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机器人
人工智能从0到1，作为人类，你该担忧吗？
去年，有个小孩读遍人世所有的棋谱，辛勤打谱，苦思冥想，棋艺精进，4-1 打败世界冠军李世石，从此人间无敌手。他的名字叫阿法狗。
冷扑大师Libratus在德州扑克人机大战中鏖战20天后，从4 位顶级人类扑克高手赢回共计176.6万美元，不完备信息博弈，善使诈唬。
今年，阿法狗弟弟只靠一副棋盘和黑白两子，没看过一个棋谱，也没有一个人指点，从零开始，自娱自乐，自己参悟，100-0 打败哥哥阿法狗。他的名字叫阿法元。 DeepMind 这项伟大的突破，以 Mastering the game of Go without human knowledge 为题，发表于 Nature，引起轰动。 新一代的阿法元(AlphaGoZero), 完全从零开始，不需要任何历史棋谱的指引，更不需要参考人类任何的先验知识，完全靠自己一个人强化学习（reinforcement learning）和参悟, 棋艺增长远超阿法狗，百战百胜，击溃阿法狗100-0。
智能爆炸，奇点临近
人工智能的一项重要目标，是在没有任何先验知识的前提下，通过完全的自学，在极具挑战的领域，达到超人的境地。人工智能大致分为三个阶段：
（1956-2035？）弱人工智能阶段：1956年dartmouth会议召开标志着人工智能的缘起。随着软件技术的进步，人工智能也在快速发展。这一阶段，擅长于单个方面的人工智能。比如有能战胜象棋世界冠军的人工智能，但是它只会下象棋，你要问它怎样更好地在硬盘上储存数据，它就不知道怎么回答你了。
（2035？-2045？）强人工智能阶段：人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能难得多。这里的“智能”是指一种宽泛的心理能力，能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习和从经验中学习等操作。
（2045？-未来）超人工智能阶段：牛津哲学家，知名人工智能思想家Nick Bostrom把超级智能定义为“在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能”。超人工智能可以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面都比人类强万亿倍的。
人工智能巨头--百度AI崛起
百度AI开发者大会（Baidu Create 2017）上，百度AI平台架构图首次完整亮相，全新开放了视频、语音、AR/VR、机器人视觉、自然语音处理等五大类目共14项全新能力， 此次开放的技术能力总共有60个，是目前最全面的AI技术开放平台。百度AI平台由百度大脑及百度云组成，分为云、大数据、算法层、感知层、认知层、平台层五大层次（数据来源：TechWeb），核心能力的开放已达60余项。
百度自2013年1月组建专注于Deep Learning（深度学习）的研究院—Institute of Deep Learning（简称IDL）开始，百度便已经积极布局人工智能：
1、机构设立方面：公司先后成立自然语言处理部（2010年）、百度硅谷人工智能实
单独成立智慧机场业务部、智能客服与金牌销售业务部。智慧机场业务部重点面向航空服务领域；智能客服与金牌销售业务部，融合语音识别、自然语言处理等前沿技术，提升企业与客户电话沟通中的效率和效能。该技术通过对呼叫中心的通话历史语音进行分析，提取客户画像、优秀销售经验，并在通话过程中进行实时语音识别及分析等方式，结合当前客户情况与销售特点，个性化推荐适合的销售思路与话术要点。
强化了AI应用技术研发，原隶属于研究院的几个技术团队升格为独立的技术部门，包括视觉技术部、人脸技术部、增强现实技术部等。
成立AI技术平台与生态部，进一步整合推动百度所拥有的自然语言处理、知识图谱、深度学习、语音图像、大数据等技术。
2、人才储备方面：2017年，百度与北京航空航天大学合作设立人工智能专业；目前，BAT的AI人才布局中百度总数领先，占比2.54（数据来源：e成科技）。
