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Marvin Minsky，二十一世紀(jì)人工智能和計(jì)算機(jī)行業(yè)最重要的人物之一，于2016年1月24日去世，享年88歲。Marvin Minsky老先生是計(jì)算機(jī)科學(xué)和認(rèn)知科學(xué)的先驅(qū)，是定義了計(jì)算和計(jì)算研究的最早那批人之一。在微處理器和超級(jí)計(jì)算機(jī)出現(xiàn)前，他就為人工智能打下了基礎(chǔ)，他證明了將常識(shí)推理傳授給計(jì)算機(jī)是可能的。老先生非常謙遜，1981年，他告訴The New Yorker，我也不記得我做過(guò)什么值得紀(jì)念的事情了。

主要成就：

提出關(guān)于思維的基本理論

二次世界大戰(zhàn)以前，圖靈正是在這里開(kāi)始研究機(jī)器是否可以思考這個(gè)問(wèn)題的，明斯基也在這里開(kāi)始研究同一問(wèn)題。1951年他提出了關(guān)于思維如何萌發(fā)并形成的一些基本理論，并建造了一臺(tái)學(xué)習(xí)機(jī)，名為Snare。Snare是世界上第一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬器，其目的是學(xué)習(xí)如何穿過(guò)迷宮，其組成中包括40個(gè)'代理'(agent，國(guó)內(nèi)資料也有把它譯為'主體'、'智能體'的)和一個(gè)對(duì)成功給予獎(jiǎng)勵(lì)的系統(tǒng)。

組織發(fā)起人工智能會(huì)

他與麥卡錫、香農(nóng)等人一起發(fā)起并組織了成為人工智能起點(diǎn)的'達(dá)特茅斯會(huì)議'，在這個(gè)具有歷史意義的會(huì)議上，明斯基的Snare，麥卡錫的α-β搜索法，以及西蒙和紐厄爾的'邏輯理論家'(10sicTheorist)是會(huì)議的三個(gè)亮點(diǎn)。

在人工智能方面的貢獻(xiàn)

明斯基在人工智能方面的貢獻(xiàn)是多方面的。1975年他首創(chuàng)框架理論(frame theory)?？蚣芾碚摰暮诵氖且钥蚣苓@種形式來(lái)表示知識(shí)。(由于篇幅的限制，大家可以百度框架理論額)

開(kāi)發(fā)世界最早的機(jī)器人

明斯基還把人工智能技術(shù)和機(jī)器人技術(shù)結(jié)合起來(lái)，開(kāi)發(fā)出了世界上最早的能夠模擬人活動(dòng)的機(jī)器人Robot C，使機(jī)器人技術(shù)躍上了一個(gè)新臺(tái)階。明斯基的另一個(gè)大舉措是創(chuàng)建了著名的'思維機(jī)公司'(Thinking Machines，Inc.)，開(kāi)發(fā)具有智能的計(jì)算機(jī)。

AlphaGo是由谷歌（Google）旗下的子公司DeepMind公司開(kāi)發(fā)出來(lái)一款圍棋人工智能程序。其主要工作原理是“深度學(xué)習(xí)”。2016年3月9號(hào)，這個(gè)程序與圍棋世界冠軍、職業(yè)九段選手李世石進(jìn)行人機(jī)大戰(zhàn)，并以4:1的總比分獲勝。

不少職業(yè)圍棋手認(rèn)為，阿爾法圍棋的棋力已經(jīng)達(dá)到甚至超過(guò)圍棋職業(yè)九段水平，在世界職業(yè)圍棋排名中，其等級(jí)分曾經(jīng)超過(guò)排名人類(lèi)第一的棋手柯潔。

小編認(rèn)為，谷歌Alphago擊敗世界冠軍李世石，或多或少都引發(fā)了人工智能恐慌論。

NVIDIA創(chuàng)立于1993年1月，是一家以設(shè)計(jì)智核芯片組為主的半導(dǎo)體公司。在今年之前，NVIDIA就已經(jīng)推出了一些專(zhuān)為深度學(xué)習(xí)應(yīng)用而設(shè)的 GPU，所以它接下來(lái)開(kāi)發(fā)超級(jí)計(jì)算機(jī)也是順理成章的事情。今年4月，英偉達(dá)宣布其開(kāi)發(fā)出了一臺(tái)專(zhuān)門(mén)用于滿(mǎn)足人工智能研究人員需求的超級(jí)計(jì)算機(jī)—— DGX-1。

