人工智能未来的发展方向

1．机器学习/深度学习

机器学习和深度学习是当时人工智能研讨的一个最为重视的热门。在许多人看来，机器学习和

深度学习之间的差异不太好了解。这儿咱们以一个简略的STOP泊车标志牌来比照剖析两者之间

的差异。

假如在一辆行进中的轿车前面不远处放一个STOP泊车标志牌，轿车的智能化体系能否精确的识

别并停下来？

为了处理这个问题，机器学习需求许多的手艺编码来完结作业。人们需求手艺编写分类器、边

缘检测滤波器，以便让程序能辨认物体从哪里开端，到哪里完毕；写形状检测程序来判别检测

方针是不是有八条边；写分类器来辨认字母“S－T－O－P”。运用以上这些手艺编写的分类器

，人们总算能够开发算法来感知图画，判别图画是不是一个中止标志牌。可是需求特别提示一

点，假如遇到云雾天，标志牌变得不是那么清晰可见，又或许被树遮挡一部分，这种依托人工

完结的算法就难以成功了。这就是为什么前一段时刻，核算机视觉的功用一向无法接近到人的

才能。它太死板，太简单受环境条件的搅扰。

相同，为了处理这个问题，深度学习却愈加自主性。它会将一个中止标志牌图画的全部元素都

打碎，然后用神经元进行“查看”：八边形的外形、救火车般的红颜色、明显杰出的字母、交

通标志的典型尺度和静止不动运动特性等等。神经网络的使命就是给出定论，它究竟是不是一

个中止标志牌。神经网络会依据全部权重，给出一个经过深思熟虑的猜想——“概率向量”。

这个比方里，体系可能会给出这样的成果：86%可能是一个中止标志牌；7%的可能是一个限速标

志牌；5%的可能是一个风筝挂在树上等等。然后网络结构奉告神经网络，它的定论是否正确。

因而，深度学习是相似人工的神经网络，它最需求的，就是练习。需求成百上千乃至几百万张

图画来练习，直到神经元的输入的权值都被调制得非常精确，不管是否有雾，晴天仍是雨天，

每次都能得到正确的成果。

机器学习是深度学习开展行程的前期阶段，机器学习包含了深度学习。咱们能够把现在运用较

多的图画辨认、机器可视化等运用划归到机器学习的范畴，但跟着科技公司对深度学习研讨的

逐步深化，深度学习也正在某些范畴得到了实践，比方无人驾驶轿车，要求轿车不仅仅要能快

速辨认和分辩周围的环境和物体，并且还要能外界的条件做出自主反响。在这一范畴，包含谷

歌和百度为代表的科技公司，以及特斯拉为代表的轿车出产企业都在投入大笔资金进行深度学

习体系的研制，代表了人工智能未来开展的一大趋势。

2．语音辨认

语音辨认技能的开展能处理人与机器之间的交流问题，是当时人工智能范畴运用最为老练的技

术。比方咱们运用的微信里边就有语音转文字功用，这归于语音辨认的一个部分。再比方百度

的语音唤醒技能能够完成轿车的唤醒功用。而在阿里开发的阿里小蜜依据语音辨认、语义了解

、个性化引荐、深度学习等人工智能技能的运用，尽可能地仿照真人的思想方法为真人效劳。

在国外，从2011年开端，苹果iphone4S就现已具有siri语音功用。

语音辨认是人与机器对话的一个比不行少的进程。让机器了解你说什么是人们长期以来梦寐以

求的作业。跟着人工智能的开展，在人类未来的日子中将会呈现不同功用和类型的智能设备，

与今日运用遥控器的方法不同，未来的智能化设备将更具“从属性”，与全部者的联系将更为

专注，机器只会经过独有的声响特征来判别是否为自己的主人，并完成对机器的操控，这种方

式现已在许多运用中得到了表现。比方前面谈到的百度开发的轿车语音唤醒功用，再比方

Facebook经过收买语音辨认技能长航，答运用户直接经过语音来操控移动运用程序、穿戴设备

和机器人，以及简直任何智能设备。因而，语音辨认技能的是人工智能顺利开展的要害，是人

工智能未来开展必定的一个方向。

3．机器视觉/图画辨认

机器视觉和图画辨认是人工智能开展的“眼睛”。协助智能设备和机器经过对可视化的图画抓

取和剖析来对外界的信息做出判别，也归于机器学习的范畴。机器视觉和图画辨认是当时人工

智能运用比较老练的范畴，就是是指用开麦拉和电脑代替人眼对方针进行辨认、盯梢和丈量等

机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼调查或传送给仪器检测的图画。

核算机视觉也能够看作是研讨怎么使人工体系从图画或多维数据中“感知”的科学。它的终究

研讨方针就是使核算机能象人那样经过视觉调查和了解国际，具有自主适应环境的才能。

现在，机器视觉和图画辨认产品质量检测和车间现场监控得到了实践和运用。比方代替工人进

行产品的外观查看、装置线上的零部件辨认定位、缺点性检测与装置完全性检测。对出产车间

现场的人、机、料进行盯梢、辨认和定位，对不满足操作标准的行为进行及时的报警提示。再

