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最初，AI研究遭遇的瓶頸是，人的邏輯思考模式幾乎無法復(fù)制給機(jī)器，無論是將低階的聲音、影像、氣味等信號(hào)升華到認(rèn)知，還是把有共性的現(xiàn)象抽煉成規(guī)律，都不是機(jī)器所能掌握的技能——機(jī)器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)將AI研究帶入春天，最近還出現(xiàn)了深度學(xué)習(xí)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等新概念。更大規(guī)模的數(shù)據(jù)量和更少的假設(shè)、限制可以讓機(jī)器用自己擅長的方式（數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、挖掘、分析）“思考”和成長，進(jìn)而在實(shí)用化路途上走得更快更遠(yuǎn)。

人機(jī)關(guān)系：主宰與助手

截至目前，智能機(jī)器（包括形形色色的“機(jī)器人”）的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)同樣鮮明。它們能夠更迅速更高效地完成很多人類難以承擔(dān)的工作：在實(shí)驗(yàn)室、計(jì)算中心等需要運(yùn)算的環(huán)境，在工廠流水線、組裝車間等辛苦又單調(diào)的環(huán)境，在核污染現(xiàn)場(chǎng)、深海、太空等人類不宜接觸的環(huán)境，到處都有智能機(jī)器的身影。

處理數(shù)據(jù)是機(jī)器的強(qiáng)項(xiàng)。多年以前分析較大規(guī)模的數(shù)據(jù)需要?jiǎng)訂T許多具備專業(yè)知識(shí)的人共同參與，還往往耗時(shí)良久，而現(xiàn)在，遍及全球的互聯(lián)網(wǎng)與傳感網(wǎng)時(shí)刻都在生成海量的、多維的數(shù)據(jù)，依靠人腦無法有效處理，而用計(jì)算機(jī)來分析，也就是一眨眼的事。借助機(jī)器的力量，人們可以更快地由現(xiàn)象抽取規(guī)律，由規(guī)律導(dǎo)出結(jié)論。而今，AI與大數(shù)據(jù)的結(jié)合，已表現(xiàn)在每個(gè)領(lǐng)域、每個(gè)應(yīng)用中。未來的兩三年，初步擁有了看、聽、連接能力的多元化的設(shè)備會(huì)反過來推動(dòng)AI研究的躍進(jìn)，因?yàn)楦嗟臄?shù)據(jù)會(huì)讓機(jī)器不斷發(fā)現(xiàn)更準(zhǔn)確的規(guī)律和更貼近事實(shí)的因果。

但在可見的未來，讓機(jī)器擁有接近于人的自主選擇、判斷、創(chuàng)造與決策能力仍不容易。就像聰明的Cortana，在安靜的辦公室里可以聽懂你說什么，并遵照你的指令幫你撥電話、發(fā)信息、查影訊、訂餐廳，但如果是在嘈雜的公眾場(chǎng)合，比如音樂節(jié)現(xiàn)場(chǎng)或雞尾酒會(huì)上，Cortana一定會(huì)變得不那么聰明，因?yàn)樘嗟穆曇粜盘?hào)讓她無法分辨有用的信息。但換做是人呢？即便現(xiàn)場(chǎng)賓客再多，聲音再嘈雜，沒法聽清楚談話對(duì)象的每一句話，但多數(shù)情況下，你仍然能猜對(duì)、補(bǔ)足并理解對(duì)方發(fā)送的信息，因?yàn)槟愕拇竽X在全神貫注之下，能夠去除環(huán)境雜音，捕捉到想聽的信號(hào)，同時(shí)基于對(duì)談話對(duì)象所處領(lǐng)域和語言習(xí)慣的了解，你可以用想象和思維延展填上沒聽清的語句漏洞，而且準(zhǔn)確率相當(dāng)高。今天的AI可沒有這種能力。

同樣道理，機(jī)器翻譯工具可以給出詞語的釋義，甚至幫我們逐字逐句翻譯每句話，但如果是現(xiàn)場(chǎng)即聽即譯的情況下，逐字逐句翻譯既沒有必要，也不太可能，因?yàn)閮A聽、辨識(shí)、翻譯、選擇詞句都需要思考，但倘若翻譯者很了解發(fā)言者，也知道之前他曾經(jīng)講過類似的話題，就會(huì)比較省力，很多時(shí)候，發(fā)言者講了很長一段話，翻譯者只用一兩句成語就能概括與傳達(dá)準(zhǔn)確的意旨；反之，發(fā)言者只是說了一個(gè)與學(xué)術(shù)相關(guān)的句子，翻譯者可能既要表達(dá)原意，還要添加注釋，來讓周邊的非專業(yè)聽眾能夠明白——這是專屬于人的Generate and Test（半猜測(cè)半驗(yàn)證）能力，AI并不具備。