一個(gè)很大、很難成品的題目抢腐，但是自己很喜歡這一塊桥温，并且碩士期間也在從事基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別的研究，所以希望能在總結(jié)與思考之后有一定的收獲和一個(gè)清晰的脈絡(luò)薄坏。無(wú)法一覽無(wú)余，但愿能見(jiàn)微知著寨闹。
本篇文章胶坠，會(huì)先談一下自己對(duì)人工智能產(chǎn)品的一個(gè)理解和使用體驗(yàn)(用戶角度)。
接著以【行業(yè)應(yīng)用】和【產(chǎn)品形式】?jī)蓚€(gè)角度繁堡，總結(jié)一下人工智能產(chǎn)品的應(yīng)用情況沈善。
最后，通過(guò)學(xué)習(xí)與總結(jié)再以一個(gè)產(chǎn)品人的角度椭蹄，展望AI產(chǎn)品的未來(lái)闻牡。
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【真假】“人工”智能
先從用戶的角度，談一下绳矩，現(xiàn)如今已經(jīng)滿大街都飛揚(yáng)著的“人工智能”罩润。
總結(jié)一下：說(shuō)自己是AI產(chǎn)品的，大部分都是人工的AI翼馆；你感受不到的割以，卻處處有AI。
我覺(jué)得上面的總結(jié)形容地應(yīng)該很貼切了应媚，由于很多普通用戶對(duì)技術(shù)實(shí)現(xiàn)上沒(méi)有太大的概念严沥，所以總是被一些帶有迷惑性質(zhì)的AI宣傳所欺騙，最后自己使用之后中姜，評(píng)價(jià)基本都是：“什么破人工智能祝峻，真笨！”扎筒。而真正的人工智能技術(shù)莱找，其實(shí)已經(jīng)進(jìn)入我們的生活，只是我們未曾察覺(jué)嗜桌，而好的技術(shù)就是這樣奥溺，不需要大張旗鼓的宣揚(yáng)，卻真真切切的提高了我們生活的效率骨宠。
先說(shuō)說(shuō)我們能看到的那些“假”人工智能浮定。
智能水杯： 主要功能為相满，水溫顯示、水溫鬧鐘桦卒、高溫預(yù)警立美、飲水提醒、微信互聯(lián)方灾、定位尋找等建蹄。其實(shí)來(lái)看一下，這里面的功能裕偿，都是需要人為的在對(duì)應(yīng)的智能硬件APP上設(shè)定洞慎，才能達(dá)到智能。當(dāng)我們有新的想法時(shí)嘿棘，還得去重新設(shè)定劲腿。是實(shí)實(shí)在在的【人工手動(dòng)】智能∧衩睿可這樣的杯子焦人，可以在某大平臺(tái)自營(yíng)賣(mài)到300+、400+的價(jià)格重父。
從智能水杯花椭，再看很多類似的“智能硬件”設(shè)備。它們通過(guò)人工的一些設(shè)定坪郭，達(dá)到自動(dòng)的作用个从，但是如果情況有變， 我們希望更改設(shè)置時(shí)歪沃，就還需要人工的去設(shè)定嗦锐，就非常的不智能了。
但其實(shí)沪曙，是否需要人工設(shè)定奕污，這個(gè)界限是有點(diǎn)模糊的，因?yàn)楹芏嗳斯ぶ悄芟到y(tǒng)需要一個(gè)冷啟動(dòng)液走，但很多這樣的智能硬件設(shè)備確實(shí)是一點(diǎn)AI的相關(guān)技術(shù)都沒(méi)有用到碳默，靠的是傳感器顯示和人工程序設(shè)定。
不過(guò)這類產(chǎn)品缘眶，可能也沒(méi)想往AI上設(shè)計(jì)嘱根，但只是介于智能和普通之間，找不到其他好聽(tīng)的修飾詞巷懈，所以便取了“智能”该抒。就像剛出來(lái)的智能手機(jī)一樣。這里就再不細(xì)談這些產(chǎn)品是否可以算入“假”的人工智能(因?yàn)槿思乙矝](méi)有明確自己是AI產(chǎn)品)顶燕，但是凑保，確實(shí)冈爹，會(huì)給用戶帶來(lái)一定的混淆。
【弱】人工智能產(chǎn)品的前因后果
不過(guò)欧引，真正使用了"Machine Learning"的【弱】人工智能產(chǎn)品频伤，才是讓用戶說(shuō)出“什么破人工智能”的禍?zhǔn)住?/p>
智能機(jī)器人：現(xiàn)在市面上的機(jī)器人基本可以用能動(dòng)的和不能動(dòng)的來(lái)區(qū)分價(jià)位。在交互上芝此，有純語(yǔ)音交互的憋肖，也有視覺(jué)+語(yǔ)音的。這些產(chǎn)品集成了大量的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)癌蓖，一開(kāi)始的亮相驚艷無(wú)比瞬哼，但是慢慢的新鮮感就會(huì)下降婚肆。
其實(shí)出現(xiàn)這樣的現(xiàn)象租副，根本的原因是這些產(chǎn)品無(wú)法自學(xué)習(xí)。雖然對(duì)比不同的交互较性，會(huì)有不同的設(shè)定用僧，甚至在出現(xiàn)訓(xùn)練時(shí)沒(méi)有輸入過(guò)的陌生指令，也可以很好地拆解并做出反應(yīng)赞咙。但是责循，這些算法始終都無(wú)法自學(xué)習(xí)(無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí))，所以攀操，某種意義上來(lái)講院仿，就是【弱】人工智能。
還有類似的：“智能推薦”速和、“個(gè)人語(yǔ)音助手”等歹垫，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)都是在一定程度上的“智能”。這也是監(jiān)督學(xué)習(xí)的一個(gè)弊端颠放。機(jī)器無(wú)法自學(xué)習(xí)排惨，在某種意義上就是【弱】人工智能。雖然碰凶，現(xiàn)在也有些“智能推薦”應(yīng)用暮芭，可以根據(jù)用戶的使用數(shù)據(jù)，不斷學(xué)習(xí)用戶行為迭代更新模型參數(shù)欲低，但是辕宏，由于還是偏向?qū)W習(xí)用戶歷史行為數(shù)據(jù)，所以砾莱，這類的產(chǎn)品也會(huì)因?yàn)闊o(wú)法適應(yīng)人類多變的興趣和情感需求瑞筐，而被詬病。
而對(duì)于恤磷，“聊天機(jī)器人”來(lái)講面哼，很多用戶在使用過(guò)程中很容易跳戲野宜，或者覺(jué)得并不智能。
清華大學(xué)的黃民烈博士表示魔策，想要讓機(jī)器像人一樣與用戶交流匈子，還要需要幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)：
1.需要給機(jī)器一個(gè)固定的人格和屬性。
2.要讓機(jī)器知道交談的話題是什么闯袒， 并且是在跟誰(shuí)交談虎敦。
