【导读】国内的媒体非常喜欢用“元年”的概念，像“可穿戴元年、VR元年、智能家居元年……”这样的我们都听过无数次了，但许多人往往抓不到真正的关键点。就比如由于最近谷歌旗下的机器人公司Atlas的震撼表现，媒体经常会说今年是机器人元年。但在狗尾草的创始人邱楠看来，所谓的“机器人元年”其实应该是“AI元年”。
以下内容整理自狗尾草CEO邱楠在创客大会嵌入式开发者创客论坛的演讲
机器人的概念最近两年非常的火。有些人甚至视机器人为一个全新的物种。这个身强力壮、不知疲倦的伙伴很可能会在未来根本性的改变我们的生活。但很多人没有意识到。单纯的机器人其实是没有什么意义的。让机器人有潜力改变我们的生活的，是机器人开始逐渐拥有的智能，也就是：AI
这个时代是一个把科幻变为科技的时代，生在这个时代，我们都是幸福的，在零几年的一部电影《机械公敌》中，其实给我印象最深刻的不是那些机器人，而是主角所驾驶的那辆无人汽车。而现在Google的无人汽车已经真正的在美国的路上行驶了。曾经我们在级科幻电影中看到的许多东西，已经在现在的生活中慢慢出现了。我们常常以为未来离我们很远，但未来也许已经没有那么远了，因为AI改变了太多东西。包括机器人。
AI究竟是什么呢？大家可能听说过AI，但是却没有具体的了解。我们期待自己能遇到像大白一样温柔体贴的AI，却又恐惧AI像终结者里面那样想要毁灭人类。AI究竟是什么样呢？最近AlphaGo在围棋上战胜了李世石，这件事几乎全世界都知道了。一时大家都在讨论，AI居然已经如此厉害了。甚至还有人说它是不是故意输给了李世石一盘。但这其中或许有一些误会，其实现在的AI远远达不到那么聪明的程度，现在大多数的AI与其说达到了强人工智能的状态，不如说是一种像弱智一样的弱人工智能。
我们行业里有一句玩笑话，叫“有多少人工，就有多少智能”。是一种非常真实的写照。AlphaGo让大家把深度神经网络吹的神乎其神，但其实深度神经网络的能力其实有很大局限，当我们人类看到一只猫的时候，我们立刻就能辨认出这是一只猫。但对于AI来说，我们可能给它看过百万张类似的图片之后，它才能从其中出现的各种特征中提取出足够多的数据，在新的图片中也辨认出猫来。这种能力对于人来说习以为常，但对于AI来说已经是一件非常了不起的成就。而深度神经网络也基本只能带给AI这样程度的进步了。至于情感之类的情绪，还早的很。人脑能做到的对信息的处理广度和深度是远远超过目前的计算机的。从另一个角度来看，人脑或许正是另一种架构和原理的超级人工智能。而现在所有的人工智能，也不过是对人脑思考方式的模拟而已。
通常我们把人工智能的能力分为三个阶段：感知智能、认知智能和行为智能。感知智能就是说：AI的传感器能看到、并且识别出它看到的东西是什么。目前AI的感之智能在深度神经网络的辅助下，在某些领域甚至已经超出了人类的识别能力。随着深度神经网络的应用，在互联网带来的方便收集的海量数据下，人们发现AI在一切模式识别领域的进步都异常神速。比如人脸识别，正常人成功识别人脸的概率大概在97%左右，而现在计算机在特定环境下的识别准确率甚至达到了99%以上。
而认知智能指的是对所收集到的信息进行正确的处理。而这就不是深度神经网络所能做到的事情了。人们一直在思考，人是怎样认知这个世界的，如何让机器人像人类一样认识这个世界。这个问题在学界还有非常多的争论。而在国内我们通常讨论的方法称为知识图谱。它通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构。以此形成机器人便于索引和认知的知识体系。知识图谱的建立是一个非常庞大复杂的工作。但是幸运的是互联网给我们的海量知识数据给了我们极大的方便，只要我们教给AI一个足够有效的方法，AI就能够自行将这些知识利用起来，形成一定的认知能力。
而行为智能则建立在之前的两者之上，事实上，Google的Atlas机器人已经展现出了以目前水平来看十分惊人的行为智能能力，有非常强大的平衡能力、运动能力和环境适应能力。远远甩开了国内的同行。
目前人类大脑的思维层次是非常深的，但AI的思维层次则非常浅显，目前AI所作出的反应，基本都属于“条件反射”而已，即你输入信息，它根据此条信息返回一条信息。而不会像人们在有些时候那样，在作出一个问题的回答之前会经历非常复杂的心理斗争。
在目前有限的条件下，在认知智能没有更大的突破之前，我们想达到理想中的智能状态。可以通过良好的感知智能+特定域的认知智能来实现一个特定场景下的智能化。比如智能家居。以前的智能家居似乎只是把各个普通的智能家居单品连接起来了而已，但无法给人一种“智能”的感觉。或许有AI的智能家居正是在这个领域给人以智能感的最后一关。
我们希望，智能家居除了能识别我们的指令之外，还能通过跟人交互，来判断出主人的需求，实现对智能家居的更深层次的控制。甚至通过分析主人的行为、性格、使用习惯等，在主人发出指令前就能完成智能家居的控制。而通过之前提到的“良好的感知智能+特定域的认知智能”的方法，我们相信AI在机场安检、电话客服、医疗认证系统，甚至教育等领域，都能做到非常多的事情。
我们都在猜测，人工智能的奇点是否已经临近，甚至到来。我是一个比较悲观的乐观主义者。老实说我不知道这个奇点什么时候能到来。因为我也不确定这个深度神经网络是否就已经是让AI达到奇点前的最后一把钥匙。或许我们需要更多的技术突破才能让AI到达奇点。但AI的时代确实已经到来了。已经有非常多的研究机构、大小型企业在投身AI领域的研究。而它也给我们生活的方方面面都带来了便利。所以我们期望，也许在5-10年内就能够在AI领域取得一个真正的突破。
