隨著1982中Hopfield神經網絡和BT訓練算法的引入，我們發現人工智能的春天又來了。20世紀80年代，又出現了壹次人工智能熱潮，包括語音識別、語音翻譯計劃和日本提出的第五代計算機。然而到了90年代後期，人們發現這種東西離我們的現實生活很遠。大家的印象都是IBM在90年代推出了壹款叫IBMViavoice的語音聽寫軟件。演示時效果不錯，但實際使用時很難使用。所以第二波人工智能在2000年左右破滅。然後是第三次人工智能浪潮，2006年提出的Hinton深度學習技術，以及在圖像、語音識別等領域的壹些成功。大家都認為經過兩次大起大落，人工智能開始進入真正爆發的前夜。
工業人工智能成功的三大法寶
人工智能在最近十年的第三次浪潮中，這個行業取得了壹些進展。首先，深度神經網絡，其模型和算法與傳統方法有本質區別。雖然它與我們人類的神經網絡相比有許多缺點，但它在架構和描述方面確實有其長處。第二，大數據。隨著移動互聯網的快速發展，數據每天都在呈指數級增長。通過手機和微信，人們可以隨時隨地輕松地將這些視覺和聽覺數據傳輸到互聯網上，匯聚起來形成大數據。第三，漣漪效應。隨著移動互聯網的發展，各類軟件和設備接觸用戶的門檻大大降低。例如，當壹個新的APP找到第壹批用戶時，他們使用的行為和記錄被記錄在後臺，開發者叠代改進這個行為和記錄。當APP投入第二批用戶時，軟件行為較第壹代有所提升。這就是連鎖反應。隨著叠代的浪潮越來越大，軟件將變得更有用、更智能。
漣漪效應促進了語音識別和圖片識別的發展。
語音識別的實用性得益於“漣漪效應”。科大訊飛語音識別在2010上線的時候，坦白說，識別率只有60%左右。剛開始大家都覺得不好用，但是有壹批嘗鮮的。隨著技術的叠代、更新和數據的不斷叠代，現在科大訊飛的語音識別率已經達到了95%以上，達到了完全實用的狀態。圖像識別也是如此。在ImageNet圖像識別任務中，2012年的錯誤率高達26.2%，但到2015年底已經下降到3.57%。基本上，可以說這項技術使我們能夠通過壹個攝像頭輕松區分家中的各種物體。
另外，隨著近兩年深度學習的熱潮，各行各業的各種應用都有了鋪墊。最近最有影響力的事件是谷歌機器人AlphaGO在3月15日以4-1戰勝圍棋世界冠軍李世石。AlphaGO還利用深度學習模型對局勢進行評估，收集了3000萬本棋譜的特征，最終形成了壹個全面的方案。從而在圍棋這個相對固定的遊戲中達到人類的頂級水平。回顧了這麽多人工智能的發展和浪潮，回想起來我們所做的人工智能還是1到N的東西，也就是“弱人工智能”。
以語音和語言為入口的認知革命
那麽什麽是“強人工智能”呢？事實上，當計算機能夠在無人監督的情況下，自動從互聯網上學習知識，進行學習甚至思考時，就可以稱之為“強人工智能”。要想在“強人工智能”上有所突破，從哪裏獲得靈感？人類從200萬年前開始經歷了農業革命、工業革命、信息革命，但在此之前其實還有壹場關鍵性的革命——認知革命。大約7萬年前，有壹類人有了突破性的改變，加速了整個進化叠代的周期。認知革命的原因是這些人在7萬年前突然說話並發明了語言。語言的廣泛使用可以表達非常復雜的信息；有了語言，我們可以反饋社會信息，組織形成更有凝聚力、更大的群體；語言可以傳達壹些想象的或抽象的概念。有了這樣的觀念，大量的陌生人可以合作創新，這就是語言的重要性。
反過來，機器要從“弱人工智能”變成“強人工智能”怎麽辦？我們還需要壹場認知革命。因為很多知識和技能都是用人類的語言、文字、知識庫、網絡和各種指令記錄下來的。人工智能要想突破，實現更長的進化，還需要認知革命來學習這些知識。
突破人工智能認知技能的發展
現在業界基本上把人工智能分為三個階段:計算智能、感知智能、認知智能。計算智能是指計算機和人類對比存儲和內存，在這方面已經遠遠超過了人類。但在感知層面，計算機在語音識別、圖像識別等方面能夠真正理解、思考、自主學習，還是非常欠缺的。2014年8月20日，科大訊飛發布科大訊飛超級大腦計劃。現在，我們應該能夠聽、說、理解和思考。語音不僅通過傳感器和算法感知世界，還能在認知之前，真正理解壹些用戶的需求、行為和語言。其實認知智能並不是簡單的做壹些基礎工作，發現人在認識世界的時候，其實是感知和認知結合在壹起的。當我們用耳朵聽壹些單詞時，我們不僅聽了大腦中的計算並理解了單詞的意思，還發展了我們的認知技能，這反過來可以促進像語音識別這樣的基本任務的進展。
IT行業從60年代到現在經歷了五次浪潮，我們進入了萬物互聯時代。在無屏、移動、遠場的狀態下，以語音為主，鍵盤、觸控為輔的人機交互時代正在到來。因此，科大訊飛在2015年2月21日正式發布了AIUI的人機交互界面，來定義這樣壹個萬物互聯時代的人機交互標準。它的目的是使人與機器的交互更加自然和方便。可以實現壹鍵采集，多種麥克風陣列試聽，SDK輕松計算開發，雲端深度適配，專屬貼心服務，最終讓智能家居與人互動。
用人工智能壹起改變世界
基於這項技術，我們搭建了壹個人工智能開發平臺，可以看到我們的合作夥伴和服務增加非常迅速。這壹波人工智能的到來比預想的要快。根據麥肯錫的研究報告，現在有45%的活動可以用當前的技術實現自動化，不僅是底薪工作，高薪工作中相當壹部分的日常活動也將實現自動化。也許再過三五年，可能真的可以通過人工智能技術讓很多行業升級。日本軟銀公司社長孫正義定義了復活方程式，即“生產率×勞動人口=競爭力”。眾所周知，中國經過30多年的計劃生育，勞動人口呈下降趨勢。以後該怎麽辦？如果我們保持我們的競爭力，我們實際上應該使用更多的機器來增加我們的總產量。“未來工業機器人將決定GDP全球排名”絕不是壹句空話。我們的願景是和妳們壹起用人工智能改變世界，提高我們的國家競爭力。