人工智能也许是迄今为止最强有力的加速器,因为它不仅使人类的能力得以延展,还让我们的脑力变得更加强大。它不仅仅是数字时代的一个进步,而且是包括图灵在内的很多人,在电脑诞生前就梦想的终极目标。
回溯过去几十年,人工智能的发展历经高潮与低谷。现在又有哪些不同?三大创新最终将人工智能带上了快车道。互联网、大数据和传感器随处可见,特别是基于云平台的大规模计算能力;得益于突破性算法的发展,计算机已经可以凭借深度学习独立完成更为复杂的任务。
正因为这些突破,人工智能已经无处不在——它可以为你推荐所选,保护你免受信用卡诈骗,个性化处理你的新闻推送,并让你的家智能互联。计算机正在学习像我们人类一样去看,并为它们识别出的东西命名。现在它们也能像我们人类一样倾听和识别语音。三个月前,微软的语音识别技术在行业标准Switchboard测试中首次达到了人类同等水平,而这个目标在几年前还看似遥不可及。
随着在语音识别领域能力的提高,我们在面对诸如自然语言等更复杂的挑战上也取得了实质性进展。世界上有6500多种语言,试想如果我们都能相互理解,这将意味着什么?
Translator能实现包括中文普通话在内9种不同语言之间的实时语音翻译,最多允许100人同时进行群组交流。我们采用了一项令人兴奋的深度强化学习技术,并在此基础上运用了对偶学习,来加速提高翻译能力。
我们正在接近目标,让计算机可以做某些人类力所能及的事:看、听,并开始描述它们周围的世界。但人类更了不起的地方在于,我们不会止于感知,会继续向认知深入,将想法和概念与世界上的人、地点、事物联系起来……并了解它们彼此的关系。这就是所谓的“常识”。
这对人类来说再普通不过,但对计算机来说却是一项异常艰巨的任务。多年来,源于在必应搜索上的研究和实践,我们建立了一个庞大的知识图谱,了解数十亿计的实体——人、地点、事物。我们既拥有“关于世界的知识”,也拥有令人叹为观止的“关于工作的知识”,通过将这些特有的工作数据与视觉、语音以及语言识别能力相结合,就可以打造出能将个人生活与职场生活统一相连的人工智能助理。
虽然取得了这些进展,但人工智能还未能实现通用智能。计算机可以顺利完成特定任务,但当面临通用任务时,它还不如一个小孩做得好。我们在人工智能涉及的所有领域里都已取得了巨大的进步,但要实现通用的人工智能,仍有很多工作要做。
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