3.要考慮對(duì)話時(shí)的一些其他環(huán)境信息，甚至考慮多方面的綜合感知信息：如語(yǔ)音政敢、語(yǔ)調(diào)其徙、姿態(tài)和表情。
不過(guò)喷户，以上說(shuō)的這些唾那，都是人工智能呈現(xiàn)一個(gè)完整的閉環(huán)產(chǎn)品形式在展現(xiàn)， 涉及到的使用場(chǎng)景是非常廣泛開(kāi)放性的褪尝，所以用戶無(wú)法真切地感受到AI給我們生活中的細(xì)節(jié)末梢?guī)?lái)的巨大變化闹获。
系統(tǒng)化、閉環(huán)形式的產(chǎn)品河哑，總是難以打造的避诽。當(dāng)技術(shù)未成熟時(shí)，人工智能璃谨，很難作為一個(gè)獨(dú)立的載體沙庐，開(kāi)放式地為人類服務(wù)。但是佳吞，由于深度學(xué)習(xí)近幾年的飛速發(fā)展拱雏，在一些細(xì)分領(lǐng)域上，人工智能已經(jīng)可以勝任人類的工作容达，例如：人臉識(shí)別古涧、智能安防、語(yǔ)音識(shí)別等等花盐。
所以接下來(lái)羡滑，我們就來(lái)看看，應(yīng)用了AI技術(shù)的產(chǎn)品都有哪些算芯，如今的AI+ 是如何改變我們生活方式和產(chǎn)品形態(tài)的柒昏。
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?這些年我們遇見(jiàn)的人工智能
這一塊的內(nèi)容思前想后了半天，寫(xiě)了又刪熙揍，刪了又寫(xiě)职祷，主要是不知道該如何邏輯清晰地把概況都總結(jié)下來(lái)。最后還是覺(jué)得用【產(chǎn)品形式】和【應(yīng)用行業(yè)】這兩個(gè)角度進(jìn)行總結(jié)，雖然有交叉的地方有梆，但是大部分都還是有區(qū)別的是尖，盡量全面的了解一下AI的各種應(yīng)用。
AI應(yīng)用中的產(chǎn)品形式展現(xiàn)
首先泥耀，先上一個(gè)導(dǎo)圖饺汹。我按照產(chǎn)品的輸入形式分為了4種：文字、語(yǔ)音痰催、圖像兜辞、視頻。接下來(lái)夸溶，按照AI技術(shù)如何處理這些輸入或產(chǎn)品的輸出形式進(jìn)行了舉例逸吵。
首先要提一下，由于深度學(xué)習(xí)大量地應(yīng)用到這些領(lǐng)域的研究中缝裁，所以從12年到現(xiàn)在扫皱，在上述的大部分領(lǐng)域中，學(xué)術(shù)界大幅地提升了算法的精度压语，這給產(chǎn)品化的應(yīng)用帶來(lái)了前提條件啸罢。因?yàn)楸嗉欤趯W(xué)術(shù)界胎食，可能提高1%就可以發(fā)論文；但是在工業(yè)界允懂，需要有一個(gè)很高的精度厕怜，才能投入使用。并且蕾总，值得一提的是粥航，在有些領(lǐng)域里，機(jī)器的準(zhǔn)確率已經(jīng)比人類還要高生百。
這里我們需要感謝硬件的不斷發(fā)展递雀，讓我們得到了巨大的計(jì)算能力。也要感謝互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展蚀浆，讓我們積累了龐大的數(shù)據(jù)缀程。最后，也得感謝Geoff Hinton市俊、Yann LeCun等學(xué)術(shù)泰斗杨凑，他們的堅(jiān)持和創(chuàng)造讓學(xué)術(shù)界重新看到了深度學(xué)習(xí)的無(wú)限潛力。
好了摆昧，開(kāi)始細(xì)細(xì)說(shuō)一下這些已經(jīng)應(yīng)用在我們生活中的AI產(chǎn)品撩满。
文字
機(jī)器翻譯：
這個(gè)大家應(yīng)該都會(huì)用到：【百度翻譯】、【google翻譯】。目前的【google翻譯】已經(jīng)擁有100多種語(yǔ)言之間的互譯功能伺帘，十分強(qiáng)大昭躺。雖然，對(duì)于有歧義的句子等伪嫁，還是無(wú)法很正確的翻譯窍仰；但是，對(duì)于日常的輔助閱讀礼殊，已經(jīng)十分夠用了驹吮。
智能客服：
這個(gè)應(yīng)該也很熟悉了，現(xiàn)在很多行業(yè)90%以上的客服回答都是由機(jī)器人來(lái)完成的晶伦。由于很多問(wèn)題碟狞，都是相似的，可以直接對(duì)用戶輸入的文字做分詞處理婚陪，匹配關(guān)鍵詞族沃，然后回答相應(yīng)的問(wèn)題，極大地減少了人工客服重復(fù)性的工作泌参。
閱讀理解：
讓機(jī)器閱讀文章并回答問(wèn)題脆淹。雖然，我們讓機(jī)器做閱讀理解并評(píng)分意義不大沽一，但是如果作為一個(gè)輔助技術(shù)是非常重要的：可以幫助人類在大量的文本中找到想要的答案盖溺，減少人力付出。
機(jī)器人寫(xiě)稿：
這項(xiàng)應(yīng)用已經(jīng)在很多細(xì)分領(lǐng)域中開(kāi)展了铣缠。比如地震新聞烘嘱、體育新聞、財(cái)經(jīng)新聞等蝗蛙。這些領(lǐng)域中的新聞播報(bào)都有固定的格式蝇庭，讓機(jī)器學(xué)習(xí)這些模板，然后給機(jī)器輸入相關(guān)的數(shù)據(jù)捡硅，可以在極短間內(nèi)輸出新聞報(bào)道哮内。前段時(shí)間關(guān)于四川九寨溝發(fā)生的7.0級(jí)地震，中國(guó)地震臺(tái)網(wǎng)機(jī)器人自動(dòng)編寫(xiě)稿件僅用25秒出稿壮韭，寫(xiě)了540字并配發(fā)4張圖片北发。
拼寫(xiě)補(bǔ)全：
我們?cè)谌粘４蜃值臅r(shí)候泰涂，在我們未拼寫(xiě)完全的時(shí)候鲫竞，輸入法就會(huì)猜我們需要打什么字。這個(gè)就是利用大數(shù)據(jù)讓機(jī)器更了解我們逼蒙。
語(yǔ)音
語(yǔ)音識(shí)別：
這個(gè)大家就再熟悉不過(guò)了从绘，現(xiàn)在手機(jī)上的主流輸入法都支持語(yǔ)音輸入，并且自己也會(huì)經(jīng)常使用，自己走在路上給對(duì)方發(fā)消息僵井，但是對(duì)方不方便接受語(yǔ)音消息時(shí)陕截，依然可以抬著頭走路，剛需芭病农曲！這里值得一提的是，國(guó)內(nèi)的一些相關(guān)廠商在安靜的環(huán)境下驻债，中文的語(yǔ)音識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到97%乳规。但是，同樣合呐，未來(lái)的技術(shù)重點(diǎn)也是要在這個(gè)【安靜的環(huán)境】暮的。不過(guò)語(yǔ)音識(shí)別更重要的意義在于，它給我們連接機(jī)器提供了一個(gè)更方便的接口淌实。
即時(shí)翻譯：
語(yǔ)音識(shí)別+機(jī)器翻譯冻辩，就出現(xiàn)了現(xiàn)在很多即時(shí)翻譯軟件，出國(guó)旅游的利器拆祈。
