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人工智能无处不在：各领域人工智能代表集锦

物联关键的四部曲是：监测、控制、优化和学习。换之以科幻些的名词即感知、履行、优化和学习。这是否是就是人工智能呢？当物联技术发展，技术覆盖到更多的运用场景，这个世界就会被人工智能所包围。

前不久，霍金等大科学家论述了自己对人工智能的忧虑。Elon Musk 直接给志愿者组成的组织 FLI（Future of Life Institute ）捐了 1000 万美元，帮助人工智能朝着有益于人类的方向发展，保证 A.I 不会走上终结者里 SKYNET 的邪恶道路。不过当前的人工智能项目还没有出现叛变的迹象，它们都在各自的领域内很好的服务人类。

从当年那部经典电影《人工智能》，再到最近霍金和 Musk 的连续声明，让大众的注意力快速聚焦在人工智能领域。谈及 A.I，言毕人性，仿佛人工智能的唯一前途就是创造一个机械的人脑。事实上，人工智能早已存在于科学研究与技术产业。

在技术产业这个维度下，可以简单分为超级计算领域和自动化领域，超级计算一般运用在一些场景的模拟计算上，比如模拟一场地震、一场核爆；自动化领域，任何一个自动化的运用场景都可以说是人工智能，比如摩天大楼里全自动的灾救系统、游戏里的虚拟对手、微软的小冰、苹果的 Siri 等等。

人工智能就跟机器人一样，其实一点都不神秘，遍及在生活各处，只是与大众期望的高度还相去甚远。这里抛砖引玉列举几个典型，大家就懂了。

1、超级计算领域

IBM Watson商用代表

Watson2011 年因智力答问节目 Jeopardy 1战成名，证明了自己比任何人类选手都要聪明。他是近万名分析师、业务专家、工程师，以及 400 位顶级数学家心血的结晶，含着金汤匙出生，顺利拿下了制药、健康、金融、零售、材料研发等公司的职位，为不同领域的企业提供自动研发和咨询服务。

在 Watson 4岁生日来临之际，它甚至打算出1本书，1本烹饪书。自从去年在西南偏南音乐节推出 A.I 定制美食后。Watson 感觉自己需要在烹饪这条艺术的道路上走的更远！ 通过计算各种食材的化学成分、摹拟不同烹饪技法对口味的影像，Watson 可以组合出全新的食谱。保证菜品适应该地区人民的口感，对健康有益，并且最重要的 ------ 好吃！

人工智能正在帮助大厨们突破思惟中的条条框框，融合不同国家的烹饪文化，打造出美食的全新境地。首本面向加拿大吃货的书今年 4 月 15 日发售，已可以在 Amazon 上查阅，包括了 65 种由 Watson 计算出的食谱，想一下是不是流口水呢？

在超级计算领域的商用化，看起来是 IBM 等巨头的专利，一方面是因为他们计算机技术的实力，另一方面则是因为中国超级计算机技术归属于国家，不会运用在商业，常常应用在航天航空和军事领域。

Google Deep Mind-实验室里的超级玩具

在谷歌收购 Nest 的同时，还收购了几家公司，这些公司基本都来机器人与人工智能领域，比如给美国军方 Drapa 制造过大狗的波士顿动力，和人工智能初创企业 DeepMind。

相对于 IBM 商业化的高富帅线路，谷歌实验室里的 DeepMind 暂时就是纯宅男。在去年的 FDOT 大会上，DeepMind 展示了自己的特长打游戏，而且还是雅达利上的经典游戏。

DeepMind 的特点在于深度学习过程，在游戏开始前它没有任何预编程的知识，不会告知它这款游戏的规则，也没有提早选定的机器学习系统供它使用。它犹如小时候的你我一样，打开的是一个完全陌生的游戏，需要自己去理解它的运行规则，需要建立自己的学习体系。一开始它与我们一样糟糕，但经过 200 次游戏后，DeepMind 可以大致理解这个游戏的规则。再经过 1 个多小时愉快的顽耍，DeepMind 会比绝大部分人类玩的要好，甚至学会利用游戏中的一些 BUG 来快速通关。

