樹影壓在秋天的報紙上 ，
中間隔著一片夢幻的海洋，
我凝視著一池湖水的天空 ... …"
短短的幾句詩詞，寫出了秋天愜意的意境，以及詩人的無限遐想！
人工智能很智慧
以上的詩句出自於《陽光失了玻璃窗》這部詩集，這部詩集並不是人類詩人寫出來的，而是世界上首部100%由人工智能創作的詩集，所有的詩詞都出自於微軟小冰的之手。
微軟小冰擁有現代詩歌的創作能力是經過學習訓練，通過深度神經網絡等技術手段模擬人的創作過程，花費100小時，訓練10000次以後，學習了從1920年以來519位詩人的現代詩。
和人類學習創作的過程非常相似，微軟小冰的學習過程也是過反覆學習產生積累，積累到一定程度之後，當小冰受到某個靈感激發源的刺激，就會在學習積累的基礎上產生新的創造。
微軟小冰學習能力極強，強到什麼程度？小冰每一次學習迭代大約需要0.6分鐘，10000次迭代需要100個小時，與之相比較，如果人類要把同樣519位詩人的現代詩讀10000遍，大約需要100年，小冰需要的是100個小時。
這就是微軟（亞洲）互聯網工程院於2014年5月訓練出來AI人工智能---微軟小冰。
人工智能3大主要發展方向
人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。早在60多年前，1956年美國計算機協會組織在達特矛斯 (Dartmouth)學會上首次提出"人工智能"這個詞。"人工智能"是一門綜合了計算機科學、生理學、哲學的交叉學科，是研究、 開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
人工智能技術隨著發展，已經取得了階段性的進步，主要有3大業界廣泛認可的發展方向，分別是：運算智能、感知智能和認知智能。
1、運算智能
在信息時代，我們每天接受的數據量正在呈指數級增長，人類大腦的運算速度已經越來越難以匹配海量數據的計算需求，人工智能的第一個研究方向就是運算智能，通過人計算機的超強運算能力來幫助人類完成更多場景的運算需求。1996年，深藍（IBM研發的計算機）在國際象棋領域戰勝了世界冠軍卡斯帕羅夫，標誌著計算機的運算能力已經超過了人類。
2、感知智能
感知智能就要會聽、會說和會看，在運算能力之外要達到聽、說和看的效果實際是有很大挑戰的，因為要能夠將數據進行聲音、語音和視覺的轉換。經過一段時間的研究，感知智能也已經得到了突破，相信很多人手機裡都裝了科大訊飛的語音輸入法，今年初和科大訊飛的大數據研究員譚昶博士進行了交流，科大訊飛已經將感知智能技術做到世界相對領先，語音識別的準確率能夠達到98%以上。
3、認知智能
說到認知這個層面，是最難的方向了。人貴有三明：知人之明、知事之明和知己之明，對於人類來說認知層面是很難突破的，對於人工智能來講也同樣，要想達到認知智能，就相當要有大腦能夠進行認知和思考，人工智能可以自己去思考、理解，自我進步。
人工智能的3層次產業鏈結構
中國對於人工智能的重視程度很高，自2015年以來，國家相繼出臺了一系列支持人工智能發展的政策。2019年，人工智能 連續第三年出現在政府工作報告中，我國的人工智能產業 已經過了初級階段，開始進入快速發展時期，並且更加註重應用落地。
人工智能已經在商業、金融、安防、企業服務等領域落地實踐，人工智能產業鏈相對成熟，可以分為：基礎層、技術層和應用層。
- 第一層次 基礎層
基礎層是人工智能產業的基礎，基礎層按照算力、數據和算法再次劃分，主要分為研發硬件及軟件，如AI芯片、數據資源、雲計算平臺等，為人工智能提供數據及算力支撐，對整體上層建築起到支撐作用。
基礎層主要包括：計算硬件（AI芯片、傳感器）、計算系統技術（大數據、雲計算、5G）和數據資源（數據採集、標註和分析）。
- 第二層次 技術層
技術層是人工智能產業的核心，根據算法用途分為計算機視覺、智能語音、自然語言處理等，以模擬人的智能相關特徵為出發點，構建技術路徑，是AI最引人注目的環節。
技術層主要包括：算法理論(機器學習)、開發平臺(基礎開源框架、技術開放平臺)和應用技術(計算機視覺、機器視覺、智能語音、自然語言理解)。
- 第三層次 應用層
應用層是人工智能產業的延伸，按照不同場景的需求定製開發形成硬件或解決方案的專屬服務，是AI真正賦能行業的方式。
應用層主要包括醫療、金融、教育、交通、家居、零售、製造、安防、政務等領域。
人工智能產業鏈結構的全景圖（資料來源：前瞻產業研究院）
在諸多數字技術中，AI更像一個大腦，"人工智能"就像是一個能夠自主學習的，自動進化的智慧體。隨著技術的不斷髮展，AI人工智能本身會作為基礎設施存在，不論是自動駕駛、類腦、量子智能等發展，人工智能對於現實世界的影響會越來越具象。
對了，微軟小冰不僅僅寫了詩集，她還出了歌曲、參與了70多檔電視節目的製作、還是少女畫家、記者……
所謂：AI讓人類更智慧的同時，是解放還是替代？
文 | 一零哥
商業諮詢、數字經濟、產業互聯網領域研究！
思想的邊界，值得一直找尋！
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