人工智能：透视人心的技术

教会机器懂人心

有了云计算和大数据，我们可以依靠它们做到很多的事情，使用搜索引擎就是其中之一，我们用它可以获得大量的信息，但我们也都遇到过这种情况：自己无法特别明确地说出想要的东西到底是什么样的；或者搜索出来的东西并不是我真正想要的东西，但我不知道怎样才能让搜索引擎修正它的搜索方式。就像我们依靠计算机轻松计算出天文数字的数据，但如果让计算机来弄懂这样一段话，恐怕就很难了：

小明的妈妈对他说：“我等着你这次考试出成绩，你要是考砸了，你等着！”

但我们也有另外一种经历，我们用音乐软件听歌，后来软件自动向我推荐了一首歌，这首歌我从没听过，也不知道名字，但是软件的确把它推荐给我了，而且我确实喜欢，这就是单纯靠搜索做不到的事。当人们使用这种应用时，会发现机器知道我想要什么，而不是说当我想要时，去机器里面搜索。这个机器真像我的朋友一样懂我，这就有一些人工智能的感觉了。换句话说，所谓人工智能，就是教会机器懂人心的技术。

为了实现人工智能，人们开始进行各种尝试，最开始人们尝试灌输更多的知识给机器，但人们的很多知识和习惯，并不是完全符合逻辑的，或是很难总结出来的，很难完全让机器弄懂，所以这种办法并不好。

后来人们尝试教会机器进行自主学习，但谁能够教机器学习，相关的知识又怎么教给没有大脑的电脑呢？其实就像在大数据那一节提到的，有了足够的有用数据，经过严格的归纳总结后，是可以产生智慧的，所以现代人工智能是要以大数据和云计算为基础的。人们把足够多的有用数据和智能程序输给机器，使其拥有一定的智能。

给医疗、工业以“大脑”

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以与人类智能相似的方式做出反应的智能机器，我们日常用到的扫地机器人、手机语音识别、门禁人脸识别、自然语言处理和专家系统等，都是人工智能的一部分。

在这个数字化的时代里，人工智能除了影响我们日常生活外，还会给这个社会带来怎样的变革呢？

2017年3月29日，阿里云发布了人工智能技术的ET医疗大脑和ET工业大脑，同期发布的还有用可视化的拖拽方式让开发者使用人工智能技术的机器学习平台PAI2.0。

ET医疗大脑：阿里云在现场演示了医疗大脑如何辅助医生判断甲状腺结节点，大屏幕上投出的视频演示显示ET通过计算机视觉技术，在甲状腺B超影像上圈出结节点，并给出良性或者恶性的判断。

医学大脑是给医院配备一位24小时不休息的“实习医生”。现代医学诊断离不开医疗影像（X光片、CT检查、彩超等），很多影像都是以数字化的模式呈现，这样就给了人工智能以分析数据，跟医生学习如何“看”B超结果，并给出初步判断的机会。

用大量医学数据来“训练”机器是医疗人工智能的核心，深度学习技术已经让机器在“看”“听”“说”等方面的准确率大幅提升。云计算的普及成为这些技术突破的关键性因素。(www.xing528.com)

ET的“实习总结”不但为医生减轻了工作负荷，诊断的准确率也超出了人类医生的平均水平。大数据显示，人类医生的平均准确率为60%—70%，而ET的准确率已经达到85%。

当然，这并不是说人工智能已经可以取代医生，ET做出的初步诊断会由医生再做核查，医生也可以为ET注入新的知识，让ET更加智能—ET也是在不断学习进步的。

ET工业大脑：如果制造业可以整体提升1%的良品率，按2018年全国工业总产值计算，这将为中国制造总体提升上万亿的利润空间。

工业大脑就是希望让工业生产线上的机器拥有智能大脑，目前ET工业大脑已经在流程制造的数据化控制、生产线的升级换代、工艺改良、设备故障预测等方面开展工作。ET的目标是成为一个不断吸收专业知识的“大脑”，可以指挥各种类型的工业躯体。换句话说，就是用21世纪的机器智能，帮助人类更好地指挥20世纪的机器。

除此之外，还有城市大脑，我们会在后面加以介绍。

预测数据的机器学习

开发人工智能的最终目的是让机器成为人类的助手，而不是竞争者。而好的助手应当真正学会自主学习，而不是单纯接受人类灌输的知识和程序，让人工智能这门复杂而前沿的科学变得更加通用，为“万物智能”提供基础设施和智能引擎。

为了达到这一目标，人们开发出了机器学习技术，机器学习这个概念好像很陌生，但我们在日常生活里其实已经接触过很多次了：用过iPhone的人都用过语音助手Siri，它能帮你打电话、查天气；女孩子喜爱的美颜相机，能自动美化照片；网购时，网页上会有一栏“猜你喜欢”；新闻客户端会推送你喜欢类型的新闻……这些功能其实都是以机器学习技术为基础的。

机器学习研究的是计算机怎样才能模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断完善自身。说得更直白一些，就是计算机从数据中学习出规律和模式，以应用在新数据上做预测的任务。

也就是说机器学习是以研究数据为基础的，然后把研究的成果以数据的形式表现出来，并对未来可能会出现的数据进行预测和分析，所以才有了上面说到的这些功能，而且在现在，一些城市开始尝试用机器学习来预测天气，已经取得了不错的成果。

介绍完云计算、大数据、人工智能和机器学习后，我们最后来总结一下这四者之间的关系：如果用武侠小说的说法来做比喻，云计算和大数据合在一起就是内力，是决定本领高低的最根本要素；机器学习则是内功心法，决定了我们如何运用内力；而人工智能则是外在的拳脚功夫，是武林高手彰显于外的最直观形式。