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四个领域内人工智能的崛起

前几天，有消息称人工智能软件Eugene Goostman通过了图灵测试，有评委真把它当成了一个13岁的小孩。虽然有人质疑测试的合理性，但这毕竟提醒我们计算机在这数十年里已经有了长足的进步。计算机以它们自己的方式做着一些智能的事，以下4个领域就是计算机正在崛起的地方。

信息检索

计算机可算是最好的图书管理员，每次你用谷歌搜索时，它都会检索约500亿页。谷歌搜索十分强大，很多人都不会点击第二页的内容。

它的未来会怎么电热膜样？理解人类语言可能是最困难的事之一，数十年来，计算机都无法弄清人类语言文字根据CRTC的首席履行官鲍勃·拉森(Bob Larsen)预计的涵义。它们也无法明白为什么同一个词在不同的语境下会有完全不同的意义。斯坦福大学的生物医药信息研究员Russ Altman一直试图解决这一问题。自2000涡流检测年起，他和同事就在教机器如何从医学研究报道中抽取有用信息。他们开发的程序可以理解一些从句，也能根据上下文了解单词的含义，还环保型油墨知道一些同义词和反义词。

机器人

目前机器人已经受控制的条件下进行一些自动化操作，比如汽车制造。不过让它们像人类一样做出复杂的行为仍旧十分困难。尽管如此，一些前沿机器人的表现还是令人惊叹，它们可以解放人类劳动力，从事一些更具创造性的工作。亚马逊的机器人大军就能林立的货架中取出物品交给人类。

研究人员正在训练机器人读取人类行为的信息，从而能在更复杂的项目上与人类合作。人类和机器可以各发挥所长，人类更灵巧，而机器人的动作更精确。卡内基梅隆大学的专家David Bourne制作了一款机器人手臂，可以帮助汽车焊接。在测试中，机器人会告诉人类膨胀螺栓将各部件放在哪里，然后时行精确的焊接，对更复杂的任务，它会交给人类伙伴。

机器学习

机器学习是人工智能的一个分支，用试错的方法解决复杂问题，如通过数百万次的迭代来帮助银行评估信用风险。

目前机器学习服务只能由一些科技巨头通过云服务提供，不过未来智能也能成为一个端口。美国高通公司的研究员Tony Lewis表示，他们正在研究的项目可以通过强化学习教会机器人做一些事情。到时候，你不需要自己设置铃声或提醒之不同的材料需要不同的夹具类的东西，只需要向做出积极或消极的反馈，它就会了解你的生活习惯。

更好的大脑

在识别语音、运动和图像上，机器人还有一大段路要走，Siri总会犯错，谷歌甚至需要1.6万个处理器才能训练计算机识别出视频谨慎中的猫（准确率还算理想）。这是因为经纪服务语音和形象不能还原到二进制的数字。

不过新的处理器可以模拟人类神经的活动方式，以并行的方式处理信息流，它们被称为神经形态计算（neuromorphic computing）。最终的目标是设计出只需要现代计算机一部分计算能力的设备，就可以读取复杂的信息。这意味着下一代Siri和小冰可以实现真正的调情了。