新辦公模式下，AI應用進一步走進我們的生活

全民在家線上辦公這種工作模式真是說來就來，根本沒有給我們一絲準備的餘地。當「人力」的存在感愈發變得渺小，AI人工智能的話題不免又再被翻出。AI是人工智能（Artificial Intelligence）的簡稱，英文縮寫為AI。人工智能，顧名思義即「人工」和「智能」，我們也可以理解為智能人工，它出現的主要目的就是取代人工、人力、勞動力，就是為了解放雙手。

一直以來，人們都會通過創造一樣事物來輔助我們工作。工業革命開啟的工業經濟時代，人們開始製造機器來減輕人力負擔，那時所有的機器都需要人來操縱，離開了人，機器只是一堆破銅爛鐵。人們通過操控着無數的機器，翻天覆地的改變着自己生活的環境。而信息革命開啟的信息資源共享的知識經濟時代，人們通過IT創新賦予了生活生產及社會管理更大的便捷。同時也給了人們更多的想像空間，讓人們可以考慮賦予機器「學習、推理、思考、規劃」等等原先只屬於人的能力，讓所有的工作可以完全脫離人來運行。繼互聯網、物聯網之後我們迎來了人工智能的時代，未來的一切都可以加入人工智能，工廠不再需要工人，炒菜不再需要廚師，時裝模特可能是一個個行走的機械人……

AI人工智能並不像我們想像的那樣，它不是一個只屬於未來、能夠變革世界的概念，而是一項已經存在並深刻影響着各行各業的技術。儘管我們離完全開發AI技術還差得遠，但不可否認，智能系統已經從方方面面改變了我們生活和工作的方式。之前看到一些數據表明，目前美國已經有16%的成年人在家中用智能對話工具—smart speaker，讓它們做的最多的是放喜歡的音樂，講新聞，然後是問它們生活里的常見問題以及商店的營業時間、最新電影和體育賽事等等。當然，這只是生活上很少一部份的AI應用。AI 正以更切實的方式影響我們的娛樂、工作與生活方式，人工智能將開始以真正無處不在的方式影響我們生活的許多方面。

人車合一成現實

說起人工智能在汽車行業中的應用場景，首先想到的必然是自動駕駛。汽車要想實現自動駕駛，感知、決策與控制三大系統缺一不可。其中，首要解決的便是圖像識別能力，而傳感器的「智能」水平很大程度上決定了自動駕駛汽車在複雜路況上的可靠度，因此深度學習的應用便成為了關鍵所在。在今後汽車的發展上，可以通過深度學習的能力提供主動式的人機界面，它的系統算法會在複雜的路況下獨立找到駕駛模式和規則，並據此做出各種判斷和選擇，比如採用機器學習中監督式學習和深度強化學習的方法。最終隨着不斷地訓練和進化，會逐漸表現出與人類駕駛行為越來越相近的表現。

每一年，汽車製造商和科技公司都在汽車上增添越來越多的AI功能，而有些企業目前正在快速推進這項技術的發展。在很多人看來，至少還需要數十年的時間，無人駕駛汽車才能真正成為我們生活中的一部分。但現在看來這一時間表完全有可能提前。在人工智能的幫助下，無人駕駛汽車已經能夠進行主動學習，例如在安設了黃色閃光信號燈的複雜路口行駛。而藉助虛擬仿真測試，計算機逐漸學會了在這樣的路口慢慢轉彎，並可迅速共享給其他自動駕駛車輛，讓無人車能順利應對更多類似的場景。

AI語音助手在各領域普及

當前人工智能技術發展的兩大表現：即是圖形圖像信息的處理與語音識別信息的處理。眾所周知，當前智能語音助手領域已形成四強爭霸的格局，即蘋果Siri、谷歌Google Assistant，微軟Cortana，亞馬遜Alexa，而三星Bixby作為最近的黑馬殺入，實力也是不容小覷。

