始源于1956年的达特茅斯会议，在经历了2次起伏过后，人工智能目前正处于第3波爆发时期。站在现在看过去，将时间节点往回拉，这篇文章便是回顾过去20年人工智能发展旅途中的历史坐标事件。

　　人工智能在过去20年，都留有哪些历史坐标？

　　李开复写的两个系统Othello和SPHINX、语音巨头Nuance、国际跳棋选手ChinookCheckers、word打字中帮你纠错的MSOfficeGrammar、下国际象棋的DeepBlue深蓝、体感周边外设XboxKinect、帮打广告的GoogleAdWords、智能投顾平台Wealthfront和Betterment、卡内基梅隆大学和通用的无人驾驶CMU车、IBM的人工智能核心Watson、Amazon的仓储机器人Kiva、苹果的语音助手Siri、谷歌的GoogleNow、微软的Cortana、facebook的人脸识别DeepFace等。



　　1988年以李开复写的两个系统作为开端，Othello和SPHINX；

　　Othello奥赛罗是一个人机对弈系统，由创新工场CEO李开复开发于1988年。

　　一年后，李开复又写了另一个语音识别系统SPHINX。

　　要说起世界上最早的语音识别系统，是由AT&T贝尔实验室开发的Audrey，只能识别10个英文数字。随后到了1960年代，语音识别中引入了人工神经网络，勉强实现了基于单次、孤立词或是特例人的研究的语音识别。而1989年SPHINX的出现，完成了语音识别向随机内容、非特例人的句子识别的转变。



　　1992年毋庸置疑的语音识别巨头Nuance；

　　Nuance成立于1992年，拥有世界上最先进的语音识别技术，据ResearchAndMarkets2016年报告显示，在全球语音市场上Nuance占据份额最大，达三成之多。其实早在数年前iPhone4S推出后，Siri就名声大噪，其背后提供语音技术支持的Nuance也火了一把。随后无论是Siri还是三星、HTC等手机端的语音助理都是采用的Nuance技术。不过后来苹果和Nuance分手了。

　　在技术层面来看，Nuance在2016年3月展示了FreeSpeech和VocalPassword为呼叫中心量身定制的企业解决方案，并演示了应用Nuance领先声纹验证技术的DragonDrive互联汽车平台。截至目前，Nuance的声纹验证解决方案在全球范围内部部署，招商银行是中国首家为电话银行业务部署声纹验证技术的银行；汇丰将成为英国第一家将声音识别技术应用于电话银行系统的银行；TangerineBank在加拿大地区受限采用Nuance虚拟助理NinaMobile；墨西哥桑坦德银行在他们的自动电话系统中部署了Nuance的声纹验证技术，以替代PIN、密码、以及安全问题。



　　1994年ChinookCheckers，机器国际跳棋上超越了人类；

　　人工智能总是先在游戏领域赢了人类，国际跳棋（Checkers）这游戏局最早要追溯到1949年（那时计算机问世不够4年），IBM编写了第一款走国际跳棋的程序。

　　而真正能与人类一敌，给人们带来刺激的，是1994年8月加拿大JonathanSchaeffer教授率团队编写的跳棋程序ChinookCheckers。

　　一路过关斩将，还单挑了——40年职业生涯中只有9负，人称恐怖选手的数学家MarionTinsley，而后名垂至今。



　　1997年MSOfficeGrammar-Checker——“欸嘿，你这里拼错啦”；

　　在微软MicrosoftWord1997中，有一个拼写与语法检查功能Grammar-Checker，相当于我们在使用word打字的时候，有时候会出现一个小波浪线提醒你拼写还是语法中你出现了错误。



　　1997年完虐国际象棋世界冠军的DeepBlue深蓝，最后惨遭肢解；

　　在人工智能和人类对局的棋盘赛中，最具标志性的莫过于1997年DeepBlue深蓝以4：2战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。彼时深蓝拥有30个并行处理器共同处理数据，同时还存有70万份大师对战的棋局数据。

