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人工智能20年,26个不可不知的历史坐标事件


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始源于1956年的达特茅斯会议,在经历了2次起伏过后,人工智能目前正处于第3波爆发时期。站在现在看过去,将时间节点往回拉,这篇文章便是回顾过去20年人工智能发展旅途中的历史坐标事件。

人工智能在过去20年,都留有哪些历史坐标?

李开复写的两个系统Othello和SPHINX、语音巨头Nuance、国际跳棋选手ChinookCheckers、word打字中帮你纠错的MS

Office Grammar、下国际象棋的Deep Blue深蓝、体感周边外设Xbox Kinect、帮打广告的Google

AdWords、智能投顾平台Wealthfront和Betterment、卡内基梅隆大学和通用的无人驾驶CMU车、IBM的人工智能核心Watson、Amazon的仓储机器人Kiva、苹果的语音助手Siri、谷歌的Google

Now、微软的Cortana、facebook的人脸识别Deep Face等。

图片来自金山软件CEO张宏江博士

1988年以李开复写的两个系统作为开端, Othello和SPHINX;

Othello奥赛罗是一个人机对弈系统,由创新工场CEO李开复开发于1988年。

一年后,李开复又写了另一个语音识别系统SPHINX。

要说起世界上最早的语音识别系统,是由AT&T贝尔实验室开发的Audrey,只能识别10个英文数字。随后到了1960年代,语音识别中引入了人工神经网络,勉强实现了基于单次、孤立词或是特例人的研究的语音识别。而1989年SPHINX的出现,完成了语音识别向随机内容、非特例人的句子识别的转变。

1992年毋庸置疑的语音识别巨头Nuance;

Nuance成立于1992年,拥有世界上最先进的语音识别技术,据Research And Markets

2016年报告显示,在全球语音市场上Nuance占据份额最大,达三成之多。其实早在数年前iPhone4S推出后,Siri就名声大噪,其背后提供语音技术支持的Nuance也火了一把。随后无论是Siri还是三星、HTC等手机端的语音助理都是采用的Nuance技术。不过后来苹果和Nuance分手了。

在技术层面来看,Nuance在2016年3月展示了Free Speech和Vocal

Password为呼叫中心量身定制的企业解决方案,并演示了应用Nuance领先声纹验证技术的DragonDrive互联汽车平台。截至目前,Nuance的声纹验证解决方案在全球范围内部部署,招商银行是中国首家为电话银行业务部署声纹验证技术的银行;汇丰将成为英国第一家将声音识别技术应用于电话银行系统的银行;TangerineBank在加拿大地区受限采用Nuance虚拟助理NinaMobile;墨西哥桑坦德银行在他们的自动电话系统中部署了Nuance的声纹验证技术,以替代PIN、密码、以及安全问题。

1994年Chinook Checkers,机器国际跳棋上超越了人类;

人工智能总是先在游戏领域赢了人类,国际跳棋(Checkers)这游戏局最早要追溯到1949年(那时计算机问世不够4年),IBM编写了第一款走国际跳棋的程序。

而真正能与人类一敌,给人们带来刺激的,是1994年8月加拿大Jonathan Schaeffer教授率团队编写的跳棋程序Chinook Checkers。

一路过关斩将,还单挑了——40年职业生涯中只有9负,人称恐怖选手的数学家Marion Tinsley,而后名垂至今。

1997年MS Office Grammar-Checker——“欸嘿,你这里拼错啦”;

在微软Microsoft Word 1997中,有一个拼写与语法检查功能Grammar-Checker,相当于我们在使用word打字的时候,有时候会出现一个小波浪线提醒你拼写还是语法中你出现了错误。

1997年完虐国际象棋世界冠军的Deep Blue深蓝,最后惨遭肢解;

在人工智能和人类对局的棋盘赛中,最具标志性的莫过于1997年Deep Blue深蓝以4:2战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。彼时深蓝拥有30个并行处理器共同处理数据,同时还存有70万份大师对战的棋局数据。

不过深蓝最后的结局有点惨。惨遭肢解,一半送进史密森尼博物院,另一半归美国计算机历史博物馆。

2000年Google AdWords,无关时代,想法子让你点广告才是正经事;

Google AdWords是谷歌在2000年推出的广告工具。

企业想要在谷歌上打广告的话,先是制作广告选择与业务相关的关键字,广告在谷歌上展示后,只要用户使用企业键入的关键字进行搜索时,企业的广告就会展示在搜索结果旁边。

可能,人工智能目前能做到的,更多是让人们去点击广告。

毕竟想法子让你点广告才是正经事。

2001年体感周边外设Xbox Kinect,引得传统手柄游戏厂商不满;