語(yǔ)音合成：
這里恨闪，想要強(qiáng)調(diào)的是，語(yǔ)音合成技術(shù)是TTS系統(tǒng)中最基本而重要的模塊放坏。而TTS是text-to-speech.作者本人一開(kāi)始居然還傻傻地以為是將兩段語(yǔ)音合成咙咽。所以，我們?cè)谑褂胹iri時(shí)轻姿，就是語(yǔ)音合成技術(shù)讓她開(kāi)的口犁珠。很多，閱讀軟件中的機(jī)器讀文功能互亮，也是通過(guò)語(yǔ)音合成技術(shù)模仿人聲。說(shuō)白了余素， 就是通過(guò)訓(xùn)練豹休，讓機(jī)器可以學(xué)習(xí)人的聲音說(shuō)話。
語(yǔ)音喚醒：
很多電影桨吊，主角一聲吼威根，各種機(jī)器小弟來(lái)相見(jiàn)，這就是用到了語(yǔ)音喚醒视乐。語(yǔ)音喚醒有兩種基本方式洛搀，一種就是通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別，然后匹配喚醒詞佑淀。第二種留美，利用聲學(xué)模型(音調(diào)、頻率等)，匹配喚醒庫(kù)里發(fā)音詞的發(fā)音特征谎砾，從而喚醒逢倍。
語(yǔ)音分離：
之前在講語(yǔ)音識(shí)別時(shí)是不是提到，在嘈雜的環(huán)境下識(shí)別率會(huì)降低景图。這里就有語(yǔ)音分離的用武之地了较雕，可以將非人聲或其他噪聲分離出來(lái)，只將我們想要的聲音輸入挚币。
圖像
人臉識(shí)別：
已經(jīng)大量應(yīng)用亮蒋，iphone X刷臉解鎖；刷臉支付也已進(jìn)入試用階段妆毕；甚至還可以通過(guò)兒童時(shí)候的照片找出長(zhǎng)大之后的人臉宛蚓；在一些安檢點(diǎn)會(huì)通過(guò)照相匹配身份證上的人臉信息，以查看是否是本人设塔。這都是人臉識(shí)別的應(yīng)用凄吏。
目標(biāo)檢測(cè)&目標(biāo)識(shí)別：
大多數(shù)情況下這兩個(gè)技術(shù)都是同時(shí)應(yīng)用的。這項(xiàng)技術(shù)也是整個(gè)計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基礎(chǔ)闰蛔，很多應(yīng)用的核心技術(shù)也是基于此痕钢。效果就是可以檢測(cè)出一張圖片中你想要檢測(cè)的目標(biāo)并識(shí)別出它是什么(人、動(dòng)物序六、手機(jī)任连、汽車(chē)等等)。現(xiàn)在學(xué)術(shù)界的Yolo9000可以檢測(cè)并識(shí)別9000種類別的物體例诀，并且可以達(dá)到實(shí)時(shí)的速度随抠。而且，目前機(jī)器識(shí)別目標(biāo)的準(zhǔn)確率早已高于人類(在一些標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上的測(cè)試結(jié)果)繁涂。所以整個(gè)技術(shù)的成熟度已經(jīng)很高拱她，可以作為基礎(chǔ)技術(shù)應(yīng)用到各種復(fù)雜系統(tǒng)中去：例如，智能駕駛中需要檢測(cè)并識(shí)別周?chē)奈矬w扔罪；智能安防領(lǐng)域中需要檢測(cè)攝像頭中的感興趣目標(biāo)秉沼，等等。
最后矿酵，用一句話概括唬复，就是可以讓機(jī)器認(rèn)識(shí)物體。
場(chǎng)景識(shí)別：
一張圖片我們分為前景和背景全肮。當(dāng)人站在足球場(chǎng)上時(shí)敞咧，我們就可以利用目標(biāo)檢測(cè)和識(shí)別技術(shù)將人檢測(cè)并識(shí)別出來(lái)，而場(chǎng)景識(shí)別呢辜腺，就可以告訴我們休建，這是足球場(chǎng)乍恐。一個(gè)是檢測(cè)前景物體的，一個(gè)是檢測(cè)背景的丰包。而場(chǎng)景識(shí)別禁熏，要更加復(fù)雜一點(diǎn)。
OCR：
Optical Character Recognition——光學(xué)字符識(shí)別邑彪。是指對(duì)文本資料的圖像文件進(jìn)行分析識(shí)別處理瞧毙，獲取文字及版面信息的過(guò)程。
這個(gè)應(yīng)用就十分廣泛了寄症，而且也已深入我們的生活：比如宙彪，你在手機(jī)上添加銀行卡時(shí)，很多軟件會(huì)讓你直接把卡放在攝像頭的中央位置有巧，然后就會(huì)自動(dòng)識(shí)別出卡號(hào)释漆。還有一些軟件需要添加身份證或者是個(gè)人證件時(shí)，也可以使用相似的操作篮迎；以及你在停車(chē)場(chǎng)進(jìn)出的時(shí)候男图，車(chē)牌識(shí)別，其實(shí)也算這個(gè)領(lǐng)域甜橱。也有很多軟件應(yīng)用在直接把PDF的內(nèi)容轉(zhuǎn)換成可編輯的文檔逊笆。可謂十分廣泛岂傲。也是非衬疡桑基礎(chǔ)的一個(gè)應(yīng)用。
圖像處理：
其實(shí)在這個(gè)領(lǐng)域內(nèi)镊掖，有些方法并沒(méi)有用到機(jī)器學(xué)習(xí)的內(nèi)容乃戈，但是也有用到的。應(yīng)用也是十分廣泛的∧督現(xiàn)在的很多美圖軟件症虑，都可以按照用戶想要的效果輸出處理后的圖片。當(dāng)然還有一些更有意義的：比如镐侯，圖像去霧侦讨、圖像去燥、暗光增強(qiáng)苟翻、失焦修復(fù)。當(dāng)然還有各種濾鏡啊等等骗污。應(yīng)用十分廣泛崇猫。
還有值得一提的是，圖像超分辨率：就是可以用深度學(xué)習(xí)模型將原始低分辨率的圖像經(jīng)過(guò)處理后變成高分辨率的圖像需忿。并且诅炉，效果就是蜡歹，你會(huì)認(rèn)為處理過(guò)后的圖像就是原始圖像。再多說(shuō)一句涕烧，這項(xiàng)技術(shù)更進(jìn)一步月而，可以達(dá)到，你給機(jī)器輸入一個(gè)文字：“貓”议纯，它就可以幫你生成一張貓的圖片父款。
圖像融合：
其實(shí)圖像融合也可以算是一種圖像處理的方式。目前已經(jīng)有很多圖像融合的APP了瞻凤，并且這些圖像融合不是簡(jiǎn)單的兩個(gè)圖像相疊加憨攒，是在風(fēng)格上的融合，并保持一定的內(nèi)容特征阀参。在學(xué)術(shù)上肝集，叫做圖像風(fēng)格遷移，可以讓人人都成為梵高風(fēng)蛛壳、畢加索風(fēng)的圖片創(chuàng)造者杏瞻。大家可以下一個(gè)【prisma】體驗(yàn)一下。
