第一章 人工智慧來了
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賓夕法尼亞州立學院（美聯社）：第十一局，一二三壘有人，一人出局的情況下，迪倫·蒂斯被觸身球擊中，保送上壘。這是本週三州立學院鹿角隊9︰8戰勝布魯克林旋風隊的比賽中的一幕。
丹尼·哈茨納透過犧牲打獲得制勝一分。擊球后，他成功跑上二壘但在跑向三壘時出局。
基恩·科恩在第一局中打出雙殺，使旋風隊以1︰0領先。但在第一局的隨後時間內，鹿角隊連得5分，其中，迪倫·蒂斯的觸身球就直接送兩人跑回本壘。
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自動撰寫新聞稿件的好處不言而喻，這不但可以節省記者和編輯的大量勞動，而且可以在應對突發事件時充分體現出計算機的“閃電速度”。
2014年3月17日清晨，仍在夢鄉的洛杉磯市居民被輕微的地面晃動驚醒。這是一次震級不大的地震，但因為震源較淺，市民的感受比較明顯。地震發生後不到三分鐘，《洛杉磯時報》就在網上釋出了一則有關這次地震的詳細報道，報道不但提及了地震臺網觀測到的詳細資料，還回顧了舊金山區域最近十天的地震觀測情況5。
人們在新聞報道的網頁上看到了《洛杉磯時報》記者的姓名，但該新聞之所以能夠在如此快的時間裡發出，完全要歸功於可以不眠不休工作的人工智慧新聞撰寫程式。地震發生的瞬間，計算機就從地震臺網的資料介面中獲得了有關地震的所有資料，然後飛速生成英文報道全文。剛剛從睡夢中驚醒的記者一睜眼就看到了螢幕上的報道文稿，他快速審閱後用滑鼠點選了“釋出”按鈕。一篇自動生成並由人工複核的新聞稿就這樣在第一時間快速麵世。
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機器視覺</h3>
人臉識別，這幾乎是目前應用最廣泛的一種機器視覺技術，是人工智慧大家庭中的重要分支。近年來，隨著深度學習技術的發展，人工智慧程式對人臉識別的準確率已經超過了人類的平均水平。
很多公司都為員工發放用於出入公司的門禁卡。但在我們的創新工場，沒有人佩戴門禁卡。創新工場的大門上裝有一個高解析度的攝像頭，員工走近大門的過程裡，與攝像頭相連的計算機中安裝的一套名為Face++的智慧軟體會實時採集人臉影象並與系統中儲存的員工照片進行比對，系統認識的“熟人”可以自由通行，系統不認識的“陌生人”則會被拒之門外。
人臉識別不僅僅可以當保安、當門衛，還可以在手機上保證你的交易安全。不少手機銀行在需要驗證業務辦理人的身份時，會開啟手機的前置攝像頭，要求你留下面部的實時影像，而智慧人臉識別程式會在後臺完成你的身份比對操作，確保手機銀行程式不會被非法分子盜用。
廣義上的機器視覺既包括人臉識別，也包括影象、影片中的各種物體識別、場景識別、地點識別乃至語義理解。所有這些智慧演算法目前都可以在普通手機應用中找到。
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圖4 用谷歌照片檢索出我在2008年參加奧運火炬接力的瞬間
例如，今天主流的照片管理程式幾乎都提供了自動照片分類和檢索的功能。其中智慧程度最高、功能最強大的非谷歌照片莫屬。利用谷歌照片，我可以把我的所有照片和影片——沒錯，是所有照片和影片，不管是昨天拍攝的晚宴照片，還是十幾年前為孩子拍攝的家庭錄影——統統上傳到雲端，不用進行任何手工整理、分類或標註，谷歌照片會自動識別出照片中的每一個人物、動物、建築、風景、地點，並在我需要時，快速給出正確的檢索結果。
利用谷歌照片，我可以輕鬆找到自己在過去若干年裡的每一個精彩瞬間，也可以瀏覽在過去一年裡我都去過哪些著名景點。或者，可以簡單輸入任何一種動物的名字，比如“海鷗”，看看我以前是不是為海鷗拍過照片。
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圖5 用谷歌照片檢索出所有海鷗照片和影片
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AI藝術</h3>
2016年夏天，一款名為Prisma的手機繪畫程式在大家的朋友圈裡流行開來。Prisma並不是用程式憑空作畫，而是根據使用者指定的一張照片，將照片變成特定風格的畫作。
圖6中，我將一隻在北京近郊拍攝到的貓咪的照片（左上角照片）交給Prisma, Prisma利用先進的人工智慧演算法理解照片中貓咪身上的每一個色塊和每一處邊緣，然後將計算機從大量經典畫作中學習到的上色技法、筆觸技法、乾溼畫法等應用到這張真實的照片上。
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圖6 Prisma在一隻貓的照片基礎上完成創作的結果
我們可以把整個過程看成一個學習繪畫的孩子對著一張貓咪照片進行的創作訓練。這個名叫Prisma的孩子曾受過嚴格的美術教育，臨摹過中西方大量經典名畫，可以熟練使用各種油畫、水彩畫乃至漫畫技法進行創作。以這張貓咪照片為基礎，Prisma在理解照片內容之後，可以用人工智慧的“畫筆”藝術性地“創作”出多達二十幾種不同畫風的作品。