Xbox,是微软开发并于2001年发售的一款家用电视游戏机。而Kinect是2009年搭载Xbox 360的体感周边外设,一种3D体感摄影机,导入的即时动态捕捉、影响辨识等技术能让玩家通过身体控制游戏人物的一举一动。

在Kinect上市后的头60天内,微软总计卖出了800万台Kinect设备,同时成功拿下了“吉尼斯世界纪录中销售速度最快消费者设备”的头衔。

但后来,Kinect在游戏领域没能占有一席地(有点挑战了产业链上的既得利益者,传统手柄游戏厂商不满),转而在游戏产业之外找到了自己的发展契机,各种各样的艺术家、机器人研究爱好者均开始利用Kinect展开各类项目。

2008年智能投顾平台Wealthfront,改变传统理财顾问销售模式;

Wealthfront前身唤作Kaching,成立于2008年12月,到了2011年12月启动转型并更名,即我们现在所熟知的Wealthfront,一家在线财富管理公司,同时也是一个具有代表性的智能投顾平台。

智能投顾改变了传统的理财顾问的销售模式,利用互联网大数据,对用户行为、市场、产品等进行详细的分析,系统为客户推荐多元化的投资组合,既能避免客户与理财顾问之间可能的利益冲突,也能减少用户的投资理财成本支出,使投资人获得更多的收益。

据公开资料显示,截至2016年2月底,Wealthfront的资产管理规模近30亿美元。

同为知名智能投顾平台的还有Betterment、FutureAdivisor、Covestor、FolloInvesting、PersonalCapital、Trizic等。

2008年卡内基梅隆大学和通用的无人驾驶汽车CMU Boss;

CMU Boss即卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon)和通用汽车(GM)在2008年合作开发的Boss自主驾驶无人车。

它通过激光雷达、雷达、机器视觉、基于GPS的定位系统和地图能“看见”四周世界,尝试识别道路并感知道路上的其它交通工具和障碍物,还试图通过智能算法来实现避障。

2011年赢得美国问答节目的IBM Watson,主张与实际商业相结合;

继Deep

Blue深蓝之后,IBM在人工智能历史上又有一笔——2011年IBM的Watson在美国问答节目《Jeopardy!》上战胜这一节目的两位冠军选手。Watson代表着IBM在人工智能最核心的技术,当时在节目上使用的是自然语言进行深度问答,而今Watson的这些能力已经转变为数字服务或API(预先定义的函数),在IBM内部将其视为认知能力的积木。包括关系抽取、性格分析、情绪分析、概念扩展及权衡分析等在内的IBM

Watson API数量将在2016年达到50项。

并且很明显的一点是,IBM打算将Watson商业化。在要求人机交互更自然、更加强调推理、自学习的基础上,Watson更关心的是怎样将这进步中的能力去结合具体的商业应用,解决商业问题。当IBM和一家公司达成合作,后者交出数据,而Watson则向数据人员提供世界上最快的数据引擎和认知决策,IBM

Watson能更好协助公司从数据中获取更快、更有价值的信息。

Watson主要应用于医疗、并购交易、环境保护、水资源管理、时尚预测等领域中。

2011年语音助手Siri,躺在iPhone手机里会Beat-Box的妹子;

说到那个躺在iPhone里头会Beat-Box的Siri妹子,其实老早就成立了,2007年诞生,过后5年时间被苹果收购,苹果为Siri拉来了前面提及的语音识别大牛厂商Nuance,协助其实现语音识别功能,并在2011年iPhone4S推出后,Siri也为之名声大噪。不过到了后面苹果自建语音识别团队,和Nuance分手了。

在日前谷歌秋季新品大会上提出的Mobile First到AI First来看的话,软硬结合将是未来的趋势,硬件用于获得数据是服务的载体,而软件则是人工智能层面/数据层面。

苹果一直在硬件产品上有优势,但是在云上相对谷歌有劣势,科技评论家Ben Thompson曾经担忧随着硬件的微缩化(比如随着语音接口的发展,设备硬件的交互会变成语音接口),苹果在硬件的优势会消失。

所以把握以Siri为人工智能入口,对苹果来说很重要。

2012年Amazon的仓储机器人Kiva,减少工人在仓库中走动的频次;

Kiva是亚马逊于在2012年耗资7.75亿美元收购的仓储机器人,并且限定这款机器人只对内使用。Kiva系统由三部分组成,分别是工作站后台系统、通信网络环境、机器人硬件。因为传统仓库中工人有60%-70%的时间是花费在取货上的,所以Kiva系统所采用的,先是利用条形码来识别货物,再滑行至相应的货架底层,将这货架搬运至工人面前,从根本上解决工人长时间走动的问题,进而将每小时处理的订单量提升到传统方式的2~4倍。