　　不过深蓝最后的结局有点惨。惨遭肢解，一半送进史密森尼博物院，另一半归美国计算机历史博物馆。



　　2000年GoogleAdWords，无关时代，想法子让你点广告才是正经事；

　　GoogleAdWords是谷歌在2000年推出的广告工具。

　　企业想要在谷歌上打广告的话，先是制作广告选择与业务相关的关键字，广告在谷歌上展示后，只要用户使用企业键入的关键字进行搜索时，企业的广告就会展示在搜索结果旁边。

　　可能，人工智能目前能做到的，更多是让人们去点击广告。

　　毕竟想法子让你点广告才是正经事。



　　2001年体感周边外设XboxKinect，引得传统手柄游戏厂商不满；

　　Xbox，是微软开发并于2001年发售的一款家用电视游戏机。而Kinect是2009年搭载Xbox360的体感周边外设，一种3D体感摄影机，导入的即时动态捕捉、影响辨识等技术能让玩家通过身体控制游戏人物的一举一动。

　　在Kinect上市后的头60天内，微软总计卖出了800万台Kinect设备，同时成功拿下了“吉尼斯世界纪录中销售速度最快消费者设备”的头衔。

　　但后来，Kinect在游戏领域没能占有一席地（有点挑战了产业链上的既得利益者，传统手柄游戏厂商不满），转而在游戏产业之外找到了自己的发展契机，各种各样的艺术家、机器人研究爱好者均开始利用Kinect展开各类项目。



　　2008年智能投顾平台Wealthfront，改变传统理财顾问销售模式；

　　Wealthfront前身唤作Kaching，成立于2008年12月，到了2011年12月启动转型并更名，即我们现在所熟知的Wealthfront，一家在线财富管理公司，同时也是一个具有代表性的智能投顾平台。

　　智能投顾改变了传统的理财顾问的销售模式，利用互联网大数据，对用户行为、市场、产品等进行详细的分析，系统为客户推荐多元化的投资组合，既能避免客户与理财顾问之间可能的利益冲突，也能减少用户的投资理财成本支出，使投资人获得更多的收益。

　　据公开资料显示，截至2016年2月底，Wealthfront的资产管理规模近30亿美元。

　　同为知名智能投顾平台的还有Betterment、FutureAdivisor、Covestor、FolloInvesting、PersonalCapital、Trizic等。

　　2008年卡内基梅隆大学和通用的无人驾驶汽车CMUBoss；

　　CMUBoss即卡内基梅隆大学（CarnegieMellon）和通用汽车（GM）在2008年合作开发的Boss自主驾驶无人车。

　　它通过激光雷达、雷达、机器视觉、基于GPS的定位系统和地图能“看见”四周世界，尝试识别道路并感知道路上的其它交通工具和障碍物，还试图通过智能算法来实现避障。



　　2011年赢得美国问答节目的IBMWatson，主张与实际商业相结合；

　　继DeepBlue深蓝之后，IBM在人工智能历史上又有一笔——2011年IBM的Watson在美国问答节目《Jeopardy！》上战胜这一节目的两位冠军选手。Watson代表着IBM在人工智能最核心的技术，当时在节目上使用的是自然语言进行深度问答，而今Watson的这些能力已经转变为数字服务或API（预先定义的函数），在IBM内部将其视为认知能力的积木。包括关系抽取、性格分析、情绪分析、概念扩展及权衡分析等在内的IBMWatsonAPI数量将在2016年达到50项。

　　并且很明显的一点是，IBM打算将Watson商业化。在要求人机交互更自然、更加强调推理、自学习的基础上，Watson更关心的是怎样将这进步中的能力去结合具体的商业应用，解决商业问题。当IBM和一家公司达成合作，后者交出数据，而Watson则向数据人员提供世界上最快的数据引擎和认知决策，IBMWatson能更好协助公司从数据中获取更快、更有价值的信息。