3、技术落地方面：语音开放平台上线（2013年）、DeepSpeech深度语音识别系统（2014年）、小度机器人（2014年）、全球首个基于深度学习的大规模在线翻译系统（2015年）、机器人助理“度秘”（2015年）、无人驾驶汽车相关技术（2015年）、AR技术帮助伊利等零售商进行营销（2016年）、针对移动设备打造的增强现实平台“度视”（2016年）、医疗大脑等百度大脑（2016年）、百度输入法4.0引入人工智能（2016年）、百度AR先后与欧莱雅合作，带来全新广告营销方式（2016年）、与KFC合智能推荐点餐（2016年）、与神农架合作AR观山（2016年）、《但丁密码》AR面具海报（2016年）、G-1智能高清机顶盒（2016年）、乌镇世界互联网大会人脸识别闸机（2016年）、海尔与美的搭载DuerOS打造智能家居（2017 年）、家庭陪伴型机器人“分身鱼”（2017年）、国航用人工智能进行人脸识别（2017年）。
4、资本投入方面：自2016年开始，公司先后投资美国科技公司ZestFinance、激光
雷达公司Velodyne LiDAR、人工智能语音助手平台开发商Raven Tech、计算机视觉公司xPerception、以色列视频捕捉技术公司Pixellot、投资上海汉枫科技及室内导航公司IndoorAtlas、参股新西兰VR/AR/3D成像公司8i、收购专注于语音唤醒和自然语言理解的人工智能创业公司KITT.AI（2017年）等。2017年1月，陆奇先生加入百度担任集团总裁兼CEO，围绕人工智能在集团架构、业务以及人事方面大刀阔斧进行改革，包括将自动驾驶事业部（L4）、智能汽车事业部（L3）、车联网业务（Car Life etc）合并组建新的智能驾驶事业群组（IDG），并向汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴提供一款名叫Apollo的开放软件平台。
国外方面，Amazon、Facebook布局人工智能主要是为了智能其各自的传统主业以使自身在各自领域保持竞争力，而Google及IBM则是从集团层面对其人工智能生态建设进行了整体规划。国内方面，阿里巴巴在人工智能方面的行动主要是针对具体的应用场景进行智能化，而腾讯则主要是通过在各事业部组建AI团队来推进集团人工智能的发展。
1、谷歌大脑：创建于 2011年，目标是创造更智能的软件和系统，从而改善人的生活。研究
领域包括机器学习算法和技术、用于机器学习的计算机系统、自然语言理解、感知、医疗、
机器人、音乐与艺术生成等。TPU、TensorFlow 均来自谷歌大脑。
2、谷歌 NLU：专注于自然语言理解的团队，与谷歌大脑是并列存在的关系。最新研究兴趣包括句法、语篇、对话、多语言建模、情绪分析、问答、概述、使用有标记和未标记的数据
与最先进的模型和间接监督来构建更好的学习系统。目前公开的最重要的成果就是被称为“世界准确度最高的自然语言解析器SyntaxNet”。这是一个基于TensorFlow的自然语言理解神经网络。谷歌在该平台上训练的模型的语言理解准确率超过 90。
3、谷歌欧洲研究院：2016年 6月在苏黎世成立，研究领域为机器学习、自然语言理解、机
器感知及数据压缩。
4、DeepMind：2010年在英国成立，2014年被谷歌以 4亿英镑收购，收购后仍保持独立运行，
专注于深度强化学习，研究目标是通用人工智能。AlphaGo 是 DeepMind 最知名的项目。
2017 年 7 月 5 日，DeepMind 表示将在加拿大埃德蒙顿开设第一家 AI 研究中心。
5、 机器学习忍者项目：从谷歌内部团队挑选有天赋的约 20名程序员，为期 6个月的人工智能人才培养项目。与谷歌大脑有合作关系。
6、工程师团队：谷歌 25000 名工程师中，有数以千计的人熟练掌握机器学习。
7、应用：谷歌云机器学习 API、翻译、Waymo（前谷歌无人车部门，现在是 Alphabet子公司）、
Inbox 等。
8、收购：语言与图像识别、生物识别、深度学习、智能家居、机器人领域的公司
1、Facebook人工智能实验室（FAIR）：2013年12月成立，是Facebook的AI基础研究实验
室，目标是推动机器智能领域的进步。这是 Facebook 人工智能技术的核心部门。
2、 工程团队：直接负责对接到 Facebook的核心功能，比如广告、搜索、新闻流、密钥和Instagram。
3、FBLearner Flow平台：于 2014年底在 FAIR内部研究，后转交给 AML团队，是 Facebook
研发基于 AI的产品的支柱。这个平台能帮助任何工程师轻松地开启和管理机器学习实验，
而无需处理硬件基础架构。每月运行约 120 万的实验。
4、应用机器学习部门(AML)：成立于 2015年 9月，是科学突破与产品使用连接起来的部门。
包括 4 个主要团队：核心机器学习、计算摄影、语言技术及自然语音识别。
5、Language Technology 团队：该团队在 AML 保护伞下，专注于开发翻译、语音识别和自然语言理解，是部署实际软件的地方，而 FAIR 是推动 Facebook 人工智能实验的地方。
