人工智能的研究进行时

　　那么我们现在对于人工智能的研究和开发到底处于什么样的阶段呢？就目前来看，人工智能并不是一个单一的科研项目，而是被分拆成大量的项目进行单个研究，每一个团队或是公司都在自己拿手的领域对人工智能进行探索，而AlphaGo就是谷歌的研究方向之一。

　　这些研究方向可以说非常零碎，所以我们选一些大家比较熟悉且容易理解的例子来说。大家还记得微软在去年推出过一个“How-old”的年龄识别的应用吗？这其实也是人工智能的探索。

　　“How-old”与传统的识别软件有什么不同呢？为什么它能够被称为人工智能而别的却不算呢？关键在于它们背后的技术。传统的年龄识别系统，是通过对系统各个参数的设定来划分年龄层的，比如皱纹达到多少数值，眼角纹的数值，眼睛的通透度，头发的状况等等，这是一种机械的算法，并不存在所谓的“智能”。

How-old

　　而“How-old”的背后原理则是“学习”，通过对海量人脸照片样本的读取来逐渐归纳掌握各年龄层的面部特征，然后来“猜”目标相片的年龄。这里我们用到了“猜”，这不是贬义词，在人工智能领域这是一个褒义词，因为“猜”是人类的特性。我们仔细想想我们在判断一个人的年龄时是怎样做的，是去数他的皱纹吗？当然不是，我们也是通过自己的阅历自己总结出来，然后去“猜”的。所以“How-old”后背的原理已经具有人的不确定性，有一丝“人性”了。

　　以上是微软在面部识别方面的人工智能技术探索，谷歌也在做相似的工作，而且引申到了整个“识图”的范围，即让系统去识别“看”的物体是什么，背后的技术也是“学习”。

　　此外，我们大家都很熟悉的微软小冰也是人工智能研究的一个方面，这是在语义分析方面进行的探索。我们知道小冰的特点是与其相处的时间越长，她的回馈就越准确，所以这也是一个“学人说话”的过程。我们人类学习语言有一个说法，叫做“察言观色，见人说人话，见鬼说鬼话”，小冰的实际学习原理也是与此类似，即通过对实际对话的不断尝试和分析来学会如何与人交流。

　　谷歌的Google Now有一个功能，就是如果你经常会在星期天去看电影，那么Google Now就会在适当的时候提醒你该查询一下院线信息，或是提醒你该走了，即使你没有给他设定闹钟功能。这也人工智能的研究方向，因为这是一个“无中生有”的过程，是基于已有信息做出的自主判断。

Google Now

　　听起来很玄乎有没有，但是这只是初级阶段，因为这个“无中生有”本身也是被写在程序里的，Google Now做的只有自主去寻找从哪里实现“无中生有”这个目标，而没有主动想要“无中生有”。听起来有些拗人，简单来说，我们人类在做某件事时是需要得到反馈的，比如报酬或是一句感谢或是自我满足等等，但Google Now没有这个自我意识，他们所做的事是程序员告诉他们需要提供有效的服务，至于是什么服务自己根据情况去判断。

　　最后，广义上的人工智能还包括一些仿生学上的探索研究，比如现在也比较火的自走机器人，他们也能够模仿人类在走路、搬动物体时的体态，甚至你把他东西打掉，他还知道去捡，等等。

　　人工智能的研究不是在一栋大厦下进行的，他们都在进行各自领域的探索，至于什么时候能把所有这些技术攒成一个具有高度智慧的完成体，那还有漫长的路要走。