人工智能包括什么能力

　　目前人工智能的發(fā)展速度相當?shù)目?，人工智能的肯定會對以后的生活有所影響，下面是學習啦小編為你整理的人工智能包括什么能力，供大家閱覽!

　　李世石和阿爾法狗(AlphaGo)之間的“人機圍棋大戰(zhàn)”，使人工智能一下子成為人們關注的焦點。雖然在這場比賽開始之前，大部分人堅定不移地相信人會戰(zhàn)勝機器，但最終阿爾法狗勝出的結局卻逼迫人們開始反思。事實上，雖然現(xiàn)在說人類已經(jīng)進入人工智能時代這句話還有些早，但是在計算機處理能力不斷提升、互聯(lián)網(wǎng)飛速發(fā)展、云計算全面興起的今天，人工智能技術已經(jīng)取得了諸多突破，在我們生活中的很多領域得到了應用。換言之，目前我們青睞或者期待的那些方便快捷的應用和服務背后，其實就有人工智能的影子。下面，就來看看這些已經(jīng)在我們身邊的人工智能吧……

　　無人駕駛汽車

　　雖然沒有人類的感情，但這并不妨礙人工智能為我們分擔一些生活中的事情，比如開汽車。

　　很多人認為，自動駕駛汽車是汽車工業(yè)和人工智能的集大成者。日常生活中，直覺和駕駛經(jīng)驗讓人覺得無人駕駛不可思議。然而如果以人工智能的視角看待無人駕駛，將無人駕駛汽車看做是一臺輪式智能機器人，這個機器人憑借探測器作為“精確的眼睛”、以深度學習為基礎的人工智能作為“聰明果斷的大腦”，從而實現(xiàn)快速移動，就不難理解無人駕駛汽車的出現(xiàn)了。

　　谷歌憑借人工智能算法和大數(shù)據(jù)的結合，為智能汽車控制決策提供幫助，在無人駕駛領域已占有一席之地。不需要人類幫助它就能完成啟動、行駛、停車等各種動作。駕駛汽車最重要的就是觀察路況，從而根據(jù)各種情況做出合理的選擇。谷歌無人駕駛汽車是通過什么來“看”的呢?據(jù)介紹，在谷歌的測試車輛上都配備有照相機、雷達感應器、激光測距機等智能設備，通過復雜的計算，就能辨別各種障礙并合理避讓。而借助定位、導航等技術，則可以幫助無人駕駛汽車按照設定的路線行駛而不至于迷路。目前，谷歌汽車正在美國加州、內(nèi)華達州等地進行測試，據(jù)說行駛里程已經(jīng)達到了數(shù)十萬公里。在內(nèi)華達州，無人駕駛汽車甚至已經(jīng)獲得了一張合法的車牌。

　　不僅互聯(lián)網(wǎng)高科技企業(yè)對自動駕駛饒有興趣，奧迪、奔馳、福特、豐田、起亞等國際汽車巨頭也紛紛發(fā)布自動駕駛新車型或關鍵技術。其中，奔馳發(fā)布了自動駕駛汽車E200和E300并表示將在兩年內(nèi)推出，而現(xiàn)代起亞則表示到2018年計劃投資20億美元發(fā)展ADAS(高級駕駛輔助系統(tǒng))技術。相信在各方的努力下，不久的將來我們便能享受到自動駕駛的樂趣!

　　“懂你”的房間

　　智能家居的興起，已經(jīng)為人們的生活帶來了更多便利。現(xiàn)在，伴隨著人工智能的引入，采用了深度學習算法的房屋將會變得越來越“懂你”——你所居住的房屋，會在你早上起床時將窗簾自動拉起，在你晚上睡覺時自動拉上;如果房屋推測你夜里需要起床喝水，它就會自動打開夜燈;它還會知道當你在周末與朋友舉辦了一個好玩的Party之后，精疲力盡的你第二天需要晚些起床，所以它會晚些時候拉開窗簾……

　　客觀來看，當前的智能家居應用還主要停留在自動控制層面，人們可以通過一個終端遠程或者近程控制家中所有的聯(lián)網(wǎng)終端。而人工智能的到來，則讓房屋變成了你的貼心“保姆”，為你提供周到、細致的服務，你根本用不著“發(fā)號施令”了。事實上，這并非想象，而是正在變?yōu)楝F(xiàn)實。一家名為Brain of Things的新創(chuàng)公司近日宣布，他們正在美國加利福尼亞建設三個公寓式的“機器人之家”。“機器人之家”裝滿了傳感器和自動裝置，而服務器不僅收集數(shù)據(jù)，而且具備了學習能力，通過機器學習算法能夠了解、學習住戶的喜好，最終構建起住戶的行為模型，并適時地向房間里的聯(lián)網(wǎng)設備發(fā)出指令，如空調(diào)、電視、窗簾、熱水器、燈具等等。

