人是如何一步一步讓機器成為人的？演算法也許比你更懂你

【獵雲網（微信號：ilieyun）武漢】10月15日報道（文/孫麗華）

9月中旬，美國全國廣播公司財經頻道（CNBC）和《機構投資者》雜誌聯合主辦的「實現絕對投資回報大會」在紐約舉行。在會上，著名風險投資人吉姆·布雷耶表示，「當前世界上最有趣的人工智慧投資機遇中，約有一半在中國」。

人工智慧已然站上行業風口，BAT等科技巨頭迅速研究完善自主學習技術、卯足勁兒搶奪人工智慧人才，與此同時，人工智慧初創公司也在蓬勃發展。專註於圖像識別和視覺檢測的人工智慧企業圖普科技，成立四個月即獲北極光創投數百萬美元天使輪融資；開創了基於深度學習的人臉檢測創新演算法的臉雲科技，與中國銀聯以及京東錢包達成初步合作，即將推出「刷臉支付」方式。

正在顛覆傳統的人工智慧，背後又有怎樣的理論支撐呢？「獵勵Talk Show」第12期，獵雲網（微信號：ilieyun）邀請了睿視智覺CEO龔純斌、巨東科技CEO郝賽和颸拓CMO嚴皓，分享他們關於人工智慧的思考。

睿視智覺CEO龔純斌：數據時代的演算法模式

睿視智覺是一家以圖片智能處理為主的人工智慧公司，致力於利用圖片信息處理演算法及FPGA加速技術，提供行業圖像信息應用，專註於提升大數據時代圖片的商業價值。公司於2017年6月獲300萬元天使輪投資，投資方是廈門高新科創天使創業投資有限公司。

龔純斌認為，促進人工智慧行業服務能力發展的三個要素是演算法技術、數據價值和計算能力。演算法技術方面，深度學習概念在2006年被提出，2013年開始實用後演算法識別率逐漸超越人類；關於數據價值，2011年起全球所產生的數據量已達到ZB級別（1ZB約為10億GB )，圖片數據越來越多，到2015年時數據價值開始展現；在計算能力方面，2016年起微軟、Intel、AWS等陸續推出基於FPGA的運算加速平台，人工智慧的計算力逐年翻倍。

在龔純斌看來，演算法和數據的關係密切不可分離，就圖片識別領域來說，演算法解決的是「看」的問題，而數據解決的是「看懂」的問題。圍繞行業數據的埠，演算法模型才會越來越完善，也才能形成解決問題的實際應用能力。單一的演算法已經不能滿足用戶的需求，大家更關注的是演算法能夠解決什麼問題，這就需要越來越複雜的演算法組合。為此，睿視智覺於2017年成立了FPGA團隊，提供演算法加速服務。

目前的智能識圖可以完成的工作，是根據一些標籤化的描述來篩選圖片，例如要在大量圖片中挑出與高圓圓相似的類型，可以輸入「清純」、「甜美」等圍繞高圓圓展開的長相、氣質等形容詞，系統將自動進行分析和處理，最終挑出相應的圖片。在處理大量數據的時候，演算法模型系統會極大地提高效率。此外，智能識圖還能針對人體部位進行拆解識別，比如今年來應用廣泛的人臉識別。

「在將來，演算法還將讀懂人的情緒，甚至先於人本身知道這個人此時的情感，演算法會比你更懂你。」龔純斌說，「我們最終想做的，是一個完整的大白。」

巨東科技CEO郝賽 ：由人工智慧探索出的鏡像認知理論

巨東科技是一家以科研為主導，專門從事電力高壓試驗、特種機器人產品開發的高新技術企業。

郝賽認為，人工智慧的新技術誕生有三個方向，首先是理論方向，但它的創新難度很大；其次是技術應用組合方向，例如視覺處理技術和農業結合可以識別不同水果不同顏色；第三是深入行業定製。

在研發機器人的過程中，郝賽做出的第一代產品達到了80%的模擬程度，可以完成基礎性動作，到第二代產品時，已經可以做出微笑和哭泣等面部表情反應了。但是郝賽認為這還遠遠不夠，他想做的，是一種真正智能的、真正有觸髮式面部神情及肢體動作，可以和人進行語言交流的機器人。

但是在人工智慧學界，郝賽沒有找到相關理論，沒有理論就無從實踐。每個人的成長都是從學習和模仿自己的所見所聞開始的，這其中最基礎的就是鏡像認知。於是他就從鏡像認知理論出發，開始了自己的思考。

有一種神經元叫鏡像神經元，當我們看到別人打哈欠，我們也想打哈欠，這就是鏡像神經元所起的作用。郝賽認為，鏡像神經元可以開發成人工智慧鏡像認知系統，這就要提出人工智慧鏡像認知理論。

