据《连线》杂志网站报道，在澳大利亚西海岸，生物学家阿曼达·霍奇森（AmandaHodgson）控制无人机在印度洋上空高空飞行。这位儒艮专家使用无人机帮助他们观察濒临灭绝的研究对象。但霍奇森和她的团队没有能力筛选所有出现的照片。未经训练的人很难在45,000张照片中找到儒艮。她的解决方案是将工作交给深度神经网络。神经网络是一种机器学习模型，众所周知的“人脸识别”就是其应用之一。此外，手机的智能语音助手之所以能听懂你说的话，谷歌搜索引擎之所以能呈现准确的搜索结果，都有其背后的原因。这些扫描式数学模型模仿人脑的神经网络，通过对大量数据的分析，获得了特殊的功能。如前所述，霍奇森博士使用这种技术在数千张航拍照片中寻找儒艮。霍奇森的神经网络基于谷歌开发的第二代人工智能学习系统TensorFlow。由于儒艮习惯于在水下捕猎，因此探测这些动物的任务需要额外的精度。“他们的足迹很容易与水中的眩光混淆，”她说。现在，她的神经网络可以识别散布在海洋中的80%的儒艮。该项目仍处于早期阶段，但它展示了深度学习在过去一年中的广泛影响。深度学习是2016年的佼佼者。这项古老的技术被赋予了新的生命，帮助谷歌在举世闻名的围棋比赛中击败人类。这在几个月前几乎是不可能的。AlphaGo（“Go”是“围棋”的英文名称）就是最突出的例子。一年后，深度学习不再只是技术极客的小众宠儿，而是转向了场景。谷歌、Facebook、微软和亚马逊已经从内到外重塑了自己。反过来，这些互联网巨头的推动——通过开源代码和提供云服务——也加速了深度学习的普及。NewTranslation去年，神经网络在GooglePhoto等应用中将图像识别技术提升到了一个新的高度，而GoogleNow和MicrosoftCortana也因为它的加持而取得了更好的语音识别效果。今年，轮到翻译界转型了。机器翻译实现了巨大的飞跃。九月，谷歌推出了“神经机器翻译”服务。这种翻译完全通过神经网络运行，将翻译错误率降低了55%到85%。谷歌在大量现有翻译的基础上训练了神经网络。培训材料的范围从旧翻译软件的合格翻译到人类语言专家的Xinyada风格的翻译，这无疑增加了材料的质量。深度学习具有克服缺陷的魔力：尽管训练材料质量参差不齐，但神经网络最终可以达到远超低水平的翻译水平。尽管谷歌的顶级工程师迈克·舒斯特（MikeSchuster）承认他们的创造远非完美，但这仍然是一项突破性的成就。由于该服务完全基于深度学习运行，因此未来的改进会容易得多。开发者可以专注于改进整个系统，而不是像过去那样纠结于小部件。在谷歌之外，微软也在朝同一方向努力。本月，微软还发布了自己的翻译应用程序的新版本。号称能够实现九种语言的即时翻译。微软副总裁沉向洋（HarryShum）表示，微软的翻译系统也完全运行在神经网络上。这意味着微软的翻译水平也有快速提升的可能。新聊天2016年，深度学习在聊天机器人领域也大显身手。其中最著名的是GoogleAllo。今年秋天推出的Allo分析用户的文本和照片以提供即时、智能的回复。它的功能建立在谷歌以前的一项称为智能回复的技术之上，该技术在很大程度上类似于电子邮件技术。Allo不仅仅是一个聊天应用程序，它可以在您不知情的情况下改善您的Google搜索体验。该程序帮助搜索引擎了解您的需求，从而使搜索返回的结果更符合您的需求。根据谷歌搜索产品经理大卫奥尔的说法，如果没有深度学习，该程序将无法回答问题。“使用神经网络是我们找到的唯一方法，”他说。“我们必须使用我们掌握的最先进的技术。”尽管它们有很多优势，但进行真正的对话仍然超出了神经网络的范围。要创造出这样一个完全虚假的“聊天机器人”，还有很长的路要走。目前，谷歌、Facebook和其他地方的研究人员正在积极探索深度学习技术，希望有一天能实现雄心勃勃的目标。可以肯定的是，这些技术探索将带来与“语音识别”、“图像识别”和“机器翻译”一样的巨大进步。“聊天机器人”是下一个技术前沿。新数据中心谷歌在深度学习的道路上不能停下脚步。今年夏天，谷歌DeepMind实验室负责人戴米斯·哈萨比斯(DemisHassabis)在构建了著名的AlphaGo之后表示，他们还开发了一种人工智能来管理谷歌的全球计算机数据中心网络。使用一种称为“深度强化学习”的技术，人工智能能够智能地管理服务器中冷却风扇的开关和温度控制。总之，一个数据中心的120多项功能都由它控制。彭博社报道称，这一AI部署帮助谷歌节省了数亿美元。2014年，谷歌斥资6.5亿美元收购了DeepMind，如今已经完全收回成本。目前DeepMind正计划在这些计算设施外安装更多的传感器，以收集更多的数据来训练AI到更高的水平。新的云计算互联网巨头在用新技术武装自己的同时，也通过自己的服务向公众提供这些技术。2015年底，谷歌宣布开源TensorFlow。在短短一年内，这个曾经专有的软件已经使像AmandaHodgson这样的数百万人受益。同时，谷歌与微软和亚马逊一起，在云计算服务中提供自己的深度学习技术，允许任何个人或组织开发者使用它们来构建自己的程序。“人工智能服务”或将成为这三大互联网巨头的首发业务。在过去的十二个月里，火热的技术让该领域的人才炙手可热。人工智能研究的技术负责人李飞飞被谷歌聘请来运营其人工智能云计算组织。亚马逊聘请卡内基梅隆大学教授亚历克斯·斯莫尔纳(AlexSmolna)领导其云计算帝国。科技巨头正在竭尽全力招募人才，而不是互相让步。幸运的是，他们的比赛产生的研究成果将被公众所了解，这并不是一件坏事。随着人工智能的发展，计算机科学家的角色也在不断发展。传统意义上会写代码的人变得不那么重要了。新趋势需要的是更多会训练神经网络的人。后者需要比以往任何时候都不同的技能组合，而且更多的是利用数据产生结果，而不是自己开发一些东西。像谷歌这样的大公司不仅在积极招聘新的人才，而且也在向这个方向引导现有员工。未来，人工智能将彻底改变每个人生活中的技术。
