你离成为人工智能专家，还有多远的距离？

近日，四位来自微软亚洲研究院的AI大咖在中国科技大学进行了一场以“开启智能计算的研究之门”为主题的前沿分享。这四位嘉宾分别是：

　　● 首席研究员刘铁岩——人工智能的挑战与机遇

　　● 首席研究员童欣——数据驱动方法在图形学中的应用

　　● 首席研究员曾文军——当机器学习遇到大视频数据

　　● 资深研究员谢幸——用户画像、性格分析与聊天机器人

在接下来的一周里，我们会陆续在本账号中发布这四位研究员的演讲视频及精彩内容，希望这些关于前沿技术的思索能够开启属于你的智能计算研究之门，敬请期待吧！

今天，我们与大家分享的是刘铁岩博士的演讲——人工智能的挑战与机遇，全文如下（文字内容略有精简）。

今天我要讲的内容主要是一些对人工智能这个领域的看法。说到智能计算，我们就不能不提人工智能，人工智能从1956年的达特茅斯会议开始，到现在61年的历史，发展过程中风风雨雨，可以看到几起几落，至少我们经历过两个所谓人工智能的冬天。

每一次人工智能的崛起都是因为某种先进的技术发明，而每一次人工智能遇到了它的瓶颈，也都是因为人们对于人工智能技术的期望太高，超出了它技术能达到的水准。所以政府、基金会等撤资，导致了研究人员没有足够的资金去从事研究。

那么今天我们处在一个什么阶段呢？有人说现在是人工智能的春天，有人说是夏天，还有人悲观一点，说是秋天，秋天的意思就是冬天马上就来了。作为人工智能的学者，我们该怎么看待这件事情，我们能做些什么？不管大家怎么预测，至少今天还是一个人工智能的黄金时代。

为什么这么讲呢？接下来先给大家展示一些最近人工智能取得的成果，确实是之前十几年我们完全想不到的。

首先，我们讲人工智能在语音方面的突破，人工智能在语音识别，语音合成上面最近都取得了非常瞩目的结果。2016年10月份由微软研究院发布的一个语音识别的最新结果实现了错误率为5.9%的新突破，这是第一次用人工智能技术取得了跟人类似的语音识别的错误率。

其次，在图像方面，人工智能也有很多长足的进步，比如图像识别的ImageNet比赛，用计算机去识别数据集中1000个类别的图像。在2015年，来自微软亚洲研究院的技术——ResNet，获得了2015年ImageNet的冠军，错误率是3.5%，而人的错误率大概是5.1%。所以可看出在特定领域、特定类别下，其实计算机在图像识别上的能力已经超过了人的水平。2016年我们微软亚洲研究院再接再励，在比图像识别更难的一个任务——物体分割上面取得了冠军。

除了语音和图像以外，其实人工智能在自然语言上面也取得了很大的进展。左边这张图描述了各大公司都在不断地提高各自语音机器翻译的水准和技术，右边这张图展示的是去年12月微软发布了Microsoft Translator的一个新功能，它支持50多种语言，可以实现多个人多种语言的实时翻译，比如大家每个人可能来自不同的国家，只要拿着手机用这个APP我们就可以互相交流。你说一句话或者输入文字，对方听到/看到的就是他的母语。

前面说的这些语音、图像、语言，听起来还都是一些感知方面的东西。大家也知道，最近这段时间，人工智能在一些传统我们认为可能很难由机器来取得成功的领域也获得了突破。比如左边这张图描述的是用人工智能技术来打游戏，大家可以看到这个敲砖块的游戏，在120分钟训练的时候，人工智能就找到了很有效的得分的途径。当我们继续去训练这个人工智能的机器人，到了240分钟以后，它又达到了那种所谓骨灰级玩家的水准，它发现了一些平时我们自己都玩不出来的窍门。

右边展示的是围棋比赛，大家都知道AlphaGo非常火，使用了深度增强学习的技术，经过了非常长的训练时间，引用了大量数据做self-play，最终是以压倒性的优势，4：1战胜了当时的世界冠军李世石。在去年的IJCAI上面，AlphaGo主要的开发人员做了一个keynote，说自战胜了李世石之后，AlphaGo并没有停下脚步，因为它是一个self-play的process，可以继续训练，只要给他足够的运算时间和样例，它就可以不断地去训练。所以也能理解为什么今年年初Master重新回到大家视野里，可以对围棋高手60连胜，因为这个差距太大了。

这些事情都是以前人们觉得人工智能不可以去企及的领域。但正是因为这些计算机科学家、人工智能科学家不断地去模仿人的决策过程，比如他们训练了value network，训练了policy network，就是怎么样根据现在的棋局去评估胜率，去决定下一步该走什么子，而不是走简单的穷举，用这些value network来对搜索树进行有效的剪枝，从而在有限的时间内完成一个非常有意义的探索，所有这些都是人工智能技术取得的本质的进展，让我们看到了一些不一样的结果。

说了人工智能的这些辉煌之后，其实有很多问题是需要我们去冷静思考和回答的。

我们的主题是开启智能计算的研究之门，我想从一个研究者的角度跟大家讨论一下我们还能做些什么，甚至是更有意义的是去做些什么。人工智能表面看起来很火，其实如果把这张魔术的台布展开，你就会发现它千疮百孔，各种各样非常基础的问题其实并没有解决，甚至有很多哲学的方法论的东西从我们的角度来看可能也不准确。

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