這里其實(shí)衙荐，想說(shuō)捞挥，看很多文章說(shuō)這樣機(jī)械化的創(chuàng)造，會(huì)不會(huì)消滅藝術(shù)赫模；但树肃，我覺(jué)得，雖然機(jī)器在融合的過(guò)程中并不會(huì)加入情感和思考瀑罗，但是胸嘴，背后操作的人，依然有著溫度斩祭。所以劣像，作為一個(gè)工具，可以讓我們?nèi)巳硕汲蔀橐粋€(gè)“假”的藝術(shù)家摧玫，可這也是藝術(shù)希望的啊耳奕。我們需要做的，就是更好地了解這些工具诬像，并讓他們成為生產(chǎn)力屋群。
圖像分割：
其實(shí)圖像分割，就是摳圖坏挠，并且是完全按照物體的輪廓扣出來(lái)的圖∩瞩铮現(xiàn)在很多軟件也可以做到，把你想要的前景目標(biāo)按照其邊界輪廓扣出來(lái)降狠，然后对竣，你就可以任意妄為的讓它去你想去的地方了庇楞。
最后看一下兩篇在各自領(lǐng)域內(nèi)較頂級(jí)的論文中的實(shí)驗(yàn)截圖，感受一下目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別 和 圖像分割的區(qū)別否纬。其中吕晌，左圖上面的數(shù)字就是機(jī)器認(rèn)為是該物體的概率(最大為1.0)。真正的技術(shù)上原始的輸出是這樣子的临燃，在此基礎(chǔ)上睛驳，到產(chǎn)品端給用戶的展示方式和形態(tài)可以有更多的想象力。
真正的技術(shù)上原始的輸出是這樣子的谬俄，在此基礎(chǔ)上柏靶，到產(chǎn)品端給用戶的展示方式和形態(tài)可以有更多的想象力。
視頻
其實(shí)視頻中的很多應(yīng)用基礎(chǔ)是上一節(jié)講過(guò)的圖像技術(shù)溃论，因?yàn)橐曨l都是由一張又一張的圖片組成的屎蜓。在處理視頻時(shí)也會(huì)將其作為圖片進(jìn)行處理，隨后再將其連貫起來(lái)看钥勋。但是需要注意的是炬转，視頻，比圖片多了一個(gè)時(shí)間序列信息算灸。而利用這個(gè)信息扼劈，也是很多視頻應(yīng)用中，最關(guān)鍵的一步菲驴。
行為分析：
當(dāng)我們將視頻中出現(xiàn)的目標(biāo)按照先后關(guān)系連續(xù)去看每一個(gè)動(dòng)作時(shí)荐吵，其中就蘊(yùn)含著行為的特征。技術(shù)上實(shí)現(xiàn)的原理也是這樣的赊瞬，先通過(guò)把每一幀里 人的動(dòng)作給識(shí)別出來(lái)先煎，然后再放到另一個(gè)模型中連貫的去處理這些動(dòng)作特征遮精，最后得到預(yù)測(cè)的行為結(jié)果冯事。
這個(gè)，在人機(jī)交互中有十分大的潛在應(yīng)用價(jià)值献雅。而在實(shí)際投入使用中谤绳，很多城市都安裝了預(yù)警攝像頭占锯，如果在其監(jiān)控范圍內(nèi)有潛在的犯罪行為，就會(huì)自動(dòng)報(bào)警缩筛。
視頻分割：
這個(gè)就是做連續(xù)的圖像分割消略。把視頻中的一些前景或背景分割出來(lái)，有利用更好的研究視頻的內(nèi)容信息瞎抛。也可以作為一種輔助工具疑俭，用于無(wú)人機(jī)導(dǎo)航和智能駕駛中去。
視頻語(yǔ)義理解：
視頻語(yǔ)義的理解其實(shí)是一個(gè)多特征的融合婿失。利用之前提到過(guò)的：行為分析钞艇、人臉識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等技術(shù)豪硅，對(duì)視頻的相應(yīng)內(nèi)容進(jìn)行識(shí)別哩照，并綜合這些特征，理解視頻內(nèi)容懒浮。
SLAM：
Simultaneous Localization and mapping飘弧，同步定位與地圖構(gòu)建。是近幾年很火的一項(xiàng)研究砚著。我所知道的次伶，有兩個(gè)應(yīng)用：
1.無(wú)人機(jī)在室內(nèi)環(huán)境下無(wú)法利用GPS導(dǎo)航飛行，這個(gè)時(shí)候就需要SLAM技術(shù)稽穆，在陌生的室內(nèi)環(huán)境中進(jìn)行視覺(jué)導(dǎo)航冠王。大致的原理就是，通過(guò)攝像頭拍下室內(nèi)的場(chǎng)景舌镶，然后進(jìn)行地圖的構(gòu)建柱彻，隨后用戶就可以操作無(wú)人機(jī)飛行室內(nèi)的一些指定位置了。這樣就解決了之前無(wú)人機(jī)無(wú)法在室內(nèi)定位導(dǎo)航飛行的難題餐胀。
2.在陸地上走的機(jī)器人哟楷，進(jìn)入一個(gè)陌生的環(huán)境也需要進(jìn)行導(dǎo)航。通過(guò)在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中拍下的室內(nèi)場(chǎng)景否灾，構(gòu)建室內(nèi)地形地圖特征卖擅，并定位自身位置和姿態(tài)。這個(gè)在一些災(zāi)難救援場(chǎng)景中墨技，就顯得尤為關(guān)鍵和重要惩阶。
目標(biāo)跟蹤：
目標(biāo)跟蹤就是將目標(biāo)在視頻中的行動(dòng)軌跡給畫(huà)出來(lái)，從而就能定位一個(gè)人健提。目標(biāo)跟蹤其實(shí)是在目標(biāo)檢測(cè)的基礎(chǔ)之上做的一個(gè)算法跟蹤琳猫。因?yàn)椋驗(yàn)槟繕?biāo)檢測(cè)無(wú)法區(qū)分檢測(cè)到的兩個(gè)人私痹，并且脐嫂，在目標(biāo)被遮擋的情況下，也是無(wú)法檢測(cè)到目標(biāo)的紊遵。而應(yīng)用目標(biāo)跟蹤技術(shù)账千，即使在遮擋的情況下，根據(jù)目標(biāo)移動(dòng)的軌跡也可以預(yù)測(cè)出他的位置暗膜，并且匀奏，如果同時(shí)檢測(cè)到多個(gè)目標(biāo)，還可以區(qū)分出這些目標(biāo)的軌跡学搜。
智能安防：
以前娃善，我們安防預(yù)警需要靠人盯著论衍，或者說(shuō)在事發(fā)之后，需要人為地去翻看錄像聚磺。而坯台，將以上目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別、人臉識(shí)別瘫寝、目標(biāo)跟蹤蜒蕾、行為分析等技術(shù)整合之后，就可以依靠機(jī)器查出犯罪嫌疑人分的移動(dòng)方向焕阿，甚至在城市的其他攝像頭中找到犯罪嫌疑人咪啡。也可以，讓機(jī)器全天候24小時(shí)的情況下監(jiān)控一些關(guān)鍵區(qū)域暮屡，預(yù)警是否有危險(xiǎn)情況的出現(xiàn)撤摸。
智能安防是一個(gè)領(lǐng)域，其中需要應(yīng)用到的技術(shù)是依據(jù)場(chǎng)景和需求而定栽惶，但其中肯定少不了AI的應(yīng)用愁溜。
