人工智能在中國這五點(diǎn)更值得期待

　　過(guò)去的2016年是人工智能和機器學(xué)習大放異彩的一年，《麻省理工科技評論》發(fā)表對2017年人工智能領(lǐng)域發(fā)展的預測，技術(shù)上看好強化學(xué)習、生成對抗網(wǎng)絡(luò )，應用上強調語(yǔ)音識別，說(shuō)到中國今年也許會(huì )成為人工智能產(chǎn)業(yè)的主力軍，但“風(fēng)口化”的炒作需要警惕。

　　更好的語(yǔ)言理解，人工智能在中國的爆發(fā)，還有……

　　正向強化學(xué)習

　　AlphaGo 戰勝李世石不僅是人工智能產(chǎn)業(yè)的歷史性成功，更使深度強化學(xué)習這項技術(shù)為人所知并大放異彩。

　　深度強化學(xué)習不是讓機器通過(guò)一個(gè)程序或者一些設定好的案例進(jìn)行學(xué)習的過(guò)程，而是通過(guò)實(shí)驗設計和正向強化(positive reinforcement)來(lái)學(xué)習。正向強化這個(gè)概念本身已經(jīng)存在了數十年(如生物、教育等領(lǐng)域)，它與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的完美結合使讓機器完成下圍棋這種高度燒腦的任務(wù)成為了可能。通過(guò)不斷的實(shí)驗和對之前圍棋比賽的分析，AlphaGo 靠自己探索出了一條成為圍棋蓋世高手之路。

　　下一步對于強化學(xué)習的期待是把它應用在更多的實(shí)際生活場(chǎng)景中。最近發(fā)布的幾個(gè)模擬環(huán)境應該會(huì )對這一趨勢提供動(dòng)力，以幫助建立算法讓機器通過(guò)強化學(xué)習掌握更多的技能。

　　在 2017，我們有可能會(huì )看到強化學(xué)習在自動(dòng)駕駛和工業(yè)機器人領(lǐng)域的嘗試。谷歌宣稱(chēng)已經(jīng)應用深度強化學(xué)習優(yōu)化自己的數據中心，但是這個(gè)方案還處在試驗階段，而且還需要耗費大量時(shí)間去模擬，所以究竟它到底能達到多高效的程度還處在觀(guān)望中。

　　“決斗”神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )架構

　　在巴塞羅那舉辦的 NIPS 2016 大會(huì )上，重點(diǎn)討論了一種新型機器學(xué)習工具，叫生成對抗網(wǎng)絡(luò )。

　　這項成果是由 OpenAI 的科學(xué)家 Ian Goodfellow 發(fā)明的。生成對抗網(wǎng)絡(luò )(GAN)由一個(gè)經(jīng)過(guò)訓練生成新數據的網(wǎng)絡(luò )和另一個(gè)用于區分準確數據和錯誤數據的網(wǎng)絡(luò )組成。當這兩個(gè)網(wǎng)絡(luò )同時(shí)工作，能產(chǎn)生非常逼真的合成數據。這種方法能用來(lái)生成計算機游戲的物理場(chǎng)景，讓被像素化的視頻更清晰，或者讓設計更具時(shí)尚感。

　　Yoshua Bengio 是機器學(xué)習領(lǐng)域的世界級專(zhuān)家，是 Goodfellow 在蒙特利爾大學(xué)的博士生導師。他在此學(xué)術(shù)會(huì )議上發(fā)言說(shuō)，生成對抗網(wǎng)絡(luò )使計算機有能力通過(guò)未標記的數據來(lái)學(xué)習。擺脫標記，被認為是使機器變得更智能的關(guān)鍵。

　　人工智能在中國發(fā)展

　　2017 有可能是中國開(kāi)始演變成人工智能產(chǎn)業(yè)主力軍的一年。中國的科技企業(yè)不再止步于抄襲國外公司，而是積極地向人工智能自主研發(fā)大踏步邁進(jìn)。

　　百度建立自己的人工智能實(shí)驗室已經(jīng)有一段時(shí)間了，并且已經(jīng)在聲音識別、自然語(yǔ)言處理、廣告優(yōu)化等領(lǐng)域有所建樹(shù)。其他巨頭公司也在向百度看齊：騰訊在2016建立了自己的AI實(shí)驗室之后開(kāi)始了大量招聘人才;滴滴也正在籌劃建立一個(gè)實(shí)驗室，用于無(wú)人車(chē)的研發(fā)工作。

　　中國的投資者現在在密切關(guān)注著(zhù)人工智能領(lǐng)域的創(chuàng )業(yè)并大筆揮金。中國政府也釋放出強烈的信號，承諾在2018年之前投資150億美元，來(lái)共同推動(dòng)人工智能領(lǐng)域的發(fā)展。

　　語(yǔ)言識別

　　如果你問(wèn)一位AI研究者什么是下一個(gè)需要被攻克的目標，他們大多會(huì )說(shuō)跟語(yǔ)言相關(guān)的。因為語(yǔ)言和圖像識別的進(jìn)步能夠促進(jìn)機器分析、產(chǎn)生自己的語(yǔ)言。

　　實(shí)現機器語(yǔ)言是一個(gè)漫長(cháng)的目標，人們對機器和人類(lèi)的互動(dòng)和交流充滿(mǎn)了遐想和期待。更好的語(yǔ)言理解能使機器更有用，但是考慮到語(yǔ)言的復雜性、微妙性、感染力，科學(xué)界所面臨的挑戰也是巨大的。

　　不要期待在短時(shí)間內你能和你的手機產(chǎn)生任何有實(shí)質(zhì)交流的對話(huà)，但是已經(jīng)有很多看得到的進(jìn)展在不斷發(fā)生，2017也將繼續在語(yǔ)言領(lǐng)域帶來(lái)好消息。

　　風(fēng)口的反作用

　　除了一些實(shí)實(shí)在在的科技進(jìn)展外，2016也經(jīng)歷了一些“被風(fēng)口化”的炒作。盡管很多人對AI的科技價(jià)值有足夠信心，但是在A(yíng)I這個(gè)話(huà)題周?chē)膱蟮烙行╀佁焐w地且失去控制。

　　有些AI研究人員不可避免地會(huì )經(jīng)常被騷擾。NIPS 的學(xué)術(shù)研討會(huì )就在開(kāi)場(chǎng)為一個(gè)叫 Rocket AI 的假公司舉行發(fā)布會(huì )，就是為了諷刺很多在學(xué)界圍繞AI不務(wù)實(shí)、盲目夸大的現象。雖然這個(gè)活動(dòng)本身的有效性有待商榷，但是它所反映的問(wèn)題是真實(shí)的。

　　一個(gè)最真實(shí)的問(wèn)題就是如果在科技上的突破沒(méi)有想象中來(lái)的那么快，那之前“所謂的風(fēng)口論”會(huì )將人們引向失望的邊緣，就會(huì )看到估值虛高的創(chuàng )業(yè)公司大量死亡，投資源頭走向枯竭。也許2017會(huì )反應出一些“風(fēng)口化”的后坐力，也許回歸本原也不是一件壞事。