摘要：如今，人工智能已經(jīng)不是一項(xiàng)虛無縹緲的實(shí)驗(yàn)室科技，它已經(jīng)融入我們生活的方方面面。BBCFuture欄目撰寫了一篇輕松愉快的文章，選出了首字母A到Z的 26個(gè)單詞，借助它們介紹機(jī)器的思考方式。AI 科技評(píng)論編譯如下。

A 人工智能(Artificial Intelligence)

從計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展的早期開始，科學(xué)家們就一直致力于創(chuàng)造在思考、推理和學(xué)習(xí)能力方面能夠與人類相媲美的機(jī)器，即人工智能。

雖然今天的人工智能系統(tǒng)仍未實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，但他們?cè)谀承┨囟ㄈ蝿?wù)中的表現(xiàn)已經(jīng)做到和人一樣好，甚至比人類更優(yōu)秀。新技術(shù)讓機(jī)器能夠運(yùn)用海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，使得 AI 已經(jīng)邁出了長足的一步。

AI 逐漸走出研究實(shí)驗(yàn)室，進(jìn)入現(xiàn)實(shí)世界，對(duì)我們的生活產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。毫無疑問，我們正在進(jìn)入人工智能時(shí)代。

B 偏見(Bias)

當(dāng) AI 在現(xiàn)實(shí)中評(píng)估貸款申請(qǐng)、宣告法庭判決或醫(yī)院初診階段分類患者時(shí)，其最根本的缺陷也暴露了出來，那就是偏見。

算法中的代碼寫得是什么水平、用的數(shù)據(jù)是什么水平，算法給出的結(jié)果就是什么水平。每個(gè)算法都可能帶著編輯者先入為主的印記：比如說面部識(shí)別軟件存在的問題是，它可能會(huì)對(duì)黑人進(jìn)行錯(cuò)誤分類，或是無法識(shí)別女性；犯罪特征分析算法則容易將非白人列為高風(fēng)險(xiǎn)人群；而招聘工具對(duì)女性的評(píng)分普遍會(huì)低于男性。

這些技術(shù)難點(diǎn)已經(jīng)給科技巨頭公司們帶來了越來越大的壓力，它們亟需得到解決。

C對(duì)話機(jī)器人(Chatbots)

這些對(duì)話機(jī)器人運(yùn)用人工智能的兩個(gè)分支（自然語言處理和自然語言生成）來與人類用戶交流。它們出現(xiàn)在社交媒體信息流、客戶服務(wù)頁面和網(wǎng)站上，提供對(duì)話、建議和陪伴，它們正在改變我們與社會(huì)組織的互動(dòng)方式，這些組織包括公用事業(yè)公司、***、披薩遞送公司、在線商店、銀行甚至政府等。

D 設(shè)計(jì)(Design)

為汽車或飛機(jī)設(shè)計(jì)新部件是一個(gè)緩慢而艱苦的過程，但是人工智能可以在短短幾個(gè)小時(shí)內(nèi)設(shè)計(jì)出數(shù)以百萬計(jì)的新外形和配件。在上述視頻可以看出，只需一些簡單的指令，算法就可以高效設(shè)計(jì)出新的無人機(jī)模型。像通用汽車（General Motors）和空中客車（Airbus）之類的公司都在使用人工智能（AI）來幫助它們?cè)O(shè)計(jì)新的組件。

E 緊急情況(Emergencies)

如今世界正面臨有史以來最嚴(yán)重的人道主義危機(jī)：預(yù)計(jì)有6850萬人因干旱、饑荒或戰(zhàn)爭而流離失所。

但也許人工智能能提供些許幫助。一些正在與聯(lián)合國合作的研究人員，正致力于構(gòu)建一種算法，它能夠利用能源生產(chǎn)、經(jīng)濟(jì)增長、人口規(guī)模和糧食生產(chǎn)的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)可能發(fā)生的移民危機(jī)。

其他機(jī)構(gòu)，如英國的艾倫·圖靈研究所（Alan Turing Institute）和美國的政治維穩(wěn)工作隊(duì)（Political instability Task Force），一直致力于研發(fā)一款能夠預(yù)測(cè)沖突發(fā)生地的人工智能。它將使用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、軍事報(bào)告，并分析新聞報(bào)道以尋找緊張局勢(shì)上升的跡象，這款機(jī)器可以估測(cè)出混亂地區(qū)暴力升級(jí)的可能性。

F 足球(Football)

足球比賽的結(jié)果可以取決于一個(gè)運(yùn)動(dòng)員瞬間的關(guān)鍵選擇。例如，如果當(dāng)思運(yùn)動(dòng)員選擇傳球而不是射門，那么會(huì)對(duì)他們球隊(duì)的形勢(shì)產(chǎn)生巨大的影響。

