谷歌VS微軟：探索人工智能的未來

于子洋

摘 要：人工智能被認(rèn)為是21世紀(jì)三大尖端技術(shù)之一。它研究人類和其他對象的智能活動規(guī)律，企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并構(gòu)造出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，從而能夠使用機(jī)器去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應(yīng)用智能機(jī)器的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術(shù)。本文從人工智能的發(fā)展、組成和應(yīng)用談起，結(jié)合人工智能領(lǐng)域杰出的企業(yè)，介紹了谷歌和微軟的人工智能技術(shù)，并對人工智能的未來發(fā)展做出了自己的展望。

關(guān)鍵詞：人工智能；谷歌微軟；未來

中圖分類號：TP301.6 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1671-2064（2017）17-0015-02

1 人工智能的簡介

1.1 人工智能的發(fā)展概況

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用的一門新的技術(shù)科學(xué)，是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個重要分支，被認(rèn)為是21世紀(jì)三大尖端技術(shù)之一。自從“人工智能”一詞被提出至今，其發(fā)展迅速，取得了驚人的成就，對我們的日常生活產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響，其在我們每天使用的汽車、筆記本電腦、智能手機(jī)、智能家居等中均存在。它的誕生與發(fā)展是20世紀(jì)最偉大的科學(xué)成就之一，也是新世紀(jì)中引領(lǐng)未來發(fā)展的主導(dǎo)科學(xué)之一。人工智能在機(jī)器人、模式識別、自然語言處理、智能規(guī)劃、博弈、搜索等領(lǐng)域具有非常廣泛的應(yīng)用。毫無疑問，未來AI對我們生活的影響將進(jìn)一步增加，并使人與機(jī)器之間的邊界越來越模糊。

AI的發(fā)展與其他科學(xué)的進(jìn)步無異，都是受三個方面的力量推動：新的技術(shù)的推動，使我們能都進(jìn)行更強(qiáng)有力的實(shí)驗(yàn)；來自新應(yīng)用的新挑戰(zhàn)；以及包括數(shù)學(xué)在內(nèi)的其他學(xué)科的新進(jìn)展，使我們有新的機(jī)制或預(yù)測工具，理解并改進(jìn)現(xiàn)有的機(jī)制。這三個方面的推動力量定會使AI未來幾十年的發(fā)展產(chǎn)生翻天覆地的變化。

1.2 人工智能的關(guān)鍵技術(shù)

1.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的低成本并行計(jì)算

思考是一種人類所固有的并行過程，數(shù)以億計(jì)的大腦神經(jīng)元同時放電以創(chuàng)造出大腦皮層用于計(jì)算的同步腦電波。而人工智能的任務(wù)則是搭建這樣一個人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也需要許多不同的進(jìn)程同時運(yùn)行。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每一個節(jié)點(diǎn)都大致模擬了大腦中的一個神經(jīng)元，這種神經(jīng)元與其相鄰的節(jié)點(diǎn)相互作用，以明確所接收的信號。例如，一個程序要理解某個口語單詞，就必須能夠聽清其每個音素；要識別出某張圖片，就需要看到其周圍像素環(huán)境內(nèi)的所有像素——這兩者都是深層次的并行任務(wù)。此前，標(biāo)準(zhǔn)的計(jì)算機(jī)處理器一次僅能處理一項(xiàng)任務(wù)而已。

1.2.2 大數(shù)據(jù)——人工智能訓(xùn)練的前提

不僅是人工智能，每一種智能都需要被訓(xùn)練。哪怕是天生能夠給事物分類的人腦，也仍然需要經(jīng)過十幾次辨認(rèn)訓(xùn)練后才能區(qū)分蘋果和梨。即使是程序編的最好的電腦象棋，也得在至少對弈一千局之后才能有穩(wěn)定的表現(xiàn)。人工智能能獲得突破的部分原因在于，現(xiàn)在我們能夠收集到來自全球的海量數(shù)據(jù)，以給人工智能系統(tǒng)提供其所需的充分訓(xùn)練。全球的信息檢索、自動跟蹤、線上足跡、數(shù)年的搜索結(jié)果、各種在線百科全書以及整個數(shù)字世界都成了老師，是它們讓人工智能變得更加聰明。

1.2.3 深度學(xué)習(xí)——更優(yōu)的算法

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種基于對數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的方法。觀測值（例如一幅圖像）可以使用多種方式來表示，如每個像素強(qiáng)度值的向量，或者更抽象地表示成一系列邊、特定形狀的區(qū)域等。而使用某些特定的表示方法更容易從實(shí)例中學(xué)習(xí)任務(wù)（例如，人臉識別或面部表情識別）。深度學(xué)習(xí)的好處是用非監(jiān)督式或半監(jiān)督式的特征學(xué)習(xí)和分層特征提取高效算法來替代手工獲取特征。

