下载掌阅APP，畅读海量书库
立即打开
前面介绍了人工智能的不同技术，现实生活中的人工智能应用的是单一的技术吗？这些技术是否可以或应该结合起来？
目前人们生活、学习等多领域的人工智能应用，通常需要利用多种人工智能实现途径的结合来达到更好地解决问题的目的。例如，本章开头提到的AlphaGo就是符号智能与人工神经网络、机器学习相结合的产物，通过这种组合解决了单纯符号智能中存在的搜索难题。下面通过自动驾驶汽车、微软小冰这两个有趣的应用，进一步说明将多种不同的人工智能实现途径结合起来解决问题的思路。
自动驾驶汽车是人工智能技术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，近几年在世界范围内受到密切关注。自动驾驶汽车不需要人类操作即能感测环境并导航，它是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统，集中运用了人工智能、计算机、现代传感、信息融合、通信及自动控制等技术，是典型的高新技术综合体。自动驾驶汽车模拟如图1.24所示。
图1.24 自动驾驶汽车模拟
在自动驾驶中，应用人工智能技术的典型场景主要有三种，分别是感知处理、决策规划和控制执行。感知处理是指自动驾驶车辆解析传感器原始信息，这些信息用于表示车辆周围环境的状态，并持续跟踪车辆发生的状态变化。决策规划的任务包括自主进行车辆操作所需的所有计算，具体表现为执行特定驾驶场景的运动轨迹、路线规划等。在规划好路线轨迹后，需要有相应的模块执行此决策，这就是控制执行模块的任务。自动驾驶是行为智能的体现，所解决的核心问题是从感知到行为的映射。目前，基于人工神经网络与机器学习的深度学习技术是自动驾驶的主流技术，以上三种典型场景主要依靠深度学习技术实现。
微软小冰又叫小冰框架（Avatar Framework），是一套人工智能交互主体基础框架（见图1.25）。该框架具有完整性、面向交互全程的特点，能够给用户提供较好的体验。它主要包括核心对话引擎、多重交互感官、第三方内容的触发与第一方内容的生成、跨平台的部署解决方案等。随着技术的发展，微软小冰不断更新，在性能和功能上不断完善，如赋予了音乐人、主持人、画家、设计师、记者、儿童有声读物创作者等多样的社会化角色，满足人们多样化的需求。值得一提的是，微软小冰通过人工智能框架体系，可以在各种复杂的场景中实现高度拟人的交互，这也是微软小冰的一大特色。
图1.25 微软小冰
微软小冰主要是符号智能中自然语言处理的体现。在对话系统方面，利用人工神经网络和机器学习，通过不断的学习更新，实现对用户问题进行语义理解，并在此基础上提供准确的答案；在核心对话引擎方面，能够有效地预测、保持并引导对话，而不是仅仅实现回应。此外，分层知识图谱技术使小冰框架中的人工智能主体在引导对话时的全程完成率接近人类表现。
1.上述两个应用分别模拟了人类的什么能力？涉及哪些智能？
2.除了这两个应用，还有哪些结合了多种人工智能实现途径的应用？请简要介绍。
延伸阅读
自动驾驶技术的安全与伦理问题
对于自动驾驶技术的快速发展，既要看到它为人类提供的便利，也要重视其引起的一些问题。第一，网络安全问题。一些不法分子可能会利用人工智能技术中的漏洞，操纵自动驾驶车辆，或者直接实施恶意攻击和伤害，或者提供错误的数据，降低决策的准确性，造成道路安全事故。第二，道德问题。有驾驶经历的人都知道，交通不可能时时刻刻都是有序的，难免会遇到一些复杂、紧急的情况。例如，当车辆不可避免地面临可能造成人员伤亡的交通事故时，自动驾驶系统在决策时是选择撞少数人还是多数人？这是一个道德决策问题，作为有负责意识的人有时都很难判断，那车辆呢？类似这样的问题给相应的道德标准与法律约束及其与人工智能产物的关系界定带来了挑战，值得我们深思。这些安全与伦理问题应该在自动驾驶技术普及之前得到妥善解决。
撰写一篇人工智能应用的综述，要求如下。
1.小组分工。
2.查找人工智能6种实现途径的具体应用。
3.自主选择其中一些应用，尝试分析其技术原理。
4.畅想人工智能的发展。