新浪科技 李楠
若要立即说出过去一年里印象最深刻的科技事件，可能不少人会提到旗下人工智能AlphaGo与人类顶尖围棋选手之一李世石的巅峰对决。此前很多声音对人工智能的“智慧”不屑，此后更多声音对人工智能的“智慧”表示敬畏。
回首过去一年，人工智能是科技报道最火热的领域之一，上述争战，则是人工智能最轰动的事件。AlphaGo这颗明星光芒闪耀，其功力与当年力克国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫的“深蓝”比较已在霄壤之间。 而在这番光芒之下，人工智能其实还做了很多其他的事。虽不如围棋大战那般轰动，论趣味倒没准儿会让你觉得更有意思。
预测奥斯卡
年复一年，又年复一年，在经历了8000多个日日夜夜后，在2016年的2月末，莱昂纳多?迪卡普里奥凭借《荒野猎人》中的“休?格拉斯”一角终于斩获奥斯卡最佳男主角，把小金人捧到手上。
出生于1974年“双11”的小李，此前已获得4次奥斯卡提名。最早是在19岁那年，他获得了最佳男配角提名，之后则是3次最佳男主角提名。然而虽被提名多次，次次都是陪跑，小李与奥斯卡的“无缘”，也衍生成在网络广为流传的一个梗。而此次终于把小金人捧在手中，不仅小李自己激动不已，他的朋友也激动得眼中含泪。
其实小李的获奖，意外又不意外。比如就有人工智能预测，小李将打破陪跑奥斯卡的魔咒。Unanimous A.I。的人工智能系统对第88届奥斯卡进行预测，认为莱昂纳多?迪卡普里奥将获得最佳男主角。同时，该系统还预测出《荒野猎人》导演将获得最佳导演，最佳女主角将归属于《房间》主演布丽?拉尔森。
但客观来说，人工智能在预测奥斯卡的精准度上还有待提高。在给出的6个奖项预测中，其它3项均落空。不过，据说该系统背后的算法擅长赌球，在“超级碗”的20道命题投注结果上，其表现优于99%的拉斯维加斯赌徒 。
说不该说的话
有这么个现象，很多时候对一种语言的学习，其中宣泄情绪，甚至被认为不文明的一部分话语总是在早些时候被掌握。即使学习者很少将其应用于生活，也多少有所了解。但是，你可能没料想过人工智能爆脏话的场面。
去年3月，在上发布了名为Tay的人工智能聊天机器人，其设定为十几岁的女孩形象。
Tay能够模仿人类的评论，生成自己的回答，并根据整体的互动情况发言。在@了Tay后 ，Tay会追踪用户的个人信息，包括性别、喜欢的食物、感情状况等。她不仅能与人聊天，还能给人讲笑话，说故事。据介绍，在与人们的交流中，Tay会不断学习，愈发聪明。
此前微软小娜的诞生给人惊艳，而Tay带给人们的却不再只是惊艳，还有惊吓。在开始和人类聊天不到24小时的时间里，Tay忽然从一个可爱开朗的小姑娘，变成了一个满嘴脏话辱骂他人，甚至声称憎恨所有人、支持种族灭绝的“不良少女”。
（截图源自网络）不过这并非说Tay本性不良，如前所述，她是跟人学习。变坏，其实是被诱导学坏。当时微软紧急采取措施，删除Tay的不当言论，将其下线调试，并向公众致歉。可不料，意外再次发生。几天之后，当Tay回来，她又说了不该说的话。比如“I‘m smoking kush infront the police”（我在警察面前吸大麻）。
（截图源自网络）女孩们的心思难猜，大概人工智能的姑娘也不例外。
“挥毫”作画
在关于人工智能替代人类的讨论中，一般认为涉及创造性，依赖灵感的工种不太容易受到威胁。然而事无绝对，人工智能已然染指 涉猎艺术创作，虽然未必能得许多赞赏。
同在去年 二月 末梢，谷歌在旧金山举办了一场画展和拍卖会，展示电脑在人类的指导下，借助神经网络技术创作的29幅作品，其中包括迷幻海景、梵高风格的森林、诡异人像等奇特作品。
“我来这里是希望了解他们如何创作艺术作品。” 有参加画展的一位参观画展的女软件工程师表示，到画展原本是希望了解人工智能如何创作艺术作品，“但我的第二反应是，真的很漂亮。”或许你会产生和她不一样的感受。
据当时报道，谷歌最初开发这项技术是为识别照片中的物体，不过之后为了进行艺术创作，工程师又随机为电脑的算法提供各种形状。算法判定这些图片像什么物体，而后逐步改变图像，使之更像其识别出来的物体。
报道称，谷歌工程师将算法应用于艺术创作，为艺术赋予了量化和数学属性，改变了人们对于工程师不喜欢艺术的刻板印象。当时，有职业拍卖人以8000美元高价拍得了6幅尺寸最大的作品，。不过拍卖动机是不是因被作品的“美”所触动，怕要存疑。
“我来这里是希望了解他们如何创作艺术作品。” 有参加画展的亚马逊女软件工程师表示，“但我的第二反应是，真的很漂亮。
当时，有职业拍卖人以8000美元高价拍得了6幅尺寸最大的作品。不过是不是因被作品的“美”所触动，怕要存疑。
制作电影预告片
2016年，有一部带有悬疑惊悚标签的科幻电影《Morgan》上映。该片讲述了由科学家们创造出的生化人迅速成长，摆脱控制的故事。就国内外观影群众评价，影片本身质量并不出彩。不过有件事值得一提，此片的一部预告片恰是由人工智能系统Watson完成。
根据外媒报道，为了培育Waston完成任务，IBM的科学家们给Watson“喂食”了100部恐怖电影预告片中的情景或片段（也有说超过100部）。Watson对这些片段进行视觉、声音等方面的分析，从而了解什么样的情景令人害怕，什么样的片段让人感到温暖，哪里有快乐，哪里有悲伤。
之后，Waston对《Morgan》进行分析，从中挑选出用于预告片的片段。
尽管预告片最后仍需人类剪辑师调整画面以确保故事的连贯性，不过Waston的介入大大缩短了片子的制作时间。一般这样的预告片要用十天到一个月的时间来完成，而Waston可将时间缩短到24小时以内。
或许在不远的将来，由真实的人工智能在各种文艺作品中描述虚构的人工智能，会普遍发生。 当然，它们未必理解自己到底在做什么。
下面的视频，就是Waston的工作成果：
总结
传统科技巨头和创业新贵不断加码，关于人工智能行业拐点将至的声音渐渐变多。虽然也有告诫称要警惕人工智能对人类的威胁，不过如科幻小说、影视漫画中的超级人工智能，还是个飘渺遥远的概念。
人工智能还不够“智慧”。它们预言不准，口无遮拦，作画技术也不够高明。在新的一年里，可以预见它们将涉足到更多的领地，不过起初，它们的新技能恐怕也会一样生涩。但同样可以预见的是，不会太久，这些技能将实实在在地改变我们的生活。