2015年為什么是人工智能的突破年？
計算機正在「睜開它們的眼睛」，谷歌一名高級研究員說。
在進展悄然的5年之后，2015年成為了人工智能（AI）的里程碑。計算機變得更加聰明，它們的學(xué)習(xí)也達到了***的速度。
AI的發(fā)展進程「正在加速」，谷歌高級研究員Jeff Dean說道。為了慶祝成果和計劃來年，本周Dean和其他許多AI***專家一起在蒙特利爾參加了神經(jīng)信息處理系統(tǒng)會議（NIPS，Neural Information Processing Systems conference）。這個會議始于1987年，由于AI的爆炸式發(fā)展，近年來業(yè)已成為許多硅谷公司每年必須參加的會議。2013年，F(xiàn)acebook的CEO馬克·扎克伯格選擇在NIPS上宣布成立AI實驗室，DeepMind這家舉世矚目的創(chuàng)業(yè)公司在被谷歌收購前也選擇在NIPS上展示他們學(xué)會玩電子游戲的AI。
本周，他們會討論很多話題。今年AI取得的***進展可以歸功于許多因素的結(jié)合。舉例來說，能夠處理復(fù)雜信息的云計算的基礎(chǔ)設(shè)施比過去更加強大，價格也更加實惠。還有更多豐富的數(shù)據(jù)集，以及免費或便宜的軟件工具可供研究者使用。多虧了這些，一個重要的學(xué)習(xí)技術(shù)——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的價格，終于從令人望而卻步的昂貴變得相對便宜。
這些進展都被科技工業(yè)中的巨頭們快速吸收，包括谷歌、Facebook和微軟。每個公司都運營著自己的AI實驗室，進行著領(lǐng)域內(nèi)重要的研究，發(fā)表了許多為學(xué)術(shù)界打下基礎(chǔ)的論文。今年，谷歌研究者開發(fā)了一個AI系統(tǒng)，它能夠在無人指導(dǎo)的情況下自己學(xué)習(xí)和掌握古老的Atari太空躲避游戲，這個研究 登上了《自然》雜志的封面 。Facebook則開發(fā)了一種方法，讓計算機可以向盲人描繪圖片內(nèi)容。微軟展示了一個全新的Skype系統(tǒng)，能自動翻譯語言。IBM將AI獨立出來，作為一個最有發(fā)展?jié)摿Φ念I(lǐng)域。
創(chuàng)業(yè)公司也在對AI展開深遠(yuǎn)的研究。Preferred Networks制造的AI系統(tǒng)能夠與 日本發(fā)那科公司的工業(yè)機器人相結(jié)合 ，Indico Data Labs則在和Facebook研究者合作， 教計算機用它自己的想象力繪出人臉 。
想要看看今年計算機智能究竟走了多遠(yuǎn)，這里有6個圖表，能給你一個清晰的圖景。
1，計算機睜開了眼睛
自從2012年出現(xiàn)深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)以來，一個流行的圖像識別挑戰(zhàn)賽中的錯誤率極大地下降了。
2，AI學(xué)會了識別圖片中的物體
近年來，計算機識別圖像中具體物體的能力越來越強，錯誤率越來越低。
計算機識別照片中物體的能力越來越強。2012年，多倫多大學(xué)的一個研究團隊贏得了世界***的圖像識別比賽。后來，這整個團隊都被谷歌聘用了，他們的方法很快被谷歌及其對手使用。2015年，基于這個方法的AI系統(tǒng)（依賴于深度學(xué)習(xí)）變得越來越精確。在測試中，錯誤率降低到了5%，幾乎和人類的表現(xiàn)差不多。
3，人工智能在谷歌起飛
谷歌使用深度學(xué)習(xí)這一關(guān)鍵AI技術(shù)的軟件項目數(shù)量。
許多公司都在擁抱AI，但都比不過谷歌。2012年，這個互聯(lián)網(wǎng)巨擘只是零散地使用深度學(xué)習(xí)，而到了2015年，它有幾千個項目都在使用深度學(xué)習(xí)。
4，企業(yè)購買更多數(shù)據(jù)來構(gòu)建AI系統(tǒng)
2012年，科技創(chuàng)業(yè)公司CrowdFlower賣掉了約200萬列數(shù)據(jù)，用來訓(xùn)練AI系統(tǒng)。今年，它賣掉了約1億列。
5，計算機用AI來搜索網(wǎng)絡(luò)會更好
創(chuàng)業(yè)公司Diffbot用AI來提升它的數(shù)據(jù)搜索工具的精度。
創(chuàng)業(yè)公司也十分熱心使用AI技術(shù)。為企業(yè)提供結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的CrowdFlower公司說，他們預(yù)計，商業(yè)中能用于AI研究的數(shù)據(jù)量即將井噴。另一家創(chuàng)業(yè)公司DiffBot則正在使用AI來提升他們的自動數(shù)據(jù)檢索工具。
6，哈爾，再玩一次
過去兩年，谷歌研究者正在研究如何幫助他們的AI系統(tǒng)掌握一個古老的Atari太空躲避游戲，他們的系統(tǒng)變得非常好。
AI研究的一個主要焦點是教計算機自行思考，并能夠即興解決日常問題。實現(xiàn)這個目標(biāo)的一種方法是給它們一個真實世界的簡化版本，例如電子游戲中呈現(xiàn)的簡單環(huán)境，然后讓它們?nèi)ヌ剿鬟@個環(huán)境并記錄結(jié)果。（從上面那張表中，你能看到，谷歌的Atari項目從2013年以來取得了多么巨大的進步。）但是，AI的潛力遠(yuǎn)不止步于玩游戲：類似的軟件可以用來教AI計算機，幫助它們迅速學(xué)習(xí)新東西，例如醫(yī)療診斷、環(huán)境科學(xué)或改進個人推薦系統(tǒng)。
谷歌的Dean將近期的AI進展與生物的進化做比較。他說：「我們正處在一個點，十分類似生物進化中的某個時刻。那一點的過去，動物沒有眼睛，現(xiàn)在它們進化出了眼睛。這將改變許多東西。計算機過去也不能很好地觀察，現(xiàn)在它們開始睜開眼睛了。」
