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看不见的法庭助手
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科大讯飞率先把人工智能应用在另一个资源和能力分布高度不均的领域——司法界。在上海进行的试点中，科大讯飞使用以往案例数据，向法官提出有关证据及判决的建议。该公司开发的证据交互参照系统，使用语音识别与自然语言处理技术来比较所有证据，如证词、文件及背景资料等，并找出其中的矛盾点，同时提醒法官注意这些有争议的地方，让法院审理人员可以进一步核实。量刑时，法官可以把被告的犯罪记录、年龄、造成的伤害等相关信息输入判决辅助人工智能系统。该系统存储了大量的判决记录，可以从类似案例中做出有关量刑或罚款的建议。接受人工智能应用提供的信息，可以在十万余名法官中建立一致性，也可以约束不走寻常路的法官。美国的一些法庭也会使用类似的算法，对提请假释的犯人进行风险评估。不过，这类人工智能工具扮演的角色及其本身的缺乏透明性等缺陷，在美国高等法院遭到了质疑。
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跟大数医达科技公司的医生“导航”一样，科大讯飞的司法人工智能工具也是用来辅助专业人员做出更佳决策，而非取代专业人员。人工智能系统为法官提供数据导向的建议，帮助维持司法公正，纠正一些就连经验丰富的法官都无法避免的偏见。美国的法律学者的研究表明，受害人及被告所属的种族，对美国法院判刑的影响非常明显，而司法偏见往往更不引人注意。一项针对以色列法官所做的研究结果显示，这些法官在午餐前做出的判决比较严厉，在饱餐一顿后，他们在裁决假释时则较为宽容。(3)
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谁能取得领先地位？
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那么，在人工智能应用更广泛的商用人工智能领域，哪一个国家处于领先地位呢？在今天无疑是美国。美国的公司有应用商用人工智能的原材料和意愿，因此在见效快、最有利可图的银行业、保险业以及其他任何拥有大量结构化数据、可供人工智能进一步优化的产业上具有明显优势。相对来说中国传统企业对人工智能的应用不是很到位，但中国现有的金融体制和分布不均的医疗卫生资源是重构消费者信用和医疗等服务的关键所在。商用人工智能可以把这些弱点转化为优势，彻底重构这些产业。所以，我认为5年内中国能够缩小差距，而且有机会让商用人工智能发展出更多有效的应用。
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第二波人工智能的应用对现实世界有直接影响，但算法本身处理的对象仍然是由人类行为形成的数据。但第三波人工智能改变了这一点，赋予了人工智能最宝贵的信息收集工具——眼睛与耳朵。
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第三波浪潮：实体世界智能化
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在人工智能问世之前，所有机器都是既盲且聋。它们可以拍照或录音，但这只是复制人类感受到的视听环境以供人类解读，机器本身无法理解这些信息。对一台普通的计算机而言，一张照片只不过是它必须储存起来的、没有任何意义的一堆像素；对一部iPhone而言，一首歌曲只不过是它必须播放给人类听的一串0与1的组合。
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感知人工智能的问世改变了这一切，现在算法能够模拟人脑的运作方式，把图片或视频的像素汇集成有意义的集群以辨识其中的对象，如金毛犬、交通信号灯、我们的亲属等。声音数据也是如此，计算机不再只是把音频档案当成字节的集合储存起来，人工智能算法能够提炼出其中的字词，还能解析整个句子的意思。
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第三波浪潮就是把人工智能延伸至我们的生活环境，以大量的传感器及智能型器材，把我们的现实世界转化成可被深度学习算法分析与优化的数据，如小米的智能音箱“小爱同学”和Amazon Echo可以把声音环境数字化；阿里巴巴的“城市大脑”通过摄影机和物体识别，可以把城市交通流量数字化；Face++的技术和软件则可以把面孔数字化，使用感知数据，经过人脸识别来保护我们的手机或数字钱包。
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界限模糊的OMO世界
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感知人工智能开始模糊线上与线下世界之间的界限，大大增加了我们和互联网的互动节点。在感知人工智能问世之前，我们和线上世界的互动必须经过两个关卡：计算机键盘或智能手机屏幕。这些设备是通往储存于互联网上庞大知识的入口。但是这样获取信息很不方便，尤其是在外购物或正在开车时。
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感知人工智能越来越擅长辨识我们的脸孔，听懂我们的声音，观察我们身边的世界，它也将在线上与线下世界之间架起无数无缝衔接的桥梁节点，这些节点会让“上线”这个词变得没有意义。坐在沙发上说一句话，就能订好外卖，那我们究竟有没有在线上？当我们的冰箱告诉商店里的购物车家里已经没有牛奶了，我们到底是在现实世界还是数字世界里？
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我把这个新环境称为“线上线下融合”（Online-Merge-Offline），简称OMO。我们已经从纯粹的电子商务迈入O2O（线上到线下）服务，下一个状态则是OMO。这个过程中，每一步都在数字世界和现实世界之间建立新桥梁。OMO把数字世界和现实世界完全整合起来，把线上世界的便利性带进线下世界里，把在线下世界里感知到的内容带到线上世界里。
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未来，感知人工智能将把购物商场、杂货店、城市街道甚至我们的住所转化成OMO环境，还会产生一些令一般用户真正有未来主义感觉的人工智能应用。有些应用已经存在了。中国的肯德基和支付宝合作，率先在一些店推出“刷脸支付”。顾客在数字终端机上点餐后，快速扫描脸孔，链接至他们的支付宝账户，直接转账付款，而不需要现金、信用卡或借记卡，更不要说扫描手机二维码支付。这些人工智能的点餐机甚至使用“活体算法”（liveness algorithm），确保人脸不会被盗刷。
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刷脸支付只不过是OMO的“冰山一角”。想知道OMO的发展趋势，我们要来展望一下几年后，安装了感知人工智能设备的超市会是什么样的。
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每辆购物车都知道你的姓名
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“开复，您好！欢迎再度光临永辉超市！”
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购物车像老朋友一样迎接我的感觉真不错。我拉出一辆购物车时，购物车把手上的视觉传感器已经完成了对我的面部扫描，同时在巨大的人工智能驱动的数据库里比对，与一份爱美食、爱购物、妻子非常会做中餐的档案联系起来。
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当我正绞尽脑汁回忆家里这星期需要买什么时，购物车把手上的屏幕亮了，上面的信息告诉我：“屏幕上显示的是您每周常买的食品杂货清单。”我们家日常的食物列表出现在了屏幕上：茄子、花椒、希腊酸奶、脱脂牛奶等。这时，我家的冰箱和橱柜已经检查了这周需要什么，自动下单了不易腐坏的食品杂货（米、酱油、食用油等）提前快递到家。这样，永辉超市等商店可以针对用户的习惯、喜好及需要，为用户挑选新鲜农产品、特定品牌的红酒、生鲜海产等，这也能让超市缩小门店面积，在距离多数居民区较近的地方设置较小的门店。
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“如果要从清单上增减任何商品，请告诉我。”购物车继续说，“从购物车里及家中冰箱里的东西来看，您这周的饮食可能缺乏纤维，我是否该增加一包杏仁或者做豌豆汤的食材？”
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“不要豌豆汤，但请快递一大包杏仁到我家，谢谢！”虽然不知道算法需不需要感谢，但我还是习惯性地致谢。浏览清单后，我做出了几项调整：女儿不在家，我可以删除一些商品；冰箱里有牛肉，我决定照我母亲的食谱，为我的太太煮碗牛肉面。
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“去掉希腊酸奶，从现在起，改喝全脂牛奶。还有，我要做牛肉面，把缺的食材加上去。”
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