【PConline 资讯】人工智能是否会颠覆人类？在Alpha Go吊打各路棋手之后，越来越多的人对此深信不疑。不过，很多人也同时认为，人工智能只是在某些规则明确的中能挑战人类，现在AI能在围棋上击败世界冠军，并不意味着它已经具有在生产上的实用性。人工智能还远未能取代人类进行生产工作，AI依然只是个强大的玩伴，远没到和人们抢饭碗的程度。

大家都知道AI玩围棋已经可以碾压人类，但不少人并不知道AI已经开始能抢饭碗了

　　然而事情的发展可能要超乎人们的想象。在很多领域中，人工智能已经开始发光发热，一些以前由人类负责的工作，AI也已经能够涉足一二。之前我们认为机器难以胜任的工作，由于神经网络、机器学习等算法的介入，机器的完成效果突飞猛进，甚至渐渐有取代人工的势头。你可知道人工智能现在有多聪明了？一起来看看吧。

　　翻译突飞猛进：越来越不像机翻

　　对于很多人来说，语言一直是最头疼的课程。当年翻译的横空出世，令很多人有了“以后再也不用学外语”的梦想。然而人们随后发现，这个梦想似乎只是个白日梦，机器翻译难当大任，翻译出来的句子每个词都能看懂但就是不明白到底是啥意思。在千变万化的语法语义活用词面前，机器翻译笨拙得宛如智障，前言不接后语的精彩表现，令它往往只能是词典的简单替代品。

长久以来，很多人认为机器理解人类语言是不可思议的，机翻也的确甚不靠谱

　　然而，情况正在发生变化。人们发现，这两年谷歌翻译的表现突飞猛进，句子越来越流畅，尽管翻译的结果仍远未称得上是浑然天成，但已经甚至要比一些非外语专业的朋友不靠字典自个儿翻译的效果要好了！谷歌翻译现在到底是怎样的一种表现？下面就来举个例子。

　　笔者从BBC官网随机选取了一段新闻，具体链接大家可以。这篇新闻对于普通的高中生还是有些难度的，那么谷歌翻译的表现如何？

　　Google翻译的译文：

　　报告重点介绍了过去一年里遭受的几个冲突地区。它包括：

　　在中非共和国，武装团体杀害，强奸，绑架和招募儿童，暴力事件急剧增加

　　伊斯兰激进分子博科哈拉姆强迫尼日利亚东北部和喀麦隆的至少135名儿童充当自杀式袭击者，几乎是2016年的五倍

　　穆斯林罗兴亚族的缅甸儿童在离开若开邦的家园时遭受了“令人震惊和普遍的暴力”

　　在南苏丹，有19 000多名儿童被招募入武装部队和武装团体

　　根据官方数据，在也门打架已经造成至少5000名儿童死亡或受伤，预计实际人数将高得多

　　在乌克兰东部，220,000名儿童生活在战争遗留的地雷和其他未爆炸装置的不断威胁之下

　　联合国儿童基金会应急方案主任方丹说：“儿童正在遭受袭击，并遭受袭击，在家中，学校和游乐场遭受野蛮的暴力。

　　可以看到，尽管还有瑕疵，但翻译的结果可读性已经挺高了，总体上词句都没有太大的毛病。如果你不是业内人士，说不定认不出这是机翻。谷歌翻译的水平明显是要比之前进步了很多。在以前，普通的机翻无法理顺句子，很多地方读起来生涩难懂。为什么谷歌翻译能有如此进步？原因就在于人工智能。

　　据透露，近两年谷歌翻译大量采用了神经网络和深度学习等人工智能算法，迈入了“神经机器翻译（GNMT）”的时代。这类算法大家都是相当耳熟了，狂虐人类棋手的Alpha Go也是基于这类算法，不过现在这类算法终于被大规模应用到了机器翻译上。得益于人工智能和谷歌的大数据，谷歌翻译对语言的解析有了远比之前深入的理解，因此在长句翻译方面有了长足的进步。

