人工智能發展史

基纽

(微信号:swie_tech)
几十年来，人们一直尝试去给人工智能下定义，但是太难了。因为这和我们去定义计算机到底可以做哪些事情息息相关。
                                                         <一月二十四日>


                                       认知科学的先锋Marvin Minsky离世
这一年的AI开始于一个让人低落的事。Marvin Minsky，21世纪人工智能领域和计算机科学领域最重要的先锋，离开了我们，享年88岁。Minksy一直致力于引领计算机科学和认知科学的研究。“人工智能的问题看起来非常深远，”他在1981年对纽约人杂志说，“我想不出任何其他事情值得我去做。”
                                                           <三月九日>


                                        谷歌的AlphaGo打败世界棋王李世石
像围棋这样的游戏，已经作为一个儿童游戏很多年，电脑总是能赢了孩子。即便对于更复杂的棋类游戏，他们也只作为辅助工具。直到今年三月，AlphaGo打败了世界棋王李世石，五战四胜。这样的胜利并不是要证明它强大的计算能力，AlphaGo远远超过这些，而是证明我们可以尝试去创造一个系统，让它用人类的方式去解决问题。
                                                             <四月五日>


                                   Nvidia宣布将开发针对人工智能的超级计算机
人工智能并不简单，不管是理论上还是计算上，它需要很多的流程，去训练并运行各种模块。Nvidia和其他的一些公司开始了针对这一目的的硬件研发。DGX-1诞生了，它是集8块高性能CPU于一身，拥有7TB存储的计算机。如此的高性能可以满足人工智能巨大的计算量，但是129000美元的价格也许并不那么的吸引人。
                                                               <四月六日>


                                科技模仿艺术，用3D打印技术塑造的伦勃朗
只有我们操作计算机的时候它才会做这些和艺术有关的事。但是尽管有这样的限制，人工智能仍然可以具有惊人的创作力。这个让人惊喜的项目源于机器学习，它分析了所有伦勃朗的画作，学习他的用色，布局，衣着，画风特点等等，然后人工智能系统根据这些信息，全新创作了一幅伦勃朗风的画作。它看起来就像是真的一样，模仿力让人震惊。
                                                              <八月八日>


                                  XPRIZE与IBM联手，开启了人工智能2020竞赛
今年的XPRIZE对人工智能显示出极大的兴趣，同样是这个非盈利组织在2004年决定支持SpaceShipOne的项目，并创建了一个四年一次的奖项。每届有超过1000个申请者，他们的项目涵盖医疗，气候，交通和教育各个领域。尽管IBM是一个大的赞助商，资助了超过3百万美元的资金，但是IBM同时希望通过Watson的品牌，在人工智能的领域占领一席之地。
                                                              <九月九日>


                                   谷歌的Wavenet项目复制出拟真的合成人声
WaveNet是一种从零开始创造整个音频波形输出的技术。
WaveNet利用真实的人类声音剪辑和相应的语言、语音特征来训练其卷积神经网络（convolutional neural networks），让其能够辨别这两方面（语言和语音）的音频模式。使用中，对WaveNet系统输入新的文本信息，也即相对应的新的语音特征，WaveNet系统会重新生成整个原始音频波形来描述这个新的文本信息。
DeepMind的WaveNet技术无疑是计算机语音合成领域的一大突破。然而，由于WaveNet是计算整个原始音频波形，每输出一秒音频神经网络必须处理16000个样本，所以WaveNet技术需要强大的运算能力来合成语音。
                                                          <九月二十二日>


                                          谷歌的TensorFlowd开源图片识别程序
越来越多的科技巨头开始向外界开放一些资源。这让外面的开发者更加活跃，更积极的参与到巨头们的项目研究当中。这当中最好的例子，就是谷歌今年公布的图像识别技术。他的框架已经可以达到93.9%的图像识别准确率。
                                                          <九月二十八日>


                  Facebook, 亚马逊, 谷歌, IBM和微软将开始新的针对人工智能的合作
抛开竞争，这几个巨头终于在今天开始了合作，项目正是人工智能。团队已经建设好，他们开始了定期的讨论研究。他们的话题并不是我们对于人工智能可能毁灭世界的恐惧，而是更实际的一些应用，发现问题，以及机器学习的框架如何帮助潜在的人才开始他们的事业等等这些研究。
                                                             <十月七日>


                                    谷歌研究员致力于避免人工智能带来的偏见
在我们分析大数据的时候，有一个风险就是我们很难去辨别这些数据是否基于对某个种类，或者某个特定群体。比方说，如果是在城市地区采集的数据，这样的数据本身并没有包含农村的人口，可能极大的影响结果。谷歌的“机会平等”策略避免了这样的事情的发生。随着机器学习越来越多的影响我们的生活，这样的哲学伦理对我们来说显得越来越重要。
                                                         <十一月十八日>


                            空间技术“Interceptor”自行捕捉高速运行的无人机
我们惊喜的看到，计算机的愿景中有很多让人惊喜的应用。San Leandro的基础的空间技术打造了一个自动运行的无人机，可以自己定位周围其他具有威胁的无人机，并捕捉它们。这所有的过程并不需要人的远程遥控。Interceptor无人机在完成捕捉之后，会带着抓到的无人机回到最初设计好的安全着陆点。这当中运用了机器学习，以及3D飞行模拟程序，最终完成了一次人工智能的飞跃。

不难相信在马上到来的2017年，人工智能领域将带来更多的，我们难以想象的，新的惊喜。拭目以待吧。
(微信号:swie_tech)

斤斤有胃

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