近兩年來驟然加速的人工智能（Artificial Intelligence）技術(shù)，讓其無論是在業(yè)界還是在社會上都廣受熱議。有人覺得它很厲害，有人覺得它很可怕，那么我們到底該如何看待人工智能呢？

身 為一個探索該領(lǐng)域多年的研究人員，我認(rèn)為計算機(jī)應(yīng)該是一個很好的“左腦”。通過相應(yīng)的算法，計算機(jī)可以做大量重復(fù)性及邏輯推理的工作，這與負(fù)責(zé)邏輯思考和 推演解決問題步驟的“左腦”十分相近。但人最了不起的地方卻是“右腦”，是它給我們帶來了想象、創(chuàng)造力和意識，而這些是機(jī)器所無法具備的。

我 們需要機(jī)器有意識，并且深不可測嗎？我想大概不需要。因為研究人工智能是希望它能夠隨時為我們所用，并且完全可控。在我看來，人和機(jī)器之間的關(guān)系，更多是 Human（人）+Machine（機(jī)器）=Superman（超人）的關(guān)系，最終做出人獨立做不到、機(jī)器也獨立做不到的事情。假設(shè)，我是一個股票分析 師，我可以讓機(jī)器根據(jù)我的算法去分析數(shù)據(jù)，然后我再去調(diào)整它的分析結(jié)果并進(jìn)一步優(yōu)化算法，兩方面配合就可以幫助大家將利益最大化。所以，讓機(jī)器去看數(shù)據(jù)， 會看到什么背后的價值和意義，關(guān)鍵還是在于人。

因 此，我要把人工智能的AI擴(kuò)充為四個含義：Agglomerative Intelligence（聚合的智能），Adaptive Intelligence（自適應(yīng)的智能）,Ambient Intelligence（隱形的智能）以及Augmented Intelligence（增強(qiáng)的智能）。

Agglomerative Intelligence，人工智能是一個聚合的表現(xiàn)。以微軟小冰為例，她是在抓取并“學(xué)習(xí)”了社交網(wǎng)絡(luò)上人與人的對話之后，才建立起了自己的聊天問答數(shù)據(jù)庫。目前小冰與真人的平均對話（CPS）已經(jīng)達(dá)到了23個回合，這就讓她能夠進(jìn)一步優(yōu)化原有的數(shù)據(jù)庫。

除 了文字、語音聊天，現(xiàn)在的小冰還可以看“圖”說話。你給她發(fā)一張人臉，如果顏值高，她會多談外表，如果顏值低，她會談內(nèi)涵；若是發(fā)一張食物照片，她會說 “看得我都流口水了“。在跟京東的合作中，小冰又可以辨認(rèn)上千萬的書籍、數(shù)碼設(shè)備，以及各種衣服的面料、款式和風(fēng)格，甚至可以給用戶實用的購物建議，為下 一代的內(nèi)容廣告奠定基礎(chǔ)。而在發(fā)布了微軟學(xué)術(shù)搜索之后，小冰、小娜還將能跟你聊學(xué)術(shù)。

如今，俏皮的小冰背后融合了計算機(jī)圖像識別、語音識別、自然語言處理、社交網(wǎng)絡(luò)情感計算等等不同方向的人工智能技術(shù)。未來她將不再只會談風(fēng)花雪月，涉獵的話題會越來越豐富。

Adaptive Intelligence，人工智能要可以自適應(yīng)。在 相對簡單、固定的環(huán)境里，機(jī)器在某些方面的識別能力有時甚至超過了人，但如果是在噪雜、混亂的環(huán)境里，即便是人，可能在不了解對方所講或所展示的內(nèi)容的情 況下，要去識別也是非常吃力的。所以人工智能技術(shù)要可以自適應(yīng)，它們沒有固定的限制，可以適應(yīng)各種人、環(huán)境、物體、語義等等。

以 微軟牛津計劃（Project Oxford）為例，目前它提供了人臉識別、語音識別、計算機(jī)視覺和語言理解智能服務(wù)四大技術(shù)方向的API和SDK工具包，開發(fā)者可以利用這些智能服務(wù)開 發(fā)不同使用場景的應(yīng)用?；诖松傻某晒?，大家最熟悉的應(yīng)該莫過于How-Old.net了。

此外，在我們利用深度學(xué)習(xí)的方法處理IQ測試?yán)镂淖滞评韱栴}的研究中，計算機(jī)通過學(xué)習(xí)、借鑒語料庫中的詞語語義，可以判斷一個詞的多重含義、詞類變化以及詞條的特征向量。這也體現(xiàn)了人工智能的自適應(yīng)能力。

Ambient Intelligence，讓所有人工智能都自動地?zé)o縫實現(xiàn)。小 娜因為被嵌入在Windows 10當(dāng)中，便能跟隨Windows 10跨平臺到任何一種設(shè)備，無論是臺式電腦、筆記本電腦，還是平板電腦、智能手機(jī)。但她不會每到一個新平臺就提醒你一遍相關(guān)事宜，也不會在你使用臺式機(jī)時 要求你像使用智能手機(jī)一樣必須按住屏幕才能與她對話。你只需對著臺式機(jī)說出你的需求，她就能識別出你的聲音并按指示行事，所有事情進(jìn)展得自然而平順。

而 另一個隱形智能的例子是攝像頭，通常我們需要人看著攝像頭才能知道是否有異常發(fā)生，但現(xiàn)在我們可以做到一旦攝像頭“看”到有人摔倒，就會自動叫警衛(wèi)來幫 忙。原理跟語音識別類似，將人們摔倒的視頻拿去讓攝像頭學(xué)習(xí)，一定次數(shù)之后，攝像頭自己就“明白”——發(fā)現(xiàn)有人摔倒就報警。今后，物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展會帶來更多 傳感器，隱形的智能便可以在更多范圍內(nèi)實現(xiàn)。

Augmented Intelligence，就是用人工智能這個了不起的 “左腦”，與人類的右腦相配合，充分利用人類才有的創(chuàng)造力，延伸出無限可能。從 石器時代開始，人類就很熟悉關(guān)閉反饋回路（Closing the feedback loop）這件事，例如用石頭打造一把尖刀用來切肉，先是不斷打磨石頭，磨到一定程度去試著切肉，發(fā)現(xiàn)哪些地方還不夠鋒利，就繼續(xù)打磨?；ヂ?lián)網(wǎng)時代下的我 們，做產(chǎn)品仍然如此，但不同則在于以前做一個實驗可能要幾年甚至幾個世紀(jì)，但在如今的數(shù)字化環(huán)境下，一天就可以做幾百個實驗。

近 兩年機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)的發(fā)展讓AI遠(yuǎn)比以前更強(qiáng)大。但無論有多強(qiáng)大，AI目前也只能停留在功能和部分智能的層面，之所以說是部分智能是因為“智 能”的概念也在不斷改變，以前機(jī)器下棋絕對被認(rèn)為是一種智能，但今天說起記憶力、算數(shù)和弈棋（不包括圍棋）計算機(jī)比人類更在行，大部分人卻不會認(rèn)為這些有 多么高智能。所以我更愿意將AI稱為數(shù)據(jù)驅(qū)動和基于統(tǒng)計的人工智能，它更像是一個能干的“左腦”，必須與人類的右腦相結(jié)合，才能帶來Superman那樣 更強(qiáng)大的智能。