人工智能是什麼？

• 歡迎大家邁入人工智能的大門
• • 1. 人工智能的定義
  • 2. 人工智能的話題
  • 3. 人工智能的四大技術分支
  • 4. 人工智能的主要應用領域
  • 5. 人工智能的三種形态
  • • 5.1. 弱人工智能到強人工智能有多難？
    • 5.2. 弱人工智能的前進方式
    • 5.3. 強人工智能到超級人工智能之路
    • 5.4. 智能爆炸——強人工智能時代
  • 微信公衆号同步

歡迎大家邁入人工智能的大門

  人工智能 (Artificial Intelligence, AI) 是目前全球最熱門的話題之一，是21世紀引領世界未來科技領域發展和生活方式轉變的風向标，人們在日常生活中其實已經方方面面地運用到了人工智能技術，比如網上購物的個人化推薦系統、人臉識别門禁、人工智能醫療影像、人工智能導航系統、人工智能寫作助手、人工智能語音助手等等。目前有大量群體對人工智能的定義、原理、分類、應用産生了極大地興趣，可是網上媒體釋出的一些資料資訊大多具有極強的偏向性和導向性，很少有客觀全面的總結。在這裡，我做了一個詳細的“人工智能圖解筆記”，從人工智能的定義、分類和發展路徑等角度，給大家展示了一個全面的人工智能圖譜。

1. 人工智能的定義

  人工智能的定義主要有以下幾種：

1. 人工智能的一種定義：《人工智能，一種現代的方法》筆記：人工智能是類人思考、類人行為，理性的思考、理性的行動。人工智能的基礎是哲學、數學、經濟學、神經科學、心理學、計算機工程、控制論、語言學。人工智能的發展，經過了孕育、誕生、早期的熱情、現實的困難等數個階段；
2. 人工智能的另一種定義：人工智能是研究、開發用于模拟、延伸和擴充人的智能理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學，它是計算機科學的一個分支；
3. 人工智能是一門什麼科學？：人工智能科學的主旨是研究和開發出智能實體，‍‍在這一點上它屬于工程學。工程的一些基礎學科自不用說‍‍，數學、邏輯學、歸納學、統計學，‍‍系統學、控制學‍‍、工程學、計算機科學‍‍，還包括對哲學、心理學、生物學、神經科學、認知科學‍‍、仿生學‍‍、經濟學‍‍、語言學‍‍等其它學科的研究‍‍，可以說‍‍這是一門‍‍集數門學科精華的‍‍尖端學科中的尖端學科——是以說人工智能是一門綜合學科。‍

2. 人工智能的話題

  人工智能的話題有且不限于以下幾種：

1. 我們總是把人工智能和電影想到一起：星球大戰、終結者、2001：太空漫遊等等，電影是虛構的，那些電影角色也是虛構的，是以我們總是覺得人工智能缺乏真實感；
2. 人工智能是個很寬泛的話題：從手機上的電腦到無人駕駛汽車，到未來可能改變世界的重大變革，人工智能可以用來描述很多東西，是以人們會有疑惑；
3. 我們日常生活中已經每天都在使用人工智能：生活中很多網際網路工具已經是人工智能了，隻是我們沒意識到，或者已經習慣了而已。John McCarthy在1956年最早使用的人工智能 (Artificial Intelligence) 這個詞，他總是抱怨“一旦一樣東西用人工智能實作了，人們就不再叫它人工智能了。”；
4. 一些場景的弱人工智能例子：谷歌，一個巨大的搜尋熱人工智能；智能手機，弱人工智能系統；智能汽車，很多已經安裝了控制汽油滲入，控制防抱死系統的電腦等；垃圾郵箱過濾器也是經典的弱人工智能。

3. 人工智能的四大技術分支

  人工智能的四大技術分支如下所示：

1. 模式識别：是指對表征事物或者現象的各種形式（數值的文字、邏輯的關系等等）資訊進行處理分析，以及對事物或現象進行描述分析分類解釋的過程，例如汽車車牌号的辨識，涉及到圖像處理分析等技術；
2. 機器學習：研究計算機怎樣模拟或實作人類的學習行為，以擷取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構是指不斷完善自身的性能，或者達到操作者的特定要求；
3. 資料挖掘：知識庫的知識發現，通過算法搜尋挖掘出有用的資訊，應用于市場分析、科學探索、疾病預測等等；
4. 智能算法：解決某類問題的一些特定模式算法，例如我們最熟悉的最短路徑問題，以及工程預算問題等等。

