人工智慧發展史

(微信號:swie_tech)

幾十年來，人們一直嘗試去給人工智慧下定義，但是太難了。因為這和我們去定義計算機到底可以做哪些事情息息相關。

<一月二十四日>

認知科學的先鋒Marvin Minsky離世

這一年的AI開始於一個讓人低落的事。Marvin Minsky，21世紀人工智慧領域和計算機科學領域最重要的先鋒，離開了我們，享年88歲。Minksy一直致力於引領計算機科學和認知科學的研究。「人工智慧的問題看起來非常深遠，」他在1981年對紐約人雜誌說，「我想不出任何其他事情值得我去做。」

<三月九日>

谷歌的AlphaGo打敗世界棋王李世石

像圍棋這樣的遊戲，已經作為一個兒童遊戲很多年，電腦總是能贏了孩子。即便對於更複雜的棋類遊戲，他們也只作為輔助工具。直到今年三月，AlphaGo打敗了世界棋王李世石，五戰四勝。這樣的勝利並不是要證明它強大的計算能力，AlphaGo遠遠超過這些，而是證明我們可以嘗試去創造一個系統，讓它用人類的方式去解決問題。

<四月五日>

Nvidia宣布將開發針對人工智慧的超級計算機

人工智慧並不簡單，不管是理論上還是計算上，它需要很多的流程，去訓練並運行各種模塊。Nvidia和其他的一些公司開始了針對這一目的的硬體研發。DGX-1誕生了，它是集8塊高性能CPU於一身，擁有7TB存儲的計算機。如此的高性能可以滿足人工智慧巨大的計算量，但是129000美元的價格也許並不那麼的吸引人。

<四月六日>

科技模仿藝術，用3D列印技術塑造的倫勃朗

只有我們操作計算機的時候它才會做這些和藝術有關的事。但是儘管有這樣的限制，人工智慧仍然可以具有驚人的創作力。這個讓人驚喜的項目源於機器學習，它分析了所有倫勃朗的畫作，學習他的用色，布局，衣著，畫風特點等等，然後人工智慧系統根據這些信息，全新創作了一幅倫勃朗風的畫作。它看起來就像是真的一樣，模仿力讓人震驚。

<八月八日>

XPRIZE與IBM聯手，開啟了人工智慧2020競賽

今年的XPRIZE對人工智慧顯示出極大的興趣，同樣是這個非盈利組織在2004年決定支持SpaceShipOne的項目，並創建了一個四年一次的獎項。每屆有超過1000個申請者，他們的項目涵蓋醫療，氣候，交通和教育各個領域。儘管IBM是一個大的贊助商，資助了超過3百萬美元的資金，但是IBM同時希望通過Watson的品牌，在人工智慧的領域佔領一席之地。

<九月九日>

谷歌的Wavenet項目複製出擬真的合成人聲

WaveNet是一種從零開始創造整個音頻波形輸出的技術。

WaveNet利用真實的人類聲音剪輯和相應的語言、語音特徵來訓練其卷積神經網路（convolutional neural networks），讓其能夠辨別這兩方面（語言和語音）的音頻模式。使用中，對WaveNet系統輸入新的文本信息，也即相對應的新的語音特徵，WaveNet系統會重新生成整個原始音頻波形來描述這個新的文本信息。

DeepMind的WaveNet技術無疑是計算機語音合成領域的一大突破。然而，由於WaveNet是計算整個原始音頻波形，每輸出一秒音頻神經網路必須處理16000個樣本，所以WaveNet技術需要強大的運算能力來合成語音。

<九月二十二日>

谷歌的TensorFlowd開源圖片識別程序

越來越多的科技巨頭開始向外界開放一些資源。這讓外面的開發者更加活躍，更積極的參與到巨頭們的項目研究當中。這當中最好的例子，就是谷歌今年公布的圖像識別技術。他的框架已經可以達到93.9%的圖像識別準確率。

<九月二十八日>

Facebook, 亞馬遜, 谷歌, IBM和微軟將開始新的針對人工智慧的合作

拋開競爭，這幾個巨頭終於在今天開始了合作，項目正是人工智慧。團隊已經建設好，他們開始了定期的討論研究。他們的話題並不是我們對於人工智慧可能毀滅世界的恐懼，而是更實際的一些應用，發現問題，以及機器學習的框架如何幫助潛在的人才開始他們的事業等等這些研究。

<十月七日>

谷歌研究員致力於避免人工智慧帶來的偏見

在我們分析大數據的時候，有一個風險就是我們很難去辨別這些數據是否基於對某個種類，或者某個特定群體。比方說，如果是在城市地區採集的數據，這樣的數據本身並沒有包含農村的人口，可能極大的影響結果。谷歌的「機會平等」策略避免了這樣的事情的發生。隨著機器學習越來越多的影響我們的生活，這樣的哲學倫理對我們來說顯得越來越重要。

<十一月十八日>

空間技術「Interceptor」自行捕捉高速運行的無人機

我們驚喜的看到，計算機的願景中有很多讓人驚喜的應用。San Leandro的基礎的空間技術打造了一個自動運行的無人機，可以自己定位周圍其他具有威脅的無人機，並捕捉它們。這所有的過程並不需要人的遠程遙控。Interceptor無人機在完成捕捉之後，會帶著抓到的無人機回到最初設計好的安全著陸點。這當中運用了機器學習，以及3D飛行模擬程序，最終完成了一次人工智慧的飛躍。

不難相信在馬上到來的2017年，人工智慧領域將帶來更多的，我們難以想像的，新的驚喜。拭目以待吧。

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