《终结者》《黑客帝国》《机器人总动员》等这些耳熟能详的大片填充了我们的童年
（是的，我还小~）
，最近几年你就是没看过也听过——什么《机械姬》《西部世界》......
照这些电影中的节奏，新闻联播的画风应该是这样的：
等等，好像有什么地方不对——这三条新闻看似荒谬，但哪里用等到2046年？！
人工智能，其实早已走进现实生活，
正在成为新一轮产业变革的重要引擎！
今天我们就来听听微软亚洲研究院院长洪小文博士对人工智能与人类只能的共进化的理解
（掌声呢？声
儿大点！
）
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微软认知服务5大类21种API
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基于强大的API开发出的人工智能
如果说未来人工智能是一个巨幅拼图，那么人工智能各种各样的功能就像这个巨幅拼图中的各个拼图模块。
微软亚洲研究院视觉计算组，在2015年12月以惊人的152层深层神经网络技术夺得了图像识别领域两大重要奖项——ImageNet图像识别挑战赛，和微软常见物体图像识别挑战赛
（MSCOCO,Microsoft Common Objects inContext）
主要赛目的双料冠军，使计算机图像识别的错误率降至3.57%
（人类识别的错误率为5.1%）
，微软认知服务中的视觉类API不仅大大提升了图像识别的种类
（从80+至2000+）
，更是完善了图像描述、人脸检测、人脸验证、相似人脸匹配等多项功能。
好厉害！但跟我有什么关系？
问得好——基于这些强大的人工智能API，开发者不用拥有人工智能或者机器学习的背景，几行代码就能发出自己的有趣应用~
你还敢说和你没关系？
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数据分析和数据可视化：
Power BI是微软推出的在线服务，登录powerbi.com，你就能用最直观的方法对数据进行处理，例如——查找和呈现数据、在线共享数据、团队协同合作......
目前，Power BI平台最新推出的“快速洞察”
（Quick Insights）
功能，可以让你快速找到数据背后的秘密！你只需选择“
Quick Insights
”，并将它应用在一个已经上传到Power BI的数据集上，系
统就会在大约几秒钟内从数据中搜索出你可能感兴趣的信息
，如数据之间的相关性、数据内的异常点、时序数据的趋势以及周期性变化规律等等，并进行可视化呈现。
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人工智能的四个阶段
洪小文博士在大会上指出：
人类智能的优越性在于从小样本中、甚至0样本中进行学习和推理。 而以深度学习为代表的人工智能技术更适合从大数据中学习。
他将人工智能分成4个阶段：
第一级，功能（Capability）：
功能是工具的价值点，对于人类最有意义，也一直推动着人类社会的进步。从石刀石斧、鼎镬簋盂、埙筝钟磬到今天的跑车、游轮、客机，工具万千，各有所用。
第二级，智能（Intelligence）：
有趣的是，“智能”的定义是跟着时代的发展而不断改变的。说起记忆力、算数和弈棋
（不包括围棋）
，计算机当然比人类更在行，但大部分人不会认为这些有多智能多了不起。
第三级，智力（Intellect）：
智力比智能更高一筹，“力”这个字里包含了判断力、创造力等信息。对人类来说，每天我们面对的大多都不是选择题，又或是有着无穷选项的选择题。
第四级，智慧（Wisdom）：
智慧往往是由丰富阅历、深邃思考积淀而来的洞察，所以我们经常说某位长者智慧深广、堪为导师。
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机器不大可能产生真正的智慧
截至目前，全世界最“聪明”的机器也只是站在了第二级台阶上，AI这个概念的大部分含义其实是“功能”，还有一定的“智能”。
“智能”与“智力”虽然只差一个字，但对机器而言却好像是鸿沟天堑，极难攀越——至于让机器具备“智慧”，剧作家和导演当然会继续开发此类题材的科幻电影，但科学家们目前得到的进展却微乎其微。
机器进化至今，已堪称无人能匹敌的“最强左脑”，可是机器也有着明显的极限和天花板，那便是它们从未发展出右脑能力——至少截至目前，没有任何迹象显示，机器能以某种形式像人类右脑那样进行创新和创造。
