从自动驾驶到虚拟偶像，人工智能已经离我们越来越近。那么，目前人工智能发展到哪一步？如何赋能千行百业？5月21日，由广州市科技局、广东科学中心、羊城晚报社联合主办的珠江科学大讲堂第95讲，广东省人工智能产业协会会长、科大讯飞高级副总裁杜兰博士介绍人工智能的前世今生、技术路径，以及未来场景中的人工智能。
AI赋能白条怎么套出来的世界的下一种可能
像人一样感知、决策
汉语、英语、日语、泰语……讲座开场，杜兰先带观众认识了一位会讲16种语言的“同事”。实际上，这是AI虚拟主播，运用人工智能技术自动预测表情，实时合成唇形。“不会出错，也不知疲倦。”
杜兰说，通过基因被动得到的能力称为本能，后天学习到的能力才被称为智能。智能则是这样一种能力：能够接收环境等外界信息，将这些信息加工成知识并且能够根据当前环境做出合适的行为。杜兰做了一个形象比喻：眼睛看到天黑了，天黑了要开灯，开灯。
什么是人工智能呢？杜兰介绍，这个概念最早可以追溯到1950年。被誉为计算机科学之父、人工智能之父的图灵，在著作中提出用图灵测试来测量机器的智能程度。“包括明斯基在内的许多人工智能的先驱，都提出过自己对人工智能的理解。”后来，科学界逐步对人工智能的概念形成共识，那就是：人工智能就是能够和人一样进行感知、认知、决策、执行的人工程序或系统。
人工智能的三次跌宕
跨越世纪，人工智能如何变迁？杜兰指出，人工智能经历了三次跌宕起伏。
1970年，人工智能的第一次浪潮达到顶峰。这次浪潮中，人们已经可以通过第一代的神经网络算法，证明《数学原理》前52个中的38项。“当时，明斯基非常兴奋地宣告，未来3到8年，计算机的智能就可以达到人类的平均水平。显然这太过于乐观。”杜兰指出，进一步验证后，证明了第一代神经网络是具有缺陷的，这直接导致了1980年出现了人工智能的第一次冬天。她强调，即使是人工智能的先驱人物，也是无法准确地预测未来的。
随着1982年Hopfield网络（神经网络算法）和1986年BP算法（Error Back Propagation误差反向传播算法）的出现，大规模神经网络的训练成为了可能，人们再次看到了人工智能的希望。杜兰介绍，由于这些算法受到计算机运算能力的限制以及算法的难以收敛，直接导致了2000年第二次AI冬天。
能听会说，能理解会思考
从技术角度看，杜兰指出，人工智能也分为三个阶段：运算智能、感知智能、认知智能。
运算智能就是让机器能存会算。杜兰介绍，所使用的方法是穷举和匹配搜索，计算机的储存资源和计算资源比人强大很多。使用大存储和超算之后，整个系统一定程度上表现出智能的特性。
“大家知道动物和人有很大的差别，动物不能产生逻辑推理，而机器在这点上离我们人类的差距更大。”杜兰表示，认知智能就是让机器能理解会思考。Winograd Schema Challenge是新型的认知智能国际评测任务，重点考察机器是否具备理解常识、并实现认知推理的能力，被认为是图灵测试的替代版本。
跨越鸿沟，飞入寻常百姓家
技术真正走出实验室，进入日常生活，杜兰强调，中间过程是很难的，高科技企业的早期市场和主流市场之间存在着一条巨大的“鸿沟”。她认为，互联网时代，跨越鸿沟主要是用户使用习惯和商业模式及细节的打磨，而在人工智能时代，技术鸿沟成为重点。
未来，人工智能可以在哪些领域发挥作用？杜兰借助“蜜蜂模型”来解释。中国的蜂蜜市场规模每年不到100亿元，但蜜蜂的价值并不是酿蜜蜂蜜而是传粉。人工智能对其他产业的作用，就如同蜜蜂对各种农作物一样，最大价值就是“赋能”。
