什麼是人工智慧，怎樣統一大家的意見，形成共識，為它定性？這已成為科技圈裡的熱門話題。

一些人將 AI 看做是「認知計算」或者「機器智慧」；而另外一些人則將「AI」和「機器學習」等同起來。之所以會出現這麼多的說法，主要是因為我們大家現在所說的「人工智慧」，並不是某一個單純的技術，它事實上已經成為了很多學科交叉後的領域：從機器人到機器學習，無所不包。

而人工智慧的目的，其實現在大多數人已達成共識：開發一種能夠執行任務，具備某種認知功能的機器，而這種執行任務的能力和認知功能，原本只屬於人類智慧範疇。為了達到這種狀態，機器必須具備自我學習的能力。

在過去十年裡，AI 領域出現何等驚人的進步，無論是無人自駕駛汽車的逐步成熟，還是日趨完善的語音辨識技術。這樣的背景下，人工智慧已經跳脫出固有形象，在公司和消費者面前生動立體起來：它是真的可以影響到我們每天的生活！

現在各大媒體報刊都在用頭條講述人工智慧領域出現的一舉一動，詳細闡述長期 AI 戰略，但在這樣火熱的環境下，大眾仍然搞不清楚人工智慧究竟是什麼，同時，政府其實也在這方面表現遲鈍，到底技術自動化對於整個社會有著怎樣的影響？

在這個前提下，本文向大家介紹人工智慧領域下的六個細分領域，它們中任何一個現如今都是科研領域的大熱門。所以，跳脫出人工智慧這個籠統的範疇，轉而研究這幾個細分具體化的領域，也許才是更可靠的討論方式。因為我們未來的數位產品和服務，都將被它們所左右。

1、強化學習（Reinforcement learning）

人們在學習一項新技能的時候，往往會有一個試錯的過程，而 RL（強化學習）就是從這個模式中演化而來。在一個標準的 RL 設定中，軟體的任務是觀察在數字環境中當下所處的狀態，並根據已經定好了的最終要達到的效果，採取行動來不斷地接近這個目標。在這個不斷接近的過程中，軟體每執行一個動作，它都能從這個數字環境中得出一個判斷：這個動作到底是推動了我向目標前進，還是阻礙了。

就在這種不斷試探、確認、再試探的反復過程中，軟體逐步找到最優策略和路徑。

該領域之所以會引起大家的注意，是 Google DeepMind 在 Atari games 這個項目上應用了這項技術。而目前這項技術在現實中應用的最大價值竟然是給 Google 的資料中心降溫！

資料中心中裡眾多伺服器、存放裝置、網路設備等等在 24 小時的運行著，同時散發著巨大的熱量，採用常規的冷空調系統降溫，不僅使整個資料中心的能耗增大，成本也會相應提高一大塊。而 Google 在利用了 RL 技術可以使得降溫成本下降 40%。

在一個可以被類比的數位環境（比如視頻遊戲）中，應用 RL 工具的最大好處就是可以用低的成本獲取到機器學習的資料。這跟「監督式深度學習」（supervised deep learning）有著明顯區別，後者獲取資料的成本很高，在現實世界中應用的難度也較高。

應用：軟體在迷宮中找路，或者是給無人自駕駛技術，在城市街道上行駛提供技術支援，還比如在視頻遊戲中，讓 NPC 開始學習使用一些高度擬人化的行為。

2、生成式對抗網路

跟那些用來分類、或者執行「回歸任務」的可識別人工智慧相比，歸納模型基於某個學習物件，可以自發生成一個高度類似的圖像。

就比如說，給軟體看過一張人臉照片之後，它就能立刻生成一張類似的機器合成照片。這個技術的基礎其實是：「生成式對抗網路」（generative adversarial networks) ，在人工智慧領域非常熱門，因為它給人們提供出來了一條直抵「非監控式機器學習」的路徑。

生成式對抗網路（Generative Adversarial Nets，GAN）在 2016 年所召開的 NIPS（神經資訊處理系統大會）上大放異彩，成為神經網路最受關注的技術之一，其實 GAN 的思想其實十分樸素：有一對模型，一個生成模型（G）生成假樣本，最好是六耳獼猴，直叫眾人真假難辨；一個判別模型（D）識別假樣本，最好是火眼金睛，敢讓贗品無所遁形。

那麼 GAN 的訓練過程就變成了生成模型（G）和判別模型（D）之間的競爭過程——隨機從真實樣本和由生成模型（G）生成出的「假樣本」中取一個，讓判別模型（D）去判斷是否為真。把這個問題，轉化為了一個博弈的問題。利用納許均衡來得到最終的目標函數。

應用案例：在時間序列中模擬出未來（例如規劃未來的工作）；通過 2D 圖片來恢復 3D 結構；在視頻中預測下一幀，在對話介面上開發出自然語言，將音樂和語音進行合成等等。

3、具有記憶的網路

這個世界是千姿百態的，為了在這樣一個複雜多變的世界裡，像人類一樣的去歸納、總結、分類，它們必須能持續不斷地學習執行新的任務，記住這些任務的執行方式並不斷地應用到未來。