研究人員與英超最大的俱樂部之一切爾西足球俱樂部合作，正在使用人工智能來幫助分析這些球員的關(guān)鍵決定，以預(yù)測(cè)如果他們做了不同的事情會(huì)發(fā)生什么。他們希望這能幫助球隊(duì)學(xué)習(xí)如何在比賽中做出更好的決定，甚至贏得更多的比賽。

G 生成性對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（Gan）

現(xiàn)實(shí)中這樣一些人并不存在。他們可能看起來具有名人的特征，但事實(shí)上，這些面孔是被一種叫做「生成式對(duì)抗性網(wǎng)絡(luò)」的人工智能計(jì)算機(jī)系統(tǒng)想象出來的。

顧名思義，這個(gè)「生成式對(duì)抗性網(wǎng)絡(luò)」系統(tǒng)是由相互對(duì)立的算法組成的。以一個(gè)名人照片為例，第一個(gè)算法負(fù)責(zé)訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成一張自己版本的照片，隨后第二個(gè)算法會(huì)對(duì)第一種算法的成果進(jìn)行檢測(cè)，判斷第一種算法生成的照片與原圖之間的差異；于是，作為回應(yīng)，第一個(gè)算法的網(wǎng)絡(luò)就調(diào)整了制作照片的方式，試圖騙過第二個(gè)算法的網(wǎng)絡(luò)——結(jié)果是，這次計(jì)算生成的圖片比最開始生成的圖片要更加逼真了。

盡管早期它的人臉生成的圖像是低分辨率的混亂圖像，且經(jīng)常產(chǎn)生一些諸如有多雙眼睛或者具有融化效果的面部圖像，但隨著時(shí)間的推移，現(xiàn)在它們終于能生成出高質(zhì)量的逼真圖像了。

H 幻覺(Hallucinations)

雖然近年來這些 AI 的性能有了質(zhì)飛躍，但它們?nèi)匀粫?huì)以一些很逗的方式出錯(cuò)。以 AI 俄羅斯方塊游戲機(jī)器人為例，它認(rèn)為避免輸?shù)粲螒虻淖罴逊椒ň尤皇怯肋h(yuǎn)暫停游戲！

有時(shí)候這些 AI 的判斷甚至?xí)屓擞X得啼笑皆非又摸不著頭腦。麻省理工學(xué)院的科學(xué)家最近證明，用于在圖像和照相機(jī)鏡頭中識(shí)別物體的流行機(jī)器視覺算法，可能會(huì)將海龜?shù)哪Ｐ驼J(rèn)成步槍；或?qū)羟蛘J(rèn)成濃縮咖啡——因?yàn)樗鼈兪峭ㄟ^微妙地改變物體的紋理來達(dá)到識(shí)別目的的，因此我們眼中的某樣物品在機(jī)器眼中，很有可能就像另外一些風(fēng)馬牛不相及的物品。

主導(dǎo)這項(xiàng)研究的研究員阿尼什·阿塔利警告說：「人們擔(dān)心，如果現(xiàn)實(shí)世界的系統(tǒng)——例如自動(dòng)駕駛汽車的機(jī)器視覺——遭到這種'幻覺式'系統(tǒng)攻擊，那還真的是會(huì)威脅到人們的生命安全。」

I 想象（Imagination）

隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的使用越來越頻繁，有一點(diǎn)可以肯定的是，機(jī)器看待世界的方式與我們截然不同。雖然人類從出生起就帶有強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力，對(duì)自然界的運(yùn)轉(zhuǎn)規(guī)律了然于心，但機(jī)器可做不到自學(xué)成才，它們需要經(jīng)過特別的訓(xùn)練才能掌握這些知識(shí)。但除開這些條條框框，它們也產(chǎn)生了一些野性的景象，這些景象有助于激發(fā)藝術(shù)家、音樂家和電影制作人的靈感。

機(jī)器視覺研究員和藝術(shù)家海倫娜·薩林把自己的畫導(dǎo)入到一個(gè)生成性對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)中（參見G部分），結(jié)果生成了如上圖所示的這些奇妙美麗的圖像。

J 擁堵(Jams)

在擁堵的道路和繁忙的城市里，交通流量的起伏總是很難預(yù)知的。因?yàn)樗鼤?huì)隨著各種復(fù)雜的因素而產(chǎn)生變化，比如：人為因素、道路狀況、時(shí)間流逝、天氣狀況和突發(fā)事故等。

但是，通過運(yùn)用AI快速分析大量的信息，將有望通過控制交通信號(hào)、預(yù)測(cè)事故和潛在擁堵，來促進(jìn)交通變得更加順暢。

K 編織(Knitting)