AR/VR：
這一塊的技術(shù)應(yīng)用筆者不是很了解，但是外厂，其中肯定集成了深度學(xué)習(xí)的一些基礎(chǔ)應(yīng)用技術(shù)冕象，例如：人臉識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)汁蝶、場(chǎng)景識(shí)別等渐扮。而VR/AR未來(lái)可能會(huì)隨著硬件的普及，重新定義一些我們的生活方式掖棉。不過(guò)墓律，在此之前，應(yīng)該先很好地解決長(zhǎng)時(shí)間佩戴眩暈問(wèn)題幔亥。
好了耻讽，到這就先告一段落了，仔細(xì)回顧一下上面所介紹的帕棉，在產(chǎn)品的形式上针肥，AI幾乎已經(jīng)是包攬了所有的計(jì)算機(jī)軟件形態(tài)(不知道這樣說(shuō)準(zhǔn)確不)了。而一些基礎(chǔ)應(yīng)用香伴，已經(jīng)滲入到各行各業(yè)中慰枕，有的作為工具、有的作為零件即纲，被集成到了行業(yè)中的系統(tǒng)中具帮，為用戶或使用人員帶來(lái)了便利。
而其中，有一個(gè)特點(diǎn)蜂厅，就是應(yīng)用最為廣泛的匪凡，是一些基礎(chǔ)技術(shù)。它們作為工具葛峻，加快了傳統(tǒng)的人工處理或一些傳統(tǒng)技術(shù)處理的速度锹雏。
AI產(chǎn)品在各行業(yè)中的應(yīng)用展現(xiàn)
這一章節(jié)，先上圖术奖，隨后我們對(duì)這些行業(yè)進(jìn)行一些簡(jiǎn)單的介紹和分析，如果有對(duì)某項(xiàng)應(yīng)用感興趣的轻绞，可以直接在網(wǎng)上搜索下面的關(guān)鍵詞采记，都可以得到很多的資料和介紹。
以上政勃，我挑了幾個(gè)公認(rèn)的AI改變巨大的行業(yè)進(jìn)行了細(xì)分唧龄。
生活服務(wù)：
如今的智能手機(jī)就是集各種AI技術(shù)的產(chǎn)品。未來(lái)的手機(jī)奸远，可能都是人工智能+概念既棺，成為最懂你的生活助手。在本地收集你的信息懒叛，然后訓(xùn)練模型丸冕，為你進(jìn)行個(gè)性化推薦。并且薛窥，手機(jī)上可以集成更多的深度學(xué)習(xí)技術(shù)胖烛。
1.當(dāng)你游玩時(shí)看到一束花，然后打開(kāi)手機(jī)的攝像頭诅迷，手機(jī)就會(huì)告訴你這個(gè)花的一些信息佩番。
2.當(dāng)你在朋友圈看到別人發(fā)的風(fēng)景照，再也不用在下面評(píng)論這是哪呀罢杉，直接點(diǎn)擊圖片搜索趟畏，就會(huì)告訴你這個(gè)游玩地點(diǎn)，和一些景點(diǎn)基本信息滩租。
當(dāng)然在生活服務(wù)方面赋秀，還有更多的事可以做。
1.夏天持际，在下班前的20分鐘沃琅，將家里的空調(diào)打開(kāi)。調(diào)節(jié)到事宜的溫度蜘欲。
2.出去買(mǎi)東西益眉，孩子自己一個(gè)人在家里，一哭鬧，手機(jī)立馬報(bào)警郭脂，可能同時(shí)還有一個(gè)家庭機(jī)器人開(kāi)始唱歌陪伴孩子年碘。
其實(shí)這些事，很多已經(jīng)可以做到了展鸡，就等待未來(lái)這樣的生活普及到千家萬(wàn)戶屿衅。很多智能硬件廠商，也都在積極部署自己的智能家居生態(tài)莹弊，這里涤久，【智能音箱】成為了行業(yè)內(nèi)的兵家必爭(zhēng)之地，作為連接各個(gè)智能家居的中樞入口忍弛。
這里响迂，看一下在國(guó)慶期間谷歌的2017秋季新品發(fā)布會(huì)，就能感受到细疚，AI+在生活服務(wù)中的方方面面蔗彤。
零售：
AI在對(duì)整個(gè)電商零售行業(yè)的改變可謂是巨大的。我們能感受到的最深刻的就是個(gè)性化推薦疯兼。
1.你在某平臺(tái)上看羽毛球拍然遏，基本上在其推薦區(qū)域可能就會(huì)有很多同價(jià)位的羽毛球拍的推薦。
2.當(dāng)你買(mǎi)完羽毛球拍吧彪，推薦更多的可能是羽毛球或球鞋等等待侵。
個(gè)性化推薦其實(shí)已經(jīng)應(yīng)用到各行各業(yè)中了，很多面對(duì)消費(fèi)者的企業(yè)都將"千人千面"掛在嘴邊来氧，成了下一個(gè)戰(zhàn)略目標(biāo)诫给。其實(shí)，真正去看實(shí)現(xiàn)的原理啦扬，發(fā)現(xiàn)確實(shí)是"千人千面"中狂，但是由于用戶畫(huà)像的標(biāo)簽數(shù)量級(jí)很難達(dá)到另一個(gè)量級(jí)，發(fā)展到最后就依然還是“億人千面”扑毡。
對(duì)于傳統(tǒng)的零售行業(yè)胃榕，通過(guò)大數(shù)據(jù)+機(jī)器學(xué)習(xí)可以對(duì)未來(lái)的貨品需求進(jìn)行預(yù)測(cè)，大大減少了商品壓倉(cāng)的概率瞄摊。
2017 TechWorld大會(huì)上勋又，劉強(qiáng)東表示，在明年雙十一之前换帜，會(huì)將建立第一個(gè)無(wú)人倉(cāng)庫(kù)楔壤，沒(méi)有一個(gè)操作員。京東在昆山已經(jīng)有一個(gè)無(wú)人分揀中心惯驼，分揀能力可以達(dá)到9000件/小時(shí)蹲嚣，每個(gè)場(chǎng)地可以節(jié)省180人力递瑰，可以實(shí)現(xiàn)整個(gè)分揀大環(huán)節(jié)的全流程無(wú)人操作。
而今年7月份亮相的阿里巴巴無(wú)人超市隙畜，也讓我們看到了零售實(shí)體店的未來(lái)抖部。配合刷臉支付，試想一下议惰，未來(lái)慎颗，你去一家這樣的超市，刷一下臉言询，然后挑選商品俯萎，出門(mén)、抬頭倍试、支付讯屈、走人。現(xiàn)在看來(lái)這樣可能是一件很裝X的事情县习，但是未來(lái)，有沒(méi)有可能大家都習(xí)以為常谆趾。
用馬老師的話說(shuō)躁愿，未來(lái)，中國(guó)每天的物流量可能都能到達(dá)現(xiàn)在雙十一的流量沪蓬。所以彤钟，人工智能的應(yīng)用已經(jīng)是大勢(shì)所趨，可以減少大量的人工重復(fù)性工作跷叉，并且還能幫助人類完成優(yōu)化決策逸雹。
教育：
我們都知道，大班教育沒(méi)有小班教育好云挟，而小班教育沒(méi)有私教好梆砸。而，當(dāng)人工智能應(yīng)用到教育行業(yè)時(shí)园欣，我們將較容易得體驗(yàn)到這些昂貴的私教服務(wù)帖世。為用戶構(gòu)建私人的知識(shí)圖譜，讓用戶更容易地沸枯、更準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)適合自己的內(nèi)容日矫。
