1/21的《日经Business》（网络版）有一篇采访软银总裁孙正义的报道，其中涉及到"深度学习"这一人工智能里颇引人注目的分支。文中提到这样一件有趣的事，即孙正义曾在夜里梦到软银开发的类人型机器人"Pepper君"，并且为不断成长颇通人性的"Pepper君"而激动地从梦中哭醒。孙先生的激动是因为"Pepper君"在不倦地进行"深度学习"。
所谓"深度学习（Deep Learning）"，是人工智能（AI）的一个概念，即人只要在刚开始设定好正确答案或者样本，机器就可以自动学习，或者有数万件的数据的话，就可以得到实用程度的分析精度与学习效果。
其实，人工智能以及"深度学习"本身是一门颇有历史的学问。从1940年代模仿人的神经网络的技术开始，在1950年代就出现了人工智能。在后来相当长的岁月里，人工智能并没有像当初想象的那样取得重大的突破，一直到1997年IBM的超级计算机首次在国际象棋比赛中得胜以后，人工智能再次受到举世瞩目。2011年IBM的认知系统Watson在知识竞赛中胜出，2012年Google宣布对猫的图像自动认识成功，人工智能打破了发展的瓶颈，成了时代的宠儿。其背后支撑的技术之一就是"深度学习"。
"深度学习"得以突破的原因，是大数据技术等计算能力在最近取得了突飞猛进的发展。
我们知道，在学习与吸收新技术方面，日本一直非常敏捷，产业界与学界联合，在该领域有着厚实的布局。日本国立情報学研究所（ＮＩＩ），五年前就着手一个智能机器人项目，目标是让智能机器人能考进日本最名牌的大学 --- 东京大学。去年这个机器人跟44万高三学生一起，参加了大学入学模拟考试，取得了偏差值58的好成绩。在东大入学考试的数学与世界史科目的模拟测验中，超过了参试者的平均点。不仅仅是填空题，在600字的论述题以及证明题上也取得了优秀的成绩。
在"深度学习"获得突破之前，人工智能的应用是局部的智能化。比方一台对室温、湿度等进行自动调节的空调，也可以称作智能空调。商业运作上，并不把人工智能跟自动控制与系统工程做严格的区别。当"深度学习"跟"大数据"、"云计算""IoT"等技术相结合，新的商业模式便应运而生。
典型的事例是图像解析。譬如，通过解析从设置在店铺的摄像头捕获的图像，可以得到客人的嗜好、特征、倾向等重要信息，以改善营销方式。只有当拥有便捷的通讯设施，获取巨量数据，有高度的图像解析技术，才能够使之商用化。这些条件缺一不可。虽然在创新与发明方面是美国企业在领跑，但是，因为日本拥有雄厚的工业基础，通讯技术与电子元器件技术得天独厚，使得商家只要把这些技术跟"深度学习"相结合，就可以轻而易举地运用于商业。事实上，已经有企业把人工智能运用于商业运营。通过以下事例可见一斑。
- 三越百货店通过计测顾客流量来改善商品的陈列与顾客服务。
- 佳能照相机的面部识别系统，已经应用于个人认证领域，通过网络监测，可以解析商铺的客流，改善营销方式，以及应用于安全监测等方面。
- 电装子公司发明了一种叫做"深度神经网络"的图像识别技术，把单镜头拍摄的步行者的图像，用移动处理器进行实时处理与学习，可以捕捉被摄对象的身长、与相机的距离、身体的朝向等等信息。
- 理化学研究所的超级计算机"京"（由富士通公司开发制造），去年在大数据解析方面获得世界第一的称号。
- 软银（Softbank）开发的感情认知类人型机器人"Pepper君",应用了深度学习技术，使得机器人更像人。
把人工智能技术运用于商业运营的不仅是上述知名大企业，也有许多中小企业把这些技术运用于远程检测、在库管理、客户应对等等领域。在不久的将来，人工智能也许会带来一种全新的商业模式。让我们拭目以待。
文／戴维 照片／CRCC编辑部
