特斯拉 CEO 埃隆·马斯克在网络上不知道喊了多少遍“我害怕人工智能”,成立一家专门研究人工智能的新公司 OpenAI 以防人工智能走偏;而另外一边,特斯拉、Google 还有包括奥迪在内的多家汽车厂商又在热火朝天地公布自己的自动驾驶技术进展,而亚马逊的仓库里的 3 万只 kiva 物流机器人,每年已经能给亚马逊省下 4 至 9 亿美元。
但在这担忧和技术推进当中,今年机器人到底进步了多少?
人工智能:还没比人类聪明,但是越来越有用
人工智能,主要以自然语言处理、计算机视觉和机器学习技术为代表,在过去的这一年里,它们学会了自我学习,机器之间不仅能共享数据,还能随着深度学习技术的改进,机器之间还能共同进步,一旦一台机器学会了某个技能,就能同步给所有机器。
现任在 Google 担任深度学习的教授 Geoff Hinton 接受卫报采访时提到,Google 正在开发一套新的算法能让计算机可以像人类一样思考,拥有“常识”和“思维”。该算法名为 Thought Vectors,将语言进行数字化处理,将人类的“思维”编码成数字序列。
Google 今年还开源了 Inceptionism 技术,这原本是通过图像识别、合成来理解人工神经网络如何工作,以及每层神经网络学到哪些内容的,但最后通过这个技术产出的各种魔性图片,倒是引起了不少程序员和艺术家的关注。
这是 911 当天的照片经过 Deep Dream 处理后的效果
而同样拥有强大数据分析能力的 IBM 在图像识别也取得进展,他们宣布了一项与纽约斯隆-凯特琳癌症治疗中心(Memorial Sloan Kettering)的合作,将把图像识别技术和机器学习系统运用于皮肤癌的甄别,目前这项技术可以将诊断准确率提高到 95%,与纽约癌症中心的合作则是这项技术走向临床的第一步。
此外,手机上的语音助手比起前两年的可用性大了很多,苹果去年招聘了至少 86 名具有机器学习专业技术的工程师, 帮助 iOS 系统和语音助手 Siri 能说说人话。而微软在中国推出的聊天机器人小冰终于开口说话了,微软研究院的人找来配音让这个原本只在微博活跃的机器人,终于回到微信,能和用户进行语音对话。此外,小冰依据收集而来的各种数据,是微软开发新技术的实验渠道。
还有 Facebook,8 月他们发布了一个半人工的人工智能助手 M,这里除了有人工智能对文本进行语义分析,M 还有一个用来训练和监督它的真人团队。通过这些有客户服务背景的工作人员,它便可以做出更主观也更人性化的判断。
自动驾驶:这个未来并不远
研究无人车多年的 Google 去年 5 月发布了一个无人车报告,六年时间里,Google 无人车共被卷入了 11 起小型事故(轻微损失,无人伤亡),其中没有一起是无人车造成的。
Google 还公布了一个无人车识别行人的专利,它根据路况和预估行人过马路的路径和通过时间,在引擎盖上方、两侧前门上显示信息。比如“安全通过”或者是停止标志。通过外置的扬声器,无人车还伴随着语音提示。
同样,电动车厂商特斯拉 10 月发布了 7.0 系统也提供了一些自动驾驶功能,包含实现自动驾驶的 Autopilot, 能实现车辆的自动车道保持、自动变道、自动泊车以及偏离和侧撞警报。
此外,百度的无人车上个月还开上了北京的五环路,还说要在 5 年内实现量产。
无论五年后,是 Google 还是百度,或者是汽车厂商的无人车先开上公路,至少这个未来并不遥远了。
机器人都取代了哪些工作?
以前,机器人做的大部分是一些重复机械性工作,例如组装、削面之类的,但去年机器人还学到了更多技能,做菜、看护病人、卖东西,以及写新闻等。
德国一个名为 PR2 的机器人,跟着指南网站 WikiHow 学会了煎薄饼和做披萨。
在日本,软银、阿里巴巴、富士康公司开发的情感机器人 Pepper 推出了企业版,据介绍,企业版的 Pepper 会预设一系列程序,让 Pepper 带有一身工作技能去上班,例如对附近的人打招呼,做调查问卷或策划书,展示商品或者图像,接待客人,给来访者登记等。Pepper 还会在山田电机(Yamada Denki)卖场里卖电器,也会在日本三大银行之一的瑞穗银行(Mizuho Bank)中做银行柜员。
工作中的 Pepper
最后是一个和记者抢饭碗的机器人,叫 WordSmith 的人工智能。去年五月,美国公共广播专门找来自己的现任白宫记者、前任商业记者的 Scott Horsley 来与这个人工智能进行一场写新闻的对决,比赛写一篇财经短新闻,结果 WordSmith 只用了两分钟就完成了任务,Scott 花费了七分多钟。
无独有偶,9 月份,腾讯财经也上岗了一位名为 Dreamwriter 的机器人编辑,一分钟左右就能写出一篇标准财经报道。
写到这里,我要去哭一哭了。
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