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雷锋。搜索“雷锋”。出版社:作者李超，自然语言处理工程师，莫博伊。这篇文章是他在雷锋八月参加完中国青年团后的感想。它总结了一些人工智能，并思考了个人/企业如何制造人工智能产品。
八月，我很幸运地收到了雷锋的邀请。欢迎您参加ccf-gair会议。不用说，金光闪闪的来宾群和高台上的盛大集会都是宏伟的。作为一名从事自然语言处理技术和相关产品的工程师，我想在这里写一些个人的想法和收获。
主要分为三个部分:第一部分是人工智能擅长什么和不擅长什么；第二部分介绍了参与神在机器学习和视觉领域的工作；第三部分是关于如何制造人工智能产品。
人工智能擅长什么？人工智能不擅长什么？牛津大学计算机科学系主任兼deepmind-oxfordpartnership负责人迈克尔·伍尔德里奇教授发表了题为《人工智能之路》的会议报告。这篇演讲让作者思考了很长时间，并总结出以下几点想法。
人工智能(ai)是在1955年的达特茅斯会议上提出的，约翰·麦卡锡将其定义为“制造智能机器的科学和工程”。
1970年人工智能泡沫破灭后，这一概念沉寂了一段时间，相关的研究人员和工程师不好意思说他们在研究人工智能，但却变成了机器学习、数据挖掘、自然语言处理、语音识别和图像识别等各个领域。机器学习是方法，数据挖掘、自然语言理解、语音识别和图像识别是目标和具体应用。到目前为止，人工智能的进步主要是机器学习的进步。近年来，随着计算能力的提高和互联网大数据的积累，深度学习在语音识别、图像处理等领域得到了应用并取得了重大突破。人工智能的概念再次受到学术界、工业界、投资者甚至普通人的关注。特别是今年阿尔法戈战胜李世石，将人工智能推到了历史的最高点，各行各业的人都接受了人工智能作为回报，所以作者可以大胆地说自己是人工智能的实践者。
目前，学者们将人工智能分为强人工智能和弱人工智能。强大的人工智能是普遍的、自觉的和自主的。简单地说，它就像人类的智力。《星球大战》中的r2-d2和机器猫都是强大的人工智能，有自己的意识和能力做出自己的决定。强大的人工智能仍然是科幻电影中的人工智能。
弱人工智能的目标不是很高，专注于一些只有人类或动物大脑才能完成的特定任务。目前的突破是所有弱人工智能都可以做得更好。语音识别、图像分类、alphago和其他解决特定任务的系统都是弱人工智能。
弱人工智能需要明确的优化目标:语音识别的优化目标是字符识别的准确性，图像分类的优化目标是图像识别的准确性。目前，ai几乎是弱ai。当存在一个确定的、可量化的优化目标时，人工智能可以通过机器学习逐步逼近优化目标。在许多这样的领域，人工智能可以接近甚至超过人类的水平。在讨论了人工智能适合解决什么样的问题后，让我们看看人工智能目前还不能做好什么。
1)处理定义不明确的问题:计算机可以根据精确的指令进行计算，执行速度很快，但指令需要清晰；
2)感知:人们可以感知周围的环境，同一会议室的每个人都不说话。新加入者可以感觉到之前是否有激烈的争吵或愉快的讨论。虽然机器可以通过不同的传感器捕捉温度、光线和湿度的具体数字，这些人不可能如此精确，但他们不可能真正将这些各种信息结合起来达到人们的水平。
3)决策:许多决策没有精确的规则，涉及法官的直觉、心理和推测，这对计算机来说非常复杂。这些都是强人工智能的必要条件，所以我个人认为强人工智能在可预见的将来可能不会实现。
目前，各种所谓的智能机器人更多的是弱人工智能的集成，它可以集成一个系统，实现语音识别、图像识别、语音合成、下棋等特定任务。，但这些组合只能解决每一个具体的任务，而不能构成自我意识和进行真正的思考。
这里有几个简单的例子:
当你站在地铁门口时，你身后的人问，“你下车了吗？”潜台词是，“如果你不下车，请给我让路。”。这时，如果你下车，你需要回答“下来”；你不需要回答，当你不下车的时候，就让开。
当男孩和女孩告诉我们分手时，女孩会说“她是谁？”
上面已经提到，当我们进行弱人工智能时，我们需要为每个任务定义优化目标。这些优化目标是人类的基本功能，有些功能甚至可以通过动物来实现，这可能比人类更好。智者的优化目标更复杂，可能是一个哲学和社会学问题。权利、金钱、异性、认同、世界和谐，甚至宗教中的“空”、“道”和“涅磐”都是人们追求的目标。
首先，我们不知道我们有多少目标，但我们可以列出目标的组合，它不是所有人追求的总和。
其次，这些目标中只有一部分可以用优化函数来描述，然后分解成各种指令。这可以被认为是一个弱人工智能系统-
例如，在准备英语测试时，测试结果可以通过分数来衡量，记更多的单词，掌握更多的语法，写更流畅的文章，发音更正确，获得更高的分数。
这样，我们就可以制作一个以获得高分为目标的英语测试系统。如果我们让这个系统进行测试，我们将会得到好的结果，并且在接下来的几年里，测试水平将会超过人类最好的水平。