但是，傳統的神經網路是沒有辦法做到這一切的。它們只有在「忘記」了某些資訊之後，才能連續地執行任務。這個缺點有個專有名詞：「災難性遺忘」。原因在於，執行 A 任務時，對於機器來說非常重要的「權重」，到了執行 B 任務的時候就徹底變了。

但是，現在有一些非常強大的系統，能夠給予神經網路不同程度的記憶能力。比如「長短期記憶網路」（一個重複型神經網路的衍生品），能夠處理和預測時間序列；比如 DeepMind 的「可辨神經電腦」，它能將神經網路和記憶系統給結合起來，從而自行地學習，並組織複雜的資料結構；比如「彈性權重整合演算法」，它能夠跟當前任務跟前一個任務進行對比，按照不同的重要級別，放慢對某些權重的學習速度；比如「激進式神經網路」，它能夠在「目標明確的任務」之間建立一些橫向聯繫，從之前已經習得的任務中提取經驗，然後將這些經驗應用到新的任務當中。

具體的應用：某些可以歸納經驗，應用到新環境裡的學習工具；機器人手臂控制系統；無人自駕駛汽車；時間序列預測系統（比如金融市場交易工具、視頻、物聯網等）；自然語言理解及聯想詞技術。

4、即便資料少，也能學習；並且打造更為小巧的模型

一般來說，在大家的理解中，深度學習都是要求海量的學習資料，從而達到世界頂尖的表現水準的。就比如說之前有一個教機器識別圖像的研究專案，光是學習材料就包括了 120 萬張圖片，手動一個個的標注，歸納到了 1000 個物體類別裡。

深度學習從某種意義上來說就必須這麼做。而且對越是複雜的任務，對資料量的要求就會直線上升，比如說「語音辨識」和「機器翻譯」，更複雜的任務是把一段語音輸入進去，一段文本輸出出來。

但目前，研究人員為了降低這其中的複雜程度，決定使用多個神經網路來分解這種複雜性，每一個生成的結果都成為了下一個系統的學習材料。就比如說語音輸入後，轉化成為音素、音素再轉化成為字詞、字詞再轉化成為指令。

如果我們真的想讓人工智慧系統解決複雜的任務，它們往往特別具有挑戰性，成本很高，耗時很長，那麼開發多個學習模型，從更少的例子中去得到最好的解決方案，這一個思路就顯得尤其重要了。在面向小規模的資料組進行學習的時候，也是存在挑戰的，比如「過度擬合問題」，「在處理離群值上」也會很困難。應用：機器翻譯、SqueezeNet 專案。

5、專門為人工智慧而設計的硬體

之所以 AI 技術現在出現了這麼驚人的爆發，其中一個原因是圖形處理單元（GPU）功能上的延展。不同於中央處理器，GPU 提供了多重平行結構，可以同時處理很多工。在 GPU 上進行機器學習要明顯比在 CPU 上快很多。

自從 2012 年 AlexNet 一戰成名以後，如果說機器學習是一場淘金熱的話，那麼 GPU 就成為了淘金的鏟子。NVIDIA 一直以來引領這股風潮，帶領我們走進了 2017 年，在這方面它的實力遙遙領先於 Intel、Qualcomm、AMD、以及 Google 公司。

但是，GPU 畢竟不是專門為機器學習、推理來開發的一款產品，它們是專門為視頻遊戲來提供圖像支援處理的，而且它們往往在計算性能上面往往擁有高精準度，是以犧牲記憶體頻寬和資料輸送量而換來的。

所以，正是基於這樣的考慮，現在很多人開始創辦初創公司，還有一些大公司，比如 Google 也自己開設新的專案，專門為機器學習專案來量體裁衣開發新的硬體。這種全新的硬體所具有的特點是：存儲頻寬大，高計算密度，能耗相對較低。

在這種硬體的基礎上，我們可以進行更加快速，更多高效的模型學習，更好的使用者體驗，使用者跟產品交互的次數也變多了，最終帶來更加豐富的資料量，通過優化再提升模型的表現，以此來循環往復進行機器學習。

應用：快速學習模型（尤其是在圖像上面），靠物聯網設備來運行 AI 系統，永遠處於「傾聽」狀態之中的物聯網設備，以雲基礎設施作為服務，無人自駕駛汽車，無人機和機器人。

6、模擬環境

之前我們就討論過，為人工智慧系統來生成學習資料，這項工作充滿了挑戰性。更重要的是，人工智慧得出的結論必須能夠跟我們的現實生活，應用情景息息相關。於是，在這樣的考量之下，通過開發一個數位化的環境，類比現實世界的物理機制和行為，這將給我們在評估和訓練人工智慧上面提供一個非常理想的平臺。在這樣一個平臺上，我們會更加瞭解人工智慧學習的方式，提升它們的途徑，同樣也能給我們帶來真正能夠可以轉化成為現實應用的訓練模型。

應用：智慧城市、工業設計、遊戲開發、駕駛培訓系統、製造業。

本文轉載自：創見/TECH2IPO：人工智慧領域中日漸升溫的幾個分支領域

封面:photo by Jan Vašek from Pixabay

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