2015年9月Amazon曾宣称,已有3万余台Kiva机器人穿梭在其13个配送中心,在2014年节省了9.16亿美元的成本。

目前国内市场上类Kiva的产品有极智嘉Geek+、KID水岩科技、新松、快仓等。

2012年社交大佬Face book做的人脸识别系统Deep Face,以后还能有隐私么;

Deep Face是由Face book位于加州的AI研究小组所开发的,它基于一项深度的神经科学研究,目的在于模仿人类的神经系统工作方式,主要应用在图像识别上。

Deep Face在分析同一个人的两张照片时,会将它转成3D模型,再将侧面全部统一为正面照片后,排除光影和角度对分析结果的影响。

积少成多,在DeepFace分析完四百万张图片过后,并在它们上面找到关键的定位点,通过分析定位点来辨别人脸。

假设未来Deep Face不断提高该系统的准确程度,那么未来应用到身份验证、定位都是设想范围内的,就连苦恼的移动支付安全问题可能得到解决。

2012年Palantir Metropolis,借助大数据除了能干掉本·拉登,还能提供金融服务;

先说个番外,Palantir意思是《指环王》中那个能让人看到世界任何一个角落景象的水晶球。

放回现实生活中,便是美国大数据公司Palantir。这家公司身上自带了太多的标签故事,忽略其他只关注其提供的产品层面,一方面是专注反恐的Palantir

Gotham,曾用大数据帮助CIA干掉本·拉登;另一方面便是用于金融服务的Palantir Metropolis(以前称为 Palantir

财务)。

Palantir Metropolis 是软件的数据集成、信息管理和定量的分析。该软件连接到商业、专有和公共数据集,并发现趋势、关系和异常,包括预测分析。

2013年,来自谷歌Deep Mind,会玩游戏的人工智能系统DQN;

Deep Mind是一家创立于2011年,总部设在伦敦的人工智能公司。

这家公司在3年后被谷歌用5亿美元收购,而这里所提及的人工智能系统DQN(AI Deep Q-Network)便是Deep Mind的研究成果。

基于创始人Demis Hassabis的游戏开发背景,这套DQN系统采用游戏作为人工智能的测试平台,会自主学习游戏操作。

2013年带动服务机器人产业的软银Pepper,要进军企业级服务了;

Pepper是一款基于云端,有着辨别喜怒哀乐,还有着小情绪的人形机器人,其生母为法国成立十多年的小型仿人形机器人公司Aldebaran,着名的双足机器人NAO便为Pepper的同胞姐妹,而后在2012年软银收购了Aldebaran,在孙正义打造之下,Pepper便被推向了世界舞台为众人所知。

在2015年6月,Pepper又多了两座大靠山,分别是制造业巨头富士康和电子商务巨头阿里巴巴。

起初Pepper的设计理念是用来陪伴人类,在与人“相处”过程中不断学习人的习惯和喜好等。但奈何C端消费者对服务机器人的期盼过高,技术层面跟不上期盼,所以服务机器人这一波在逐渐消退,Pepper也在2015年10月推出企业版,并在2016年1月宣布将上线Pepper

机器人的应用商店。

至于技术层面,软银选择了与IBM 合作,将其认知计算平台Watson AI 系统引入到Pepper 中。Watson AI 的认知计算被应用于更广泛的范围,将使Pepper 机器人有更多的用武之地。

2013年Google的人工智能项目,内部代号为Google Brain;

从Google X实验室出来的项目多数充满了未来感,而2011年诞生的Google Brain更多地承载了Google未来的发展方向,并在2013年为世人所知。

在过去,Google 员工必须亲自检查街景上的数字,以判断它是电话号码、涂鸦还是真实的地址,现在借助Google Brain,Google能够在一小时内识别出法国街景地图上的所有地址。

除了帮助 Google 地图之外,Google Brain 还能够用于 Android 的语音识别和 Google+ 的图像搜索。往后发展Google Brain要极大地改进公司的翻译服务。

2013年让华尔街人神共愤的Kensho,分析师们饭碗不保;

Kensho在日语中表示佛教禅宗发展的第一个意识状态。 

而在这里提及的Kensho是一种低门槛的分析工具,其旗下的Warren应用软件,是基于云计算的信息辅助系统,具有与人的交互功能,通过搜集、分析数据、为客户提供投资支持。

相比起华尔街的分析师们,Warren能把长达几天事件的传统投资分析周期缩短到几分钟,还能给出直观简洁的体验,以及可怕的是,建立在经验基础上的强大的学习能力。

有消息显示,高盛为Kensho背后最大的股东。

2014年没有刹车、没有方向盘,只有一个启动Button的Google Car,还能更刺激么;

谷歌是第一个上路测试无人驾驶汽车的公司,早在2009年就启动了这个项目,利用GPS、传感器、雷达、激光等装置对周遭事物进行探测感知。

2014年对谷歌无人驾驶是至关重要的一年,4月份谷歌通过博客表示,测试车辆已经可以应对数千座城市的道路交通状况。这是自 2012 年以来,谷歌第一次对无人驾驶汽车项目的信息进行了正式更新。

