据日媒报道，大阪大学和京都大学等的研究团队开发出了可使用人工智能流畅对话的美女机器人“ERICA”。当地时间3日，该机器人在东京向媒体展示。

据介绍，“ERICA”的特点是可以通过放置在附近的麦克风和传感器收集信息，感知对方的声音和动作进行自主会话。

“ERICA”的形象被设定为23岁女性，有着一张经电脑人工合成的“美女脸”。说话的声音是以声优的录音为基础进行再次合成，非常像人声。眼睛、嘴巴和脖子等19处可通过气压活动，呈现出各种表情。

导语： 在20世纪中，人工智能在国际象棋中的胜利是人工智能研究的里程碑。约翰·麦卡锡(John McCarthy)在20世纪50年代早期创造了“人工智能”这个词，他曾把国际象棋称为“人工智能的果蝇”(Drosophila of AI)，意即人工智能在国际象棋中的突破像果蝇在早期遗传学领域一样，有着非凡的意义。

图|人工智能在象棋领域已经完胜人类。

上世纪90年代末，IBM的智能机器人“深蓝”(Deep Blue)与世界冠军加里卡斯帕罗夫(Garry Kasparov)展开了一系列棋类游戏。1997年，深蓝最终击败了卡斯帕罗夫，这是人类历史上，机器人首次击败世界冠军。到21世纪初，技术已经得到了惊人的发展：几乎在所有的游戏环境下，机器都能打败象棋大师。

自然，人工智能开发人员开始考虑将研究迁移到其他更复杂的游戏来测试这些人工智能复杂的算法。在过去的12个月里，人工智能跨越了一系列新的门槛，最终在各种不同的游戏中击败了人类玩家，从古代的围棋游戏到动态的交互式纸牌游戏，例如德州扑克。

图|1997年卡斯帕罗夫负于电脑“深蓝”

AI——永不停息的步伐

上世纪90年代末，在一台机器终于最终击败国际象棋大师之后，一位来自普林斯顿的天体物理学家预测道:“可能要等上一百年，电脑才能在围棋中打败人类——甚至可能更长。“

面对种种人工智能发展的挑战，计算机科学家们把开始把注意力转向了一个古老的中国游戏，它既简单又复杂——它就是围棋。

在过去的10年里，机器学习能力的发展造就了真正有竞争力的人工智能围棋选手。2014年，谷歌开始研究一个叫做AlphaGo的深度学习神经网络。经过几年里对Al研究成功的案例，开发团队尝试了一些不同的东西。

图|AlphaGo将深度学习方法引入到蒙特卡洛树搜索中，主要设计了两个深度学习网络，一个为策略网络，用于评估可能的下子点。另一个为估值网络，可以对给定的棋局进行估值，在模拟过程中，不需要模拟到棋局结束就可以利用估值网络判断棋局是否有利

在2016年年底，一个名为“Master”的神秘在线围棋玩家出现在了热门的亚洲游戏服务器Tygem上。在接下来的几天里，这个神秘的玩家横扫世界范围内的许多一流玩家。2016年1月4日，jig项目启动，正式确认“Master”实际上是DeepMind系列中AI AlphaGo的最新版本。

2017年5月，AlphaGo“Master”在对战世界排名最高的围棋选手柯洁中屡屡得分。在三场比赛中，这台机器稳操胜券，但最令人吃惊的是，在十月的揭幕仪式上，谷歌已经开发出了比“Master”还好的AlphaGo更复杂的迭代产品。

图|2017年中国围棋高手柯洁与AlphaGo上演“人机大战”。

AlphaGo Zero团队在《自然》杂志的一篇文章中透露，它们所开发的是一种革命性的算法——让AI在与自己的对抗中学习。在这个系统中，AlphaGo Zero只是简单地与自己对抗，不断地学习如何掌握人类给它编程的任何游戏。在21天的学习之后，AlphaGo Zero就能达到大师级水平，到第40天，它就能超越所有之前出现过的版本。