恰恰是这种快速学习的能力，才是科学家们最担心的。

千万不要以为谷歌买下 DeepMind 是为了组件 Skynet，Google 其实是想将它并入了最为传统的搜索小组。谷歌现在的搜索小组可不仅是承当搜索任务，还要深层次的发掘信息，在内部也被称为知识小组。

在被收购前，实际这个小组没有成型产品，被收购多是因为人材。不过从他们的研发样品看，除具备人工智能的玩具，商务推荐系统和图片处理系统也是未来的部分发展方向。

图形图像领域的人工智能最近在国内也很火

。

最后值得注意的是，DeepMind 是由 Google 元老 Jeff Dean 直接管理。这位大神曾在 2012 年以第一作者的身份发表了一篇论文，提出创建一个比以往任何文献中提到的络大 30 倍的深度络，还曾组建过一个由 16000 台电脑组合的神经络，并在 Youtube 上直播。看起来，Google 的目标似乎是造出接近人神经大脑的电脑。

二、物联应用领域

Google Nest被忽视的老牌人工智能

物联关键的四部曲是：监测、控制、优化和学习。换之以科幻些的名词即感知、履行、优化和学习。这是不是就是人工智能呢？必然的。所以说，当物联技术发展，技术覆盖到更多的运用场景，这个世界就会被人工智能所包围。

谷歌收购 Nest 曾引发过业界的大议论，有人说物联时代就要来了，有人说人工智能改变家庭的时刻来了，其实这些说法都没有问题。 Nest 作为一个恒温器，最大的作用就是那四部曲：监测室温、控制室温、优化控制的算法和根据主人的反馈学习如何更好的服务。

谷歌选择 Nest，也算是延续了美国人的使用习惯。恒温器这样东西，对中国这样习惯了分体式空调的国家会很陌生，但美国人住的都是大房子，整体式空调和地暖都很普及，他们早在上世纪 60 年代就开始使用恒温器，可以说他们对恒温器的自动化要求是由来已久的。在这么一个小的应用场景上，美国人天然具有对人工智能的需求。

物联领域其他表明要做人工智能的公司也不少，比如 Ayla 这样的企业。

JIBO家庭中的人工智能

相比于上面这些产品，有实体的 JIBO 在更贴近我们的生活。定位在生活助理的 JIBO 现在是绝对的明星产品。

JIBO 能够通过声音来区分不同的使用者，具有 NLP（神经语言程序学）来理解命令甚至日常会话，将家庭成员的图像信息储存到云端。它本身作为家庭成员的1分子可以为我们拍照、安排采购清单、管理家电状态、甚至在失眠的时候陪着我们说话。JIBO 作为家居应用的代表，比起来 Watson 和 DeepMind，它也许并没有那么聪明，但是实用。

如果美国科学院和剑桥大学的研究没错的话，JIBO 类的机器人在五年内就会更比任何人更了解它的主人，它们能从社交络和私密日记中分析出人类的深层想法，从而让对话更有针对性。当你觉得闷的时候，一个能把话说到心田里去的人工智能绝对比扫地机器人来的更有价值。

Anki Drive玩具领域的人工智能

还记得在苹果发布会上一鸣惊人的 Anki Drive 吗？或许第一次看他们在玩具赛道上摆放各种玩具车，你还是不明就里。那么我换一个说法，也许你会更为明白？谷歌在致力于造无人车，Anki Drive 也在。只是他们致力于更快、更小罢了！在这么一个小小赛道上，Anki Drive 将物联和人工智能技术表现的淋漓尽致，他们在下一盘很大的棋！

人工智能作为计算机领域的概念已发展了六十年，从近几年开始它渐渐从实验室爬出来，在各个方面渗透我们的生活。在未来几年，我们应该可以看到更多的实例化的人工智能产品和创业公司出现出来。

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