根據(jù)NVIDIA官方的介紹，DGX-1的規(guī)格如下：

半精度 (FP16) 峰值性能最高可達(dá) 170 Teraflops；

8 個(gè) Tesla P100 GPU 加速器，每顆 GPU 16GB 內(nèi)存；

NVLink Hybrid Cube Mesh (NVLink 混合立方網(wǎng)格)；

7TB 固態(tài)硬盤(pán) DL 高速緩存；

雙萬(wàn)兆以太網(wǎng)，四路 InfiniBand 100Gb 網(wǎng)絡(luò)連接；

功耗：3U 3200W。

因?yàn)镹VIDIA將這些硬件設(shè)計(jì)在了一個(gè)機(jī)箱內(nèi)，所以DGX-1被稱(chēng)為單機(jī)箱深度學(xué)習(xí)超級(jí)計(jì)算機(jī)。英偉達(dá)CEO黃仁勛曾表示，3000人花費(fèi)3年時(shí)間才研發(fā)出來(lái)這樣一款DGX-1，深度學(xué)習(xí)超級(jí)計(jì)算機(jī)研發(fā)的難度之大可見(jiàn)一斑。

2016年6月，一幅倫勃朗?哈爾曼松?凡?萊因繪畫(huà)作品在阿姆斯特丹展出，不過(guò)它并非出自這位17世紀(jì)的畫(huà)家之手，而是由一支團(tuán)隊(duì)利用 3D打印技術(shù)創(chuàng)作。團(tuán)隊(duì)成員既有數(shù)據(jù)分析師又有開(kāi)發(fā)者和藝術(shù)歷史學(xué)家。這幅叫做“下一個(gè)倫勃朗(The Next Rembrandt)”的作品由阿姆斯特丹廣告商J Walter Thompson為它的客戶(hù)--荷蘭商業(yè)銀行打造，整個(gè)項(xiàng)目總共耗費(fèi)了18個(gè)月的時(shí)間完成。

為了能夠準(zhǔn)確復(fù)制出倫勃朗的繪畫(huà)風(fēng)格和筆觸，團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)出了一套獨(dú)有的軟件和面部識(shí)別算法，然后對(duì)倫勃朗知名的346幅作品展開(kāi)數(shù)字分析，隨后將這些數(shù)據(jù)輸送到 3D打印機(jī) 中進(jìn)行打印。據(jù)了解，“下一個(gè)倫勃朗”總共用了13層UV油墨層。最后，在微軟的協(xié)助下，作品實(shí)現(xiàn)了1.48億像素的高清效果。

2016年8月，XPRIZE宣布他們將和IBM Watson組織一項(xiàng)新的挑戰(zhàn)賽，讓人們更加務(wù)實(shí)地思考人工智能對(duì)于人類(lèi)未來(lái)的影響。XPRIZE建于20年前，旨在促進(jìn)有可能使人類(lèi)受益的重大突破。該非營(yíng)利性組織曾因?yàn)閬嗆壍里w行技術(shù)組織Ansari XPRIZE大獎(jiǎng)最終促成2004年SpaceShipOne飛行成功而聞名。

挑戰(zhàn)賽開(kāi)始不久，1000多人注冊(cè)組成團(tuán)隊(duì)并提出面向各種社會(huì)問(wèn)題的計(jì)劃，其中包括健康，氣候，交通，太空旅行，機(jī)器人，城市規(guī)劃，外科手術(shù)，教育甚至還有公民權(quán)等。該競(jìng)賽是開(kāi)放式比賽，參賽團(tuán)隊(duì)需要思考2020年他們將面臨的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。

這次競(jìng)賽的激動(dòng)人心之處在于其跨學(xué)科性質(zhì)。有的成員可能擅長(zhǎng)機(jī)器學(xué)習(xí)等傳統(tǒng)技術(shù)，有的則可能有認(rèn)知科學(xué)，數(shù)學(xué)，語(yǔ)言學(xué)甚至設(shè)計(jì)學(xué)的專(zhuān)業(yè)知識(shí)。

該競(jìng)賽將于2017年3月正式開(kāi)始并提供大量的簽到獎(jiǎng)勵(lì)和階段性獎(jiǎng)勵(lì)，2020年將于TED進(jìn)行最終展示。因?yàn)樵摳?jìng)賽將于接下來(lái)幾年持續(xù)進(jìn)行，最后完成的項(xiàng)目將使用當(dāng)今不存在的科技。據(jù)了解，獲得AI大獎(jiǎng)的團(tuán)隊(duì)將獲得IBM提供的300萬(wàn)美金，第二三名分獲1百萬(wàn)和 50萬(wàn)美金。

