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神劇《黑鏡》第四季上映了，AI 作為近期相當(dāng)火熱的話題，毫無意外出現(xiàn)在了劇情中，當(dāng)然這次還是以腦洞大開的形式——AI 相親。相親系統(tǒng)可以對(duì)比候選人各種數(shù)據(jù)通過算法為客戶尋找最完美的另一半。 和前幾季一樣，故事發(fā)生在遙遠(yuǎn)的未來，不過現(xiàn)實(shí)生活中，AI其實(shí)并不遙遠(yuǎn)，它就在你的手機(jī)里，而且你幾乎每天都要用到，無論是人臉解鎖還是語(yǔ)音助手，人工智能已經(jīng)滲入我們的生活。 人工智能——從概念到突破 人工智能這一概念被首次提出是在 1956 年，認(rèn)知科學(xué)家約翰·麥卡錫在一項(xiàng)研究中寫到：“這項(xiàng)研究基于一種推測(cè)，即任何學(xué)習(xí)行為或其它智力特征，在原則上都可以被精確地描述，從而可以制造出一臺(tái)機(jī)器來模擬它?！边@種描述在今天仍然適用，只是增加了復(fù)雜性。之后的數(shù)十年，人工智能一直處于兩極反轉(zhuǎn)中，或被當(dāng)做人類文明的未來被樂觀地高估，或被當(dāng)做科學(xué)狂想貶至地下。 人工智能真正取得突破性進(jìn)展是在 2006 年，被譽(yù)為“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父”的欣頓提出深度學(xué)習(xí)，之后深度學(xué)習(xí)在諸多領(lǐng)域取得成功。深度學(xué)習(xí)的提出推動(dòng)了計(jì)算機(jī)智能取得長(zhǎng)足進(jìn)步，它用大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算能力來模擬深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。從本質(zhì)上說，這些網(wǎng)絡(luò)模仿人類大腦的連通性，對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類，并發(fā)現(xiàn)它們之間的相關(guān)性。 此后，深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域取得重大突破，采用深度學(xué)習(xí)算法，欣頓領(lǐng)導(dǎo)的研究小組贏得 ImageNet 挑戰(zhàn)賽冠軍。計(jì)算機(jī)視覺的一項(xiàng)重要挑戰(zhàn)是人臉識(shí)別，目前利用深度學(xué)習(xí)算法的人臉識(shí)別率已經(jīng)超過 99%，這是深度學(xué)習(xí)誕生以前前所未有的高度。除此之外，以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能還被用作語(yǔ)音識(shí)別、物體識(shí)別，并被用于完成各種任務(wù)，個(gè)人語(yǔ)音助手、自動(dòng)駕駛汽車、刷臉支付…… 以下手機(jī)里的人工智能應(yīng)用你用過幾個(gè)？ 1 人臉解鎖 手機(jī)也會(huì)“看臉”了  拿起手機(jī)，雙擊屏幕或點(diǎn)按電源鍵，屏幕就已解鎖，超級(jí)方便有沒有~~手機(jī)上的人臉解鎖隨著去年全面屏手機(jī)的普及而普及，那么手機(jī)是如何準(zhǔn)確得知道你是你的？ 這就要說到近些年年深度學(xué)習(xí)在人臉識(shí)別上的突破，采用深度學(xué)習(xí)算法，目前人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率已經(jīng)可以輕松超過 99%。甚至在一定程度上超過人類眼睛的準(zhǔn)確率，所以說手機(jī)有些時(shí)候還真有可能比你媽認(rèn)你還準(zhǔn)。 2 相冊(cè)分類 看似簡(jiǎn)單卻大有玄機(jī)  目前許多手機(jī)都有的一項(xiàng)相冊(cè)分類的功能，相冊(cè)App根據(jù)你拍攝的人物、建筑等物體，為你自動(dòng)分門別類歸到不同文件夾下，從而方便查找。 這項(xiàng)功能看似簡(jiǎn)單，其實(shí)大有玄機(jī)，同樣利用深度學(xué)習(xí)在物體識(shí)別中取得的進(jìn)展，手機(jī)相冊(cè)自動(dòng)識(shí)別被拍攝物體的特征，歸類到相應(yīng)類別上。例如 OPPO R11s 的相冊(cè)應(yīng)用，它基于驍龍神經(jīng)處理引擎，利用 AI 識(shí)別不同的建筑物，分門別類地歸納到不同事物/場(chǎng)景下，從而方便用戶查找。 3 語(yǔ)音助手 讓智能手機(jī)更智能的秘密  個(gè)人語(yǔ)音助手可以說是近些年智能手機(jī)上的一大變革，它讓智能手機(jī)更智能，大大提高了效率和用戶體驗(yàn)。它可以幫你做很多事，比如：
這其中的過程相當(dāng)復(fù)雜，不過簡(jiǎn)單來看大致包含五個(gè)過程。首先，使用一個(gè)觸發(fā)詞“喚醒”虛擬助手，如“OK，Google”；設(shè)備記錄音頻傳輸?shù)皆贫?；專用的“語(yǔ)音到文本”平臺(tái)將語(yǔ)音轉(zhuǎn)化成文本命令；自然語(yǔ)言處理（NLP）技術(shù)會(huì)處理文本以確定所需的操作（如果命令操作需要進(jìn)一步的搜索，系統(tǒng)將立即進(jìn)行搜索）；“大腦”在云中構(gòu)建相應(yīng)的答案，并從語(yǔ)音樣本數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索最佳的輸出詞，形成句子向用戶播放。 4 風(fēng)格化照片 你離大師就差一個(gè) App  大概是從一款叫 Prisma 的 App 開始，主流的照片處理應(yīng)用都逐漸開始支持將照片風(fēng)格化，可以將你的照片一鍵轉(zhuǎn)化成印象派大師梵高、野獸派大師馬蒂斯、抽象派大師畢加索等數(shù)十種藝術(shù)風(fēng)格。 這類應(yīng)用利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)模仿各種著名繪畫大師和主要流派的藝術(shù)風(fēng)格，然后對(duì)你的照片進(jìn)行全智能的風(fēng)格化處理。這類 App 最初出現(xiàn)時(shí)，大多需要將照片上傳到云端，通過運(yùn)行在云端的程序處理，不過最近很多類似功能的數(shù)據(jù)處理工作開始向移動(dòng)設(shè)備上遷移，通過手機(jī) GPU 或其他處理引擎處理照片，從而更快地完成任務(wù)。 當(dāng)然，以上只是 AI 的部分應(yīng)用，人工智能在各種終端上的應(yīng)用還有很多，比如輸入法的語(yǔ)音識(shí)別輸入，或是利用相機(jī)拍照識(shí)別植物種類，雖然離《黑鏡》中的 AI 相親可能還有一段距離，但人工智能顯然還有很大的想象空間。 來源：Qualcomm中國(guó) |
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