朱茵饰演的黄蓉在经过AI(人工智能)技术处理后，被“换脸”成了杨幂，面部微表情、五官的运动看起来毫无破绽，这个在社交网络上引发了热议的“高科技”话题，在之江实验室人工智能研究院副研究员单海军博士看来，其实只是AI现有技术的冰山一角。
如果运用更先进成熟的AI技术，这段视频其实可以更具“迷惑性”，单海军称，：“现有的技术完全可以做到用杨幂的音色、音调，完美的地配合视频中的嘴型、台词，有些没看过原作的人可能根本分辨不出来，‘咦，杨幂还演过这个?’。”
换脸的对象并不局限于明星、名人，AI技术甚至能“无中生有”，创造一个并不存在的面部，而神奇之处在于，其生动的表情和五官，能够让普通人用肉眼完全无法分辨出这其实是一个虚拟的“人造脸”。
诸如此类，AI技术的普及和日趋成熟，正在让原本想象中的一切逐渐贴近我们的生活，人脸识别、虹膜认证、实时翻译、智能家居等等AI技术的应用以颠覆性的姿态更新着人们的认知，而在这个充满想象力和科技感的行业里，每一个从业者都是时代变革的见证者。
“充满想象力”的职业
和电影里白大褂、一脸严肃的科研人员不同，一身休闲西装的单海军坐在经济观察报记者对面时，谈吐幽默、表情轻松，想到一些有趣的回答时，时常会爽朗的地笑出声来。
进入人工智能这个行业，对于单海军来说是水到渠成的事，无论是本科学习的自动化专业机械自动化管理，还是美国明尼苏达大学博士生涯对脑机接口的研究，单海军始终在和人工智能打交道，“其实大学里学的东西都是课本上的偏理论，比较很枯燥、很抽象，没有那些很酷很炫的东西，但是到了后来真正入了这行，把以前学的那些枯燥的理论、算法在实践中和产品结合起来了，有时候开始有些兴奋，原来当时学的都是最前沿的东西。”
2012年，单海军开始接触人工智能的“机器学习”，2014年，研究更深一步的人工智能“深度学习”，并真正开始进入人工智能行业，“现在，最前沿的风口技术已经是我们所说的‘图神经网络’，人工智能领域的技术革新实在太快，每两三年基本上每几年就是一个大的颠覆。”
从机器学习到深度学习，尽管名称上看起来变化不大，实际的改变是革命性的，“就拿人脸识别举例来说，机器学习时代是半自动化的，就是我给AI一千张面孔人脸图片，需要然后人工进行数据处理和特征提取设置好条件，即告诉计算机模型AI，人脸之间最大的脸部特征区别是哪些每个面孔的五官都有哪里不同，这样，AI才能完成对这一千张面孔人脸的辨认，正确率大概在70%-80%之间，而深度学习的进步在于，它是端到端全自动化的， 同样给机器一千张面孔，AI算法模型可以通过海量的数据信息的训练和学习，自己产生相应的识别能力，而且最好的模型识别正确率已经可以达到99%以上。”
新的“图神经网络”技术则为AI带来了推理能力，也就是说，在具备人脸识别这样的感知能力之外，还具备推理认知能力，辨认你的脸之后还能判断出你的性别、职业等信息，推理能力跳出了原本的信息束缚同样获取了一千张面孔的数据之后，AI可以辨认出这一千张面孔之外的新面孔，跳出了原本的信息束缚。这其中，每一个阶段的技术革新，对于传统的应用技术都是颠覆性的，甚至是超越想象的。
“比如说智能医疗，我们现在的技术可以达到的是，通过海量的病例影像录入，AI能够辅助医生判定患者的病灶在哪里，准确的地判断病情，。更进一步的是，现在已经有能够做手术的机器人达芬奇，或许有一天，机器人帮我们看完病，然后帮我们做手术，医生只需要完全旁观，这些都是完全有可能实现的，我们这个职业永远充满想象力。”
在这样一个日新月异、充满想象的行业里，单海军和其他所有的AI行业从业者一样，必须时刻保证自己的知识库存能够跟上技术水平的发展。
单海军目前主攻的课题是“跨媒体智能研究”，简单来说，就是对人工智能目前三大领域——计算机视觉、语音识别及自然语言处理的“融合”。
这些高大上的专业名词其实很好理解，计算机视觉即指AI可以通过摄像头图像或视频理解，辨认出你是谁，你在干什么;语音识别则可以判断谁在说话，说了什么，并转为文本;而自然语言处理则是指给AI一段文本，它他可以理解这段文本的意思，甚至为这段文本提炼出摘要。这些技术都有映射到现实中的应用，如机场的人脸识别、科大讯飞的语音翻译、今日头条的AI新闻。
