人工智能2.0的技术萌芽

在新的外部环境下，若干新的技术变化已初露端倪，并表现在近几年来的人工智能技术的前沿中。

1、大数据智能化。大数据的知识化，以DeepMind的A1phaGo技术为一大热门。与传统博弈人工知识不同，A1phaGo深度强化学习发展了“直觉感知”(下一步在哪)、“棋局推理”(全局获胜机会如何)和“新颖落子”(想人所不敢想)等能力，并将记忆人类棋局和自我博弈积累棋局结合了起来。此外，DeepMind的软件还控制着Google数据中心的制冷系统、风扇和窗户等120个变量，使其用电效率提升了15%，几年内共节约电费数亿美元。中国的诸多数据中心也需类似改造。据统计，它们的总能耗相当于三峡水电站的发电量。

在此领域中，目前深度学习技术很重要，但其缺陷是不可解释、不够通用。解决此类问题，将形成大数据智能的发展。

2、互联 群体智能。基于 络的群体智能技术已经萌芽。群体智能计算按难易程度分为三种类型:实现任务分配的众包模式(Crowd-sourcing)，较复杂、支持工作流模式的群体智能((Complex workflows)，以及最复杂的协同求解问题的生态系统模式(Problem solving ecosystem)。事实上，大规模个体通过互联 参与和交互，可以表现出超乎寻常的智慧能力，是新的智能系统。普林斯顿大学Connectome项目开发了Eye Wire游戏，让玩家可以对显微图像中单个细胞及其神经元连接，按功能进行涂色。来自145个国家的165 000多名科学家(及志愿者)参与了这个游戏，从而第一次详细描述了哺乳动物视 膜的神经组织如何检测运动的结构功能关系。类似的还有Wiki百科、百度问答、知乎问答等研发的项目。

3、跨媒体智能。 人类智能的重要特点之一，是综合利用视觉、语言、听觉等各种感知所记忆的信息，从而完成识别、推理、设计、创作、预测等功能。中国科学家据此提出“跨媒体计算”概念。文本、图像、语音、视频及其交互属性将紧密混合在一起，即为“跨媒体”。多源融合及具有知识演化和系统演化特性的智能分析方法，是解决“大数据傲慢”(big data hubris)的必要手段。风靡全球的“精灵宝可梦GO”游戏，是利用跨媒体的增强现实技术，将3D图形与手机实时视频有机结合起来。

近年来，随着计算机 络、多媒体以及移动终端的不断发展，全球数据呈现多媒体爆炸式增长的特性。跨媒体智能是实现机器认知外界环境的基础智能，在语言、视觉、图形和听觉之间的语义贯通，是实现联想、设计、概括、创造等智能行为的关键。

4、人机混合增强智能。人们经常会提出的问题是:机器智能会超过人类智能吗?人工智能专家的回答多数是:在专用领域，是的;对通用智能，至少在下一个60年内不会发生。

人的智能是自然生物的智能，它和人工智能各有不同的优劣。用计算机来模拟人的智能固然重要，而让计算机与人协同，取长补短成为一种“1+1>2”的增强性智能系统则更为重要。当前，各种穿戴设备、智能驾驶、外骨骼设备、人机协同手术纷纷出现，预示着人机协同增强智能系统将有一个广阔的发展前景。

越来越多的例子说明，对机械装备进行智能化和自主化的升级，往往比类人机器人更加高效。因此，自主智能系统将成为新一代人工智能的重要发展方向。把握这一趋势，对中国制造业的升级尤为重要。