美國(guó)紅雀模擬器公司推出的紅雀FMX型全動(dòng)飛行訓(xùn)練裝置經(jīng)過(guò)了美國(guó)美國(guó)航空管理局（FAA）認(rèn)證，價(jià)值幾千萬(wàn)美金的模擬機(jī)绑榴。 中航國(guó)際曾采用這款飛行器訓(xùn)練我國(guó)飛行員哪轿。
而，模擬機(jī)和真機(jī)的飛行感覺(jué)沒(méi)有差別翔怎， 并且窃诉，模擬機(jī)的訓(xùn)練更為便捷杨耙。
通過(guò)大數(shù)據(jù)+人工智能，機(jī)器人可以幫助我們更好地報(bào)考志愿褐奴，現(xiàn)在已經(jīng)有很多這樣的收費(fèi)產(chǎn)品按脚。輸入文理專業(yè)、分?jǐn)?shù)敦冬、生源地辅搬，就可以幫你推薦合適的學(xué)校和專業(yè)。并且脖旱，我覺(jué)得堪遂，通過(guò)往年的數(shù)據(jù)，不摻雜感情地預(yù)測(cè)萌庆，可能更加準(zhǔn)確客觀溶褪。并且，最大的優(yōu)點(diǎn)是：可以更快践险、更準(zhǔn)確猿妈、更全面地得到所有的選擇可能。
安防：
安防領(lǐng)域之前已經(jīng)說(shuō)過(guò)很多了巍虫。想想彭则，以前是需要人在那里盯著屏幕一直看，而人還需要休息占遥，有時(shí)也會(huì)走神俯抖。但是，機(jī)器只要運(yùn)行程序就行瓦胎，只要程序沒(méi)有問(wèn)題芬萍，機(jī)器就可以一直工作。所以搔啊，AI在安防領(lǐng)域的應(yīng)用也確實(shí)大大解放了很多勞動(dòng)力柬祠。
上面的應(yīng)用可以是實(shí)時(shí)的，作為預(yù)警作用坯癣；也可以是在刑偵辦案時(shí)瓶盛，幫助警方更快速地找到可疑目標(biāo)。
金融：
金融行業(yè)對(duì)人工智能的青睞其實(shí)很早就開(kāi)始了示罗。
1969年惩猫，愛(ài)德華·索普利利用他發(fā)明的"科學(xué)股票市場(chǎng)系統(tǒng)"（實(shí)際上是一種股票權(quán)證定價(jià)模型），和里根合伙成立了第一個(gè)量化投資基金——可轉(zhuǎn)換對(duì)沖合伙基金蚜点。
而轧房，近幾年，從海外到國(guó)內(nèi)绍绘，智能投顧也開(kāi)始興起奶镶。2016年也被稱為中國(guó)智能投顧的元年迟赃。
通過(guò)大數(shù)據(jù)+人工智能的技術(shù)，可以讓用戶最大概率的獲得收益厂镇，這和金融的本質(zhì)纤壁，控制分險(xiǎn)是一致的。并且捺信，機(jī)器在面對(duì)金融時(shí)酌媒，是不會(huì)有貪婪之意的，有非常大的優(yōu)勢(shì)迄靠。所以秒咨，人工智能未來(lái)還是會(huì)成為金融從業(yè)者最有力的決策工具。
除了掌挚，投資方面雨席，人工智能技術(shù)也開(kāi)始深入到了金融中的方方面面。
1.刷臉支付已經(jīng)慢慢地開(kāi)始進(jìn)入到商用時(shí)代吠式。
2.在后臺(tái)的每一筆支付中陡厘，人工智能都在計(jì)算操作的安全性，保障我們的賬戶安全特占。(我們?cè)谕獾爻恰⒒蛐聯(lián)Q手機(jī)支付時(shí)，有時(shí)會(huì)需要短信驗(yàn)證碼摩钙。而在常住地，大部分時(shí)間都不需要查辩。)
個(gè)性化推薦胖笛，也在金融獲客中起到了重要的作用。如今的很多信貸產(chǎn)品宜岛，你只需要輸入一些個(gè)人信息长踊，金融機(jī)構(gòu)就可以迅速地計(jì)算出一個(gè)合理的信貸額度。
保險(xiǎn)產(chǎn)品琳瑯滿目萍倡，而現(xiàn)在的產(chǎn)品身弊，也可以根據(jù)你購(gòu)買(mǎi)行為，資產(chǎn)配置情況等列敲，進(jìn)行個(gè)性化推薦保險(xiǎn)阱佛。
交通：
自動(dòng)駕駛，大家可能覺(jué)得就是自動(dòng)駕駛小轎車(chē)戴而，而如今凑术，自動(dòng)駕駛所應(yīng)用的程度更加廣泛：
目前、包括Google所意、蘋(píng)果淮逊、百度催首、樂(lè)視、Nvidia泄鹏、Uber郎任、福特、通用备籽、特斯拉舶治、奧迪、豐田胶台、日產(chǎn)歼疮、本田、現(xiàn)代诈唬、奔馳韩脏、寶馬、奧迪铸磅、Faraday Future赡矢、BOSCH、沃爾沃等眾多科技或汽車(chē)廠商都已經(jīng)在研究和測(cè)試自動(dòng)駕駛阅仔。
2017年8月中旬吹散，中國(guó)中車(chē)研發(fā)的全球首款12米“無(wú)人駕駛”智能客車(chē)初次上路，在3公里的運(yùn)行測(cè)試中表現(xiàn)出色八酒。
在深圳市2017年“公交出行宣傳周及無(wú)車(chē)日”活動(dòng)啟動(dòng)儀式上空民，深圳巴士集團(tuán)董事長(zhǎng)余鋼透露，他們正在與國(guó)家智能運(yùn)輸技術(shù)中心羞迷、華為公司等合作界轩，共同研發(fā)無(wú)人駕駛技術(shù)，2017年年底將在深圳市南科大等處試驗(yàn)推出2條無(wú)人駕駛路線衔瓮。浊猾、
近日，Rio Tinto公司宣布其生產(chǎn)的火車(chē)已經(jīng)完成了首個(gè)無(wú)人駕駛?cè)蝿?wù)热鞍，它實(shí)現(xiàn)近100公里無(wú)人駕駛葫慎。Rio Tinto希望在2018年年底之前擁有一個(gè)完全自主的列車(chē)網(wǎng)絡(luò)。
看看以上的一些咨詢和新聞薇宠，現(xiàn)在自動(dòng)駕駛確實(shí)是百家爭(zhēng)鳴偷办，應(yīng)用廣泛。不出意外昼接，未來(lái)爽篷，自助駕駛就會(huì)進(jìn)入我們的生活了。大膽設(shè)想慢睡，如果自動(dòng)駕駛非常成熟逐工，成為了主要駕駛方式铡溪，未來(lái)的車(chē)禍率是不是會(huì)減少很多，而且也完美的解決了酒駕問(wèn)題泪喊。
其他的棕硫，智能交通燈系統(tǒng)，根據(jù)對(duì)路上車(chē)流量的檢測(cè)和整個(gè)城市交通的情況分析袒啼，自動(dòng)控制并調(diào)節(jié)交通信號(hào)燈的轉(zhuǎn)變哈扮。
還有無(wú)人機(jī)的應(yīng)用，除了無(wú)人機(jī)航拍之外蚓再，我們還可以利用無(wú)人機(jī)送貨滑肉，也可以進(jìn)行特殊環(huán)境下的災(zāi)難救援等等。
醫(yī)療健康：