2 谷歌的智能機(jī)器未來

謝爾蓋·布林和拉里·佩奇作為谷歌的創(chuàng)始人曾指出：機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能是谷歌的未來?；蛟S正是由于兩位創(chuàng)始人的共同愿望，近年來，在不少科技公司都在縮減研發(fā)開支時，谷歌卻每年都在加大投入，探尋者一些天馬行空的想法；具有自學(xué)能力的人工大腦，能擊敗任何棋手的最強(qiáng)大腦，能知能覺的機(jī)器設(shè)備，甚至通往太空的電梯……有人甚至預(yù)計(jì)：再過是十年后，谷歌的主營也不再是搜索，而是人工智能產(chǎn)品。

2.1 從無人汽車到“貓臉識別”

人們或許對通過眨眨眼就能拍照上傳、收發(fā)短信、查詢天氣路況的谷歌眼鏡耳熟能詳——盡管其實(shí)用性不被普遍看好，但最近更加讓人關(guān)心的是谷歌的無人駕駛汽車。沒有方向盤，沒有剎車，更加人性化。無人駕駛汽車的車頂上安裝了各種傳感器，這樣就可以計(jì)算出物體之間的距離。而另一套在底部系統(tǒng)則能夠測量出車輛在三個方向上的加速度、加速度等數(shù)據(jù)，然后再結(jié)合GPS數(shù)據(jù)計(jì)算出車輛的位置所有這些數(shù)據(jù)與車載攝像機(jī)捕獲的圖像一起輸入電腦，軟件以極高的速度處理這些數(shù)據(jù)。這樣系統(tǒng)就可以非常迅速地做出判斷。

2012年，谷歌的一次“貓臉識別”技術(shù)震驚了整個人工智能領(lǐng)域。Google X部門的科學(xué)家，通過將16000臺電腦的處理器相連，創(chuàng)造了一個擁有10億多條連接的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。谷歌將這一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)看成一個模擬的“新生大腦”，并對它連續(xù)一個周進(jìn)行視頻播放。其結(jié)果令人吃驚：其中一個人工神經(jīng)元對“貓”的圖片反應(yīng)強(qiáng)烈。而谷歌從未通過實(shí)驗(yàn)或者教學(xué)告知其“貓”的概念和圖像，這就是說，人工智能完全具備和人腦一樣“自我學(xué)習(xí)”的能力。

事實(shí)上，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)并非只是和圖像有關(guān)——在谷歌內(nèi)部，試圖將這種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法應(yīng)用到其他領(lǐng)域，如語音識別和自然語言構(gòu)建等。當(dāng)然，要想將深度學(xué)習(xí)技術(shù)從語音和圖像識別技術(shù)擴(kuò)展到其他領(lǐng)域，需要科學(xué)家在概念和軟件上做出更大突破，同時需要計(jì)算能力的進(jìn)一步增強(qiáng)。

2.2 Google X與奇點(diǎn)大學(xué)

谷歌最為人所熟知的業(yè)務(wù)范圍是搜索和廣告，但它在人工智能領(lǐng)域的幾個項(xiàng)目已經(jīng)引起了廣泛關(guān)注，包括自動駕駛汽車、可穿戴技術(shù)（谷歌眼鏡）、類人機(jī)器人、高空互聯(lián)網(wǎng)廣播氣球，以及可以檢測眼淚中血糖含量的隱形眼鏡。而在企業(yè)并購方面，谷歌也在人工智能領(lǐng)域下足了功夫，收購了數(shù)家有潛力的人工智能科技公司，包括DeepMind、仿人機(jī)器人制造商BostonDynamics等。谷歌將這些圍繞智能技術(shù)開發(fā)的研究機(jī)構(gòu)，均納入其“秘密實(shí)驗(yàn)室”——Google X。endprint

與谷歌不同的是，Google X的特別之處在于，它的首要目標(biāo)不是盈利，而是解決難題，影響世界，當(dāng)然這些項(xiàng)目在未來也具有潛在而巨大的商機(jī)。一些科技評論家紛紛指出，Google X領(lǐng)先于整個人類社會，站在了變革的交叉路口，其所達(dá)到的高度和深度是無人能及的。

谷歌的另一個引人注目的機(jī)構(gòu)便是奇點(diǎn)大學(xué)。奇點(diǎn)大學(xué)成立于2009年，由谷歌、NASA以及若干科技界專家聯(lián)合建立的一所新型大學(xué)，旨在解決“人類面臨的重大挑戰(zhàn)”，研究領(lǐng)域則聚焦于合成生物學(xué)、納米技術(shù)和人工智能等。奇點(diǎn)一詞來自人工智能工程師庫茲韋爾，他在其著作《奇點(diǎn)臨近》中，將“奇點(diǎn)”解釋為電腦智能與人腦智能兼容的那個奇妙時刻，并預(yù)測這些轉(zhuǎn)變會發(fā)生在2045年。

3 微軟人工智能生態(tài)

