摘要:另外一个方面，诞生了一批真正在人工智能基础技术上具有积累的研究院所和科研人员和上市公司。但是在这个过程中，大家并没有看到人工智能爆发，真正迎来90年代下半叶，2千年左右，人工智能毕业的学生找不到工作尴尬
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另外一个方面，诞生了一批真正在人工智能基础技术上具有积累的研究院所和科研人员和上市公司。但是在这个过程中，大家并没有看到人工智能爆发，真正迎来90年代下半叶，2千年左右，人工智能毕业的学生找不到工作尴尬的境地。因为在同一个时代，另外一种技术悄然崛起，我们把它叫IA。大家看很多现在描述历史书中叫智能增强的技术，极大丰富原来人类的能力，使人工智能变得没有那么必要，人工智能当时没有突破。包括互联网，移动互联网。正是因为这些技术的发展，使AI的发展变得没有那么迫切性。 除此之外，在过去几年当中中英文语言翻译重新回到中国人的手上。最重要关于人工智能的测试，当前在人工智能领域有7代超越图形测试叫Winograd测试，他就是测试人类的常识，这些常识是机器非常难以学习的，比如说他会说，父亲举不起儿子，因为他太重了，或者谁太重？父亲举不起儿子，因为他太虚弱了，谁虚弱。我们支持了很多美国研究机构，而我们两个研究单位，一个是加拿大的，一个是讯飞研究院参赛获得前两名。 我们和动物同样能看到天上的月亮，动物只知道那是一个东西，我们人类知道那是一个星球。如果讲到运算，这是机器本来就知道的事情，机器运算量只要一天一天不断提高，再复杂的运算问题，像围棋的运算问题都能被解决。 原文链接： 根据报告科大讯飞的语音云平台从2015年10月至今，累计终端数从6亿升到9.3亿，日均使用次数从10亿升到30亿，而第三方创业团队也从7万升到了了26万。 但是人工智能到底跟人，因为大家都知道，智能是很多层面上的，动物也有智能，人也有智能，人工智能到底达到什么程度。有些人说，人工智能只是算法的集合而已？对于这个问题，科大讯飞在2014年发布会，我们第一次阐述人工智能应该变成不同的层次。比较简单的，计算机被发明出来的时候，第一台计算机是帮人类计算，用计算机计算和模拟核武器的过程。我们把这个叫做运算智能。计算已经是一个非常高级的名词了，运算算得特别多，阿尔法狗为什么战胜人类，因为它自己产生3千万棋局而且并且把它使用。 2、感知智能与认知智能是人工智能的最大挑战。如果比较运算和存储能力，人类早已不是机器的对手；而在感知智能和运动智能方面，机器也在快速进步，与人类越来越近。然而在逻辑推理、知识学习、语义理解方面，人工智能还需要突破。 将来能达到人类最顶级的天才的水平，接近人类专家水平而远远好于一般人的水平，在我们生活各个方面都能起到决定性的作用。
从交互角度来讲，交互在过去几十年里面，随着IT产业变化不断发生变化，从原来的纸带打孔，到后来的键盘，到现在的触摸交互，触摸交互是有视觉呈现下人的触觉的交互。但是我们会发现，机器变得越来越聪明，使人学习机器的交互能力的需求变得越来越低，当我们用语音和触摸的时候意味着人类补需要再学学习新的交互方式，比如说打键盘，或者操作鼠标，可以用天生生下来的就有的功能和机器进行交互。 2014年，讯飞宣布的讯飞超脑计划，就是在感知智能和认知智能这两个方面实现突破。而突破的方式，其实现在我们借鉴脑科学方面的最新技术，因为你要实现真正的我们所谓强人工智能，它像大脑一样具有超强的学习能力，必须对脑的整个过程有很强的理解。在这个过程中，我们所构建的讯飞超脑，其实包括两个层面的基础。 (责任编辑：夏喧) 刚才大家看到，李院士给我们指导很多，不管在前瞻技术上还是产业上，我相信人工智能将来在改善人和机器交流，影响到我们所有的消费者领域，所有的中心产品。另外在行业深度应用方面会替代很多。所以将来的社会，每个公司都有自己的人工智能，云计算和大数据。将来的商业生态每个公司都有这样的技术前提下，如何共享人工智能，如何共享云计算，如何共享大数据。只有找到这些合作方式的人，才能引领我们将来的社会。 一个非常典型的例子，80年代非常重要的语音识别，当时我们所有信息入口是电话，被互联网所取代。所以语音识别的需求重要度陡然降低。但是在这个过程中，其实为这次人工智能爆发奠定基础。因为这个过程中，有互联网、大数据，移动互联网，为我们现在的人工智能发展奠定了基础。大家也知道深度神经网络如果没有大数据支撑，如果没有云计算的支撑，深度神经网络是不能发挥它的威力。1957年深度神经网络被提出来，但是它一直没有发展，当数据量不够的时候，它是没有办法打败其他的深度学习。只是在大数据情况下深度神经网络突破原来深度机器学习的极限，才能发挥它的威力。这是我们看到的近10年的道路。 (责任编辑：admin) |
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