我们每天所谈论的人工智能 ， 究竟是什么

人工智能 （Artificial Intelligence）， 英文缩写为 AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支 ， 它企图了解智能的实质 ， 并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器 ， 该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来 ， 理论和技术日益成熟 ， 应用领域也不断扩大 ， 可以设想 ， 未来人工智能带来的科技产品 ， 将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能 ， 但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能是一门极富挑战性的科学 ， 从事这项工作的人必须懂得计算机知识 ， 心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学 ， 它由不同的领域组成 ， 如机器学习 ， 计算机视觉等等 ， 总的说来 ， 人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。2017 年 12 月 ， 人工智能入选“2017 年度中国媒体十大流行语”。

简单而言什么是人工智能这个问题的答案很简单 ， 但它非常重要。如何理解人工智能 ， 决定了我们如何面对人工智能 ， 如何抓住人工智能浪潮所带来的时代机遇。

在知道答案之前 ， 需要先了解一下 ： 最近一些年 ， 人工智能给我们的生活带来了哪些变化。它们不声不响地发生着 ， 当你发觉时却早已势不可挡……

我们正处于 AI 时代 ：

其实 ， 我们即将处于一个人工智能时代 ， 每天都在和人工智能打交道。现在 ， 让我们一起正式推开人工智能的大门 ， 一起来扒一扒 AI 对我们『衣食住行』的影响。

衣食住行中的 AI

前几日我去逛街 ， 发现 Selected 的实体店里多了一个试衣神器叫魔镜系统 ， 手只要轻轻一挥 ， 就可以展现各种衣服在身上的效果 ， 原来它长这副模样。

它主要使用了计算机视觉和 3D 建模技术 ， 消费者只在魔镜里输入自己的性别、身高、体型就可以选择心仪的衣服 ， 进而通过技术将服装的虚拟影像『穿』在镜中的人像上 ， 同时还可更换为同一款式的其他色彩。这就可以在更短的时间里试穿更多的衣服 ， 而且省去排队的麻烦 ， 这真是给女生的一大福利啊 ！ 对于商家也是一大福音 ， 自 2008 年 ， 全球最大的时尚集团之一绫致时装将 selected 引进中国市场以来 ，SELECTED 由最初的 50 家店铺 ， 增长到现在已超过 1000 家。

SELECTED 基于新零售这个时代趋势下的 ， 采用大数据技术、人工智能技术更大程度上的充实客户体验感 ， 提高品牌影响力。

同是服装行业的优衣库 ， 在四月新发布的福布斯 2019 年富豪榜中 ， 优衣库的创始人柳井正击败软银掌门人孙正义再次成为日本首富 ， 其中 RFID 电子标签、智慧门店发挥了不容小觑的作用。

RFID 电子标签也就是射频识别技术 ， 相较于需要人工操作的条形码 ，RFID 标签使得购物篮中的所有商品可以一次扫描 ， 大大节省支付和库存管理的时间 ， 从而保证热销产品产量迅速提高。

另外 ，RFID 电子标签将获取更加详尽的信息 ， 比如消费者何时拿取商品和放回货架 ， 及产品于何时何地售出 ， 其产生的大量数据可以结合人工智能技术可以分析消费者行为。

智慧门店采用智能导购可以为顾客选择和搭配服饰 ， 提高购买率。

在深圳万象天地的优衣库 ， 每层楼都有两个电子智能屏幕。这是一款导购机器人 ， 智能导购员是其主要功能。通过人机对话 ， 分析用户的筛选条件 ， 最终在屏幕上推送用户所需商品。

智能导购给我们提供了更加精准、优质、舒适的服务。

技术真是日新月异 ，90 年代时 ， 我们只会在实体店里买衣服 ， 根本不会有什么网上购物的概念。随着互联网技术和移动支付技术的成熟 ， 网购似乎已成为了大多数人生活中不可或缺的一部分 ， 足不出户就可以购买到心仪的衣服。

