2016年被稱之為人工智能元年，在這一年里，人工智能智能的發(fā)展迎來一波又一波高潮。各國政府已將人工智能劃入政府規(guī)劃，將人工智能的發(fā)展提高到了一個前所未有的高度，12月2日，百度發(fā)布2016年年度搜索報告，“人工智能”一詞已與“藍瘦香菇”泛大眾詞，一同入選為2016年“十大關(guān)鍵詞”之一。下面大家就跟AsiaOTT一起，看看2016年人工智能經(jīng)過了怎樣的發(fā)展。

NO.1 圍棋大戰(zhàn)AlphaGo4:1戰(zhàn)勝李世石

關(guān)注度：★★★★★

2016年3月，由Google DeepMind主導(dǎo)開發(fā)的人工智能AlphaGo與韓國圍棋名宿、韓國國手李世石九段進行對弈，最終以4：1大勝李世石，引起全球關(guān)注。圍棋是人類發(fā)明的最復(fù)雜的專業(yè)游戲，而人工智能已然已經(jīng)掌握相當技巧，專家表示，這一刻比預(yù)期提早了十年。

賽后韓國棋院授予AlphaGo榮譽九段的段位，賽后不久AlphaGo的世界排名 就升至了第二。到7月17日，原本世界排名第一的圍棋大師柯潔由于在海峽兩岸世界冠軍爭霸賽中表現(xiàn)不佳，積分下跌，AlphaGo反超柯潔，排名在世界第一的位置維持了一段時間。

AlphaGo利用了蒙特卡洛樹狀搜索與兩個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法，以估值網(wǎng)絡(luò)來評估大量落子間的優(yōu)劣，而以行棋網(wǎng)絡(luò)來選擇落子。在這種設(shè)計下，電腦可以結(jié)合樹狀圖的長遠推斷，又可像人類的大腦一樣自發(fā)學(xué)習(xí)進行直覺訓(xùn)練，以提高棋力。

圍棋長久以來被視為棋牌運動中“人類智慧的最終堡壘”，而AlphaGo的勝利，讓社會大眾重新認識到了人工智能發(fā)展的潛力和前景。

NO.2 白宮發(fā)表人工智能戰(zhàn)略報告與規(guī)劃

關(guān)注度：★★★★★

2016年10月12日，美國白宮發(fā)布了題為《準備迎接人工智能未來》的戰(zhàn)略報告，同時發(fā)布的還有美國《國家人工智能研究發(fā)展戰(zhàn)略計劃書》。

這兩份文件的出臺，是奧巴馬政府近年來大力推進包含人工智能產(chǎn)業(yè)在內(nèi)新興技術(shù)產(chǎn)業(yè)、并與硅谷科技界緊密合作溝通的結(jié)果。Quartz評論說，這份報告與戰(zhàn)略計劃顯示出，白宮并不急于對人工智能的研發(fā)進行大規(guī)模監(jiān)管，而是會在交通、金融等垂直領(lǐng)域先行制定應(yīng)用標準。

而在唐納德·特朗普當選美國總統(tǒng)后，白宮于12月20日跟進發(fā)布了《人工智能、自動化與經(jīng)濟》戰(zhàn)略報告，指出人工智能將對生產(chǎn)率增長帶來積極影響，不應(yīng)當因其對勞動力市場現(xiàn)有秩序的潛在威脅，遏制人工智能的發(fā)展有分析認為，這是奧巴馬政府離任前對特朗普的最后提醒。

除白宮之外，今年多國政府也都發(fā)布了相關(guān)發(fā)展戰(zhàn)略與計劃。例如日本《再興戰(zhàn)略2016》將人工智能發(fā)展列為十大復(fù)興戰(zhàn)略之首，中國政府《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動實施方案》則提出到2018年建成千億元級別人工智能市場等。