2017年12月，DeepMind发布了一个更新版本的系统。这款名为“AlphaZero”的新人工智能可以在短短几个小时内掌握各种游戏。经过仅仅8个小时的自我训练，这个系统不仅能打败AlphaGo Zero的早期版本，而且还可以成为象棋大师和将棋（shogi，又称日本象棋，一种流行于日本的棋盘游戏）的冠军。

尽管围棋非常复杂，但对于人工智能来说，掌握扑克技术仍是另一个完全不同的挑战性命题。要想在扑克中取胜，人工智能必须掌握欺骗的艺术。在这个“臭名昭著”的纸牌游戏中，必须具备一定的识别技术和诡骗技术，这也就意味着人工智能必须具有至关重要的动态能力。

在经历了长达10年的尝试之后，人工智能终于打败了众多一流的扑克专业人士。来自阿尔伯塔大学的DeepStack推出了一个人工智能系统，它可以通过人工智能的“直觉”来战胜人类扑克玩家。

图| Libratus的AI系统与专业人士竞技“扑克”

2017年1月，来自卡内基梅隆大学的一个团队举办了一场公开活动，当时，这个名为Libratus的AI系统花了20天的时间，玩了12万把自由德州扑克。尽管专业人士们每天晚上都在讨论在人工智能中发现的其可能存在的弱点，但这台机器每天都在进行自我校正，修补游戏中的漏洞，并改进其牌技和策略。

事实上，人类的大脑并不是机器的对手，经过近一个月的游戏学习过程，Libratus公司赢得了170万美元的筹码，而与之对战的每四位专业选手中的一位都损失了数千美元的虚拟货币。一名失去职业资格的选手说：“在比赛进行到一半的时候，我感觉我在和一个作弊的人比赛，就像对方能看到我的牌一样。我不是在指责它作弊，正相反，这种人工智能的开发很棒。“

2015年，埃隆马斯克(Elon Musk)和一小群投资者成立了一个名为OpenAI的项目。该项目旨在探索人工智能系统的发展，它们的开发焦点在于强化人工智能的学习系统。在这种学习系统中，机器将学会如何在特定的任务中进行自我学习。

2017年8月，OpenAI团队将目光投向了在Dota 2中获胜，这是一个国际大型电子竞技比赛的核心游戏。Dota 2是一款非常流行的、复杂的多人在线对战竞技场游戏，在竞技游戏领域中，这是一项非常严肃的比赛。

仅仅在两个星期的学习之后，OpenAI机器人便参与了这场锦标赛，随后击败了几名世界顶级的游戏竞技者。虽然，目前为止，人工智能系统只能对战简单的一对一的游戏，但是OpenAI团队正在研究如何在5对5的游戏中进行“团战“。

分而治之——挑战“吃豆人”游戏

几年前，谷歌DeepMind在49台Atari 2600游戏上设置了人工智能。他们为这49台人工智能配备了与人类玩家相同的装备，在这种自我学习下，AI在大多数游戏中都“想”出了如何玩这些游戏并取得胜利。然而，有些游戏比其他游戏更难掌握，如经典的80年代视频游戏——吃豆人（Ms Pac-Man ），这是最具有挑战性的游戏之一。

2017年，一家名为Maluuba的人工智能深度学习初创公司被谷歌收购，并入DeepMind集团。Maluuba的新机器学习方法被称为“混合奖励体系结构”(HRA)。他们将这种方法应用到MS Pac-Man系统中，系统创建了超过150个“代理”，每个代理都有特定的任务——比如找到一个特定的豆子，或者避免幽灵。

最终，HRA方法会生成一个顶级代理，类似于高级经理。这个高级经理在做出个体移动的最终决定之前，会对下级代理的所有建议进行评估。这种方法被委婉地称为“分治法”，即把复杂的任务分解成更小的部分。

在将该方法应用于吃豆人之后，人工智能很快就找到了如何达到999,990最高分数的方法，这是此前人类或其他人工智能都无法做到的。

人工智能在游戏领域中大获全胜

如果人工智能在几乎所有的游戏中都能打败我们，那么，按照这个发展逻辑，接下来应该怎么做呢？

最近，法尔茅斯大学的一名研究人员开发了一种新的机器深度学习算法，他声称，这种算法可以为我们设计出自己的游戏，让我们从游戏中失败的地方重新开始玩。这个人工智能系统被称为“Angelina”，它每天都在不断改进，现在，它可以利用从维基共享网站到在线报纸和社交媒体等多种来源的数据来制作游戏。

那么这一切意味着什么呢?