如今 ，AI、VR 技术的发展 ， 智能试衣更是会提高消费者网店和实体店的购物体验

『民以食为天』， 那在饮食方面 ， 人工智能对我们有什么影响呢 ？ 人工智能可不可以帮助我们控制饮食 ， 保持魔鬼身材和好气色呢 ？

推荐一款 APP——Coco Nutritionist 给大家 ， 它是由麻省理工开发的 ， 通过 AI 分析食物成分 ， 合理地安排膳食并燃烧你的卡路里。

这款 APP 的使用非常简单 ， 只需要打开 APP 说你今天吃了什么 ，APP 通过语音识别技术和语义分析技术 ， 自动记录你的饮食信息 ； 然后通过另外一套 AI 分析系统分析各个食物的营养成分和卡路里 ， 并将营养数据可视化。我们可以清晰地掌握和控制自己的饮食。

还有啊 ， 你可以拍下那些『不知其名』的食材 ，APP 会为你分析它的营养价值和热量 ， 并给出适宜你的烹饪食谱。可谓是集合了计算机视觉、语音识别、语义分析各大技术于一体的健康小助手 ， 指导人们科学健康地生活。

聊完吃的 ， 我们再一起来到美丽的西湖畔 ， 感受一下阿里巴巴未来酒店里面的黑科技。

进入酒店 ， 刷脸完成 check－in， 乘电梯刷脸就可以按楼层 ； 进入房间 ， 刷脸就可以打开房门 ；

当进入房间之后 ， 客房小管家天猫精灵已等候在内 ， 你可以通过天猫精灵控制房间温度、灯光、窗帘、电视等 ； 餐厅里为你上菜的是机器人服务员。

从大堂到电梯再到房间 ， 乃至餐厅、健身房等等 ， 都涵盖人脸识别、语音控制、智能机器人等黑科技服务。

基于 AI 智能的酒店智慧系统解决方案 ， 为住客节省时间、提供方便 ， 且帮助酒店服务人员减少重复性工作。据阿里未来酒店 CEO 王群介绍 ，“未来酒店的人效比是同档次、同规模酒店的 1.5 倍。”可能再过 10 年 ， 可能司机这个职业将被 AI 取代 ，2017 年 12 月 2 日 ， 深圳无人公交车打响了第一枪 ， 无人公交正式上路。

虽然有司机的监控 ， 但已基本实现了无人驾驶的功能。

除此之外 ， 还记得 2018 年春晚上 ，100 辆比亚迪无人驾驶车队声势浩浩荡荡 ， 在港珠澳大桥向全球华人展示强大的科技魅力 ！

什么是人工智能

人工智能这个词近年来已经深入到我们生活的方方面面并被捧得热火朝天 ， 但是 ， 极少人真正知道它到底是怎么一回事。

机器人

相信很多人都会说机器人 ， 其充其量只能算是人工智能的外在形态。

人工智能并不等同于这些“外在形态”， 它是在背后负责操控一切的“大脑”， 比我们想象的还要强大得多。

我们每天所谈论的人工智能 ， 究竟是什么 ？

维基百科这样解释 ：“人工智能亦称机器智能 ， 是指由人制造出来的机器所表现出来的智能。”而更富远见与洞察的答案却是 ：

人工智能 = 技术 + 应用。此处 ， 技术是指那些能“让机器模拟人的基础能力”的技术。比如 ， 人的眼睛能看 ， 传统的机器不能 ， 那我们就去研发“图像识别技术”， 让机器能看 ； 比如 ， 人能理解文字 ， 传统的机器不能 ， 那我们就去研发“自然语言处理技术”， 让机器能理解文本。

此处 ， 应用是指各行各业。所有可能应用到上述技术的地方 ， 比如 ： 安防、新零售、交通、工业等。

这个等式在告诉我们 ： 同样的技术 ， 应用在不同的领域 ， 能够创造不同的社会价值 ； 同样的应用场景 ， 搭配不同的技术 ， 则都能够以不同的方式创造社会价值。

接下来 ， 我会为你详细地诠释这一点。

人工智能 ， 最终把那些传统意义上 ， 只有人能做的事情 ， 不管是简单劳累的体力劳动——感知和运动 ， 还是复杂的脑力劳动——推理、决策和学习 ， 都交给机器或软件去完成 ， 它们会做得和人一样好 ， 甚至是比人更好。