NO.3 五大科技巨頭組超級AI 聯(lián)盟

關(guān)注度：★★★★

16年9月21日，Alphabet（Google、DeepMind）、IBM、Facebook、亞馬遜和微軟五家科技巨頭宣布組成人工智能聯(lián)盟“Partnership on AI”，以求在科研領(lǐng)域建立良性的競爭與合作關(guān)系。

這一人工智能聯(lián)盟以“為人民和社會謀福祉”為口號，表示其核心使命是在巨頭之間開展行業(yè)標準和規(guī)范討論，包括探討人工智能促進社會中的變革方式。此外，人工智能發(fā)展倫理、包容性和隱私等，也是這個聯(lián)盟的重要研究課題。

DeepMind聯(lián)合創(chuàng)始人穆斯塔法·蘇萊曼希望，這個聯(lián)盟能夠產(chǎn)生強大的聚集效應(yīng)：“我們希望受到人工智能影響的相關(guān)各方，都能參與到這一聯(lián)盟當中來?！?br/>
目前，蘋果、Twitter、英特爾和百度等人工智能領(lǐng)域的其他巨頭企業(yè)，都尚未加入這一聯(lián)盟。盡管有消息稱蘋果對該項目“充滿熱情”，但并未見到蘋果采取任何具體行動。

NO.4 特斯拉無人駕駛將車主送往醫(yī)院

關(guān)注度：★★★★

根據(jù)媒體報道，此前一位美國男子在駕駛特斯拉汽車上班的途中突發(fā)肺栓塞，最終在Model X的Autopilot自動駕駛功能的幫助下，安全抵達醫(yī)院，被特斯拉汽車的無人駕駛功能救了一命。

據(jù)悉美國男子住在密蘇里州，名叫尼利，現(xiàn)年37歲。在趕往醫(yī)院的20英里(約合32公里)高速公路車程中，Autopilot完成了全自動駕駛，抵達了醫(yī)院附近的一個高速公路匝道口。尼利隨后自行駕車抵達了醫(yī)院。

事實上，當今的汽車已經(jīng)良好地應(yīng)用了不少自動技術(shù)。當這些自動感應(yīng)技術(shù)和其他技術(shù)相結(jié)合時，就會成為熱門的無人駕駛模式。所以，自動技術(shù)并不神秘，有時候甚至?xí)鸬疥P(guān)鍵性的作用。

NO.5 微軟人工智能設(shè)備的語言理解能力擊敗人類

關(guān)注度：★★★★

人工智能在垂直領(lǐng)域中又一次戰(zhàn)勝人類，這次的主題則是話語識別。盡管人工智能助手已經(jīng)開始大量使用語音識別技術(shù)，但在較為復(fù)雜的現(xiàn)實應(yīng)用面前仍舊不甚理想。

但在16年10月，微軟研究院人工智能科研小組的科學(xué)家發(fā)表了一篇學(xué)術(shù)報告，宣布其語音識別系統(tǒng)ASR的速記錯誤率，首次低于人類的專業(yè)打字員，錯誤率僅有5.9%。

微軟團隊使用了CNTK，一個經(jīng)歷了多年技術(shù)積累的開源本地化深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)訓(xùn)練ASR。研究團隊使用了行業(yè)標準的Switchboard語音測試。同時，微軟也使用了CallHome等其他環(huán)境下的語音識別/速記測試。而在這些測試中，ASR的語音識別結(jié)果也要好于專業(yè)速記員。

NO.6斯坦福大學(xué)發(fā)布人工智能研究百年報告

關(guān)注度：★★★★

2014 年秋季，斯坦福大學(xué)啟動了一個人工智能百年研究項目。兩年之后——2016 年 9 月初——斯坦福大學(xué)所組織的包含了谷歌和微軟等科技巨頭、哈佛大學(xué)和 MIT 等著名大學(xué)以及艾倫人工智能研究所等專門的人工智能研究機構(gòu)的眾多專家學(xué)者的委員會終于發(fā)布了他們百年項目的第一份報告《2030 年的人工智能與生活（AI and Life in 2030）》，該報告囊括了人工智能最近的發(fā)展以及對就業(yè)、環(huán)境、運輸、公共安全、醫(yī)療、社區(qū)參與和政府的潛在影響。

