走进人工智能世界

光阴似箭，日月如梭，我们的世界无时无刻不在变化之中。众所周知，科技是第一生产力。从18世纪60年代开始的第一次工业革命到第二次工业革命，第三次工业革命，及现今以人工智能、无人驾驶、清洁能源等为代表的第四次工业革命，科学技术一直给我们带来着无穷的变化。

人工智能可以说是时下的当红炸子鸡，从工厂里的机器人到支付时的人脸识别，生活中处处都充斥着人工智能的影子。时至今日，人工智能是一门交叉科学，涵盖计算机科学，脑科学，认知科学，心理学，语言学，逻辑学，哲学等学科。人工智能的出现将重新定义生产力，重新定义人的价值。

人工智能发展到现在经历了两起两落，当前，处于第三个增长爆发期，尤其是2016年，当谷歌人工智能AlphaGo在“围棋人机大战”中以4：1击败韩国围棋九段棋手李世石后，再次引爆了人工智能的热度，将人工智能带回到普罗大众的面前。我们不仅在感叹机器智能领域取得又一个里程碑式的胜利，也感叹一个新的时代—智能时代的到来。机器依靠智能算法和大数据“赢了”人类的大脑。“让机器达到同样的行为，即与人类做同样的行为。” 约翰·麦卡锡曾在人工智能元年1956年的达特矛斯会议（Dartmouth Conference）上提出的：人工智能就是要让机器的行为看起来就象是人所表现出的智能行为一样。艾伦·图灵也曾在论文《计算机器与智能》中讨论过“机器能思考吗”等问题。让我们一起来走进人工智能世界，感受科技，感受变化，拥抱人工智能世界。一、人工智能的概述

著名研究学者马文·闵斯基说过：“人工智能是一门科学，是使机器做那些人需要通过智能来的事情。”那么何为智能呢？人类的智能可以分成七个范畴：语言，逻辑，空间，肢体运作，音乐，人际，内省。如空间智能( Spatial intelligence )是指准确感知视觉空间及周围一切事物，并且能把所感觉到的形象以图画的形式表现出来的能力。这项智能包括对色彩、线条、形状、形式、空间关系很敏感。他们适合的职业是：室内设计师、建筑师、摄影师、画家、飞行员等。

什么是人工智能？人工智能（Artificial Intelligence）：它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。1956年由约翰·麦卡锡首次提出，当时的定义为“制造智能机器的科学与工程”。人工智能的目的就是让机器能够像人一样思考，让机器拥有智能。时至今日，人工智能的内涵已经大大扩展，是一门交叉学科。

在人工智能领域中，有三大主义学派比较盛行。第一，符号主义（逻辑主义、心理学派、计算机学派）：符号表示知识，推理得到认知结果。第二，连接主义：思维的基本是神经元，而不是符号处理过程，落脚点在神经元网络与深度学习。第三，行为主义：智能不需要知识、不需要表示、不需要推理；人工智能可以像人类智能一样逐步进化；智能行为只能在现实世界中，通过与周围环境的不断交互而表现出来。

从科学角度看，AI技术是多层面的，贯穿了应用、算法机理、工具链、器件、芯片、工艺和材料等技术层级。从总体上看，人工智能分为两类：强人工智能，弱人工智能。如“像人一样思考”，“像人一样行动”属于弱人工智能领域，而 “理性地思考”，“理性地行动”属于强人工智能。目前，我们处于弱人工智能阶段。

二、人工智能的技术领域与应用场景

人工智能的四要素是数据、算法、算力、场景。要满足这四要素，我们需要将AI与云计算、大数据和物联网结合实现智能社会。

人工智能很重要的应用就是让机器人能看，会听，会说。分别对应于计算机视觉，计算机语音，自然语言处理。从这一统计结果可以看到，当前国内外在AI领域的研究大体相似，都是以计算机视觉为主，其次是语言和自然语言处理，这和当前现实中人工智能落地实用的实际情况也是一致的。总之，现在AI的应用技术方向主要分为：计算机视觉是研究如何让计算机“看”的科学。语音处理是研究语音发声过程、语音信号的统计特性、语音识别、机器合成以及语音感知等各种处理技术的统称，其中最成熟的是语音识别，当前主要应用在智能问答机器人及语音导航等。自然语言处理是利用计算机技术来理解并运用自然语言的学科，其主要研究的领域文本挖掘，机器翻译，情感分析等，当前主要应用场景舆情分析，评价分析。

在现实生活中，AI应用领域非常广泛。如语音处理应用方向：语音处理研究的主题主要包括语音识别、语音合成、语音唤醒、声纹识别、音频事件检测等。智能医疗方向：药物挖掘：AI助力快速研发个性化药物；健康管理：涉及营养学、身体和精神健康管理；医院管理：目前主要集中在病历的结构化服务；辅助医学研究：辅助生物医学研究者进行研究；虚拟助理：语音电子病历、智能导诊、智能问诊、推荐用药等；医学影像：实现医学图像识别、标注、影像三维重建等。零售方向：AI也将彻底地改变零售业，典型的案例就是无人超市。例如，亚马逊的无人超市Amazon Go利用了传感器、摄像头、计算机视觉及深度学习算法彻底取消了收银流程，让顾客进店取货即走。还有自动驾驶方向，快递电商方向等领域。

