最近腾讯 AI Lab 主任张潼博士在内部做了一次分享，在短短 20 多分钟时间里帮助大家快速了解人工智能。腾讯云技术社区经张潼博士授权，将此次分享的实录分享给社区用户。读完本文后，你将了解什么是AI？有哪些研究方向和应用场景？作为小白，AI对你有什么影响？为什么现在又爆发AI热潮？AI的未来又是怎样的？
腾讯 AI Lab 主任张潼
01、人工智能的概念是什么？
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指计算机像人一样拥有智能能力，是一个融合计算机科学、统计学、脑神经学和社会科学的前沿综合学科，可以代替人类实现识别、认知，分析和决策等多种功能。如当你说一句话时，机器能够识别成文字，并理解你话的意思，进行分析和对话等。
02、AI 的发展有哪些关键里程碑？
AI 在五六十年代时正式提出，90 年代，国际象棋冠军卡斯帕罗夫与"深蓝" 计算机决战，"深蓝"获胜，这是人工智能发展的一个重要里程碑。而 2016 年，Google 的 AlphaGo 赢了韩国棋手李世石，再度引发 AI 热潮。今年，腾讯推出围棋软件"绝艺"大放异彩，这些都代表了特定时期 AI 发展的技术水平。
AI 不断爆发热潮，是与基础设施的进步和科技的更新分不开的，从 70 年代 personal 计算机的兴起到 2010 年GPU、异构计算等硬件设施的发展，都为人工智能复兴奠定了基础。
同时，互联网及移动互联网的发展也带来了一系列数据能力，使人工智能能力得以提高。而且，运算能力也从传统的以 CPU 为主导到以 GPU 为主导，这对 AI 有很大变革。算法技术的更新助力于人工智能的兴起，最早期的算法一般是传统的统计算法，如 80 年代的神经网络，90 年代的浅层，2000 年左右的 SBM、Boosting、convex 的 methods 等等。随着数据量增大，计算能力变强，深度学习的影响也越来越大。2011 年之后，深度学习的兴起，带动了现今人工智能发展的高潮。
03、AI 有哪些研究领域和分支？
人工智能研究的领域主要有五层，最底层是基础设施建设，包含数据和计算能力两部分，数据越大，人工智能的能力越强。往上一层为算法，如卷积神经网络、LSTM 序列学习、Q-Learning、深度学习等算法，都是机器学习的算法。第三层为重要的技术方向和问题，如计算机视觉，语音工程，自然语言处理等。还有另外的一些类似决策系统，像 reinforcement learning（编辑注：增强学习），或像一些大数据分析的统计系统，这些都能在机器学习算法上产生。第四层为具体的技术，如图像识别、语音识别、机器翻译等等。最顶端为行业的解决方案，如人工智能在金融、医疗、互联网、交通和游戏等上的应用，这是我们所关心它能带来的价值。
值得一提的是机器学习同深度学习之间还是有所区别的，机器学习是指计算机的算法能够像人一样，从数据中找到信息，从而学习一些规律。虽然深度学习是机器学习的一种，但深度学习是利用深度的神经网络，将模型处理得更为复杂，从而使模型对数据的理解更加深入。
机器学习有三类，第一类是无监督学习，指的是从信息出发自动寻找规律，并将其分成各种类别，有时也称"聚类问题"。第二类是监督学习，监督学习指的是给历史一个标签，运用模型预测结果。如有一个水果，我们根据水果的形状和颜色去判断到底是香蕉还是苹果，这就是一个监督学习的例子。最后一类为强化学习，是指可以用来支持人们去做决策和规划的一个学习方式，它是对人的一些动作、行为产生奖励的回馈机制，通过这个回馈机制促进学习，这与人类的学习相似，所以强化学习是目前研究的重要方向之一。
04、AI 有哪些应用场景？
人工智能的应用场景主要有以下几个方面：
在计算机视觉上，2000 年左右，人们开始用机器学习，用人工特征来做比较好的计算机视觉系统。如车牌识别、安防、人脸等技术。而深度学习则逐渐运用机器代替人工来学习特征，扩大了其应用场景，如无人车、电商等领域。
在语音技术上，2010 年后，深度学习的广泛应用使语音识别的准确率大幅提升，像 Siri、Voice Search 和 Echo 等，可以实现不同语言间的交流，从语音中说一段话，随之将其翻译为另一种文字；再如智能助手，你可以对手机说一段话，它能帮助你完成一些任务。与图像相比，自然语言更难、更复杂，不仅需要认知，还需要理解。