6、Lumos：2016年 11月首次披露，构建在 FBLearnerFlow之上，是专用语图像和视频理解
的 AI 平台。
7、收购：图像和语言理解领域的公司
IBM
1、商业解决方案Watson：2014年1月初，IBM宣布组建“WatsonGroup”，旨在进一步开发、
商用及增强“Watson”及其他认知技术。同时，IBM还推出了两项 Watson数字顾问服务，
一项用于帮助企业从海量数据获得洞见，另一项则旨在使得数据可视化。2014 年 3 月，
Waston开始与纽约基因中心合作。5月，IBM通过Watson收购了人工智能创业公司Cognea，
该公司为用户提供个性化虚拟助手服务。2015年，Watson被部署在 IBM 2014年收购的云计算基础设施业务 Softlayer上。2016年，以肿瘤为重心，Watson在慢病管理、精准医疗、体外检测等九大医疗领域中实现了突破。
2、AI 技术：语音语义、深度学习神经网络（收购了 AIchemyAPI）
3、云平台：IBM Bluemix开放云技术平台（ PaaS+ 7 种 IBM Watson 服务）、机器学习平台
SystemML
4 、硬 件：TrueNorth（SyNapse成 果 ）
5、产业布局：深蓝、与苹果、软银进行智能机器人合作、VR游戏、物联网、医疗服务
6、收购：认知计算、搜索、人机对话、数据分析领域的公司
Amazon
1、服务：Amazon Lex、Amazon Polly以及 Amazon Rekognition，分别定位于可编写自然人
机交互、语音转换服务以及图像识别。
2、平台：AmazonML、SparkEMR、Kinesis流数据处理平台、Batch批次处理、ECS
3、引 擎 ：MXNet 、 TensorFlow 、 Caffe 、 Theano 、 Pytorch 、 CNTK
4、基础设施：GPU、CPU、IoT、移动
5、 1492团队:旨在发掘医疗行业中的新机会，同时关注软件和硬件项目。目前，他们正在试图从传统电子医疗档案中挖取和整合数据；希望建立一个远程医疗的平台；探索基于 Echo 和 Dash Wand的医疗应用等
6、收购：图像识别、图像与语言理解领域的公司
阿里巴巴
1、AI部门：iDST（数据科学与技术研究院）、阿里人工智能实验室、NASA计划、参与“工业
大数据应用技术国家工程实验室” 、与清华北大一起搭建大数据系统软件国家工程实验
室
2、AI产品线：ET大脑（工业、医疗、环境）、ET基础服务（机器学习、智能语音、人脸识别、印刷文字识别、人机对话）
3、资本布局：战略投资日本机器人公司 SBRH、入股山西嘉世达机器人
腾讯
1、AI机构：人工智能实验室（AI Lab，负责基础性研究工作）、各个事业部都有 AI团队（负
责 AI 应用研究）
2、应用方向：游戏 AI、社交 AI、内容 AI、工具型 AI
3、智能产品：小冰、小微、云搜和文智、优图人脸识别、QQ 物联、微信硬件平台、叮当智
能语音助手、绝艺（类似AlphaGo）、深度学习平台DI-X
4、资本布局：投资 Diffbot、iCarbonX（碳云智能）、CloudMedX、Skymind、ScaledInference；
战略入股搜狗；购买特斯拉 5股票。
可以看到，百度在AI方面的布局已经相对完善，无论是从AI部门的设置、集团战略定位，还是从开放的各类技术平台，均能够帮助百度更快地构建生态圈，以此带来更多场景应用的落地。
恐怖谷效应
恐怖谷理论起源于1970年日本论文，是一个关于人类对机器人和非人类物体的感觉的假设。意思是说人形玩具或机器人的仿真度越高人们越有好感，但当超过一个临界点时，这种好感度会突然降低，越像人越反感恐惧，直至谷底，称之为恐怖谷。可是，当机器人的外表和动作和人类的相似度继续上升的时候，人类对他们的情感反应亦会变回正面，贴近人类与人类之间的移情作用。
也许正因为如此，许多机器人专家在制造机器人时，都尽量避免“机器人”外表太过人格化，以求避免跌入“恐怖谷陷阱”。
人工智能目前在人类中引起了很多争议，比如有人说人工智能只有智商，没有情商；有人说人工智能不懂艺术；有人说人工智能不懂创造；有人说成功=99%努力+1%灵感，人工智能没有灵感；有人说人工智能难有大智慧；人工智能将消灭工作机会？随着深度学习的不断研究和发展，人工智能已经可以自己学习和表现。但人工智能仍在探索阶段，各家技术方向并不完全趋同，又涉及整个产业链的融合能力，因此，最终落地形态和成熟的商业场景存在较大的不确定性。未来的人工智能除非有自我意识，否则人工智能没有产权，它只能是高级代理人，用好人工智能的人将获得更大的优势。
你会担心被人工智能取代吗？
最后更新：2017-10-23 10:38:42