电影超能陆战队中的人工智能大白

长江日报融媒体8月16日讯（驻京记者柯立）出门，说出目的地，自动无人驾驶就能根据实际路况，用最短时间送你安全到达；工作时，项目准备就绪，机器人提醒你开始进行；回家，高智商机器管家能陪着聊天，还能在你外出时，把家中一切事宜搞定……16日，2018世界机器人大会论坛上，中国电子学会发布的《新一代人工智能领域十大最具成长性技术展望》（以下简称《展望》）告诉我们，这些在不久后将变成现实。

《展望》遴选了人工智能领域十大最具成长性技术：对抗性神经网络、胶囊网络、云端人工智能、深度强化学习、智能脑机交互、对话式人工智能平台、情感智能、神经形态计算、元学习、量子神经网络。这十项新技术呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等以应用为导向的新特征。

电影机械姬中的人工智能艾娃

“左右手互搏”让AI更“聪明”

人工智能的识别能力有赖于海量样本学习，但这种学习还依赖人类的“灌输”，限制了人工智能的发展。

被美国《麻省理工学院技术评论》评为2018年“全球十大突破性技术”之一的对抗性神经网络（GAN）可以改变这种情况。这是由一个不断产生数据的神经网络模块与一个持续判别所产生数据是否真实的神经网络模块组成的神经网络架构，创造出近似真实的原创图像、声音和文本数据的技术。简单说，就是科学家设计出类似“猫鼠游戏”的技术，一个负责“造假”，一个负责“验真”，在对抗中让人工智能变得更“聪明”。

中国人工智能学会机器学习专委会常委、复旦大学张军平教授在接受《科技日报》采访时曾解释说，这就是武侠小说《射雕英雄传》中“左右手互搏”的人工智能或机器学习版本。GAN网络中有两个角色，生成器扮攻方，试图生成和自然世界中拟完成任务足够相似的目标；判别器扮守方，把假的的目标和真实目标区分开来。

该技术有望大幅提升机器翻译、人脸识别、信息检索的精度和准确性，未来将在自动驾驶、安防监控等领域产生可观的应用价值。比如在自动驾驶领域，人工智能如果创造出海量接近真实的合成图片，包含各种情形下的行人、障碍物等路况，自动驾驶系统使用这些图片展开自我训练，并经过反复迭代的攻守博弈，从而获得与真实环境一致的交通场景，将有助于大幅提高应用性。

而在多视角人脸识别领域，人工智能通过对人脸角度和步态角度的自动旋转，从而有效提高了多视角人脸和步态识别的精度。

科学家们认为，除了在机器翻译、人脸识别、信息检索等诸多方向的具体应用，对抗性神经网络的价值和意义还在于其蕴含的对抗性思想，这有助于改进现有人工智能算法。

中国科学院自动化研究所副所长刘成林介绍说，中国的研究机构目前致力于研究对抗性神经网络理论的进一步改良及优化。中国企业界则更倾向于把技术应用在服务中，并在一些领域达到了业界领先。比如，阿里云城市大脑借此技术生成训练数据集以优化车牌精准识别功能。

星球大战系列电影中，C-3PO&R2-D2是太空中人类的伙伴与助手

胶囊网络让AI“看”得更清楚

胶囊网络是一种让人工智能看得更清楚的算法，该技术在深度神经网络中构建多层神经元模块，用以发现并存储物体详细空间位置和姿态等信息。

该算法可以从不同角度识别同一物体。科学家们认为机器学习有时候像婴儿学习。婴儿首先学会识别边界和颜色，然后将这些信息用于识别形状和图形等复杂实体。比如在人脸识别上，他们学会从眼睛和嘴巴开始识别最终到整个面孔。当他们看一个人的形象时，当认出眼睛、鼻子和嘴巴这些脸上的实体，就会觉得“这看起来像一个人”。

胶囊网络技术能使机器在样本数据较少情况下，快速识别不同情境下的同一对象。自动驾驶汽车正是依靠它来识别路标和行人的。而且在人脸识别、图像识别、字符识别等领域，具有广阔的应用前景。

其他几项技术也非常先进。比如，对话式人工智能平台融合语音识别、语义理解、语音合成等多种解决方案，为开发者提供具备识别、理解及反馈能力的开放式平台。该技术能够实现机器人与人在对话服务场景中的自然交互，未来有望在智能可穿戴设备、智能家居等领域大规模应用；而情感智能技术是用人工智能手段模拟表情、语气、情感等类人化情绪响应，打造具有情绪属性的虚拟形象，为用户带来人性化的交互体验。可以想象，未来智能机器人、智能虚拟助手等领域使用了这两项技术后，人们的身边会出现类似于电影中大白、贾维斯等那样的人工智能伙伴。

【编辑：符樱】

（作者：柯立)