Siri是蘋果公司於2011年發佈iPhone4S時，推出的智能語音控制功能。蘋果公司最初對Siri的定義為智能助力，當時蘋果就提到了「智能」這個概念。發佈之初的Siri，可現實功能很少，存在語言種類少，反應緩慢、語義理解力差等問題。隨後，蘋果打通了Siri與電話、地圖、音樂、提醒、HomeKit等原生應用的連接，令Siri具備了處理簡單任務的能力。在iPhone之外，蘋果也將Siri集成到 iPad、iPodTouch 、Apple Watch 等設備上。在2016年，蘋果開放了Siri與第三方應用的接口，Siri實現了基於第三方應用的交互功能。同時，蘋果還實現了Siri與AirPods 藍牙無線耳機交互連接。在後續發佈的iPhone8系列、iPhone X系列上，藉助於A11仿生芯片的硬件支持，Siri有望緩解之前語義理解力差、不夠聰明的不足之處。

Google Assistant語音助手的推出比蘋果的Siri稍晚，其涵蓋了之前Google Now的所有語音指令、語音搜索、語音控制等功能，被普遍認為是Google Now的升級版。Google Assistant與搜索並列，是谷歌機器學習領域重要服務載體，其在語音、文字、圖像方面都有多項更新，並形成一個以個人為中心的互動AI體驗。據谷歌表示，Google Assistant可兼容大部分安卓手機、智能家電、Google Home、Android Wear 2.0、Android TV等硬件設備，甚至可以以APP形式用於iPhone。

而微軟Cortana中文名為「微軟小娜」，微軟發佈時宣稱Cortana是全球第一款個人智能助力。並且，在2016年底微軟宣布將Cortana開放給第三方硬件公司，可以集成到音響、家電、汽車等多種硬件中。與其他語音助手的區別就是，Cortana不是存儲式的回答而是對話過程。不過，它依然是基於機器學習和人工智能相關技術，通過學習用戶行為和使用習慣，藉助雲計算、搜索引擎和非結構化數據分析來完成語音指令任務。

Alexa是伴隨着亞馬遜旗下的智能音箱Echo而迅速為人所知的，2014年11月，亞馬遜推出的Echo就為Alexa鋪平了道路。2015年6月，亞馬遜宣布開放旗下人工智能語音助手Alexa，第三方開發者可以在Alexa平台上開發基於語音的Skill。Alexa可以實現天氣查詢、提問交流，支持打車、菜譜查詢、控制家電等功能。Alexa不僅應用在自家產品上，還包括 LG 的智能冰箱、聯想的智能音箱等。以上種種，其橫跨智能手機、家電、汽車領域的布局，倒是能極大的促進人工智能在生產、生活各個領域的普及。

面部識別成新的個人「信用卡」

隨着人工智能的日益成熟，臉部將成為新的信用卡、新的駕駛執照和新的條形碼。面部識別已經完全顛覆了安全性的定義，它可以採用生物識別功能，帶來更高的準確性。我們已經看到技術和零售的一些完美結合，如亞馬遜收購Whole Foods全食。可以預見在不久的將來，人們將不再需要在商店排隊。

推動人臉識別系統推廣的是人工智能的巨大飛躍，人工智能是一種技術，旨在賦予計算機一些人類思維的能力、多功能性，甚至創造力。最大的進步來自人工智能的一個被稱為神經網絡的特定領域，靈感來自人類腦細胞的實際工作。硬件和軟件的改進使一種稱為深度學習的方法成為可能——多層數字神經元提供越來越精細的圖像分析。總的來說，這是一個深刻的變化。識別和解釋人臉對我們來說是如此重要，以至於我們大腦的整個部分都致力於此。當我們教授計算機這些技能時，我們與它們的交互變得更加方便——不像提交數據庫命令那樣，而更像處理我們所處的自然世界。另一方面，隨着我們的匿名性消失，面部識別可能會削弱隱私。美國國家標準與技術研究院(National Institute of Standards and Technology) 2018年的一項研究發現，如今一流的人臉識別系統在良好的光照條件下準確率達到99.7%。卡內基梅隆大學(Carnegie Mellon University)CyLab生物識別中心主任馬里奧斯·薩維德斯(Marios Savvides)說，減少錯誤的一個方法是，通過將部分數據分開，讓神經網絡更清晰，從而調整系統，降低假陽性的可能性。

總結

我們可以想像一些，未來的某一天，我們被家裡的人工智能管家叫醒，起床後牙膏溫水已經準備好了我們只需直接洗漱，洗漱完畢，智能廚房馬上會將早飯奉上。吃過早飯後我們出門乘坐無人駕駛汽車出門上班，一切都被人工智能取代。對各行各業而言，人工智能工具有望實現更高效、更高產、更具創造力、更精簡的操作以及更明智的決策。