　　會學習的房屋，也許在未來本身就是一個“機器人”。正如Brain of Things創(chuàng)始人艾蘇托什·塞克西納所說：“(住戶)在看電影、睡覺或不管做什么，房屋都知道。他們圍著房屋行走，房屋也能跟蹤他們的行動，知道很多東西。”

　　“機器人之家”作為一個高科技的產(chǎn)物，自然會提升房屋的價值。據(jù)悉，“機器人之家”相對于普通公寓而言，每個月的房租提高了125美元，同時房屋居住者每月還需額外付出30美元的安裝維護費。

　　看不見的“翻譯官”

　　AlphaGo戰(zhàn)勝李世石，是基于人工智能的增強技術和深度學習技術。該技術利用大量的數(shù)據(jù)來訓練神經(jīng)網(wǎng)絡，從而對新數(shù)據(jù)做出預測行為。谷歌旗下的多款產(chǎn)品例如地圖、照片、郵箱等，都開始利用這種技術增強用戶體驗。據(jù)最新消息，谷歌翻譯也將引入這種技術。有理由相信，引入深度學習技術的機器翻譯軟件，有望達到人工翻譯的水準。

　　一直以來，掌握語言系統(tǒng)是人類能夠身為高等生物的重要技能。盡管有各種各樣的翻譯軟件，但翻譯效果仍然非常有限，而且經(jīng)常會鬧出一些笑話。尤其是“全文翻譯”功能，不要說準確率能不能達到100%，很多時候離開了特定的語境，翻譯出來的內(nèi)容簡直“謬以千里”。

　　Google翻譯嘗試在部分功能上使用深度學習技術，例如利用攝像頭即時取詞翻譯，這相當于同聲傳譯。

　　谷歌公司相關負責人近期表示，他們將把深度學習融入Google翻譯之中，“具體來說就是要把Google大腦融入到Google翻譯之中。我認為未來將能夠取得一些實質性的突破。”深度學習技術的融入將大幅提升翻譯的準確度，基于神經(jīng)網(wǎng)絡進行翻譯將能夠使之變得更加精確。

　　在國內(nèi)，百度也發(fā)布了基于融合統(tǒng)計和深度學習方法的在線翻譯系統(tǒng)。該系統(tǒng)借助海量計算機模擬的神經(jīng)元，模仿人腦“理解語言，生成譯文”。這種翻譯方法最大的優(yōu)勢是譯文流暢，更符合語法規(guī)范，易于理解。有意思的是，這個系統(tǒng)并不是一開始就具備強大大腦，而是像剛出生的嬰兒一樣通過學習大量雙語對照的句子，逐漸提升翻譯水平。百度挖掘了海量的雙語句子作為系統(tǒng)的“教材”?？磥恚斯ぶ悄芤惨?ldquo;從娃娃抓起”。

　　寫稿機器人

　　人工智能取代人類的擔憂也出現(xiàn)在新聞業(yè)。近日，韓國《金融新聞》編輯部正式啟用了一名人工智能記者。據(jù)悉，這名智能記者在每天股市收盤時，基于韓國證券交易所的數(shù)據(jù)只需0.3秒就可以寫出一篇股市行情的新聞報道，而對于這樣的文章，一半以上的讀者看后都表示分不清到底是人寫的還是機器人寫的。

　　事實上，機器人寫稿早就被一些新聞機構采用過。2015年8月，《紐約時報》數(shù)字部門的科學團隊研發(fā)出了機器人Blossomblot，《紐約時報》在財報季、運動比賽報道的時候使用機器人來寫稿，從而大大減輕了人工編輯的勞動。此外，Blossomblot還能夠基于社交網(wǎng)絡篩選海量文章，判斷哪些內(nèi)容更具有社交推廣效應，幫助編輯挑選出適合推送的文章和圖片集。

　　2015年9月，騰訊財經(jīng)推出的Dreamwriter自動化新聞寫作機器人，它用一分鐘的時間完成了編輯生涯的第一篇報道。隨后，新華社也上線了寫稿機器人“快筆小新 ”。“快筆小新”供職于新華社體育部、經(jīng)濟信息部和中國證券報，主要完成有關體育賽事的中英文稿件和財經(jīng)信息稿件。

