【年末回顧】2016 年 6 個最酷的人工智能系統
2016-12-21 22:01:04 n今年“人工智能”（Artificial Intelligence）在各報章、網絡、演講中頻繁的被提到，簡直就是今年今年最高頻的關鍵字，這是因為在這一年中，有太多我們本來以為還不會出現的科技，因為人工智能而一一實現了。國外科技媒體《Tech Republic》選出 2016 年中人工智能做的最酷的 6 件事，一起來回顧。
Google 旗下人工智能公司 DeepMind 打造的人工智能下圍棋系統 AlphaGo，在今年 3 月對戰韓國棋王李世乭，并以 4 ：1 的戰績獲勝。圍棋是世界上最復雜的棋盤游戲，第一步有 361 個點可以下，第二步有 360 個點可以下，整個盤面的可能性高達 10 的 170 次方，許多圍棋專家認為要依靠人類敏銳的洞察力才能勝出，但顯見在看了幾十萬個棋譜學習后，AlphaGo 算到最佳下一步的速度和準確度已經比人類還要好，DeepMind 共同創辦人暨CEO Demis Hassabis 表示，AlphaGo 達到的里程碑，比人工智能專家預期的還要提早了 10 年。
Tesla 自動駕駛功能能夠自度調節速度、變換車道、自動剎車等，但仍強調駕駛應讓雙手保持在方向盤上。然而在 2015 年上線后爭議不斷，甚至有 Tesla Model S 車主在使用自動駕駛的況下發生車禍喪命，但也有車主在使用自動駕駛的情況下，反而救他一命。今年 7 月時，一名在美國密蘇里州春田市的 Model X車主 Joshua Neally 在開車途中感到胸痛，于是他啟動自動駕駛幫助他開往醫院，其中自動駕駛行駛約 32 公里到匝道口，再改由他自行駕駛至數百米的平面道路至醫院急診室。
Tesla 創辦人兼CEO Elon Musk 也大力贊頌自動駕駛的好處，他引述美國國家安全委員會（US National Safety Council）在 2015 年做的報告，指出人類駕駛平均 1 億公里有 1.3 條人命的死亡事故，自動駕駛已經開了超過 1.3 億公里才有 1 條人命的死亡事故。
在今年 5 月美國肯塔基州的 Derby 賽馬比賽中，Unanimous A.I. 的CEO Louis Rosenberg 開發一款群體智能平臺，讓人們可以在上面做集體決策的即時線上工具，最后這個平臺不僅成功預測到哪匹馬是冠軍，連前 4 名的次序正確，從沒有有肯塔基 Derby 賽馬專家做到這點，連 Louis Rosenberg 自己也沒想過會準確預測。
微軟的研究顯示，自家新的語言辨識系統的在對話中的語言辨識錯誤率是 5.9%，相當于一般人類的水準，這套采用卷積神經網絡（Convolutional Neural Network）遞歸神經網絡（Recurrent Neural Network），訓練讀資料達 2000 小時才獲得這樣的成績。
今年 11 月美國大選結果是由川普勝選，許多人跌破眼鏡，但印度一個新創公司推出的 MogIA 人工智能系統早在結果出爐前就預測川普勝選，MogIA 采用社交媒體上 2000 萬資料點以分析出意見。不過有些人工智能專家對 MogIA 的成功持謹慎態度。
IBM 的華生電腦（Watson）可能有能力診斷出醫生沒看到的疾病，IBM Watson 總經理 David Kenny 在一場會議中分享，Watson 在日本診斷出一位女性患有急性骨髓性白血病，然而在這之前醫生尚未確認她的病情，以數據來看，在 1/3 的案例里 Watson 能診斷出醫生沒有看到的疾病。
在另一個案例中，休士頓衛理研究所（Houston Methodist Research Institute）的 AI 計劃檢視數百萬的乳房 X 光攝影，并以 99% 的準確率說明出診斷資訊，而且它的判讀速度是人類的 30 倍。
