正题前，我们先梳理一下人工智能研究的技术变迁。 20世纪50年代到70年代初，人们认为如果能赋予机器逻辑推理能力

正题前，我们先梳理一下人工智能研究的技术变迁。

20世纪50年代到70年代初，人们认为如果能赋予机器逻辑推理能力，机器就能具有智能，人工智能研究处于"推理期"。 当人们意识到人类之所以能够判断、决策，除了推理能力外，还需要知识，人工智能在20世纪70年代进入了 "知识期"， 大量专家系统在此时诞生。随着研究向前进展，专家发现人类知识无穷无尽，且有些知识本身难以总结后交给计算机，于是一些学者诞生了将知识学习能力赋予计算机本身的想法。发展到20世纪80年代，机器学习真正成为一个独立的学科领域、 相关技术层出不穷，深度学习模型以及AlphaGo增强学习的雏形-感知器-均在这个阶段得以发明。随后由于早期的系统效果的不理想，美国、英国相继缩减经费支持，人工智能进入低谷。80年代初期，人工智能逐渐成为产业，但又由于5代 计算机的失败再一次进入低谷。2010年后，相继在语音识别、计算机视觉领域取得重大进展，围绕语音、图像等人工智能 技术的创业大量涌现，从量变实现质变。

2017年被称为是“AI应用元年”，“人工智能”毫无疑问是2017年全行业最受关注的热点话题之一，人工智能技术在多个行业领域中取得丰硕的成果，国内兴起了一批人工智能的创业公司，BAT巨头也在人工智能行业广泛布局。而2018年，人工智能、大数据、云计算产业的发展保持着一贯热度。相对于人工智能史上的大事件我们盘点一下2018年人工智能领域发生的“小事件”。

一、韩国平昌冬奥会1218架无人机排列出奥林匹克五环

在2018年2月的韩国平昌冬奥会上，无人机群整齐排列出了奥林匹克五环，视觉效果非常震撼。

据悉，这一无人机群共有1218架英特尔无人机，和Lady Gaga超级腕中场秀上飞行的无人机属同一型号。但平昌冬奥会无人机飞行表演并非直播，而是提前录制的，不过开幕式现场还是有300架无人机进行了现场表演。

1218架无人机同时飞行也超越了2016年英特尔在德国同时放飞500架无人机的纪录，创造了新的“最多无人机同时在空中飞行”纪录。

二、Uber无人驾驶测试车撞死行人

今年3月份，Uber的无人驾驶测试车在美国亚利桑那州坦佩市撞死了一名行人，这是无人驾驶汽车首次卷入致命交通事故中，无人驾驶汽车行业因此遭受沉重打击。

美国交通安全委员会（NTSB）发布报告称，Uber的无人驾驶系统错将行人误判为未知对象，并确定需要紧急制动以减轻碰撞。但这辆测试车的紧急制动系统没有启动，人类司机也未收到及时警告。而当时人类司机的注意力也未完全集中在监督无人驾驶测试上。

三、谷歌Duplex代替人类自动接打电话

2018年初，谷歌演示了人工智能的一些日常任务。他们推出了一种称为谷歌Duplex系统的语音助手，旨在模仿人类彼此间的说话方式。

在5月份举行的谷歌I/O开发者大会上，谷歌发布了这款最新AI系统Duplex，它能以接近人类的交流方式完成诸如预定餐位等任务。

Duplex超逼真的类人沟通方式，让人不禁对下一代AI技术的发展充满期待，消费者现在已经可以通过谷歌的Pixel智能手机体验这种功能。但是在惊艳四座的同时，Duplex 没有主动告知对方他们正在与人工智能交谈（使得人类无法知道电话对面并非人类），则引发了关于道德伦理的讨论，有人指出：如果接电话的人不知道自己在和人工智能聊天，人类就有很容易陷入被机器「操控」的情境中。

四、首届人工智能大会的举办

2018年9月17日-19日，首届世界人工智能大会在上海举办成功。大会聚集全球人工智能界的有识之士，包括10位（包括图灵奖得主）全球人工智能顶尖科学家、50位中外院士、百位国内知名企业CEO、百位青年领军专家、1000+创新企业参会。其中包括阿里巴巴、AWS、微软、腾讯、商汤、等众多知名企业。

会上，一批全球人工智能创新项目在上海签约落户。包括阿里巴巴、百度等8个AI创新中心（实验室），腾讯、华为等8个AI创新平台，微软、亚马逊等3个AI研究院，1个百亿人工智能产业基金分别与市经济信息化委、10个区、3个科研院所以及MIT全球产业联盟签署合作协议。

五、OpenAI DOTA 5v5 AI 接连完胜人类团队

美国当地时间 6 月 25 日，OpenAI 宣布其研发的人工智能 OpenAI Five 已经能在 Dota2 5V5 团战中战胜人类。消息一出，震惊业界，迅速成为网络热门话题——毕竟这可是 AI 在 Dota2 中以团战形式击败人类队伍的首次告捷。据悉，在这次人机大战中，AI 先后对战了 5 支人类玩家团队：OpenAI 员工组成的团队、现场观众随机组成的路人团队、Valve 员工组成的团队、一支业余 Dota2 玩家组成的团队以及一支半职业团队。据 OpenAI 官方介绍，AI 很轻松地在几轮对抗中碾压了前 3 支人类队伍，而在与后两支人类队伍的对决中，AI 赢取了 3 场比赛中的前 2 场。