人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用意義十分重大摘仅。目前靶庙，很多疾病都是由于發(fā)現(xiàn)不及時(shí)，而導(dǎo)致死亡等等娃属。而六荒，我們?cè)隗w檢的時(shí)候，一些細(xì)小的指標(biāo)或者醫(yī)學(xué)影像醫(yī)生很難發(fā)現(xiàn)矾端。此時(shí)掏击，人工智能便可以替代人力做這樣一件繁瑣、重復(fù)秩铆，但十分有意義的工作砚亭。這可以輔助醫(yī)生做診斷，減少誤診率殴玛，漏診率钠惩。
在老年看護(hù)方面，我們可以在老年人身上放置一些傳感器族阅，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，來(lái)完成對(duì)老年人的看護(hù)膝捞。
目前很多公司都開(kāi)始提供基因檢測(cè)服務(wù)坦刀，基本的檢測(cè)在1000元以內(nèi)，通過(guò)人工智能技術(shù)蔬咬，我們可以在基因檢測(cè)之后做進(jìn)一步的診斷鲤遥。
還有智能診斷，醫(yī)療機(jī)器人林艘、康復(fù)機(jī)器人等應(yīng)用產(chǎn)品盖奈。
不過(guò)目前，這些應(yīng)用都處在初期階段狐援。很多產(chǎn)品都無(wú)法大規(guī)模的商用钢坦，而有的還處在實(shí)驗(yàn)室階段究孕。但是，未來(lái)爹凹，人工智能作為醫(yī)生最好的決策助手厨诸，指日可待。
其他：
Alpha Go 已經(jīng)火得不要不要的禾酱。
Camera Effects：
facebook在2017年F8大會(huì)上發(fā)布的AR平臺(tái)微酬。讓相機(jī)成為變成一個(gè)AR平臺(tái)，可以給人臉添加配飾颤陶，通過(guò)AR換裝颗管，在實(shí)物上涂鴉等等。并且它的意義在于滓走，這將是一個(gè)開(kāi)放式的平臺(tái)垦江，全球的發(fā)布者都可以講自己創(chuàng)造的素材發(fā)布到平臺(tái)里，讓傳統(tǒng)的AR添加素材更加多元化闲坎。
LipNet：
由牛津大學(xué)人工智能實(shí)驗(yàn)室疫粥，谷歌DeepMind和CIFAR聯(lián)合發(fā)布的一篇論文。該文介紹了利用機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)語(yǔ)句層面的自動(dòng)唇讀技術(shù)腰懂。結(jié)論顯示梗逮，在GIRID預(yù)料庫(kù)上，LipNet實(shí)現(xiàn)了93.4%的準(zhǔn)確度绣溜，超過(guò)了經(jīng)驗(yàn)豐富的人類唇讀者和之前的79.6%的最佳準(zhǔn)確度慷彤；并且，這一文本轉(zhuǎn)換的速度幾乎是實(shí)時(shí)的怖喻。
雖然這篇論文在學(xué)術(shù)界投稿上磕磕絆絆底哗，但對(duì)于工業(yè)界是一個(gè)很好的應(yīng)用方向和工具。
百度尋人：
平臺(tái)致力于運(yùn)用百度的人臉識(shí)別技術(shù)更加快捷方便地幫助走失人員回歸家庭锚沸， 現(xiàn)已對(duì)接民政部全國(guó)救助尋親網(wǎng)中近3萬(wàn)條走失人口信息跋选，用戶可以上傳走失親人的照片進(jìn)行快速比對(duì)。并且哗蜈，現(xiàn)已有成功尋人的案例前标，個(gè)人認(rèn)為十分有意義。
好了距潘，終于通過(guò)【產(chǎn)品形式】和【行業(yè)應(yīng)用】這兩個(gè)角度介紹完了大部分的人工智能產(chǎn)品炼列，不知道大家看到這里，是否覺(jué)得未來(lái)音比，就像蒸汽機(jī)帶來(lái)工業(yè)革命一樣俭尖， 深度學(xué)習(xí)的這波潮流即將要帶來(lái)人工智能時(shí)代？
我個(gè)人認(rèn)為，此言差矣稽犁，欲問(wèn)為何焰望，還看最后一節(jié)的總結(jié)分析。
在這一章節(jié)的最后缭付，貼上目前AI領(lǐng)域的四大天王以示敬意柿估，目前已有3人在工業(yè)界任職。
再次膜拜...
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?AI的今天和明天
首先總結(jié)一下AI產(chǎn)品的特點(diǎn)：
1.目前成熟的AI技術(shù)偏向于基礎(chǔ)應(yīng)用绣檬，呈現(xiàn)工具化足陨、零件化的形態(tài)。
2.在一些領(lǐng)域中娇未，由于AI程序化的設(shè)計(jì)墨缘，使得機(jī)器可以完全勝任一些重復(fù)性、繁雜的工作零抬。解放人力镊讼，打破了傳統(tǒng)人力在自然、人體機(jī)能前的限制平夜。
3.由于大數(shù)據(jù)的發(fā)展蝶棋，在很多方面，人工智能通過(guò)大量地學(xué)習(xí)以往經(jīng)驗(yàn)忽妒，在掌握大量信息的情況下玩裙，可以做出準(zhǔn)確率十分高的決策。而段直，與此同時(shí)吃溅，人類可能無(wú)法像機(jī)器一樣考慮得全面。
4.想要應(yīng)用AI的行業(yè)鸯檬，必須要有大量的數(shù)據(jù)積累决侈。也就是必須要有基礎(chǔ)業(yè)務(wù)，而人工智能作為其中的一環(huán)或者工具依附在上喧务，作為一種支持系統(tǒng)颜及。
5.大的AI系統(tǒng)必須細(xì)分化，不斷拆解其技術(shù)問(wèn)題蹂楣，通過(guò)結(jié)合大量的、成熟的基礎(chǔ)AI應(yīng)用來(lái)完成整個(gè)AI系統(tǒng)任務(wù)讯蒲。
個(gè)人認(rèn)為痊土，以上總結(jié)的5條，體現(xiàn)了目前絕大多數(shù)AI產(chǎn)品的設(shè)計(jì)邏輯墨林。
而我們從一些使用體驗(yàn)比較失敗的產(chǎn)品身上赁酝，得到的一些結(jié)論犯祠，會(huì)發(fā)現(xiàn)跟前面的一些特點(diǎn)會(huì)恰恰相反：
1.AI所應(yīng)用的領(lǐng)域在之前沒(méi)有傳統(tǒng)的基礎(chǔ)業(yè)務(wù)做積淀，AI系統(tǒng)封閉性太強(qiáng)酌呆，形成了單獨(dú)的閉環(huán)系統(tǒng)衡载。
2.由于監(jiān)督學(xué)習(xí)的算法特點(diǎn)無(wú)法自學(xué)習(xí)，AI系統(tǒng)不夠“聰明”隙袁，導(dǎo)致無(wú)法面對(duì)非常廣泛的痰娱、開(kāi)放式的環(huán)境中產(chǎn)生的所有情況。
3.性價(jià)比低菩收，由于AI算法的應(yīng)用梨睁，需要更高的硬件資源，而實(shí)際達(dá)到的效果與增長(zhǎng)的價(jià)格不符合預(yù)期娜饵，價(jià)值低坡贺。
