過去的2016年是人工智能和機器學習大放異彩的一年，《麻省理工科技評論》發(fā)表對2017年人工智能領(lǐng)域發(fā)展的預(yù)測，技術(shù)上看好強化學習、生成對抗網(wǎng)絡(luò)，應(yīng)用上強調(diào)語音識別，說到中國今年也許會成為人工智能產(chǎn)業(yè)的主力軍，但“風口化”的炒作需要警惕。

更好的語言理解，人工智能在中國的爆發(fā)，還有……

剛剛過去的2016年是人工智能和機器學習的爆發(fā)之年，但是2017將會呈現(xiàn)給世人更多的內(nèi)容。讓我們來一起看看哪五個方面值得重點期待吧……

正向強化學習

AlphaGo 戰(zhàn)勝李世石不僅是人工智能產(chǎn)業(yè)的歷史性成功，更使深度強化學習這項技術(shù)為人所知并大放異彩。

深度強化學習不是讓機器通過一個程序或者一些設(shè)定好的案例進行學習的過程，而是通過實驗設(shè)計和正向強化(positive reinforcement)來學習。正向強化這個概念本身已經(jīng)存在了數(shù)十年(如生物、教育等領(lǐng)域)，它與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的完美結(jié)合使讓機器完成下圍棋這種高度燒腦的任務(wù)成為了可能。通過不斷的實驗和對之前圍棋比賽的分析，AlphaGo 靠自己探索出了一條成為圍棋蓋世高手之路。

下一步對于強化學習的期待是把它應(yīng)用在更多的實際生活場景中。最近發(fā)布的幾個模擬環(huán)境應(yīng)該會對這一趨勢提供動力，以幫助建立算法讓機器通過強化學習掌握更多的技能。

在 2017，我們有可能會看到強化學習在自動駕駛和工業(yè)機器人領(lǐng)域的嘗試。谷歌宣稱已經(jīng)應(yīng)用深度強化學習優(yōu)化自己的數(shù)據(jù)中心，但是這個方案還處在試驗階段，而且還需要耗費大量時間去模擬，所以究竟它到底能達到多高效的程度還處在觀望中。

“決斗”神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

在巴塞羅那舉辦的 NIPS 2016 大會上，重點討論了一種新型機器學習工具，叫生成對抗網(wǎng)絡(luò)。

這項成果是由 OpenAI 的科學家 Ian Goodfellow 發(fā)明的。生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)由一個經(jīng)過訓練生成新數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)和另一個用于區(qū)分準確數(shù)據(jù)和錯誤數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)組成。當這兩個網(wǎng)絡(luò)同時工作，能產(chǎn)生非常逼真的合成數(shù)據(jù)。這種方法能用來生成計算機游戲的物理場景，讓被像素化的視頻更清晰，或者讓設(shè)計更具時尚感。

Yoshua Bengio 是機器學習領(lǐng)域的世界級專家，是 Goodfellow 在蒙特利爾大學的博士生導(dǎo)師。他在此學術(shù)會議上發(fā)言說，生成對抗網(wǎng)絡(luò)使計算機有能力通過未標記的數(shù)據(jù)來學習。擺脫標記，被認為是使機器變得更智能的關(guān)鍵。

人工智能在中國發(fā)展

2017 有可能是中國開始演變成人工智能產(chǎn)業(yè)主力軍的一年。中國的科技企業(yè)不再止步于抄襲國外公司，而是積極地向人工智能自主研發(fā)大踏步邁進。

百度建立自己的人工智能實驗室已經(jīng)有一段時間了，并且已經(jīng)在聲音識別、自然語言處理、廣告優(yōu)化等領(lǐng)域有所建樹。其他巨頭公司也在向百度看齊：騰訊在2016建立了自己的AI實驗室之后開始了大量招聘人才;滴滴也正在籌劃建立一個實驗室，用于無人車的研發(fā)工作。

中國的投資者現(xiàn)在在密切關(guān)注著人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)并大筆揮金。中國政府也釋放出強烈的信號，承諾在2018年之前投資150億美元，來共同推動人工智能領(lǐng)域的發(fā)展。

語言識別

如果你問一位AI研究者什么是下一個需要被攻克的目標，他們大多會說跟語言相關(guān)的。因為語言和圖像識別的進步能夠促進機器分析、產(chǎn)生自己的語言。

實現(xiàn)機器語言是一個漫長的目標，人們對機器和人類的互動和交流充滿了遐想和期待。更好的語言理解能使機器更有用，但是考慮到語言的復(fù)雜性、微妙性、感染力，科學界所面臨的挑戰(zhàn)也是巨大的。

不要期待在短時間內(nèi)你能和你的手機產(chǎn)生任何有實質(zhì)交流的對話，但是已經(jīng)有很多看得到的進展在不斷發(fā)生，2017也將繼續(xù)在語言領(lǐng)域帶來好消息。

風口的反作用

除了一些實實在在的科技進展外，2016也經(jīng)歷了一些“被風口化”的炒作。盡管很多人對AI的科技價值有足夠信心，但是在AI這個話題周圍的報道有些鋪天蓋地且失去控制。

有些AI研究人員不可避免地會經(jīng)常被騷擾。NIPS 的學術(shù)研討會就在開場為一個叫 Rocket AI 的假公司舉行發(fā)布會，就是為了諷刺很多在學界圍繞AI不務(wù)實、盲目夸大的現(xiàn)象。雖然這個活動本身的有效性有待商榷，但是它所反映的問題是真實的。

一個最真實的問題就是如果在科技上的突破沒有想象中來的那么快，那之前“所謂的風口論”會將人們引向失望的邊緣，就會看到估值虛高的創(chuàng)業(yè)公司大量死亡，投資源頭走向枯竭。也許2017會反應(yīng)出一些“風口化”的后坐力，也許回歸本原也不是一件壞事。