劉錦濤
摘 要:自從計算機技術在二戰末期誕生以來,經歷了幾十年的飛速發展,而人工智能則是計算機科學的最前沿技術之一。從“人工智能”一詞在達特茅斯會議被提出以來,經歷了孕育期、低谷期、回暖期和飛躍期四個階段。而自然語言處理、人機交互和物聯網,是現階段人工智能技術的核心,也決定了人工智能的發展方向和近幾十年的前景。本文主要梳理了人工智能的發展歷程和人工智能核心技術,以增強對人工智能時代的理解和領悟。
關鍵詞:人工智能;發展歷程;核心技術
中圖分類號:TP18 文獻標識碼:A 文章編號:1671-2064(2019)18-0035-02
0 引言
2018年11月28日,小米召開了AIoT開發者大會,會上宣布與來自瑞典的知名家具和家居零售商——宜家家居達成全球戰略合作伙伴關系,在未來,宜家全系智能照明產品都將接入小米IoT平臺。小米作為一家主打智能硬件產品的新興科技公司,近年來開發出“小愛”同學語音助手、米家APP、小米掃地機器人等智能家居產品,都將和宜家的照明系統進行互聯,而在未來,智能音箱、智能廚具甚至智能家居都將成為小米和宜家此次戰略合作的“結晶”。這是一次傳統家居企業與智能科技的跨界合作,宜家智能產品通過ZigBee協議與小米的智能家居物聯網直連,進而實現家用電器的互聯。
智能家居(smart home)是以居民住宅為平臺,利用總線技術、通信技術、智能安防技術、自動化控制技術、音頻和視頻技術將家居生活有關的設施集成,將舒適度、便捷性、智能化有機地結合起來并實現環保節能的居住環境。而且智能家居在生活中已經頗為常見,如:最先實現商業化的智能掃地機器人、可以用語音來進行控制的燈光、智能電視、智能空調等等。在不久的未來,智能家居將取代普通家居伴隨人們的生活。智能家居是人工智能的在民用領域的重要應用,除此之外,無人駕駛、智能制造等方向,也是人工智能在近些年來逐漸興起的應用領域。而人工智能技術作為第三次工業革命(即計算機及信息技術革命)中涌現、興起的技術,已經被定義為第四次工業革命的核心科技。機器人技術、量子計算、虛擬現實等技術與人工智能也有著深度的交叉,因此,梳理人工智能的發展歷程、研究人工智能核心技術,是充分理解人工智能技術的關鍵。
小米與宜家在智能家居領域的合作得以證明,人工智能并不是人們高攀不了的昂貴奢侈品,而是貼近人們生活必需品。近年來,科技巨頭已在家居方面取得了很大的成就。但是人工智能的發展并不是一蹴而就的,而是一個螺旋式上升、階段性進步的學科,它還在不斷的突破自我、努力完善。
1 人工智能四個重要的發展階段
孕育期:1950年,被稱為“計算機之父”的阿蘭·麥席森·圖靈提出了一個舉世聞名的想法——圖靈測試(The Turing test)。而在1956年8月,達特茅斯學院中,約翰·麥卡錫、克勞德·香農等計算機科學家正聚在一起,討論如何使用機器來模仿人類學習、思考、交流以及其他方面的智能。這次會議是“人工智能”第一次被提出,標志著“人工智能”學科的誕生。因此,1956年也就成為了人工智能元年。其后的幾十年,科學家們取得了重要的突破。人工智能的誕生和早期的飛速發展使得學術界和產業界形成了廣泛樂觀的思想。甚至在那時候,有學者論斷:人工智能將在十幾年后改變全世界。
低谷期:上世紀70年代,人工智能突然進入了低谷期,其主要原因是,計算機專家對人工智能相關技術的認知不足,使得政府部門和科研機構的合作計劃沒有最終成功,為人工智能的發展蒙上了一層陰影。與此同時,因為人們對人工智能的了解不夠,社會輿論的壓力也開始慢慢阻礙人工智能的發展,并使很多的研究經費被轉移到了更有發展前景的項目上。主要的難度有三:(1)當時計算機技術還不夠發達,計算機性能低,導致了許多需要大量運算空間的程序無法運用在人工智能領域,這讓人工智能的發展剛剛開始便又停了下來。(2)人工智能問題具有的復雜性。(3)數據量的嚴重不足,導致計算機無法獲取足夠量的數據達到智能化。由此,人工智能遭遇了長達6年的科研“黑洞”。
回暖期:專家系統指的是能在某個領域達到人類專家水平的系統。它的自我管理能力和適應性達到了前所未有的水平,具備了自我獲取知識、應用知識、推理和判斷的能力,相比于孕育期和低谷期,這一時期的人工智能可以說具有了質的飛躍。為人工智能的應用起到了重要作用,是人工智能的核心。隨著智能系統的發展,人工智能技術進入了回暖期。
飛躍期:在上世紀80年代,人工智能重新進入了科研機構和學者的視野,90年代時由IBM公司開發的智能國際象棋棋手“深藍”在國際象棋大賽上戰勝了世界冠軍卡斯帕羅夫。而幾年前,Google開發出基于深度學習的AlphaGo圍棋機器人,大勝圍棋世界冠軍李世石,僅讓人類拿下一局。這些都是人工智能發展歷史上的里程碑式事件。互聯網飛速發展推動著人工智能技術的突飛猛進,發展至今,許多技術如人臉識別、指紋識別、語音助手、智能家居等市場化應用使生活變得越來越快捷、簡便。
2 人工智能核心技術
2.1 自然語言處理
一切源于20世紀40年代末到50年代初,因為計算機的剛剛出現,使在計算機進行自然語言理解和處理成為可能。到了20世紀末期互聯網的迅速發展使其也逐漸發展起來,但從客觀上綜合分析,并沒有完成根本上的突破。自然語言處理的研究分為兩個方面,一是對書面語言的理解,二是對口頭語言的理解,其中書面語言理解更容易讓計算機處理。自然語言指的是人類的常用語言比如漢語、英語、日語等,是人類交流的重要工具。它研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。自然語言處理是一門融語言學、計算機科學、數學于一體的科學。它可以將某一領域知識庫進行特殊的處理后針對用戶提出的問題,系統將通過采用適當的策略給予一定的理解與分析。同時將此門學科應用于互聯網,使其更加趨向于智能化,對于自然語言處理系統提出的過程和層次都具備很高的標準。