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人工智能发展史:大事记(三)

已有 2672 次阅读 2020-5-1 07:20 |个人分类:科学史|系统分类:海外观察

深度学习和大数据(2011年至今)

2011年:220日沃森认知计算引擎在电视游戏节目《Jeopardy危险边缘)!》中与冠军玩家对决取得胜利,并获得100万美元的奖金。亚历克斯·克里热夫斯基(Alex Krizhevsky)凭借他的发明的一种卷积神经网络AlexNet,在2011年至2012年间多次赢得国际机器和深度学习竞赛。AlexNet是在多年前由雅恩·乐昆建造的LeNet5基础上发展和改进的,成功推动了深度学习社区中卷积神经网络的复兴。苹果公司推出个人助理SiriSiri使用语音识别,并由人工智能自然语言处理(NLP)提供支持,使用者可以通过对话与手机进行互动,完成搜寻资料、查询天气、设置手机日历、设定闹铃等许多服务。

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2012年:猫实验团队利用遍布数千台计算机的神经网络,对1000万张从YouTube上随机获取的未标记图像进行分析。通过无监督学习,神经网络自学了如何识别猫,比以前的无监督学习提高了近70%。谷歌发布了知识图。知识图Knowledge Graph是谷歌及其服务使用的知识库,通过从各种来源收集的信息来增强其搜索引擎的结果。维基媒体基金会德国分会推出WIKIDATA——一个用户生成的知识库。年底,百度将深度学习技术成功应用于自然图像OCR识别和人脸识别等,并推出相应的桌面和移动搜索产品。

2014年:伊恩·古德费勒(Ian Goodfellow)领导的一个研究团队推出生成对抗网络(GAN)。生成对抗网络使模型能够处理无监督学习。一个GAN使用两个竞争网络,同时学习,互相竞争,互相推动,以更快变得“更聪明”。社交媒体巨擘脸谱网的深度学习系统(昵称为DeepFace)开发并向世界发布,它使用神经网络识别人脸,准确率为97.35%。这比之前提高了27%,与人类(据报道为97.5%)相当。聊天机器人“尤金·古斯曼(Eugene Goostman)”赢得了图灵测试的比赛。

2015年:一年一度的ImageNet挑战的研究人员宣称,现在机器的性能优于人类。在这个挑战中,算法竞相展示它们对识别和描述1000张图像库的熟练程度。自从2010年比赛开始以来,获胜算法的准确率从71.8%提高到97.3%,计算机可以比人类更准确地识别视觉数据中的物体。腾讯成立智能计算与搜索研究室,推出新闻写作机器人DreamWriter。阿里巴巴推出人工智能平台 DTPAI。谷歌的免费知识库被添加到维基百科。

2016 年阿里巴巴推出智能客服机器人“阿里小蜜”,它基于语音识别、语义理解、个性化推荐、深度学习等人工智能技术。3月9日-15日,Deep Mind(现在的谷歌子公司)创建的AlphaGo在五场比赛中击败了世界围棋冠军李世石(Lee Sedol)。AlphaGo使用神经网络研究游戏,并在游戏中学习。5月,中国政府发布《互联网+”人工智能三年行动实施方案 (2016-2018) 》,重点资助和发展人工智能。6月20日,在法兰克福世界超算大会上,“神威·太湖之光”超级计算机系统登顶TOP500榜单之首。在2016-2017年间,四次夺冠。克雷公司(Cray Inc .)以及许多其他类似的超级计算机企业推出强大的机器学习产品。在XC50超级计算机上使用微软的神经网络软件,拥有1000个英伟达Tesla P100图形处理部件,他们可以在很短的时间内完成对数据的深度学习任务——几个小时,而不是几天。

2017年:7月8日国务院印发《新一代人工智能发展规划》。10月19日,《自然》(Nature)上发表的研究论文中报道,AlphaGo Zero程序从空白状态学起,在无任何人类输入的条件下,自学围棋,并以100:0的战绩击败“前辈” AlphaGo程序。

2018年:自驾汽车上路。在亚利桑那州凤凰城推出谷歌Waymo的自动驾驶出租车服务,标志着自动驾驶的一个重要的里程碑。谷歌演示了一个人工智能程序“duplex”,它是一个虚拟助理,在电话中接受了理发师的预约,而对方的女士没有注意到她正在和机器交谈。对抗性神经网络入选2018 年《麻省理工科技评论》全球十大突破性技术榜单——两个 AI 系统可以通过相互对抗来创造超级真实的原创图像或声音。

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对抗性神经网络示意图

2019年:诞生灵巧机器人——机器正在通过自我学习学会应对这个现实世界。位于旧金山的非盈利组织 OpenAI 就推出了这样一套 AI 系统 Dactyl,并已成功操控一个机器手灵活地翻转一块魔方。可以聊天的 AI 助手——捕捉单词之间语义关系的新技术正在使机器更好地理解自然语言。人工智能助手现在可以执行基于对话的任务,如预订餐厅或协调行李托运,而不仅仅是服从简单命令。而微型人工智能的发展使设备无需与云端交互就能实现智能化操作,有望使医学影像分析、自动驾驶汽车等新应用成为可能,还有利于保护隐私。711日,卡内基-梅隆大学宣布,该校和Facebook(脸书)公司合作开发的人工智能Pluribus人工智能系统,在六人桌德州扑克比赛中击败多名世界顶尖选手,成为机器在多人游戏中战胜人类的一个里程碑。9月,加拿大多伦多大学和一家人工智能药物研发公司——因西利科医药公司通过合成人工智能算法,发现多种候选药物,具有速度快和成本低等特点。

2020年:3DeepMind宣布构建了一个名为Agent57的智能体,在所有57款经典的雅达利(Atari 2600)游戏中,全面超越人类。这项工作的引人注目之处在于,Agent57已经实现了跨越式发展,成为众所周知的通用人工智能智能体。研究人员在DeepMindAgent57网页上写道:“最终目标不是开发擅长游戏的系统,而是将游戏作为开发系统的垫脚石,让系统学会在各种挑战中脱颖而出” 4月,Google谷歌)教四足机器狗Laikago通过模仿真狗来学习新的技巧。谷歌的研究人员正在利用模仿学习来教自主机器人如何以更灵活的方式进行速度、旋转和移动。简单地说,模仿是对一个动作的观察,然后重复它。到目前为止,很难在人工智能中重现。

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机器狗模仿狗的各种技能

现在人工智能已经发展到了一个显著的水平。深度学习、大数据和数据科学的概念现在正如火如荼地发展。人工智能的未来是鼓舞人心的,将伴随着高智能的到来。

 




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4 刘钢 彭真明 李剑超 强涛

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