几近为人有多远？2014年人工智能领域的突破

在今年，人工智能领域有许多的突破。尤其是一系列机器学习软件，作为人工智能的核心，能够实现在经验学习中改善自身性能。从生物技术到云计算行业，机器学习软件得到了许多企业级用户的青睐。

深度学习：计算机终于能读懂图像了！

在这其中，最显著的研究成果莫过于深度学习，通过建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，可以依照人脑的机制来解释数据。

深度学习通常被用作处理图像，其实这些对于人类来讲非常容易读懂，但对于传统的计算机软件却像是“无字天书”那样难以解码。Facebook在去年耗费大力气打造了人工智能实验室，目前研究人员们已开发出了一种软件可以通过图像对比，推论出两张照片中究竟是否为一个人。此外，Google为其搜索引擎添加“短语描述”功能，例如当用户在搜索某个地址时，可以看到一些电脑自动推送的短语，用来说明这地地方因为什么而出名。

各企业抢夺人工智能人才

人工智能领域的火爆，决定了这个新兴的领域必然成为了巨头们的必争之地。Google在今年初斥巨资6亿美元收购了人工智能初创企业 DeepMind，把公司创始人——大名鼎鼎的Demis Hassabis招入麾下，并且在此之后Google就开始一直忙着招聘人工智能 人才。

图右为深度学习大牛——吴恩达先生图右为深度学习大牛——吴恩达先生

提到搜索引擎巨头公司，就不得不谈到百度(你可以呵呵它或者可以称它“中国的谷歌”)。老大哥Google潜心研究人工智能，百度当然不能落后。百度扩大了其在硅谷的深度学习研究团队规模，并且和Google开始了人才争夺大战。比如，深度学习大牛，斯坦福大学人工智能研究员吴恩达 (Andrew Ng)不惜离开了Google加盟百度，他也是世界上为数不多的深度学习专家，曾经负责的是Google?X实验室中的重磅项目“Google Brain”。虽然说在全球范围内，Google的搜索引擎显然比百度更受欢迎，但是不得不承认百度“挖墙脚”功力也着实了得。

在今年，从巨头公司乃至小的创业团队，甚至是计算机领域外的企业，都开始争先恐后的制造出一系列和人工智能“沾光”的产品。

微软借助语音识别和语意理解技术，开发了智能助理小娜Cortana，将其打造成为Windows手机上的私人助手，能够尽可能的模拟人的说话语气和思考方式跟用户进行交流。在通过和“主人”一问一答的交流中，小娜能够通过经验积累自主学习，克服犯过的错误。

医疗健康类依旧是刚需

2014年诞生了许多优秀的人工智能软件，例如指导用户怀孕、用声音控制家中电器、自动解答数学题目等等。

在其中最有趣也是最受用户欢迎的莫过于医疗健康类软件。例如IBM打造的Jeopardy!-winning Watson云服务，能够帮助癌症医生借助分析云端的基因数据，为患者制定特定的治疗方案，还可以让生物技术企业进行无害的测试实验，来避免不必要的活体手术。

2014最突破的产品——神经形态芯片

然而必须要说明的是，若希望机器学习软件发挥其最大的潜力，则软件必须要训练经过海量数据的测试，对于公司来讲这无疑是一件耗时费力的事情。不过今年的突破性技术——神经形态芯片(neuromorphic chip)，赋予计算机认知能力，可以探测和预测负责数据中的规律和模式，大大释放了机器学习软件的工作效率。

IBM生产了一款大脑原型芯片，主攻超级计算机专业学习领域。此外HRL 实验室的首席研究科学家 Narayan Srinivasa 发明了一种芯片，能够植入到鸟类设备的体中，可以根据室内环境飞行。值得一提的是， IBM 实验室和 HRL 实验室，已经花了 1 亿美元来为美国国防部高级研究项目局研发神经形态芯片。 此外高通公司的神经形态芯片预计会在2015年上市。

未来？机器是否会危害人类

人工智能领域如此飞快的进步，也让不少人感到了恐慌。某位Google的软件工程师曾经提醒用户，人们对于隐私的态度因为人工智能的出现产生天翻地覆的改变，因为毕竟连机器都能读懂图像了。

生物技术和卫星航空领域从业人Martine Rothblatt预测说，用户的私人信息甚至可以被人工智能软件“胡作非为”，创造在虚拟时空存在的另一个我们。神经系统科学家、西雅图 Allen 脑科学研究所的首席科学家Christof Koch警告说，虽然说人工智能与用户的生活很贴近，甚至难以察觉它们的存在，但是仍不能否认，这些“有大脑会思考”的软件会对人类做出危害的事情。

此外，科幻作家Greg Egan表达了他更加超前的想法，就像电影《她》中讲的那样，人工智能将会促进人类间更加畅通的交流。

对人工智能的未来你怎么看，乐观还是悲观？