人工智能的功能分类及理论基础

xman

1. ===功能===
人工智能现在已经能实现很多功能了，比如
语音识别——李开复博士当年做的工作奠定了很多当今识别系统的基础。这里忍不住说一下，Siri本身的技术并没有特别大的亮点，真正nb的是它的模式（语音识别直接与搜索引擎结合在一起，产品体验做得好。而且关键是这样的模式能采集到更多数据，使得系统的精度越来越高）
自然语言理解——目前看到的最强的结果应该是IBM Watson。但其实我们现在用的搜索引擎、中文输入法、机器翻译（虽然其实还不怎么work）都和自然语言理解相关。这块儿不是我的专业，请 @段维斯 同学补充。
数据挖掘——随着近年数据量的疯狂增长，数据挖掘也有了长足进步。最具有代表性的是前几年著名的Netflix challenge（Netflix公司公开了自己的用户评分数据，让研究者根据这些数据对用户没看过的电影预测评分，谁先比现有系统好10%，谁就能赢100万美元）最后这一比赛成绩较好的队伍，并非是单一的某个特别nb的算法能给出精确的结果，而是把大量刻画了不同方面的模型混合在一起，进行最终的预测。
计算机视觉——目前越来越多的领域跟视觉有关。大家可能一开始想到的都是自动驾驶。虽然大家都在说googleX的无人车， 但实际上现在无论是商业上，还是技术整合上最成功的算法是Mobile Eye的辅助驾驶系统。这个公司也是目前computer vision领域最挣钱的公司。
从实现新功能方面说，视觉的发展的趋势主要有两方面，A) 集成更多的模块，从问题的各种不同方面，解决同一个问题（比如Mobile Eye，就同时使用了数十种方法，放到一起最终作出决策） B) 使用新的信息，解决一个原来很难的问题。这方面最好的例子是M$的Kinect，这个产品最让人拍案叫绝的就是那个红外pattern投影仪。


2. ===理论基础===
这里说的是数学理论，是为实现功能解决问题而存在的。与人类的智能的联系在下一节说。从这个角度，我们已经有了很多强有力的数学工具，从高斯时代的最小二乘法，到现在比较火的凸优化，其实我们解决绝大多数智能问题的套路，都可以从某种意义上转换成一个优化问题。

真正限制我们解这个优化问题的困难有以下三个：
计算复杂度——能保证完美解的算法大都是NP-hard的。如何能让一个系统在当前的硬件下“跑起来”，就需要在很多细节取巧，这是很多learning paper的核心冲突。
模型假设——所有模型都要基于一些假设，比如说，无人车会假设周围的汽车加速度有一个上限（至少不会瞬间移动吧，否则怎么闪避）绝大多数假设都不能保证绝对正确，我们只是制定那些在大多数时候合理的假设，然后基于这些假设建模（比如，在语音识别里，我们是否要假设存在背景噪声呢？如果有背景噪声，这个噪声应该符合什么特点呢？这时候无论你怎么定标准，总能找出“反例”）
数据基础——任何学习过程都需要数据的支持，无论是人类学说话学写字，还是计算机学习汽车驾驶。但是就数据采集本身来说，成功的案例并不多。大概这个世界上最强的数据采集就是google了吧。每次你搜索一个关键词，然后点进去，google就自动记录了你的行为，然后以此数据来训练自己的算法。