報告發(fā)布后得到了極大的關(guān)注，在某種程度上也為近未來的人工智能的發(fā)展起到了一定的指導(dǎo)性作用。該報告寫道：「「百年研究」定期進行專家回顧的首要目標是：提供一個隨著人工智能領(lǐng)域發(fā)展的關(guān)于人工智能及其影響的收集性的和連通的集合。這些研究希望能在人工智能領(lǐng)域的研究、發(fā)展以及系統(tǒng)設(shè)計方面、以及在幫助確保那些系統(tǒng)能廣泛地有益于個人和社會的項目與政策上提供專業(yè)推斷上的方向指南及綜合評估?！?br/>
除了斯坦福大學(xué)的這份報告，也還有其它許多調(diào)研機構(gòu)和科技媒體也發(fā)布了自己的調(diào)查或預(yù)測報告。在這里當然要安利一下機器之心發(fā)布的月度《AI00：全球最值得關(guān)注的 100 家人工智能公司》系列報告，該報告按語音和自然語言、計算機視覺、芯片和硬件等十個主題梳理盤點了人工智能領(lǐng)域最值得關(guān)注的 100 家公司。該報告將繼續(xù)保持每月更新的頻率，最新版本的報告可點擊這里查看。

No.7 微軟語音識別技術(shù)達到專業(yè)轉(zhuǎn)錄員水平

關(guān)注度：★★★

如果人類是一個單一的好強的生命體，那么今天對它來說一定不好過，因為人工智能不僅在圍棋上讓它吃了虧，也更是在其它領(lǐng)域超越了人類。在微軟的研究者十月份發(fā)表的一篇論文《Achieving Human Parity in Conversational Speech Recognition》中，人工智能與研究部門的一個研究者和工程師團隊報告出他們的語音識別系統(tǒng)實現(xiàn)了和專業(yè)速錄員相當甚至更低的詞錯率（WER），達到了 5.9%！而就在一個月前，微軟才剛實現(xiàn)了歷史性的 6.3%。這一成果和實現(xiàn)進展的速度甚至讓一些人類轉(zhuǎn)錄員感受到了失業(yè)的風(fēng)險。

這一技術(shù)的日益成熟也為語音助理的普及奠定了發(fā)展基礎(chǔ)。在 2016 年的 AWS re:invent 大會上，亞馬遜就發(fā)布了多款可以幫助開發(fā)者更輕松地開發(fā)其語音助理 Alexa 相關(guān)應(yīng)用的開發(fā)工具。據(jù)亞馬遜 Alexa 部門副總裁 Rohit Prasad 介紹，Alexa 現(xiàn)在已經(jīng)具備 5000 多種能力（skill）了；而裝備了 Alexa 的 Amazon Echo 現(xiàn)在也已經(jīng)能夠幫助用戶通過語音完成很多日常任務(wù)了，包括日程規(guī)劃、音樂搜索等等。除了亞馬遜之外，谷歌、微軟、三星、蘋果等公司都有專門的團隊在幫助建設(shè)他們自家的語音助理平臺。也許不久之后，你就再也不用擔(dān)心沒人聽你說話了吧，因為機器會一直在身邊聽見和聽懂你的話。

NO.8谷歌 WaveNet可以合成更逼真的人聲

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谷歌DeepMind研究實驗室公布了在計算機合成領(lǐng)域的最新成果WaveNet，該語音合成系統(tǒng)能夠模仿人類的聲音，生成的原始音頻相比現(xiàn)有的技術(shù)與人類聲音的差異縮小了一半。

