意义深远！盘点2016人工智能爆发元年的九个重大事件
2016年已悄然离我们远去，虽然在历史的长河中，一年是及其平常和短暂，但是对人工智能的成长来说2016年可谓是机器人崛起的“黄金年”。继德国工业4.0以后各国都相继提出了智能制造相关的国家级暂略规划，将人工智能的发展提高到了一个前所未有的高度，各种重大成果和突破性的进展不断涌现，下面就请跟着本文一起回味一下16年人工智能发展的大事记吧。
谷歌是人工智能领域的领军者，由该公司研发的深度学习人工智能项目AlphaGo在2016年1月份掌握了围棋技术，3月份即以4:1的比分击败了世界围棋冠军李世石。要知道，围棋是人类发明的最复杂的专业游戏，现在人工智能已然把它掌握，而且还这么厉害，不得不让人赞叹。
目前常见的电脑合成人声，大致上可以分成两种：一种是利用一个庞大的样本资料库来做组合，另一种是用小的样本资料（各别的音节），但透过电子的方式去修改它的音调和语速。第一种听起来会比较自然，但需要大量的时间和精力来准备资料库，而且也很占空间；第二种则是虽然比较不占空间，但用合成的去修改音调，听起来还是比较不自然。
以前，我们一直诟病很多语音识别设备，因为它们对于人类语言的理解力一直不如人意。而在2016年，微软在这个领域取得了重大突破。微软研发的Echo等虚拟助理受到了很多人的欢迎，这是因为，里面包含的自动识别系统已经可以达到人类的水平，甚至超过了人类。而这套系统也仅仅是接受了2000个小时的数据训练而已。
很多人都在期盼科技的发展能带来医疗水平的进步，而人工智能已经在医疗领域崭露头角了。由IBM研发的人工智能医疗机器人竟然诊断出了一位被医生漏诊的白血病患者。而美国德州某研究所给出的数据是：人工智能程序对于癌症的诊断比人类快30倍，而且准确率高达99%。
中星微“数字多媒体芯片技术”国家重点实验室，经过五年多的攻坚克难和不懈努力，中国首款嵌入式神经网络处理器（NPU）芯片已于今年3月6日实现量产，这标志着我国在神经网络处理器领域的研究和开发上取得了重大突破，在基于“数据驱动并行计算”架构的人工智能深度学习领域达到国际先进水平。
2016年11月22日，谷歌发布了人工智能翻译工具。此前其可以把英文日文，英文韩文进行互译，但现在机器可以在前两对翻译训练的基础上， “无师自通”地把日文直接翻译成韩文，整个过程不再借助英文的“桥接”。 这或许意味着计算机自己内部形成了一套更深层次的概念体系，其更像是一个哲学的进步。
IBM在苏黎世的研究中心已经创造了世界上第一个人工纳米随机相变神经元,确切的说IBM已经创造了500个人工纳米随机相变神经元,并用他们处理了信号,正如我们人类的大脑一样。这是一个引人注目的突破,他们用的是我们熟悉的材料,并且像人类神经元一样,用很低的能量消耗超高速的传递信号,更重要的是他们像生物神经元一样,具备随机性,他们产生的信号总是略有不同。
通过一种新的控制算法,美国佛罗里达州人机认知研究所(Florida Institute for Human and Machine Cognition, IHMC)的机器人实验室实现了拟人的平衡能力。该算法的测试使用了波士顿动力公司(Boston Dynamics)的Atlas机器人,在算法的控制下,Atlas现在可以平稳的走过一段崎岖不平的水泥砖路。从动图中我们可以看到,Atlas的行为和人类基本无差:首先把脚轻轻地踩上去,判断地面的承受能力,接着通过调整身体和手臂来实现平衡。
据国外媒体报道,德国科学家开发出了一套人工神经系统,可以让机器人感觉到疼痛,使其在面对潜在危险时能迅速做出反应,避免受到伤害,同时,也能保护站在身边的自然人类。研发人员介绍说,让机器人感觉到疼痛,其实并不困难,只需要在机器手臂上安装一个类似手指的传感器,他们就能探测到环境的压力和温度,而且这套系统也能把收到的感觉进行分类:轻度、中度和重度疼痛等等,依照不同程度的疼痛,启动相应的保护机制。