人工智能技术发展腾飞
1、人工智能关键技术日趋成熟
人工智能在最近十年的进展迅速， 包括机器学习， 自然语言处理， 计算机视觉、 智适应技术等领域都得到了长足的发展。据清华大学数据显示， 计算机视觉， 语音， 自然语言处理是中国市场规模最大的三个应用方向， 分别占比34.9%， 24.8%和21%。
▲人工智能应用技术热点排名
快速成熟的计算机视觉技术：计算机视觉是计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量的机器视觉。计算机视觉的应用场景广泛， 在智能家居、 语音视觉 交互、 增强现实技术、 虚拟现实技术、电商搜图购物、 标签分类检索、 美颜特效、 智能安防、 直播监管、 视频平台营销、 三维分析等方面都拥有长足的进 步。在该领域科技巨头和独角兽聚集，代表性的企业和科研机构包括百度、腾讯、 海康威视、 清华大学、 中科院等。百度开发了人脸检测深度学习算法PyramidBox；海康威视团队提出了以预测人体中轴线来代替预测人体标注框的方式， 来解决弱小目标在行人检测中的问题。腾讯优图和香港中文大学团队在CVPR2018提出了PANet， 在MaskR-CNN的基础上进一步聚合底层和高层特征， 对于ROI Align在多个特征层次上采样候选区域对应的特征网格， 通过智适应特征池化做融合操作便于后续预测。此外， 上海云从科技、 深兰科技、七牛在内的计算机视觉的创新企业在计算机视觉方面都拥有领先技术。
巨头必争的语音识别技术：语音识别通过信号处理和识别技术让机器自动识别和理解人类的语言， 并转换成文本和命令。其应用场景涉及智能电视、 智能车载、 电话呼叫中心、 语音助手、 智能移动终端安、 智能家电等。在语音识别技术方面， 百度、 科大讯飞、 搜狗等主流平台识别准确率均在97%以上。与此同时， 包括上海云知声在内的新兴创业企业在语音识别行业占有一席之地。科大讯飞拥有深度全序列卷积神经网络语音识别框架， 输入法的识别准确率达到了98%。搜狗语音识别支持最快400字每秒的听写。阿里巴巴人工智能实验室通过语音识别技术开发了声纹购物功能的人工智能产品。
自主无人系统技术落地在望：由于AI和机器学习的不断进步， 无人车， 无人机以及医疗机器人的技术都得到了显著的发展， 其根本原因归功于自主无人系统算法的支撑。深度学习已经证明具有出色的能够处理复杂任务的能力。现代计算设备， 比如图形处理单元（GPUs） 和计算框架如Caffe， Theano和Tensor Flow有助于设计者和工程师建立具有创新性的无人自主系统。阿里巴巴人工智能实验室开发单车智能系统， 实现了全场景、全天候的厘米级定位。百度的无人驾驶技术包含障碍物感知、 决策规划、 云端仿真、 高精地图服分、 销到端的深度学习（End-to-End） 等五大核心能力。地平线推出了针对自动驾驶的深度学习处理器IP及其重点面向自动驾驶领域的平台。在产业应用方面， 上海西井科技已经在无人货运方面进行了探索。
人工智能自适应学习技术日趋成熟：作为教育领域最具突破的技术， 人工智能自适应学习（Intelligent AdaptiveLearning） 技术（以下简称智适应学习）， 模拟了老师对学生一对一教学的过程， 赋予了学习系统个性化教学的能力。和传统千人一面的教学方式相比，智适应学习系统带给了学生个性化学习体验， 提升了学生学习投入度、 提高了学生学习效率。智适应学习技术在美国和欧洲使用时间超过十年， 各年龄段都有大量用户使用， 累积用户超过一亿。产品和技术方面都打磨的比较完善。相对来说， 智适应学习技术在国内积累的数据量稍有落后， 处在初步发展阶段。优势在于， 中国人口基数大、 发展速度快， 未来有望后来者居上。在国内，以松鼠AI为代表的智适应教学企业在遗传算法、 神经网络技术、 机器学习、 图论、 概率图模型、 逻辑斯蒂回归模型、知识空间理论、 信息论、 贝叶斯理论、知识追踪理论、 教育数据挖掘、 学习分析技术等都实现了技术积累。
2、人工智能开放平台建设稳步推进