目前常見(jiàn)的電腦合成人聲，大致上可以分成兩種：一種是利用一個(gè)龐大的樣本資料庫(kù)來(lái)做組合，另一種是用小的樣本資料（各別的音節(jié)），但透過(guò)電子的方式去修改它的音調(diào)和語(yǔ)速。第一種聽(tīng)起來(lái)會(huì)比較自然，但需要大量的時(shí)間和精力來(lái)準(zhǔn)備資料庫(kù)，而且也很占空間；第二種則是雖然比較不占空間，但用合成的去修改音調(diào)，聽(tīng)起來(lái)還是比較不自然。

2016年9月9日，Google 的 DeepMind 人工智慧團(tuán)隊(duì)（就是開(kāi)發(fā)了 AlphaGo 的那個(gè)）利用了神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，開(kāi)發(fā)了第三種方式 -- 也就是直接拆解出聲源樣本，產(chǎn)生出一個(gè)更深層的語(yǔ)言「習(xí)慣」資料，之后再?gòu)倪@些習(xí)慣直接建構(gòu)出音訊檔來(lái)。取決于喂給 WaveNet AI 的資料，它甚至可以模擬出嘴型動(dòng)作和換氣的細(xì)微聲音，在音調(diào)和語(yǔ)速上也更有個(gè)人風(fēng)格。而且 WaveNet 的應(yīng)用并不止于人聲而已，研究人員喂給它古典樂(lè)做為參考，它也能組合出相當(dāng)有模有樣的古典樂(lè)出來(lái)。

9月22號(hào)，谷歌宣布開(kāi)源圖說(shuō)生成系統(tǒng) Show and Tell 最新版在 TensorFlow 上的模型。該系統(tǒng)采用編碼器-解碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，分類(lèi)準(zhǔn)確率達(dá) 93.9%，在遇到全新的場(chǎng)景時(shí)能夠生成準(zhǔn)確的新圖說(shuō)。谷歌表示，這說(shuō)明該系統(tǒng)能夠真正理解圖像。這次發(fā)布的版本對(duì)系統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)組件的一些重大技術(shù)提升，訓(xùn)練速度更快、生成的圖說(shuō)也更加準(zhǔn)確、豐富。

2014 年，谷歌大腦團(tuán)隊(duì)的研究員訓(xùn)練了一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，自動(dòng)生成能夠準(zhǔn)確描述圖像的圖說(shuō)。這一系統(tǒng)的發(fā)展使其在 MS COCO 2015 圖說(shuō)生成競(jìng)賽中奪得第一。

【圖12】

系統(tǒng)在遇到相似的場(chǎng)景時(shí)，會(huì)重復(fù)使用之前人類(lèi)為相似場(chǎng)景添加的描述

想了解更多細(xì)節(jié)，可以參見(jiàn) Oriol Vinyals 等人寫(xiě)的論文 “Show and Tell: Lessons learned from the 2015 MSCOCO Image Captioning Challenge”。

9月28號(hào)，F(xiàn)acebook、Amazon、谷歌Alphabet、IBM和微軟自發(fā)聚集在一起，宣布締結(jié)新的人工智能(AI)伙伴關(guān)系，旨在進(jìn)行研究和推廣最佳做法。

這意味著高科技公司將經(jīng)常聚在一起討論人工智能的進(jìn)展情況。他們還將正式建立一種體制，實(shí)現(xiàn)公司間的溝通。值得注意的是，在日常工作中，這些團(tuán)隊(duì)將不斷競(jìng)爭(zhēng)，利用機(jī)器智能開(kāi)發(fā)出最好的產(chǎn)品和服務(wù)。放心，新的AI聯(lián)盟不會(huì)推翻每家公司已有的各項(xiàng)成果，而是將提供了一個(gè)論壇，分享寶貴的意見(jiàn)。

隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，人們對(duì)理解其社會(huì)影響的興趣也越來(lái)越大。機(jī)器學(xué)習(xí)中一個(gè)尤其成功的分支是監(jiān)督學(xué)習(xí)（supervised learning）。只要有足夠的歷史數(shù)據(jù)和計(jì)算資源，學(xué)習(xí)算法通常都能得出有效得讓人驚訝的未來(lái)事件預(yù)測(cè)器。即使最好的預(yù)測(cè)器也會(huì)犯錯(cuò)。盡管機(jī)器學(xué)習(xí)的目標(biāo)是最小化錯(cuò)誤的可能性，但我們可以如何防止特定的群體經(jīng)受不成比例的這類(lèi)錯(cuò)誤？

