)展階段。

傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)被設(shè)計(jì)用來(lái)進(jìn)行高速運(yùn)算，但必須先有人類工程師進(jìn)行編程才能執(zhí)行任務(wù)。編程是一個(gè)耗時(shí)且高成本的工作，而且在面對(duì)未知世界時(shí)，人類工程師并不能很好地幫助計(jì)算機(jī)進(jìn)行判斷。與這種依靠“教”來(lái)掌握工作能力的傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)不同，具有深度學(xué)習(xí)能力的計(jì)算機(jī)能夠自己“學(xué)習(xí)”——程序員為它灌輸?shù)牟皇沁壿嬕?guī)則和方法，而是構(gòu)建一個(gè)模擬人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。計(jì)算機(jī)通過(guò)不斷自主訓(xùn)練掌握各種技能和技巧，在實(shí)際工作中根據(jù)環(huán)境變化和對(duì)人類命令的理解給出最優(yōu)策略，這一過(guò)程和人類學(xué)習(xí)掌握新知識(shí)的過(guò)程幾乎是相同的。從某種意義上講，計(jì)算機(jī)已經(jīng)發(fā)展到能夠自行編程執(zhí)行新任務(wù)的階段。未來(lái)的人工智能將主動(dòng)適應(yīng)人，用人類的語(yǔ)言、動(dòng)作、情感與人類進(jìn)行互動(dòng)交流，成為人類工作和生活的伙伴。

全球人工智能方興未艾

作為一項(xiàng)革命性前沿科技，各大強(qiáng)國(guó)和跨國(guó)公司都在加速布局人工智能以搶占未來(lái)競(jìng)爭(zhēng)制高點(diǎn)。如，在圖像識(shí)別領(lǐng)域，谷歌、微軟等公司近年來(lái)加強(qiáng)了對(duì)深度學(xué)習(xí)的研究和商業(yè)應(yīng)用。谷歌的GoogleNet團(tuán)隊(duì)使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)挑戰(zhàn)比賽中刷新了分類和偵測(cè)的紀(jì)錄，該技術(shù)2015年起被應(yīng)用于谷歌自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中，幫助計(jì)算機(jī)和人類駕駛員標(biāo)注和預(yù)警道路上的危險(xiǎn)情況；2015年，微軟宣布其圖像識(shí)別系統(tǒng)的錯(cuò)誤率下降到4.94%，這低于人類在歸類識(shí)別時(shí)5.10%的錯(cuò)誤率。為了推動(dòng)深度學(xué)習(xí)在語(yǔ)言識(shí)別上的應(yīng)用，近期一些互聯(lián)網(wǎng)巨頭企業(yè)開(kāi)源（開(kāi)源技術(shù)是指開(kāi)放源代碼的軟件技術(shù)，此類技術(shù)被認(rèn)為有助于打破壟斷，促進(jìn)知識(shí)技術(shù)創(chuàng)新）了深度學(xué)習(xí)工具包，吸引更多人在自己的平臺(tái)上進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的研發(fā)。開(kāi)源思想能夠建立更大的平臺(tái)，有助于形成更大的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫(kù)以及開(kāi)發(fā)更多的應(yīng)用產(chǎn)品。

每一次技術(shù)革命都會(huì)為趕超者帶來(lái)“彎道超車”的歷史機(jī)遇，但如果把握不好，趕超者也可能再一次陷入“跟隨”的“漩渦”。經(jīng)過(guò)幾十年在計(jì)算機(jī)和相關(guān)領(lǐng)域的努力追趕，我國(guó)避開(kāi)了這一“漩渦”。我國(guó)已具備發(fā)展人工智能研發(fā)和產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)和條件，在人工智能的基礎(chǔ)研發(fā)、產(chǎn)業(yè)化上取得令人矚目的成就，與發(fā)達(dá)國(guó)家的分工和競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系正在由“跟跑者”角色向“并跑者”“領(lǐng)跑者”角色轉(zhuǎn)變。如，在語(yǔ)音識(shí)別上，2014年，百度對(duì)外發(fā)布其基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)Deep Speech，該系統(tǒng)能夠模仿人大腦新皮層中的神經(jīng)活動(dòng)，通過(guò)深度學(xué)習(xí)識(shí)別出數(shù)字形式的聲音、圖片等數(shù)據(jù)。實(shí)際應(yīng)用發(fā)現(xiàn)，在車內(nèi)、人群等噪音環(huán)境下，Deep Speech系統(tǒng)的出錯(cuò)率比谷歌、微軟、蘋果等公司的類似系統(tǒng)低10%多。

人工智能是新科技、新產(chǎn)業(yè)

