市場異動與人機大戰 王雅媛

SENSE隨筆131108人機之辨 掌門天地

SENSE隨筆131108
人機之辨
A字人執筆

〈阿蟬楔子〉

《Gödel，Escher，Bach》是一本七百多頁，意圖以數學、邏輯和對稱性等角度去解釋意識如何產生的著作。 人到底是如何由無意義的分子結構演變成有意義，擁有自我意識，把自身稱呼為“我”的人物呢？

誠如作者Hofstadter接受《Wired》雜誌訪問時指出，絕大部分的讀者並沒有認真看待他的意圖，反倒是將注意力放在幽默的細節上面。 我雖沒讀過這書，但單在Youtube上看麻省理工為此書製作給中學生的入門介紹，也已頭暈眼花，不得不佩服A字兄的過人膽識和毅力。

人在追逐知識的過程中，發明了一種方法，便是按照想要描述的 對象群 建立一個 對應系統，並以系統的規則代表該對象群運作的法則：那麼，「對象」和「系統」便成為同構的isomorphic事物。***

數學中的「 形式系統formal system」可算是此類知識系統的極致。***

若以邏輯推理為例去鬆散定義形式系統，它的原素應包括：

1. 符號symbol：建立邏輯句子的可用符號；
2. 語法grammar：決定何為合式well-formed句子的規則；
3. 公設axiom：推理的起點（不證自明的）；
4. 推理規則rule of inference：按照 “前提premise”提供 “結論conclusion”的規則。

若系統包括以上諸原素，則以公設為起點，按照推理規則，以符號和語法推導出的結論，便稱為 「定理theorem」。***

〈A字人文章〉

MU謎語

電腦編製的課程中常以 「圖靈機器Turing machine」為原始電腦的教學例子，其中一個變種為「字串改動機器string manipulation machine」。

舉例：現時有一個系統，它可用的符號只有M、U和I，而系統只能辨認連續排列的符號。

課題： 系統開始時的字串為 MI，試按以下四項規則，將字串改動成為 MU。***

規則：

1. 如果字串最後的符號為I，可以在後面加上U
   舉例：字串MI可以改寫為MIU。
2. 可將任何M以後的字串重覆
   舉例：MIU可以變為MIUIU；MI可以變為MII。
3. 可以U取代任何III
   舉例：MIIII可以變為MUI，或MIU。
4. 可刪除任何的UU
   舉例：如MUUI可改寫為MI。

趁閣下運算的時候，且說一下其他。

一般人開始字串改動的時候，會先隨意探索，變動字串，慢慢地他會發現變動之間有共通之處，那麼他就開始創造新的規則，然後以自己的規則改寫字串，以圖達標。

另一方面，機器一開始就會不停運算直至海枯石爛，但一個人對著複雜的問題可能會覺得無法解決而內心抱怨。

人就是不能停止反思自身所做的事***，反思 [ 反思自身所做的事 ] 的事…..如此類推。

人的另一個特質就是會停止工作程序。***

例如筆者看此書時會跳去看facebook，回覆whatsapp，或者單純是看得太久很悶不看了。一部下棋的機器，你教曉它所有的規則，並不能令它意識到它在 “下棋系統”之中，更遑論擲棋不下離開這個系統了。

言歸正傳：

處理這類問題其中一個最直觀的方法，便是 「試誤法trial and error」。***  像嘗試將魔方（扭計骰）還原一樣，雖然有效的方法相當多，但盲目地試誤是可以得到 “解solution”的。 “解”其實是公設，即遊戲的起點。

“MU謎語” 的問題是我們無法知道MU是否真的可以達到。***

若按照遊戲的條件，即以MI為起點，將任何適用的規則加在當前的字串上，並繪制一幅「樹枝圖tree diagram」，是否可以找出MU這個解呢？

應用以上的方法去測試結果的真偽有點荒謬，因為需要接近無限的時間來進行運算。***

“測試”需要在有限的時間完成才有意義。 測驗一個形式系統是否能得出個別定理時，必須找出一種「演算法algorithm」去確認該推理是否有決定性decisive，這個尋找合適演算法的過程稱為「決定性程序 decision procedure」***。有了決定性程序就能夠掌握系統結果，即theorem的特質，並且可以排除所有不可能的組合。

謎底〈無解的MU謎題〉

• MU字串的嘗試得到的結果是MU，即在推理過程中必須將I去除；
• 系統的規則 (3)是唯一可以去除I的規則，但若要完全去除I，I的數量必須能整除以3；
• 遊戲的起始字串是MI，即有1個I，而規則(2)是唯一能將I增加的規則，而每次只能增。2 x n不能整除以3，故I在字串中永遠無法去除。****

形式系統能夠反映一部份的現實嗎? 可以製造能反映現實的系統嗎? 還是現實就是一套形式系統? 以粒子的存在運作，命題是”時間的開始”，這就觸及宇宙決定論的問題。

說起「人工智能」，由未來戰士電影中擁有情感的機械人，到電飯鍋感應米水比例的功能都稱為人工智能，究竟人和機器的界限在哪裡? 我們可以製造一部能思考的機器嗎? 能否以數學形式為機器訂立規條以進行 “思考” 嗎?

1920 年代德國數學家 David Hilbert 準備為數學訂立一條可以驗證所有”真理”的規則，但Kurt Gödel 証明了此目標並不可行: 「 任何無矛盾的公理體系，那怕只是包含初等算術的陳述，必定存在一個用這組公理不能判定其真假的命題。」也就是說，“無矛盾” 和 “完備(適用於所有情況，包括自己)” 是不能同時滿足的。這就是 “哥德爾不完備定理” 。

有人就認為因為 “哥德爾不完備定理”適用於任何公理體系，所以機器不能跳出體系而另行創建體系進行思考。但亦有人指出 “哥德爾不完備定理”適用於機器亦適用於人腦，故機器亦能思考。

參考

1《Gödel，Escher，Bach: an Eternal Golden Braid》(1979) Douglas Hofstadter (Pulitzer Prize 1980)

2《Gödel, Escher, Bach: A Mental Space Odyssey》

http://ocw.mit.edu/high-school/humanities-and-social-sciences/godel-escher-bach/

3 Wikipedia

可穿戴設備將引發科技倫理之人機爭霸

導讀 : 未來，人類將不得不面對被自己所創造出來的機器人超越的尷尬局面。

前段時間，一家名為Kensho的公司，在業界掀起軒然大波。Kensho是一家怎樣的公司，是什麽原因讓眾多大佬對它趨之若鶩？據了解，Kensho目前正在研發一種針對專業投資者大規模數據處理分析平臺。該工作平臺將可以快速、大量地進行各種數據處理分析工作並且能夠實時地回答投資者所提出的複雜金融問題，這或許將取代現有的各大投行分析師們的工作。

面對一個能夠更快更好地對金融數據進行分析的機器，金融機構的分析師和研究人員毫無勝算，這對他們來說將是一場災難。Kensho公司的軟件被取名為沃倫，你可以像在谷歌進行搜索一樣，在簡單的文本框里輸入非常複雜的問題——使用直白的英語，而能便捷地得到答案。例如：當三級颶風襲擊福羅里達州時，哪支水泥股的漲幅會最大？（最大的贏家是誰？德州工業[Texas Industries]）。同樣，當朝鮮試射導彈時，哪支國防股會漲得最多？（雷神公司[Raytheon]、美國通用動力公司[General Dynamics]、和洛克希德馬丁公司[Lockheed Martin]）。當蘋果公司發布新iPad時，哪家蘋果公司的供應商股價上漲幅度會最大？（為iPad內置攝像頭生產傳感器的豪威科技股份有限公司 [OmniVision]）。

