1.1 感受人工智能时代的到来
> 人机对战
棋类游戏一直被视为顶级人类智力及人工智能的试金石。人工智能与人类棋手的比拼一直在进行。在此前的三子棋、跳棋和国际象棋等棋类上，计算机程序都曾打败过人类棋手。因此围棋成了人类智力游戏最后的一块高地。
AlphaGo是由Google旗下DeepMind公司的Demis Hassabis团队开发的第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的围棋AI。
2016年3月9日至15日在韩国首尔进行的五番棋比赛中，AlphaGo以4比1战胜围棋世界冠军、职业九段棋手李世石。
2017年5月23日至27日在中国嘉兴乌镇进行的三番棋比赛中，AlphaGo以3比0战胜世界排名第一的柯洁。
之后，AlphaGo团队便宣布AlphaGo将不再参加围棋比赛。
AlphaGo采用了深度卷积神经网络，训练策略网络和价值网络，以减少模拟的宽度和深度。也就是说，不用去尝试所有可能的走法状态，使其有效地缩减到合理的范围，即符合现在计算机算力的范围。
2017年10月18日，DeepMind团队公布了新版阿尔法围棋，代号AlphaGo Zero。它和AlphaGo最大的区别在于它是从零开始的无监督式学习，不需要任何人类经验，可以自学围棋。AlphaGo Zero仅仅用了3天的时间，就以100比0完胜AlphaGo。
通过下图，我们也可以看到，在大约3天的时候，它的水平就已经超过了它的其中一个前辈AlphaGo Lee，然后它继续训练，在大约40天的时候，它就已经完胜了另一个前辈AlphaGo Master。所以说AlphaGo Zero是一个跨时代的产品。
除了棋类游戏，AI在别的游戏上也发挥不错。
2017年6月，腾讯在成都的全球合作者大会上表示，智能AI“绝艺”已投入到王者荣耀游戏中。
匹兹堡大学、腾讯AI Lab等机构提交到ICML 2018大会的一篇论文揭开了王者荣耀AI研究，结果表明AI智能体在1v1游戏模式中很有竞争力。
2017年8月，人工智能OpenAI单挑Dota世界冠军Dendi，结果顶尖选手10分钟惨败。
从开局伊始，AI就在各个方面碾压Dendi，无论是卡位、压制、还是对于技能的释放，AI的表现都堪称完美，甚至还会各种假动作。它最终反杀Dendi靠的就是漏补刀的假动作，吸引Dendi上前，最终完成反杀。
> 宇宙探索
2017年12月，美国宇航局（NASA）公布了使用开普勒空间天文望远镜所获得的最新重磅发现：在距离地球并不遥远的地方，有八颗行星围绕着一颗酷似太阳的恒星安静地旋转，证明了太阳系并不是宇宙中唯一的“太阳系”。
这个发现源自于位于开普勒90行星系统的开普勒90i号行星，也就是开普勒90星系中被发现的第八颗行星，所处位置与我们太阳系中的地球完全相同。不过，经过NASA科学家的研究，这颗行星是一个极度炎热（> 400℃）且拥有大量岩石结构的星球，一年相当于14.4天，几乎是“度日如年”。
如果是人类科学家，需要花费大量的时间和精力来挖掘开普勒望远镜所收集的各种复杂数据，但利用Al来学习、处理繁琐的数据往往效率更高，可以给人类科学家更充裕的时间和精力完成那些无法自动化的项目。因此，在发现“缩小版”太阳系的过程中，深度学习起到了一个很重要的作用，来自Google AI的工程师Christopher Shallue利用神经网络技术对开普勒望远镜的数据进行分析，通过卷积神经网络处理了140亿个数据点，来协助发现Kepler 90 i号行星。
开普勒空间望远镜自2009年3月首次运作以来，截至目前已经收集了大量的数据，向我们提供了关于遥远行星和系外行星的大量珍贵信息。虽然尚未找到具体的证据表明这些世界能够维持生命，但可以预见，随着探测设备的不断发展、人工智能技术的飞跃，这一最新突破仅仅是个开始，未来会有更多的发现等待着我们。
> 人机对话
在我们的日常生活中，也有许多人工智能的应用。例如亚马逊的Alexa、谷歌的Assistant、苹果的siri、微软的Cortana。国内也有许多的产品，例如阿里的天猫精灵、腾讯的听听、百度的小度在家、小米的小爱同学、喜马拉雅的小雅AI音箱等等。还有科大讯飞的阿尔法超能蛋。它们都用到了人工智能的技术，比如语音识别、自然语言理解、翻译、推荐系统、语音合成等等。
我们以Google Assistant为例，它可以帮助用户拨打电话，建立用户和商户之间良好的连接，并根据上下文语境和对话的细微差别自动适应情况，说出相应的得体回答，达到以假乱真的效果。
国内的浙大90后团队研发的会打电话的机器人“探意”是利用ASR（自动语音识别）和NLP（自然语言处理）技术自主研发的AI语音机器人，能在中文电话场景下实现语音识别、语义理解和对轮对话，也可以一定程度上达到以假乱真的效果。
> 计算机视觉
在图像识别方面，人工智能有各种应用。
Face++是旷视科技旗下的AI开放平台，它可以从图片中识别出人脸。
