一篇文章带你看懂：什么是人工智能？-下.docx

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1、聆听你的声音。自然界的声音丰富多样，我们为什么不会将下雨声，刮风声, 打雷声，听成是人在说话呢。因为不同的声音有区别，语音识别的 第一步就是将特定的声音区分出来。那么声音的特征如何分辨呢？ 声音在空气中的传播称为声波。它是由空气振动产生的，就像我们 眼睛所见的画面都是由光波产生的。但是计算机不认识什么光波和 声波，他只认数字，所以我们的录音设备就要将空气的震动用数字 记录下来。这被称为波形图，波形图上面的每一个点都用一个数字 来表示当前时刻下的空气压力。这就是计算机听到的声音，而计算 机的大脑还会将它们进行简单变换，变成平铺图，你可以理解为是 声音里高，低音的分布通过这样的处理。声音变成了一种

2、特殊的图 片，计算机就可以通过分析这些图片来总结其中的特征。将不同的 声音区分出来，枪声，婴儿哭声，说话声，在计算机的眼里都是很 不一样的。就算同样是人类说话的声音，不同的发音内容对应的声 音图片也很不相同。比方人类发a和i的声音频谱图就很不一样， 这是计算机进行语音识别的基础。现代语音识别系统一般都是通过 复杂的统计模型，也就是在大量语音数据中找规律。来识别语音中 的内容，他们不仅要识别不同的因素，如a, o, e等还要将这些因 素组合起来，变成可能的词和句子，为了到达比拟高的准确率。语音识别系统要考虑发音上的各种变异，处理发音之间的关联 还要借助语言知识对识别结果进行约束，来解决同音字的问

3、题。比 如我被鱼刺卡了，就比我被鱼翅卡了更有可能性。目前语音识别技 术已被广泛应用于识别各种语音指令。他让我们不用手，只用声音, 就能向手机，智能家居，车载设备等发布命令。不仅便捷，还能免 除不少危险。除了识别发音内容，机器还可以通过声音验证我们的 身份。判断我们的位置，区分我们的情绪，结合语音合成技术，机 器还能模仿人的发音。有了这些做基础，机器真的成为一位能听会 说的好朋友啦。理解你的语言。之前我们讲完了语音识别。现在到自然语言理解了，你可能要 问，这不还是语音识别吗。不，其实语音识别和人脸识别一样，都 属于感知外界。他的操作更像是在一段语音和正确答案之间做匹配, 而自然语言理解那么进入了

4、认知的范畴。他的目的不再停留于分辨出 声音是什么，而是要理解其中的含义。就像你突然进入一个会场， 听见主持人在说，布里渊区是道空间中由道格史的中锤面所围成的 区域。里面的每一个字你都认识，你识别出来了，但它到底是什么 意思呢？这就是语言理解了。语言理解是一件非常困难的事，我们 人类自己互相之间都经常鸡同鸭讲，更别说和机器了，曾经人们尝 试让机器模仿人类对语言的理解方式。对句子进行成分分析来实现 语意理解，但后来发现人的语言实在太复杂了。不同的段句，不同 的上下文，不同的场景都可以产生不同的含义，专业知识也让一些 原本简单的句子变得很难理解，所以科学家们提出了一种全新的方 法。就是让机器在海量语

5、言中自我学习来总结出自己的语言逻辑。 其中一个被广泛运用的工具就是词向量，可以通俗理解为单词地图。 在AI的大脑中有这样一个空间，当我们使用一些词的时候，它就会 在某个区域出现。这时我们发现词义相近的词放在了相近的区域， 苹果，菠萝，香蕉都是水果。一同出现的比例比拟高，所以在这个 向量空间内出现的距离比拟近。巧克力不是水果，但是巧克力好吃和水果好吃出现的频率也比 较高。所以，巧克力也就跟所有好吃的词离得比拟近，反之，像鼠 标，皮据子就离他们比拟远。通过词语的向量化，机器就可以将相 近的词进行联想，从而实现知识的推理与创造。而且在此向量之上 还有巨向量，文章向量在上面还有羽翼空间向量，将语言变成

6、了机 器擅长处理的数学概念。虽然我们不能断言这是否属于真正意义上 的理解，但通过这个技术，AI已经做出大量我们以前无法想象的事, 比方写诗写小说，陪人聊天等，翻译和搜索引擎。更是经典应用， 配上语音识别和语音合成技术，机器好像真的能运用语言了。lavi Illi机器博弈。弈就是棋，机器博弈就是机器下棋，下棋是人类想 到的能够表达机器智能最早的方式之一。它代表的是一类决策技能, AI要做的是在多种可能性中选择最好的那一个。2016年，阿法狗先 后战胜世界围棋冠军李世石和科杰，轰动世界。围棋曾被称为人阿 尔法狗是怎么做到的呢？你想到的可能是暴力搜索。也就是穷举所 有可能找到最好的那一步，但围棋的棋

7、盘是19x19的方格。每一格 可以下白子，黑子以及五子，加起来复杂度到达了 3的361次方。 这个数目约等于10的172次方。要知道，我们宇宙中所有原子的总 数也才10的80次方。所以穷举搜索是不可能的，那怎么办呢？我 们首要就是想方法缩小搜索的范围。想一想我们人类怎么下棋的吧, 我们并不会考虑所有可能情况。而只会根据棋感在脑海里想最好的 那几种走法，然后再想这之后对手最可能的走法。再想接下来自己 最可能的走法。如此几步，大致作出判断。阿尔法狗的思考方式也 和着差不多，他使用两个深度神经网络来充当自己的大脑。每个神 经网络都可以通过学习人类棋谱或者自我对弈来积累经验。其中一 个被称为策略网络的