要回答此類問題，對沖基金的分析師隊伍要花上數天的時間，前提條件還有他們可以找到所有這些數據。但突破性的沃倫軟件可以通過掃描藥物審批、經濟報告、貨幣政策變更、政治事件、以及這些事件對地球上幾乎所有金融資產的影響等9萬余份資料，立馬就為6500萬個問題找到答案。不僅如此，機器人在人類工作中的替代作用越來越大，包括前段時間備受關註的“機器人”寫新聞稿事件。

在這個時候，人類將不得不面對被自己所創造出來的機器人超越的尷尬局面。正如黑洞中心存在著一個讓一切已知物理定律都失效的“奇點”一樣，信息技術也正在朝著這樣一個“奇點”邁進。屆時，人工智能將比其制造者——人更加聰明。未來學家們不得不承認，過了“奇點”，一切都將以現在不可預測、無法想象的速度和形式發展了。

目前，人類已經發明了比較簡單的能植入腦內的記憶芯片，並嘗試著安裝這些芯片，使人的記憶力大大提高。但其主要的思維部分還是靠人腦，人控制著機器在人腦中運行。伴隨著人工智能技術的發展，相信能夠協助人腦思維的芯片將緊隨其後，被人類制造出來。它將像現在計算機的中央處理器，在它的支持和配合下，人腦運算的速度將更快，思維的程度也更加複雜。這時侯芯片和人腦將相互作用，相輔相承。在此基礎上，科學家將進一步探究人腦的奧秘，並將其全部解開。由此而來，人類將很快研發出運算速度更快的芯片來代替人腦，人類甚至將由此進化成“機器人”。

不僅如此，讓人工智能發展到具有自我學習能力的時候，或許對於人類來說將會是一場新的浩劫。在這個時候，人類與自己所研發出的機器人之間的關系，將變得非同尋常。首先，人類不斷研發更先進的可穿戴機器設備，尤其是腦意識讀取與控制的可穿戴設備，通過對人腦意識的讀取與理解，並借助於自我學習的人工智能對自我進行升級。其後果就是，不斷升級的機器設備又反作用於人類自身，使其成為人類不可或缺的一部分，或將控制、管理人類。

曾經，有人說過，“每一次技術進步都是人類的一次自殘”。在電腦時代，人們貌似在操控著電腦，實際上在慢慢被電腦操控，思維能力、註意力和決定能力的退化，就是被電腦操控的結果。到了移動時代，這樣的輪回仍在繼續，只是對象從電腦換成了更小、更方便攜帶的手機和平板。正因如此，你總是忍不住去關註社交網絡上的一舉一動，忍不住去看信息流上多了什麽新東西，忍不住去……好吧，到了最後，其實你再也無法集中精力去做自己需要做的事，也什麽事都沒做到。

人本來知道自己想做什麽，但在智能設備的操縱下，卻變得不知道該做什麽了——因為很多時候，人們把自己的思維寄托於電腦的指令上，順從地聽著它的指揮。現在，人們總是在標榜某某手機、某某系統的用戶界面更友好、更人性化，但大家不知道的是，電腦的人性化，對應的正是人的電腦化。同樣機器的人性化，對應著的就是人的機器化。

可以說，沒有借助並融合可穿戴設備的人工智能並不可怕，其自我學習的基礎就是我們所設定的模型。但當基於可穿戴設備並融合人工智能的具備自我學習能力的可穿戴設備，形影不離地成為了我們在物理網時代的助手，我們不可避免的就是面對一個冷酷的現實，那就是人與機器的倫理之戰。

當人類深處一個資訊、信息、數據的“黑洞”環境中，憑借著自身根本無法應對的海量的信息，無法從中有效獲取“需要”的信息的時候。我們必然需要借助於人工智能幫助我們完成，但在我們腦意識基礎上演變出來的人工智能，它的“智力”遠在我們之上，它能懂我們，而我們卻無法懂它。到底是人控制“機器”，還是“機器”控制人，這一切的關鍵都在於可穿戴設備，因為將萬物數據化的可穿戴設備，它不僅對物數據化，同時也對人進行了數據化。可以預見，新一場的科技倫理將由可穿戴設備所引爆。

版權聲明： 本文作者陳根，文中所述為作者獨立觀點，不代表i黑馬立場。

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標簽 可穿戴設備 科技倫理 人工智能

【視頻】紮克伯格和馬雲談人機大戰：這是今年最意外的事情

【視頻】紮克伯格和馬雲談人機大戰：這是今年最意外的事情

一財網 劉佳 2016-03-19 11:22:00

AlphaGo在技術進步上確實取得了巨大成就，能夠打敗人類是人工智能重要的里程碑。“這是我今年看到的最意外的事情，因為當時專家們都覺得還要過幾年才能打敗。”

語音搜索是人機交互的未來嗎？

導讀 : 跟機器說話，聽起來好酷！

人工智能成為熱門話題，在如今這個科技飛速奔進的時代，不知你是否想過，也許可以換一種智能化的方式完成搜索——比如，跟機器說話。

語音搜索技術——很好理解，通過語音完成搜索行為。

不同於其他人工智能技術的亦真亦幻，語音搜索是那種直覺上理應擁有的技術，它在幾十年前就是科幻作品中的標配。然而作為人類思維和知識的基本載體，語言（尤其漢語）的獨特讓其成為AI歷史上最困難的方向之一。不難理解，從戰勝李世石便知，機器無比擅長邏輯與程序性的單一任務，但人類自然語言並非形式語言，長久以來，機器無法分辨人類語言——甚至許多時候唯有母語使用者才能體察到的奧妙，這也讓語音搜索變得艱難。

但它必須進步。無論如今智能手機的井噴亦或未來整個IOT產業的崛起，人們都在企盼一種與機器更自然的交互方式，而語音搜索是最佳入口。這個世界上的科技巨頭無一不在強化語音技術的研究，谷歌某位資深工程師就曾表示，人工智能下個里程碑就是自然語言理解。

嗯，語音搜索並非“語音+搜索”1+1式的簡單串聯；語音技術，自然語言理解以及智能搜索的結合意味著一種趨向於完美的搜索樣態，它將帶動更龐大的搜索和服務生態。

更好的溝通：機器理解人類背後的智能技術

先來說說這項技術。

語音搜索是一項集成了語音識別，多輪理解，語義分析等在內的複合型人工智能，其實現過程要比封閉式規則的圍棋艱辛許多，它要求機器從思維，對話，情感等維度探尋人類充滿不確定性的複雜行為——溝通。

語音識別簡單講，即是針對複雜多變的語音搜索場景，通過深度挖掘大規模用戶行為數據，利用深度學習技術，理解用戶的表達，同時針對漢語一音多義的獨特性，結合用戶個性化信息及語義環境在同音候選中優選更可能為用戶需求的結果。

