作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
随着科技的进步，人工智能（Artificial Intelligence）已成为继互联网、云计算之后又一个热门的新技术领域。它正在改变生活的方方面面，从医疗健康到金融风控、保险、物流管理等各行各业都在布局人工智能技术，真正实现“智能化”。那么，我们究竟该如何理解、应用、部署人工智能技术呢？本文试图回答这个问题，并讨论当前人工智能技术的研究进展、技术应用、未来的发展方向。
2.什么是人工智能
人工智能是指利用计算机及其相关的技术，通过模仿、学习、分析、推理、理解人类的行为方式，开发出具有自主能力的机器人的能力。目前，人工智能技术主要包括两大类：弱人工智能和强人工智能。弱人工智能是指由人工神经网络模型模拟人脑神经元网络结构和功能，进行基于规则的决策；强人工智能则指利用人工智能技术来训练机器人或其他智能体进行复杂的任务，如图像识别、语音识别、翻译、自动驾驶等。
3.人工智能的研究
3.1 人工智能的历史
人工智能的发展始于1956年西蒙·海默提出的“人工知能”，是当时为了解决计算上的巨大困难而提出的概念。“人工”二字的意思是指使用自然界中不存在的硬件设备或电子技术构造出来的机器，而“智能”则是指机器具有处理信息的能力、适应环境变化的能力、解决复杂问题的能力。它的定义虽然简单，但是却奠定了人工智能领域的基础。
1970年代，由于研究人员的贡献，计算机技术已经具备了一定水平，并且有着足够的存储、处理能力，可以用来训练机器学习算法。由于专门用于处理信息的硬件设备限制，早期的人工智能系统通常只能解决特定的任务。
1980年代，美国国家科学基金委员会（NSF）启动人工智能计划，目标是通过研究开发人工智能理论、技术和工具来促进科学和工程实践。1986年，MIT和斯坦福合作开发出基于expert system的 expert systems theory，它提供了一种机器学习方法，可以将大量的规则集成到一起，形成多层次决策系统。
1990年代，美国国防部提出了著名的“星际旅行”计划，希望把人工智能技术带入地球实验室。1997年，约翰·麦卡锡领导的“认知模式升级计划”成功地测试了人工智能的有效性。
2001年，日本开始实施“京都议案”，宣布开发出能与人类对话的计算机程序。2010年，加拿大举行“蒙特利尔协议”，结束了与美国的贸易摩擦。
2014年，英国首相撒切尔夫人表示：“人工智能将使我们的生活变得更美好。”伴随着这一呼声，人工智能领域迎来了蓬勃发展的时期。
3.2 人工智能研究的热点
近年来，人工智能领域取得了长足的发展。以下是近几年热门的研究方向：
（1）强化学习（Reinforcement Learning）
强化学习是一种机器学习方法，它结合了监督学习和无监督学习的优点，即它既可以利用已有的知识进行学习，又可以不断改善知识。强化学习可以从简单的环境中进行学习，再到复杂的环境中进行适应，还能够学习多个 agent 的相互博弈，找到最优策略。其中，SARSA 算法和 Q-learning 算法是两种典型的强化学习算法。
2017 年，Facebook AI Research 团队发布了一项人工智能理论成果—— “凝聚力（Coherence）理论”，该理论认为人工智能技术的发展将以一种高度协同的方式进行。他们将人工智能分为三种类型：图灵完备智能体、人类模仿智能体和创造性智能体。
2018 年，微软亚洲研究院发表论文“表征学习综述”，深入阐述了表征学习的相关理论、方法、算法及应用场景。如核提取、文本匹配、图像分类、产品推荐等。
2019 年，OpenAI 团队的 “GPT-3” 问答模型被证明是人工智能技术的顶级玩家。它可以根据输入文本生成对应的答案，且达到了前所未有的准确率。
2020 年，英特尔推出了自己的量子计算芯片，并称之为 “首个芯片搭载量子神经网络处理器”。
2021 年，苹果公司提出了 M1 MacBook Pro 系统，是世界上第一个配备 Apple Neural Engine 的笔记本电脑。
（2）深度学习（Deep Learning）
深度学习是机器学习中的一种子领域，它是建立在浅层人工神经网络基础上的。深度学习通过构建多层神经网络，模仿生物神经网络的层次结构，用梯度下降法训练参数，从而让机器能够自动学习和提取特征。2012 年，Hinton 提出了深度置信网络（DBN），它采用无监督的方法训练深度神经网络，并且不需要反向传播，因此速度更快。
2013 年，Hinton 发表论文 “A fast learning algorithm for deep belief nets”，即 DBM 算法，它是一种快速训练深度信念网络（DBM）的方法。该算法使用负熵作为目标函数，通过迭代优化参数实现网络学习。
2014 年，Bengio、Courville、LeCun 联合发表论文 “Deep learning in neural networks: An overview”，详细介绍了深度学习在神经网络中的作用，并提出了神经网络的进化史和五种重要发展方向。如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、无监督学习（GAN）、强化学习（RL）。
