2015年为什么是人工智能的突破年？

计算机正在「睁开它们的眼睛」，谷歌一名高级研究员说。

在进展悄然的5年之后，2015年成为了人工智能（AI）的里程碑。计算机变得更加聪明，它们的学习也达到了***的速度。

AI的发展进程「正在加速」，谷歌高级研究员Jeff Dean说道。为了庆祝成果和计划来年，本周Dean和其他许多AI***专家一起在蒙特利尔参加了神经信息处理系统会议（NIPS，Neural Information Processing Systems conference）。这个会议始于1987年，由于AI的爆炸式发展，近年来业已成为许多硅谷公司每年必须参加的会议。2013年，Facebook的CEO马克·扎克伯格选择在NIPS上宣布成立AI实验室，DeepMind这家举世瞩目的创业公司在被谷歌收购前也选择在NIPS上展示他们学会玩电子游戏的AI。

本周，他们会讨论很多话题。今年AI取得的***进展可以归功于许多因素的结合。举例来说，能够处理复杂信息的云计算的基础设施比过去更加强大，价格也更加实惠。还有更多丰富的数据集，以及免费或便宜的软件工具可供研究者使用。多亏了这些，一个重要的学习技术——神经网络的价格，终于从令人望而却步的昂贵变得相对便宜。

这些进展都被科技工业中的巨头们快速吸收，包括谷歌、Facebook和微软。每个公司都运营着自己的AI实验室，进行着领域内重要的研究，发表了许多为学术界打下基础的论文。今年，谷歌研究者开发了一个AI系统，它能够在无人指导的情况下自己学习和掌握古老的Atari太空躲避游戏，这个研究 登上了《自然》杂志的封面 。Facebook则开发了一种方法，让计算机可以向盲人描绘图片内容。微软展示了一个全新的Skype系统，能自动翻译语言。IBM将AI独立出来，作为一个最有发展潜力的领域。

创业公司也在对AI展开深远的研究。Preferred Networks制造的AI系统能够与 日本发那科公司的工业机器人相结合 ，Indico Data Labs则在和Facebook研究者合作， 教计算机用它自己的想象力绘出人脸 。

想要看看今年计算机智能究竟走了多远，这里有6个图表，能给你一个清晰的图景。

1，计算机睁开了眼睛

自从2012年出现深度学习系统以来，一个流行的图像识别挑战赛中的错误率极大地下降了。

2，AI学会了识别图片中的物体

近年来，计算机识别图像中具体物体的能力越来越强，错误率越来越低。

计算机识别照片中物体的能力越来越强。2012年，多伦多大学的一个研究团队赢得了世界***的图像识别比赛。后来，这整个团队都被谷歌聘用了，他们的方法很快被谷歌及其对手使用。2015年，基于这个方法的AI系统（依赖于深度学习）变得越来越精确。在测试中，错误率降低到了5%，几乎和人类的表现差不多。

3，人工智能在谷歌起飞

谷歌使用深度学习这一关键AI技术的软件项目数量。

许多公司都在拥抱AI，但都比不过谷歌。2012年，这个互联网巨擘只是零散地使用深度学习，而到了2015年，它有几千个项目都在使用深度学习。

4，企业购买更多数据来构建AI系统

2012年，科技创业公司CrowdFlower卖掉了约200万列数据，用来训练AI系统。今年，它卖掉了约1亿列。

5，计算机用AI来搜索网络会更好

创业公司Diffbot用AI来提升它的数据搜索工具的精度。

创业公司也十分热心使用AI技术。为企业提供结构化数据的CrowdFlower公司说，他们预计，商业中能用于AI研究的数据量即将井喷。另一家创业公司DiffBot则正在使用AI来提升他们的自动数据检索工具。

6，哈尔，再玩一次

过去两年，谷歌研究者正在研究如何帮助他们的AI系统掌握一个古老的Atari太空躲避游戏，他们的系统变得非常好。

AI研究的一个主要焦点是教计算机自行思考，并能够即兴解决日常问题。实现这个目标的一种方法是给它们一个真实世界的简化版本，例如电子游戏中呈现的简单环境，然后让它们去探索这个环境并记录结果。（从上面那张表中，你能看到，谷歌的Atari项目从2013年以来取得了多么巨大的进步。）但是，AI的潜力远不止步于玩游戏：类似的软件可以用来教AI计算机，帮助它们迅速学习新东西，例如医疗诊断、环境科学或改进个人推荐系统。

谷歌的Dean将近期的AI进展与生物的进化做比较。他说：「我们正处在一个点，十分类似生物进化中的某个时刻。那一点的过去，动物没有眼睛，现在它们进化出了眼睛。这将改变许多东西。计算机过去也不能很好地观察，现在它们开始睁开眼睛了。」

当前题目：2015年为什么是人工智能的突破年？
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