機(jī)器人到底離我們的生活還有多遠(yuǎn)？

　　全球人工智能與機(jī)器人峰會上，國內(nèi)外人工智能的領(lǐng)域的科學(xué)家和企業(yè)家們進(jìn)行了全面的交流對話。這場今年興起，隨著AlphaGo戰(zhàn)勝世界圍棋冠軍李世石而迅速火遍全球的概念，到底離我們的生活還有多遠(yuǎn)？

　　機(jī)器學(xué)習(xí)將人工智能推向大眾視野

　　近年來，隨著大量數(shù)據(jù)的支撐和算法的發(fā)展，機(jī)器能夠?qū)ΜF(xiàn)實(shí)中的場景進(jìn)行抓取和捕捉，并通過算法將真實(shí)場景進(jìn)行數(shù)據(jù)化，使之能夠?qū)Ρ粰C(jī)器識別，達(dá)到對現(xiàn)實(shí)的感知。獲得數(shù)據(jù)化的現(xiàn)實(shí)場景數(shù)據(jù)后，同數(shù)量龐大的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行對比訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)對場景的識別，稱之為機(jī)器學(xué)習(xí)。由于這兩大要素涉及到計(jì)算能力、算法和大數(shù)據(jù)支撐的限制，處于實(shí)驗(yàn)研究階段。AlphaGo在同李世石對弈并獲勝使得機(jī)器學(xué)習(xí)熱度增加，并最終進(jìn)入大眾視野。

　　在中國工程院院士、香港中文大學(xué)（深圳）校長徐揚(yáng)生看來，感知、認(rèn)知和動作，這三者為構(gòu)成人工智能的三個要素。從計(jì)算機(jī)視覺的例子來看，要讓計(jì)算機(jī)識別一張圖片，首先是特征提取，對于圖像中的像素進(jìn)行重要性差別提取，此為感知。然后再對重要的元素進(jìn)行標(biāo)注，通過標(biāo)記成為計(jì)算機(jī)能夠識別的符號，讓計(jì)算機(jī)能夠理解圖片的內(nèi)容，此為認(rèn)知。最后，計(jì)算機(jī)生成一段話對圖片進(jìn)行描述，這是最后一步動作。

　　北京航空航天大學(xué)教授王田苗認(rèn)為，此前人工智能發(fā)展的50多年間歷史時間里，研究人員將大部分精力放在動作方面，因?yàn)闆]有能力完成前兩個步驟。通常說的人機(jī)交互就是三大因素中的動作，也是目前普遍能夠?qū)崿F(xiàn)的，最為常見的就是工廠里的機(jī)械手臂，通過編程人員對機(jī)器編入固定程序代碼，實(shí)現(xiàn)機(jī)械手臂重復(fù)的動作。為什么會是重復(fù)的動作，而不是隨心所欲的動作呢？原因在于人為地為機(jī)器設(shè)定了產(chǎn)生動作的范圍和界限，并不是機(jī)器根據(jù)自己的理解后作出的回應(yīng)。

　　也就是說，在機(jī)器學(xué)習(xí)之前，人工智能和機(jī)器人的發(fā)展主要停留在動作的研究方面，缺少感知和認(rèn)知的研究，而目前的機(jī)器人學(xué)習(xí)只是人工智能在感知和認(rèn)知層面的一個早期發(fā)展階段，并且在這個階段的研究也處于實(shí)驗(yàn)階段。

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