同年5月,谷歌开发出了自己的车型,没有刹车、没有方向盘、甚至没有油门,只有一个用于启动汽车的按键,实实在在的印证了谷歌从一开始想做的就是全自动的无人驾驶,不像半自动的特斯拉,更不像做平台的Uber。

技术限制所引发的安全以及其他综合因素,谷歌无人驾驶项目的商业化一直为外界所诟病,距离其计划的2020年发布第一款无人车,时间上越来越近了。

截至目前,谷歌的测试车辆已经在美国四个城市行驶了 200 万英里的距离。

2014年基于搜索优势,谷歌做了个语音助手Google Now;

Google Now是谷歌在I/O开发者大会上随安卓4.1系统同时推出的一款应用,它会全面了解你的各种习惯和正在进行的动作,并利用它所了解的来为你提供相关信息。

2014年3月24日,谷歌宣布Google Now语音服务正式登陆Windows和Mac桌面版Chrome浏览器。

结合Google搜索的先天优势,身为个人语音助理的Google Now在响应速度和人性化服务方面领先一个身位。

2014年,小娜啊小娜,Miscrosoft的Cortana;

Cortana(中文名:微软小娜)是微软发布的全球第一款个人智能助理。它能够了解用户的喜好和习惯帮助用户进行日程安排、问题回答等。

Cortana 可以说是微软在机器学习和人工智能领域方面的尝试。

微软想实现的事情是,手机用户与小娜的智能交互,不是简单地基于存储式的问答,而是对话。

它会记录用户的行为和使用习惯,利用云计算、搜索引擎和非结构化数据分析,读取和学习包括手机中的文本文件、电子邮件、图片、视频等数据,来理解用户 的语义和语境,从而实现人机交互。

2014年人工智能赛事Loebner Prize,脑袋的年度盛会;

Loebner prize罗布纳奖对于热衷人工智能的人来说,已经成为了每年重要的赛事。

这是由纽约的慈善家Hugh Loebner所组织的,从1991年开始每年都举行一次的竞赛,其中反应与人类的反应最难区别的计算机将获胜。

015年继国际跳棋、国际象棋后,人类差点又要在德克萨斯州上输掉;

Claudico是卡内基梅隆大学计算机科学教授 Tuomas Sandholm开发的一个玩游戏的计算机程序。

这个程序在2015年的德克萨斯州纸牌游戏中,以很小的差距惜败给了人类。

2016年谷歌虐完这只Boston Dynamics,还要将人家挂牌出售;

Boston Dynamics在没被Google收购之前是一家替美国国防部门研发军用机器人的公司,在2013年12月14日被Google收购后,Boston Dynamics开始主要开发以消费者市场为目标的机器人或动物。

在今年2016年放出的各种蠢萌状视频中,机器人被各种推、踹都能站稳回来,在雪地上行走就跟在平地上一样,引得吃瓜群众一片惊叹。

统计至今,Boston Dynamics研发出多款机器:机器马LS3、机器大狗BigDog、机器小狗LittleDog、机器豹子 Cheetah、机器野猫 WildCat 、机器人Atlas和 Petman 、跳蚤机器Sand Flea、沼泽机器RHex、爬墙机器RiSE还有最新踹不倒的Spot。

但这生产蠢萌机器人的公司,似乎未来几年中不太可能生产出可以上市销售的产品,所以谷歌在今年3月份决定出售Boston Dynamics。

2016年后期学坏了的微软AI聊天机器人Tay;

Tay是微软旗下的AI聊天机器人,目标互动用户为18至24岁的年轻人,用户只需在Twitter上@TayandYou就能得到Tay的回复。

在上线后,Tay发布了近100万条推文,后期开始出现一些可怕的语句,比如“我(哔—)恨女权主义者,他们都应该去死”等等。

为此,微软将Tay下线,微软研究院企业副总裁Peter Lee还针对Tay的不当言论进行致歉。

2016年完虐人类的围棋高手AlphaGo,颤抖吧人类;

阿尔法围棋(AlphaGo)是一款围棋人工智能程序,由Google旗下的Deep Mind公司的戴密斯·哈萨比斯、大卫·席尔瓦、黄士杰和与他们的团队开发。

其主要工作原理是深度学习。这个程序在2016年3月与围棋世界冠军、职业九段选手李世石进行人机大战,并以4:1的总比分获胜。

不少职业围棋手认为,阿尔法围棋的棋力已经达到甚至超过围棋职业九段水平,在世界职业围棋排名中,其等级分曾经超过排名人类第一的棋手柯洁。

以上,为人工智能20年历程上值得关注的历史坐标。



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