未來(lái)的人工智能將如何徹底改變世界

（文章來(lái)源：知新了了）
? ? ?? 早在1950年10月，英國(guó)技術(shù)幻想家艾倫·圖靈就曾在《心靈》雜志上發(fā)表了一篇題為《計(jì)算機(jī)器與智能》的文章，這篇文章提出了當(dāng)時(shí)在許多人看來(lái)似乎是不可思議的科幻虛構(gòu)的東西。圖靈曾發(fā)問(wèn)道，難道機(jī)器不能執(zhí)行一些本應(yīng)被描述為思考，但與人的行為截然不同的事情嗎？

圖靈認(rèn)為它們可以做到。此外，他相信，有可能為數(shù)字計(jì)算機(jī)創(chuàng)建軟件，使其能夠觀察環(huán)境，學(xué)習(xí)新事物，從下國(guó)際象棋到理解和說(shuō)人類語(yǔ)言。他認(rèn)為，機(jī)器最終可以發(fā)展出在沒(méi)有人類指導(dǎo)的情況下，自行完成這一任務(wù)的能力。圖靈預(yù)測(cè)，我們可能希望機(jī)器最終能在所有純智能領(lǐng)域與人類競(jìng)爭(zhēng)。

近70年后，圖靈看似古怪的愿景變成了現(xiàn)實(shí)。人工智能，通常被稱為AI，賦予了機(jī)器從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)和執(zhí)行認(rèn)知任務(wù)的能力，這類事情曾一度只有人腦才有能力做到。

當(dāng)前，人工智能正迅速在整個(gè)文明社會(huì)中傳播，在那里它幾乎可以做任何事情，從使自動(dòng)駕駛汽車(chē)在街道上導(dǎo)航到做出更準(zhǔn)確的颶風(fēng)預(yù)報(bào)。在日常生活層面上，人工智能會(huì)計(jì)算出在網(wǎng)絡(luò)上應(yīng)該向你展示什么廣告，并為那些友好的聊天機(jī)器人提供動(dòng)力，這些聊天機(jī)器人會(huì)在你訪問(wèn)網(wǎng)站時(shí)彈出，回答你的問(wèn)題并提供相應(yīng)的客戶服務(wù)。聲控智能家居設(shè)備中的人工智能個(gè)人助理可以執(zhí)行無(wú)數(shù)的任務(wù)，從控制我們的電視和門(mén)鈴，到回答瑣碎的問(wèn)題，還可以幫助我們找到我們最喜歡的歌曲。

但是，這一切才剛剛開(kāi)始。麥肯錫全球研究所（McKinsey Global Institute）的一項(xiàng)預(yù)測(cè)顯示，隨著人工智能技術(shù)越來(lái)越成熟，能力越來(lái)越強(qiáng)，預(yù)計(jì)它將極大地推動(dòng)世界經(jīng)濟(jì)，到2030年將創(chuàng)造約13萬(wàn)億美元的附加價(jià)值。SAS是一家全球軟件和服務(wù)公司，專注于為客戶將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為情報(bào)。SAS的分析平臺(tái)策略師表示，人工智能的應(yīng)用還處于起步階段，但它的應(yīng)用正在加速，并在所有行業(yè)得到推廣和應(yīng)用。

更令人驚奇的是，也許就連我們的生活方式，也悄然被一種我們?cè)S多人幾乎不理解的技術(shù)所改變。這種技術(shù)是非常復(fù)雜的，甚至連科學(xué)家也都難以解釋清楚。人工智能專家解釋說(shuō)，人工智能是一系列技術(shù)的結(jié)合，如果由人類完成，這些任務(wù)通常會(huì)被認(rèn)為需要相當(dāng)?shù)闹橇?。其?shí)應(yīng)該說(shuō)是“思想”，因?yàn)闆](méi)人能真正確定什么是智力。

科學(xué)家描述了兩大類智力。一種是狹隘智力，它在一個(gè)狹隘定義的領(lǐng)域里獲得能力，比如，在放射科分析X射線和MRI掃描的圖像。相比之下，基本智力則是一種更像人的能力，它可以學(xué)習(xí)和談?wù)撊魏问虑?。一臺(tái)機(jī)器可能擅長(zhǎng)放射科的一些診斷，但如果你問(wèn)它關(guān)于籃球的問(wèn)題，它將是毫無(wú)頭緒的。而人類的智力多才多藝，在這一點(diǎn)上仍然是人工智能無(wú)法企及的。

根據(jù)科學(xué)家的說(shuō)法，人工智能有兩個(gè)關(guān)鍵部分。其中之一是工程部分：即構(gòu)建以某種方式利用智能的工具。另一部分是智能科學(xué)，更確切地說(shuō)，就是如何讓機(jī)器得出與人腦相當(dāng)?shù)慕Y(jié)果，即使機(jī)器是通過(guò)一個(gè)非常不同的過(guò)程來(lái)實(shí)現(xiàn)的。打個(gè)比方，鳥(niǎo)兒會(huì)飛，飛機(jī)也會(huì)飛，但它們的飛行方式完全不同。即便如此，它們都是利用了空氣動(dòng)力學(xué)和物理學(xué)。同樣，人工智能的基礎(chǔ)就是關(guān)于智能系統(tǒng)行為的一般原則。

換言之，人工智能基本上是我們?cè)噲D理解和模擬大腦工作方式的結(jié)果，并將其應(yīng)用于賦予其他自主系統(tǒng)類似大腦的功能（如無(wú)人機(jī)、機(jī)器人和其它代理）。

雖然，人類并不像計(jì)算機(jī)那樣思考，計(jì)算機(jī)利用電路、半導(dǎo)體和磁性介質(zhì)代替生物細(xì)胞來(lái)存儲(chǔ)信息，但也有一些有趣的相似之處?？茖W(xué)家們發(fā)現(xiàn)，當(dāng)開(kāi)始談?wù)摂?shù)十億個(gè)節(jié)點(diǎn)時(shí)，圖形網(wǎng)絡(luò)會(huì)很具有吸引力，而大腦本質(zhì)上是一個(gè)圖形網(wǎng)絡(luò)。在這個(gè)網(wǎng)絡(luò)中，盡管你可以通過(guò)改變神經(jīng)元的電阻來(lái)控制過(guò)程的強(qiáng)度，單個(gè)神經(jīng)元本身給你的信息量非常有限，但同時(shí)激發(fā)足夠多不同強(qiáng)度的神經(jīng)元，最后你會(huì)產(chǎn)生一種模式，這種模式只能在特定種類的刺激下激發(fā)，通常是通過(guò)DSP（數(shù)字信號(hào)處理）調(diào)制的電信號(hào)，我們稱之為視網(wǎng)膜和耳蝸。

人工智能的大多數(shù)應(yīng)用都是在數(shù)據(jù)量大的領(lǐng)域。我們還是以放射學(xué)為例子，正因?yàn)橛辛擞扇祟惙派淇漆t(yī)生評(píng)估的X射線和MRI掃描的大型數(shù)據(jù)庫(kù)，所以使得訓(xùn)練一臺(tái)機(jī)器來(lái)模擬這一活動(dòng)成為了可能。人工智能的工作原理就是將大量的數(shù)據(jù)與智能算法（一系列指令）相結(jié)合，使軟件能夠從數(shù)據(jù)的模式和特征中進(jìn)行學(xué)習(xí)。
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