人工智能于2001年在达特茅斯学会提出，在经历了一个又一个寒冬后，如今已经真正进入人类阶段。
目前，无论是计算机视觉、自然语言处理、安全监控和智能驾驶，人工智能技术的应用已经指日可待。
然而，那些一直期望它能够像人类一样思考的人还没有意识到。
为了更好地理解人类，世界各地的人工智能科学家正在冲击技术高点，不遗余力地为人工智能技术带来新的突破，其中包括近年来被认为颠覆人工智能格局的三大技术。
对抗性神经网络（Generative Adversarial Network，GAN）最早出现在蒙特利尔大学博士生 Ian Goodfellow 的学术演示中，他使用两个神经网络来支持大多数现代机器学习简化的人脑数学模型。
，让他们在数字游戏中相互竞争。
在这个过程中，会出现两种神经网络角色，一个是生成器网络（Generator），另一个是判别器网络（Discriminator）。
前者负责不断生成内容，后者负责不断判别生成的内容并相互交互。
最终，他们各自的能力都会在长期的对抗中得到提升。
经过长时间的相互交换结果，一个不断“证伪”，另一个不断“验证”。
生成网络的“造假”能力急剧增强，产生的真实内容已经变得判别网络无法识别。
对抗性神经网络的关键突破在于，通过这种对抗机制，机器开始理解人类看到和听到的世界的结构，并最终赋予机器创造全新事物所需的想象力和结果。
很现实。
目前，对抗性神经网络有两个应用。
一是完全从头开始生成极其逼真的语音或图像；另一种是利用对抗性神经网络来改进现有的传统人工智能应用，例如超分辨率。
效率、自动照片美化、机器翻译等，包括Google Brain、DeepMind、Nvidia、Open AI都是该技术的重要参与者。
生物特征识别，即所谓生物识别技术，是利用人体固有的生理特征，如指纹、指静脉、手掌静脉、面部图像、虹膜等，通过计算机与光学等高科技手段的紧密结合。
、声学、生物传感器和生物统计学原理。
等，以及行为特征，如笔迹、声音、步态等，以识别个人身份。
由于人体的特征具有独特性且无法复制，因此通常属于私人保安的范畴。
该生物密钥无法被复制、被盗或被遗忘。
因此，利用生物识别技术进行身份识别具有非常高的安全性和准确性。
而目前一些常见的密码往往存在被复制、被盗用的弊端。
因此，采用生物识别技术作为身份识别的“钥匙”，可以大大提高身份识别效果，降低安全风险。
未来，随着生物识别技术的不断成熟，也将迎来新的市场变化和需求。
虽然单一生物特征识别技术各有优缺点，但在安全性要求较高的场景中仍有改进的空间。
但目前，据说生物识别技术在各行业的应用正在扩大，尤其是物联网的应用将成为焦点。
结合安防、监控、管理系统一体化，实现自动化管理，市场前景广阔。
情感计算的概念是由麻省理工学院（MIT）媒体实验室的 Rosalind Picard 教授于 2001 年提出的。
她的书《Affective Computing》开创了计算机科学和人工智能学科的新时代。
分支——“情感计算”，她指出情感计算与情感相关，是源于情感或者能够对情感产生影响的计算。
由于人类交流中80%的信息都包含情感内容，人工智能系统只有充分理解人类情感后，才能提供具有智力因素的情感反馈，实现真正的强人工智能。
因此，情感计算就是赋予机器像人类一样观察、理解和生成各种情感特征的能力，最终使机器能够像人类一样正确感知环境、理解用户的情感和意图，从而使机器自然、友好、生动。
回应。
相互作用。
这种技术方法的出发点是通过心理学、生理学、认知、行为、脑科学等相关综合学科对机器进行情感操作。
在此基础上，人类的需求分析、情感表达、人机交互成为可能。
因此，随着情感计算的不断成熟，传统的人机交互应用正在逐步迭代。
通过语音情感识别、面部表情识别和生理信号情感识别，进行喜、怒、忧、思、哀、恐、惊等情绪。
七大基本情感计算完成情感反馈，从而在情感语音合成、面部表情合成和肢体语言合成方面达到准确的结果。
情感计算未来在医疗健康、安全驾驶、远程教育、智能家电等领域具有先进的应用前景。
它可以赋予机器拟人化的工作状态，练习“读心术”。
尽管如此，情感计算领域仍然存在诸多挑战，包括情感获取与建模、情感识别与理解、情感表达等，亟待全球顶尖人工智能科学家的最新突破。
当AlphaGo获胜的那一刻，我们不愿意承认经过亿万年进化的人类智能已经被机器超越。
但事实上，我们希望冰冷的机器能够通过人工智能成为更了解人类的伙伴。
我们的期望不仅仅是让机器“更聪明”，而且“更像人类”。
人工智能技术只有能够解决这些障碍，才能支撑起自身思维的物质世界。
无论是微软小冰通过情感特征感知不断升级的共情模型，Facebook研究人员试图通过观看视频教会AI理解现实，旷视科技正在从各个角度突破视觉识别领域的壁垒，还是吉连科技的Video++通过数千个Tens数千次的训练让AI理解视频内容中表达的不同情绪等等，我们可以看到人工智能研究人员正在努力前进。
虽然我们不得不承认，机器学习中的技能转移未必总是有效，但正是这种与现实的差距才能持续刺激技术进步，未来依然充满希望。