除此之外，人類正常溝通中無法避免的信息折損，也使得機器必須掌握多輪理解——在語音搜索中讓人與機器基於上下文語境多輪交談。具體而言，基於語義結構理解，指代消解等技術，理解用戶會話的上下文信息，實現對話的補全與替換，從而真正理解用戶需求。

當然，除了多輪理解，為了貼近更自然的對話方式，語義理解技術就變得頗為關鍵，這要求語音搜索必須包含對需求的理解和對數據資源的整合。這意味著機器可以完成某種推理和對於推理的驗證。譬如，當你發出“我要吃飯”的語音時，機器可以自動領會意圖，直接進入與餐飲有關的界面。機器精準理解語音背後的含義頗為不易，而也尤為重要，唯有突破了語義理解的門檻，機器才能進一步理解人類真實意圖，從而完成更為友善的交互。

更好的未來：人與機器高效與人性化交互

確實，每個心向未來的人，都在渴念人工智能的盡早落地。語音搜索這種非物理接觸式的人機交互方式，究竟意味著什麽？從最基礎的方面，它可以讓那些不會打字、不愛打字，甚至不屑打字的群體用比打字更迅捷自然的方式獲取信息與服務，數據顯示，使用文本輸入速度為1s/字，而使用語音搜索輸入速度為100ms/字。

可以肯定，應用場景的變化無常無疑會讓語音搜索將日趨成為主流。根據百度提供的數據，語音搜索的整體用戶在2015年增長超過3倍，而早期嘗鮮用戶一旦用上語音搜索，其後產生的黏性非常之高，而在粘性用戶當中，有60%的搜索需求都會使用語音進行表達。

毫無疑問，年輕用戶的搜索行為正在向語音靠近，尤其對於生長在移動屏幕之中的90後和00後用戶，與機器“對話”稱得上是某種天經地義。就像成年人驚訝地發現，兒童和嬰兒對於iPad等屏幕毫無違和感的本能觸碰，當語音技術日趨成熟，90後與00後也將與機器的交談視作生活本身——因為他們知道，無論是知識還是娛樂，只要你說出來，就能迅速找到想要的一切，何樂不為？

趨勢：順應人性的智能化生活

拋去技術不談，至少在現階段，不少成年用戶對語音搜索的本能排斥大概可歸為兩點：擔心隱私（理性角度）以及感覺“怪怪的”（感性角度）。關於第一點，技術就可以解決，語音搜索技術完全可以讓用戶在公共場合用只有自己才能聽見的微弱音量與機器對話。我想重點講一下第二點：觀念。

在許多特定的技術和觀念拐點，年輕人永遠站在正確的方向，倘若你對一代人的集體行為滿懷不解，那麽只有一個原因：你out了。技術革新與人類所謂的“主流觀念”之間的撞擊聲，簡直是科技進程之中的副本。每一項革新技術的誕生，似乎都是一次對過往主流觀念的更新。譬如微信普及之前，對著機器說話經常被視作怪咖；而手機能拍照之前，人們經常對自己會被陌生人錄像而敏感，但從敏感到無感，人們只用了短短數年。因此完全可以想象，語音技術的“破冰期”將無比短暫，因為年輕族群早已習慣於此。

哪怕從客觀角度，趨勢也擺在那里。智能手機只是未來的一小部分，新湧現出來的科技將讓更多人“被迫”轉向語音搜索。智能設備日趨豐滿，無論智能硬件，智能家居，無人汽車，還是智能機器人，不太可能指望全部通過文字與之溝通，而語音搜索能提高效率，以更順應人性的方式體驗智能生活。

縱觀整個人機交互的歷史，一個清晰可見的脈絡是：主流計算設備的每次形態改變，必然伴隨著人機交互難度下降——就像鼠標和Windows 圖形界面之於個人電腦，電容觸摸屏和iOS（及安卓）操作系統之於手機，語音搜索作為一種革命式的人機交互方式，在很大程度上消減了人類與機器之前的隔閡。

而從某種感性層面來說，倘若語音搜索有朝一日成為主流，那麽它勢必將人與機器的交流鍍上一層情感色彩，它會加劇人類對於機器的依偎。人與機器共同進化以聽懂彼此語言為前提，我堅信，以語音搜索技術為開端，人類終將打造出《星際迷航》那般終極意義上的移動設備。

還是那句話，在技術領域，未來十年將會令過去的十年黯然失色，而相信語音搜索技術的普及，即是通向那個更美好未來的重要一瞬。

版權聲明： 本文作者李北辰，文中所述為作者獨立觀點，不代表i黑馬立場。推薦關註i黑馬訂閱號（ID:iheima）。

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標簽 語音 搜索 未來 交互

硬蛋與英特爾聯手打造機器人生態系統 人機戀愛的日子還有多遠？

“服務機器人在語音識別上已經超過了人類，但是在情感交互方面的能力還不及一個剛出生幾個月的小孩，這個恰恰是目前最難的問題。”近日，清華大學教授孫富春在深圳一場以“攜手同芯、共創未來”為主題的機器人創新生態峰會上如此表示。
上述活動由硬蛋科技與Intel共同主辦。當天，機器人領域的學者、企業家、投資者齊聚一堂，共同探討機器人的發展機遇及創新難題。
那麽，如何加速機器人企業的研發和生產進程呢？在上述峰會上，國內智能硬件供應鏈平臺硬蛋科技和Intel宣布合作，將為生態內的機器人創業者們提供完善的產業生態閉環，從技術架構到市場推廣。
科通芯城CEO兼硬蛋創始人康敬偉說，硬蛋和Intel將幫助創業者搭建好底層的技術架構，並提供完成機器人需要的各項模塊。機器人研制成功後，再利用雙方已有的市場資源，將機器人產品推廣到市場中去。

機器人領域“四大家族”地位有待撼動
一提起機器人，就繞不過該行業的壟斷性企業。瑞士ABB、日本發那科公司、日本安川電機、德國庫卡機器人並稱為機器人領域的“四大家族”，這些巨頭占據中國機器人產業70%以上的市場份額，並且幾乎壟斷了機器人制造、焊接等高端領域。
那麽，這是不是意味著中國的機器人企業在創新上落後呢？在IDC全球機器人研究總監張敬兵看來，事實並非如此。
在機器人創新生態峰會上，他給出了一組數據：2000年，中國在機器人方面的專利占世界機器人專利總量的比例不到1%。可是到2011年，這一數字已經達到25%，這是非常巨大的跳躍式發展。而日本在這十年間，這一數字從56%下降到21%。
他說，在機器人創新上，目前領隊的主要是中國、日本、韓國和美國。這四個國家在機器人方面的專利加起來，已經占到全世界的75%。“在中國，該領域重大的技術創新和專利主要集中在上海、長三角和遼寧京津冀一帶。”
與專利數量高速增長相伴隨的是國產機器人企業的快速發展。去年在國內生產的機器人出貨量里面，國產品牌自主品牌已經超過30%。
不過，國產機器人的發展之路仍然漫長。就拿工業機器人來說，“四大家族”的壟斷地位並未受到太大的撼動。
即便是新興的服務機器人，該領域的應用空間仍然有待拓展。張敬兵說：“服務機器人大家談得很多，應用場景也很多，但是整體來說，這個剛需還沒有形成。大家聽到很多樓梯響，但是並沒有看到人下來。這說明還要大家一起去想、去做、去合作，去發現這個需求。”
無論是工業機器人還是服務機器人，國產機器人的關鍵零部件依然受制於其他國家。張敬兵說：“機器人的核心部件減速器仍由日本壟斷。當然，我們的企業也在研究開發，但是重複開發太多。如何利用生態圈做到強強合作，是個值得探索的問題。”