4. 人工智能的主要應用領域

  人工智能的主要應用領域有哪些呢？

1. 機器人領域：人工智能機器人，如PET聊天機器人，它能了解人的語言，用人類語言進行對話，并能夠用特定傳感器采集分析出現的情況、調整自己的動作來達到特定的目的；
2. 語音識别領域：該領域其實與機器人領域有交叉，設計的應用是把語言和聲音轉換成可進行處理的資訊，如語音開鎖（特定語音識别）、語音郵件以及未來的計算機輸入等方面；
3. 圖像識别領域：利用計算機進行圖像處理、分析和了解，以識别各種不同模式的目标和對象的技術，例如人臉識别、汽車牌号識别等等；
4. 專家系統：具有專門知識和經驗的計算機智能程式系統，背景采用的資料庫，相當于人腦具有豐富的知識儲備，采用資料庫中的知識資料和知識推理技術來模拟專家解決複雜問題。

5. 人工智能的三種形态

  人工智能具體有哪三種形态呢？

1. 弱人工智能：弱人工智能 (Artificial Narrow Intelligence, ANI) 是擅長與單個方面的人工智能，比如有能戰勝象棋世界冠軍的人工智能，但是它隻會下象棋，你要問它怎樣更好地在硬碟上存儲資料，它就不知道怎麼回答你了；
2. 強人工智能：強人工智能 (Artificial General Intelligence, AGI) ，是人類級别的人工智能，強人工智能是指在各方面都能和人類比肩的人工智能，人類能幹的腦力活它都能幹。創造強人工智能比創造弱人工智能要難得多，我們現在還做不到。Linda Gottfredson教授把智能定義為“一種寬泛的心理能力，能夠進行思考、計劃、解決問題、抽象思維、了解複雜理念，快速學習和從經驗中學習等操作”。強人工智能在進行這些操作時，應該和人類一樣得心應手；
3. 超人工智能：超人工智能 (Artificial Super Intelligence, ASI)，牛津哲學家，知名人工智能思想家Nick Bostrom把超級智能定義為“在幾乎所有領域都比最聰明的人類大腦都聰明很多，包括科技創新、通識和社交技能”。超人工智能可以是各方面都比人類強一點，也可以是各方面都比人類強萬億倍，超人工智能也正是為什麼人工智能這個話題這麼火熱的緣故，同樣也是為什麼永生和滅絕這兩個詞會在本文中多次出現。

5.1. 弱人工智能到強人工智能有多難？

  弱人工智能已經實作了，強人工智能還有一段路要走。那麼目前究竟遇到了哪些困難呢？

1. 一個大困難：人類的大腦是我們所知宇宙中最複雜的東西，至今我們都還沒完全搞清楚；
2. 可以簡單解決的：可簡單解決的造一個能在瞬間算出10位數乘法的電腦；
3. 目前比較難以解決的：選一個能分辨出一個動物是貓還是狗的計算機；
4. 已經成功的：造一個能戰勝世界象棋冠軍的電腦；
5. 還沒做出來的：谷歌目前花了幾十億美元在做一個能夠讀懂六歲小朋友的圖檔書中的文字，并且了解那些詞彙意思的電腦；
6. 邏輯容易感覺難：一些我們覺得困難的事情——微積分，金融市場政策、翻譯等等，對于電腦來說都太簡單了；而且我們覺得容易的事情——視覺、動态、轉移、直覺——對電腦來說太難了；
7. 計算機科學家Donald Knuth：人工智能已經在幾乎所有需要思考的領域超過了人類，但是在那些人類和其它動物不需要思考就能完成的事情上還差得很遠；
8. 人工智能的一個典型目标例子：要想達到人類級别的智能電腦，電腦必須要了解更高深的東西，比如微小的臉部表情變化，開心、放松、滿足、滿意、高興這些類似情緒間的差別，以及為什麼《布達佩斯大飯店》是好電影，而《富春山居圖》是爛電影。