截止目前，全世界最“聰明”的機(jī)器也只是站在了第二級臺階上——人工智能這個概念本身中大部分含義其實(shí)是“功能”，還有一定的“智能”?！爸悄堋迸c“智力”只差一個字，但對于機(jī)器來說卻需要極長的時間和積累來跨越。人工智能已經(jīng)成為世界科技巨頭新的角斗場，我們正在步入一個全新的人工智能時代。如何讓新科技產(chǎn)品以易用和低成本的方式普及到盡可能多的大眾，為人工智能打造一個生態(tài)圈，便是微軟非常重要重要的戰(zhàn)略。

在此戰(zhàn)略指導(dǎo)下，微軟先后退出了小娜（Cortana）、小冰和Skype Transaltor等基于人工智能技術(shù)的產(chǎn)品。

微軟在人工智能上的追求讓人驚嘆，Cortana的出現(xiàn)便是最好的印證，與其說Cortana是一個私人語音助理，倒不如說是微軟人工智能的先驅(qū)產(chǎn)品。微軟把這個擬人化的性感虛擬個人助理定位于微軟進(jìn)軍機(jī)器學(xué)習(xí)的重要里程碑。Cortana推出后迅速被推廣到中國，被取名為“小娜”，并且與微軟亞洲研究院開發(fā)出來的另一款人工智能機(jī)器人伴侶“小冰”并稱為“人工智能姐妹花”?；贑ortana，微軟亞洲研究院根據(jù)本地化深度定制了一款人工智能個人助理小娜，扮演的是知書達(dá)理的女秘書形象，幫助用戶做出最優(yōu)化的行程計(jì)劃安排。她會在合適的時間、地點(diǎn)推送合適的內(nèi)容和資訊，用戶可添加自己的喜好，而小娜會根據(jù)用戶的喜好和習(xí)慣針對性做出相關(guān)推送，變成只屬于你的私人助理。

與小娜相比，人工智能伴侶小冰的名字來自微軟的搜索引擎必應(yīng)，它具有自主思維和情感化等多方面的功能。它的數(shù)據(jù)來自互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)民生產(chǎn)的海量信息，在獲取這些信息后，微軟會對這些信息進(jìn)行加工，并利用人工智能技術(shù)進(jìn)行處理。通過系統(tǒng)性地挖掘中國互聯(lián)網(wǎng)上人與人的對話，微軟為小冰賦予了一種比較親和的人格，以及一些“智能”的印記。而通過大數(shù)據(jù)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)，小冰成為了兼具“有趣”和“有用”的人工智能機(jī)器人伴侶，超越了簡單和死板的人機(jī)對話交互，并以此與用戶建立了強(qiáng)烈的情感紐帶。該程序會記住之前與用戶溝通的內(nèi)容，在后面的交流中能針對性回答。小冰和小娜分別用文字和語音的形式和用戶溝通，產(chǎn)品在經(jīng)過迭代可以達(dá)到有趣和有用的平衡，讓用戶得到最佳的體驗(yàn)。

小冰和小娜的植入，使微軟構(gòu)建了自己強(qiáng)大的人工智能生態(tài)，通過配置在自家操作系統(tǒng)Windows中，用戶可以無縫體驗(yàn)到最先進(jìn)的人工智能產(chǎn)品，這對于提升用戶黏性是由決定性作用的。

4 人工智能的未來

其實(shí)人工智能已經(jīng)早就滲透到了我們的生活中，小到我們手機(jī)里的計(jì)算機(jī)，Siri，語音搜索，人臉識別等等，大到無人駕駛汽車，航空衛(wèi)星。但目前人工智能的功能相對狹窄，被稱之為ANI （artificial narrow intelligence），對一個既定的目的而做好訓(xùn)練，就像你想要和一個機(jī)器玩一個游戲，機(jī)器需要預(yù)先設(shè)定好程序。但人工智能想要學(xué)習(xí)人類大腦，去創(chuàng)造一個可以像人腦一樣寬泛，有選擇地學(xué)習(xí)，而不是像傳統(tǒng)的代碼去考慮每一種可能性。其被稱之為AGI（Artificial general intelligence）的技術(shù)也可以讓機(jī)器的學(xué)習(xí)也變得更靈活，讓代碼具有對不同的境況有適應(yīng)性。就像Alphago并不是考慮每一步棋的所有可能性，而是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)預(yù)判而做出決定。這樣的類似于人類，甚至超越人類的學(xué)習(xí)方式，將會對未來整個科技的發(fā)展帶來巨變。

參考文獻(xiàn)

[1]張自力.人工智能新視野[M].北京：科學(xué)出版社，2016，（2）：15-18.

[2]陳凱，朱鈺.機(jī)器學(xué)習(xí)及其相關(guān)算法綜述[J].統(tǒng)計(jì)與信息論壇，2007，（05）：10-19.

[3]蔡自興，徐光.人工智能及其應(yīng)用[M].清華大學(xué)出版社，1996，（5）：69-75.endprint