這一年，AI重塑人類生活

　　5、智能芯片 承載獨立神經(jīng)引擎

　　9月，華為在柏林國際電子消費品展覽會上公布了麒麟970芯片，稱其是全球首款內(nèi)置獨立神經(jīng)網(wǎng)絡單元(NPU)的智能手機AI計算平臺。據(jù)報道，麒麟970采用了10nm工藝，據(jù)說最高下載速度能達到1.2Gbps。

　　說芯片的這些參數(shù)會讓人云里霧里，直接看它的手機表現(xiàn)吧。11月28日，華為發(fā)布了搭載了麒麟970的榮耀V10，據(jù)稱該手機每秒可處理33張圖片。支持人臉識別和解鎖功能，而且擁有智能顯示鎖屏通知功能，也就是說只有手機主人的臉能讓手機顯示通知的詳細內(nèi)容。

　　在面部識別方面，榮耀V10支持目光追隨功能，側躺看手機橫豎屏不會亂跳。它還擁有自然語義識別能力，更能聽懂“人聲”。

　　對于大部分人來說，AI目前還是“賞玩品”，麒麟970卻讓AI變成了“實用器”。當人們與AI的互動，不再是科技博覽會上看機器人熱舞那樣偶爾為之的“西洋鏡”，而是“天天見”時，AI獲取的數(shù)據(jù)將更準確。至少，人們對AI的反應也將納入到數(shù)據(jù)中去，用來完善AI的認知“常識”。

　　6、“零”生萬物 自學三日勝人千年

　　10月19日，《自然》雜志刊登了谷歌DeepMind團隊的新成果，名為AlphaGo Zero的機器系統(tǒng)，僅被訓練了3天就以100：0戰(zhàn)勝了打敗李世石的AlphaGo Lee。訓練40天后，它又以89：11戰(zhàn)勝了打敗柯潔的AlphaGo Master。

　　論文顯示，AlphaGo Zero的設計理念、系統(tǒng)配置和之前的版本完全不同，它不依據(jù)人類的經(jīng)驗棋局，完全靠自我對弈學習下棋。此前，AlphaGo都是用上千盤人類業(yè)余和專業(yè)棋手的棋譜進行訓練。Zero僅配置了4個TPU，此前的版本則是48個TPU計算單元，這意味著運算得到了大量精簡。

　　棋手柯潔稱：對于AlphaGo的自我進步來講，人類太多余了。

　　人類再次被震動了，如果說“臉書”烏龍是由于“感到威脅”而引發(fā)的恐慌，那這次則是“感到無用”?！坝钪嫖ㄒ恢腔畚拿鲃?chuàng)造者”的智慧被AI嘲笑了，AlphaGo Zero用3天時間給出了明確的暗示：人類的經(jīng)驗可能是在走彎路，至少下圍棋是這樣。然而，睿智的人馬上發(fā)現(xiàn)Zero的強大之處，有人一針見血地指出，可以用它發(fā)現(xiàn)規(guī)律甚至定理：設定一個類似地球的環(huán)境，讓配備了深度強化學習系統(tǒng)的虛擬生物進行活動，看能否發(fā)現(xiàn)適用于現(xiàn)實的定律。

　　“自己尋求最優(yōu)解”的深度學習決策網(wǎng)絡，使得數(shù)據(jù)資源不再是“王道”，這就打破了深度學習創(chuàng)業(yè)者要向握有大量數(shù)據(jù)的壟斷者尋求資源的局面。能撼動“市場格局”的技術必然是偉大的突破。

　　7、機器公民 暢想人機共處時代

　　10月25日，在沙特舉辦的“未來投資倡議”大會上，機器人索菲婭被授予沙特公民身份，成為人類歷史上首位“機器公民”。她的皮膚由Frubber的延展性材料制作，毛孔逼真，能憑借臉部和頸部的肌肉結構變換表情，還能識別面部、眼神交流、理解語言、流暢對話。

　　當被問到“機器人能有自我意識嗎”“它們知道自己是機器人嗎”時，索菲婭回答：你怎么知道你是人類?報道稱，索菲婭的回答并非是預先設定的，而是通過機器學習以及判讀人類表情來回應。

　　人際交往中70%依靠的是情感交流，而不是邏輯、理性、信息的交流，要讓機器了解“人性”，才能實現(xiàn)合理、順暢的人機交互，這是介于生物體與機械工程之間的工作。12月5日，在廣州舉行的國際科技頭腦風暴大會上，漢森機器人公司創(chuàng)始人大衛(wèi)·漢森介紹，通過模擬人類大腦皮層的活動，讓AI進行深度學習，同時通過3D模擬等技術進行人性化設計，讓機器人擁有人的動作和感知能力。目前，索菲婭的智力僅相當于嬰兒水平，無法自主思考，希望未來幾年可以讓“她”擁有自己的意識。

　　大腦皮層的活動機制正在慢慢被解析出來，神經(jīng)突觸、神經(jīng)遞質(zhì)、電信號——當人的思想可以被分解成一個個具象的物理或化學因子，而不是看不見摸不著的思考過程，人工智能離真正的智能將只有一步之遙。索菲婭其實是這些可解析因子的重塑與再造，終有一天，隨著人類自我探索的深入，拆解將越來越具體，再造會越來越逼真。到那一天，人機的界限將會更模糊，人類恐怕要努力證明自己“是人類”了。

　　8、Atlas后空翻 躍上仿生機器人金字塔頂

　　11月17日，波士頓動力公司發(fā)布了一段視頻，名為Atlas的機器人完成了跳躍、旋轉以及后空翻等一連串動作，隨后穩(wěn)站如松。這不是Atlas的第一次出鏡。自2013年走入人類視野以來，它經(jīng)常引得人們捧腮尖叫——從被踹倒后自行站起，到能開門走出去;從在叢林蹣跚漫步，到在雪地步履如飛，人們目睹Atlas這個雙足機器人完成了嬰兒學步的整個過程。

　　與生物判斷自己的方位和姿態(tài)不同，人類的平衡感知集中在大腦，而機器人的平衡感知則是分布式的，通過陀螺儀分布在它的軀干上。姿態(tài)傳感器獲取了各部位的旋轉狀況，將信息傳遞到中央處理器，進行控制決策。

　　Atlas的訓練是艱苦的。有文章介紹，初期的Atlas被研究人員用“學步帶”吊住，放置在履帶上練習行走。它一只腳的行進路線上放置著障礙物，當它踩到障礙物時，會自動更新步態(tài)，規(guī)劃下一步的落地點，離開障礙物。而從幕后視頻可以看到，在它學會走路后，研究人員又開始在背后發(fā)起突然襲擊，訓練它的平衡。

　　將姿態(tài)轉換成數(shù)據(jù)，進行計算處理，找到應對策略，傳遞給不同部分，控制姿態(tài)，獲取平衡，以上過程是在后空翻這個“慢飛行”動作的進行中完成的，其控制算法優(yōu)化極見功底。

　　不難想象，這個完美后空翻使得Atlas“魚躍龍門”般登上仿生機器人領域的金字塔頂端。從跌跌撞撞到技驚四座，Atlas的“逆襲記”有沒有產(chǎn)生勵志效果?2013年的時候，它的表演還是蹩腳的，或許那時的你還抱著“圍觀不嫌沒樂子”的心態(tài)嗤之以鼻，4年后，它卻可以以體操運動員般的平衡感“揚眉吐氣”。這種昂揚向上、扎實前進的精神，是除了技能之外，人類可以傳給“新物種”AI的文明精魂。