广阔的产业及解决方案市场是中国人工智能发展的一大优势。以上优势的形成除了得益于大量的搜索数据、 丰富的产品线以及广泛的行业提供的市场优势，还因为各大国内外的科技巨头对开源科技社区的推动， 帮助人工智能应用层面的创业者突破技术的壁垒， 将人工智能技术直接应用于终端产品层面的研发。从行业来看， 人工智能已经在医疗， 健康， 金融， 教育， 安防等多个垂直领域得到应用。
随着人工智能技术的商用加快， 包括科技巨头和新兴人工智能创业公司形成了自己的技术优势。为更大程度的利用技术优势扩大自身的商业优势， 以及扶持人工智能行业的发展， 技术领先的人工智能企业开始构建自己的人工智能开放平台。
人工智能平台是提供构建人工智能应用的工具。这些工具结合了智能、 决策类算法和数据， 使开发者可通过平台创建自己的商业解决方案。一些人工智能平台提供预设的算法和简易的框架， 人工智能平台具备“平台即服务”（PaaS）的功能， 可提供基础的应用开发；一些则需要开发者自行开发和编程。这些算法可以功能性的支持图片识别、 自然语言处理、 语音识别、 推荐系统和预测分析等一系列的机器学习的相关技术。
人工智能开放平台的搭建旨在打造从源头技术创新到产业技术创新的人工智能产业链。开放的平台连接的产业链的两端。一方面它可以连接了开发者和一些研究机构。另一方面可以连接许多下游的企业， 比如一个以图像识别为主的人工智能开放平台， 可以将相关技术能力开放给希望在图像识别领域开辟业务的创业团队。
▲国内外技术及应用开放平台
2017年， 科技部等部门经充分调研和论证， 确定了首批国家新一代人工智能开放创新平台：分别依托百度、 阿里云、腾讯、 科大讯飞公司， 建设自动驾驶、城市大脑、 医疗影像、 智能语音4家国家新一代人工智能开放创新平台。2018年9月， 科技部依托商汤建设智能视觉国家新一代人工智能开放创新平台。从目前的技术成熟度来看， 教育、 零售政务等多个领域已经拥有了以核心技术为驱动的应用开放平台：
自动驾驶国家开放平台。“自动驾驶国家开放平台” 主要基于百度Apollo平台， 是一个以百度技术为依托， 对外提供开放、 完整、 安全的软硬件和服务平台， 帮助开发者搭建完整的自动驾驶系统。2019年8月百度Apollo无人车通过长沙测试， 完成了全国首例L3、 L4等级别车型的高速场景自动驾驶车路协同演示。至此， 百度L4级别自动驾驶城市道路测试里程已经正式突破200万公里，
百度的阿波罗开放平台合作方超过120余家， 覆盖产业链各个环节， 包括整车厂， 零部件厂商、 出行服务商、 初创企业、 通信企业、 高校和地方政府等。厦门金龙、 宝马、 戴姆勒均与Apollo平台进行了合作，“阿波罗” 已在北京雄安、 深圳、 福建平潭、 湖北武汉、 日本京都等地开展商业化运营。
城市大脑开放创新平台 。依托阿里云建设的城市大脑国家人工智能开放创新平台， 以城市大脑系统为蓝本， 为城市安治理、 城市公共服务及其他各行业的智能应用构建起开放、 多元的生态体系， 为新一代人工智能技术在智能社会各个域中的创新应用提供支撑服务。算法系统平台可优化大规模视觉计算平台， 全时全域交通自动巡逻报警系统能够对城市里面的交通事件、事故进行全方位的实时感知， 识别准确率达到95%以上；车流人流预测系统，通过区域内的历史和实时视频数据， 实时准确地预测全区域未的车流、 人流的清空。
开发平台的应用部署主要在交通方面：城市统一数据融合引擎、 车流人流预测系统、 大规模数据融合控制引擎、 城市整体交通态势检测系统等构建。目前， 项目平台己累计向杭州、衢州、 上海、 嘉兴以及澳门、 吉隆坡等政府客户提供了上千台专有云服务器的计算资源， 支持对海量多路视频数据实时分析处理。城市大脑算法团队向公安、 交通与市政相关客户提供输出了图像检测、 识别、 分割等多种算法服务。以杭州城市大脑为例， 银江科技与浙大中控合作， 实时计算视频、 线圈、 微波、 互联网的全景数据， 让交警的交通管控经验与城市大脑的红绿灯配时策略优势叠加， 在杭州市城区、 萧山区、 余杭区的实践中效果显著。
医疗影像开放创新平台 。腾讯觅影” AI影像已实现了单一病种到多病种的应用扩张， 从早期食管癌筛查拓展至肺癌、 糖尿病视网膜病变、 乳腺癌、 结直肠癌、 宫颈癌等疾病筛查。AI轴诊平台能够辅助医生诊断、 预测700多种疾病， 涵盖了医院门诊90%的高频诊断。