　　Watson主要应用于医疗、并购交易、环境保护、水资源管理、时尚预测等领域中。



　　2011年语音助手Siri，躺在iPhone手机里会Beat-Box的妹子；

　　说到那个躺在iPhone里头会Beat-Box的Siri妹子，其实老早就成立了，2007年诞生，过后5年时间被苹果收购，苹果为Siri拉来了前面提及的语音识别大牛厂商Nuance，协助其实现语音识别功能，并在2011年iPhone4S推出后，Siri也为之名声大噪。不过到了后面苹果自建语音识别团队，和Nuance分手了。

　　在日前谷歌秋季新品大会上提出的MobileFirst到AIFirst来看的话，软硬结合将是未来的趋势，硬件用于获得数据是服务的载体，而软件则是人工智能层面/数据层面。

　　苹果一直在硬件产品上有优势，但是在云上相对谷歌有劣势，科技评论家BenThompson曾经担忧随着硬件的微缩化（比如随着语音接口的发展，设备硬件的交互会变成语音接口），苹果在硬件的优势会消失。

　　所以把握以Siri为人工智能入口，对苹果来说很重要。



　　2012年Amazon的仓储机器人Kiva，减少工人在仓库中走动的频次；

　　Kiva是亚马逊于在2012年耗资7.75亿美元收购的仓储机器人，并且限定这款机器人只对内使用。Kiva系统由三部分组成，分别是工作站后台系统、通信网络环境、机器人硬件。因为传统仓库中工人有60%-70%的时间是花费在取货上的，所以Kiva系统所采用的，先是利用条形码来识别货物，再滑行至相应的货架底层，将这货架搬运至工人面前，从根本上解决工人长时间走动的问题，进而将每小时处理的订单量提升到传统方式的2~4倍。

　　2015年9月Amazon曾宣称，已有3万余台Kiva机器人穿梭在其13个配送中心，在2014年节省了9.16亿美元的成本。

　　目前国内市场上类Kiva的产品有极智嘉Geek+、KID水岩科技、新松、快仓等。



　　2012年社交大佬Facebook做的人脸识别系统DeepFace，以后还能有隐私么；

　　DeepFace是由Facebook位于加州的AI研究小组所开发的，它基于一项深度的神经科学研究，目的在于模仿人类的神经系统工作方式，主要应用在图像识别上。

　　DeepFace在分析同一个人的两张照片时，会将它转成3D模型，再将侧面全部统一为正面照片后，排除光影和角度对分析结果的影响。

　　积少成多，在DeepFace分析完四百万张图片过后，并在它们上面找到关键的定位点，通过分析定位点来辨别人脸。

　　假设未来DeepFace不断提高该系统的准确程度，那么未来应用到身份验证、定位都是设想范围内的，就连苦恼的移动支付安全问题可能得到解决。



　　2012年PalantirMetropolis，借助大数据除了能干掉本·拉登，还能提供金融服务；

　　先说个番外，Palantir意思是《指环王》中那个能让人看到世界任何一个角落景象的水晶球。

　　放回现实生活中，便是美国大数据公司Palantir。这家公司身上自带了太多的标签故事，忽略其他只关注其提供的产品层面，一方面是专注反恐的PalantirGotham，曾用大数据帮助CIA干掉本·拉登；另一方面便是用于金融服务的PalantirMetropolis（以前称为Palantir财务）。

　　PalantirMetropolis是软件的数据集成、信息管理和定量的分析。该软件连接到商业、专有和公共数据集，并发现趋势、关系和异常，包括预测分析。



　　2013年，来自谷歌DeepMind，会玩游戏的人工智能系统DQN；

　　DeepMind是一家创立于2011年，总部设在伦敦的人工智能公司。

　　这家公司在3年后被谷歌用5亿美元收购，而这里所提及的人工智能系统DQN（AIDeepQ-Network）便是DeepMind的研究成果。

　　基于创始人DemisHassabis的游戏开发背景，这套DQN系统采用游戏作为人工智能的测试平台，会自主学习游戏操作。



　　2013年带动服务机器人产业的软银Pepper，要进军企业级服务了；

　　Pepper是一款基于云端，有着辨别喜怒哀乐，还有着小情绪的人形机器人，其生母为法国成立十多年的小型仿人形机器人公司Aldebaran，著名的双足机器人NAO便为Pepper的同胞姐妹，而后在2012年软银收购了Aldebaran，在孙正义打造之下，Pepper便被推向了世界舞台为众人所知。

