近日，來自中央音樂學院的獨奏家與美國人工智能“樂團”攜手演出了12首中外作品，這是音樂人工智能伴奏系統在中國首次演出。這次演出是中央音樂學院與美國印第安納大學信息計算與工程學院聯合成立“信息學愛樂樂團”實驗室后的重要成果。除小提琴、長號、雙簧管、薩克斯等傳統西洋樂器外，演出還加入了人工智能協奏的中國樂曲《長城隨想曲》。

但其實音樂人工智能已經不新鮮了，在國外，登陸Jukedeck的網站，只需輸入音樂類型、心情、速度節奏、演奏樂器以及長度等基本信息，就可以輕易創作出一首優美的樂曲。Amper Music也提供類似的音樂創作服務。

很長一段時間來，AI的研究都停留在文字層面，比如著名的圖靈測試，證明機器能夠像人類一樣智能地回答書面問題。而如果讓機器變得更聰明，僅僅處理文字顯然是不夠的。事實上，人類心智非常善于視覺處理，從所見當中識別圖案、物體以及文本情景的能力。

當前，AI已經進入到生活中的各個層面，在互聯網行業已有不少案例。圖片識別方面，2015年谷歌推出Google Photos，搜尋特定某人，你會找到對方從現在到嬰兒時期的照片；音樂創作層面上，2016年，索尼公司的研究人員使用一種名為“流機器”（Flow Machines）的軟件，創作了一首披頭士風格的旋律；無人駕駛汽車方面，2005年上海交通大學成功研制出首輛城市無人駕駛汽車；視頻識別方面，2014年極鏈科技Video++創立，并推出其獨立研發的核心自主研發產品，文娛人工智能系統「VideoAI」。目前，VideoAI已實現場景、物體、人臉、品牌、表情、動作、地標、聲音檢索8大維度的數據結構化,人臉全序列采樣辨識算法對識別視頻內的側臉、面部大面積遮擋等極端情況都有著非常高的準確率。

對于一些復雜的事物，現在的算法還只能從表面數據去推測它的內部機制。簡單的解釋，比如豬圈里豬被圍欄擋住了，從外面看不到豬，我們怎么預測豬的活動呢？我們可以想辦法把一根長木棍綁在豬腿上，外面的人至少能看到木棍頂端的晃動，那么現在就能根據晃動情況推測豬是在走路吃飯還是在滿地打滾，以及下一步又會干什么。

目前的人工智能的預測算法和人一樣，就是讓計算機看看已經發生了什么，從過去的數據里找規律，然后利用這些規律來預測未來，某種程度上，這屬于“刻舟求劍”。

雖然AlphaGo打敗了柯潔，但綜合來說，目前AI的智力還比不過7歲兒童。當然，AI成長的速度非常快，而且，這僅僅是一個開始。在絕大多數情況下，技術幾乎都能通過API，開源程序或服務化處理得以應用實現。我們已經站在了未來世界的入口，無論是圖像AI、視頻識別、音樂演奏還是無人駕駛，都將成為這個世界的一個基本特征。