腾讯公司构建了由医疗机构、 科研团体、 器械厂商、 AI创业公司、 信息化厂商、 高等院校、 公益组织等多方参与的医疗影像放创新平台。平台连接了创新创业、 全产业链合作、 学术科研、 惠普公益四个维度核心参与方， 旨在推动国家人工智能战略在医疗领域的落地。目前， 基于“腾讯觅影” 的医疗影响开放平台己与国内一百多家医院达成合作， 累计为医院读片1.06亿张， 累计服务95万患者， 提示高风险病变13万例， 累计分析门诊病历614万份。
智能语音开放创新平台 。国家智能语音人工智能开放创新平台主要是基于科大讯飞公司的语音平台技术建立。 新建了人工智能研究中心以及数据中心。 截至2018年10月底，平台开发者团队数量已超过86万家，围绕平台入驻企业已超过200家， 已形成了覆盖技术研发、 基础平台、 物联网、 智能硬件等完整人工智能产业链。 目前， 主导和参与6项智能语音相关国家标准获批正式发布， 构建了智能语音技术与应用领域自主知识产权和标准体系， 形成可持续的产学研系统创新机制。
科大讯飞的智能语音核心技术领域包括： 语音合成技术、 语音识别技术、机器翻译技术、 语音评测技术、 认知智能技术。 在开源方面， 平台开放核心技术开发接口和云端在线服务能力， 截至2018年10月底， 平台开发者团队数量已超过86万家。 其产业链服务平台汇聚了方案商、 工业设计资源、 销售渠道、 生产供应链资源等。在开发者服务社区基础上， 结合地方政府支持， 目前已在合肥、 长春、 洛阳、 西安、 重庆、 天津、 苏州建设了七个线下专业化众创孵化空间， 总面积超过十万平来， 引进落地的智能语音及人工智能领域开发者团队和公司五百余家。
智能视觉开放创新平台 。国家智能视觉开放创新平台主要是基于商汤科技视觉平台技术上的优势建立。 商汤科技的智能视觉开放创新平台主要在智能视觉工具链核心基础研发、 实现智能视觉底层关键技术突破、 建立人工智能国际化人才体系，旨在推动国家人工智能在视觉领域的发展。 商汤科技的核心技术包括人脸检测跟踪、 人脸关键点定位、 人脸身份验证、 场景识别等。
目前， 商汤的平台包括： 视频内容审核平台、 城市级视觉分析平台、 驾驶员监控系统以及增强现实平台等一系列平台。 在安防、 商业、 金融等多种场景均提供了解决方案。 比如在安防领域， 公安系统通过视图情报研判系统对于可疑人员的身份进行查询。 在商业领域， 通过与大型零售商合作，利用人脸识别功能实现无人购物、 支付验证等方面的应用： 在金融领域，通过使用身份验证技术可以有效降低金融风险， 提升客户的使用体验。
智适应教育开放平台 。国务院《中国教育现代化2035》 提出“建设智能化校园， 统筹建设一体化智能化教学、 管理与服务平台。 利用现代技术加快推动人才培养模式改革，实现规模化教育与个性化培养的有机结合”。 目前， 作为人工智能应用领域中技术成熟度较高的教育行业已经在技术、 内容和数据上积累了大量且分散的资源， 为了推动行业的快速发展以及国家人工智能发展的目标， 人工智能教育企业开始探索教育开放平台。 其中， 以松鼠AI为代表的人工智能教育公司正在成为国内智适应教育平台的先行者。
如上述五大国家人工智能开放平台，智适应开放平台的搭建旨在连接产业链的上中下游。 具体到教育行业， 即智适应教育提供的是一套个性化教学解决方案， 可以为平台提供更多的数据和更加丰富的学生画像， 有助于平台智适应能力的迭代与进化。 众包合作者通过对内容， 教学逻辑， 产品体验的优化与创新能为平台提供更坚实的内容基础与更丰富多样的个性化能力。 智适应能力的接入合作者可以帮助平台从智适应算法引擎核心上优化， 提升并扩展为更通用更高效的智适应引擎。
3、 “人机大战” 谁更能更胜一筹？
人工智能是使用机器代替人类实现认知、 识别、 分析、 决策等功能， 是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为的学科， 主要包括研究计算机实现智能的原理、 制造类似于人脑智能的计算机， 使计算机能实现更高层次的应用。人工智能涉及到计算机科学、 心理学、 哲学和语言学等多门学科。人工智能技术发展的重要评判标准很大程度上评判的是他的能力是否能够达到或超过人类的能力。
