追问未来智能科技4大问题
来源：信息时报 日期:2016-08-23
上周的智能科技领域可谓热闹非凡，由中国计算机学会(CCF)主办的全球人工智能与机器人峰会(CCF-GAIR)吸引了国内上百家人工智能与机器人企业进行深度调研;而在大洋彼岸，英特尔信息技术峰会(IDF)亦在美国旧金山举行。这两大峰会均传递一个信号——让智能应用加快普及。
调查显示，目前社会大众对高度智能化产品的印象还停留在展会或科研作用上。如何让“高大上”的无人机、机器人等进入寻常百姓家，成为科技前沿工作者近期关心的话题。
焦点1
机器人能像“大白”一样聪明吗?
目前，大多数人工智能产品普及率并不高，有用户认为这与其实用性不高有关。例如，Siri在2011年上线服务，但至今这个智能伙伴还是很难解决实际问题，用户只能利用Siri执行“我要给谁打电话，我要给谁发短信”这样简单的服务。
“动画电影《超能陆战队》中的健康机器人‘大白’，是所有搜索引擎公司追求的目标。”搜狗CTO杨洪涛表示，搜索引擎是人工智能最大的场景，但要先看用户的欲望，再谈技术。只有像“大白”一样能够有问必答，用户才会关注甚至依赖这个功能。
杨洪涛表示，目前还没有科技公司能将自然交换做到“大白”那么优秀，未来研究重点应该是让用户以更自然的方式与产品互动。搜索引擎的未来不再是通过输入关键词返回十条链接，让用户去思考。而是像人与人对话一样，让搜索引擎真正地懂你所想，为你解答问题。其中不仅仅是语言识别与人机对话能力，同时还包括表情、样貌和情绪等视觉方面的识别，未来可能还包括对身体状况的检测，“这些都很难，但并不是无法做到。”
焦点2
云计算、大数据将带来什么影响?
“现在总听到有人在说大数据、云计算，但这些与我们普通上班族有什么关系呢?”白领林小姐的疑惑，代表当下不少人的心声。对此，微软亚太研发集团首席技术官张宏江在CCF-GAIR演讲中提到，其实大家今年年初关注的AlphaGo人机大战，就是大数据的计算资源支持。它在进行比赛之前，已经用人类的6到9段棋手对局中的3000个数据进行训练，同时通过自己跟自己下棋，又获得了3000多万的布点数据，这是人类棋手很难做到的，计算机通过大数据来学习的能力非常厉害。
事实上，大数据、云计算已经在不经意间渗透到我们的生活中：在购物时，当消费者需要购买某件商品时，登录一个电商平台浏览之后，会在其它网站也看到相关产品的推广;如果消费者已经购买了该商品，亦可以在推广中选择不再关注，那智能系统亦会根据要求不再推送该信息。目前，阿里巴巴、京东商城等均已逐步普及“智能导购员”，消费者甚至可以直接说出自己的购买需求，让系统帮忙找货。
另外，手机地图刚出现的时候，很多人诟病其定位不准确，或者导航不够智能。但如今这种抱怨的声音已越来越少，因为很多地图已直接把画面通过3D形式呈现出现。现在，精准的大数据甚至能帮你看到道路上3天前多挖的一个坑。可以预见，在不久的将来，云计算、大数据的应用将越来越广，包括机器人教投篮、电脑传授围棋技巧、与人工智能进行多个场景的互动英语训练……这些都将成为常见的场景。
焦点3
4G/5G在智能化大潮中
担任什么角色?
网络对智能产业来说，相当于一栋大楼的根基。4G的出现大大加快了智能产业的发展，而随着5G越来越临近，智能设备的联网将更加多样化。
在英特尔信息技术峰会上，英特尔数据中心事业部总经理柏安娜表示，到2020年，预计有超过500亿台的电子设备可以实现互联，而这一切必须依靠5G网络来实现。所以，高速网络是看不见的“幕后功臣”。“举个直白的例子，两辆无人驾驶车辆在道路上奔跑，需要在几毫秒内感应对方位置并直接互相通信，从而防止事故的发生。要实现这一点，就得依赖于5G高速网络。”柏安娜表示。另外，目前科学家正在研发新的救火装备，可以在消防员制服中嵌入传感器。利用传感器产生的数据，消防员能高效地扑灭火灾并拯救更多生命。而设备上的数据传输，也必须依靠网络，“想象一下，如果救火时网络很卡，那是多糟糕的事?”
焦点4
无人驾驶何时普及?
车价有多高?
随着无人驾驶离我们越来越近，关于无人驾驶车辆的安全性、价格、技术成熟度等问题也备受关注。对此，神州租车首席信息官刘亚霄在CCF-GAIR上接受记者采访时直言，其技术团队认为，无人驾驶需要很多的大数据收集，这项技术会在2020年较为成熟地出现在大众视野上，车辆基本上都是100万元以上一辆。
刘亚霄表示，无人驾驶的关键在于各类数据的收集分析：“通过几万个司机几个月甚至是几年的积累，我们才有了丰富的司机驾驶行为数据库。”对于无人驾驶的安全问题，刘亚霄认为，安全需要的是数据和服务整体的结合，无人驾驶不能说100%安全，但能够让事故率低于人工驾驶。
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PC业巨头启动智能“芯”战
在2016年CCF-GAIR开幕的前两天，有消息称，英特尔将以3.5亿美元收购人工智能AI创业公司Nervana Systems。这意味着，英特尔与NVIDIA两个芯片巨头将在AI领域直接开战。就在8月初，NVIDIA刚发布了新一季财报，净收入同比增长873%，而业务大幅增长的背后就是数据中心里部署NVIDIA GPU用于完成AI相关计算任务。
7月28日，图灵机器人对外透露，图灵机器人PaaS平台在过去8个月新增了162亿次的服务请求，开发者在8个月内新增1.1倍、总数量超过23万。7月推出的智能机器人操作系统Turing OS1.5将新增11个视觉能力，包括人脸识别、人脸检测、人脸跟踪等多项视觉技术。
那些曾经在PC内核制造上获得成功的科技巨头，已经悄然将资源倾斜到AI的研发上，做好迎接人工智能大潮到来的准备。据了解，IBM公司借助Bluemix?PaaS平台，把认知计算Watson的服务带到国内;微软今年推出了体系化的人工智能认知计算服务;谷歌今年IO大会上推出的智能搜索引擎;阿里云提出大数据AI是未来的战略发展方向……
据英特尔提供的大数据显示，到2020年，会有超过500亿台机器和设备进行互联，预计由此产生的数据与我们当前所体验到的数据完全不在一个数量级上，届时我们储存数据的容量将以PB计算。柏安娜表示，当我们运用高级分析工具让机器具备类似人的智能时，我们就将看到真正的改变。“无论是针对癌症患者的高度个性化的治疗方案，还是提高粮食产量让更多人有足够的食物，从这些复杂的数据中获得更深入的洞察，是为企业和社会开启更多价值的关键。”