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這里，如果再做進(jìn)一步的現(xiàn)象總結(jié)的話箱舞， 我們可以發(fā)現(xiàn)：用戶體驗(yàn)不好的產(chǎn)品遍坟，都是屬于全新的產(chǎn)品鏈，并面向C端用戶的晴股。這樣的產(chǎn)品幾乎占了上面的3條特點(diǎn)愿伴。而與行業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)儲(chǔ)備龐大、業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)豐厚队魏、2C端產(chǎn)品成熟的B端廠商相結(jié)合公般，提供底層的AI技術(shù)支持，是目前最成功的商業(yè)模式胡桨。
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以上3條是目前一些真的人工智能產(chǎn)品出現(xiàn)的一些問(wèn)題官帘，注意，這里說(shuō)的是真正的人工智能產(chǎn)品昧谊。這里我們可以看兩則消息：
康奈爾大學(xué)的研究人員對(duì)Siri刽虹、Google Assistant、度秘等人工智能語(yǔ)音助手進(jìn)行了智商測(cè)試呢诬。這項(xiàng)研究仍在進(jìn)行之中涌哲，但最新公布的結(jié)果顯示：Google Assistant的IQ為47.28，略低于6歲兒童的智商尚镰。而Siri則是23.9阀圾，大幅落后于后者。
Geoffrey Hinton對(duì)人工智能的未來(lái)非常擔(dān)憂狗唉，在最近的一次人工智能會(huì)議上初烘，Hinton表示自己對(duì)于反向傳播[非常懷疑]，并提出【應(yīng)該拋棄它并重新開(kāi)始】。
然而目前肾筐，反向傳播是監(jiān)督學(xué)習(xí)的核心哆料，也是深度學(xué)習(xí)不可或缺的一部分，但是吗铐，就像之前提到的罢绽，利用反向傳播調(diào)整模型苍匆，可能AI永遠(yuǎn)無(wú)法達(dá)到【強(qiáng)】人工智能。
接下來(lái)，想說(shuō)抵蚊，其實(shí)AI到目前為止最主要的就兩個(gè)作用：
1.將人類從繁雜的赖临、重復(fù)的工作中解脫出來(lái)鳞滨。
2.通過(guò)目前已知的情況芬骄，幫助人類做出決策。
如果說(shuō)大部分成功的產(chǎn)品都講究一個(gè)社會(huì)階段和環(huán)境養(yǎng)分的話蹋半，那么他巨，現(xiàn)在的AI產(chǎn)品在設(shè)計(jì)時(shí)，應(yīng)該本著這兩條去考慮减江。而那些我們感覺(jué)到不盡如人意的AI產(chǎn)品染突，大都是沒(méi)有按照這兩條的意圖去設(shè)計(jì)的。
對(duì)于“AI會(huì)讓很多人失業(yè)”辈灼，“有可能威脅到人類”等反AI的觀點(diǎn)份企， 我還是持相反意見(jiàn)的。我們的老祖先很早就說(shuō)過(guò)：【以史為鑒】巡莹。只是當(dāng)時(shí)沒(méi)有存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的機(jī)制司志，沒(méi)有相應(yīng)的計(jì)算算法，更沒(méi)有計(jì)算的機(jī)器降宅。否則人工智能可能會(huì)更早的出現(xiàn)骂远。而現(xiàn)在，這些條件都已具備腰根，我們?yōu)槭裁床淮竽懙負(fù)肀亍?/p>
想想激才，我們可以利用多年積累的數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)，代替很多重復(fù)性的工作额嘿。我們可以利用存儲(chǔ)量大于常人的機(jī)器瘸恼，幫助我們記住很多信息并作出決策建議。這册养，并不是機(jī)器威脅人類的方式东帅，而是人類利用機(jī)器，解放自己球拦，從而走向更加快速發(fā)展的道路靠闭。
好了邓夕，最后了。我們聊聊未來(lái)阎毅。
其實(shí)就是一句話：理智、客觀地看待人工智能的潮起潮落点弯。
人工智能已經(jīng)經(jīng)歷過(guò)了兩次寒冬扇调，這里，有資本過(guò)熱地毒害抢肛，也有學(xué)術(shù)無(wú)法繼續(xù)前進(jìn)的問(wèn)題狼钮，可能最冷的Winter is coming. 當(dāng)監(jiān)督學(xué)習(xí)無(wú)法滿足一些任務(wù)，而捡絮，新的學(xué)術(shù)方法還未能出現(xiàn)解決時(shí)熬芜，可能最后一次寒冬就來(lái)了。
不過(guò)福稳，可能大家會(huì)拋棄現(xiàn)在的算法和網(wǎng)絡(luò)涎拉，但是，人工智能時(shí)代終究會(huì)到來(lái)的圆，因?yàn)槿祟惤K將會(huì)用工具代替現(xiàn)在的自己鼓拧，并開(kāi)始從事其他更有意義的工作≡铰瑁科技永遠(yuǎn)會(huì)向前走的季俩，人類也需要更多的人力去轉(zhuǎn)動(dòng)歷史的車(chē)輪，去完成更有意義的事情梅掠。（這里套用一下我本科高數(shù)謝老師的一句課上名言）
人類的出現(xiàn)就是為了揭上帝的底牌酌住。
雖然，可能前景一片美好阎抒，但是路漫漫酪我，高低坑洼還有迷霧。資本需要和市場(chǎng)一樣理智挠蛉；創(chuàng)業(yè)者也需要在做人工智能時(shí)祭示，牢牢依附著傳統(tǒng)行業(yè)，少一些【強(qiáng)】人工智能的夢(mèng)想谴古，多一點(diǎn)細(xì)分化場(chǎng)景的創(chuàng)造质涛。人工智能的基礎(chǔ)技術(shù)已經(jīng)十分成熟，在各行各業(yè)中都有應(yīng)用的條件掰担，可能汇陆，現(xiàn)在只需要一個(gè)靠譜、新穎的idea.
而带饱，目前毡代，我們需要做的阅羹，了解人工智能技術(shù)的邊界，深入行業(yè)研究具體業(yè)務(wù)教寂，最后捏鱼，架起一座又一座橋梁。
當(dāng)然酪耕，這里我們不可能一番風(fēng)順导梆，可能會(huì)在數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)清洗迂烁、制作數(shù)據(jù)標(biāo)簽時(shí)等等環(huán)節(jié)中遇到困難看尼。但是，歷史的責(zé)任盟步，需要無(wú)數(shù)的AI從業(yè)者去理智地推動(dòng)這件事藏斩。
作為一個(gè)還沒(méi)有怎么經(jīng)歷社會(huì)歷練的小鮮肉，居然在最后一章節(jié)却盘，說(shuō)了這么多裝X狰域、預(yù)測(cè)、總結(jié)的話谷炸。還望北专，各位看官大佬包涵。不過(guò)旬陡，希望自己能夠從事到這樣的一件事情中去拓颓。
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