若将人工智能的水平与人类相比， 大致可以分为：弱人类级， 强人类级， 超越人类级。人工智能在不同领域的发展水平各不相同， 而以上因素成为了影响人工智能技术发展状态的关键因素：
规则和评价方法的明确程度：简单明确可被计算机量化评估的领域， 如棋牌、 游戏等。
特殊情况频率出现高低：在典型场景下的处理和在包含各种特殊异常情况下处理。如人脸识别和自动驾驶。从“不确定性” 的角度来说， 机器也有优势。
训练数据的规模：现实领域里， 很多训练数据的积累工作才刚刚开始。如， 监督式学习所需要的“标记数据” 往往需要大量的人工参与， 成本很高， 大大制约了人工智能在相关领域里水平的提升。
外部环境因素：另外， 受到政策因素的限制， 例如医疗数据， 或者有些数据被部分行业企业垄断， 这些都导致数据难以流通， 人工智能的水平提升也就比较缓慢。
▲全球人工智能应用技术专利占比（截至2018年上半年）
阶段一：近期， 超越人类的人工智能技术
从IBM DeepBlue到OpenAI Five， 小到棋牌、 辩论、 电子竞技， 大到医疗、 教育领域，“人机大战” 兼具验证企业技术实力和推动人工智能科普引发更多受众关注的双重任务， 正成为各领域验证人工智能技术成熟与否的重要形式。在2015年， 微软和谷歌研发出超过人类技能的图像识别技术。百度研发出超过人类能力的语音识别技术。据世界知识产权统计， 人工智能应用技术中， 计算机视觉（computer vision） 以49%的占比和24%的增速成为2013年至2016年申请专利注册中最热门的技术。依次分别为占比14%的自然语言处理（NLP）和占比13%的语音处理（speechprocessing）。在计算机视觉的细分类别中， 生物识别（biometrics） 和场景理解（scene understanding） 分别以年均31%和28%的增速排名前列。语音处理的细分领域中， 语音识别（speechrecognition） 和声纹识别（speakerrecognition） 的增速均达到12%。在教育领域， 与人类老师相比， 如今的智适应教育技术在教学效果、 用户体验和测试分数等多个方面已经比肩甚至超过人类。目前包括Knewton、 松鼠AI、 Realizeit、 ALEKS在内的国内外智适应教育企业以均通过“人机大战” 形式对人工智能教育技术与人类教授的 做出了实验型的对比。
计算机视觉 。计算机视觉是眼和脑的结合， 包含成像、 感知与理解。 计算机视觉的能力现今已经超越了人类。 特别是在人脸识别、 图像分类等众多任务中， 计算机视觉能比人类视觉完成的更优秀。 在感知上， 机器已比人眼更加敏锐， 能取得比人眼更多的信息， 如图像准确的深度信息， 图像识别率比人类更高； 此外， 机器在理解层面， 某种意义上也能模仿人类作出一些有创造性的活动。 从2016年ILSVRC的图像识别错误率已经达到约2.9%， 远远超越人类的5.1%， 其挑战项目包括物体检测（识别）、 物体定位、 视频中目标物体检测三大部分。 从训练数据来看， 计算机视觉依托了大量的数据且不受人类限制。 由深度学习驱动的计算机视觉现已超越人类， 主要在于深度学习是由纯数据驱动， 不再受限于人类的意志。 机器视觉在某种意义上进行的是基于数据的区别于人的理解活动。
语音识别 。语音识别技术在20世纪50年代诞生于贝尔实验室。在20世纪80年代末， 卡耐基梅隆大学推出了第一个高性能的非特定人、 大词汇量连续语音识别系统值得一提的是， 汉语语音识别先英语一步超越人类平均水平。2015年， 百度表示百度汉语语音识别技术词错率低于人类平均水平。2018年12月， 依图短语音听写的字错率（CER） 仅为3.71%，大幅提升了语音识别技术的准确率。随着时间的推移， 目前语音识别技术的准确率仍在不断提升。语音识别技术这种“机器感知” 类的技术目前已经相对成熟， 制约语音交互发展的更多原因在语义理解这种“机器认知” 的部分， 这一部分受限于训练方式、 样本标记数据量、 计算量等多个方面。
