人工智能开始产业化 中国寄望“弯道超车”

　　 此番AlphaGO的胜利淋漓尽致地显示出了人工智能背后的突破性技术，但是感受到围棋中的乐趣则是另一个层面的人工智能。在智力端人工智能或将赶超人类，但当下更强的属性似乎仍是工具性。

　　可以确定的是，人工智能相关从业者正因为AlphaGo大胜而备受鼓舞，人工智能相关产品或将因此次事件而加快走入百姓生活的步伐。AlphaGo研发者、DeepMind公司创始人丹米斯-哈撒比斯（Demi sHassabis）此前接受媒体采访时表示，公司下一步计划不是继续挑战人类智力，而是造福英国民众。

　　根据其官网信息显示，DeepMind已经与英国国家医疗服务体系（NationalHealthService）达成合作，并启动“深度思维健康”（DeepMindHealth）项目。该项目意图通过专业的技术支持来帮助临床医生，为他们的病人提供尽可能好的医疗服务。

　　浙江大学人工智能研究院院长吴飞教授告诉记者，人工智能在智力层面超越人类，并不能代表迁移到其他领域也易如反掌。目前的人工智能还面临着各种挑战，在通用的人工智能方面取得成绩仍旧困难。

　　“围棋的取胜还是在一个封闭的环境当中，教给机器‘取胜’的概念，但是要获得人类一样欣赏和感悟的能力还需要大量的工作。”吴飞直言。“Deepmind已经计划进军精准医疗和无人汽车领域等较为通用的领域，但其在通用的智慧活动和能力还需要进一步努力。”

机器学习领域，深度学习是机器学习中的一重要分支。

　　“智能有各个层面，现在我们能做的，在机器学习学术上解决的还是低级层面的智能，即实用工具层面、技术层面。对于人脑级别的人工智能完全还摸到真正的边。”浙江大学计算机学院蔡登教授指出。

　　事实上，尽管在医疗领域耕作多年，Watson系统为普通公众所熟知的案例却不太多。而这被视为中国团队后来居上的一个机会窗口。

　　“从计算智能、感知智能到认知智能，每个阶段的算法都由美国、加拿大的科学家提出来。但是今天中国有机会了。”刘庆峰表示。“过去10年，人工智能都在围绕深度神经网络应用领域创新，而不是原理性创新。在应用领域，我们掌握了全套算法而且有很多算法上的突破。”

　　的确，中国企业和学者正在人工智能的细分领域不断取得突破。科大讯飞研发的口语翻译系统在2014年、2015年的国际口语机器翻译评测大赛连续获得中英口语双向翻译第一名。2014年7月，汤晓鸥团队研发的三个人脸识别算法占据了LFW识别率的前三名，最高达到了99.15%的识别率，超过了Facebook的DeepFace技术。

　　“中国在语音识别和图像识别都处于世界前列，在人工智能相关学会的文章发表数量超过总数三分之一，学术已经达到了国际水平。”蒋涛对记者表示。“将人工智能技术应用到实用工程领域，美国大公司及创业公司经验更丰富。但此次AlphaGo的胜利无疑会刺激国内大量人工智能研究人员出来创业。大家都看到了机会，看到了前景。”