比方指引机器人在大范围内的操作和举动，如从料斗送出的凌乱工件堆中拣取工件并按必定的

方位放在传输带或其他设备上。

在9月26日于武汉举行的第17届中国国际机电饱览会上，e-works记者采访了安川首钢，他们推

出的3D视觉转移机器人能够主动定位、主动寻觅方针并抓取、转移，大比例削减操作者的重复

编程时刻，使机器人的作业安稳，极大提高了出产功率。一堆杂乱无章的、形状不规则的零部

件中，机器人能够“挑出”主人指令的零部件。MotoEye-2D机器人视觉体系依据视觉传感器对

运送线上的工件进行方位与姿势检测，机器人依据视觉位姿信息精确定位工件，精确抓取。此

外，国内的海康威视也能运用智能视频监控体系完成对出产线人员和环境的监控，并对不合规

的操作及时的报警。

4．情境感知

情境感知是人工智能完成最为杂乱的部分。这部分作业的研讨的方针是让机器能感知周围的环

境乃至人类的情感，进而完成人与机器在情感方面的培育和交流。这不单单是让机器具有强壮

的核算才能和剖析才能就满足的，而是需求人工智能完结使命和功用强化的一起更要树立和满

足人的情感和心思需求。

当时的情境感知核算的研讨仍处于初级阶段，只要很小一部分的情境信息能够被体系所运用，

其间最成功的就是方位情境信息。比方“超级导游”和“动态地图”，这两种运用都是依据用

户的当时方位，将用户身边的一些爱好点信息投递到用户，可是体系并不知道当时用户的状况

和爱好究竟是什么。微软公司的EasyLiving项目愈加智能一点，该项意图规划方针是开发智能

的工作环境，该环境能够感知内部人、设备的方位，并依据人的方位供给最接近的输入输出设

备以供运用。而在2016年5月举行的I/O2016开发者大会上，Google也展现了一些与地理方位和

情境相关的开发者功用，其间包含AndroidNearby和GoogleAwareness（现已敞开大众运用）

。在新API的加持下，运用开发人员将能够运用起当时设备的情境信息（比方状况和地理方位）

以便向用户供给动态、个性化的体会。

但尽管如此，现在的情境感知技能还无法让机器了解人类的情感，但能够估计的是，跟着人工

智能技能的开展，让机器读懂人类的情感和表达自己的情感也仅仅时刻问题。而这也将作为人

工智能开展的一个终极方向。

5．生物特征辨认

经过生物辨认搜集数据是人工智能运用的重要一环。跟着数据库的不断堆集、算法进一步优化

，人工智能将拓宽到更多运用范畴，并带动多个工业开展。生物辨认经过高科技手法运用人体

固有的生理特性，如指纹、人脸、虹膜等以及行为特征包含笔迹、声响、步态等进行身份判定

，身份辨认的条件是信息搜集。百度深度研讨院专家指出，没有数据搜集，数据收拾、研讨和

剖析，人工智能无从谈起。

生物辨认作为生物特征搜集和感知的重要载体，将成为人工智能工业迸发的前哨战。现在，中

国在生物辨认技能范畴的研讨处于国际先进水平。现在国内在人工智能范畴底层的核算机体系

架构、智能硬件、层软件运用仍与海外商场间隔较大，百度、阿里巴巴、腾讯等很多企业在技

术与商业化途径等方面正在积极探索。

6．智能机器人

跟着IT技能的高速开展，全力打造智能型机器人的全新年代。咱们的智能电脑现已具有了人类

的感觉才能，那它在技能上的影响力就在事实上为“工业4.0”做好了技能上的储藏。可能未来

的智能机器人大部分会被运用在工业制作上，这是一个趋势。咱们现已看到了林林总总的机器

人，比方巴克斯特机器人、仿生学机器人、双臂和谐机器人、快速拾放机器人、医用机器人、

仿生袋鼠机器人、轿车装置机器人等等。可是，不管是仿生学机器人，仍是轿车装置机器人，

他们还停留在仿照人劳作的层面上，间隔IBM所说的具有人类感觉尚有一段间隔。也就是说，机

器人未来开展的空间还很大。而经过近一年多的科技开展和科学想象，此刻笔者有一个感觉：

由活动像人的机器，到有人类感官的机器，这或许就是人工智能未来开展的趋势。在往后，就

是由活动像人的机器到有人类感官的机器还有多远的问题了。

而具有人类感觉的机器人呈现的进程中，云核算、大数据、物联网势必会起到非常重要的效果

。在我看来，每一台具有人类感觉的机器人，实际上就是一台云核算终端，或许说就是一台智

能电脑。这台智能电脑的体系，虽然有定制的不同，但基本上受“云”的操控。机器人所具有

的人类感觉，则很有可能是其大数据库中由人类供给的很多感觉数据的“再现”。具有人类感

觉的机器人，假如运用到人类的日子，就像人类的“导盲犬”、“品尝师”、“先头侦办部队

”，通知人类它所感知的全部。这可能才是未来智能机器人的开展趋势!能够预见，未来机器人

会呈现在人们日子的各个方面，或许，不远就是机器人年代。