　　寫稿機器人不僅寫稿快、費用低，還大大節(jié)省了編輯和記者的勞動?？墒沁@樣一來，記者和編輯的飯碗豈不是要丟了?對此，已經(jīng)采用寫稿機器人的媒體表示，采用寫稿機器人是為了將記者、編輯從一些簡單重復的勞動中解放出來，有時間去做調(diào)查和分析，向深度記者轉型，把機器能做的交給機器，讓人去做更有意義的事。

　　“千里眼”+“順風耳”

　　“千里眼”和“順風耳”是中國傳統(tǒng)文化中的“超能力”。在可以預見的將來，人類自身不可能進化出這種“超能力”，但是人工智能可以，而且也許并不需要多長時間。

　　有消息稱，谷歌已經(jīng)開發(fā)出一款新的人工智能系統(tǒng)PlaNet，它能快速識別出一張照片是在哪里拍攝的。

　　這一人工智能同樣是基于深度學習系統(tǒng)。該系統(tǒng)學習了超過9000萬張帶地理位置標簽的照片，從而可以基于記憶庫進行位置識別。從原理上，系統(tǒng)把照片分解為像素，并把這些像素與記憶庫中的信息進行交叉比對。

　　在測試中， PlaNet識別了230萬張照片，識別照片拍攝地大洲的準確率為48%，確認拍攝地國家的準確率為28.4%。從數(shù)字上看并不驚人，但根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計，PlaNet的表現(xiàn)已經(jīng)稍好于人類，而且人腦記憶容量有限，但是PlaNet的能力還有提升空間。

　　李彥宏曾斷言，“未來5~10年是中國人工智能發(fā)展的黃金時間，過去是學術討論，今后逐漸進入商用。”百度在人工智能領域也是大力布局，其中在語音識別方面取得了一些突破。

　　百度相關負責人曾表示，百度語音識別率已經(jīng)達到95%，如果能夠達到99%的識別率，在實際場景運用中的用戶體驗與95%相比將有天壤之別。

　　百度的語音識別，能夠將輸入的聲頻信號解碼為自然的語言。這種識別不是簡單的關鍵詞搜索和匹配，而是能夠對一些口語化的表達進行理解。這種人工智能依靠深度學習技術對語法、語義、語境進行判斷和推理，并利用大數(shù)據(jù)進行驗證。

　　基于高級語音識別的百度語音搜索，還集成了語義理解、多輪理解、信息匹配、語言生成、語音合成、情感表達，可以說已經(jīng)具備了初級的溝通能力。而且，如果少量詞語沒聽清楚，百度語音搜索還能夠在大數(shù)據(jù)的支持下“猜”出用戶的原意并進行補充，可以說具備了“類人”的智慧。

　　繪畫創(chuàng)作

　　人可以畫畫，那么隨著人工智能的發(fā)展，機器會畫畫也是一種必然。

　　不久前，一場特殊的畫作拍賣會引得業(yè)界關注。在這場拍賣會上，10位藝術家的29幅畫作亮相，籌集到萬余美元。事實上，無論是從畫作的數(shù)量還是拍賣的金額上看，這場拍賣會都實在是太一般，但是與其他拍賣會最大的不同是，這些畫作全部是借助人工智能技術創(chuàng)作的。

　　2015年，谷歌推出了一款可以創(chuàng)作畫作的開源的人工智能算法——深度夢境(DeepDream)，它一經(jīng)推出就受到了程序員和藝術家的關注。從工作原理上看，“深度夢境”具備多層的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡，使用者在輸入一張照片后，可以選擇其中的某一層數(shù)據(jù)網(wǎng)絡對圖像進行重復或者變形等處理。雖然有評論認為“深度夢境”的畫風偏向野獸派，畫作中出現(xiàn)了狗的眼睛等元素，不過作為一款人工智能的工具，能夠創(chuàng)作出這樣的作品已經(jīng)是巨大的突破。

　　除了谷歌，還有一些公司也在推進人工智能在繪畫領域的應用。德國科學家在研究中發(fā)現(xiàn)，用深度學習算法可以讓人工智能系統(tǒng)學習梵高、莫奈等世界著名畫家的畫風，從而創(chuàng)作出全新的“人工智能世界名畫”。實際上，這就是讓人工智能系統(tǒng)具備高感知質量的繪畫模仿能力，這套系統(tǒng)采用神經(jīng)表征分離與重組的內(nèi)容和任意圖像風格，提供神經(jīng)創(chuàng)造藝術形象的算法。同時，通過在光性能優(yōu)化的人工神經(jīng)網(wǎng)絡之間進行生物視覺對比，讓人工智能可以理解人類創(chuàng)建的藝術形象并進行模仿。

　　試想一下，如果未來人們只需要借助人工智能技術就能夠創(chuàng)作出世界名畫，那么人人都將成為畫家，不過收藏界估計就要亂套了。