显示硬件发展与视频开发系列(5)----智能时代01--人工智能的今生前世

前置：1、本主题的智能时代和主题5的智能时代有别，主题5讲述的智能时代是智能手机时代，本主题讲述的智能时代是人工智能时代。

           2、本主题分为多部分介绍，相关主题参考博客其它部分。

       整理这篇文字时，很难分清楚那些是讲述人工智能，那些是讲述视频技术，那些是讲述机器视觉，那些是讲述计算视觉，那些是讲述图形图像，那些是讲述视音频技术。技术上，智能时代代表着一个综合的技术范畴，有一定的混合性与不确定性。

 

       智能时代和其它时代相比，没有比较明确的界限。人工智能一直是科学研究的永恒话题，人类在这个方向的探索从未停止。视频技术的进步加速了智能时代的到来，智能时代也为视频技术的应用拓宽了空间。

       截至目前，视频领域是人工智能处理最重要的领域，研究人工智能，离不开视频技术，研究视频技术，同样离不开人工智能。图像分析是视频技术的细化，也代表着并行计算时代的到来。视频技术代表着人工智能走向交互与协作，视频技术为人工智能装上了眼睛，打开了人工智能的大门。

       智能时代以人工智能技术为基础，下图是人工智能技术的鼻祖。学习技术之前，带着21世纪的礼仪，向大师致敬。

       人工智能代表着对更多数据的处理，视频作为大量数据产生的重要单元，如何处理海量的视频数据，如何把视频数据切片成图形数据，这些都是人工智能亟待解决的问题。在这样的大环境下，机器视觉诞生了。

       相比其它时代，人工智能时代是复杂的，不仅有庞大硬件算力支持，相关技术协作，还有各种理论、方案、框架的革新。从技术层面来说，智能时代涵盖了3D时代、移动时代。本部分内容按照如下结构讲述。

        多年的孕育发展，人工智能成为炙手可热的技术，第四次科技革命时代到来了。世界潮流，浩浩汤汤，科技发展过程中，大至国运，小至民生，人工智能影响着整个星球，一个时代。

6.1、人工智能发展历史

       人工智能是科技永久的话题，计算机本身是一个工具，人工智能发展史上，计算机的出现，是人工智能发展的伟大节点。21世纪仅仅是人工智能的开端，人工智能的发展方兴未艾。

       早期的人工智能偏重于理论，西方的神学大师、哲学先驱、数学巨匠一起，为人工智能奠定了文化基础，下面我们开始与大师的对话。

6.1.1、大事记

       200年前，巴贝奇，一个英国数学家，设计了第一台计算二次多项式的计算机器，叫做差分机，摇动手柄，计算出x*x+a式子的值。当时的东方，大清皇朝，即将面临血色的辉煌。

       1956年，几个科学家，聚会在美国汉诺思小镇宁静的达特茅斯学院，利用暑假的两个月进行封闭式的讨论研究，主题是“达特茅斯夏季人工智能研究计划”。首次提出“人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）”这一概念，人工智能学科应运而生了。当年简单的两个单词，成为今天科技的主旋律。

       1959年，塞缪尔讲到，计算机可以比人更好地编程，进行国际象棋游戏时，创造了“机器学习”(Machine Learning)一词。上承接人工智能，下承接自然语言与机器视觉。编程邂逅人工智能，人工智能青梅竹马的年代开始了。

       1965年，Joseph Weizenbaum，开发ELIZA，一个交互式计算机程序，用英语与人交谈。Weizenbaum有一个目标，证明人工智能思维与人类思维之间的沟通是肤浅的。这是第一个通过图灵测试的软件程序，“对话就是模式匹配”，代表着自然语言技术的开端。60年后的今天，自然语言技术应用广泛。

       1978年，卡耐基梅隆大学，开发自动选配计算机配件的程序XCON，1980年投入工厂使用，包含2500条规则，后续几年处理了超过80000条订单，准确度超过95%，每年节省超过2500万美元。这是早期的专家系统，开始于生产应用。我们今天进行自动购物时，很少有人知道半个世纪以前，在大洋彼岸已被广泛应用。

       1979年，斯坦福大学，制造了无人驾驶车Stanford Cart，这是汽车的第一次，依靠视觉感应器，在没有人工干预的情况下，自主穿过散乱扔着椅子的房间，需要几个小时才能完成。当年的视觉感应器，就是今天的机器视觉，当年的无人工干预，就是今天的自动驾驶。

       1982年，英国科学家霍普菲尔德几乎同时与杰弗里·辛顿，发现了具有学习能力的神经网络算法，沉寂10年之后，神经网络有了新的进展。从此神经网络高速发展，90年代开始商业化，用于文字图像识别和语音识别。今天的神经网络工程师们，鲜有人知道这两位大师的名字。