　　在2015年6月，Pepper又多了两座大靠山，分别是制造业巨头富士康和电子商务巨头阿里巴巴。

　　起初Pepper的设计理念是用来陪伴人类，在与人“相处”过程中不断学习人的习惯和喜好等。但奈何C端消费者对服务机器人的期盼过高，技术层面跟不上期盼，所以服务机器人这一波在逐渐消退，Pepper也在2015年10月推出企业版，并在2016年1月宣布将上线Pepper机器人的应用商店。

　　至于技术层面，软银选择了与IBM合作，将其认知计算平台WatsonAI系统引入到Pepper中。WatsonAI的认知计算被应用于更广泛的范围，将使Pepper机器人有更多的用武之地。



　　2013年Google的人工智能项目，内部代号为GoogleBrain；

　　从GoogleX实验室出来的项目多数充满了未来感，而2011年诞生的GoogleBrain更多地承载了Google未来的发展方向，并在2013年为世人所知。

　　在过去，Google员工必须亲自检查街景上的数字，以判断它是电话号码、涂鸦还是真实的地址，现在借助GoogleBrain，Google能够在一小时内识别出法国街景地图上的所有地址。

　　除了帮助Google地图之外，GoogleBrain还能够用于Android的语音识别和Google+的图像搜索。往后发展GoogleBrain要极大地改进公司的翻译服务。



　　2013年让华尔街人神共愤的Kensho，分析师们饭碗不保；

　　Kensho在日语中表示佛教禅宗发展的第一个意识状态。

　　而在这里提及的Kensho是一种低门槛的分析工具，其旗下的Warren应用软件，是基于云计算的信息辅助系统，具有与人的交互功能，通过搜集、分析数据、为客户提供投资支持。

　　相比起华尔街的分析师们，Warren能把长达几天事件的传统投资分析周期缩短到几分钟，还能给出直观简洁的体验，以及可怕的是，建立在经验基础上的强大的学习能力。

　　有消息显示，高盛为Kensho背后最大的股东。



　　2014年没有刹车、没有方向盘，只有一个启动Button的GoogleCar，还能更刺激么；

　　谷歌是第一个上路测试无人驾驶汽车的公司，早在2009年就启动了这个项目，利用GPS、传感器、雷达、激光等装置对周遭事物进行探测感知。

　　2014年对谷歌无人驾驶是至关重要的一年，4月份谷歌通过博客表示，测试车辆已经可以应对数千座城市的道路交通状况。这是自2012年以来，谷歌第一次对无人驾驶汽车项目的信息进行了正式更新。

　　同年5月，谷歌开发出了自己的车型，没有刹车、没有方向盘、甚至没有油门，只有一个用于启动汽车的按键，实实在在的印证了谷歌从一开始想做的就是全自动的无人驾驶，不像半自动的特斯拉，更不像做平台的Uber。