DeepMind在一份博客中稱：“該技術(shù)已經(jīng)通過了美國英語和中文普通話的盲測，聽眾認為WaveNet產(chǎn)生的語音聽起來比谷歌現(xiàn)有的語音技術(shù)產(chǎn)生的語音更加自然。不過DeppMind表示，目前這種技術(shù)還沒有被應(yīng)用到谷歌的任何產(chǎn)品中，而且該系統(tǒng)需要強大的計算能力，近期還不會應(yīng)用到真實世界的場景中。

DeepMind表示，WaveNet還不能馬上做商業(yè)化應(yīng)用，因為該系統(tǒng)還需要獲得非常強大的計算能力，每秒鐘需要采集信號的次數(shù)多達16000次或者更多。而且對于采集到的每一個信號，它都要基于前一個信號的樣本，分析預(yù)測下一個聲波會是什么樣子。DeepMind研究人員承認這是一個非常大的挑戰(zhàn)。

盡管如此，科技公司仍然對DeepMind此次在語音合成方面取得的進展予以極大關(guān)注。人機交互已經(jīng)成為人們與他們的移動電話和汽車取得溝通的重要途徑。亞馬遜、蘋果、微軟和谷歌都在個人數(shù)字助力的研發(fā)上投入大量資金，希望有朝一日能夠?qū)崿F(xiàn)人類和機器自然地對話。芝麻科技創(chuàng)始人CEO朱智對第一財經(jīng)表示：“智能設(shè)備的發(fā)展注定了機器與人溝通的方式越來越重要，它說話說得越順，與人交流就越深入，學(xué)會說話了，就意味著它像孩子那樣長大了?！?br/>
NO.9德開發(fā)出了能感知疼痛的人工神經(jīng)系統(tǒng)

關(guān)注度：★★★

德國科學(xué)家正在研發(fā)一種人工神經(jīng)系統(tǒng)，來教機器人感知疼痛。據(jù)稱，這個系統(tǒng)不但能讓機器人對潛在的危險迅速做出反應(yīng)，保護自己免受傷害，也能保護與機器人一起工作的人類同伴。

研究人員計劃以“對人類痛感研究成果”為基礎(chǔ)，研發(fā)出一個機器人的神經(jīng)系統(tǒng)。為了測試這個系統(tǒng)，研究人員在機器人手臂上安裝了一個類似手指的傳感器，可以探測壓力和溫度。

德國漢諾威萊布尼茲大學(xué)的研究人員說，他們研發(fā)的這個系統(tǒng)可以讓機器人“探測并分辨出意外出現(xiàn)的物體和干擾，分析出可能對其造成的危害，并做出適當?shù)姆磻?yīng)”。正如人類神經(jīng)元能夠傳遞痛感，人工神經(jīng)系統(tǒng)也能傳遞疼痛信息，機器人將其分為輕度，中度或重度疼痛。

NO.10人工智能預(yù)測美國大選

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美國總統(tǒng)大選結(jié)果讓很多人大跌眼鏡。不過，在全美大部分民意調(diào)查顯示希拉里會獲勝的時候，12歲的人工智能系統(tǒng)“莫格理”早早就已經(jīng)確信下一任總統(tǒng)會是特朗普。而此前，它還說對過前兩任獲選總統(tǒng)和這次的兩位總統(tǒng)候選人。

莫格理（MogAI），是2004年印度人沙吉拉開發(fā)的人工智能系統(tǒng)，名字來源于《奇幻森林》里狼養(yǎng)大的孩子。這個“狼孩兒”的叢林是整個網(wǎng)絡(luò)空間，它飛速處理著搜索引擎、社交媒體和視頻網(wǎng)站的海量信息。

在這次美國大選結(jié)果揭曉之前，莫格理的推測與全美大部分民意調(diào)查正相反。它看好共和黨候選人唐納德·特朗普，民調(diào)卻大多顯示民主黨候選人希拉里會獲勝。莫格理通過2000萬個社交媒體數(shù)據(jù)點分析了社交媒體上的情緒。通過這種方式便可真正了解傳統(tǒng)民調(diào)無法了解的民意。