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译 | 连然

吴恩达制造出一个戴在耳朵上，通过微型电缆与智能手机相连接的装置。它看起来就像普通的智能手机听筒，只是没有蓝牙连接。从某种意义上说，这个小装置或许能让视障人士“重见光明”。

吴恩达是百度的首席科学家，DuLight则是百度最新的原型之一。它包含有一个微型摄像头，可以捕捉到面前的人和物，并将图像发送到智能手机上的应用程序，应用程序会对图像进行分析，并决定将什么样的描述传送到耳机里。如果你看不到面前的东西是什么，你至少可以得到它的描述。

DuLight还处于发展的早期阶段。也许在未来，计算机会比人类更好地理解和预测周围的环境。看来，人工智能不仅改变了我们使用电脑和智能手机的方式，也改变了我们与真实世界互动的方式。

吴恩达制造的原型依赖于深度学习技术。基于其在线服务的大规模计算机的数据中心，百度运行的硬件和软件的神经元网络近似于人脑组织的神经网络。通过对数字图像的大量集合，这些网络可以学会识别物体、手写文字和人脸。将足够多的猫的照片放入一个神经网络，它能够学会识别猫。放入足够多的云的照片，它便能够学会识别云。

美国科技巨头如谷歌，Facebook和微软也应用了同样的技术。谷歌的神经网络可以让你即时搜索特定的人物，地点和被遗忘在私人相册中的照片。它还可以识别你对安卓手机提出的要求。Facebook的深度学习技术可以帮助你识别状态更新中照片上的面孔。微软Skype的引擎则可实现两种语言的即时翻译。

神经网络可以实现许多不同的感知模式。深度学习的技术甚至达到了能理解人类说话的自然方式的程度。谷歌正在将大量的旧电影数据投到神经网络中，以使机器人学会进行谈话。

所有这一切都似乎像是科幻小说的场景。但2015年是人工智能技术飞跃发展的的一年。 DuLight和谷歌聊天机器人可能只是实验，但Facebook的面部识别，微软Skype的翻译，以及谷歌安卓系统的语音识别不仅非常真实，还向所有人都开放。谷歌还利用人工智能技术来推动其互联网搜索引擎的发展。微博则用其来识别色情相关的内容，以提前阻止此类内容的扩散。百度则用它来瞄准广告和恶意软件的识别。

15年年底的一些大动作也促进了深度学习技术的加速发展。在11月初，谷歌对推动深度学习的高科技软件引擎实现了开源，此举对推动更多的公司在深度学习方面的进展有着不小的意义。

几周后，Facebook开源了驱动深度学习的人工智能硬件设计。第二天，以特斯拉创始人埃隆·马斯克和Y Combinator的总裁Sam Altman为首的几位大佬宣布成立非营利组织OpenAI，将与外界分享其所有的人工智能的研究和技术进展，并已募集到十亿美元。

马斯克和Altman也加入了为保护世界免于人工智能的危险而成立的组织。他们担心，深度学习有可能会强大到超越人类智能，而避免此种情形的最好的办法就是让把AI放在每个人的手中。

现在对深度学习下结论还为时尚早，要实现超人类的AI也还有很长的路要走。危险确实值得考虑，不过社会也应该接受AI积极的方面。 DuLight就是一个不错的例子。还有Facebook去年秋天为视障人士展示了一项科技，这项技术能自动分析他们在Facebook News Feeds上的照片，并通过文本语音转换引擎，将照片描述出来。已经有5万多名视障人使用了Facebook——他们还是不能看到照片上有什么，但现在，有了一台可以充当他们眼睛的机器。

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