细数人工智能的发展

人工智能在经历了60年的发展，开始显现出其远大的发展前景。尤其是Watson和AlphaGo的出现，使得业内人士大喜过望。人类不仅解放了肉体，可以不必亲自去从事繁重、危险的体力劳动，而且还初步解放了思维，可以用机器来替代人们进行简单的脑力劳动。

1、棋类游戏全面战胜人类对手

计算量较小的国际跳棋到计算量最大的围棋，人工智能在棋类游戏领域已经全面战胜了人类的对手。第一台能同人下国际跳棋的计算机出现在1958年，名为“思考”，机型是IBM704，计算能力是200步/秒，而从1994年起国际跳棋程序切努克（Chinook）就从未被人类击败过。IBM的“超级深蓝”1997年以3比2击败了卡斯帕罗夫，“深弗里茨”于2002年10月与克拉姆尼克4比4战平。在围棋方面，日本电脑围棋软件“ZEN”于2012年3月在受五子和受四子情况下均击败武宫正树九段，谷歌的AlphaGo先是在2015年10月以5:0战胜欧洲围棋冠军、职业二段樊麾，然后又在2016年3月开始的比赛中以4:1战胜了多次取得世界冠军的韩国棋手李世石，在2017年初又在中日网络棋坛上取得60连胜的战绩。

从人机大战历史进程中我们可以看出，从跳棋到象棋再到围棋，计算量越来越大，计算难度也越来越大，连被认为是一对一智力较量的最高等级游戏、人类的最后堡垒——围棋也不能阻止人工智能前进的步伐，不得不对人工智能刮目相看。

2、识别与理解能力开始显著提升

在语音识别与理解领域，IBM在1950年末就开始了语音识别研究工作，并在1962年西雅图世界博览会上展出了被称作“鞋盒”语音识别机器，1992年研制成功世界上第一套听写系统ISSS，1997年推出了ViaVoice。目前，自然语言识别与理解技术已经超过人类，开始在语音输入、自动化客服等相关领域商用，开始向同声传译进军。不仅如此，牛津大学2016年11月发表的论文显示，其研发出的人工智能系统LipNet能够将视频中人物的嘴巴活动与其台词进行匹配，准确率高达93.4%，而即使是最专业的唇语解读者，其准确率也只有20%-60%。在图像识别与理解方面，目前机器图像辨识错误率仅为3.0%，而人眼的辨识错误率约在5.1%左右，并能够根据图像写出其所表达的含义。除了我们常见的二维码应用和OCR（光学文字识别）已经获得广泛商用之外，图像识别与理解技术在自动驾驶、智慧医疗等领域的能力表现也显着超过了人类顶级专家。

3、基于深度学习的各类应用已陆续展开

目前，基于深度学习的各类应用已经取得了较好的应用效果，并且正在推动人类社会从信息化时代向智能化时代转变。在云计算、大数据以及深度学习的推动下，人工智能技术应用领域越来越广泛。搜索引擎机器人能够根据用户画像为用户推荐满意的搜索结果和广告，写作机器人能够自动撰写新闻甚至科研论文，传媒监管机器人还能够自动识别黄色和政治敏感的图像与视频。我们还记得，就在2016年3月25日不到一天的时间，推特（Twitter）上的微软人工智能机器人Tay就被人类“教坏”，成为一个脏话连篇的种族主义者，虽然微软不得不将其立即下线，但人工智能强大的学习能力已经表露无遗。尤其是IBM基于前期60多年的持续技术积累，已经将其技术精髓集中体现在Watson之中，并从近几年开始陆续将其所取得的成果在十几个行业进行商用，从最初的信息产业延伸至医疗、环保、投资、保险、并购、法律、时尚等，为相关用户提供较为完善的解决方案，期望引领整个社会全面迈入认知商业新时代。此外，牛津大学正在考虑将Libratus技术应用在商业谈判、军事战略和大型银行使用的高频交易系统等各个领域，日本已经开始将情绪识别与理解用于检测网民的自杀倾向。基于上述原因，我们完全有理由判定，人工智能将会改变人类生活的方方面面。