從自動駕駛到虛拟偶像，人工智能已經離我們越來越近。那麼，目前人工智能發展到哪一步？如何賦能千行百業？

5月21日，廣東省人工智能産業協會會長、科大訊飛高級副總裁杜蘭博士做客珠江科學大講堂，以《AI賦能，世界的下一種可能》為題，分享人工智能前世今生、技術路徑，以及人工智能賦能千行百業的現在和未來。

像人一樣感知、認知、決策、執行

漢語、英語、日語、泰語……講座開場，杜蘭先帶觀衆認識了一位會講十餘種外語的“同事”。實際上，這是多語種AI虛拟主播，運用人工智能技術自動預測表情，實時合成唇形。“不會出錯，永不知疲倦。”

什麼是人工智能？杜蘭介紹，這個概念最早可以追溯到1950年。被譽為人工智能之父的圖靈，在著作中提出用圖靈測試來測量機器的智能程度。“包括明斯基在内的許多人工智能的先驅，都提出過自己對人工智能的理解。”

後來，科學界逐步對人工智能的概念形成共識，那就是：人工智能是能夠和人一樣進行感知、認知、決策、執行的人工程序或系統。

人工智能的三次跌宕

跨越世紀，人工智能如何變遷？杜蘭指出，人工智能經曆了三次跌宕起伏。

1970年，人工智能的第一次浪潮達到頂峰。這次浪潮中，人們已經可以通過第一代的神經網絡算法，證明《數學原理》前52個中的38項。“當時，明斯基非常興奮地宣告，未來3到8年，計算機的智能可以達到人類的平均水平。顯然這太過于樂觀。”杜蘭指出，進一步驗證後，證明了第一代神經網絡是具有缺陷的，這直接導緻了1980年出現了人工智能的第一次冬天。

随着1982年Hopfield網絡（神經網絡算法）和1986年BP算法（Error Back Propagation誤差反向傳播算法）的出現，大規模神經網絡的訓練成為可能，人們再次看到了人工智能的希望。杜蘭介紹，由于這些算法受到計算機運算能力的限制以及算法的難以收斂，直接導緻了2000年第二次AI冬天。

2006年，深度學習的概念（DNN）被正式提出來之後，首次證明這種方法可以進行大規模深度神經網絡的學習。“有了學習能力後，一系列算法不斷地在語音合成、語音識别等多個領域取得突破。”

能聽會說，能理解會思考

從技術角度看，杜蘭指出，人工智能也分為三個階段：運算智能、感知智能、認知智能。

運算智能就是讓機器能存會算。杜蘭介紹，所使用的方法是窮舉和匹配搜索，計算機的儲存資源和計算資源比人強大很多。使用大存儲和超算之後，整個系統一定程度上表現出智能的特性。

感知智能是讓機器能聽會說、能看會認。杜蘭指出，在感知智能領域典型項目是無人駕駛汽車，像人一樣能夠感知外界的變化。她說，科大訊飛的語音合成、識别等技術研究也都是處于感知智能層面，訊飛聽見系統可将語音實時轉寫成文字。

認知智能就是讓機器能理解會思考。杜蘭表示，Winograd Schema Challenge是新型的認知智能國際評測任務，重點考察機器是否具備理解常識、并實現認知推理的能力，被認為是圖靈測試的替代版本。

跨越鴻溝，飛入尋常百姓家

技術真正走出實驗室，進入日常生活，杜蘭強調，中間過程是很難的，高科技企業的早期市場和主流市場之間存在着一條巨大的“鴻溝”。

她認為，互聯網時代，跨越鴻溝主要是對用戶使用習慣、商業模式等多方面的打磨，而在人工智能時代，技術鴻溝成為重點。

未來人工智能可以在哪些領域發揮作用？杜蘭借助“蜜蜂模型”來解釋。中國的蜂蜜市場規模每年不到100億元，但蜜蜂的價值并不是釀蜜蜂蜜而是傳粉。人工智能對其他産業的作用，就如同蜜蜂對各種農作物一樣，最大價值就是“賦能”。

杜蘭表示，人工智能不是單項技術，實際上是計算機和其他信息技術的集成應用。“人工智能技術滲透到各行各業，将促進全社會方方面面的變革和技術升級換代，從數字化、網絡化走向智能化。”

具體來說，人工智能的大規模應用，主要圍繞兩個方向。

一方面，通過人工智能改變人和機器的交互方式。“萬物互聯時代，在遠場、移動、無屏的場景下，以語音為主、鍵盤觸摸為輔的人機交互方式已經到來。”

另一方面，通過人工智能學習頂尖專家知識，達到一流專家水平，從而超越90%的普通專業人士，逐步代替簡單、重複的人類勞動。

采寫：南都記者 楊麗雲

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