2017年的发展可能是人工智能发展阶段中最重要的一年，同时，它也暗藏危机，因为，这是强化学习系统中的巨大进步。这些程序能够高效地教会自己掌握新技能。例如，最近的AlphaZero迭代可以在几天的自主学习之后，在一些游戏中获得超人类的技能。

在对350多个人工智能进行的一项大型调查中表明，人工智能将在短时间内全面超过人类。根据该调查，研究人员预测到，到2027年，人工智能的驾驶技术将全面超过人类，到2049年，它就能写出一本畅销小说，到2053年，它写的小说就能超过人类。事实上，根据这项调查，研究人员得出的结论是，到2060年，有50%的可能性，人工智能将能够做我们能做的每一件事，甚至能做得更好。

毫无疑问，2017年是人工智能在日益复杂的游戏中击败人类的一个里程碑，尽管在现在看起来微不足道，但其影响却是巨大的。许多发展中国家的公司正迅速将目光投向现实世界中的应用。

谷歌DeepMind已经将AlphaGo Zero系统的研究目标从游戏中转移，开始对蛋白质折叠进行全面的研究，希望能开发出对抗阿尔茨海默症和帕金森氏症等疾病的疗法。

图|人工智能在某些方面能力确实已远超人类，将在我们实际生活中发挥无法意料的巨大作用。

DeepMind的联合创始人兼首席执行官戴米斯哈萨比斯表示:“这些研究的最终目标乃是，利用这些人工智能的算法上的新突破，帮助我们解决各种现实世界中存在的迫切需要解决的问题。如果类似的技术可以被应用到其他问题上，比如蛋白质折叠、减少能源消耗或者寻找革命性的新材料，那么这些重大人工智能进展就有可能促进人类认知能力的突破，并对我们的生活产生积极的影响。”

有些人可能会对人工智能的发展持怀疑态度，担心人工智能将会威胁到人类的生存与发展，但有如Facebook CEO扎克伯格所说：“人类制造机器就是为了让机器在某些方面强于人类，但是机器在某些方面超越人类并不意味着机器具有能力学习其他方面的能力，或者将不同的信息联系起来而做超越人类的事情，而这一点非常重要”。

只要我们秉持为人类谋福祉的初衷，将人工智能成功运用到各方各面，发展前景势必一片光明。

对于人工智能的未来，究竟是利大于弊，还是弊大于利？欢迎各位读者在评论区给吃你的真知灼见。

原标题：拼搭游戏中学习编程，“程序猿”要从娃娃抓起 — 索尼 KOOV 可编程教育机器人套件体验 | 视频

当今世界哪个领域最火？那必然是人工智能和机器人。如何让孩子从小就能够耳濡目染的获得相关的教育和引导，也是很多家长关注的。这就要引入另一个当今非常火的教育概念 STEM，STEM是科学（Science），技术（Technology），工程（Engineering），数学（Mathematics）四门学科英文首字母的缩写。

STEM课程重点是加强对学生四个方面的教育：一是科学素养，即运用科学知识（如物理、化学、生物科学和地球空间科学）理解自然界并参与影响自然界的过程；二是技术素养，也就是使用、管理、理解和评价技术的能力；三是工程素养，即对技术工程设计与开发过程的理解；四是数学素养，也就是学生发现、表达、解释和解决多种情境下的数学问题的能力。而机器人培训课程就是STEM课程中非常典型的一种。

我也是一个5岁孩子的父亲，这件事我还真去了解过。以北京来说，有多家培训机构主推幼儿机器人编程培训，价格大概每节课200~500，通常一个学年的费用动辄也要几万元，报名的学员也非常多。