▲语音和视觉技术成熟度
人工智能教育 。与围棋、 游戏等规则明确、 数据完整的系统相比， 教学系统的复杂程度远高于他们， 其涉及到的学科包括了教育学、 心理学、 认知学等复杂的过程。 智适应学习（adaptive learning）是一种结合人工智能、 数据挖掘、 认知科学、 教育学、 心理学、 行为科学和计算机科学的技术， 其最终目的是 让智适应学习系统在一定程度上能够模拟人类教师的角色， 根据学习者的学习目标、 学习行为、 偏好和学习状态， 利用特殊的教学策略动态地调整学习内容， 以达到个性化教学的目的。 通过AI技术模拟了优秀特级教师的知识经验和教学方法， 针对学生的特性给予个性化辅导， 最大化学习效率。 利用机器学习的技术实时动态调整学生接下来的学习内容和路径， 而非传统教育需要大纲进度或老师的安排进行统一的学习。
人工智能在教育领域的发展可能进一步解决当下关于教育资源分配不均引发的多个的社会问题。另外， 由于人工智能技术在教育行业的应用和落地技术的成熟只是先决条件， 要促成真正的人工智能教育的普及， 还需要企业对于优质教育资源的整合能力和信息库建立， 算法优势， 样本数量， 与政府、 学校和教师的协调使智适应技术获得市场的认可。
阶段二：2到10+年， 有希望突破人类平均水平的技术
人工智能在如语音识别和视觉识别等单独技术的能力正在急速提升， 并快速应用到多个商用领域。然而随着人工智能在商业领域的快速发展， 涉及的领域和范围日渐复杂， 单独的技术方案无法满足行业的应用需求。如无人驾驶、 智能医疗等应用技术均涉及到了多个人工智能应用技术的领域。从学术研究、 专利申请再到产业应用，人工智能技术的商业化应用会经历漫长的过程。其中， 专利应用的初衷是实现产业化应用的技术方案， 而通常专利用会比科学论文的发表滞后余约10年的时间。据世界专利组织统计， 科学文章到专利发表的比例正在下降， 这也预示着行业对人工智能技术的实际应用更感兴趣。
从2006到2019年间， 交通出行行业成为人工智能技术应用最迅速的行业。2006年交通行业的人工智能应用仅占专利应用总数的20%， 而截至2019年， 人工智能三分之一应用到了交通出行行业。2019年， 无人驾驶和医疗是当前两个热门的人工智能技术， 因其实现将但极大的改善社会资源配置和改变人类的生活方式。由于技术的壁垒， 仍然处在试用和并未完全商用阶段的技术。
实现完全无人驾驶仍待时日 。无人驾驶最终的目标是实现真正自主，使得乘坐者除了注意路况外， 还可以做其他活动。需要在硬件和软件两方面都 取得进步。在硬件方面， 激光雷达可能花费数万美元， 这使得大规模部署成本太高；在软件方面， 工程师需要找到一种方法来使AI具备归纳、 区分不同物体的能力。自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、 雷达、 监控装置和全球定位系统协同合作。
▲无人驾驶技术分布
依据规则和评价方法的明确程度、 特殊情况频率出现高低以及训练数据的规模三个评判标准来衡量， 无人驾驶技术尚未像图像识别和语音处理一样达到或者超过人类的能力范围。而无人驾驶技术尚未能够达到人类的判断力。
“完全的无人驾驶汽车（L4-L5级） 市场成熟前， 业界首先必须做到以下三点， 第一是汽车必须有360度全方位感知能力， 包括LiDAR、 光学传感器和毫米波雷达等；第二是汽车必须配备高精度数字地图， 定位精度必须做到10cm以内；第三是市场必须建立一个车辆、行人都认知并接受的交通规则或避让准则， 而且， 车辆必须拥有类似人类的感知推理决策能力， 因为人类很可能会不遵守交通规则或表现得犹豫不决、 或进或退。” 与此同时， 无人驾驶的发展并不是单纯的技术发展， 它还需要法律法规， 意识甚至是包括保险和政府的基础设施建设等外围的整体配套支撑。”
因此， 无人车替代其他汽车的过程是漫长的循序渐进的， 在这个过程中必须优先考虑无人车与人类司机共存的情况。