如何突破核心零部件受制於人的困境？
控制器、伺服電機、減速機是制約中國機器人產業的主要瓶頸。這三大核心零部件占到機器人成本的70%，目前主要依賴進口。
部分工業機器人生產企業正在試圖突破上述“四大家族”的壟斷。新漢股份有限公司物聯網事業部總經理林弘洲在本次機器人創新生態峰會上表示，早在五年前就投入了工業機器人控制器的研發。“目前，從控制器，到整個機器人，到導入到整個工業的應用，已經到位了。”
與傳統的工業機器人相比，服務機器人是一個新興的產業。目前，國內的投資還處在一個比較熱的狀態，相關的研發和技術也並不落後。
參加本次機器人創新生態峰會的北京航空航天大學教授魏洪興介紹，甚至有些方面還是比較領先的，比如說在視覺、激光雷達方面。
不過，服務機器人同樣遇到核心部件受制於人的問題。魏洪興說，如果服務機器人未來的核心部件能夠變得很便宜，開發也很容易，或者甚至可以建立一個開放性的平臺，把這些產品集成在一起，那麽它的設計就會變得很簡單。

服務機器人的新挑戰有哪些？
新，則意味著未知和挑戰。魏洪興說：“大家都在談服務機器人，但是未來服務機器人到底是怎樣的一種形態？是像人的機器人，或者是完成一些作業的機器人？這個形態確定後，才能更好地確定我們在這個生態里面的定位。”
康力優藍機器人公司是參加機器人創新生態峰會的另一家企業代表，其創始人劉雪楠說，服務機器人是技術和文化高度融合的產業。它不像工業機器人，只把技術做好就行了，不需要文化融為一體。而服務是要進入家庭的，要和文化息息相關，它包含人文和藝術。基於這樣一個挑戰，服務機器人的創業公司在這些方面必須要有足夠的底蘊。
另一個挑戰是和人才有關。工業機器人經過多年的發展，已經打下了一定的基礎，在機床和機械制造等領域有配套的體系和符合市場需求的人才。而服務機器人幾乎是一個新的概念，研發人才匱乏。
劉雪楠說：“你需要不斷地尋找合適的人才，快速地融入公司，並且快速地培訓和不斷學習成長。”
他補充道，服務機器人領域過去的生態鏈條是不完整的，它要集成人文、服務、人工智能、機械制造等多個方面的要素，而很多方面的要素是這幾年才新推出來的。

服務機器人產業是泡沫嗎？
既然存在這麽多挑戰，那麽為什麽還有這麽多企業和資本參與其中？服務機器人在這兩三年之內，讓投資者看到了比較多的機會。
其中一個重要的機會是人工智能正在經歷從無到有、從簡單到能用、從能用到精彩的裂變。在過去，互聯網領域只有百度和新浪等少數企業經歷這種裂變，但是互聯網技術發展到今天，各種內容服務層出不窮，人工智能也水漲船高地發展出各式各樣的應用。這些應用的發展，使得機器人的發展更貼近現實。
在資金一擁而上投向服務機器人領域之時，也有人擔心這又是一個新的“產業泡沫”。
劉雪楠對此持否定態度。他說：“是不是泡沫，要先看清楚當前最看好它的是哪些人。目前最看好服務機器人的分兩類：一類是政府，一類是頂級的投資機構。凡是這種跟政治和經濟的頂層建築關聯的人，如果看好這件事的話，那麽就是不會有錯的。”
他也以互聯網為類比：互聯網剛剛出來的時候，很多人說互聯網是泡沫，但是最後證明並不是，只是在發展過程中有一些不完善。
硬蛋和Intel聯手打造智能機器人產業生態圈
投資者已經看到，不管是服務型機器人，還是運用於工業4.0的工業機器人，在未來都有很大的市場空間。
硬蛋科技是目前國內最大的智能硬件生態系統公司，核心業務是供應鏈，智能機器人則是該平臺上五大重點板塊之一。目前，在硬蛋的平臺上共有10000個智能硬件創業項目、8000家供應商、800萬個硬件粉絲。
康敬偉說：“我們希望把Uber打造的共享經濟模式複制到智能硬件創業項目上來，成為為企業服務的超級連接器。”
此次硬蛋和Intel的合作可謂強強聯合，一拍即合。硬蛋科技的母公司科通芯城是中國最大的元器件電商平臺，Intel有全世界最好的技術、最好的研究室和實驗室以及全球市場。
此次雙方共同創建的機器人生態就是希望能夠從技術支持、市場推廣上進一步加速機器人的發展。康敬偉稱：“我們要做機器人創業的‘超市’，創業者或中小企業可以在我們的‘超市’中找到機器人制造所需的基本模塊，然後將更多的精力放在優化想法和提升體驗上。”
事實上，硬蛋科技和Intel具有深厚的合作基礎。這十年來，Intel一直是科通芯城主要的供應商。
康敬偉說：“我們也是Intel服務中國電子制造業企業的一個主要渠道。有了這樣的開始以後，當Intel的眼光從傳統的PC、服務器的領域投向嵌入式設備、往IoT和機器人領域的時候，我們就有更多的合作機會。我們一起去服務創客和中小型的創新性企業。”
硬蛋科技希望通過搭建一個互聯網平臺，將Intel之前主要服務於世界500強企業的資源平民化，推向市場的每一個角落，讓年輕人享受到高大上的資源。

百度少帥顧嘉唯已離職 負責人機交互與智能硬件

8月9日上午，接近百度的人士對第一財經記者確認了百度IDL(深度學習實驗室)主任研發構架師/首席設計師顧嘉唯離職的消息。另有消息人士透露，離職後，顧嘉唯將加入東方網力任副總裁。

百度IDL官網顯示，顧嘉唯是百度少帥，負責人機交互和智能硬件。

百度深度學習研究院(Institute of Deep Learning，IDL)是百度歷史上首個正式成立的前瞻性研究機構。IDL目前在北京、深圳和矽谷都有研發團隊。

百度董事長李彥宏對它寄予厚望：“希望百度IDL會成為像AT&T-Belllabs、Xerox PARC這樣的頂尖的研究機構。”

顧嘉唯所在的人機交互組是一個橫跨計算機科學、交互設計、工業設計和心理學的多學科交叉融合團隊。百度在官網中介紹，人機交互組旨在創造並開發下一代自然交互技術和模式，去提升日常生活、工作和娛樂。百度通過快速叠代交互和硬件原型來驗證多通道多語義自然交互的可行性，並綜合深度學習、大數據分析、3D視覺、圖像識別等算法，幫助百度的技術迅速落地成為有價值且受歡迎的人性化智慧型產品。

在這一領域，百度現階段的研究和創新方向主要包括：智能可穿戴設備、智能交通、智能家居、機器人以及一些基於圖像和人工智能的軟硬件產品。

百度百科詞條顯示，顧嘉唯的重點研究領域為新型用戶體驗和智能化(包括可穿戴設備、智能交通、智能家居、機器人和物聯網)，在萬物互聯到萬物智能的發展進程中，為基於深度學習和大數據分析的人工智能(百度大腦)創造自然的用戶界面和新穎的人機互動方式，領導項目包括：百度智能眼鏡Baidu Eye和百度智能自行車DuBike、盲人智能助理DuLight、實時變臉APP應用臉優。

