人工智能新潮流：CES Asia 2017展會前瞻

　　人工智能興起——語音識別、語音合成、計算機視覺等效果頗豐

　　2016年相信聽得最多的詞就是AI(人工智能)，隨著谷歌人工智能Alpha Go大勝圍棋大師李世石、特斯拉自動駕駛系統(tǒng)出現(xiàn)的致死事故,盡管是負面的新聞,但還是激發(fā)了我們對于AI的關(guān)注。

　　谷歌人工智能Alpha Go大勝圍棋大師李世石，讓我們又一次見識到人工智能的強大，此外，AlphaGo不僅有著與真人對戰(zhàn)的能力，它還有著獨特的“記憶”功能，能夠?qū)⒃?jīng)對戰(zhàn)過的棋局加入自己的數(shù)據(jù)庫中，從而充實自己的“大腦”，也就是對戰(zhàn)的次數(shù)越多，它的技術(shù)就越強。簡單來說，AlphaGo能夠在對戰(zhàn)中逐漸的成長，而這一點也是AlphaGo科技的表現(xiàn)。

　　語音識別、語音合成——初見成效

　　其實提到人工智能追溯本源的話是從語音識別開始的。1952年，貝爾實驗室Davis等人研制了世界上第一個能識別10個英文數(shù)字發(fā)音的實驗系統(tǒng)，但只能識別一人的發(fā)音,很多人認為這是AI發(fā)展，而最近的幾年里大家已經(jīng)從一開始使用簡單的DNN發(fā)展到了后來相對復雜的LSTM和Deep CNN這樣的模型。其工作原理也非常簡單，語音信號經(jīng)過前端信號處理、端點檢測等處理后，逐幀提取語音特征，傳統(tǒng)的特征類型包括MFCC、PLP、FBANK 等特征，提取好的特征送至解碼器，在聲學模型、語言模型以及發(fā)音詞典的共同指導下，找到最為匹配的詞序列作為識別結(jié)果輸出。

　　而我們現(xiàn)在只處于第一階段,“識別智能”,也就是說,人們說的“人工智能”里面有很大一部分其實是數(shù)據(jù)分析,科大訊飛，云知聲、思必馳、微軟百度、IBM 目前都在這個過程中，語音技術(shù)陸續(xù)進入工業(yè)、家庭機器人、通信、車載導航等各個領(lǐng)域中。

　　無人駕駛——事宜愿為

　　除此之外，2016年谷歌和特斯拉的自動和無人駕駛汽車則在簡單的數(shù)據(jù)分析上都出現(xiàn)了不小的偏差，最典型的表現(xiàn)就是此前一直被吹捧的谷歌無人駕駛汽車,今年在時速低于2英里的情況下竟然發(fā)生了交通事故,且按責任劃分當屬谷歌。谷歌無人駕駛系統(tǒng)比人類最大的優(yōu)勢就是預判對方的行為,并做出應對,而谷歌無人駕駛汽車在這次事故中體現(xiàn)出了智能系統(tǒng)沒能完全判斷準確人類的行為,還做出了有悖于人類駕駛員的選擇,并最終導致事故的發(fā)生。至于特斯拉,在今年屢屢發(fā)生事故之后,其升級了到了Autopilot 2.0系統(tǒng),并發(fā)布了第二段自動駕駛技術(shù)的演示視頻。官方發(fā)聲表示Autopilot 2.0系統(tǒng)的硬件得到了相當巨大的提升,環(huán)車共配備8個攝像頭，搭載了12個超聲波傳感器用于視覺系統(tǒng)的補充,對物體的距離、軟硬精準度有更大的提升，但Autopilot 2.0依然沒有逃出計算能力和大數(shù)據(jù)簡單分析結(jié)果呈現(xiàn)的范疇,并非真正的AI系統(tǒng)。

　　有很多工作只能通過不斷試錯來改進,沒有人敢保證某項技術(shù)調(diào)整可能產(chǎn)生什么樣的后果。根據(jù)現(xiàn)有的技術(shù)和方法,這一過程大約要耗費數(shù)年時間,甚至有專家稱,我們永遠無法知道何時能夠?qū)崿F(xiàn)突破,何時能讓Alexa和Siri與人類展開真正的對話。