这一年，AI重塑人类生活

　　5、智能芯片 承载独立神经引擎

　　9月，华为在柏林国际电子消费品展览会上公布了麒麟970芯片，称其是全球首款内置独立神经网络单元(NPU)的智能手机AI计算平台。据报道，麒麟970采用了10nm工艺，据说最高下载速度能达到1.2Gbps。

　　说芯片的这些参数会让人云里雾里，直接看它的手机表现吧。11月28日，华为发布了搭载了麒麟970的荣耀V10，据称该手机每秒可处理33张图片。支持人脸识别和解锁功能，而且拥有智能显示锁屏通知功能，也就是说只有手机主人的脸能让手机显示通知的详细内容。

　　在面部识别方面，荣耀V10支持目光追随功能，侧躺看手机横竖屏不会乱跳。它还拥有自然语义识别能力，更能听懂“人声”。

　　对于大部分人来说，AI目前还是“赏玩品”，麒麟970却让AI变成了“实用器”。当人们与AI的互动，不再是科技博览会上看机器人热舞那样偶尔为之的“西洋镜”，而是“天天见”时，AI获取的数据将更准确。至少，人们对AI的反应也将纳入到数据中去，用来完善AI的认知“常识”。

　　6、“零”生万物 自学三日胜人千年

　　10月19日，《自然》杂志刊登了谷歌DeepMind团队的新成果，名为AlphaGo Zero的机器系统，仅被训练了3天就以100：0战胜了打败李世石的AlphaGo Lee。训练40天后，它又以89：11战胜了打败柯洁的AlphaGo Master。

　　论文显示，AlphaGo Zero的设计理念、系统配置和之前的版本完全不同，它不依据人类的经验棋局，完全靠自我对弈学习下棋。此前，AlphaGo都是用上千盘人类业余和专业棋手的棋谱进行训练。Zero仅配置了4个TPU，此前的版本则是48个TPU计算单元，这意味着运算得到了大量精简。

　　棋手柯洁称：对于AlphaGo的自我进步来讲，人类太多余了。

　　人类再次被震动了，如果说“脸书”乌龙是由于“感到威胁”而引发的恐慌，那这次则是“感到无用”。“宇宙唯一智慧文明创造者”的智慧被AI嘲笑了，AlphaGo Zero用3天时间给出了明确的暗示：人类的经验可能是在走弯路，至少下围棋是这样。然而，睿智的人马上发现Zero的强大之处，有人一针见血地指出，可以用它发现规律甚至定理：设定一个类似地球的环境，让配备了深度强化学习系统的虚拟生物进行活动，看能否发现适用于现实的定律。

　　“自己寻求最优解”的深度学习决策网络，使得数据资源不再是“王道”，这就打破了深度学习创业者要向握有大量数据的垄断者寻求资源的局面。能撼动“市场格局”的技术必然是伟大的突破。

　　7、机器公民 畅想人机共处时代

　　10月25日，在沙特举办的“未来投资倡议”大会上，机器人索菲娅被授予沙特公民身份，成为人类历史上首位“机器公民”。她的皮肤由Frubber的延展性材料制作，毛孔逼真，能凭借脸部和颈部的肌肉结构变换表情，还能识别面部、眼神交流、理解语言、流畅对话。

　　当被问到“机器人能有自我意识吗”“它们知道自己是机器人吗”时，索菲娅回答：你怎么知道你是人类?报道称，索菲娅的回答并非是预先设定的，而是通过机器学习以及判读人类表情来回应。

　　人际交往中70%依靠的是情感交流，而不是逻辑、理性、信息的交流，要让机器了解“人性”，才能实现合理、顺畅的人机交互，这是介于生物体与机械工程之间的工作。12月5日，在广州举行的国际科技头脑风暴大会上，汉森机器人公司创始人大卫·汉森介绍，通过模拟人类大脑皮层的活动，让AI进行深度学习，同时通过3D模拟等技术进行人性化设计，让机器人拥有人的动作和感知能力。目前，索菲娅的智力仅相当于婴儿水平，无法自主思考，希望未来几年可以让“她”拥有自己的意识。

　　大脑皮层的活动机制正在慢慢被解析出来，神经突触、神经递质、电信号——当人的思想可以被分解成一个个具象的物理或化学因子，而不是看不见摸不着的思考过程，人工智能离真正的智能将只有一步之遥。索菲娅其实是这些可解析因子的重塑与再造，终有一天，随着人类自我探索的深入，拆解将越来越具体，再造会越来越逼真。到那一天，人机的界限将会更模糊，人类恐怕要努力证明自己“是人类”了。

　　8、Atlas后空翻 跃上仿生机器人金字塔顶

　　11月17日，波士顿动力公司发布了一段视频，名为Atlas的机器人完成了跳跃、旋转以及后空翻等一连串动作，随后稳站如松。这不是Atlas的第一次出镜。自2013年走入人类视野以来，它经常引得人们捧腮尖叫——从被踹倒后自行站起，到能开门走出去;从在丛林蹒跚漫步，到在雪地步履如飞，人们目睹Atlas这个双足机器人完成了婴儿学步的整个过程。

　　与生物判断自己的方位和姿态不同，人类的平衡感知集中在大脑，而机器人的平衡感知则是分布式的，通过陀螺仪分布在它的躯干上。姿态传感器获取了各部位的旋转状况，将信息传递到中央处理器，进行控制决策。

　　Atlas的训练是艰苦的。有文章介绍，初期的Atlas被研究人员用“学步带”吊住，放置在履带上练习行走。它一只脚的行进路线上放置着障碍物，当它踩到障碍物时，会自动更新步态，规划下一步的落地点，离开障碍物。而从幕后视频可以看到，在它学会走路后，研究人员又开始在背后发起突然袭击，训练它的平衡。

　　将姿态转换成数据，进行计算处理，找到应对策略，传递给不同部分，控制姿态，获取平衡，以上过程是在后空翻这个“慢飞行”动作的进行中完成的，其控制算法优化极见功底。

　　不难想象，这个完美后空翻使得Atlas“鱼跃龙门”般登上仿生机器人领域的金字塔顶端。从跌跌撞撞到技惊四座，Atlas的“逆袭记”有没有产生励志效果?2013年的时候，它的表演还是蹩脚的，或许那时的你还抱着“围观不嫌没乐子”的心态嗤之以鼻，4年后，它却可以以体操运动员般的平衡感“扬眉吐气”。这种昂扬向上、扎实前进的精神，是除了技能之外，人类可以传给“新物种”AI的文明精魂。