事實(shí)上，在國(guó)內(nèi)人工智能還處于非常初級(jí)的階段。

　　昨天，網(wǎng)易發(fā)布的《2016全球人工智能發(fā)展報(bào)告》顯示，美國(guó)、英國(guó)和中國(guó)占有全球人工智能企業(yè)數(shù)量的65.73%，而中國(guó)以15745件專(zhuān)利居全球人工智能專(zhuān)利數(shù)排名第二。

　　從谷歌阿法狗大戰(zhàn)李世石到優(yōu)必選機(jī)器人春晚群舞，“人工智能”這個(gè)詞漸漸被大眾熟知，各種以機(jī)器人命名的公司、長(zhǎng)相各異的無(wú)人機(jī)和擺在商場(chǎng)里給孩子當(dāng)搖搖車(chē)玩的VR產(chǎn)品，給人描繪出一副好萊塢科幻式的烏托邦生活。

　　從本月12日開(kāi)始的雙創(chuàng)周活動(dòng)，再次炒火了深圳的創(chuàng)業(yè)文化，庫(kù)克也專(zhuān)程趕來(lái)，你們的深圳又在朋友圈刷屏了：“深圳再次吸引了世界的眼光”、“世界上最聰明的頭腦都在趕往深圳”好像要告訴全世界，這才是宇宙的中心。

　　這兩天借著參展機(jī)會(huì)，去主會(huì)場(chǎng)溜達(dá)兩天。不出所料，現(xiàn)場(chǎng)展出最多的產(chǎn)品是機(jī)器人、無(wú)人機(jī)和AR/VR眼鏡。從外觀上看，似乎這些產(chǎn)品都很酷炫，為了搞清行業(yè)發(fā)展水平并找出幾家能讓人驚叫的產(chǎn)品，我挨個(gè)跟人請(qǐng)教了各家產(chǎn)品的性能和產(chǎn)業(yè)化方向。

　　得出的結(jié)論是，好像沒(méi)你們說(shuō)的那么牛逼啊。。。

　　我看見(jiàn)的更多是三五歲小童把玩唱《小蘋(píng)果》的“小曼”愛(ài)不釋手——比不會(huì)唱歌的玩具挖掘機(jī)好玩多了；也看見(jiàn)當(dāng)時(shí)火爆一時(shí)的送餐機(jī)器人，不知道她怎么在現(xiàn)如今狹小餐廳里穿梭的；還看見(jiàn)被觀眾團(tuán)團(tuán)圍住巡邏機(jī)器人“小明”無(wú)法避障，左右為難，當(dāng)我問(wèn)旁邊技術(shù)員，巡邏機(jī)器人如何識(shí)別小偷和業(yè)主時(shí)，他笑著對(duì)我呵呵。

　　眾所周知，人工智能的核心是機(jī)器學(xué)習(xí)，當(dāng)然現(xiàn)在更主流的是深度學(xué)習(xí)，通過(guò)數(shù)據(jù)訓(xùn)練出模型，并使用模型發(fā)出預(yù)測(cè)。這是機(jī)器的基本“教化”原理。借助海量大數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，讓一坨冰冷的金屬或塑料具備了智慧，說(shuō)起來(lái)挺爽的，那么問(wèn)題就來(lái)了，這里面涉及到三個(gè)層面的問(wèn)題。

　　首先，什么是大數(shù)據(jù)？哪些大數(shù)據(jù)有利用價(jià)值？如何對(duì)這些大數(shù)據(jù)進(jìn)行分揀處理？我們需要把什么東西塞進(jìn)機(jī)器人大腦？這是人工智能的前提吧，如果沒(méi)有運(yùn)營(yíng)商海量的四川話(huà)、弗蘭話(huà)等各式方言的大數(shù)據(jù)庫(kù)供給，科大訊飛的語(yǔ)音識(shí)別還如何識(shí)別？只聽(tīng)得懂普通話(huà)的機(jī)器人“小萌”如何能聽(tīng)得懂說(shuō)河南話(huà)的主人。

　　其次，機(jī)器如何獲取指令？這就涉及到人機(jī)交互這樣老生常談的一個(gè)問(wèn)題了。常用的有語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別以及文字識(shí)別，機(jī)器通過(guò)識(shí)別語(yǔ)音、圖像或者文字來(lái)對(duì)計(jì)算中樞發(fā)出計(jì)算指令。有人會(huì)說(shuō)，這很簡(jiǎn)單啊，就是說(shuō)句話(huà)讓它能聽(tīng)懂唄！其實(shí)并不那么簡(jiǎn)單，單拿中文來(lái)說(shuō)，整個(gè)中國(guó)有不下上百種方言吧，沒(méi)種方言發(fā)音標(biāo)準(zhǔn)不一樣吧，每個(gè)人的吐字不一樣清晰吧，要讓他聽(tīng)懂，其實(shí)很難，不是一般的難！