他在百度帶領一支由設計師和原型開發工程師組成的快速原型驗證創新突擊隊，進行交互式軟硬件原型驗證和設計開發，通過基於上述領導項目在智能產品的研發，在人工智能和人機交互技術創新和應用創新層面進行相關發明專利、實用新型專利、外觀專利的創造和儲備，獲得一級發明專利和創新項目獎等七十余項成果。

加入百度前，顧嘉唯在微軟研究院從事人機交互研究，通過設計下一代微軟產品的過程把定性和定量研究技術結合起來創造可穿戴嵌入式互動產品，包括Xbox Kinect、Surface鍵盤和Windows 10。他擁有囊括硬件和軟件的22項美國發明專利，120項國內專利，是美國斯坦福大學ME310國際創新課程的客座和監事。

不只是顧嘉唯，此前百度IDL團隊多人或創業或加入其他互聯網公司。IDL創始人兼前常務副院長余凱離職創辦地平線機器人，百度深度學習研究院(IDL)主任架構師黃暢加入地平線機器人。百度無人駕駛汽車團隊前負責人倪凱離職加盟樂視。

特別是伴隨著AlphaGo引發的人工智能熱，業內人士預計，在互聯網技術領域，創業者的春天要到了。

李彥宏：自然語言人機界面是下一方向 AI將影響每一個行業

1月15日消息，第一財經獲悉，百度公司首席執行官李彥宏今日參加極客公園創新大會，在與極客公園創始人及總裁張鵬的對話中，李彥宏表示，自然語言的人機界面是下一個發展方向，比移動互聯網時代機遇更大。

談到為什麽要發展人工智能時李彥宏的回答是，有一天機器學會了人能力的時候，他永遠不可能疲倦，要處理比人多得多的信息，逐步逐步就可以做得比人要好。至少在某些領域可以比人做得要好很多。

他說：“AI會影響人類社會的方方面面，從行業的角度來講可以影響金融、汽車、房產、電子設備，可以影響幾乎每一個我們都能夠想到的行業。從不同的消費者來講，他可以影響很多消費者，從企業的角度來講也可以影響很多的企業。”

具體到應用領域，李彥宏表示，自然語言是繼鍵盤、觸摸屏後的下一代交互方式。此前智能家居、工業物聯網、智能互聯網等概念，背後僅僅是設備連接後用機械的命令進行控制，但其的本質還在於交互。

另外李彥宏認為，確立人工智能為中心的戰略，並不影響百度的使命，李彥宏表示，“百度的使命從成立到現在我們沒有變過，就是讓人們最平等、便捷的獲取信息，找到所求。搜索引擎本身也在進一快速的演進，早期都是關鍵詞的匹配，到人工智能時代很多信息輸入都是語音輸入、圖像輸入，語音和圖像的檢索行為在百度過去一年當中占比一年乘以2。”

以下為對話實錄：

張鵬：我們正在講我們倆今天要有一個新的變化，新的玩法，這個玩法就是我們準備不這麽正經的坐在沙發上，準備換一個方式。就這麽聊，為什麽這麽聊，因為咱們今天開啟的話題特別有新聞性，我知道就在不久前，百度自己的人工智能的一場人機大戰好像贏了。

李彥宏：一勝一平。

張鵬：你覺得後面結果怎麽樣?能贏嗎?

李彥宏：我覺得可能絕大多數人都覺得沒懸念，小度機器人一定會贏的，但是真的不那麽容易，機器人在模仿人的很多能力方面還是有很多工作要做。第二局打平之後，我們很多工程師難過得都哭了，他們下了很多工夫。

張鵬：就是很有可能贏?

李彥宏：對，但是也很有可能會輸。這是機器人一個過程，早期機器人記憶、存儲的能力是無人可以匹及的。我們一步一步在向人的方向努力。

張鵬：這個挑戰其實是挺不一樣的。如果說當時一開始我們看到的人工智能，大家看到的是他在一些計算能力上對人的超越，但是這些超越有的時候在不同領域體現出的難度是不一樣的?

李彥宏：對。

張鵬：我看到人認臉。對人來講人認臉應該是挺簡單的，不應該是挺大的問題。為什麽這件事很複雜，讓人這麽努力只到這個狀況?

李彥宏：這是人相對來說，天生就覺得很自然的事情，但是對計算機來說卻是沒有標準答案的事情。計算機的規則越清楚，越是能夠有限可能性的情況下所有的東西都試一遍，有一個標準答案，它可以做得很漂亮，但是如果說這個東西像什麽，大概是什麽，越模糊的東西人覺得很自然，甚至要求降低了，但是對於計算機來說這個要求很高的，什麽叫像他不知道，計算機只知道零和一，讓計算機知道這個人長得跟那個人很像，這個是有難度的。

我們為了準備度秘背後這套人工智能的東西，他們學習了兩億張人工智能的圖片。其實一個人一生都看不到2億人。但是計算機利用這個特長，我可以處理大數據，迅速處理很多很多數據，可以在不同的人臉當中找到一些共性的東西。這樣才能相對來說有一定的信心說，我覺得這兩個像，這兩個應該差不多，這種越模糊，越說不清楚的東西是機器不擅長，是人擅長的。

但是我們為什麽在這個方向上努力呢?有一天機器學會了人能力的時候，他永遠不可能疲倦，要處理比人多得多的信息，逐步逐步就可以做得比人要好。至少在某些領域可以比人做得要好很多。

張鵬：這件事其實里面涉及到一個問題，你發現人對有些東西無法解釋模糊的概念，比如說我不可能識別一億張臉就可以有認臉的能力。但是機器無法建立，有的時候機器有它優勢的地方，比如說我們在下棋這個層面。

李彥宏：這是規則清晰，它只要找到怎麽有效的方法去找下一步怎麽走之類的。

張鵬：輸贏是明確的。

李彥宏：對。

張鵬：但是人算不過來一下一萬次，但是認臉就沒有明確的。

李彥宏：你說不清楚。

張鵬：這個是很有挑戰的。

李彥宏：對。

張鵬：因為我比較了解這些事，我聽到了傳聞，還有一些圖片，我們看看今年李彥宏參與了一件什麽事。食物鏈頂端的人貝爾邀請你參與了越野千里。

李彥宏：是四川阿壩州爬雪山過草地。

張鵬：這個是有拍攝的?

李彥宏：對。基本上都是老外拍攝，中國人不讓靠近。

張鵬：你當時什麽感覺?因為這件事我們都有沒有經驗。

李彥宏：我一開始還是挺期待的。因為我這個人做互聯網總是喜歡變化和新東西，從來沒有經歷過這樣一個在荒野見到不一樣的東西，我非常期待。但是整個過程又很辛苦，中間甚至有一些後悔。

我說這種話，我幾乎這一生從來不後悔，這次做的過程當中還是覺得幹嘛自己要給自己找這種罪受。

張鵬：為什麽?你當時想去是因為什麽?

