【没时间让所有人都看到你创造的未来。在这里分享出来。Geekpark】
这篇文章是8月6日奇点大会现场主题内容分享，各部分顺序和大会一致。今天的主题是AI，上半场聚焦在AI技术本身，下半场聚焦在AI产品落地。
文中1～6是上半场，7是下半场。
最兴奋是见到的悬浮滑板发明人Franky Zapata，最大收获是理清了AI技术本身与AI产品落地的区别（目前进展、进展差距）。
另外今天压轴出场的「鹏友说」算是让我一睹锤子创始人真容。百闻不如一见，从一次真人分享，大概就可以理解为什么这么多人粉罗永浩。奇点大会两天中，有三场「鹏友说」，三场对话给我印象都特别深，或者说都带给我对创始人（宿华、胡炜玮、罗永浩）本身新的认识，会独立写一篇文章，分享自己的想法。（8月5日大会内容也会独立再开一篇）
1、脑机连接实现了大脑对机械的控制，另外，大脑与大脑的连接是另一种可能
脑机连接的世界，杜克大学神经工程研究中心Miguel Nicolelis的分享，从2003年研究中心将“机械战甲”成功配置在猴子身上，控制行走需求，到将机械战甲配置到人体身上，帮助脚部不便者重新获得脚部活动的能力。后来“脚部可感知皮肤”（无机械战甲）代替机械战甲，大脑直接控制“可感知皮肤”控制脚步运动。
到现在，当我们还在谈论脑机连接，大脑正在逐步实现对机械设备多维度操控的时候，前沿实验室的科学家在脑脑连接上也在做研究。研究脑脑连接会有非常多从科幻电影到现实的神奇可能。
2、数字化生命成为可能，健康问题从感性解决到理性数字方案
昨天了解大会内容时发现碳云智能创始人来自华大基因，今天听分享时尤其留心。这一次分享李英睿明确定义了未来通过量化我们生命体每一个表现之下的数据，以数据建模的方式来构建一个立体多维度解读生命体征，解决我们面临的每一个可能的健康问题。从前定性分析我们身体的病症，现在数据化实现定量判断；从前以试错的方式来获得可能适合的解决方案到现在通过明确的数据，自己来判断应该匹配怎样的解决方案。
3、他们正在尝试让机器人像人类一样自我进化，机器自我产生创意迭代
哥伦比亚大学创意机器实验室的工程学教授Hod Lipson 提到现在他们开始迎接第四次人工智能浪潮creative robot，即让机器具备创造力。（前三次包括：logic & research、predictive data、cognitive computation）。这里所指的“创造力”是指机器人像人类那样具备创意，自我评估、模仿与自主进化（像人类进化那样）。
4、二三十年的数据积累使得现在可以用NLP等技术去识别、判断图像；tensorflow正成为实现AI最流行的底层框架技术，tpu正以cpu数十倍速度运行，还可以被软件训练
谷歌大脑资深研究员刘小兵分享了谷歌2015年正式开源的TensorFlow（alphago的底层技术支撑框架）到最新深度学习的研究状况。事实上，神经网络算法从上世纪50年代达特茅斯大会后即开始发展，但由于90年代以前缺乏数据与模型体量，基于不足够的数据，算法不能提供高准确率的逻辑判断。
不过经过二三十年互联网数据的积累，现在神经网络算法已经有相对足够的数据基础提高判断准确率。在专业眼科医师与利用神经网络算法之间进行医疗图像识别上，2011年后者准确率时74%，2016年97%，而人类两期平均水平均为95%。这其中也可以看到在图像识别领域，神经网络算法的可能性。
另外，还有一点就是刘小兵提到，摩尔定律中传统芯片受到物理限制，很难再有很大的进展，下一步软硬件协同发展是谷歌下一步的解决方案。目前谷歌在使用基于深度学习制作的芯片tpu（tensor processing unit），芯片可以被训练（即通过软件训练其性能），运行速度是传统cpu的几十倍。
5、Facebook布道师又讲了一遍F8大会的事，此处可忽略
