人工智能作為當下科技領域最熱門的技術之一，吸引了衆多行内和行外人士的關注。2020年人工智能的熱度依然隻增不減。該技術已成為活躍在科技領域的核心力量，融入社會的方方面面。但人工智能究竟是什麼，可能并不是每個人都能講清楚。今天就來和大家聊聊人工智能是什麼，會給大家的生活帶來怎樣的變化。
AI，全稱Artificial Intelligence。人工智能，是研究讓機器完成那些讓人來做則需要智能的科學，例如語言溝通、能夠獨立進行決策的能力等等。人工智能從1956年被公認為計算機科學的一個分支之後，至今已經經曆了60多年的發展。
人工智能，顧名思義是讓計算機擁有了人類的智能，但如何來判斷這個機器是否具有智能呢？這時候不得不提起計算機科學領域著名的圖靈測試。圖靈測試由艾倫·麥席森·圖靈發明，指測試者與被測試者（一個人和一台機器）隔開的情況下，使用測試對象皆了解的語言去被測試者随意提問。進行多次測試後，如果機器讓平均每個參與者做出超過30%的誤判，那麼這台機器就通過了測試，并被認為具有人類智能。
這就好比你玩王者榮耀比對到一個陌生的隊友，你看對方操作不太對勁，然後你問了他一系列問題，結果你還是不知道這個隊友是真人還是機器人，這就說明這個機器人通過了圖靈測試。有人會說，有的問題機器很容易回答而人類則答不上來，難道機器還得故意裝“蠢”配合人類智力嗎？對于人工智能技術來說，通過圖靈測試确實不是最終研究和發展目标。
那麼，人工智能研究的目标是什麼？人工智能目标大緻可分為兩類：(1). 強人工智能（general AI，有人簡稱為GAI或者AGI），其目的是研制出達到甚至超越人類智慧水準的機器，具有心智和意識、能根據自己的意圖開展行動。(2). 弱人工智能（weak AI）：借鑒人類的智能行為，研制出更好的工具以減輕人類智力勞動，讓機器做事情時聰明一點。現在主流人工智能研究的目标是弱人工智能。
比如人臉識别，就是AI最廣泛的使用場景之一。人工智能可提取、分析圖檔視訊中的面部特征，實作精準的人臉檢測、對比搜尋，目前已廣泛應用于安防監控、照片美顔、相冊智能分類等場景中。
今年夏天，國産網劇《隐秘的角落》刷屏，以其精良的制作和懸疑性劇情引起大範圍讨論，其中對于劇集結局的讨論最為熱烈，結局解析也成了網友們津津樂道的話題。在衆多解析中，程式員陳東澤的方法堪稱硬核：發現劇集中主人公的口型和台詞對不上，他便通過人工智能技術，還原了被修改的台詞。
以AI識别劇中角色唇語，圖檔來自程式員陳東澤
陳東澤使用了一種名為Facemash的模型，它可以擷取人物的面部表情特征。在此基礎上，陳東澤進行了二次訓練，讓模型通過分析人物嘴唇的運動特征來預測說話内容，進而得出演員的真實台詞。
對産業發展和人們的日常生活來說，人工智能究竟可以做些什麼？上至載人航天航空，下至微型機器人醫療，人工智能可謂是無處不在。
2020年初，突如其來的新冠疫情使口罩需求量猛增，如何保證口罩又快又好地生産出來成為各大廠家關注的技術焦點。紫光雲引擎推出的品控雲，便是基于AI+雲的智能檢測服務，針對口罩生産的應用場景，幫助廠家對口罩品質嚴控把關。在口罩生産質檢環節中，可通過AI+雲的智能檢測服務實作自動化外觀檢測，通過AI檢測口罩正反面污漬、焊點銜接口、尺寸、排齒、瑕疵等問題，剔除不良品。在這種緊急形勢下，人工智能可以幫助廠家解決高強度生産下人工質檢效率、準确率波動導緻的産品品質問題，進而減輕質檢勞工不足帶來的産量負擔。同樣，人工智能也可以适用于食品藥品瑕疵判斷、包裝外觀檢測、汽車零部件檢測等應用場景。
人工智能應用于口罩生産與質檢
在疫情攻堅戰中，防控資訊收集與分析工作十分重要，全國各級部門、公司、學校、社群均通過不同形式的方式每天統計資訊收集并逐級向上彙總，帶來了大量的表格統計、彙總與錄入的重複勞動。紫光雲公司快速上線“疫情資訊統計機器人”平台，平台采用AI智能文檔識别技術以及OCR等相關技術，提供文檔資訊關鍵内容的提取與彙總，完成各種類型表格資訊的彙總工作，大大減少了人工彙總與錄入的重複性工作。
人工智能的誕生離不開大資料和雲計算。物聯網産生、收集海量的資料存儲于雲平台，再通過大資料技術對資料進行分析，人工智能通過專門設計的算法來了解、分析和學習資料，為人類的生産活動，生活所需提供更好的服務，而雲計算為其提供高速運作的數字底座。今年3月，紫光集團旗下紫光雲公司正式釋出了自主研發的Unicloud 2.0架構——“紫鸾”平台，覆寫計算、存儲、網絡、資料庫、安全、人工智能六大類基礎産品，紫光雲AI開放中心（AOC）以雲上硬體資源環境為基礎，結合資源管理引擎，為企業和AI開發者提供AI中台能力，在“新基建”成為重要議題的當下，為人工智能在各種場景中的應用，提供更加高速的計算能力。
迄今為止，人工智能已經曆了三次發展浪潮。1956年“人工智能”概念被提出；20世紀80年代，Hopfield神經網絡和 BT 訓練算法被提出，解決特定領域問題的專家系統得到廣泛應用；2006 年，深度學習理論的突破帶動了人工智能第三次浪潮的産生，同時，雲計算、大資料等新興技術為人工智能的發展提供了充足的算力支撐。60多年前提出的人工智能這一概念，已逐漸深入我們的生活。随着人工智能技術發展日趨成熟，它将更廣泛地為人們的生産生活服務，進一步促進生産效率，為人們的生活帶來更多改變和驚喜。
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https://ai.51cto.com/art/202009/626207.htm本文轉載自51CTO，本文一切觀點和機器智能技術圈子無關