索尼国际教育推出的 KOOV可编程教育机器人套件就是瞄准这一市场。

KOOV是一款结合了多面模块、创客组件及互联网服务的全概念机器人教育产品，主要面向8岁以上中小学生编程教育。其组件除了基础模块外还涵盖了加速度、光学、触摸、声音等传感器，还有控制器和驱动单元。

另一方面，索尼国际教育还发布了KOOV互联网服务，这是相对于传统积木类机器人最大的区别。相当于KOOV把整套机器人教育课程搬到了网上，形成了一个可在线学习、分享的教育社区，让没有机器人基础的家长也能够在家陪伴孩子一起学习。要这么算来，3999的价格相比一年几万的培训学费来说还是挺划算的。关于在线课程的体验后面我会讲到，咱们还是先从产品本身说起。

KOOV的包装就很讨孩子喜欢，纯白底色基础上色彩鲜艳的KOOV logo和模块拼搭的造型让孩子一眼就能看出是给她准备的礼物，喜悦之情溢于言表。

KOOV在售产品有三个版本，分别是豪华版、基础版、扩展套件。官方也明确说明，豪华版=基础版+扩展套件。

但有一点我想不明白，既然豪华版=基础版+扩展套件，那么一次性购入豪华版的价格应该小于基础版+扩展套件吧。可我发现，如果单买基础版+扩展套件的价格，原始定价就比豪华版便宜1元。而如果你再是SONY的会员，这个差价会拉得更大。比如我是SONY的金牌会员，官网价格基础版+扩展套件比直接买豪华版就要便宜151元。我是觉得这个定价有些问题。

不过我从产品详单中也发现了一些区别，就是豪华版的“进阶教室”课程，比基础版多出1套课程，而根据我后面的实际使用中也发现这些课程真的很优秀，一套课程实际的价值肯定是远比差价多的多，如果差价是这么体现的那我是完全接受的。

豪华版中包含的全部内容如下图：

制造商：索尼国际教育公司，产地：日本。

打开外包装，两个印有KOOV字样的天蓝色盒子映入眼帘。

可以看到确实如官方所说，豪华版包括了基础版+扩展套件，豪华版并没有设计完整的盒子，而是就将基础版和扩展套件的两个独立包装盒用外封绘包在了一起。

最上层是KOOV的使用说明书，在说明书下方我模糊化处理的是“学习课程注册码”，这个注册码很重要，因为这套产品真正的精华所在就是在线的课程，而要登陆在线课程就需要这个注册码。

拿掉说明书，是控制主板和电控传感器相关。

下一层是电池盒，电线电缆。

再往下就是分包的模块~

基础版全部内容物如下图：

同样第一层也是电子元件

扩展套件全部内容物如下图：

完整豪华版全部内容物如下图：

别看只有两个不大的方盒子，里面的东西可是真不少，摊开满满一桌子。相比一些过度包装的玩具，看着挺大一盒子打开没几包东西，KOOV的包装风格就显得很日本。

KOOV的模块均为鲜艳颜色的透明材质。材质细腻，手感柔滑，无异味，无毛刺。

既然是拼插类型的“积木”，就难免要和乐高比对一下。我家里也有非常多的乐高，我说下我感受俩种产品的区别。单从基础模块来说（毕竟乐高有大量的异形积木），KOOV的基础模块拼插难度和逻辑性要高于乐高的基础模块。由于乐高的基础模块就是单面拼插，而KOOV的基础模块可以从多方向插入。

尽管五颜六色的一大堆模块，但其实就归纳就下图这七种。

另外包装内也有一个拔件辅助工具~

对于一个教育类机器人套件来说，硬件只是基础，软件才是灵魂。下面我们就来看看KOOV的软件应用。目前KOOV应用程序提供Windows、Mac、iPad三个平台的应用，可以直接从官网进行下载。 https://www.koov.io/downloads

初次安装需要进行会员注册。这个会员与SONY会员并不关联，需要重新注册。

这里以PC客户端为例。

首次进入会有一个新建玩家的过程，和小朋友一起建立一个自己的卡通形象，并选择一个智能小助手吧。

建立玩家档案后后便可进入主菜单了。

下图为主菜单界面，中国人大多数的习惯都是从左到右，通常菜单也是同样的逻辑顺序。那看了下面这个主菜单，我肯定认为应该是先从创意工坊使用起。但实际上创意工坊按从产品从熟悉到精通的逻辑来说应该是最后访问的。