李彥宏：想去就是因為沒有經歷過，我想嘗試一下，喜歡新東西，各種各樣的。我覺得任何一個企業家或者創業者在心底里頭都有這樣的沖動，如果是沒見過，如果這里有風險，或者別人沒嘗試過的東西我想看看。

張鵬：這點在當時是驅動你參與了一個這樣的事情，但是真進去之後發現其實水挺深的。

李彥宏：比想象得要難受。

張鵬：有吃蟲子嗎?

李彥宏：到時候看節目。

張鵬：感覺應該是相當相當酷的感覺。這塊我想順便提這麽一個問題，我覺得面對挑戰這件事，你進去以後雖然是以好奇心進入，但是進去之後就是一個重大的挑戰。心里甭管是不是想退也退不了的，就得往前走。

把這件事轉到商業上也是這樣，百度每年都來極客公園大會，你之前談到AI、深度學習，已經是三四年前的事情了，遠遠沒有今年這麽熱。今年這麽熱，這個行業里面已經幾乎沒有一家公司不談AI了。

李彥宏：2013年3月份我們宣布成立全球首個AI實驗室，當時講我們要吸引全球最優秀的人工智能科學家來跟我們一起對未來的探索。現在四年過去了，我自己也確實認為我們的確吸引了一批非常非常優秀的人工智能方面的專家和工程師。我們在做的一些事情主要分為這麽幾個方面，比如語音識別、圖像的識別，自然語言的理解，用戶畫像等等這些東西。我們也開源了深度學習的源代碼，反映還不錯，整個運算的速度還不錯，可以使用大規模的集群計算。

語音識別的能力在安靜環境下達到97%，是超越正常人的水平的個。圖像識別進步也非常快，在百度貼吧里面非常活躍，有植物班。

張鵬：我經常看到你出沒。

李彥宏：除了我之外還有一個人特別活躍，度秘。經常有人拍幾張照片說這植物我以前沒見過，這叫什麽，或者朋友送我一盆花我也不知道是什麽，有人給我指點指點嗎?最先回答的就是度秘，這個東西叫做什麽，原產地是什麽。下面人會說謝謝，接著他又跟你調侃。很多人過一會才能識別出來，我怎麽跟一個機器人說話啊。

機器人的特點很明顯，你說一句話，它馬上就回，秒回，立刻回。人是沒有那麽快的反應，這樣能看出來是機器。

但是它也會錯，有人問一個什麽東西，它會回答錯。在不一定對的環境進去人容易接受，在吧里面說什麽都有，人說話也不一定保證對，這種情況接受程度也很高，正好像對於度秘這樣的機器人又是一個很好學習的過程。如果我錯了，你告訴我對的是什麽，這樣我慢慢就越來越聰明。

張鵬：有沒有可能這種東西不光在植物吧?

李彥宏：其實很多地方已經在弄了，我們想把這個東西開放。比如說你喜歡的是狗，你可以訓練度秘讓它學習寵物狗。

張鵬：我可以在做寵物服務社區里面也有一個隱藏的機器人其實是能夠告訴大家這個狗是什麽種，是不是純種。未來真的有可能有這樣的狀況存在。

李彥宏：我認為未來已來，電影吧里面也有度秘，比如說你告訴我這是什麽電影，你給我推薦一個什麽電影。它已經在若幹個領域已經學的人模狗樣了。貼吧有1000多萬個，每個領域都可以無限的細分下去，每個領域我們都可以把度秘訓練成那個領域的專家。這個需要一個過程，也是需要大家一起努力，這個我覺得是很有意思，很神奇的。

如果1000萬個吧它都是專家，你覺得這是什麽樣的人。

張鵬：這個挺起來挺興奮的。它不像我們現在下棋贏了一個誰，打牌贏了一個誰。你身邊現在成長了一個知識比你多，學習能力比你強的人。

別的家也在做AI，AI是不是有一個循序漸進的過程，什麽時候才能在一個應用里面有隱藏的力量能夠起到這樣的作用，也在學習，未來也可能有服務，這個過程是不是很長的過程?會不會把AI整合到自己的業務里面獲得這種能力呢?

李彥宏：這是一個很大的產業，AI會影響人類社會的方方面面，從行業的角度來講可以影響金融、汽車、房產、電子設備，可以影響幾乎每一個我們都能夠想到的行業。從不同的消費者來講，他可以影響很多消費者，從企業的角度來講也可以影響很多的企業。

所以我們在幾乎每一個領域認真看下去都可以看到很多很多這個領域跟AI的結合的地方。這個就是為什麽越來越多人進入AI這個領域的時候我感到不是威脅而是興奮呢?是因為大家相互激發，最後會有越來越多東西出來，最後我們都會變成一個受益者。如果用風口論來講，你是站在風口上，不管有多少人站在風口上，總比你不在風口上好吧。

張鵬：這一條線上這個風足夠大，這個才是你的感覺。按剛才講，百度已經往前運行了很長時間，甚至在很多領域都已經有了。

李彥宏：我們不是想跟別人公司競爭，我們是想提供基礎的能力，我們是希望提供這些能力到各個行業去，各種各樣的公司讓他們來用，包括度秘自然語言對話的能力。我們也希望跟所有的公司去合作，這次在CES我們跟小魚在家就達成一種合作。

張鵬：他相當於一個陪伴機器人。

李彥宏：他搭載度秘的能力跟你對話，這種能力可以在家庭的場景用，也可以在貼吧的場景用。也可以在其他場景用，我們希望把這種場景開放出來，八仙過海，各顯其能。

張鵬：他其實就是一個能力，不像原來，有自己的智慧，有自己的思想，甚至有不能叫做靈魂，至少他不像原來是一個機器編程的東西。

李彥宏：它會更加的智能也會更加的用戶，因為它用自然的語言跟你對話。過去我們人類發明計算機之後，人一直在學機器的語言。我學一個C語言，學一個java的語言，以後是機器學人。這個是多神奇的東西，我跟桌子、椅子交互的時候說的是人話，這是很有意思的東西。

張鵬：機器應該能聽懂我們說的東西，應該有趣，有趣其實在下一個階段應該是很重要的一點。我們有太多的東西還不能用，在不同用的狀況下我們就先把它用起來。再下一步我們有用了之後，希望它能夠更好用，極致就是希望這件事有趣。

我們剛才聊到對整個商業世界未來百度可能會做一些賦能，你們把AI的力量八仙過海，各顯神通。但是在實踐的領域你們會使用哪些呢?比如說小魚在家，AI在所有的領域會這樣嗎?