三、人工智能的争议

众所周知，任何事物都是一把双刃剑，有利也有弊。同样，人工智能的发展也存在很多未解决的问题。如人工智能创作物受版权法保护吗？谁来赋权于机器人？赋予机器人哪些权利？等等。“机器人三定律”是阿西莫夫在1942年发表的作品Runaround（《转圈圈》，《我，机械人》中的一个短篇）中第一次明确提出，并且成为他的很多小说，包含基地系列小说中机器人的行为准则和故事发展的线索。机器人被设计为遵守这些准则，违反准则会导致机器人受到不可恢复的心理损坏。第一定律：机器人不得伤害人类个体，或者目睹人类个体将遭受危险而袖手不管。第二定律：机器人必须服从人给予它的命令，当该命令与第一定律冲突时例外。第三定律：机器人在不违反第一、第二定律的情况下要尽可能保护自己的生存。

随着人工智能中计算机视觉的发展，图像及视频的可行信也越来越低。现在我们可以通过PS，GAN（生成对抗网络）等技术制作假图像，让人难分真伪。如通过PS，把犯罪嫌疑人P在一个从未去过的地方或将他与从未见过的人放在一起，以此来制造假证据。通过PS，很多减肥药广告可以改变人物的外观以达到减肥前后的对比。利用GAN网络生成家居图像发布在租房和订酒店的平台。

同时，我们也会不得不考虑失业问题。从人类的发展进程上看，我们一直在寻求提高效率的途径，即以更少的资源获得更多。我们用尖锐的石头，更高效地狩猎和采集食物；用蒸汽机，减少了对马匹的需求。实现自动化的每一步都会改变工作生活。

那么，在AI的时代，哪些工作会被AI取代呢？AI会取代那些重复性强、创造性低，弱社交的工作。如快递员，电话销售等工作会被取代，而作家，管理人员，设计师等工作不易被AI代替。

四、人工智能的未来展望

随着科技的发展，人工智能的技术会越来越成熟，应用也将越来越广泛，在现实生活中变得越来越重要，很多领域都需要人工智能技术的参与，而我们在日常生活中也会常常见到人工智能的影子。虽然人工智能当前还面临诸多挑战，但是人类社会正大踏步跨入智能社会。当前，监督学习领域已经相对成熟，如图像识别应该各行各业落地开花，深度学习，强化学习已经取得了长足进步。未来技术的突破方向一定是非监督学习及知识推理，届时人们能步入真正的智能社会，让每个人，每个家庭，每个组织，享受到人工智能带来的便利。

人工智能技术发展趋势：框架：更易用的开发框架；算法：性能更优，体积更小的算法模型；算力：端-边-云全面发展的算力；数据：更完善的基础数据服务产业，更安全的数据共享；场景：不断突破的行业应用。

我们的日常互动可以产生大量的数据，这些数据如果能用于AI模型的训练，能够大大改善其表现。比如可以更加精确的预测你接下来要输入什么字，但是这些数据都会涉及用户的个人隐私和数据安全问题。怎么解决呢？当前，可以用联邦学习解决数据隐私保护的问题，G公司率先提出的联邦学习旨在利用这一丰富数据集的同时保护敏感数据。利用联邦学习，数据依然在个人终端里，不用发送或存储到云服务器上，由云服务器将最新的算法发往随机选择的用户设备上。AI算法的训练需要大量的数据，而手工注释训练的数据费力又耗时，有些数据甚至难以获取。例如训练无人车时需要的危险情况数据，这时候，对于不易获取的数据，可以通过数据合成，数据增广等手段，在一定程度上弥补数据量不足的缺陷。

人工智能是一种新的通用目的技术，所谓通用技术，简单理解就是要有多种用途，应用到经济的几乎所有地方且有很大的溢出效应。一方面，从一系列大数字可以感受产业发展的辉煌时刻，另一方面从一系列小数字也能感受到应用初级阶段的克制。所谓山雨欲来风满楼，这种误差（知识到应用的误差）令人兴奋到搓手。针对数据，华为坚守数据主权属于用户自己，不碰用户数据；针对算力，华为自研了超大算力的AI芯片以及通用处理器芯片；针对算法，华为推出了一站式AI开发平台ModelArts。

相信在不久的将来，人工智能技术将会渗透到人们生活的方方面面，为人类创造更加优越舒适健康的生活。智能化时代的到来，让人们从复杂繁重的任务中脱离出来，使人们生活的更便利和美好。 本文整理自华为云社区内容共创活动：任务32走进人工智能世界   

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