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美国的专科医生是专业知识最多、收入最高的群体，比如放射科医生平均要在大学与医院学习和训练13年才能获得行医的执照，年薪是30万～50万美元，是刚进谷歌的程序员收入的3～5倍。但如此高智力的工作，却完全可以被自动识别癌细胞的人工智能取代，其病情诊断不仅比放射科医生更精准，且其成本只有人工的1%。
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地球人都知道美国律师收入高。因为美国是判例型法律，要实现公平，判案需要参考许多过往的案件。企业打一场大的知识产权官司，要分析和处理上百万份法律文件，而一个好律师每小时收费近千美元，律师助理每小时收费300美元，因此一场官司下来律师费会是天文数字，甚至可能达到上亿美元。
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Blackstone Discovery公司发明了一种处理法律文件的自然语言处理软件，能在汗牛充栋的文件中搜寻字词或概念，使得律师的效率可以提高500倍，打官司的成本可以因此下降99%。比如一家小公司花了1万多美元买了这款软件，读了200多万份法律文件，只花10万美元就打赢了一场专利官司。
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Judicata公司开发的人工智能程序可以把法律原则、特定案例等普通文本转化成结构化的信息，以发现相关的法院判例。比如发现包含西班牙裔同性恋员工成功起诉不正当解雇的所有案件，这可以大量节省花在法律图书馆或使用传统电子搜索工具的时间，从而减少打官司的花费，并提高成功率。
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这些创业公司开发的人工智能不仅会冲击律师的收费体系，效率的提高还导致了美国新毕业的法学院学生找到正式工作的时间比以前长了很多。
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总之，人类并不擅长从大数据中总结规律，智能机器则对数据有超强的“计算力”，从而具备了很强的判断和预测能力。在未来，人们的很多决策会依赖人工智能来进行。
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集体进化：轻松复制千万个阿尔法狗
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人机围棋大战结束后三个多月，李世石头表示，即便真的有机会可以和阿尔法狗再来决斗一次，情况也势必非常“艰难”：“在看过阿尔法狗跟（职业围棋二段）樊麾的比赛后，我一直认为自己会赢，但没想到短短六个月阿尔法狗的棋艺竟然有了如此大的进步，让我非常吃惊。但是谁知道（最近）这几个月里面它又有了怎样的长进？”
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快速进化是人工智能最可怕的能力，人工智能有好几种进化途径。
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首先是靠快速消化大数据实现进化。阿尔法狗可以不眠不休花一百万个小时研究棋谱，以掌握围棋高手的棋路；它还可以模拟左右手互搏，动用几千台机器每天和自己对弈上万盘围棋，A胜则学A, B胜就学B，不断在自我否定中进步。人类棋手不可能做到这两点，因此人类的进化速度无法与人工智能相比。
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再比如一位影像科的医生每天看十几二十张片子，工作几十年也就能看几十万张，而人工智能程序可以轻松看完几千万张片子，这样的学习速度是人类无法企及的。
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人工智能的另一种进化模式是“插卡”进化。比如插上某个领域的功能插件后，微软小冰就能执行该领域的任务。如果插上电影功能卡，小冰就将具有电影专业知识，不但能给你最新的电影资讯，还能与你讨论电影情节，而且还会伴随用户的不断使用而持续成长完善；如果插上时尚功能卡，小冰又会化身为时尚专家。
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算法的重大进步也将带来人工智能的进化。
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我们的思考和学习是通过在不同的大脑神经元之间建立电子连接来完成的。人类智能的深层秘密就藏在那大约850亿个神经元细胞以及它们之间约15万亿个连接之中。2016年8月16日的《Neuron》杂志上发布了一项名为MAP-seq的新技术，该技术可利用RNA“条形码”高速低价地记录脑细胞间的连接。现在，神经科学家们可以同时绘制10万个神经细胞的连接图，只花一个星期一个试验就能完成，这在从前是不可思议的。
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在这项技术的帮助下，科学家们将有可能解开人脑神经元的连接方式之谜。这会对深度神经网络的构架提供巨大的指导作用，从而推动人工智能的发展。
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我们来看看在具体应用领域，人工智能的进化情况。
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除了传统的语音识别和图像识别能力，人工智能正在具备语音合成、图像合成能力。
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比如某个配音演员从来没有说过某段话，但百度根据过去他说的很多话，就可以合成出一段他“讲”的话，并且听起来很像他；图像合成技术意味着演员们拍电影可以不用实际去演，人工智能可以合成出来各种各样的动作和声音。
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语义识别是人工智能的一大难点，理解自然语言的相关技术也正在快速进步。
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经过几年的技术攻克与沉淀后，图灵机器人在机器人自然语言交互方面取得了重大进展，对中文语义识别的准确率高达90%，可为智能化软硬件产品提供中文语义分析、自然语言对话、深度问答等服务。
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通过自然语言实现人机交互显然比现在的输入文字作为交互手段来得便捷，因此语音交互备受各大互联网公司重视。搜狗研发的语音交互引擎支持用户直接用自然语言进行纠错，比如用户可以说，“把‘张’修改为立早‘章’”，或者说“把‘张’修改为文章的‘章’”。它还支持多轮对话，比如用户说我要去上海虹桥机场，搜狗引擎便会问是T1航站楼还是T2航站楼，当用户确定之后，它会问是去坐飞机还是去接人。这就意味着搜狗的语音交互引擎能够处理更加复杂的交互逻辑，能够更好地感知用户语音请求背后的真正需求，这是语音交互方面的重大技术进步。
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2016年5月，谷歌CEO桑达尔·皮查伊在谷歌I/O大会上推出了新的语音助手Google Assistant，旨在让用户通过“流畅”的语音和设备相互沟通。它能够在不断对话之中为用户解决问题。皮查伊做了示范，他问Google Assistant今天晚上将上映哪部电影？Assistant给出了它认为皮查伊可能感兴趣的电影。而之后的问题，都是用非常自然顺畅的语言完成，最后皮查伊还通过它购买了电影票。Google Assistant还能帮用户寻找头条新闻、寻找最快的路径、拨打电话给联系人，甚至直接在照片应用中寻找并向朋友分享毕业照片。
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谷歌新发布的智能语音设备Google Home中也结合了Google Assistant技术。用户可以利用Google Assistant控制家里电灯的开关，调节空调的温度。Google Assistant还能给小孩子讲故事，做科普；也能随时提醒用户天气如何，有什么事情别忘了做了。
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传统的机器人以信息沟通效率为核心，忽略了情感交流，更像一个工具。智能机器的情感表达能力也在进化。
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微软第四代小冰以情感计算框架为核心，在表达上能更感性地、有感情地回应，从而满足人们的普遍心理与情感期望。如果你失恋了，找不到人说话，小冰可以倾听，陪你说话；你问她想不想谈恋爱，她会用甜美的人声聪明地回答你，我正在学习怎么谈恋爱；如果你和小冰分享一段与小狗的互动视频，她会和你聊上几句，而且你会发现她比你更懂小狗在“说”什么。
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