通過運(yùn)用現(xiàn)有模式進(jìn)行進(jìn)一步訓(xùn)練，人工智能可以進(jìn)一步用于創(chuàng)造新的時(shí)裝和紡織品設(shè)計(jì)。SkyKnit，這個(gè)充滿想象力的名字，是人工智能在時(shí)裝設(shè)計(jì)領(lǐng)域中的一個(gè)實(shí)驗(yàn)的名稱。該實(shí)驗(yàn)創(chuàng)造了一種奇特的散布著觸角的針織圖案，這種編制針法所具有的獨(dú)特魅力在一些愛好者的小圈子中非常受歡迎。

L 語言(Language)

我們作為人類所擁有的最引以為豪的能力，是能用口頭或者書面語言來進(jìn)行交流。而現(xiàn)在的算法正在以自己理解和再現(xiàn)語言的機(jī)器學(xué)習(xí)能力，威脅著我們交流能力所處的獨(dú)一無二的地位。

自然語言生成算法現(xiàn)在可以將大量的體育統(tǒng)計(jì)或金融數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成簡潔的新聞故事。它們正在被用來制作營銷拷貝。有些受過訓(xùn)練的算法甚至可以自己編寫童話故事，還能模仿莎士比亞，甚至作詩。不過在大多數(shù)情況下，它們創(chuàng)作出來的文本都是胡說八道，但在其他情況下，這本身已經(jīng)成為了一種奇怪的藝術(shù)形式。

更逗的是，當(dāng)這種語言生成系統(tǒng)互相對(duì)話時(shí)的場(chǎng)景——比如，在Facebook上，有兩個(gè)協(xié)商機(jī)器人在聊天，它們居然能用自己自創(chuàng)的奇怪語言聊下去！

M 機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)

雖然存在開發(fā)人工智能的其他方法，但機(jī)器學(xué)習(xí)在很大程度上推動(dòng)了該領(lǐng)域最近的飛躍和跨越。設(shè)計(jì)者讓它能粗略地模仿人類通過學(xué)習(xí)收集知識(shí)的方式。不過，雖然人類只需要很少的范例就能獲取模式或技能，但機(jī)器想要達(dá)到同樣的成果卻需要大量的數(shù)據(jù)。

代碼網(wǎng)絡(luò)接收到大量的信息反饋后，這些代碼在網(wǎng)絡(luò)的不同部分之間形成連接，從而實(shí)現(xiàn)了某種識(shí)別模式，并由此獲得了詮釋未來數(shù)據(jù)的能力。

N 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Networks)

為了創(chuàng)造能像人一樣思考的機(jī)器，計(jì)算機(jī)科學(xué)家們轉(zhuǎn)向自然界來解決這個(gè)問題，創(chuàng)造了模仿大腦結(jié)構(gòu)的算法，這是可以理解的。為了做到這一點(diǎn)，他們正在創(chuàng)建算法網(wǎng)絡(luò)，這些算法被設(shè)計(jì)為像大腦中的神經(jīng)元一樣工作。當(dāng)機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)，這些數(shù)學(xué)神經(jīng)元之間的連接變形成集群。

O 準(zhǔn)則(Oracle)

雖然發(fā)現(xiàn)人類眼睛可能無法看到的模式是機(jī)器擅長的領(lǐng)域，但人工智能中一些最令人興奮的領(lǐng)域也在于它們預(yù)測(cè)未來的能力。

全世界的醫(yī)生都在越來越多的使用AI軟件來檢測(cè)癌癥或眼部疾病的早期癥狀，但是最新研究成果表明，人工智能還能在一個(gè)人出現(xiàn)任何病兆之前的好幾年，就預(yù)測(cè)到他是否會(huì)患上像阿爾茨海默病這樣的疾病。

P 警力(Policing)

世界各地的警察正在測(cè)試人工智能系統(tǒng)，以幫助他們更快地抓獲更多的罪犯。例如，在英國，一支部隊(duì)正在試驗(yàn)一種面部識(shí)別系統(tǒng)，該系統(tǒng)僅需要嫌疑人面部的一部分（如耳朵），就能識(shí)別出嫌疑人。另一個(gè)在西班牙開發(fā)的系統(tǒng)，則是通過搜索犯罪現(xiàn)場(chǎng)的照片，尋找可以鏈接犯罪的證據(jù)。

人工智能系統(tǒng)還被用于幫助警察和法院作出決定，通過預(yù)測(cè)犯罪嫌疑人犯其他罪行的風(fēng)險(xiǎn)，決定是否應(yīng)將嫌疑人拘留或保釋。

Q 地震(Quakes)

像其他自然災(zāi)害一樣，地震是很難預(yù)測(cè)的。但是，使用深度學(xué)習(xí)（一種機(jī)器學(xué)習(xí)的形式）的計(jì)算機(jī)可以預(yù)測(cè)經(jīng)常導(dǎo)致死亡和破壞的災(zāi)難性余震的位置。

R 說唱(Rap)