　　當(dāng)然，最后還得說(shuō)說(shuō)最核心的模型搭建或者叫網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)訓(xùn)練。神經(jīng)訓(xùn)練就是讓機(jī)器得到指令后，經(jīng)過(guò)計(jì)算得出結(jié)果，并輸出指令的過(guò)程。高中數(shù)學(xué)老師老教我們，如果A=1，則……；如果A=2，則……，這種根據(jù)變量得出不同結(jié)果的模型是最基礎(chǔ)的算法。

　　舉個(gè)栗子，昨晚看完雙創(chuàng)展，在軟產(chǎn)工作的徒弟小何約我吃飯，這次她又遲到了。我把過(guò)往跟小何約飯的經(jīng)歷在腦海中重現(xiàn)一下，看看跟她約飯的次數(shù)中，遲到占了多大的比例。我利用這來(lái)預(yù)測(cè)她這次遲到的可能性。如果這個(gè)值超出了我心里的某個(gè)界限，那我選擇等一會(huì)再出發(fā)。假設(shè)我跟小何約過(guò)5次，她遲到的次數(shù)是1次，那么她按時(shí)到的比例為80%，80%是我跟她約飯的我是否按時(shí)出發(fā)的標(biāo)準(zhǔn)線，如果小何在5次遲到的次數(shù)中占了4次，也就是她按時(shí)到達(dá)的比例為20%，由于這個(gè)值低于我的紅線，因此我選擇推遲出門(mén)的時(shí)間。這種模型就是機(jī)器的靈魂，而算法也就當(dāng)然成了關(guān)鍵，所以做搜索引擎公司具有天然的算法優(yōu)勢(shì)、不管是特斯拉上的無(wú)人駕駛還是手機(jī)度娘界面上的新聞推送。

　　由各種人機(jī)交互識(shí)別技術(shù)，對(duì)機(jī)器發(fā)出指令，機(jī)器根據(jù)已有的網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)（計(jì)算模型）計(jì)算出一個(gè)結(jié)果，然后對(duì)機(jī)器硬件發(fā)出執(zhí)行指令，這是機(jī)器人工作的基本原理。

　　復(fù)習(xí)了一遍機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理后，反觀你們所展出的機(jī)器人，喊一聲“小花”——喚醒機(jī)器、唱首歌——錄制好的《小蘋(píng)果》就開(kāi)始唱了，巡邏機(jī)器人用得是攝像頭避障，后面沒(méi)有人臉圖像大數(shù)據(jù)庫(kù)支撐，捕捉到的數(shù)據(jù)將無(wú)從匹配，它就變成了一個(gè)移動(dòng)攝像機(jī)了，請(qǐng)問(wèn)現(xiàn)如今三步一臺(tái)階的小區(qū)，“小花”如何給你巡邏呢？！

　　現(xiàn)在層出不窮的機(jī)器人，根據(jù)用途不同，大致可分為工業(yè)機(jī)器人、娛樂(lè)型機(jī)器人、陪伴型機(jī)器人還有保姆式機(jī)器人，除了工業(yè)機(jī)器人手臂能重復(fù)簡(jiǎn)單機(jī)械的工作，需要與人交互的機(jī)器人很難單獨(dú)達(dá)到功用，當(dāng)然很重要一方面是人很難對(duì)一個(gè)不完全智能的東西維持長(zhǎng)久的新鮮感，比如只會(huì)執(zhí)行唱歌、跳舞和簡(jiǎn)單對(duì)話(huà)機(jī)器人，你可能三天就會(huì)不再對(duì)她有興趣。

　　當(dāng)然，人工智能技術(shù)積累已經(jīng)到了窗口期，不管目前發(fā)展?fàn)顩r如何，前景是光明的。私以為，單就機(jī)器人來(lái)說(shuō)，在目前的技術(shù)積累下，要大面積產(chǎn)業(yè)化還有些困難，唯一有希望的就是將目前人工智能技術(shù)與智能硬件的結(jié)合，不能全智能化的時(shí)候，我們將已有技術(shù)與現(xiàn)有硬件結(jié)合，提高現(xiàn)有硬件的各方面性能，是目前人工智能市場(chǎng)化的最好選擇。

　　拿駕駛來(lái)說(shuō)，如果將計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)與汽車(chē)結(jié)合，行駛在馬路上的汽車(chē)感應(yīng)到前方可能出現(xiàn)危險(xiǎn)時(shí)，給駕駛員發(fā)出警示。或者語(yǔ)音識(shí)別植入到汽車(chē)控制中樞中，在高速行駛的汽車(chē)上，通過(guò)語(yǔ)音對(duì)汽車(chē)發(fā)出導(dǎo)航，這樣是不是更安全一些，當(dāng)然，很多汽車(chē)廠商已經(jīng)在這方面試水，有的已經(jīng)成熟，這也是人工智能目前產(chǎn)業(yè)化的一個(gè)范例。

　　《星球大戰(zhàn)》里面場(chǎng)景終會(huì)出現(xiàn)，只不過(guò)，現(xiàn)在說(shuō)“保姆式機(jī)器人”，我只能說(shuō)：呵呵。