Facebook布道工程师濮冠楠讲了FBAR与VR目前的进度，FB的AR Studio要创造给用户的沉浸式体验等内容，在今年4月的F8大会就有不少科技媒体报道过，当时我也恰好即时编译过FB最新的VR、AR及AI动态，所以这次大会布道师的分享对我来说没有什么新内容。倒是知道了FB相机要成为FB第一个面向开发者的AR平台，现在国内的美图成为FB在相机领域的第一个合作伙伴。
6、最激动的事情来了：飞翔悬浮滑板发明者Zapata现身分享，这是个神奇的人物：把科幻电影里的剧情，努力带到现实。Flyboard Air制作过程很艰难，但一切都值得。
早上会场最激动的莫过于Franky Zapata的出场，Zapata是超级酷的飞翔悬浮滑板发明者。他从科幻电影中看到人摆脱重力束缚飞翔的时候，觉得现实中如果可以做到时间非常酷的事情。结果他真的做到了！在分享中，Zapata说，做flyboard air这件事情，其实是有很高风险的，但是为了实现梦想，直接向前，风险多大，一切都是值得的。
7、下午漫长分享：人机交互方式的下一场是智能语音，与之对应的是AI第一个商业落地的产品：智能音箱。AI是基础技术学科，AI产品商业化还需要更多朋友一起布道、践行，单靠科学家还不够。
下午场聚焦在人工智能领域的新产品。9个分享中，6个都是集中在智能语音领域，载体主要时智能音箱，其次是各种生活场景中的硬件设备不限于手机不止于车载设备。
之所以会这么聚焦在智能音箱，是因为智能音箱作为利用人工智能技术最先落地的硬件商业产品，引出了人工智能技术的第一场可能的商业赛。就像下午场阿里AI Labs科学家浅雪的分享，事实上，人工智能本身是一种技术基础学科，就像我们提到光学、蒸汽机等技术，它们对应了望远镜、汽车等市场商品，并且都找到了改善人们生活的落地点，但是，目前人工智能技术还在探索如何去改变人们的生活，音箱本身是一个开始。
今年下半年开始，智能音箱一直是备受科技创投行业关注的产品，这次大会中包括阿里的天猫精灵（8月8日上线））、出门问问的「虚拟个人助理」问问、sugr让万物听说的智能音箱（从音乐切入？）等。
而从其他载体切入、同样基于智能语音落地的还有科大讯飞的无按键无屏幕的智能语音棒（可以实现直接与手机主要软件功能交互，车主只要连接语音棒就可以直接对话与手机软件交互）、broadlink智能家居、暴风一秒即可唤醒（成功交互）的智能语音电视。
在大会中，企业家和科学家们多次提到一个概念：我们已经从键盘、鼠标、触屏时代，发展到现在，应该下一步就是语音时代。人们和产品的交互方式越接近自然人的交互方式，越是优选。语音正是前沿者们定义的下一个最接近我们现实生活的、可以商业化落地的人机交互方式。
（谁要是有智能音箱，麻烦带回我邦一起来玩玩，像个九岁小孩一起对抗机器^_^梗）
另外两个主题分享，一个涉及计算机视觉，是商汤科技正在做的事情，他们要做的视觉识别面向的不仅是安防还有日常生活场景的图像识别，还包括非常细化的人类表情判断（脑补：当你不能读懂人类表情时，机器来帮你做这件事情，喜极而泣to程序员）。就像上午场刘小兵提到的，神经网络算法已经可以使得机器视觉识别能力超越专家，现在商汤科技要做的视觉识别，事实上精确度已经超过人类，所以可以将技术从科学研究到现在实现工业落地。
另一个是智能机器人，ubtech是国内做得非常优秀的一家创业公司了，这一次提到的是如何利用视觉+听觉让机器人更智能服务人们（我总觉得智能机器人还应该有另一场峰会，不过今天这场峰会的主角不在此而已。）
最后借用阿里AI Lab科学家浅雪的观点收尾：事实上，现在AI还在起步阶段，技术是已经进步了很多，但是AI产品要真正走到人们的生活，还需要更多的人参与到其中，不仅是科学家，AI商业产品的推动、市场的教育等等其实还有非常多的事情要做，期待更多热爱科技的朋友一起加入。
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