也是新的生產(chǎn)生活方式

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的新浪潮，也是人工智能發(fā)展的一個(gè)里程碑，雖然已在語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、預(yù)測(cè)分析、機(jī)器翻譯等領(lǐng)域小試身手，但客觀上講，無(wú)論是理論研究還是商業(yè)化都面臨巨大的難題。誰(shuí)也不能保證深度學(xué)習(xí)在未來(lái)能成為人工智能最基礎(chǔ)的方法，或許會(huì)有更好的新技術(shù)替代深度學(xué)習(xí)，但可以肯定的是，人工智能的夢(mèng)想不再遙遠(yuǎn)。機(jī)器在不久的將來(lái)會(huì)像人類一樣思考，這將對(duì)人類科技、經(jīng)濟(jì)和社會(huì)產(chǎn)生巨大影響。

首先，人工智能代表更高的生產(chǎn)效率。機(jī)械化、自動(dòng)化以及傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)對(duì)生產(chǎn)率的提升幾乎已走到盡頭，而人工智能的應(yīng)用將為人類生產(chǎn)率的提升創(chuàng)造新動(dòng)力。與之前技術(shù)革命主要提高體力勞動(dòng)生產(chǎn)率不同，人工智能主要是推動(dòng)腦力和智力勞動(dòng)效率的增長(zhǎng)。如，人工智能能夠根據(jù)市場(chǎng)、供應(yīng)鏈、物流、倉(cāng)儲(chǔ)情況，甚至每個(gè)工人的技能水平、工作效率進(jìn)行科學(xué)排產(chǎn)，從而最大限度利用企業(yè)資源并將成本和損耗降到極低的水平，這是依靠人工排產(chǎn)不能做到的。

其次，人工智能造就新的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，已經(jīng)有現(xiàn)象表明，人工智能具有重新調(diào)整行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)秩序的潛力。面對(duì)愈加錯(cuò)綜復(fù)雜的市場(chǎng)環(huán)境，企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)控制和經(jīng)營(yíng)決策已超出最優(yōu)秀管理者的能力，未能投資和利用人工智能的管理團(tuán)隊(duì)將有很大可能會(huì)在競(jìng)爭(zhēng)中被淘汰。

最后，人工智能催生新的產(chǎn)業(yè)和業(yè)態(tài)。蘋果公司的語(yǔ)音助理Siri、亞馬遜的語(yǔ)音助理Alexa、谷歌的圖像識(shí)別、百度的語(yǔ)音識(shí)別等，是電子信息產(chǎn)業(yè)借助人工智能形成的新業(yè)務(wù)，但人工智能的應(yīng)用絕不局限于電子信息領(lǐng)域。如，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域，日本的瓜農(nóng)借助谷歌人工智能技術(shù)完成對(duì)果實(shí)的自動(dòng)分揀，而在過(guò)去這一工作需要花費(fèi)時(shí)間和昂貴的勞動(dòng)力。在金融服務(wù)領(lǐng)域，人工智能幫助投資決策者開(kāi)辟新的數(shù)據(jù)集，實(shí)現(xiàn)更快分析，從而降低金融業(yè)成本，提高回報(bào)。在醫(yī)療保健領(lǐng)域，德國(guó)默克制藥公司利用深度學(xué)習(xí)將研究工作聚焦于那些最有可能與靶標(biāo)綁定的分子，從而使新藥研發(fā)成功率提高15%。在零售領(lǐng)域，亞馬遜、阿里巴巴、京東等電商都在嘗試使用“大數(shù)據(jù)+深度學(xué)習(xí)”的方式對(duì)用戶實(shí)現(xiàn)更加精確的推送服務(wù)，同時(shí)實(shí)現(xiàn)更科學(xué)的定價(jià)和配送貨。

需要明確的是，我們通常不會(huì)孤立地使用一種科技手段，人工智能在實(shí)際中的應(yīng)用需要與其他技術(shù)相結(jié)合。“深度模型+大數(shù)據(jù)”是現(xiàn)在非常流行的計(jì)算機(jī)解決問(wèn)題的方法。如，在深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)識(shí)別語(yǔ)音和文字后，通過(guò)大數(shù)據(jù)庫(kù)，計(jì)算機(jī)能夠?qū)⑵浞g成其他國(guó)家的語(yǔ)言，這比之前通過(guò)語(yǔ)法邏輯的翻譯手段準(zhǔn)確得多。在無(wú)人駕駛系統(tǒng)中，計(jì)算機(jī)通過(guò)深度學(xué)習(xí)的方法了解外界環(huán)境中哪些是安全的、哪些是需要避讓的、哪些是極度危險(xiǎn)的，深度學(xué)習(xí)的結(jié)果用以指導(dǎo)計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)駕駛速度和路線，這是無(wú)人駕駛系統(tǒng)安全性的最基本保障。人工智能與機(jī)器人結(jié)合會(huì)創(chuàng)造真正會(huì)思考、能學(xué)習(xí)的機(jī)器人，這會(huì)極大提高機(jī)器人的使用體驗(yàn)，不僅提高工業(yè)領(lǐng)域機(jī)器人的生產(chǎn)效率和安全性，在商業(yè)場(chǎng)所和家庭，機(jī)器人也能夠更好地為人類服務(wù)。