2015年為什么是人工智能的突破年？
計算機正在「睜開它們的眼睛」，谷歌一名高級研究員說。
在進展悄然的5年之后，2015年成為了人工智能（AI）的里程碑。計算機變得更加聰明，它們的學習也達到了***的速度。
AI的發展進程「正在加速」，谷歌高級研究員Jeff Dean說道。為了慶祝成果和計劃來年，本周Dean和其他許多AI***專家一起在蒙特利爾參加了神經信息處理系統會議（NIPS，Neural Information Processing Systems conference）。這個會議始于1987年，由于AI的爆炸式發展，近年來業已成為許多硅谷公司每年必須參加的會議。2013年，Facebook的CEO馬克·扎克伯格選擇在NIPS上宣布成立AI實驗室，DeepMind這家舉世矚目的創業公司在被谷歌收購前也選擇在NIPS上展示他們學會玩電子游戲的AI。
本周，他們會討論很多話題。今年AI取得的***進展可以歸功于許多因素的結合。舉例來說，能夠處理復雜信息的云計算的基礎設施比過去更加強大，價格也更加實惠。還有更多豐富的數據集，以及免費或便宜的軟件工具可供研究者使用。多虧了這些，一個重要的學習技術——神經網絡的價格，終于從令人望而卻步的昂貴變得相對便宜。
這些進展都被科技工業中的巨頭們快速吸收，包括谷歌、Facebook和微軟。每個公司都運營著自己的AI實驗室，進行著領域內重要的研究，發表了許多為學術界打下基礎的論文。今年，谷歌研究者開發了一個AI系統，它能夠在無人指導的情況下自己學習和掌握古老的Atari太空躲避游戲，這個研究 登上了《自然》雜志的封面 。Facebook則開發了一種方法，讓計算機可以向盲人描繪圖片內容。微軟展示了一個全新的Skype系統，能自動翻譯語言。IBM將AI獨立出來，作為一個最有發展潛力的領域。
創業公司也在對AI展開深遠的研究。Preferred Networks制造的AI系統能夠與 日本發那科公司的工業機器人相結合 ，Indico Data Labs則在和Facebook研究者合作， 教計算機用它自己的想象力繪出人臉 。
想要看看今年計算機智能究竟走了多遠，這里有6個圖表，能給你一個清晰的圖景。
1，計算機睜開了眼睛
自從2012年出現深度學習系統以來，一個流行的圖像識別挑戰賽中的錯誤率極大地下降了。
2，AI學會了識別圖片中的物體
近年來，計算機識別圖像中具體物體的能力越來越強，錯誤率越來越低。
計算機識別照片中物體的能力越來越強。2012年，多倫多大學的一個研究團隊贏得了世界***的圖像識別比賽。后來，這整個團隊都被谷歌聘用了，他們的方法很快被谷歌及其對手使用。2015年，基于這個方法的AI系統（依賴于深度學習）變得越來越精確。在測試中，錯誤率降低到了5%，幾乎和人類的表現差不多。
3，人工智能在谷歌起飛
谷歌使用深度學習這一關鍵AI技術的軟件項目數量。
許多公司都在擁抱AI，但都比不過谷歌。2012年，這個互聯網巨擘只是零散地使用深度學習，而到了2015年，它有幾千個項目都在使用深度學習。
4，企業購買更多數據來構建AI系統
2012年，科技創業公司CrowdFlower賣掉了約200萬列數據，用來訓練AI系統。今年，它賣掉了約1億列。
5，計算機用AI來搜索網絡會更好
創業公司Diffbot用AI來提升它的數據搜索工具的精度。
創業公司也十分熱心使用AI技術。為企業提供結構化數據的CrowdFlower公司說，他們預計，商業中能用于AI研究的數據量即將井噴。另一家創業公司DiffBot則正在使用AI來提升他們的自動數據檢索工具。
6，哈爾，再玩一次
過去兩年，谷歌研究者正在研究如何幫助他們的AI系統掌握一個古老的Atari太空躲避游戲，他們的系統變得非常好。
AI研究的一個主要焦點是教計算機自行思考，并能夠即興解決日常問題。實現這個目標的一種方法是給它們一個真實世界的簡化版本，例如電子游戲中呈現的簡單環境，然后讓它們去探索這個環境并記錄結果。（從上面那張表中，你能看到，谷歌的Atari項目從2013年以來取得了多么巨大的進步。）但是，AI的潛力遠不止步于玩游戲：類似的軟件可以用來教AI計算機，幫助它們迅速學習新東西，例如醫療診斷、環境科學或改進個人推薦系統。
谷歌的Dean將近期的AI進展與生物的進化做比較。他說：「我們正處在一個點，十分類似生物進化中的某個時刻。那一點的過去，動物沒有眼睛，現在它們進化出了眼睛。這將改變許多東西。計算機過去也不能很好地觀察，現在它們開始睜開眼睛了。」
