不過，機器學(xué)習(xí)的未來前景并非黯淡無光。人類和人工智能（AI）將會結(jié)出更加豐碩的成果，而此刻，成果正逐漸顯露出來。
機器學(xué)習(xí)是如何演進的？
60年前，一名程序員教會了一臺機器如何在井字游戲中戰(zhàn)勝人類。從那時起，計算機就變得越來越智能。1997年，“深藍”（Big Blue）在國際象棋比賽中戰(zhàn)勝了世界冠軍卡斯帕羅夫。盡管這讓所有人都為之震驚，但“深藍”依靠的大多是強力計算。
2011年，在智力競賽節(jié)目《危險邊緣》中，“深藍”的下一代計算機“沃森（Watson）”用推理能力擊敗了人類對手；而就在前不久，AlphaGo更戰(zhàn)勝了世界頂尖的圍棋手。要知道，圍棋可是全世界最復(fù)雜的游戲，其走法千變?nèi)f化，甚至比宇宙中存在的原子還多。
在過去60年的歷程里，某些事情正在呈指數(shù)式發(fā)展：在不到一個人一生的時間里，計算機經(jīng)歷了從學(xué)習(xí)兒童游戲，到掌握被認定為戰(zhàn)略思想之極致的游戲。
其中一個例子就是Atari電子游戲“Breakout（打磚塊）”：經(jīng)過整夜的數(shù)百萬次游戲訓(xùn)練后，DeepMind的人工智能只看比分和控制者輸入的信息，就學(xué)會了戰(zhàn)勝人類玩家的方法。因此，其自學(xué)速度遠比人類可以教授的速度快，而且還可以快速將新得到的知識傳播給其它計算機。換句話說，你擅長玩打磚塊，但并不能讓你的朋友也擅長玩。而一旦一臺計算機掌握了打磚塊的玩法，那么與之互聯(lián)的其它計算機也就掌握了相應(yīng)技巧。
機器學(xué)習(xí)將如何讓行業(yè)及業(yè)務(wù)受益？
首先，機器學(xué)習(xí)將會促進衍生式設(shè)計發(fā)展。以4軸飛行器的設(shè)計為例：設(shè)計師希望飛行器有良好的飛行表現(xiàn)，同時還能承受有效載荷，也就是說，要減輕飛機底盤的重量和減少飛行器的空氣阻力。
把這些限制條件輸入計算機之后，計算機就會去探索每一種可能的解決方案，并得出設(shè)計者意想不到的一些設(shè)計想法。計算機無需具備人類的繪圖能力就可以完全自主地創(chuàng)造這些想法。
歐特克已經(jīng)把這項技術(shù)運用到了與空客的合作中，幫助空客重新構(gòu)思和設(shè)計全新的機艙隔離結(jié)構(gòu)。全新的隔離結(jié)構(gòu)重量減半，但比原裝的隔離結(jié)構(gòu)更結(jié)實堅固。2106年晚些時候，3D打印的全新隔離結(jié)構(gòu)將會應(yīng)用在空客的A320飛機上。
同時，機器學(xué)習(xí)還將會推動機器人技術(shù)的發(fā)展。舉個例子，歐特克與藝術(shù)家Joris Laarman及其MX3D團隊合作，借助衍生式設(shè)計和機器人技術(shù)設(shè)計并打印出了世界上首座機器人自主制造的橋梁。2016年夏天，團隊將會按下按鈕，然后機器人將不受人工干預(yù)地打印出這座橋梁。該橋梁為不銹鋼材質(zhì)，將橫跨阿姆斯特丹的一條運河。
機器學(xué)習(xí)是否會影響物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展？
當(dāng)然會。為了探索出更加先進的物聯(lián)網(wǎng)，歐特克與設(shè)計和制造研究集團Hack Rod以及電影制片廠Bandito Brothers合作，打造了一輛具有神經(jīng)系統(tǒng)的瘋狂賽車。合作團隊在一輛傳統(tǒng)賽車上配備了好幾十個傳感器，然后讓一名世界級賽車手在沙漠中駕駛這輛賽車，直至賽車達到極限。
運用新的神經(jīng)系統(tǒng)，這輛賽車記錄了其在那次駕駛中的所有數(shù)據(jù)，包括受到的作用力。然后，團隊收集了這些實時數(shù)據(jù)，準確地說，是數(shù)十億數(shù)據(jù)點，并把這些數(shù)據(jù)接入了我們的衍生式設(shè)計工具——Project Dreamcatcher。
設(shè)計的成果是終極版底盤，這是人類不可能自行設(shè)計出來的。但借助衍生式設(shè)計、先進的機器人技術(shù)和上述的數(shù)字神經(jīng)系統(tǒng)，底盤設(shè)計得以實現(xiàn)。
機器學(xué)習(xí)未來將如何發(fā)展？
隨著機器學(xué)習(xí)的不斷演進，它會留意設(shè)計師對它提出的設(shè)計方案有什么反應(yīng)，并把設(shè)計師未說明的偏好納入到設(shè)計過程中，以此促進衍生式設(shè)計的發(fā)展。機器學(xué)習(xí)還將賦予機器人獨立完成任務(wù)的能力，而不用依靠設(shè)計師給出明確指令。此外，機器學(xué)習(xí)將使用機器人全新數(shù)字神經(jīng)系統(tǒng)（又稱物聯(lián)網(wǎng)）中的信息，來智能地感知現(xiàn)實世界并對現(xiàn)實世界做出反應(yīng)。
不久之前，設(shè)計師還在使用計算機來解決左腦邏輯問題。但現(xiàn)在，計算機正開始進入人類創(chuàng)意領(lǐng)域。例如，一旦計算機了解了椅子的實質(zhì)，它們就能幫助人們更好地設(shè)計椅子，因為設(shè)計師和計算機之間存在著一種共有意圖，這種共有意圖讓計算機成為了人類出色的創(chuàng)意伙伴。
那么，如果計算機可以像人類一樣自主地產(chǎn)生洞察并進行創(chuàng)意飛躍，世界將會變成什么樣？設(shè)計師在創(chuàng)意過程中的作用將會發(fā)生極大的變化。未來，設(shè)計師更像是為計算機提供指導(dǎo)和經(jīng)驗的導(dǎo)師。
縱觀歷史，人類塑造了當(dāng)今世界；展望未來，人類還將塑造影響世界的物品。一切都將發(fā)生翻天覆地的變化；技術(shù)和人類將前所未有地緊密融合在一起。這將是一個激動人心的未來，值得我們期待。
Jeff Kowalski/文
歐特克公司高級副總裁、首席技術(shù)官
