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[導讀] 數(shù)學、邏輯、數(shù)字電路、機械計算機、電子計算機,這里每一樣科學技術(shù)都凝結(jié)著人類共同的智慧。隨著“人工智能”概念的提出,人類開始嘗試用計算的方式來詮釋智慧。雖然今天這個概念頻繁地在我們的視野里閃現(xiàn),

數(shù)學、邏輯、數(shù)字電路、機械計算機、電子計算機,這里每一樣科學技術(shù)都凝結(jié)著人類共同的智慧。隨著“人工智能”概念的提出,人類開始嘗試用計算的方式來詮釋智慧。雖然今天這個概念頻繁地在我們的視野里閃現(xiàn),但它仍然是高科技的代名詞。那么,人工智能這個概念究竟是誰提出的呢?最初的人工智能與今天的人工智能又有哪些區(qū)別呢?

人工智能的萌芽

20世紀50年代,那時二戰(zhàn)結(jié)束后不久,戰(zhàn)爭中發(fā)展起來的許多軍用技術(shù)轉(zhuǎn)向民用。在戰(zhàn)后的美國,一大批科學家和技術(shù)專家不斷推動這些技術(shù)的發(fā)展,也萌生了新的理論。比如維納(Norbert Wiener)的控制論和香農(nóng)(Claude Elwood Shannon)的信息論。

在信息技術(shù)萌芽、發(fā)展的形勢下,很多科學家開始考慮如何用自動決策系統(tǒng)或機械的方法來詮釋人的決策智慧。1965年,達特茅斯學院的年輕科學家約翰·麥肯錫(John McCarthy)邀請了包括香農(nóng)在內(nèi)的一些對“會思考的機器”有興趣的科學家,包括MIT的明斯基(Marvin Minsky),卡內(nèi)基工學院(今天卡內(nèi)基梅隆大學的前身)的司馬賀(Herbert Simon)等。在這個會議上,數(shù)學、邏輯學和信息學領域的專家們經(jīng)過激烈的討論,“人工智能(Artificial Intelligence)”最終被確立為一門新的學科。

達特茅斯學院的會議之后,這些第一代的人工智能科學家個個雄心勃勃。司馬賀(Herbert A. Simon)公開宣稱:“在1968年之前,計算機就能戰(zhàn)勝人類國際象棋大師?!薄霸?985年之前,計算機就能勝任人類的一切工作?!泵魉够舱J為,“在1973-1978年,就能制造出具有人類平均智力水平的計算機?!边@些專家信誓旦旦的言論引起了當時的政府和軍方十足的興趣,紛紛向人工智能領域投入了大量的支持資金。

然而,這一批人工智能專家似乎低估了教機器學會人類智慧的難度,他們那時的預言至今為止都未能完全兌現(xiàn),人工智能依然無法完全替代人類完成所有工作。

使計算機勝任人類所有的工作非常困難,但憑借計算機強大的信息存儲能力、計算能力、持續(xù)工作能力,讓計算機在個別領域超過普通人的水平并不是難事。因此,計算機專家系統(tǒng)應運而生。1997年,IBM的計算機“深藍”第一次戰(zhàn)勝了人類國際象棋大師。2016年,人工智能“AlphaGo”第一次戰(zhàn)勝人類圍棋大師。計算機專家系統(tǒng)完全有能力收集大量的數(shù)據(jù),然后根據(jù)人類設定的程序,代替人類從事計算、分析、預測等工作。

“弱人工智能”何時過渡到“強人工智能”

“弱人工智能”是指,在某一方面表現(xiàn)出智能,但是不具有與人類相當?shù)闹橇λ胶退季S模式。例如,人工智能可以用于圖像識別、語音識別,但是只能程式化地部分替代人類對圖像或聲音的辨別和處理能力。雖然機器們逐漸具備了所謂的自我學習能力,但它們只會在各自的領域內(nèi)學習,而不會像人類一樣具有好奇心,也不會自主地探索新的技術(shù)和方法。

“弱人工智能”現(xiàn)在代表了人工智能的主流。盡管弱人工智能的名稱中帶有一個“弱”字,但它的實力不容小覷,更是為人類的生活帶來了極大的便利。例如,Alpha Go圍棋機器人在圍棋領域一點也不弱;人臉識別技術(shù)可以在密集的人群中一眼就發(fā)現(xiàn)目標人物;掃地機器人可以自動打掃房間的每個角落,并且在電量不足時自行找到充電樁充電;自動駕駛汽車可以處理路況,并且自行到達目的地。

與“弱人工智能”相對的是“強人工智能”。這就是最早的一批提出“人工智能”的概念的科學家們所希望的那種,和人類一樣能夠獨立思考。這種強人工智能還沒有科學技術(shù)上的突破,僅僅存在于科幻作品中。

結(jié)語

如果有一天,計算機真的擁有了獨立思考的能力,是否還會按照人類的意志行事呢?沒有人知道。

如果把“強人工智能”比作潘多拉的魔盒,總有人會禁不住去打開,所以,“強人工智能”或許有一天真的會來臨。

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