人工智能医疗应用欠缺可行的规则和标准 。依据规则和评价方法的明确程度、 特殊情况频率出现高低以及训练数据的规模三个评判标准来衡量， 人工智能医疗在仍然处于发展中期， 要实现完全替代医生的能力， 还需要很长一段路要走。以智能诊断为例， 人工智能帮助进行辅助诊断在医疗责任认定方面也存在问题和挑战。用户在使用医疗虚拟助手表达主诉时， 可能会漏掉甚至错误地进行描述， 导致虚拟助手提供的建议是不符合用户原本的疾病情况的。
▲人工智能医疗涉及的技术
从规则和评判方法来衡量， 医疗信息标准的缺失也造成了人工智能在医疗方面应用的难题。人工智能是强数理、 强逻辑的工具， 对于内容的精准度和标准化要求很高。如对于医疗图像的病灶标注， 即使是同一个科室的医生也可能有不同的标注方式， 还有就是病历， 患者的电子病历数据很难保证完全准确同步，不同的医生对于各个病种的名称叫法都会存在地域差异。
由于医疗病症繁杂且特殊情况的频率高，且关乎民生一旦出现任何差错可能危及生命， 因此各国对于新技术的准入机制管控十分严格。目前监管部门禁止虚拟助手软件提供任何疾病的诊断建议， 只允许提供用户健康轻问诊咨询服务。我国监管部门对于利用人工智能技术提供诊断功能是审核要求非常严格。在2017年CFDA发布的新版《医疗器械分类目录》 中的分类规定， 若诊断软件通过算法提供诊断建议，仅有辅助诊断功能不直接给出诊断结论，则按照二类医疗器械申报认证；如果对病变部位进行自动识别并提供明确诊断提示， 则必须按照第三类医疗器械进行临床试验认证管理。
从训练数据的规模来衡量， 医疗数据仍然存在诸多问题。虽然中国的医疗数据整体量很大， 但是具体到某一类医疗问题时还存在数据量不够大的问题。同时 数据的质量也不够高， 例如医疗影像，必须要有临床经验丰富的医生对数据进行标注后才能拿给机器学习， 这种高质量的、 标注过的数据资源相对有限。目前， 三甲医院拥有绝大多数影像数据和经验丰富的医生， 最有能力帮助人工智能企业做出好的模型。
阶段三：2099年， 强人工智能的时代？
强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能， 因此强人工智能不是仅限于某一领域， 而是让机器人全方位实现类人的能力。强人工智能能够进行思考、 计划、 解决问题、 抽象思维、 理解复杂理念、 快速学习和从经验中学习。目前有一种认为是， 如果能够模拟出人脑， 并把其中的神经元、 神经突触等全部同规模地仿制出来， 那么强人工智能就会自然产生。
当前我们正处于弱人工智能阶段。弱人工智能的产生减轻了人类智力劳动， 类似于高级仿生学。无论是阿尔法狗， 还是能够撰写新闻稿和小说的机器人， 目前仍然还只属于弱人工智能范围， 它们的能力仅在某些方面超过了人类。数据和算力在弱人工智能时代不言而喻， 其推动了人工智能的商业化发展， 在强人工智能时代以上两个因素仍然是最重要的因素。与此同时，以谷歌和IBM为代表的科技巨头在量子计算上的研究也为人类进入强人工智能时代提供了强大助力。
▲强人工智能代表公司及研究概况
据《智能架构》 书中描述， 当今AI理领域的商业和研究专家， DeepMind首席执行官Demis Hassabis， 谷歌AI首席执行官Jeff Dean和斯坦福人工智能负责人李飞飞等预测的平均值， 强人工智能时代可能需要到2099年实现。
虽然以上的预测只是简单的猜测， 但从这些预测中的各种偏差中， 我们可以看出强人工智能的实现仍然需时日。然而， 为了实现强人工智能。许多来自大型科技公司和各类小公司的研究团队正在为构建强人工智能做出贡献。如谷歌DeepMind和谷歌研究都采取了具体的措施来实现强人工智能， 如PathNet（训练大型通用神经网络的方案） 和evolutionary architecture searchAutoML（图像分类寻找良好神经网络结构的方法）。
此外， 包括特斯拉创始人埃隆·马斯克创立、 亚马逊Web Services部分支柱的OpenAI也在以强人工智能为目标进行大量研究， OpenAI还创建了两个特殊的任务：“体育馆” 和“宇宙”， 以测试正在开发的强人工智能的技能。
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