技術(shù)層：AI智能的三個層次

在人工智能產(chǎn)業(yè)整個體系架構(gòu)中，技術(shù)層建立在基礎(chǔ)層之上，主要以基礎(chǔ)層的運算平臺和數(shù)據(jù)資源為依托，進(jìn)行海量識別訓(xùn)練與機器學(xué)習(xí)建模，開發(fā)面向不同領(lǐng)域的應(yīng)用技術(shù)，具體包括三個層次，分別是運算智能、感知智能和認(rèn)知智能，如圖4-3所示。

（1）運算智能

運算智能，指的是快速計算和記憶存儲的能力。目前，與人工智能有關(guān)的各項技術(shù)呈現(xiàn)出發(fā)展失衡的特點。現(xiàn)階段，在計算機領(lǐng)域，運算與存儲能力取得了長足發(fā)展。以IBM的深藍(lán)計算機戰(zhàn)勝國際象棋冠軍卡斯帕羅夫為標(biāo)志，機器的強運算能力就已遠(yuǎn)超人類。經(jīng)過幾十年的發(fā)展，機器的強運算能力早已不是人類可以較量的。

圖4-3　AI智能的三個層次

（2）感知智能

感知智能，即視覺、聽覺、觸覺等感知能力。人和動物都具備感知能力，可以通過感知能力與外界交互。但人的感知是被動進(jìn)行的，機器卻可以主動感知，例如自動駕駛會通過激光雷達(dá)等設(shè)備主動感知周邊環(huán)境。所以，相較于人類來說，機器的感知能力更加強大，而且在各種新型感知設(shè)備與人工智能算法的輔助下，機器的感知智能越來越接近人類。

（3）認(rèn)知智能

認(rèn)知智能，即所謂的“強人工智能”。認(rèn)知智能可以將人工智能與意識、感性、知識、自覺等人類特征聯(lián)系在一起，具備理解、思考等能力。機器想要實現(xiàn)認(rèn)知智能，不僅需要掌握大量常識性知識，而且需要模仿人的思維模式、知識結(jié)構(gòu)進(jìn)行言語理解與視覺場景分析，做出決策。

目前，國內(nèi)的人工智能技術(shù)主要聚焦三大領(lǐng)域，分別是計算機視覺、自然語言處理和機器學(xué)習(xí)。計算機視覺領(lǐng)域的研究方向主要是動靜態(tài)圖像識別和人臉識別，受技術(shù)條件限制，動態(tài)監(jiān)測與識別發(fā)展緩慢，靜態(tài)圖像識別與人臉識別已經(jīng)開始落地應(yīng)用，百度、曠視科技、格靈深瞳等企業(yè)是典型代表。

在自然語言處理方面，語音識別與語義識別是兩個主要方向。其中，語音識別的關(guān)鍵在于積累大量樣本數(shù)據(jù)，以保證識別的準(zhǔn)確性。目前，國內(nèi)很多語音識別技術(shù)商都在向平臺化的方向發(fā)力，以不同的平臺為依托，在各種軟硬件設(shè)備與技術(shù)的支持下，不斷提高識別的準(zhǔn)確率。各企業(yè)的通用識別率基本維持在95%左右，區(qū)別主要在于對垂直領(lǐng)域的定制化開發(fā)方面。該領(lǐng)域的代表企業(yè)有科大訊飛、思必馳、云知聲等。

在機器學(xué)習(xí)方面，目前，機器學(xué)習(xí)主要聚焦于算法，但深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等主流算法都需要構(gòu)建龐大的神經(jīng)元體系，以及投入大量資金，所以主要是互聯(lián)網(wǎng)巨頭在該領(lǐng)域布局。因為各巨頭公司所涉及的業(yè)務(wù)領(lǐng)域以及未來的戰(zhàn)略布局有很大區(qū)別，所以其在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域布局的側(cè)重點也表現(xiàn)出了明顯的差異。各公司在研發(fā)基礎(chǔ)算法的同時，也會關(guān)注機器學(xué)習(xí)在特定行業(yè)的應(yīng)用。以京東為例，京東DNN實驗室一直致力于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的研究，并將研究成果應(yīng)用于智能客服領(lǐng)域。