從李飛飛、吳恩達、安德魯的年度總結中，我們發現了三條2018年AI行業發展趨勢

“AI夢想遠大，但它還只是一門年輕的科學。只有在深思熟慮、兼容并包的探索下，2018的AI才會取得更多的進步?！崩铒w飛在其年終總結的最后寫到。

首先，祝大家圣誕節快樂?。ó斎蝗绻阏f：又不是我們的新年，有什么好快樂的？那就當鎂客君這句話沒說......）

但嫌棄圣誕節的人有一點說對了，今天是美國的新年。在辭舊迎新之際，大家“最喜歡”干的就是寫“年終總結和報告”了，即便你是“大佬”也不例外。

所以，今天鎂客君不給大家送圣誕禮物，而是要帶大家看一看，李飛飛、吳恩達等人工智能界“大佬”們的年終總結。說不定，我們還能探索出幾條2018年AI發展趨勢。

深度學習—從AlphaGo到Libratus再到AlphaGo Zero，AI將越來越像好人

去年的AI明星是誰？毋庸置疑，是AlphaGo，強大的學習能力讓它在圍棋界所向披靡。而在“圍棋界全軍覆沒”之后，今年德州撲克也淪陷了。

2017年1月30日，德撲AI Libratus與4名頂尖的無限注德州撲克職業玩家進行了為期20天的單挑比賽。在整個比賽期間，Libratus累計與這些職業選手對戰達12萬手，最終的結果則是Libratus全面取勝，且在比賽過程中，人類牌手也從未領先過。

“在德撲AI Libratus擊敗四個世界頂級選手的過程中，我們驚喜的發現，Libratus居然能夠對外界的信息保持懷疑的態度，并辨別信息來源的真假，從而避免被對手誤導，繞過對手設置的‘坑’。”卡內基梅隆大學計算機學院主任安德魯·摩爾在其年度總結中提到。

然而，可以“懷疑世界、懷疑人生”的Libratus并不是今年“最像人的AI”。

10月19日，谷歌旗下Deepmind人工智能團隊發布了一篇轟動AI界的論文，《Mastering the game of Go without human knowledge》（在沒有人類知識的情況下掌握圍棋）稱，他們研發的AlphaGo大表哥AlphaGo Zero能夠在沒有人類圍棋對弈數據的情況下，直接通過自我純強化學習，于短短的3天自我訓練時間后，以100:0的戰績擊敗曾經的AlphaGo。

零基礎、自我強化學習，AlphaGo Zero無疑是今年“最聰明的AI”。且相較于人類，它的“智商”和“情商”似乎都更勝一籌。

吳恩達總結說，AlphaGo已經證明了自己強大的算力和數據能力。而卡納基梅隆的Libratus，一個正在不斷地迭代德撲程序，創新程度更高。從技術角度來說，這兩件事都可以載入史冊了。

深度學習技術的發展是驚人的，從依賴大數據學習到零基礎學習，AI不僅開始沖破原有的學習框架，還在學習中有了“自己的意識”，并“學會了自我創新”，不可謂不可怕。由此可見，霍金和馬斯克齊聲呼吁要時刻警惕超級智能體的出現并不是沒有道理的。

但是，這里鎂客君想說的是，像人的AI不正是我們一直追求的嗎？否則，我們研究它的意義何在？因此，我們應該期待的是，在2018年，深度學習技術將越來越強大，而用于監測AI安全性的技術也將獲得行業關注。

Peer Index創始人、Exponential View負責人Azeem Azhar表示，2017年她非常關注的兩件事，都與AI是否安全可靠有關：

一件是微軟研究院Kate Crawford演講中提到的有關機器學習的算法未來可能會在哪幾方面出錯，我們現階段應該做些什么事情去預防AI技術被誤用或惡意使用；

另一件是劍橋大學的Adrian Weller發表的一篇論文，提到了寫算法的時要有意識地強調公平和正義。

總之，一切，都是為了讓AI更像“好人”。

大數據—ImageNet雖已停賽，但紛紛落地的數據中心告訴我們，數據將越來越重要

在剛剛于推特發布的年度總結中，李飛飛第一條就寫道：

“ImageNet作為一個競賽落幕了，但仍然是深度學習和計算機視覺研究的重要數據集。”