5.2. 弱人工智能的前進方式

  弱人工智能已經實作了，強人工智能還有一段路要走。那麼目前究竟遇到了哪些困難呢？

1. 第一步：增加電腦處理速度：要達到強人工智能，肯定要滿足的就是電腦硬體的運算能力，如果一個人工智能要像人腦一般聰明，他至少要能達到人腦的運算能力。從人腦的發展速度來看，預計到了2025年就能花1000美元買到可以和人腦運算速度抗衡的電腦了；
2. 第二步：讓電腦變得更智能：抄襲人腦，參考人腦範本做一個複雜的人工神經網絡，科學界正在努力逆向工程人腦，來了解生物進化是怎麼造出這個神奇的東西的，樂觀的估計是我們在2030年之前能夠完成這個任務，我們已經能模拟小蟲子的大腦了，螞蟻的大腦也不遠了，接着就是老鼠的大腦，到那時模拟人類大腦就不是那麼不現實的事情了；模仿生物演化，除了抄襲人了，也可以像制造飛機、模拟小鳥那樣模拟類似的生物形式。不全部複制，包括部分人工的設計幹預，因為人類主導的演化會比自然快很多很多，但是我們依然不清楚這些優勢是否能使演化模拟成為可行的政策。讓電腦來解決這些問題，如果抄學霸的答案和模拟學霸備考的方法都走不通，那就幹脆讓考題自己解答自己吧。這種想法很無厘頭，卻是最有希望的一種。總的思路是我們建造一個能進行兩項任務的電腦——研究人工智能和修改自己的代碼，這樣他就不隻能改進自己的架構了，我們直接把電腦變成了電腦科學家，提高電腦的智能就變成了電腦自己的任務，前期會很慢，但一旦上路，後面會飛速發展。

5.3. 強人工智能到超級人工智能之路

  從強人工智能到強人工智能，還有哪些需要改進和增強的地方呢？

1. 發展的觀點：總有一天，我們會造出和人類智能相當的強人工智能電腦。到了這個時候，人工智能不會停下來，考慮到強人工智能之于人腦的種種優勢，人工智能隻會在“人類水準”這個節點做短暫的停留，然後就會開始大踏步向超人類級别的智能走去；
2. 超級人工智能比人類牛逼的地方：硬體上，運算速度往着幾何級的速度增長；容量和存儲空間也會迅速提升，遠超人類，而且不斷拉開距離；可靠性、持續性，不會疲憊，能持續不斷的思考；軟體上，可編輯性、更新性，以及更多的可能性。和人腦不同，電腦軟體可以進行更多的更新和修正，并且很容易做測試，另外一個則是集體能力，人類的集體智能是我們統治其它物種的重要原因之一，而電腦在這方面比我們要強得很多，一個運作特定程式的人工智能網絡能夠經常在全球範圍内自我同步，這樣一台電腦學到的東西會立刻被其它所有電腦學得，而電腦叢集可以共同執行同一個任務，因為異見、動力、自利這些人類特有的東西未必會出現在電腦身上。

5.4. 智能爆炸——強人工智能時代

  如果強人工智能時代來臨，地球将是一幅怎樣的景象呢？

1. 人類統治地球觀：人類對于地球的統治教給我們一個道理——智能就是力量，也就是說一個超人工智能，一旦被創造出來，将是地球有史以來最強大的東西，而所有生物，包括人類都隻能屈居于其下——而這一切有可能在未來幾十年就發生。當一個超人工智能出生的時候，對我們來說，就像一個全能的上帝降臨地球一般；
2. 遞歸的自我改進概念：一個運作在特定智能水準的人工智能，比如說腦殘人類水準，有自我改進的機制，當它完成一次自我改進後，她比原來更加聰明了，我們假設它到了愛因斯坦水準，而這個時候它繼續進行自我改進，然而現在它有了愛因斯坦水準的智能，是以這次改進會比上一次更加容易，效果也更好。第二次的改進使它比愛因斯坦還要聰明很多，但它接下來的改進進步更加明顯。如此反複，這個強人工智能的智能水準越長越快，直到它達到了超人工智能的水準——這就是智能爆炸，也是加速回報定律的終極展現；
3. 當人工智能達到人類水準：以下的情景可能會發生：一個人工智能系統，花了幾十年時間到達了人類腦殘智能水準，而這個節點發生的時候，電腦對于世界的感覺大概和一個四歲小孩一般；而這個節點後一個小時，電腦立馬推導出了統一廣義相對論和量子力學的實體理論；而在這之後一個半小時，這個超人工智能變成了超人工智能，智能達到了普通人類的17萬倍；
4. 科技大佬警惕人工智能的原因：現在很多科技大佬包括科學家都在提出警惕人工智能，要建立和完善法律法規，目的就是擔心未來人類會是以毀滅。那些在我們看來超自然的隻屬于全能的上帝的能力，對于一個超人工智能來說，可能就像按下一個電燈開關那麼簡單，防止人類衰老、治療各種不治之症、解決世界饑荒、甚至讓人類永生、操縱氣候來保護地球未來什麼的，這一切都将變得可能，同樣可能的是地球上所有生命的終結。

   

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