10月7號(hào)，為了解決機(jī)器學(xué)習(xí)中的反歧視問(wèn)題，谷歌提出機(jī)會(huì)均等框架。

相關(guān)資料：

 論文：機(jī)器學(xué)習(xí)中機(jī)會(huì)均等

Equality of Opportunity in Supervised Learning

  http://research.google.com/bigpicture/attacking-discrimination-in-ml/

Facebook其實(shí)有兩副面孔：一個(gè)是數(shù)億網(wǎng)民分享政治觀點(diǎn)和曬娃的社交網(wǎng)絡(luò)；一個(gè)是建造巨型太陽(yáng)能激光無(wú)人機(jī)、人造大腦和虛擬自拍桿的未來(lái)工廠(chǎng)。它連接了世界四分之一人口，在公司的所有產(chǎn)品中，人工智能所擁有的大規(guī)模數(shù)據(jù)分析能力足以滿(mǎn)足它的需求。

Facebook 首席技術(shù)官 Mike Schroepfer

在11月份的 Web 峰會(huì)上，F(xiàn)acebook 首席技術(shù)官 Mike Schroepfer 闡述了人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)將在公司今后改善全球連通性、技術(shù)可及性和人機(jī)交互能力方面將發(fā)揮的重要作用。并再次表示，未來(lái)十年Facebook的發(fā)展愿景是“連接全世界”，而具體創(chuàng)新點(diǎn)則落實(shí)到“連接”、人工智能（AI）和虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）三個(gè)領(lǐng)域上。

長(zhǎng)期以來(lái)，目標(biāo)識(shí)別都是一個(gè)難題，諸如Facebook和谷歌這樣的公司在準(zhǔn)確率上也難獲得突破。

2016年11月17號(hào)，安大略省多倫多一個(gè)17歲中學(xué)生，成功開(kāi)發(fā)應(yīng)用程式iDentifi，程式可安裝于智能手機(jī)或平板電腦，協(xié)助視障人士認(rèn)清事物甚至閱讀文字，至今有多達(dá)數(shù)千人下載程式，用家遍布全球60個(gè)國(guó)家，而且費(fèi)用全免，不會(huì)加重視障人士負(fù)擔(dān)。

相關(guān)資料：http://www.lahoo.ca/article-97094-1.html

將人工智能技術(shù)應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，可以取得更好的效果。2016年11月18日，高科技航空器公司Airspace Systems發(fā)布的Interceptor無(wú)人機(jī)系統(tǒng)可以識(shí)別并捕獲天空中高速飛行的無(wú)人機(jī)。公司采用了創(chuàng)新方法來(lái)對(duì)其無(wú)人機(jī)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，主要通過(guò)3D飛行模擬幫助其捕獲系統(tǒng)在現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試前獲取更多經(jīng)驗(yàn)。

2016年11月22日，谷歌發(fā)布了人工智能翻譯工具。此前其可以把英文日文，英文韓文進(jìn)行互譯，但現(xiàn)在機(jī)器可以在前兩對(duì)翻譯訓(xùn)練的基礎(chǔ)上， “無(wú)師自通”地把日文直接翻譯成韓文，整個(gè)過(guò)程不再借助英文的“橋接”。 這或許意味著計(jì)算機(jī)自己內(nèi)部形成了一套更深層次的概念體系，其更像是一個(gè)哲學(xué)的進(jìn)步。

2016年12月5日，特斯拉首席執(zhí)行官伊隆馬斯克(Elon Musk)創(chuàng)辦的人工智能非營(yíng)利性組織OpenAI發(fā)布了一款名為“Universe”的虛擬訓(xùn)練平臺(tái)，以加快人工智能技術(shù)的發(fā)展。具體來(lái)說(shuō)，開(kāi)發(fā)人員可以將視頻游戲、應(yīng)用程序等內(nèi)容放在這個(gè)平臺(tái)上，對(duì)人工智能進(jìn)行訓(xùn)練。

誠(chéng)然，處理器性能和云計(jì)算的進(jìn)步推動(dòng)了人工智能的發(fā)展，但其核心依舊是機(jī)器學(xué)習(xí)。今年以來(lái)，機(jī)器學(xué)習(xí)的熱度達(dá)到了前所未有的高點(diǎn)。2016年12月30日

，斯坦福大學(xué)表示學(xué)校培養(yǎng)的逾400名相關(guān)領(lǐng)域研究生于今年順利畢業(yè)，一個(gè)偉大的人工智能時(shí)代即將在他們，在我們面前展開(kāi)。