而在不到两个月的时间里（美国时间 8 月 5 日下午），OpenAI 的 5v5 DOTA AI「OpenAI Five」在 OpenAI 组织的线下比赛（「OpenAI Five Benchmark」）中再次完胜人类团队。本次比赛一共进行了四局比赛，人类队伍包括现场观众组成的路人团队（第一局）以及 4 位前职业选手（Blitz、Cap、Fogged、Merlini）与 1 位现任职业选手（MoonMeander）组成的高手团队（后三局），最终，「OpenAI Five」再次获得压倒性的胜利。比赛中一个有意思的插曲是，当前三局胜负已分时，现场观众给「OpenAI Five」选择了 5 个不怎么厉害的英雄，人类玩家最终获得胜利，稍微获得了些许「安慰」，不过这也使最后一局「沦为」了娱乐局。

六、Google AI 团队发布 BERT 模型，为 NLP 带来历史性的突破

10 月 13 日，NLP 迎来历史性的突破——Google AI 团队发布的 BERT（全称 Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型，在机器阅读理解顶级水平测试 SQuAD1.1 中表现出惊人的成绩：全部两个衡量指标上全面超越人类，并在 11 种不同 NLP 测试中创出最佳成绩，包括将 GLUE 基准推至 80.4％（绝对改进 7.6％），MultiNLI 准确度达到 86.7%（绝对改进率 5.6％）等。其杰出表现在赢得 NLP 学界的一片赞誉之声的同时，也让大家对 BERT 模型的开源充满了期待。

期待着期待着，11 月 1 日，Google 终于一鼓作气发布了包括 BERT 模型 TensorFlow 代码、BERT-Base 与 BERT-Large 模型的预训练检查点、微调实验结果的自动化复现 TensorFlow 代码、预训练数据生成以及数据训练的代码在内的「BERT 模型大礼包」。发布至今，这一开源项目已在 Github 上收获了上万个 star。

七、深度学习教父Geoffery Hinton发布“Capsule”新论文 ，引发学界关注

10月28日，深度学习教父Geoffrey Hinton关于Capsule（胶囊）的新论文一发出，马上引起了学术界的热烈讨论。

为了避免神经网络结构的杂乱无章，Hinton提出把关注同一个类别或者同一个属性的神经元打包集合在一起，好像胶囊一样。在神经网络工作时，这些胶囊间的通路形成稀疏激活的树状结构（整个树中只有部分路径上的胶囊被激活），从而形成了他的Capsule理论。Capsule这样的网络结构在符合人们“一次认知多个属性”的直观感受的同时，也会带来另一个直观的问题，那就是不同的胶囊应该如何训练、又如何让网络自己决定胶囊间的激活关系。Hinton这篇论文解决的重点问题就是不同胶囊间连接权重（路由）的学习。

八、新华社：全球首个“AI合成主播”上岗

在2018年11月7日的第五届世界互联网大会上，新华社联合搜狗发布的全球首个“AI合成主播”再一次让新闻界为之震动。

在第五届世界互联网大会的现场，“AI合成主播”顺利完成了100秒的新闻播报，屏幕上的样貌、回荡在现场的声音和一气呵成的手势动作，都让它像极了真人主播。

九、新型AI算法探秘药物晶体结构，比传统方法提速一万倍

11月，来自瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）的科学家们建立了一个名为ShiftML的机器学习程序，用来预测分子中的原子在磁场中的移动状况。即使对于相对简单的分子，ShiftML的计算速度也比现有的方法快了将近1万倍。这项研究表明，AI可以帮助化学家们用比传统建模方法更快的方式，来破解晶体的分子结构。

十、欧盟发布 AI 道德准则草案

今年，人工智能高调发展的背后，是频频引发的伦理道德争议。12 月 18 日，欧盟人工智能高级别专家组（AI HLEG）正式向社会发布了一份人工智能道德准则草案（DRAFT ETHICS GUIDELINES FOR TRUSTWORTHY AI，以下简称草案），该草案被视为是欧洲制造「可信赖人工智能」的讨论起点。

这份草案首先为「可信赖人工智能」提出了一个官方解释——「可信赖人工智能」有两个必要的组成部分：首先，它应该尊重基本权利、规章制度、核心原则及价值观，以确保「道德目的」；其次，它应该在技术上强健且可靠，因为即使有良好的意图，缺乏对技术的掌握也会造成无意的伤害。围绕这两大要素，草案也给出了「可信赖人工智能」的框架：第一章通过阐述人工智能应该遵守的基本权利、原则和价值观，试图确保人工智能的道德目的；第二章根据第一章所阐述的原则，给出实现可信赖 AI 的指导方针，同时兼顾道德目的和技术稳健性，并列出可信赖 AI 的要求，包括技术和非技术方法；第三章则提供了具体但非穷举的可信赖 AI 评估表。整份草案共 37 页。

目前，草案处于征集意见阶段，征集时间将于 2019 年 1 月 18 日截止。据悉，该草案将于 2019 年 3 月提交到欧盟委员会。

2019年经济下行压力还将持续，对于小企业来说，在新的一年精准定位，稳步落地拿出漂亮的业绩单变得更加重要，人工智能吹团队画大饼的时代已经一去不复返。

对于巨头而言，则要时刻紧盯瞬息万变的行业变化，杀伐果断，保持领先，全新的科技浪潮来临，没有人可以置身事外。目前，不少新技术、新模式已经逐步投入到现实运用，但是多数领域仍然处在推广、试验、研究阶段，如何把握推广人工智能技术的重大机遇，让更广大的老百姓像普及手机一样，用上人工智能，这是我们这一代人必须面对的时代发展“必答题”。

以上就是智能报为大家盘点的2018 年十大人工智能热门新闻事件，接下来，我们盘点一下科技巨头们2018年在人工智能领域留下的足迹。