李彥宏：會是這樣。把它串起來看就認為它是一個必然，我們認為在PC時代，大家跟機器人交互就認為是鍵盤。我們一開始接觸觸摸屏覺得不精確，不好用，你讓三歲孩子學鍵盤不太好用，但是觸摸屏好學。觸摸屏往下學是什麽?不是觸摸屏，是自然的語言。這是最最自然的東西，這樣的東西我剛才講在任何一個領域都可以起到非常不一樣的這種作用。

張鵬：所以你看CES上咱們說汽車，自動駕駛，好像就是人工智能起來，把自動駕駛重新造車。

李彥宏：無人駕駛當然是需要計算機的視覺的能力，看到這是障礙物，這是人，這是軌道線，這是紅綠燈，它要識別所有的東西。當你是無人駕駛，你要進到這個車里，你要告訴它去哪，這是需要自然對話的。這東西往後一看都是人工智能的東西。

張鵬：人工智能成為新的元素有可能要把這個世界重新制造一遍。

李彥宏：這只是一個產業，醫療行業我也比較了解。我們一開始做互聯網的時候說互聯網怎麽跟醫學結合，我用O2O去掛號，再往下走一步就是智能診療，它學了各種各樣醫生給人看病，把這些東西記錄下來它就學會了，我作為一個機器你問我，我也可以繼續跟你對答如流，最後我可以告訴你你得了什麽病。

這是現在人工智能和醫學領域結合的現狀。再往下是基因測序，它越來越把人體數字化了，基因跟疾病之間有什麽關系，現在我們已知的都是單基因治病，這是很簡單的東西，也都是一些罕見病，未來我們可以知道那些基因的組合會得一種常見病。這些東西也都需要人工智能，需要機器學習的算法搞清楚哪些基因的組合導致什麽病。

再往下走，我們目前已知的化合物，有多少是有可能變藥的，過去制藥工業，靠人工一個一個去試。未來也會像汽車和飛機一樣有一個仿真。哪些最有可能是真正的藥，然後讓生物學家去試。僅僅一個行業，你可以看到從不同的層面，我們想象到是革命性的去改變這個行業。大家不管你在哪個行業，只要下點工夫琢磨，都有機會。

張鵬：這真是讓人興奮的，AI這件事對未來有根本性的重塑。今天來的都是極客群體，做產品的，工程師等等。我們作為極客這麽多年也有一個根本的變化。極客的定義可能現在又有變化嗎，極客的未來也有變化了。我們以前說編程的人有能力通過程序建造一個虛擬的世界，打造新的工具，新的生產力，現在AI起來之後機制不太一樣。包括對怎麽做產品，AI的存在，所有產品都要重新思考，大家下一步怎麽做呢?就像以前我們學一個語言，AI起來之後我們的未來會怎麽辦?

李彥宏：我覺得AI的時代是極客最好的時代，AI處在技術井噴的階段，在很多領域的應用我們都可以看得到，但是還沒有實現。所有的極客在我們看來是在新技術領域是對技術演進最敏感的人，他們也是最願意嘗試新東西的人。

即使這個技術看上去也很爛，一般人一用覺得不好就走了。極客用著不好就把它改好了，我們看到人工智能在很多地方的應用都處在這個階段。我們的極客如果找到自己感興趣、擅長的領域去發掘這些機會，我覺得比移動互聯網時代，PC互聯網時代的機會都要多得多。

它能看到未來它有多大的影響力。

張鵬：極客的精神在這個時代越來越起作用了，這是很重要的變化。

說到這點，我們也要談談人要變化有些東西要發揚，有些技能要改變。百度也是一樣，我記得當年你們在北大資源樓做第一次發布會的時候我也去了，非常非常早。那個年代的環境和現在天差地別，第一數字化的程度，第二，人的連接性。現在是高度數字化，高度連接性的時代。在這個時代，整個社會會就一個新的常態，這個新常態下對每個人可能都有影響，包括百度。

我其實是很感興趣，你怎麽在這麽一個新的環境下定義百度未來的價值，未來的使命?這些東西我們很感興趣。

李彥宏：百度的使命從成立到現在我們沒有變過，就是讓人們最平等、便捷的獲取信息，找到所求。搜索引擎本身也在進一快速的演進，早期都是關鍵詞的匹配，到人工智能時代很多信息輸入都是語音輸入、圖像輸入，語音和圖像的檢索行為在百度過去一年當中占比一年×2。

這兩個叫做多模的搜索，比例一年之內翻了一倍。所以，我們看到它本身在不停的變化，讓我們每天都覺得很興奮，就太多的東西可以去做。而除了搜索之外，百度今天做的很多東西也是基於過去搜索上的積累。我們做的金融方面的東西也是基於我們對用戶的這些畫像，我比別人更了解你的時候才知道該不該給你貸款。或者我知道你該買哪些理財的產品，我們現在做的信息流也是根據每個人看到的信息都不一樣，我怎麽能夠猜出來你最感興趣的是什麽，這些背後全部都是人工智能的，機器學習的技術，用戶畫像的能力。

張鵬：在這個環境下有足夠多的數據，足夠多的連接之後，百度提供的服務也是有變化。是在提升的，原來就是把信息找到，連接給你。好像你們有些能力要打通到現實世界了，自動駕駛，包括未來可能去做很多制造業智能化升級，這個還是蠻讓人期待的。

李彥宏：我們就是想把基礎的東西做好，讓每個企業，每個行業都能夠從中獲益。

張鵬：最近百度發布了一個新的OS，DuerOS。我挺想了解這是什麽?

李彥宏：這個DuerOS其實簡單說就是一個仔細語言的人機界面，是做對話的。我剛才說你要想跟桌子說話，這個桌子要加載了DuerOS，你就可以用語音跟它交互。它背後是這麽一個東西，但是智能家居，工業互聯網、物聯網這些東西講了很長時間，但是這里面最最本質的區別，過去人們只是說我把它連起來了，用機器的命運控制它。將來就了DuerOS，你可以不用任何機器的語言，用仔細的語言就可以跟它聊天，任何的環境下，任何的領域都要具備這種能力，這就是DuerOS的定位。

張鵬：它就是非常典型的說要賦能的能力，給到更多人可以應用，更多的行業可以應用到。

李彥宏：對。

張鵬：最後一個問題，這個比較個人，你現在的時間怎麽分配?我們都感興趣，時間怎麽分配?你對什麽現在最感興趣?

李彥宏：時間上，反正2/3在北京，1/3到處在travel。

張鵬：是找方向、找資源?

李彥宏：找人才。大部分時間都是待在公司里面開會。

張鵬：還是花很多時間在公司內部溝通和推進?

李彥宏：對。

張鵬：還沒有超脫成到處去演講的人?

李彥宏：可能是我本人的興趣吧，我不喜歡到處去演講。極客可能最懂我，我就老來。

張鵬：之前我們做了一個調查，記者們說為什麽老是你，我覺得確實有一群人是有類似的感覺。為什麽我問這個問題，你怎麽花時間，你關註的焦點是什麽，這點也是會對中國的極客群體是一個引領，我們應該在關註在什麽東西上，極客群體應該把自己的力量、智慧、時間放在哪些方向上。

李彥宏：廣義講是人工智能，如果收窄一點就是自然語言的人機界面，這個是未來非常非常令人興奮的發展方向，未來會有更多的產業到這上面來。

張鵬：今天在這，在座的也歡迎加入到李彥宏的站隊繼續往前推進，度秘下一場戰鬥我們非常期待，我們非常期待結果。你賭什麽呢?