這里先做個簡單的科普，雖然鎂客君知道，聰明、博識如你，是知道ImageNet是什么的。（微笑臉）

ImageNet，是李飛飛和此前與她共事的團隊于2009年發起的一個AI算法準確率競賽，旨在讓更多的人意識到，如果使用的數據無法反映真實世界的狀況，即便是最好的算法也無濟于事。

8年的時間，數據集在算法研究中的作用被越來越多的AI行業從業者，尤其是算法研發人員所認可。ImageNet雖然已經停辦，但其確實在推動大數據行業的發展上起到了舉足輕重的作用。

今年，蘋果在中國第一個數據中心及華為第三個數據中心定點貴州；阿里預計在明年1月開放其印度數據中心，“華北5”落地內蒙古......

12月20日，研究集團Synergy發布超大規模數據中心報告稱，目前，全球超大規模數據中心數量接近400個，而美國的超大規模數據中心上擁有近44%的市場份額，中國、日本和英國則共占20%。

Synergy研究集團的首席分析師和研究員John Dinsdale表示，超大規模數據中心數量正在快速增長，目前至少還有69個超大規模數據中心正處于規劃或建設階段。

除去數據中心，大數據在線上線下銷售、算法訓練、比賽結果預測等方面都有著非常多的應用。

今年2月，一年一度的超級碗在美國舉行。盡管過程跌宕起伏，但各路AI還是準確的預測出冠軍歸屬，成功搶走了預測師們的飯碗。

可以期待，數據在AI領域的重要性將越來越凸顯，隨著蘋果、亞馬遜、IBM。阿里等大佬的積極布局，2018年，我們將看到更多的數據中心落地、開發，也將有更多的領域應用到大數據分析技術，如安防、智能商業等。

計算機視覺—創企巨額融資不斷，AI芯片強勢興起

要說今年AI離大眾最近的一個大事件，無疑就是蘋果高調發布iPhoneX了。而此次蘋果之所以高調的與以往不同，最大的原因就是iPhoneX具備了人臉識別功能，可以讓用戶“憑臉解鎖”。這里面，就應用到了我們小標題所說的計算機視覺技術。

除去iPhone X這一在C端引起巨浪的“神器”，今年，計算機視覺在B端掀起的波瀾也不容小覷。曠視、商湯、圖漾、云從等的視覺技術創企巨額融資，不僅讓計算機視覺技術成為投資人和媒體們紛紛熱捧的對象，更讓行業開始集中探索相關技術的應用落地。除去技術發展本身之外，還帶動了安防、監控、自動駕駛等行業的發展。

而基于計算機視覺技術，今年下半年，AI芯片可謂強勢興起，尤其是AI專用芯片，大有在兩三年內完全取代傳統芯片的架勢。

寒武紀、地平線、華為、谷歌聯手英特爾開發Pixel AI芯片等的AI芯片發布，讓芯片在功耗、性能、應用領域等多個方面有了革命性的改變。這些，在《「深度」人工智能專用芯片是大勢所趨，而IP授權是當前實現商業化的最佳選擇》一文中都有詳細分析。

可以說，在計算機視覺技術快速發展的當下，半導體行業正面臨著一次重要的機遇和挑戰。2018年，芯片行業或許會因這一次的“芯片革命”，讓大佬們的排位發生一些變化；而較早開始AI芯片研發及布局的初創企業，其技術及產品將獲得更多傳統行業的青睞，并在迭代的同時，挖掘出更多AI在芯片領域的價值。

總結

整體來看，AI目前最大的市場還在B端。除蘋果與華為已通過智能手機將AI傳遞進大眾群體中外，包括深度學習、計算機視覺、大數據等在內的AI核心技術，大多還在測試及B端應用探索階段。

“AI夢想遠大，但它還只是一門年輕的科學。我們需要對其基礎研究的賦予更多的支持，并開放思想交流、展開真誠的合作等。只有在深思熟慮、兼容并包的探索下，2018的AI才會取得更多的進步。”李飛飛在其年終總結的最后寫到。

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