正常使用顺序应该是先去教室学习，再去机器人乐园照着做，最后才是发挥创意自己做。总觉得这里是“进阶学习”而不是从入门开始，但实际官方应该想表达的意思是，这里面的课程是逐步进阶的。

尽管菜单设计我是有些意见，但是课程的内容体验下来还是非常棒的。

正因为有了这些精巧设计的课程，这个产品才能够称之为可编程教育机器人套件，才有STEM的教育能力。有了这些课程，只要按照进度和课程顺序学习，完全可以媲美一年几万元的机器人培训机构。而如果没有这些课程的话，那这套产品也只能算个玩具。

可以看到四套课程分别是：创意拼搭入门、创意编程入门、编程技巧进阶、机器人构造进阶。每套课程都分多个学习单元，每个单元又详细的设立了学习目标。可以说是一步步，手把手的教孩子进入机器人领域，就连我都在陪伴中学到了一些东西。

需要注意的是，要进入KOOV的课程，需要先绑定注册码。就是我前面说的，在说明书第一页的那行字符。另外所有课程需要全程在线，不能离线使用，我想这也是为了保护这些课程的版权。毕竟整套产品的真正价值就在这些课程上面，这才是产品的灵魂。

简单的截取了创意拼搭入门第一单元的部分内容，可以看到每个单元学习完成，都会获得一个勋章，也是激励孩子学习的一种方式。更多课程内容我就不截取了，毕竟这些课程内容都是有版权的。

科学的体系，巧妙的示例，有趣的关卡设计。让孩子在家也能学机器人。不管是小白或是专家，都可以在学习中找到乐趣。总之这些课程设计合理、循序渐进，是一套非常不错的机器人入门教程，有了这些课程，那3999的价格相比去外面的机器人培训班来说可是超值了。

主菜单的第二部分是“机器人乐园”，在这里有大量的拼搭图纸及配套程序，同时也有难度标注和所需零件的标注，有些是基础版就可以拼装的而有些则需要豪华版才可以。

电子版的拼装图纸每一步都有非常细致的说明，并且可以拖动视角，从任意角度进行观看，极大的方便了拼装。

编程界面采用了大部分STEM机器人套件的可视化编程界面，语言也是中文。这样入门的小朋友并不用一开始就学习复杂的命令代码，而是先建立起非常重要的编程逻辑思维，通过轻松拖拽便可实现机器人编程。

目前我家的小朋友5岁，要实现编程还有些难度，毕竟本套产品的目标用户是中小学生。不过可以让她先从按照教程一步步模仿开始，也能够轻松上手。

比如，她现在能完全独立的按照初级教程，完成小房子和小帆船的搭建。

透明鲜艳的颜色，小朋友还是很喜欢的。

再之后可以家长陪同并引导孩子一起做出一些难度更高的SET，从而激发孩子对机器人和编程的兴趣。

完成的作品不但可以自己欣赏，还可以上传到创意工坊，让自己的作品有个交流分享的平台。而目前创意工坊中已经有大量玩家上传的内容，也可以参考学习，开阔思路。

一个小小的视频演示，为了不被插广告，所以视频时间在1分钟内。

1、模块精美、拼插容易、材质安全，很瘦小朋友的喜爱。

2、电控零件众多，可以在游戏学习中将科学，技术，工程融会贯通。

3、KOOV APP 支持Windows、Mac、iPad平台，界面精美、功能丰富，简单易上手，小朋友可以自己操作。

4、科学的体系，巧妙的示例，有趣的关卡，让孩子在家也能学机器人。

5、课程设计合理、循序渐进，是一套非常不错的机器人入门教程，有了这些课程，那3999的价格相比去外面的机器人培训班来说可是超值了。

6、适用年龄广，不管是刚刚接触机器人的小朋友还是已经有着深厚基础的高阶玩家，都可以在其中找到乐趣。