　　技术限制所引发的安全以及其他综合因素，谷歌无人驾驶项目的商业化一直为外界所诟病，距离其计划的2020年发布第一款无人车，时间上越来越近了。

　　截至目前，谷歌的测试车辆已经在美国四个城市行驶了200万英里的距离。



　　2014年基于搜索优势，谷歌做了个语音助手GoogleNow；

　　GoogleNow是谷歌在I/O开发者大会上随安卓4.1系统同时推出的一款应用，它会全面了解你的各种习惯和正在进行的动作，并利用它所了解的来为你提供相关信息。

　　2014年3月24日，谷歌宣布GoogleNow语音服务正式登陆Windows和Mac桌面版Chrome浏览器。

　　结合Google搜索的先天优势，身为个人语音助理的GoogleNow在响应速度和人性化服务方面领先一个身位。



　　2014年，小娜啊小娜，Miscrosoft的Cortana；

　　Cortana（中文名：微软小娜）是微软发布的全球第一款个人智能助理。它能够了解用户的喜好和习惯帮助用户进行日程安排、问题回答等。

　　Cortana可以说是微软在机器学习和人工智能领域方面的尝试。

　　微软想实现的事情是，手机用户与小娜的智能交互，不是简单地基于存储式的问答，而是对话。

　　它会记录用户的行为和使用习惯，利用云计算、搜索引擎和非结构化数据分析，读取和学习包括手机中的文本文件、电子邮件、图片、视频等数据，来理解用户的语义和语境，从而实现人机交互。

　　2014年人工智能赛事LoebnerPrize，脑袋的年度盛会；

　　Loebnerprize罗布纳奖对于热衷人工智能的人来说，已经成为了每年重要的赛事。

　　这是由纽约的慈善家HughLoebner所组织的，从1991年开始每年都举行一次的竞赛，其中反应与人类的反应最难区别的计算机将获胜。



　　2015年继国际跳棋、国际象棋后，人类差点又要在德克萨斯州上输掉；

　　Claudico是卡内基梅隆大学计算机科学教授TuomasSandholm开发的一个玩游戏的计算机程序。

　　这个程序在2015年的德克萨斯州纸牌游戏中，以很小的差距惜败给了人类。



　　2016年谷歌虐完这只BostonDynamics，还要将人家挂牌出售；

　　BostonDynamics在没被Google收购之前是一家替美国国防部门研发军用机器人的公司，在2013年12月14日被Google收购后，BostonDynamics开始主要开发以消费者市场为目标的机器人或动物。

　　在今年2016年放出的各种蠢萌状视频中，机器人被各种推、踹都能站稳回来，在雪地上行走就跟在平地上一样，引得吃瓜群众一片惊叹。

　　统计至今，BostonDynamics研发出多款机器：机器马LS3、机器大狗BigDog、机器小狗LittleDog、机器豹子Cheetah、机器野猫WildCat、机器人Atlas和Petman、跳蚤机器SandFlea、沼泽机器RHex、爬墙机器RiSE还有最新踹不倒的Spot。

　　但这生产蠢萌机器人的公司，似乎未来几年中不太可能生产出可以上市销售的产品，所以谷歌在今年3月份决定出售BostonDynamics。


　
    　2016年后期学坏了的微软AI聊天机器人Tay；

　　Tay是微软旗下的AI聊天机器人，目标互动用户为18至24岁的年轻人，用户只需在Twitter上@TayandYou就能得到Tay的回复。

　　在上线后，Tay发布了近100万条推文，后期开始出现一些可怕的语句，比如“我（哔—）恨女权主义者，他们都应该去死”等等。

　　为此，微软将Tay下线，微软研究院企业副总裁PeterLee还针对Tay的不当言论进行致歉。



　　2016年完虐人类的围棋高手AlphaGo，颤抖吧人类；

　　阿尔法围棋（AlphaGo）是一款围棋人工智能程序，由Google旗下的DeepMind公司的戴密斯·哈萨比斯、大卫·席尔瓦、黄士杰和与他们的团队开发。

　　其主要工作原理是深度学习。这个程序在2016年3月与围棋世界冠军、职业九段选手李世石进行人机大战，并以4：1的总比分获胜。

　　不少职业围棋手认为，阿尔法围棋的棋力已经达到甚至超过围棋职业九段水平，在世界职业围棋排名中，其等级分曾经超过排名人类第一的棋手柯洁。

　　以上，为人工智能20年历程上值得关注的历史坐标。

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