百度的AI开放平台，可以识别出图片中的各个物体。
图像识别的app：形色以及爱作业。
Google的Google翻译，它可以做到实时翻译，支持多种语言。
Google的猜画小歌，通过绘制不同的图案让计算机识别不同的物体。
在图像处理方面，人工智能可以做更有创意的事情。
例如图像艺术风格的转换、自动填色、增强分辨率。
性别转换、图像插值、图像修复。
> 自然语言处理
AI在文字方面也有所作为。
2017年12月，今日头条人工智能实验室凭借“互联网信息摘要与机器写稿关键技术及应用”项目荣获吴文俊人工智能技术发明奖。
该项成果以头条号xiaomingbot的形式在今日头条上线。在里约奥运会期间，xiaomingbot创作200余篇赛事报道，累计获得200W用户阅读。其撰写速度与电视直播同步，文章内容涵盖比赛时间、实时比分、运动员信息等主要新闻要素，并且可以自动完成插图。现在，它撰写的文章现已涵盖体育、科技、财经、房产等十几个分类，并可实现多领域每日热点新闻的自动创作。
它不仅在网站上发布各种新闻，还与传统的新闻媒体合作，比如与光明网、《财经》杂志、大河报等主流媒体达成战略合作，向其进行优质内容输出，是一个非常好的AI与传统的创意结合，在一定程度上取代了部分新闻记者的工作。
“九歌”是由清华大学计算机系孙茂松教授带领和指导，矣晓沅、杨成、李文浩等本硕博在读学生组成的研究团队推出的一个计算机自动作诗系统。在《机智过人》节目中，“九歌”通过了图灵测试，成功骗过了现场的观众，先后PK下陈更与李四维，与清华校友齐妙一较诗艺高下。它的存在，是以一种科技与人文结合的方式，为中华传统文化的传承贡献一份力量。
近日，阿里云视频理解实验室推出了智能足球解说系统，只要通过比赛视频即可追踪球员轨迹和进行动作分析,再配合人工智能算法实时合成出语音解说比赛。
用计算机来实时解说比赛是有一定优势的，它可以识别出每一个运动员，获取他的背景，知道他曾经的经历，比起普通解说员知识更加丰富。在皇马比赛的解说中，它还加入了一些梗和调侃性的词，比较有意思。
> 智能诊断、推荐系统
在AlphaGo出世前，Watson一直是人工智能的代名词。
IBM Watson是认知计算系统的杰出代表，也是一个技术平台。认知计算代表一种新的计算模式，它包含信息分析，自然语言处理和机器学习领域的大量技术创新，能够助力决策者从大量非结构化数据中揭示非凡的洞察。
2013年，IBM与世界顶级的肿瘤治疗与研究机构— MD安德森癌症中心宣布合作，用Watson辅助医生开展抗癌药物的临床测试。
2017年2月，MD安德森取消了与IBM的Watson合约，该合作项目原本的预算是240万美元。当德克萨斯大学，即MD安德森的管理方，宣布项目终止时，发现他需付给IBM公司的款项达到了3900万美元，这是一笔不菲的支出。这也算是人工智能届一个比较大的事件，但也不能因此全盘否认人工智能在医学辅助诊断方面的作用，它也是在不断发展中，只不过从预算或是效果上，还没有达到当初的预期。
下图是人的视网膜图像，通过深度学习的方法，我们可以用它来预测一些医生无法预测的问题，比如是否有心血管疾病、糖尿病性视网膜病变、黄斑变性等等。它有点像传统中医的“望闻问切”，是一种非侵入式的检测手段。比起抽血来，是一种无损的方式，我们还可以通过该图像去预测用什么药物的治疗效果较好。
> 智能交通
在经典技术上，我们常见的有车道线检测、交通标志检测、交通灯检测、障碍物识别、行人检测等等。
当然，现在还有一个很热门的领域——无人驾驶汽车。
国内外许多公司都在做这方面的研究，像百度也有在做无人驾驶汽车。
Google公司旗下的Waymo的无人驾驶汽车已经成功跑了300万英里，它通过摄像头、传感器、雷达系统等设备检测实时的道路情况以及标志，用计算机来确定这辆汽车该以怎样的速度在什么道路上行驶。
> 机器人和智能控制
不同功能的机器人在各个领域应用广泛，比如家庭服务、工业生产、医疗服务、专业服务等等。
在医疗服务方面，有达芬奇手术机器人以及纳米机器人。达芬奇手术机器人通过使用微创的方法，实施复杂的外科手术，同时又可以很好的止血，通过放大镜可以清楚地看到里面的情况，提高了手术的准确度和精度，不会出现因人的体力不支而手抖导致手术不成功的情况。另一个研究方向，把机器人做的很小很小，叫做纳米机器人，它可以寻找癌细胞或是血栓，将它们一一破解。
波士顿动力公司(Boston Dynamics)的机器人也非常的有意思。没有手的黄色SportMini会求助有手的同伴帮其打开大门、2016版的SportMini在踩到香蕉皮后能迅速地自己站起来、灵活的家庭服务机器人、和人类跑步姿态相似的跑步机器人。
除了国外的这些机器人，机器人在国内很多行业中也得到了充分地利用，比如快递分拣机器人，不过一开始还是要人工地把货物放在机器人上，之后机器人会自动寻找相应的位置分拣货物。
Last updated