那我们一起感受一下 AI 是如何把图像识别技术、GAN 网络、自然语言处理技术应用到各行各业中。比如 ： 广告行业、媒体行业、教育行业、艺术创作行业、物流行业和工业行业 ， 颠覆了各传统行业的工作方式 ， 消灭重复性劳动 ！

AI 对传统行业的冲击

AI 对广告行业和媒体行业的冲击

阿橙大学专业学的是广告设计 ， 毕业后 ， 他去了一家 4A 广告公司担任设计师。

对他而言 ， 工作中最痛苦的时候并不是找不到做图的灵感 ， 而是无休止地根据甲方爸爸的要求改图。

半夜守着电脑等甲方回复 ， 打开电脑看到辛苦做的图又被提了一大堆修改意见 ， 就觉得要精神崩溃。

“logo 再大一点、颜色再亮一点 ， 要体现出我们的理念和精神……”
“我感觉设计得还不够大气 ， 能不能换一个更高端的字体……”

而另一位在互联网公司做新媒体编辑的小爽 ， 她的苦恼则是 ： 你永远不知道新的热点和明天哪个会先来。

当新事件发生的时候 ， 就是她在电脑前埋头码字、思考抓眼球的标题的时候。

“晚上十点主编打电话告诉我某某明星又爆出大料……”
“你体会过辛苦排版了一下午的微信文章被打回的心碎吗……”

我听着大家吐槽 ， 却不知该如何告诉他们 ： 这些烦恼 ， 很快将不复存在了。不想重复性地替甲方爸爸改图 ？ 没问题啊 ， 这件事 ， 未来将由 AI 来替你做。

早在去年 ， 阿里就发布了一款名叫“鲁班”的人工智能设计师。

鲁班在去年双十一期间上岗 ， 平均每秒做 8000 张海报 ， 共计在双十一期间完成了四亿张设计图。

简单来说 ， 在鲁班的“人工智能小脑袋瓜”里存着海量的广告元素 ： 如文案、产品、背景、点缀元素、LOGO 等 ， 他们不同的组合方式形成了一套“设计语言库”。

设计师在做图的时候需要分析甲方的需求 ， 调用脑子里存储的资源 ， 思考解决方案 ， 有时难免会出现“灵感枯竭”的情况。

但鲁班的小脑袋瓜里装的东西可太丰富了 ， 只要你一声令下 ， 它就能一秒调出你想要的。

这意味着 ， 在大批量作业的商业设计领域 ，AI 有着非常明显的优势 ： 既快速 ， 又齐整。

从此再也不需要设计辛辛苦苦地做完一大批“每一个都不一样 ， 但整体又要一样”的图后 ， 感觉自己是个瞎子。

可我们有没有想过为什么鲁班可以将脑袋中的元素完美地组合呢 ？

前面有提及过按照一系列地组合方式呀。

但是组合方式 ， 或是说广告的模版是怎么来的呢 ？ 难道是设计师给出的 ？No，No， 其实是依靠其背后的深度学习 ， 对大量的设计广告案例 （ 图像 ） 进行结构化标注 ， 然后输入大型的神经网络学习风格和排版 ， 最后输出空间 + 视觉的设计模版。

