盤點：2015年人工智能領域十大事件

1.人工智能開源熱潮2015年11月，谷歌開源了第二代機器學習平臺TensorFlow，為用戶們提供一種利用大量數據直接訓練計算機完成任務的途徑。軟件可以和不同方法相結合，在不同計算機硬件基礎上有效建立并訓練模擬“深度學習”神經網絡。谷歌此舉旨在將多種神經網絡機器學習應用到產品和服務當中。如今，使用該平臺的項目已經超過600個。早在今年一月，Facebook也公布了一個機器學習的開源項目，他們將一些基于機器神經網絡的產品免費放在了Torch(一個關注深度學習的開源軟件項目)上，可以用來處理數據，分析信息的共同特征。此后，Facebook了開源人工智能硬件服務器BigSur。其他巨頭在人工智能方面也越發開放，微軟將分布式機器學習工具包(DMTK)通過Github開源；IBM旗下機器學習平臺SystemML正式開源，成為Apache孵化器下面的一個開源項目。2.DeepMind論文震驚世界當2013年12月DeepMind的團隊首次展現他們靠不斷試錯學習最后成為擊敗人類專業玩家的游戲人工智能時，很多專家都感到不可思議。而在2015年，DeepMind團隊現在已經在《自然》雜志上公布了自己的研究成果：Human-levelcontrolthroughdeepreinforcementlearning—通過深度神經網絡與強化學習等方法的的結合，展現出在一系列復雜任務當中與人類表現相當的算法。以下視頻就是DemisHassabis在GoogleZeitgeistminds的演講，其中演示了他們訓練人工智能成為游戲高手。(字幕由機器之心翻譯出品。聽譯：微胖。時間軸：汪汪。)3.人工智能倫理之爭加劇劍橋大學、馬斯克先后成立人工智能研究所。12月初英國劍橋大學新建了一個研究中心，致力于人工智能未來并旨在影響其道德倫理發展。據了解，一家名為Leverhulme的信托公司將為其提供十年約1000萬英鎊的資助。而到12月中旬，特斯拉和SpaceX的CEO伊隆·馬斯克、YCombinator董事長SamAltman等人宣布出資10億美元成立非盈利性人工智能(AI)研究機構OpenAI。DeepMindCEOHassabis也透露，霍金曾和他討論人工智能的情況。而下月，紐約大學將舉行人工智能倫理研討會，眾多互聯網巨頭及創業公司的人將參與本次會議。4.MagicLeap再融資神秘的MagicLeap在過去一年不斷搶占媒體版面。“這是一家野心勃勃的公司，雖然還沒有任何成形的產品，雖然其展示給投資者的只是一堆代碼和Demo”，但一年內完成共計18億美元的融資后。不妨再來看看他們的演示視頻：為了讓用戶看到現實中不存在的物體和現實世界融合在一起的圖像并與其交互。MagicLeap需要實現感知現實似乎節并通過頭戴式顯示器以呈現虛擬的影像(Display)。不過MagicLeap還是留下了太多疑問，比如要計算4維光場，計算量驚人，如何解決芯片問題？又比如如果沒有操作系統支持MagicLeap，怎樣實現“世界就是你的新桌面”的愿景？以及除了最最最嚴重的電池問題。MagicLeap在2015年留給世界太多的問號，我們真心希望能在新的一年找到答案。5.《科學》雜志論文展示機器學習新方法“僅從一個例子就形成概念”的能力對人來說很容易。然而，盡管人工智能近年來取得了長足的進步，但要讓機器做到這一點，卻難于上青天，因為目前的人工智能通常需要從大量的數據中進行學習，你得讓它看成千上萬張菠蘿的圖片才行。不過，這個事實或許從今年開始改變了。一篇人工智能論文今年登上了《科學》雜志的封面，為人們帶來了人工智能領域的一個重大突破：三名分別來自麻省理工學院、紐約大學和多倫多大學的研究者開發了一個“只看一眼就會寫字”的計算機系統。三位研究者采用的方法是“貝葉斯程序學習”(BPL，BayesianProgramLearning)，能讓計算機系統對人類認知進行很好的模擬。傳統的機器學習方法需要大量的數據來訓練，而這種方法只需要一個粗略的模型，然后使用推理算法來分析案例，補充模型的細節。劍橋大學的信息工程教授ZoubinGhahramani說：“我認為這對人工智能、認知科學和機器學習是一個重大的貢獻。”