2015 年，Google 提出了 TensorFlow，它是一个开源的机器学习框架，支持跨平台分布式训练。2017 年，Facebook 发布 PyTorch，它也是一款开源的机器学习框架，提供了丰富的预训练模型，能够快速搭建模型并进行分布式训练。
（3）知识图谱（Knowledge Graph）
知识图谱是一种基于图数据库的数据模型，它将实体和关系映射到知识库，使得数据更容易检索、分析和使用。2013 年，三星研制出星际旅行系统后，它就开始了知识图谱的研究。2014 年，微软推出 Azure 智能服务，基于知识图谱为客户提供搜索、分析和决策引擎。2015 年，斯坦福大学在数据库和语言组成的语义网上提出了 Wikidata，它是一个开放的知识图谱。
2016 年，谷歌发布了 Google Knowledge Graph，它是基于三元组的知识图谱，包含 7500 亿条三元组，涉及 10 万种实体和 20 余万条关系。2017 年，腾讯也在探索知识图谱的应用。
（4）推理和逻辑编程
推理和逻辑编程是指通过计算机编程语言实现的一种逻辑推理技术，它能够自动处理多种复杂任务，如数据处理、决策支持、知识表示等。
2010 年，MIT 和瑞士康奈尔大学共同开发了 PROLOG，这是一种基于逻辑的编程语言。它在科技、金融、自动控制、医疗诊断、知识 representation、图形和游戏领域有广泛的应用。
2012 年，UC Berkeley 教授邓晓玉提出了 Constraint Logic Programming，这是一种可以自动求解一些复杂问题的通用编程语言。
2017 年，微软发布了 Prose，这是一种基于机器学习的编程语言，可将高质量文本转换为结构化数据。
（5）自动驾驶
自动驾驶，或称自动化驾驶，是指汽车以人机交互的方式驱动，并通过计算机辅助实现完全或部分地自动驾驶。
2008 年，马斯克宣布开始打造一辆电动汽车，命名为 Tesla Model S。2015 年，特斯拉 Model Y 获得世卫组织评选的“全球最先进自动驾驶汽车”称号，成为中国第一辆自动驾驶汽车。
2016 年，Tesla Model X 的生产车间出现火灾，导致三名工人丧命，Model X 是 Tesla 发展历程中的里程碑。
2017 年，特斯拉称要开始向消费者销售自动驾驶汽车。
3.3 人工智能技术的应用
（1）机器翻译
人工智能的机器翻译（MT）模块可以帮助我们在不同语言之间实现信息的转换。2014 年，微软提出了基于 NLP 技术的神经机器翻译系统，该系统可以同时翻译两种语言。它利用神经网络的编码机制将源语言转化为编码矩阵，然后使用解码器将编码矩阵转化为目标语言。
2017 年，谷歌推出了 Google Translate，这是一款基于神经网络的机器翻译软件，目前支持超过 100 种语言之间的翻译。
2019 年，IBM Watson 宣布了自然语言处理（NLP）领域的重大突破，宣称可以通过分析语境和语法获取用户指令，并为用户生成合适的响应。
2020 年，Facebook AI 团队发布了 GPT-J 模型，它可以生成无限数量的文本，在短时间内就可以完成某些复杂任务。
（2）图像识别
计算机视觉领域的机器学习算法已经取得了很大的进步，比如对象检测、图像分类、图像检索、图像注释、分割、生成、渲染等。在图像识别领域，深度学习算法取得了显著的效果，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、深度信念网络（DBN）等。
2012 年，Hinton、LeCun、Bengio 在 ImageNet 大规模图像识别比赛上取得了冠军，证明了深度学习在图像识别上的潜力。2015 年，斯坦福大学在数据库和语言组成的语义网上提出了 Wikidata，它是一个开放的知识图谱，可以为大规模图像识别提供统一的标签体系。
2017 年，微软发布了基于 ResNet 的 Microsoft Cognitive Services，这是一系列用于图像识别的 API 服务，可以快速识别不同类型的图像。
2018 年，Facebook AI 团队提出了 Facenet，它是一种基于卷积神经网络的图像识别技术，可以将输入图片映射到一个低维度空间，并判断图片是否包含特定人脸。
2021 年，谷歌发布了一个基于 Transformer 的模型，它可以在迁移学习和小样本学习上取得更好的结果。
（3）语音识别
2010 年，Google 宣布开始使用语音识别技术，它可以对人类的语音进行实时的识别，帮助用户完成日常工作。
2015 年，微软研究院首席科学家 在波士顿大学发表论文，提出了语音识别领域的三大发展方向，即端到端学习、混合模型和半监督模型。他认为，语音识别技术有三个关键要素，即模型、训练数据和应用场景。
2016 年，百度提出了 DeepSpeech，这是一种开源语音识别模型，可以识别音频文件，输出文本。2018 年，DeepMind 团队开发了 AlphaStar，它是一种机器人基于多智能体系统的第一阶段。
（4）深度强化学习
强化学习的目的就是让机器在执行一系列任务过程中学会进行决策。强化学习可以应用于各种任务，如机器人运动控制、经济交易、游戏决策、自动驾驶等。2018 年，DeepMind 团队提出了 MuZero，它是一种基于深度强化学习的算法。它可以学习复杂的游戏规则，并且在 AlphaGo、AlphaZero 的基础上，可以击败世界围棋冠军。