其实鲁班就是深度学习在设计行业里的一个应用 ， 技术是应用的灵魂 ， 而应用是技术的载体。

好吧 ， 人工智能又能如何帮忙解决媒体行业里文字创作的烦恼呢 ？

好 ， 我们就来看看新媒体运营们头疼的 ： 追赶热点、组织文案、写稿。

不想大晚上被主编的电话叫醒 ， 没问题啊 ， 这份工作 AI 一样可以帮你完成得好好的。

早从去年开始 ， 公众号“中国地震台网”就已经在用 AI 新媒体编辑写即时新闻了。

比如说 ， 前不久日本北海道地区发生 5.5 级地震的新闻就是由 AI 写的 ， 排版和文字长这样 ：

虽然文字和排版都很简单 ， 但猜猜写这篇推送 AI 用了多久 ？

只用十秒 ， 就完成一篇推送。24 小时超长在线 ， 一有突发事件就能马上开始工作。

换做是我来写作的话 ， 十秒钟大概只够时间写完一个标题吧_;。

人工智能写作依靠的是背后的数据库和优秀的技术比如自然语言处理 ， 将数据、案例素材、文字流畅地组合一起形成文章。

如果说 ， 上班一族最讨厌的是无意义的重复性劳动 ， 那么 ， 对于学生党而言 ， 最烦恼的应该就是考试了吧。考试不仅考的是学习能力 ， 还有应试技巧 （ 没错 ， 就是套路 ）。那么 ， 在考试之中 ， 人工智能的表现又如何呢 ？

AI 对教育行业的影响

先看看千军万马过独木桥的高考。2017 年 ， 成都的 AI-MATHS 高考机器人参加了高考数学 ， 在掐断题库、断网、无人干涉的情况下进行解题。结果是 ， 它分别用了 22 分钟和 10 分钟完成了高考北京文科数学卷和数学全国卷二 ， 最终分别获得了 105 分和 100 分 ， 平均分 102.5。

虽然人家考得一般 ， 但人家题目做得快啊 ， 给你十分钟写一张卷子 ， 你能考这个成绩吗 ？ 可见 ， 在学习方面 ， 人工智能做的也并不比你差。不好好学习的话 ， 可能连考试都考不过 AI。再告诉你个事儿 ，AI 在“考试”领域可不仅仅能成为参与者 ， 它还能成为老师一样的批改者。

在浙江外国语学院国际学院 ， 来自阿里巴巴的人工智能已经为 11 位留学生批改了作文 ， 平均每篇作文批改时间为 40 秒。

说不定在不远的将来 ， 决定你考试过不过 ， 能不能拿到毕业证的 ， 不再是人类批改员 ， 而是更准确、更高效的人工智能批改员。同样的 ， 无论是 AI 考试还是 AI 批阅试卷还是上个案例中的 AI 写作 ， 都是深度学习——自然语言处理的应用 ， 我们看到了同一技术可以实现不同的应用。

AI 对艺术创作行业的影响

图像风格迁移是计算机视觉领域中 ， 比较有意思的应用。风格迁移也就是 ： 你给人工智能一张随便拍的照片 ， 它就能帮升级成梵高风格的绘画作品。

图像风格迁移的背后可以是深度学习——卷积神经网络的图像特征提取 ， 比如 2016CVPR（CVPR 是计算机视觉的顶级会议 ） 论文《Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks》就采用卷积神经网络来进行风格迁移。

还可以是利用 GAN 网络技术风格迁移 ， 在 2018CVPR 论文《Multi-Content GAN for Few-Shot Font Style Transfer》中 ， 将设计师设计好的某些艺术字母风格迁移到没有出现过的字母上 ， 避免重复设计。

GAN 网络学习第一行的 P、U、W 三个字母的艺术风格 ， 生成其余 23 个字母的艺术风格 ， 如上图中的最后一行。

或许现在你还不知道什么是卷积神经网络、GAN 网络 ， 或许还比较难理解背后技术的思想 ， 但现在我们只需知道它是深度学习的一个技术即可。

一个应用的实现往往可以选择不同的技术 ， 这就需要我们结合具体应用和分析应用的特点选择适宜的技术。

人工智能确实无法凭空创造 ， 但只需要给它一点点线索 ， 它就能从强大的小脑袋瓜里给你输出想要的东西。

比如谷歌家出的一个会画画的黑科技 AutoDraw。大概就是 ， 你随便鬼画个什么 ， 谷歌都能把它变成一副正儿八经的画

没想到 AI 还真能手绘图像 ， 那它背后的技术是什么 ？

其实 AutoDraw 使用了图像识别技术 ，AutoDraw 首先识别出用户用简单线条画出的图形 ， 然后根据识别的结果将『简单线条』替换为系统内置的『准确』图形。通常提及图像识别技术时 ， 人们大多数时候会想到人脸识别、物品识别 ， 现在我们可以了解到同样的图像识别技术 ， 当稍微调整之后可以做出更多有趣的应用。