人工智能加持的翻译GNMT比之前的PNMT更加接近人工翻译

　　在人工智能的加持下，机翻在能否取代人工翻译？目前来看，全面取代人工翻译仍不太现实，但如果只是辅助你快速了解某篇外文的意思，或者让你和外国人简单交流，已经颇具实用性。考虑到如此显著的进步是在短短两年内达成的，那么五年后十年后数十年后，机翻能到达怎样的高度？或许从事翻译的人们真的得未雨绸缪了。

　　写稿、客服不再用人手：速度快还更准确

　　对于人工智能来说，语言或许是一个非常经典的训练领域。除了翻译，人工智能在语言其他方面还有另外的建树，这就来说一些吧。

　　首先是人工智能自动写稿。或许大家并没有意识到，已经有越来越多的新闻稿是出自机器算法之手了。在国外，机器发稿已经成为了一种常态，美联社、洛杉矶时报、华盛顿邮报、纽约时报等多家老牌媒体，都已经采用AI算法来自动生成突发事件、事实数据等报道文章。由于是机器自动生成文字，因此速度要比人工快得多，在Twitter之类的新媒体上这一速度优势更加得以凸显。同时，机器写稿能够在很大程度上避免数据的录入错误，面对财经新闻中的枯燥报表，机器明显会比人更加应付得来。

媒体已经开始用AI来抢新闻

　　其实在国内，媒体也已经开始了人工智能写稿的尝试。例如就使用了“DreamWriter”这款新闻写作机器人，官方的介绍称它能够“在第一时间自动生成稿件，瞬时输出分析和研判，一分钟内将重要资讯和解读送达用户。”财经中已经有不少文章出自它手，那么它的表现如何？我们可以阅读一下它生成的这些文章段落（）。

　　腾讯财经讯 国家统计局周四公布数据显示，8月CPI同比上涨2.0%，涨幅比7月的1.6%略有扩大，但高于预期值1.9%，并创12个月新高。

　　国家统计局城市司高级统计师余秋梅认为，从环比看，8月份猪肉、鲜菜和蛋等食品价格大幅上涨，是CPI环比涨幅较高的主要原因。8月份猪肉价格连续第四个月恢复性上涨，环比涨幅为7.7%，影响CPI上涨0.25个百分点。部分地区高温、暴雨天气交替，影响了鲜菜的生产和运输，鲜菜价格环比上涨6.8%，影响CPI上涨0.21个百分点。蛋价环比上涨10.2%，影响CPI上涨0.08个百分点，但8月价格仍低于去年同期。猪肉、鲜菜和蛋三项合计影响CPI环比上涨0.54个百分点，超过8月CPI环比总涨幅。

　　可以看到，使用DreamWriter来进行事实方面的报道还是相当及格的，起码读起来和以前人工录入的新闻没有什么明显区别了。当然，人工智能还无法进行深度的报道，它目前的意义在于把记者编辑从一些初级的资讯录入工作中解放出来，得以创作更有价值的文字。当然，这也势必会对一些缺乏写作能力的新闻工作者造成压力。

以后这类AI写的新闻还会越来越多

　　除了写稿，人工智能还越来越多地被应用到线上客服领域。在Build 2016大会上的一个主题，就是推行人工智能客服。通过大量的语言模型训练，人工客服可以就大部分的问题作出自动回答。例如商品什么时候发货，出了什么质量问题该怎么办，甚至还能够根据用户的描述推荐商品。

Build 2016上的一大主题就是AI机器人客服，它甚至能自动处理用户订单

　　实际上，国内的一些电商也已经用上了人工智能的客服，例如京东。如果你经常在京东上买东西，可以发现不少商品的客服页面默认都接入了JIMI机器人。对于一些初级的问题，机器人客服已经能够应付得来，当需要问到比较深入的细节的时候，才需要用到人工。毫无疑问，这能够大大节省劳动力，同时也削减了初级客服的需求。如果你做客服只会照本宣科，恐怕人工智能会给你带来失业的威胁。