8、大脑主要思考下一步走什么，他会凭借学到的 经验给出当前棋局下在每一个点落子的概率。那些概率低的点会被 他忽略，概率高的点那么被纳入考虑范围。而另一个被称为评价网络 的大脑那么会根据经验评估在每一部落子之后，黑棋或白棋赢棋的机 会，他不关心过程。只关心最后结果，那些评价低的结局同样也会 被丢弃，这样的两个大脑相互配合。就将围棋无比巨大的搜索空间 压缩到了可控的程度，阿尔法狗也就此成为一个技能把握全局，又 能推演局部的围棋大师。最有意思的是，一开始科学家们使用人类 大师的棋谱来给阿尔法狗积累经验。但后来证明加入了随机走子自 我博弈之后，阿尔法狗变得更聪明了。这说明人类的认知是有限的, 但AI却可以

9、凭借超快的自我探索能力突破这种局限。最厉害的是， 阿尔法狗的升级版，阿尔法狗zero,完全摒弃人类经验。仅通过三 天的自我博弈训练，就以100：0的战绩挽败了他的前辈。如果说围 棋宇宙有一位上帝，那人工智能无疑是离他更近的那一位。令人遐想的人工智能。我们已经知道了人工智能如何进行图像识别，自然语言理解， 玩游戏等。你一定很好奇他还有哪些逆天本领吧。说起来他可真的 越来越像人了。我们原本以为科学家的工作不可能被取代。但近年 来，人工智能在癌症药物设计，解析蛋白质结构方面都取得了耀眼 成绩。通过解读病人的基因信息，它可以预测可能作为癌症疫苗抗 原的基因变异片段。从而设计出不损伤正常细胞，只杀癌细胞

10、的癌 症疫苗，通过大量学习蛋白质结构和相应氨基酸序列的对应数据。 它可以仅凭一段氨基酸序列信息就预测出对应蛋白质的三维形态， 因为蛋白质形态对生命活动至关重要。所以，这一技能被认为可以 帮助解决重大科学问题。除了这些，科学家们在AI情感方面也做了 一些探索，2021年初，一项研究显示，机器也可以表现出一丝同理 心。在实验中，一个机器人被安排在一个放置了障碍物的桌面上寻 找目标。而另一个机器人在观看了他的行动录像之后，只用了几秒 钟就预测了他的后续动作。看起来就像理解了同伴视线被遮挡的处 境一样。研究人员认为，这也许是一种原始的同理心，可能成为富 于机器人心智理论的开始。而在另一项研究中，机器人

11、自己写了一个剧本，长达60分钟， 里面有这么一段：一位男孩让机器人给他讲笑话，机器人说道，当 男孩老了，死了，他的孩子和孙子也死了，而他这个机器人还会在 这里。这很有趣，但也有点让人毛骨悚然，一块金属竟然可以拿人 类的死亡来开玩笑。而在这个剧本中，还经常出现有关性和暴力的 描述，不过公道点说，我们也不能怪他，毕竟这都是他从互联网上 的人类语言库中学到的。AI到底会不会习得人类情感呢。很难说， 至少他现在表现出的情感还是机械的，可是类情感有很大不同。也 正因为如此，AI情感更难琢磨。而且不只是语言理解这种高级任务。 就算是最基础的图像识别，实际上我们也很难知道AI在想什么。他 学习了大量数据，但

12、整个学习过程是未知的，结果是无法解释的， 行为也是难控制的。虽然他取得了很多辉煌成绩，但总有一片乌云 笼罩在头上。那人工智能就止步于此了吗？它的下一步在哪里？人工智能的未来。我们已经了解了人工智能的开展历史和现状，现在让我们来展 望一下人工智能的未来。不少科幻作品中描述的人工智能几乎无处 不在，无所不知人工智能真的能变成这样吗？早期基于知识的第一代人工智能在定理，证明等任务上取得了 巨大成功，但在更复杂的现实问题中却遇到了困难。而现在的第二 代人工智能，利用深度学习和海量数据，可以快速学会新的知识和 技能。取得了惊人的成绩，比方谷歌设计的群体学习机器人，利用 14台机械臂。进行了 80万次随机

13、抓取尝试，便从一无所知学到了 娴熟的抓取技巧。但目前的人工智能受限于算法结构，应用场景相 对狭窄，大多只能解决某个专门领域的问题。同时，虽然他学得很 快，但科学家们并不知道这些结果是怎么得出的。人工智能仿佛一 个黑箱，无法保证稳定性和平安性，而需要大量人力提供的数据和 越来越庞大的计算开销，也逐渐成为人工智能继续开展的瓶颈。为 了解决这些难题，科学家们已经在着手开发第三代人工智能了。这 一代人工智能究竟长什么样呢？目前还没有定论，有人认为新一代 人工智能应将知识和数据进行有效整合，实现更聪明的学习。有人 认为结合脑科学研究，员工智能可以更像人类大脑，也有观点认为 拥有特殊算例的量子计算机才是人工智能突破瓶颈的关键。不断开展的人工智能，未来会威胁到人类吗？其实就像核能， 可以发电，也可用于制造原子弹。这更多是人的问题，而非技术本 身。因此，有学者建议尽快制定对AI的开发和应用进行规范的法律 法规，在鼓励技术进步的同时降低潜在风险。人工智能注定会给人 类社会带来巨大变革。未来将会如何，我们拭目以待。