在制图、绘画的设计行业里 ， 需要大量的创意和灵感 ，AI 表现得并不比人类差 ， 同样是艺术领域里的音乐演奏和创作 ，AI 的表现如何呢 ？

近日 ， 首个机器人音乐舞台剧《墨甲幻音》上演为清华大学庆生 ， 演员有竹笛机器人 ， 箜篌机器人和排鼓机器人 ， 奏响了科技和文化的琴瑟和鸣。

但是 ， 这可不是 AI 初次展露在音乐中的天赋 ， 深圳平安科技在“全球 AI 艺术大赛 （Global AI Art Competition）”的作品《青春记忆》荣获大赛最高荣誉一等奖。它可是由人工智能完全创作的音乐 ， 无论是制曲还是填词。

那它是如何制造出来的呢 ？ 它学习了 5 万多首相同风格的音乐作品 ，10 万多篇流行音乐歌词和诗歌 ， 通过深度神经网络学习特征 ， 制作出曲和词 ， 然后再学习一个深度模型将曲和词联合起来。

人工智能已经称为一种可行的工具 ， 帮助音乐创作人创造出更多佳作。流行歌手泰伦萨瑟恩 (Taryn Southern) 与 AI 合作 ， 共同打造她的首张专辑《I AM AI》。

以上这些需要用脑的工作都能交给人工智能完成 ， 还做得不比人类差。那么 ， 那些重复性劳动程度高的体力活就更不用说了。我们来看看需要大量人力支持的物流行业是如何利用 AI 的 ？

AI 对物流行业和工业行业的影响

京东早就用上了物流机器人。

在东莞麻涌的一个京东分拣中心 ， 原来的 300 位分拣员工 ， 被裁到了仅剩 20 人 ， 而这个裁员还将继续。

那谁负责去派送呢 ？

去年开始 ， 京东的无人车就在北京的 6 所大学完成了第一次的派送任务。原本由快递小哥负责的派送工作 ， 现在也换成了人工智能。

不需要担心无人车会送错、延误等等 ， 这辆无人车配置多种传感器结合计算机视觉技术一路上能 360 度感知路况 ， 比人类派送员还要靠谱。

感慨这世界变化太快 ？ 其实 ， 在你的视线范围之外 ， 还有更多行业正在受到人工智能的冲击。物流行业如今朝着无人化、自动化发展 ， 工厂和生产流水线就更不用说了。你知道上海通用金桥工厂的凯迪拉克轿车是如何生产出来的吗 ？ 繁重劳累的焊接工作 ， 在机器人的手中如同拈花般轻松自如。

偌大的车间内 ， 只有 10 多位工人 ， 他们管理着 386 台机器人 ， 每天与机器人合作生产 80 台凯迪拉克。

无论是 AI 制图、制曲、写作、考试、阅卷、快递派送、无人车间都依靠【技术】的支撑 ， 而【应用】上的更高需求使得技术得以迭代优化。

我们从人工智能在传统行业中的应用中探索 AI 的本质 ， 除此之外 ， 我们还需想想看 ， 用 AI 既节省成本 ， 又提高效率 ， 有哪个聪明的企业家不会选择使用人工智能替代人力的重复性劳动呢 ？

这下 ， 你能明白为什么我说 ， 在不久之后 ， 大家的“烦恼”都将不复存在了吧。

全球最权威的咨询公司麦肯锡的研究报告称 ： 预计到 2030 年 ， 人工智能的发展 ， 将有 7500 万至 3.75 亿人需要重新找工作。

这意味着全球每 100 人中 ， 就有 3~14 个人需要另谋出路。

在 18 年西班牙世界零售大会上 ， 刘强东说“未来京东 ， 百分之百无人化运营 ， 未来的京东将是一家自动化运营的企业 ， 京东将在未来的十年里 ， 把现在的 16 万员工减少到 8 万。”

在这样的背景下 ， 有的人会想我的工作也不一定会被机器替代 ， 且行且看不着急 ， 但我想说的是 ： 科技不一定只意味着淘汰 ， 更多是机会和价值。

人工智能简而言之 ： 人工智能 = 技术 + 应用。

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_32297845/article/details/124014855