和回归的目标本身，你可以同时追求这些目标；在人生的不同阶段，或特定时刻，这些目标也会改变:大多数人年轻时追求权力和金钱，年老时追求家庭和谐，年老时追求健康和长寿。对于每一个特定的人来说，教育、他周围的人和社会的变化都会导致生活目标的动态变化，但是你可能不知道每一件事对特定的优化目标有多大的影响。
这里有一个题外话。虽然我们不能确定阅读每一本好书，交一个更好的朋友，更积极地看待社会会给我们带来多少变化，但是如果我们坚持下去，人们肯定会变得更好。人们的各种追求无法量化、耗尽和整合，也不是所有的优化目标都可以量化。这些都是当前人工智能框架无法解决的问题。
从人工智能的概念到现在，人工智能的发展基本上是量变，科学家们还没有跳出目前的总体框架。因此，我个人认为强大的人工智能不会在几十年内实现，所以我们仍然不用担心强大的人工智能的诞生和取代人类。许多大大小小的公司和一些专家出于各种原因提出了自己的“人工智能相当于几岁孩子的智商”，这是有偏见的。在各种弱人工智能领域，它可以超越人类的最佳水平；就感知和决策而言，人工智能不如新生儿，所以现在所有声称人工智能产品智力水平符合人类年龄的行为都是流氓行为。
各个领域的具体技术进展我简单地谈了一下我的大致想法，然后介绍了一些伟大神灵的干货。
香港科技大学教授杨强:人工智能成功的五个必要条件。香港科技大学教师杨强就人工智能成功的几个必要条件发表了主旨演讲。杨强老师认为，深度学习后的算法模型有三层结构:
第一层是递归深度学习(RNN)；
这上面的第二层是强化学习学习者；
第三层是转移学习(tl)，它可以将现有模型转移到一个新的领域。
深度学习训练需要大量的数据，强化学习也需要大量的反馈数据。迁移学习可以有效降低对数据的需求。
例如，人们骑自行车的经验帮助他们学会骑摩托车，会打羽毛球的人可以更快地学会打网球。目前，该模型已应用于对话系统和股票预测。
杨强老师认为，目前人工智能的成功应用是机器学习，从数据中发现规律，取代重复性的工作。最后，他给出了人工智能成功的五个必要条件:
清晰的商业模式
高质量大数据
清晰的问题定义和领域边界
理解人工智能的跨国人才
擅长应用和算法
计算能力。
微软亚洲研究院执行副总裁勇勇:计算机视觉从感知到认知的长征
微软亚洲研究院的芮勇老师做了题为“计算机视觉从感知到认知的长征”的演讲。
芮勇老师在讲话中提到可以根据输入图像的内容进行描述，比如“河边停下的自行车”，并将继续研究根据视频内容生成描述文本。更令人兴奋的是，你可以回答关于图像内容的自然语言问题。
例如，在泥泞的土路上，什么在拖着马车？答案是马在拖马车。该方法是同时使用问题文本深度学习模型和图像深度学习模型，最后将两种模型融合。
笔者认为，今年听合唱时，不同的人唱不同的声音，可以根据嘴部的动作和声音快速确定声音的发出者。从直觉的角度来看，这应该是因为大脑将连续的图像和声音作为输入，并进行联合模型识别。随着研究的深入，未来语音、文本、图像等输入源的联合输入必将使产品更加有趣和实用。同样，最后芮勇老师也指出了计算机视觉进一步发展的三个关键因素:机器学习算法的进步，科学家和实践者在各个垂直领域的合作，以及高质量的海量数据。
(李明院士)
滑铁卢大学教授李明院士和谷歌高级职员、前科学家林先生也以自然语言处理和自动问答技术为主题介绍了深度学习。
如何制作人工智能产品？目前，有很多创业公司在做人工智能，各种语音助理和各种功能的机器人公司也在激增。每个团队都有很强的学术背景和技术能力。好的技术并不意味着我们能制造好的产品，制造好的产品还需要许多其他因素。
小米联合创始人黄江吉在讲话中表示，小米对人工智能的看法是:产品+大数据+机器学习。制造各种智能硬件产品，生成高质量的大数据，利用机器学习创造人工智能，然后将其应用于各种产品，使产品更加智能化。
搜狗首席技术官杨洪涛认为，一个好的产品应该满足三个条件:做好人、销售和赚钱。并提出“只有使用人工智能技术的好产品才能创造价值，一是为用户提供一个好的途径，二是真正产生数据，让他们可以迭代。”
这与小米黄江吉的观点一致。“欲望先于手段”。在特定场景下，使用产品和功能来满足用户的需求，而不是使用现有的技术手段来发现用户的需求。欲望先于手段，相反，“拿着锤子到处看钉子”的方向是错误的。
就我个人而言，我认为好的人工智能产品应该能够登陆，拥有载体，并改善人们的生活。
以作者所在的莫博伊为例。我们一直致力于制作基于场景的语音搜索，具有独立的语音识别、语义分析、垂直搜索和智能推送技术。14日晚，独立智能手表系统ticwear发布，android wear在中国的语音搜索技术得以提供。我们自己的硬件产品ticwatch和将要上市的智能车载产品是问魔镜，也就是说，我们希望人工智能技术能够出现，这样用户就可以利用人工智能技术来提高他们的生活质量。在这次会议上，人工智能和机器人的前25名企业奖也授予了提问者。
也许没人能预测人工智能的未来。作为一个实践者，我们所能做的就是让人工智能技术和产品脚踏实地，一点一点提高整个社会的生产效率，把人们从单调重复的工作中解放出来。
我希望人工智能能让生活变得更好。