多倫多大學和谷歌的人工智能先驅GeoffreyHinton說這個研究“令人印象非常深刻”。6.無人機逐漸成熟在2014年媒體一直都在宣傳無人機在各行各業無所不能的能力，從在野外為車輛導航到解決地球上的饑荒，無人機的身影無處不在。事實上，如今我們只是剛剛看到美國聯邦航空局開始為無人機的商業行為網開一面，開始著手制定法規。目前已經有超過2500架商用無人機獲取了美國聯邦航空局的準飛許可，與去年的宣傳形成鮮明對比的是在媒體口中無人機從“很酷的玩意兒”變成了“頭疼的玩意兒”。2015年的無人機市場正進入爆發的前期：創業公司不斷涌現、市場領跑者不斷攻城略地、包括亞馬遜、谷歌在內的互聯網巨頭從不同維度進入市場、大量消費級無人機上架售賣以及美國聯邦航空管理局啟動的無人機注冊規定從政府、企業再到消費者，無人機的影響越來越大，我們也有理由相信接下來的一年會有更多突破。7.沃森的職業發展規劃IBM的沃森正在快速成長中，過去一年“他”先后在五星級酒店的后廚、律師事務所及大型醫院服役，能夠自己創作菜譜，分析法律文本，以及診斷腫瘤等。此外，沃森還變身體育教練、仿生學家、反恐專家等。與此同時，依托其強大的認知計算能力，沃森還成為諸多創業公司的好“基友”。IBM推出了一個基于云端的平臺Bluemix給開發者使用沃森創造新的“智能”應用的機會。去年1月份，IBM投入了10億美元資金用于進一步研發沃森包括1億美元用于迅速啟動認知應用生態系統。目前，沃森生態系統包括350家公司，77000名開發人員，他們正在設計并構建IBM所謂的“基于云計算的認知計算應用”，范圍從醫療工業到金融服務和零售業。12月份，沃森物聯網全球總部在慕尼黑開張，同時開放一些強大的包括語音識別、機器學習、預測和分析服務、視頻和圖像識別服務以及非結構化文本數據分析服務在內的API，通過開放化的人工智能技術進軍物聯網。8.NIPS2015召開今年的參會人數接近4000，創下了NIPS舉辦以來的注冊人數之最。其中，注冊大會基調報告的人數為2584人，比去年激增100%。大會總共收錄了403篇論文，其中深度學習課題約占11%。本次大會也體現出了深度學習的幾大發展趨勢，例如，神經網絡框架變得越來越復雜而精密，且逐漸從單一框架變成基于多種神經科學技術的混合和匹配；大部分最先進的系統都將LSTMs；注意力模型越來越成為研究的主流；在深度學習的幫助下，計算機視覺和自然語言處理之間不再割裂，變得更加融合；神經網絡模型壓縮的展示則令人看到在移動設備上進行神經網絡模型訓練的可能性；深度學習和強化學習的交叉將產生更多令人興奮的成果。9.谷歌量子計算機的“重大進步”人工智能的發展離不開高性能計算尤其是量子計算機研究突破，谷歌在量子計算機研究領域取得重要進展。谷歌在一篇論文中指出：“在一個特定的、精心設計的概念證明問題上，我們比傳統計算機的運行速度快1億倍。”據了解，2013年，谷歌從加拿大本拿比的D-Wave公司購買了一臺量子計算機。D-Wave是唯一一家銷售此類設備的公司，他們的產品在學術界飽受爭議。此前他們曾聲稱自己的計算速度更快，但遭到了質疑。現在，谷歌發布了D-Wave迄今為止最強大的結果，顯示出1億倍的速度提升。不過，該論文的結果受到諸多質疑。瑞士蘇黎世聯邦理工學院的MatthiasTroyer說:“你需要仔細讀一讀文章，”“它只是在某些特定的問題上比某些特定的傳統算法快108倍，而這些問題的設計初衷就是對普通算法很難，對D-Wave很簡單。”MatthiasTroyer進一步指出，對模擬退火算法進行一下改進，就能把D-Wave的優勢降到100倍，而另一些更加復雜的算法在普通PC上運行時甚至能比D-Wave更快。麻省理工學院的ScottAaronson說：“這肯定是迄今為止對D-Wave的能力最令人印象深刻的證明。但是，D-Wave是否真能取得我所認為的『真正的量子提速』，目前還完全不清楚。”10.微軟亞洲研究院的152層“深度殘差網絡”獲得2015ImageNet冠軍過去幾年，神經網絡的復興讓圖像和語音識別等技術的精度實現了大幅度飛躍。而在2015ImageNet計算機視覺識別挑戰賽上，微軟亞洲研究院以152層“深層殘差網絡(deepresidualnetworks)”系統，獲得圖像分類、圖像定位以及圖像檢測全部三個主要項目