羅曼·揚波利斯基是美國路易斯維爾大學網(wǎng)絡安全實驗室主任。他認為，2016年，我們將看到計算機深度學習中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡領域的迅速發(fā)展，超級計算機的使用將使這個領域成為2016年人工智能發(fā)展的重點。
淺層學習是機器學習的第一次浪潮，主要是計算機系統(tǒng)從大量訓練樣本中學習統(tǒng)計規(guī)律，對未知事件做預測，實際上這種人工神經(jīng)網(wǎng)絡只是一種淺層模型。
深度學習是無監(jiān)督學習的一種，指通過構建多層的機器學習模型和海量訓練數(shù)據(jù)來學習更有用的特征，目的在于建立、模擬人腦進行學習的神經(jīng)網(wǎng)絡，模仿人腦來解釋數(shù)據(jù)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡就是一種計算機深度學習的結構，是當前語音分析和圖像識別領域的研究熱點。
安德魯·摩爾是人工智能領域領先的卡內(nèi)基梅隆大學計算機學院院長。他介紹說，美國國家科學院已經(jīng)召集技術專家、經(jīng)濟學家和社會學家研究人工智能取代人工的問題，這里人工智能取代的不是藍領工人的生產(chǎn)工作，而是傳統(tǒng)觀念認為它們不能取代的、需要人與人互動的白領工作。
摩爾認為，人工智能技術“感受”人類情感是這一研究領域最重要，也最先進的一個方向。揚波利斯基認為，計算機能夠理解語言的能力最終會向人和計算機“無縫溝通”的方向發(fā)展。
越來越精準的圖像、聲音和面部識別系統(tǒng)能讓計算機更好地探查人的情感狀態(tài)。這種技術的發(fā)展在教育、抑郁癥治療、臨床預后評估、智能客服、網(wǎng)絡購物等領域都有廣闊的應用前景。
實際上，一些商家已經(jīng)開始使用人工智能技術判斷顧客在網(wǎng)絡購物時是否開心或滿意。一些服裝公司使用人工智能幫助顧客在網(wǎng)上購物時找到最心儀的商品，例如顧客看著一件衣服說：“我想要這個樣式的外套，但要更暖和一點兒的。”人工智能客服就能理解顧客這種要求。
多位專家認為，人工智能技術研究突飛猛進的同時，相關倫理研究更應走在前面。越來越多的技術開發(fā)人員、計算機科學家和工程師感覺到，他們在研發(fā)時必須求助第三方的意見來創(chuàng)建一些程序。
以無人駕駛汽車為例，當行駛過程中遇到動物橫穿馬路時，系統(tǒng)該怎么辦?代碼該如何寫?人和動物的生命價值如何衡量?一個人是不是比100只貓更有價值?100萬只呢?
安德魯·摩爾表示，這不光是科學家和工程師能解決的問題，必須有人先給出答案。
