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【中国智能制造网 智造快讯】一边吃早饭，一边从报箱取出报纸，读一首机器人创作的小诗，或是在电视上观看一场人机对弈的棋局……从“科幻”变为“现实”，人工智能正加速从“纸上谈兵”走进社会的各行各业。
清早醒来，一边吃早饭，一边从报箱取出报纸，读一首机器人创作的小诗，或是在电视上观看一场人机对弈的棋局；发生罪案，人类警察与人工智能大脑双剑合璧，几分钟内就从模糊信息中锁定犯罪嫌疑人；一场法庭审判，人工智能“助手”能在法官作出判决后，完成枯燥而亟须耐心的文书撰写，为人类节省出时间，用于做出关键决策……从“科幻”变为“现实”，人工智能正加速从“纸上谈兵”走进社会的各行各业。
机器人出诗集开专栏
“我又躺在自己的床上，还不是珍奇甜蜜的感觉，一支烛光，忽变为寂寞之乡”，看到这样一首颇有些小小韵味的现代诗，几乎没有人能想到，它出自机器人的手中。
继几个月前发布“个人”部原创诗集《阳光失了玻璃窗》新书后，日前，微软研发的AI(人工智能)机器人“小冰”又在《华西都市报》开设起专栏来。今后，华西都市报将每周六出版的“宽窄巷·浣花溪”刊登小冰的新作品。
“看完机器人写的诗，我反正感觉自愧不如，自己写不出这样的诗来。”文学爱好者图先生感叹。
而这文笔来之不易。微软亚洲互联网工程院副院长、微软小冰团队负责人李笛透露，为了达成写诗技能，小冰“学习”了上世纪二十年代以来519位诗人的现代诗，包括胡适、李金发、林徽因、徐志摩、闻一多等。经过上万次的迭代学习，形成了独特的风格、偏好和行文技巧。
数据分析助力司法研判
线索中断的车牌号、模糊的视频，在今年5月份一场车主打人的犯罪案件中，原本要花几天甚至更长时间的侦破，在人工智能的帮助下，石家庄警方在几分钟内便迅速锁定了犯罪嫌疑人。记者从人工智能公司明略数据获悉，这款部分核心技术由明略数据提供的公安情报系统“SCOPA”，能够将公安机关所有的人、车、电、网、像等业务系统数据全部统一到同一个研判平台和界面上。过去，破案人员需要登录五六个系统查询的手机、车辆、轨迹、涉案等信息，如今在SCOPA系统中可以一键秒级查询，一来大幅节约了研判时间，二来围绕研判对象的各类属性、标签、轨迹信息被系统关联展示后，能够指数级创造新的价值，让新的情报线索浮现出来。
不仅破案，人工智能还能辅助法官判案。当法官需要判定一个案件中当事人是否有“自首”情节时，除了可以通过在文书中搜索“自首”这一直接关键词获得相关信息，“善解文意”的人工智能还能做得更进一步。“在国双司法大数据产品中，即使不包含自首的字眼，像‘主动坦诚罪行’、‘家属主动投案’这样描述与自首相关情节的内容，也会被人工智能自动识别出来并提供给法官。”国双科技司法大数据事业部咨询总监舒怡说。
人工智能通过模仿人类的认知过程——观察、学习、组织语言、处理数据、得出结论，从而能够“像人类一样思考”。不同的是，由于计算机程序具有几乎可以在瞬间遍历各种数据库的优势，对于人类来说繁复的法律检索对人工智能来说其实无比轻松。
舒怡介绍，以国双的司法大数据团队为例，既有由从业8年的前法官、有十余年司法工作经验的前检察官、资深律师组成的专业司法团队，又有专攻人工智能算法的工程师团队，双方的经验、技术结合后，一幅庞杂的司法知识图谱便绘制完成了。通过不断学习知识图谱，人工智能可以变成帮助法官、检察官提高工作效率的“小助手”。
创造力与社交能力仍是短板
当餐厅涌入机器人、汽车也能无人驾驶、围棋界诗歌界都有了机器人“选手”……是否会引发人类下一波“失业潮”？
“人工智能肯定会取代一些行业，导致一些人失业。这在科学技术发展过程中已不稀奇。”中国工程院院士、中国人工智能学会理事长李德毅表示，就如曾经电子邮件的出现，让一部分邮递员失业一样，人工智能的发展也会让一些岗位“黯淡无光”，但这些岗位要全部消失也很难。日前在北京举行的世界机器人大会上，多家机器人大公司都亮相了能在工厂中与人类配合的协作机器人，机器人已经开始在一些智能工厂代替部分工人。
“人类还有什么优势？主要是两点——创造力和社交能力。”创新工场董事长兼执行官李开复说，人工智能取代大量岗位终将成为大势所趋，但人工智能征服人类的担忧完全不必出现。
李开复认为，人类中具备超强创造力的毕竟是少数，而大量创造力处于一般水平的人类，未来将主要在需要社交、沟通、关怀的服务业，发挥人类擅长社交沟通的作用。
此外，业界专家认为，过度看重人工智能影响力的“AI通用论”也是一个应该避免的认识误区。例如，即便不考虑司法伦理等因素，在法官、检察官等包含复杂经验的行业，人工智能只能长期担任人类的“小助手”。
“客观地说，目前的人工智能处于‘弱人工智能’阶段，机器还不具备独立判断和思考的能力。”国双司法大数据事业部总经理石鹏说，与其他行业相比，司法行业具备逻辑性极强、对知识库和经验要求极高的特点，那些可供机器人学习的“素材”大量散落在人类的经验和大脑中。在“机器人法官”诞生之前，人类还需要花大量时间、精力把这些散落在各体系中的知识、经验“翻译”成机器可学习、理解的形式。
(原标题：写诗、下棋、破案 人工智能加速“上岗”)
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