李彥宏：我賭贏。

機器人轉型綜藝咖 人機大戰拉高收視率

過去一年，人工智能關註度達到頂峰，人機大戰不斷上演，娛樂綜藝圈自然不想錯過這個熱點。

對於人工智能在綜藝節目中屢戰屢勝，複雜系統智能控制與管理國家重點實驗室主任王飛躍表示，人工智能目前依然十分初等，離完成人類日常工作的一般要求相距甚遠，離機器取代甚至“統治”人類的夢想更是遙遙無期。

不過，即便是初級人工智能的技術已經取得重大突破，在很多場合已經超越人類。可以預見，在數年時間內，人類大量工作將被人工智能代替，生活中也將會出現越來越多人工智能的影子。

從看點到“主咖”

人工智能技術早在前幾年就被逐漸運用到電視節目中。2014年，湖南衛視就曾在第27屆中國電視金鷹獎頒獎晚會上引入“萌萌噠”機器人小羅，這應該是人工智能最初開始進軍綜藝界。

河北衛視大型綜藝《主播愛上廣場舞》的導演王晶曾經表示：“在綜藝節目中融入人工智能是想讓節目有看點，增加趣味性，吸引觀眾的眼球。”所以，機器人跳跳在節目中的定位很清晰——不是主咖，而是作為調劑品出現。

和王晶的想法類似，不少制片人在綜藝節目中加入人工智能技術是出於對節目娛樂性的考慮。盡管節目中呈現的機器人具有語音交互、信息處理、數據分析、聲音識別等多種功能，但它們更多還是娛樂化的存在，不對節目內容產生實質性影響。

在這一時期，節目中有沒有這些機器人並沒有什麽關系，它們只是起到“錦上添花”的作用。但是，從《最強大腦》和升級版《一站到底》開始，人工智能從配角身份向主角發展。《最強大腦》制片人桑潔表示：“不同於以往節目中引入較為初級的人工智能，《最強大腦》展現的是頂尖的人類智慧與頂尖的人工智能之間的對決。之前的節目更多是觸到人工智能的皮毛，但沒有深入和節目內容結合。”

桑潔認為：“《最強大腦》做到第三季無論從輿論還是真人秀的角度來說，已經做到一個頂峰，第四季肯定要有所突破。”於是，《最強大腦》最後與百度公司進行合作，將小度搬上熒屏，人工智能成為綜藝主咖，與節目內容深度融合。

碾壓人類智商

人工智能在綜藝舞臺上表現出對人類智商的碾壓。

1月20日，《最強大腦》中能夠微觀辨水的王昱珩與“小度”PK落敗，百度人工智能目前還未曾一敗，以2勝1平的比分守住席位。

參加了最新改版的《一站到底》的機器人也挑戰了人類智商。搜狗的這款機器人叫“汪仔”，號稱是“史上最強AI智能答題機器人”。節目中，8支答題“艦隊”經過預選淘汰賽，最終留下的跟“汪仔”一決高下，結果，“汪仔”贏了。

中國科學院自動化所研究員陶建華認為，此前，人工智能雖獲得了很大的發展，但重要的突破依然局限在規則相對明確(如圍棋)或者一些任務比較明確的識別、分類、檢索等領域，在啟發性聯想、推理、自主學習等領域與人的智能依然相距甚遠。而近期一些綜藝節目上人工智能的表現說明國內人工智能技術已經取得重大突破，人工智能在深度學習、樣本學習和樣本關聯(或映射)能力上，具備了很強的性能，在樣本的記憶能力上也具備了很強能力。

盡管Google的AlphaGo和百度大腦在圍棋或者綜藝《最強大腦》的比賽中取得了勝利，但並不意味著人工智能就超越了人腦。

點燃綜藝節目的一把“火”

人類屢戰屢敗，但隨著《最強大腦》和《一站到底》中人類與人工智能的精彩對決吸引了廣大觀眾，2017年人工智能將會比以往更引人註目而且無處不在。

人工智能不需要預約，不需要付款，更具有穩定性。人工智能在綜藝節目中的表現，其實也是對人工智能專利企業的一種植入式宣傳。

中國社科院新聞所世界傳媒研究中心秘書長冷凇在接受媒體采訪時表示，“人工智能，從更大的範疇上講是科技服務人類，或者說科技解放人類，這是電視界一個永恒的主題。只不過，過去這類選題更多出現在央視和各地面科教頻道的專題類節目中。把科技、人工智能融入綜藝節目中，實際上是去年到今年電視節目形態的一個最大變化。綜藝節目的對抗屬性、遊戲屬性、體驗屬性是其他專題類科技節目所不具備的，同時，這也說明我們電視節目的創新研發能力強了，才讓科技選題有了更好的呈現方式。”

綜藝節目與人工智能的融合、發展將會是未來幾年持續的一個爆點。人工智能不會只是一個冷冰冰的商業技術，更應該被賦予自身獨特的個性，使大數據人格化，也會形成綜藝節目的新看點。

馬斯克創立新公司 欲打造人機共生的“半機械人”

黑智 2017-03-28 16:10

3月28日消息，據美國《華爾街日報》報道，身為特斯拉和SpaceX創始人兼首席執行長的埃隆·馬斯克（Elon Musk）創立了一家名為Neuralink Corp.的公司。Neuralink從事馬斯克所謂的“神經織網”(neural lace)技術開發，向人腦植入也許未來能夠上傳下載思想的微型電極。

馬斯克沒有立即對成立新公司的消息做出回應，但近幾個月他數次表示，新公司很快就會成立。早在2016年，Elon Musk就已經對“神經織網”技術產生極大興趣，並在Vox Media的代碼大會上暗示將開發一項幫助實現人機共生的產品。2016年8月馬斯克發推文稱：“神經織網取得進展，或許在幾個月內會宣布新的消息。”2017年1月，馬斯克再次發文，稱最早可能於2月份宣布進展。在2017年2月舉行的“世界政府峰會”（WGS）上，馬斯克強調了人機共生的重要性，他說道：“人類需要與機器相融合，成為一種‘半機械人’，從而避免在人工智能（AI）時代被淘汰。”

自稱Neuralink聯合創始人的麥克斯·霍達克(Max Hodak)證實Neuralink已創立，且馬斯克參與其中。

Hodak 2011年畢業於杜克大學生物工程專業。大學期間，他創立了發展預測公司MyFit。MyFit從New Enterprise Associates獲得A輪投資後於2010年被著名的大學申請系統開發商Naviance收購。在校期間他還擔任Inporia的CTO和大名鼎鼎的神經元工程師Miguel Nicolelis的助手，研究機器人交互界面。在2012年初，Hodak創立機器人實驗室Transcriptic。在創立初期Transcriptic就獲得了Founders Fund和Google Venture的百萬美元種子輪投資。Transcriptic在2015年進入YC demo，並同時得到Silicon Valley Bank、Data Collective、AME Cloud Ventures、IA Ventures、矽谷華人天使投資人郭威的近千萬美元A輪投資。

據悉，最近幾周Neuralink將美國腦神經科學的頂級科學家也納入麾下，包括勞倫斯利弗莫爾國家實驗室的柔性電極專家Vanessa Tolosa、加州大學舊金山分校的大腦行動控制專家Philip Sabes，以及波士頓大學的大腦皮層電極植入專家Timothy Gardner。其中Gardner已經確認為Neuralink工作。

雖然不清楚Neuralink研發的產品細節，但公司很可能沿襲馬斯克創業前期先試水的經營理念，開發治療癲癇和重度抑郁等棘手腦部疾病的解決方案。據了解，Neuralink最初不會專註於提升普通人的腦力。相反，它會首先探索大腦界面如何幫助減輕危險和慢性疾病癥狀，包括癲癇和其他慢性疾病。這些努力可建立在現有療法之上，比如在人腦中植入電極幫助治療帕金森病等。這會幫助Neuralink在現有科學基礎上找到立足之地，並且更容易被批準在人類身上使用。清除這些低級障礙後，該公司才會設立增強人類腦力的長期目標。

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