在自然语言处理上，目前一个比较重大的突破是机器翻译，这大大提高了原来的机器翻译水平，举个例子，Google 的 Translation 系统，是人工智能的一个标杆性的事件。2010 年左右， IBM 的"Watson"系统在一档综艺节目上，和人类冠军进行自然语言的问答并获胜，代表了计算机能力的显著提高。
在决策系统上，决策系统的发展是随着棋类问题的解决而不断提升，从 80 年代西洋跳棋开始，到 90 年代的国际象棋对弈，机器的胜利都标志了科技的进步，决策系统可以在自动化、量化投资等系统上广泛应用。
在大数据应用上，可以通过你之前看到的文章，理解你所喜欢的内容而进行更精准的推荐；分析各个股票的行情，进行量化交易；分析所有的像客户的一些喜好而进行精准的营销等。机器通过一系列的数据进行判别，找出最适合的一些策略而反馈给我们。
05、腾讯在 AI 领域的布局是怎样的？
从 AI Lab 来讲，首先进行前沿研究。针对腾讯的业务来解决一些行业的问题而促进人工智能的发展。同时，发展游戏 AI，腾讯去做"绝艺"，与腾讯的游戏场景分不开。不光是在围棋场景，在其他棋类、游戏场景中，都可以嵌入 AI，这将是未来的一个发展方向。再次，腾讯是一个社交公司，我们可以围绕着像智能助手、社交机器人等做一些尝试，积累很多的 AI 的能力。第四，腾讯注重内容，注重版权，注重自己生成内容。这就需要进行个性化推荐，包括搜索、对内容的生成等，都可以做一些研究。最后，我们希望将这些能力开放整合，如通过语音开放给其他行业，使大家能够利用这些能力。
06、AI 的未来是怎么样？
在计算机视觉上，未来的人工智能应更加注重效果的优化，加强计算机视觉在不同场景、问题上的应用。
在语音场景下，当前的语音识别虽然在特定的场景(安静的环境）下，已经能够得到和人类相似的水平。但在噪音情景下仍有挑战，如原场识别、口语、方言等长尾内容。未来需增强计算能力、提高数据量和提升算法等来解决这个问题。
在自然语言处理中，机器的优势在于拥有更多的记忆能力，但却欠缺语意理解能力，包括对口语不规范的用语识别和认知等。人说话时，是与物理事件学相联系的，比如一个人说电脑，人知道这个电脑意味着什么，或者它是能够干些什么，而在自然语言里，它仅仅将"电脑"作为一个孤立的词，不会去产生类似的联想，自然语言的联想只是通过在文本上和其他所共现的一些词的联想， 并不是物理事件里的联想。所以如果要真的解决自然语言的问题，将来需要去建立从文本到物理事件的一个映射，但目前仍没有很好的解决方法。因此，这是未来着重考虑的一个研究方向。
当下的决策规划系统存在两个问题，第一是不通用，即学习知识的不可迁移性，如用一个方法学了下围棋，不能直接将该方法转移到下象棋中，第二是大量模拟数据。所以它有两个目标，一个是算法的提升，如何解决数据稀少或怎么自动能够产生模拟数据的问题，另一个是自适应能力，当数据产生变化的时候，它能够去适应变化，而不是能力有所下降。所有一系列这些问题，都是下一个五或十年我们希望很快解决的。
未来，我们需要去探讨：
（1）创造力，对于创造力目前有一定的方法慢慢研究，从而使机器开始具有人的一些创造力。但它的通用性受限，特别是对物理事件的理解，只有把这些问题解决了，才有可能造出像人一样的机器人，成为人的意义上的智能。
（2）学科交叉融合，未来需要探索更多的算法和交叉科学上等等的一些融合。所以人工智能在下一个阶段既有非常广阔的应用前景，也有很多挑战。
总结
纵观人工智能的发展，既有低谷，又有高潮。从历史的经验上来看，人工智能的发展既离不开基础设施的发展，也受到游戏 AI 的推动，游戏 AI 能帮助我们更加直观的了解机器带来的智能能力。虽然，当前人工智能大多集中在感知分析阶段，未涉及到深层的认知加工，但我们有理由相信，在未来，人工智能的发展会越来越广泛，它会促进全行业数据的加速产生，推动移动化计算的发展，在垂直领域，AI 也会向商业化发展靠拢，创造出更多的直接经济价值。
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