       1986年，梅赛德斯 - 奔驰，Ernst Dickmanns的指导下建造并发布了一辆配备摄像头和传感器的无人驾驶厢式货车。能够在没有人类驾驶员的道路上行驶高达55英里/小时。当年的神奇幻想，今天的美好现实。Ernst Dickmanns，成为了自动驾驶的鼻祖，当年的奔驰货车，也称了自动驾驶的先驱。

       1998年，Dave Hampton和Caleb Chung。发明了Furby，第一款玩具机器人。2000年前后，日本科技公司凭借着较好的工业基础，在早期智能时代占据着不可或缺的位置。

       1999年，索尼。推出AIBO，价值2000美元的机器人宠物狗，与环境，所有者和其它AIBO的互动来“学习”。功能包括能解和响应100多个语音命令并与人类所有者进行对话。

       2002年，Roomba，自动机器人真空吸尘器，避开障碍物进行清洁。

       2006年，杰弗里辛顿。出版《Learning Multiple Layers of Representation》，奠定神经网络的全新架构，今天人工智能的核心技术。短短10年间，数学冰山背后，春风化雨，夏露凝香。

       2007年，Fei Fei Li。出生于北京，美国国家工程院院士，Twitter独立董事。组建ImageNet，一个注释图像数据库，帮助物体识别。

       2009年，吴恩达，使用图形处理器（GPU而不是CPU）进行大规模无监督式机器学习。取得了惊人的成就，向世人展示了一个超强的神经网络，它在自主观看千万张图片之后，识别小猫的图像。这是历史上在没有人工干预下，自主强化学习的里程碑式事件。向世人展示了无监督学习的价值，自此AI识别，温柔了岁月，惊艳了时光。

       2011年，Watson，电视游戏中。回答IBM创建的计算机自然语言问题，击败了两个前Jeopardy冠军，肯詹宁斯和布拉德鲁特。自然语言处理逐步开始步入人类生活。

       2015-2017，AlphaGo，谷歌Go的计算机程序，击败了各种（人类）冠军。当时名噪一时，为人工智能做了最好的技术营销。

       2015年，谷歌。发力自动驾驶，Waymo今天是自动驾驶排行第一名。当年满头青丝的Ernst Dickmanns，今天已是白发苍苍。下图右为Ernst Dickmanns。

       2015 年，沈向洋，微软亚洲研究院视觉计算组开发的基于深度卷积神经网络（CNN）的计算机视觉系统，在 ImageNet1000 这项视觉识别挑战中第一个超越人类视觉能力的计算机系统。2019年，沈向洋离开微软，成为清华大学双聘教授。这位来自南京，人工智能国际巨人，把中国的人工智能技术推向一个新的高度。

       2016，微软。组建“微软人工智能与研究事业部”(MicrosoftAI and Research Group)。人工智能是微软的梦想，1991年，盖茨先生就做过人工智能的预言。

              人工智能在模拟、仿真、游戏方面也有着广泛的应用，国内2015年以前，仿真领域是人工智能最核心的领域，以后逐渐向其它领域过渡。

6.1.2、启示

       2020年前后，人工智能迎来了高速发展期，2019年，人工智能元年。大数据、数据挖掘、机器学习等理论百花齐放，人工智能的时代终于到来了。

       凝视这段历史时，早期的人工智能偏重于模拟仿真，没有实时性。摄像与视频技术的进步，人工智能向实时性发展，实时性有着重要意义，开启了人工智能社会应用新篇章。

       人工智能代表着大数据量的到来，没有大的数据量无法进行有效的分析，数据处理是人工智能的核心要素，数据处理今天由并行计算来完成。

       大的数据量不仅对算法有要求，对算力也是一个考验。人工智能需要巨大的算力，没有算力谈不上人工智能。目前在人工智能初级阶段，科技公司算力主要靠CPU、GPU。大的科技公司靠超算中心、VPG、APU、TPU、NPU等来解决。大数据的超强能力，为人工智能的算力提供强有力的支持。

       人工智能目前阶段两个主要表现，第一个是自然语言处理，第二个是机器视觉。自然文字符号和音视频是人类信息两个重要的载体。

       机器视觉，很多年前，国外有一些公司在做，仅限于一些专业领域。90年代进入国内后，中科院物理所引进国外专业相机，结合国内应用，开发出相关检测系统。

       新的硬件与显示标准对智能视觉处理有着很大推动，随着并行计算的发展。可以坚信的是，视觉智能是未来人工智能发展的重要方向。