- 深度学习崛起带热人工智能 聚焦三大领域

全球范围来看，语音识别技术已经达到临界点，由此也推动了语音合成以及自然语言处理方面的快速发展。比如基于语音合成技术，用户可以在百度多个产品里体验到与真人语音一样的合成语音，用户只需要按照要求和机器说50 句话，便可以让每个人拥有自己的声音模型，这项技术目前在手机百度小说频道取得显著成绩，用户听小说的时间从原来的 40 分钟提高到现在的将近两个半小时。

这就是当下人工智能所处的「历史地位」，历经 60 多年、几代人的努力，人工智能终于拥有了最基本的行为智能：

• 它可以下棋，但并非通过思考完成，而是对大量棋谱输入后，复杂计算的展示；

• 它可以回答问题，但不是学习形成的记忆，而是大量对文字、语音、图像等数据处理后反馈；

• 它可以挑战人类最聪明的大脑，却不具备触碰思考的能力；

最强大脑第三场比赛后，输给人工智能的人类选手王昱珩这样说道：「我决定回来的时候我也想过，我要想不败，我只要不战就可以了。。.。。」这句话背后的潜台词，既有着当年卡斯帕罗夫、李世石失利后的某种不甘，也提出一个新的命题，面对这些特定领域的人工智能以及越来愈强大的机器，人机关系的重新定义和思考将变得越来越重要。

人工智能战胜人类的寓意

正如上文所言，任何一场人工智能与人类的比赛都不过是检验人工智能发展的标尺，换句话说，任何一场所谓的人机大战都有秀的成分。但这种秀的目的与是否能战胜人类无关，而是人工智能如何与人类相处的探索。

在马文明斯基晚年的重要著作《情感机器》中，明斯基则有力地论证了：情感、直觉和情绪并不是与众不同的东西，而只是一种人类特有的思维方式。也同时揭示了为什么人类思维有时需要理性推理，而有时又会转向情感的奥秘。他列举了人类的 19 种思维方式，以下列举其中的几项：比如「知道解决方式」、「类比推理」「简化法」、「理想化思维法」等等，你会发现，这些特性是人类独有的，机器根本无法学会。

换句话说，明斯基为人与机器之间划了一条分割线：让机器的事儿归机器负责，人类的事儿则由人类完成。这一理念影响了人工智能最近十几年的发展进程，让「人工智能智能增强人类智能」成为越来越多公司的共识，在几乎每一场人工智能战胜人类并充分展示人工智能的巨大潜力之后，这些技术逐步成为帮助人类发展的动力：Watson 击败人类选手后，开始将自己的智能输出给医院、酒店；Alpha Go 战胜李世石后，其技术逐步运用到 Google 其他产品中；而此次百度人工智能的胜利，事实上也为百度在未来人工智能落地提供了更多想象空间。

正如百度深度学习研究院院长林元庆所言，在当下人工智能开始出现泡沫的环境下，判断一家人工智能公司是否是真正的人工智能公司的标准是：是否在研发前沿技术，是否能将技术落地。就目前来看，百度人工智能落地方面有不少值得关注的场景，比如在刚刚结束的 CES 上，百度发布了「DuerOS」的操作系统，这是一个基于语音交互的操作系统，或者理解为人工智能操作系统。从官方透露的资料来看，DuerOS 更像是之前发布的度秘的升级版，只是将应用场景放在了B 端。

自动驾驶则是百度人工智能技术的集大成者，集成了包括环境感知、行为预测、规划控制、高精定位、高精地图等核心技术，这些技术的背后，离不开海量的交通数据、强大的计算能力和机器学习算法的改良和优化，也正是在上述技术的共同作用下，百度的无人驾驶产品具备了世界一流的水准。

写在最后

随着机器进化速度的加快，任何一场人机大战的结果都会让人们心生恐惧，人类长期以来的自我中心论心理的作祟，让这一切像极了机器即将替代人类的前戏，但类似的历史还出现在印刷术出现时中世纪、PC 大规模出现时的上世纪 80 年代。。.。。而后面的历史则表明，这些技术、机器所带来的进步，远超人们的想象。

如果用一句万能语来结尾，或许这句再合适不过了：这是一个最好的时代，也是一个最坏的时代。2017 年刚刚开始，人机大战刚刚结束，接下来的人机关系以及人工智能的落地，或许更值得期待。