单海军要做的，就是将这些领域跨“感官”信息融结合起来，使得AI对环境的感知和认知表现得的更加贴近人类，“比如我们坐在这里喝茶、采访，一个人类走进房间，他凭借视觉、听觉以及对我们对话的理解，就知道，‘哦，你们在采访’，现在我们希望，把一个AI放在这样的场景里，它也能明白我们在干什么。”人类听起来能简单理解的事务的理解能力背后，但需要AI需要具备极其复杂的学习、计算、推理能力才能理解。
对于目前的AI技术而言，要达成这样的目标或许还有些距离，单海军认为，“其实从AI的发展阶段来讲，它目前还是个婴儿，学术一点的叫法就是弱人工智能时代，它自己其实是无意识无没有智慧的。”
梦想照进现实
即使是这样一个没有智慧的“婴儿”，对于社会带来的改变已经足以称得上颠覆。
在普通人对人工智能的理解还短暂停留于打败李世石的AlphaGo、电影电视中的瓦力、大白身上时，人工智能所带来的“第四次工业革命”已经在引领变革。
市场调研机构高德纳近日公布的最新调查报告显示，企业人工智能应用在近年来高速增长。全球采纳人工智能技术的企业从2015年的10%，增长至2019年的37%，增加了270%。
而研究机构埃森哲则预估，到2035年时，AI将使包括中美等12个国家在内的16个行业产出增加14万亿美元，相当于现在中国大陆的GDP总额，企业获利能力平均能提高38%，成为拉动经济与企业获利的源头。
AI技术的革命性，使其成为了全球各国科技竞赛的主战场，中国也通过推出大量的利好政策推动AI产业的发展。2016年3月，人工智能被正式列入“十三五”重大工程，2017年3月，人工智能首次被写入政府工作报告，从国家的顶层设计，为人工智能产业发展铺路。
顶层政策的积极引导下，各地方政府也对人工智能领域投入了大量资源，据介绍，除北上广深等众多一线城市，成都、西安等二线城市也均由政府与企业携手，成立自己的AI实验室。
单海军所就职的之江实验室正是由浙江省人民政府携手浙江大学、阿里巴巴集团共同推动建立的“开放型、平台型、枢纽型创新高地”，新一代人工智能、智能制造与机器人、泛信息安全、超级智能感知以及未来网络计算是其主要科研方向。
政策推动、政企协作，时至今日，中国在人工智能领域的发展已经获得世界的认可，2019年1月31日，联合国下属的世界知识产权组织(WIPO)公布了一份研究报告，显示在全球人工智能领域的竞争中，中国和美国处于领先地位。
报告还显示，人工智能专利申请数量排名前20位的学术机构中，中国占了17个。此外，截至2018年6月，全球能监测到人工智能企业总数达4928家，其中美国2028家，中国(不含港澳台地区)1011家，北京是人工智能企业最多的城市。
有着在美国学习经历的单海军也表示，：“从人工智能的角度来讲，中国的发展应该说是最前沿的，业界公认美国是最强的，中国是第二强，现在很多全球顶尖的人工智能行业的人才也都是华人，另一方面来说，中国人工智能行业优秀的创业公司数量也很多。”
据记者不完全统计，截至2018年末，国内已经诞生了超过12家估值超过10亿美元的AI独角兽企业，总估值超过350亿美元，其中包括了全球估值最高的AI独角兽企业商汤科技。
飞速发展的人工智能行业催生了巨量的相关人才需求，单海军感慨，人才的缺乏是制约全球人工智能领域发展的重要因素之一，“人工智能领域其实火了还没几年，而他的实际落地应用要和各个行业结合起来很多很多领域，虽然有很多人开始从事人工智能那么原先培养的人才就那么一点，但是还肯定是跟不上需求的，。此外，人工智能技术是有很高的技术门槛的，它的背后是复杂的数学理论、技术支撑，所以优秀顶尖的人才其实很缺乏。”
行业发展与人才缺失之间的矛盾，使得人工智能行业成为了炙手可热的高薪行业，极高的薪资也吸引着众多不同领域的优秀人才转行、跳槽，“比如说智能医疗，那么他不仅需要从业者具有相关的医疗行业知识储备基础，从自己擅长的领域切入到还要是懂人工智能，具备跨学科的能力储备AI，这是跨行业的一些门槛。”
对于人工智能行业的未来，单海军充满了乐观与期待，“如果我的亲朋好友问我，我肯定会推荐他们进入到这个行业，像现在商业化的智能音箱、谷歌的glass，这些其实都只是非常简单的AI技术、AI载体，未来，这样的些载体会越来越多，。整个从整个发展过程时代而言，人工智能还在起步阶段，我觉得未来二三十年，大家继续去学习这个专业、从事这个行业都还很有前景没有问题。”
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