谷歌发明出一种全新的人工智能程序，能够使用推理的方法在伦敦地铁内自动进行导航。

谷歌旗下人工智能部门DeepMind发明的这个程序结合了外部存储和深度学习，能够让计算机独立实施导航任务，并且为未来更加精准的人工智能程序描绘出理论上的可能性。

除了导航以外，这个人工智能程序还可以通过阅读一段短文问答问题，根据家谱推算出家庭成员的关系。科学家预测未来通过同样的方法，虚拟智能程序能够通过实时浏览互联网上的信息来回答人们的提问，并能够精确地执行指令。

“重点不是导航，而是机器能自主学会导航。导航只是一个具体的应用，但机器能自主开始做这些事情，而不要人类一步步地去教，这是重大的突破。”出门问问CEO李志飞对《第一财经日报》记者表示，“如果真能实现，那么现在的Siri和谷歌已经商业化的googlenow简直就成了弱智。”

DeepMind的这项研究被发表在《自然》杂志上。计算机专家HerbertJaegar表示，这些任务涉及到规划和重新组织信息，因此可以把这种能力归纳为推理。尽管这些任务本身仍然比较简单，因为现在手机里的导航App也能够做到，但是为了达到这样的结果，这个计算机程序所使用的方法是令人震惊的。

事实上，这是史上第一个将外部存储和深度学习的方法相结合所发明出来的计算机程序。这使得计算机获得了独立思考的能力，而不是按照人类的规则预先设置好程序，由计算机来执行。

有深度学习之父之称的英国科学家GeoffHinton表示：“深度学习在更加复杂的场景下应用的大门已经打开，计算机能够执行的任务比人们想象的更为复杂。”

Hinton目前在多伦多大学和谷歌工作。他说，直到不久前，人们还是不太清楚深度学习能够如何让一个系统获取具有“自由意识推理”的算法。李志飞也表示：“今天机器和人的差距还很大，最大的问题就是机器没有意识。所以以上所说的还都只是一个论文，不是产品，离商业化还很远。但是理论上的突破是必需的。”

深度学习在执行语言翻译、图像和声音识别等任务时的能力已经远远超出了其他计算方法，其甚至让AlphaGo打败了韩国围棋名将李世石。然而直到现在深度学习的技术都无法逾越让计算机“自主思考”的鸿沟，比如自己导航，或者在一段文字中概括其实质的意义。

DeepMind的最新程序之所以能够让计算机实现自主导航等功能，关键在于为它加入了一个“外脑”——即外部存储，这是用来短暂存储重要信息片段，以备在需要时能够及时调出。这其实是仿造了人脑的记忆功能——这是在大脑里短期存放信息的地方，可以使得我们在执行多步骤任务的时候，不会忘记做过的步骤，就好比根据一个菜谱来做菜。

然而人工智能的任何突破都是循序渐进的。负责该项目的谷歌DeepMind的科学家AlexGraves表示：“这个程序标志着一个循序渐进的突破，让人们一步步地接近智能机器（Smartmachine），而不是一下子起飞。”他还说，针对一些对于人类而言可能根本不是问题的任务，目前的计算机却不能正确地回答。比如以下一段话：“约翰在操场上，约翰捡起一个足球。”问：“足球在哪里？”只有DeepMind的这个程序能够回答。而且类似的问题准确率能够达到96%以上。

不过他对于“机器推理”的说法持谨慎态度。“只能说我们把机器的存储记忆能力提升了，这有别于以往的计算机存储，我们相信这是实现推理非常重要的一步。但是要知道界限还是很难划分的。”

Jaegar教授表示：“DeepMind最新的这项技术应该被视作人类向着人工智能技术蜂拥过程中的一次飞跃。”不过他也表示，未来计算机的能力也未必要限制于执行导航这一类的逻辑性任务。

他说：“人脑能够实现的任务，理论上一个物理的系统都应该可能实现。计算机已经接近人脑的性能，而且在某些领域已经超越了人脑。这只是一个时间和资金的问题。看谁愿意为此支付巨额资金来发展这些技术。”

但是与此同时，也有一大批世界顶级的科学家对人工智能产生的潜在威胁表达了担忧。其中就包括史蒂芬·霍金。霍金警告称：“一旦人们发展了人工智能，人工智能就会自己发展起来，重新进行自我设计，而且以人们意想不到的速度。”

不过对此，DeepMind创始人DemisHassabis表示并不担心，因为“人类离能够引起担心的技术还有好几十年的距离”。

美国风投大亨、风险投资公司AndreessenHorowitz创始人马克·安德森近期在接受采访时同样对人工智能技术表达了大力的支持。他说：“人工智能和机器学习的突破意味着人工智能技术有望催生新一代科技巨头。”他的风险投资公司最近又成功投资了Facebook、Twitter、Airbnb、Slack和Lyft等明星企业。

安德森表示，人工智能、虚拟现实、自动化、语音和物联网都有可能成为下一波重要科技趋势。目前最明显的例子就是人工智能。“能够明显感觉到，有一批新的产品和公司将会把人工智能作为它们的核心。”他说，“Facebook、谷歌和亚马逊都在这一领域付出了最尖端的努力。”

安德森认为，在人工智能的角逐中，毫无疑问大公司将会占据主导。“首先没有多少人知道该如何开发这些东西。大公司可以投入比创业公司更多的资金。大公司支付的薪水可以跟体育明星媲美。所以，大公司可以雇佣这些人才，导致小公司没有人才可用。”

而谷歌、Facebook这类公司最大的优势还是在于数据。“从理论上讲，你需要这些庞大的数据库。ImageNet的部分突破就在于可以通过庞大的数据库对算法进行训练。理论认为，谷歌和Facebook等大公司可以接触到海量数据，但创业公司永远无法与之媲美。”安德森表示。

不过他同时表示，人工智能技术本身也在进步。人们都在学习利用小规模的数据库开展深度学习。有很多创业公司找到了一些聪明的方法来获取大数据，或者通过一些方法来降低对数据的需求。