人工智能追逐战，国内的异军突起能否弯道超车

在去年的I/O大会上，有这么一个环节，使用人工智能来通过图灵测设，测试的结果也如众人所料，高数据的占比奠定了人工智能的胜局。这标志着人工智能技术在语音交互方面又推进了一步。图灵测试（The Turing test）由艾伦·麦席森·图灵发明，指测试者与被测试者（一个人和一台机器）隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问。进行多次测试后，如果有超过30%的测试者不能确定出被测试者是人还是机器，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。

在大会现场，谷歌助理给一些企业打了电话，其中包括发廊和中国餐馆。在对话过程中，智能助手甚至还会使用"ums"、"ahhs"等人们思考时常用的语气词。电话另一端的客服人员丝毫没有怀疑和他们对话的是一个机器人。

看了国外的测试，那么国内的人工智能到底发展如何呢？

在世界经济论坛上有这样一篇文章《这就是为什么中国在人工智能方面具有优势》，这篇文中我并不是那么在意我们的人工智能是否具备优势，而是文中提及的几个关键性模块。

海量的数据

自动数据标注系统

顶尖的工程师

定义清晰的行业需求

高效的计算能力

这五个模块正是国内智能市场所需要的，也是众多高科技企业所必须的，海量的数据在国内市场是尤为重要的，智能系统的数字化服务以及自动化对于数据的依赖越来越深。

人工智能主体都是"神经网络"，它们通过分析大量数据，构建数学模型来学习。例如欧能智能电话机器人用几百万的数据节点爬取，然后找出最意向的客户，并分配出最合适的方案，在树状结构的服务器下找到最优解。标注为同一个人的不再重复沟通，最终学会人意向筛选。

很多人会混淆自动化的标注系统，首先它本身就是人工智能。如果我们把它作为一个构建模块型电话机器人，就会陷入无限循环的困境，所以智能电话机器人好不好用，就要看自动数据标注系统是子组件，而不是构建模块。

人工智能作为一门新兴专业，学科内容涉及面也非常广，通过对各大高校的专业课程可以发现，人工智能会涉及到：计算机科学、信息论、控制论自动化、仿生学、生物学、心理学、数学逻辑、医学、感知学、医学等多个学科。其行业发展的宽度涉及金融、安全、医疗、文娱、教育、汽车等多个领域。

当前国内人工智能领域从业者的主要来源于两方面，一是国内外高校，包括国内的清华大学、北京大学、上海交通大学等，以及国外的美国斯坦福大学、美国卡耐基梅隆大学、美国得克萨斯大学、新加坡国立大学等。二是国内外知名的互联网科技企业，包括国内的百度、阿里巴巴、腾讯、华为等，以及国外的微软、谷歌、IBM、微软亚洲研究院等。

人工智能技术已广泛应用于许多领域，包括近期中美贸易摩擦、全球人工智能竞争、5G竞争等事件，我们可以看到科技实力在国际平台中的作用。近年来，国家和企业事业单位在研发上投入了大量资金，取得了许多科技成果。因此，高校人工智能专业的建立，也是适应时代要求，为我国人工智能产业培养更多应用型人才做好准备预案。