人工智能科技發(fā)展新趨勢：著眼全球“最棘手”的問題

只要你說出命令，“它”就會幫助你找到有用的信息。一直以來對于AI(人工智能)，我們最為熟悉的，就是我們手機里的“Siri”。這個看似神通廣大的個人語音助手，實際上有著人工智能的介入——收集我們的指令信息，利用該信息進一步識別你的語音，并為我們提供個性化的結果。

生活中各種智能化電子應用，也無不隱藏著人工智能的“智慧”。隨著我們所使用的機器變得越來越智能，周圍的世界無時無刻不在發(fā)生著變化，智能手表、智能溫度調節(jié)器、智能照明……對有些人來說，人工智能和機器人技術的普及，將會對個人隱私、工作甚至人身安全構成威脅。然而隨著科技的日新月異，我們不得不承認，人工智能和自動化系統(tǒng)確實為人類帶來了諸多潛在好處，而且這些好處并不僅限于提高我們的生活質量——

為了對抗蚊子為人類帶來的瘧疾，來自多米尼加共和國的計算機工程師雷尼爾·馬洛爾，與來自馬來西亞的醫(yī)學博士達西·拉賈一起，針對登革熱、黃熱病、寨卡以及基孔肯雅熱等病毒，開發(fā)出一套AI算法，能夠預測疫情最有可能發(fā)生的地方;

為了解決持續(xù)不斷的槍擊和槍械犯罪問題，美國許多城市正試圖通過科技尋找解決辦法，例如開發(fā)和使用“ShotSpotter系統(tǒng)”。這種自動化系統(tǒng)可以用傳感器陣列監(jiān)聽槍聲，來精確定位槍聲所在的位置，并在45秒內向相關機構發(fā)出警報;

為了解決木本灌木極易受到疾病和害蟲侵害的問題，來自烏干達坎帕拉馬凱雷大學的研究人員與植物病專家，合作開發(fā)了一套旨在打擊木薯疾病的自動化系統(tǒng)。當地農民只需要使用便宜的智能手機拍攝植物，系統(tǒng)內經過訓練的計算機視覺，就能發(fā)現造成木薯作物損害的四種主要疾病的跡象。

你所未知的人工智能應用領域，或許比人們想象中還要涉及得更深、更遠。

尖端科技也有“軟肋”：從認錯“道路牌”到錯操“手術刀”

隨著“無人駕駛”概念的普及，無人駕駛汽車可以說是萬眾期待。這位聰明的輪式智能機器人，以探測器作為“精確的眼睛”、以深度學習為基礎的人工智能作為“果斷的大腦”，無需任何人工操作也能快速移動。然而不久前卻有研究者發(fā)現，這種看似智能的汽車其實也有點“笨”——只需要將交通標示貼上任意貼紙，AI立馬就會判斷錯誤，因為它們所“看到”的，無論是“停止標志”還是“慢行標志”，都與“記憶”中的圖像不大一樣。

雖然聽起來令人匪夷所思，但就目前來說，尖端人工智能技術確實還存在著技術弱點。不久前，外媒報道了一則英國首例機器人手術失敗案例，由于機械故障和人為不遵守規(guī)范操作等原因，最終導致了手術失敗。消息一出，讓不少人意識到依賴機器可能存在的風險。

“說到AI系統(tǒng)的弱點，‘專一性’是個問題。比如說AlphaGo只能下圍棋，其他的棋類運動或者其他智力游戲，則需要另外設計一套系統(tǒng)。”華南理工大學軟件工程教授、博士生導師黃翰教授告訴記者。此外，大量AI系統(tǒng)不存在自我學習的功能，即只能使用當前已經學習到的知識來解決當前問題，并不能從這些失敗的歷史教訓中，訓練得到更好的解決方案。“就像AlphaGo的AI技術，依賴于設計人員對于問題的了解，但需要解決問題的‘出現規(guī)則’其實很難定義。當人類自己都面對沒有辦法解決的問題時，如何期盼設計出的AI算法能夠解決問題呢?”

無論是在馬路上，抑或在手術臺上，如果機器人不聽從“命令”，就很容易造成惡果。若想要克服弱點，黃教授表示，AI應該不僅僅只是計算機視覺技術。“以無人駕駛車為例，AI相關的計算機視覺技術可以檢測出交通標識的變化，但提示系統(tǒng)也可以參考其他信息來指導駕駛，例如獲取GPS實時路況，甚至查閱經過相同路段其他車輛的行為，來輔助系統(tǒng)決策。