　　自动修图：能去马赛克还懂自动上色？

　　除了在文字方面，人工智能在图像领域也颇有建树。得益于人工智能，以前一些必须依靠人类“脑补”的工作，现在机器就可以帮你干了。例如，消除马赛克。

　　从原理上来看，马赛克的确属于不可逆运算。把大量的小像素点合并到一个大的像素点，并取平均色，就制造成了马赛克——很显然，你是难以知道被搅匀之前的各个小像素的颜色是如何排布的。一般来说，要消除马赛克，需要人进行想象脑补，然后把缺失的内容重新画出来。但现在，并不一定需要人了，Google Brain的全新算法能够自动去除马赛克，骑兵自动变步兵。

人工智能可以把马赛克脑补成清晰的图像

　　Google Brain使用的是一种全新的像素递归超分辨率技术，首先通过低分辨率图片、高分辨率图片对比示例，获得图像高低分辨率之间变化的规律，然后根据这个规律进行匹配。例如，Google Brain学习到了某种黑点是属于眼镜，那么在还原马赛克的时候，就可以把这种黑点还原成眼睛。从描述来看，这是基于大数据的神经算法，而实测效果也非常出色。

　　Google还原马赛克的算法进行了让人类辨别的测试，最后结果显示，10%的测试者被Google Brain生成的图像欺骗，如果是特定画面，例如卧室之类的，竟然有28%的测试者被欺骗！虽然这个结果仍不完美，但还原马赛克本来就不可能完美，而且该算法还在不断进步中，这个结果已经非常令人惊喜了。

某张算法脑补的图像甚至能骗过85%的人

　　虽然目前这套算法吸引人之处，在于消除马赛克，但其实它的使用价值相当高。对于一些破损、模糊的图像，它都能发挥作用，效率远胜于以前人工修图的传统办法。例如去除照片的杂物、修复监控录像犯罪嫌疑人模糊面容等等。

　　除了修复图像，AI算法甚至还能画画！没错，人工智能已经不仅仅能修复旧内容，还能创造新内容了。通过AI算法，可以给画画线稿上色，甚至能追上一些比较简陋的人工上色的效果。

　　Paintschainer这个AI上色站点（）在近年突然火气，它的表现令很多人都吓了一跳。Paintschainer的惊人之处，在于它能够识别线稿的内容，例如一张美少像，它可以识别某部分属于皮肤，某部分是头发，某部分是衣服，某部分是背景，然后分别涂上适当的颜色。不仅如此，它的上色范围还相当精准，尽管线稿没有封闭，但颜色依然会保留在适当的范围，而不会涂得满地都是——用过PS中油漆桶工具上色的朋友，应该知道这是什么意思。

利用人工智能进行自动上色

　　Paintschainer自动上色技术的背后，也是有机器学习的人工智能算法作支撑的。它通过大量线稿的学习，获得了越来越强的画面识别能力以及上色方案。Paintschainer已经有能力去威胁一些上色助手的饭碗，如果想要在美术行业混饭吃，创作能力会变得越来越必不可少。

　　其实AI在图形图像方面的造诣，并不止上文提到的例子。例如，人工智能可以对图像的内容进行判别，相信很多朋友已经发现上的相册，可以自动对风景、人物、美食照片进行归类。而人工智能识别图像的技术还会广泛应用于上，AI可以实时识别监控视频中的人物的年龄、性别和其他特征，甚至还能识别各种突发事件。如此一来，维护监控系统的人力将会大大减少。

　　人工智能对生产生活的渗透，远比很多人想象中更加迅速。不过也不难发现，目前阶段人工智能主要取代的都是一些机械、重复的劳动，对于一些需要创造力的任务，人工智能还比较无力。如果你不想被人工智能抢饭碗，恐怕得尽快提高自己的工种层次了，希望人工智能可以为人类带来更美好的明天吧。