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大数据文摘翻译作品
作者：Tom Simonite
译者：Xu Yiqing
校对：Cheng Kun
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现在离人工智能的终极目标，即创造能够足够接近人类智能的软件，还远未实现。但是2014年见证了机器学习领域在从经验中学习成长方面的长足进步。从生物技术到计算行业的很多公司正在利用这些新技术去解决难题或者开发新产品。
人工智能领域最引人注意的研究成果来自深度学习。这项成果利用模拟神经元来处理数据。
Facebook & Google
深度学习方面的研究主要集中在图像识别。对于人类来说，图像识别轻而易举，但是利用软件解码图像，却是一大难题。Facebook的研究人员利用深度学习的方法，开发出一套能达到人类识别人像准确度水平的系统。Google也展示了能够用简短的语言描述图像内容的系统。
这些成果造成计算行业的公司激烈争夺人工智能研究人员的局面。Google在2014年年初投了600多万美元到一家叫做DeepMind的初创公司。 这家公司的创立者Demis Hassabis向MIT技术回顾杂志解释了他的公司是如何把人工智能领域突破性的研究成果转化成公司的产品。
百度
被称为“中国的Google”的百度也在人工智能领域花了大笔的钱。百度在硅谷新建了一个实验室用以继续拓展已有的深度学习研究，并且与Google等公司争夺这方面的人才。百度聘请斯坦福大学人工智能教授及前Google合作者吴恩达作为这个项目的领导者。他向我们介绍了人工智能如何把一个从来没有上过网的人变成百度网页搜索和其他服务的用户。
机器学习领域的研究成果也成为了计算巨头，小型创业公司以及其他领域的一些公司今年新产品的创意来源。
微软
微软利用它在语音识别方面的研究成果，开发出一个叫Cortana的虚拟助手，这个助手作为app内置于Windows手机。这款app的目标是能与人对话，并且在有趣和在对话中识别自身错误之间达到平衡。
而一些创业公司则运用机器学习技术发布了许多用途不同的产品，比如用以帮助人们提高怀孕几率，语音控制家用电器，以及利用短信做计划。
IBM
一些最有意思的人工智能应用来自于医疗行业。IBM曾经赢得了电视猜谜节目Jeopardy!的沃森软件马上就要面世，这个产品能帮助医生利用基因组数据给癌症患者提供个性化的治疗方案。另外，生物技术公司利用机器学习处理基因组数据库，发明了无创性检查，从而减少了不必要的手术。
人工智能在基因组数据方面的应用将会变得越来越广泛。Google，亚马逊以及一些大的计算公司正在涉足一项存储数字化基因组的项目。
然而，这些先进的人工智能软件必须要经过大量数据的训练才能变得准确有用。而这即使对于基础设施非常完善的大公司来说也是不小的挑战。这激发了一项仿神经元芯片的研究。这种芯片能够更有效率地运行机器学习算法。
2014年，IBM开始生产类人脑芯片，专门用于超计算。另外，由通用电器及波音公司联合实验室研发的更紧凑的神经元芯片，已经被应用到迷你无人机上。
这些人工智能领域的迅速进步导致人们开始思考人工智能可能带来的负面影响。一位Google的软件工程师警告道，鉴于机器开始能识别图像，人们对于隐私的观念也要开始改变。
进一步展望未来，生物技术和卫星企业家MartineRothblatt预测我们的个人数据将有可能被用来制造拥有自己生命的人工数字分身。另外，西雅图亚伦脑科学研究所的神经学家Christof Koch警告说，尽管人工智能软件可能永远不会有自我意识，但一旦有设计失误，仍然能对我们造成伤害。
同时，也有一些人对人工智能发展表示乐观。科幻电影《她》的作者说，交互式人工智能陪伴能够使我们更好的与其他人交流。
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