這種畫風遷移功能不僅僅可以幫助普通人進行“藝術創作”，還可以讓愛漂亮、愛自拍的女生把自己裝扮成通常只在動漫或夢境中才能見到的美少女形象。2017年1月，美圖秀秀推出的手繪自拍功能一夜“刷屏”，從中國到歐美再到日韓，上億使用者包括無數女明星在內，紛紛用手繪自拍功能將自己變成二次元世界裡超萌、超可愛的漫畫形象。英國《每日電訊報》報道說：“如果你突然在社交網路上看到到處都是迷人的自拍，那麼你應該感謝這個來自中國的應用——美圖秀秀。”6
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圖7 使用美圖秀秀的手繪自拍功能，連我也可以秒變小鮮肉
不只女生喜歡這個功能，其實，男生也可以用這個功能將自己美化成二次元世界裡最新鮮的小鮮肉。連我這個“大叔”在手繪自拍功能的強大藝術表現力之下，也被P成了粉嫩可愛的有趣形象。
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新一代搜尋引擎</h3>
搜尋引擎裡也有人工智慧？
在很多人眼中，搜尋引擎是誕生於20世紀的一項網際網路核心技術。谷歌創始人拉里·佩奇（Larry Page）和謝爾蓋·布林（Sergey Brin）於1996年提出的Page Rank演算法大幅提升了搜尋引擎結果排序的準確性，但二十餘年過去了，搜尋引擎的技術、演算法難道不是已經非常成熟了嗎？這裡還有人工智慧發揮作用的空間嗎？
2016年2月的一天，谷歌高階副總裁、46歲的阿米特·辛格爾（Amit Singhal）宣佈離開谷歌搜尋引擎核心團隊負責人的位置，接替他領導世界上最大搜尋引擎的高階副總裁，是曾主管谷歌知識圖譜和機器學習兩大核心研發團隊的約翰·賈南德雷亞（John Giannandrea）。這起人事變動無論對谷歌內部還是對外界來說都意味深長，當時的許多媒體將此次人事更迭解讀為谷歌搜尋全面由傳統演算法向人工智慧演算法轉變的訊號7。當然，直到2017年年初公眾才知曉，阿米特·辛格爾離職的更直接原因是他捲入了一樁性騷擾案8。但當時也許是被迫而為的高管更迭，卻從實際結果上體現出了谷歌搜尋技術方向的深刻變革。
阿米特·辛格爾是谷歌搜尋引擎早期核心演算法，特別是網頁排序演算法的最重要貢獻者。簡單地說，最傳統的網頁排序演算法是找出所有影響網頁結果排序的因子，然後根據每個因子對結果排序的重要程度，用一個人為定義的、十分複雜的數學公式將所有因子串聯在一起，計算出每個特定網頁在最終結果頁面中的排名位置。
約翰·賈南德雷亞（在谷歌工作時，我們都親切地用姓名首字母稱呼他為JG）曾主管的知識圖譜和機器學習兩大研發團隊則代表了谷歌在人工智慧領域的未來。其實，谷歌很早就開始用機器學習技術幫助搜尋引擎完成結果排序。這一思路和傳統演算法不同。在機器學習的方向裡，計算網頁排序的數學模型及模型中的每一個引數不完全是由人預先定義的，而是由計算機在大資料的基礎上，透過複雜的迭代過程自動學習得到的。影響結果排序的每個因子（在機器學習領域，每個影響因子也被稱為“特徵”）到底有多重要，或者如何參與最終的排名計算，主要由人工智慧演算法透過自我學習來確定。從2011年起，隨著深度學習技術的復興和谷歌大腦（Google Brain）專案的成功建設，谷歌搜尋引擎使用的網頁排序演算法越來越依賴於深度學習技術，網頁結果的相關性和準確度也由此得到了大幅提高。可以毫不誇張地說，到約翰·賈南德雷亞執掌谷歌搜尋團隊的時候，谷歌搜尋已經是一個絕大部分由人工智慧技術支撐的新一代搜尋引擎了。
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圖8 向百度提問並直接得到答案
結果排名還只是人工智慧技術在搜尋引擎中應用的冰山一角。開啟谷歌或類似的主流搜尋引擎，人工智慧的魔力無處不在。今天，我們可以直接在谷歌向搜尋引擎提出問題，搜尋引擎會聰明地給出許多知識性問題的答案。
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圖9 向谷歌提問並直接得到答案
例如，在圖8中，我們可以直接向百度提問“東野圭吾多大了”，百度在結果頁的最顯著位置直接給出“58週歲”（2016年）的正確答案。我們甚至可以向谷歌提問：“在《哈利·波特》的系列故事裡，到底是誰殺了令人尊敬的校長鄧布利多？”谷歌不但直接給出殺害鄧布利多的兇手名字，還顯示出相關的電影劇照、故事情節、維基百科連結等。
近年來，利用人工智慧技術在語音識別、自然語言理解、知識圖譜、個性化推薦、網頁排序等領域的長足進步，谷歌、百度等主流搜尋引擎正從單純的網頁搜尋和網頁導航工具，轉變成為世界上最大的知識引擎和個人助理——毫無疑問，人工智慧技術讓搜尋引擎變得更聰明瞭。
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機器翻譯</h3>
打破語言界限，用自動翻譯工具幫助人類進行跨民族、跨語種、跨文化交流，這是人類自古以來就一直追尋的偉大夢想。1799年發現的羅塞塔石碑（Rosetta Stone）更是將這種交流推動到了跨時空的層面。藉助羅塞塔石碑和語言學家的智慧，我們能夠讀懂數千年前的古埃及文字，瞭解古埃及人的所為、所思、所述，這真是一件無比奇妙的事。
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