人工智慧的三個層次：運算智能，感知智能，認知智能

2016年，人工智慧成為產業界和學術界的大熱詞。年初，李世石與Alpha Go的人機圍棋大戰吸睛無數，人工智慧的話題始料未及地席捲了世界每處。此外，今年也恰逢人工智慧學科誕生一甲子，Alpha Go再一次打敗人類，受到全世界的矚目，歷經波折的人工智慧發展終於掀起全球熱潮，各國政府紛紛提出人工智慧發展研究相關計劃，蘋果、谷歌等國際IT產業也相繼推出一系列人工智慧應用，希望在新一輪人工智慧技術競爭中取得先機。

在1970年，產生了第一次人工智慧產業浪潮，通過第一代的人工智慧神經網路演算法證明了《數學原理》這本書中的絕大部分數學原理。1984年，人工智慧的第二次產業浪潮發生，當時霍普菲爾德網路被推出來，讓人工智慧的神經網路具備了歷史記憶的功能。我們認為人工智慧的第三次大潮已經切實到來，人工智慧已經不再是一個概念，而是可以進入行業的技術：從大家津津樂道的機器人領域，到社會生活的各個行業、方方面面，人工智慧正在切實地影響著人們的生活，讓社會生活更智慧、更便捷。

經過多年的人工智慧研究，人工智慧的主要發展方向：運算智能、感知智能、認知智能。這一觀點如今也得到業界廣泛的認可。

一是運算智能，即快速計算和記憶存儲能力。人工智慧所涉及的各項技術的發展是不均衡的。現階段計算機比較具有優勢的是運算能力和存儲能力。1996年IBM的深藍計算機戰勝了當時的國際象棋冠軍卡斯帕羅夫，從此，人類在這樣的強運算型的比賽方面就不能戰勝機器了。

二是感知智能，即視覺、聽覺、觸覺等感知能力。人和動物都具備，能夠通過各種智能感知能力與自然界進行交互。自動駕駛汽車，就是通過激光雷達等感知設備和人工智慧演算法，實現這樣的感知智能的。機器在感知世界方面，比人類還有優勢。人類都是被動感知的，但是機器可以主動感知，如：激光雷達、微波雷達和紅外雷達。不管是Big Dog這樣的感知機器人，還是自動駕駛汽車，因為充分利用了DNN和大數據的成果，機器在感知智能方面已越來越接近於人類。

三是認知智能。通俗講是「能理解會思考」。人類有語言，才有概念，才有推理，所以概念、意識、觀念等都是人類認知智能的表現。

目前，智伴科技旗下的班尼兒童成長機器人就是「能理解會思考」的。當你問了一個它不懂的問題，第二次再問時候也許它就學會了，這就是它自學的功能。五米內語音識別率為97%，可識別25種語言類情感，也是班尼的亮點之一。

在人工智慧的時代中，不同行業會有不同的特點。顯然人工智慧不能做一切事情，也不能夠代替所有人，經過分析把人工智慧的行業應用分成三種主要的狀況：

第一種，信息完全輸入的狀況。在這種狀況下，機器得到輸入，就可以充分準確的得到相應的輸出。像以訊飛聽見為代表的實時語音轉寫，像人臉識別、圖像識別等技術，「輸入」即可以得到「輸出」，在這一領域機器將來可以完全替代人工。

第二種類型，是僅僅有輸入還不夠，還需要知識積累，需要思維判斷的工作。這一領域是人和機器耦合的，比如說陪伴，班尼不能代替父母陪伴孩子。回答孩子的問題，教孩子知識，讓父母在忙碌的時候不會擔心孩子感到孤獨，並且幫助父母與孩子實時交流，了解孩子。這是第二種場景：機器無法完全替代人工，而是輔助人，人機耦合進行工作。

第三種類型，沒有信息輸入，而是主要靠創意，靠想像力的工作。今天的機器可以作圖、作曲、寫詩，但是都是編碼生成的工藝，真正的藝術如今的機器還很難做到。機器能夠替代了大量的傳統體力勞動，從而將人類釋放到無比美好和廣闊的創意空間中去，這是人工智慧發展的未來趨勢之一。因此我們認為，需要創意和想像力的工作是機器無法取代的。

未來的世界應該是由頂尖專家和頂尖管理者協同管理人和機器的聯合體的一個大未來，這就是我們認為的人機協同的機制。人類今天的工作會越來越多的由後台的學習系統不斷地學習到機器中，由機器來代替人類；而人類將投身於想像更大的未來，去做更有創意的事情。在這樣的機制下，人類智慧大爆炸時代正在到來。

未來十年將會是人工智慧發展的關鍵階段，在這一行業中，中國現在少有地兼具核心技術能力和產業基礎條件：在國家層面，2014年科技部「863計劃」啟動《基於大數據的類人智能關鍵技術與系統》項目；在企業層面，以科大訊飛為代表的中國自主創新企業已經找到人工智慧發展的必由之路——從語音和語言為入口介入認知智能。因此未來中國在人工智慧行業和人工智慧產業上必將大有可為。

數百年前的萬戶，不會想到現在NASA已經成功將人類送出地球，遠航太空。無論人們是否承認，科技進步的速度，總是超乎最前衛的理想主義者的想像。而如今，我們已經站在了人工智慧的大路前。隨著技術的發展，人工智慧未來將來在智能硬體、車聯網、機器人、自動客服、教育等方面發揮越來越顯著的作用。

ZIB智伴科技

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