Deep-flow居住在硅谷，它是一個(gè)滿嘴臟話、滿口俚語的人工智能歌詞作者。它創(chuàng)作的歌詞如此流利順暢，以至于人們會(huì)很難相信作者的真實(shí)身份。

S 智能家居(Smarter Homes)

人工智能已經(jīng)以語音助手和手機(jī)的形式悄悄地進(jìn)入我們的家庭，但它的潛力遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了回答一些簡單的問題。隨著越來越多的電器和設(shè)備連接到家庭網(wǎng)絡(luò)，人們可以使用人工智能來管理它們。有了人工智能技術(shù)加持的智能恒溫器，將會(huì)徹底改變你的生活方式。它通過傳感器分析家庭電表中的數(shù)據(jù)，為每一個(gè)用電設(shè)備建立一個(gè)獨(dú)特的“指紋”，從而智能識(shí)別設(shè)備的使用狀態(tài)，在設(shè)備空閑時(shí)自動(dòng)將其關(guān)閉以節(jié)電。

T 圖靈測(cè)試(Turing Test)

圖靈測(cè)試被認(rèn)為是人工智能的關(guān)鍵測(cè)量方法之一，它由計(jì)算先驅(qū)艾倫·圖靈開發(fā)。圖靈提出，測(cè)試機(jī)器的「智能」的一種方法是，它是否能蒙混過關(guān)的讓人誤以為它也是一個(gè)真「人」。在某些領(lǐng)域的聊天機(jī)器人就已經(jīng)能做到這一點(diǎn)了，它不僅能毫無違和的與真人聊天對(duì)話，還能寫出看起來逼真的在線評(píng)論。但一些批評(píng)者指出，圖靈測(cè)試并不代表被測(cè)試的機(jī)器有了真正的智力，它只是在模仿這種能力。

U 無監(jiān)督學(xué)習(xí)(Unsupervised Learning)

早期的機(jī)器學(xué)習(xí)會(huì)使用數(shù)據(jù)來幫助算法，識(shí)別它們包含的對(duì)象——例如經(jīng)過精心標(biāo)記的圖像。但如今的研究人員已然在使用另一種方法：無監(jiān)督學(xué)習(xí)允許算法得出自己的推斷，通過查找數(shù)據(jù)中的模式。

V 葡萄園(Vineyards)

機(jī)器視覺算法允許計(jì)算機(jī)在圖像或視頻片段中識(shí)別從臉到貓和星系的一切。但是在美國和歐洲，研究人員正在把機(jī)器視覺和其他人工智能系統(tǒng)結(jié)合起來，幫助農(nóng)民更好地管理他們的作物。

這些項(xiàng)目正在使用機(jī)器人在葡萄園中穿梭，以監(jiān)測(cè)葡萄，并識(shí)別需要修剪或摘除果實(shí)的植物，以確保生產(chǎn)葡萄酒的最佳質(zhì)量葡萄。

W 野生動(dòng)物(Wildlife)

由于東非覆蓋著大片的茂密植被作為掩護(hù)，偷獵者常常能在殺死獵物后全身而退。然而，使用無人機(jī)在空中巡邏的環(huán)保人士，則可以利用機(jī)器視覺系統(tǒng)在紅外線鏡頭中發(fā)現(xiàn)偷獵者。其他系統(tǒng)利用人工智能在蚊子的幫助下監(jiān)控瀕危物種，或在社交媒體上追蹤象牙和犀牛角等非法野生動(dòng)物產(chǎn)品。

X X級(jí)(X-rated)

忘掉那些長相奇怪的性愛機(jī)器人、智能情趣玩具以及誘人上當(dāng)?shù)牧奶鞕C(jī)器人吧，人工智能已經(jīng)被用來對(duì)付情趣市場(chǎng)中的那些非法行為。調(diào)查者們通過使用人工智能尋找非法的網(wǎng)絡(luò)性交易，并追蹤那些落入人口販子手中并最終淪為性奴隸的受害者。

Y 嘔吐(Yum)

從創(chuàng)造不同尋常（有時(shí)令人作嘔）的新食譜，到在爐子前進(jìn)行實(shí)操，電子廚師已經(jīng)在悄然改變著廚事了。

Z 動(dòng)物園(Zoo)

Nyala antelope原產(chǎn)于非洲南部炎熱干燥的熱帶稀樹草原。所以當(dāng)冬天來到英格蘭溫徹斯特附近的馬韋爾動(dòng)物園時(shí)，它們會(huì)感覺寒冷。因而作為彌補(bǔ)，動(dòng)物園安裝了一個(gè)實(shí)驗(yàn)加熱系統(tǒng)，該系統(tǒng)使用紅外線傳感器和機(jī)器學(xué)習(xí)來保持動(dòng)物在室內(nèi)的舒適度。