在郝賽的初步探索中，這個理論首先要以模塊化信息處理為單元，並像人類的腦神經元結構一樣呈現分散式結構；其次，要有模塊單元的競爭機制與合作機制，從信息進化論角度推動機體的進化；第三，萬物都是循環體，模塊信息也應是互動循環的，並且像神經元一樣有單點循環、雙點循環和多點循環。

「我今天只是提出我的初步思考，希望能觸發到同行和學者們，將它形成一套理論，開闢出新的人工智慧領域的理論。」郝賽在分享的最後這樣說道。

颸拓CMO嚴皓：人工智慧提高社會生產效率

颸拓是一家專註於「智能人機交互」領域的高新技術企業，核心產品包括智能交互語義平台、分散式機器學習平台、智能交互輿情系統等。

嚴皓認為，人工智慧帶來的變化主要是兩個方面：首先是語音語義的智能化，常見的有語音輸入也就是人與機器的對話，包括電商網站機器人的應用，例如京東的機器人客服，每年可以為京東節省下一個億的人力成本；其次是圖像識別的智能化，常見的就是人臉識別和醫療拍片和識讀，尤其是圖像識別在醫療領域的使用，大幅度地提高了醫院的工作效率。

「我們就曾做過醫療項目。假如有個患者眼睛看不見，應該去掛眼科，但實際上有一種病是糖尿病引起視網膜病變，對醫生來說很容易診斷，但對患者來說要先去掛眼科再去看內科就比較麻煩。於是我們做了一個機器，患者一照就知道自己的病變大致怎麼一回事，不嚴重的話機器可以給出一些治療建議，比較嚴重的話機器會建議到較高級別醫院就醫，起到一個分診的作用。」嚴皓舉了這樣一個例子來說明觀點。

嚴皓還介紹到，人機對話交互是人工智慧領域的一個子方向，颸拓所開發的智能交互平台解決的就是人和機器如何使用語音和文本進行對話交互的問題，也就是讓機器聽懂人說的話，以一種更好的方式為人類服務。人類正在邁入一個智能時代，越來越多的人都希望更簡單自然和有趣的方式與機器進行交互，而基於語音的智能交互涉及到的技術非常廣泛，包括NLP、機器學習、知識庫問答和推理等一系列技術，還有支持相關演算法的數據。

在嚴皓的設想中，機器聽懂世界、人機自然交流，是終將實現的。

人工智慧應用探討：不是取代人類，而是增強人類，那人工智慧要怎麼更好地服務大眾？

嚴皓：我們不要害怕機器取代人，相反地，我們是把人不想做的事情交給機器。隨著現在用工成本越來越高、用工風險越來越大，其實很多工作時機器可以很好地完成的。機器可以24小時工作，可以一對多一對N工作，機器不會因為客戶的刁難或工作的繁重而情緒不佳，因此，對一些重複性比較高的工作，可以讓人工智慧來完成。我認為機器和人可以成為很好的搭檔，是人類很好的幫手，它和人實際上並不存在PK的關係。

龔純斌：從圖像識別領域來講，人工智慧其實還有很多做不到的地方。雖然目前已經能做得很好，但隨著人口紅利的增長以及我們對產品質量的追求，我們對檢測有更高的要求，是人工智慧目前還不能完成得很好的。另外，人工智慧的本質是工具，大家只需要把它看成水和電一樣自然的存在就可以，並且它現在還只是小孩子，需要人類不斷去教學，去完善和部署。當然，人工智慧現在沒有那麼強悍，但它未來發展的空間是巨大的。

郝賽：第一，現在人工智慧之所以火熱，是基於大數據的爆發，大數據的進步導致人工智慧這個風口崛起。未來我們要想形成的人工智慧是基於規則雲的平台，如果它被打造出來，涉及水電費、流量等方方面面的生活服務是可能實現的。第二，中國的老齡化社會越來越近，老年人多了，去醫院的人就多了，人工智慧在醫療方面的應用會優先崛起並且市場十分巨大，其中我認為最先崛起的應該是人工智慧專家系統，對一些疑難雜症，專家系統基於數據得出的判斷要比醫生從經驗出發的診斷準確得多，用藥也將科學得多。第三，人工智慧將會走進每個家庭的吃穿住用行，人工智慧基於個人偏好的數據分析可以為我們的飲食、出行等作出推薦，還可以控制家庭生活環境如溫度檢測，未來還有可能實現智能翻書、智能穿衣搭配。我認為，人工智慧將深深地改變我們的日常生活。

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