人类正处在最大科技技术革命边缘——人工智能
人类正处在最大科技技术革命边缘——人工智能
当我们回首历史，每一次科技的飞跃都伴随着社会结构的深刻变革，都标志着人类文明进入一个新的时代。今天，我们正站在这样一个新的历史起点上，一个由人工智能引领的科技技术革命的边缘。这不仅仅是一次技术上的革新，更是一次对人类生存方式、思考方式乃至价值观的根本性挑战和重塑。
一、人工智能：从科幻到现实
人工智能，这个曾经只存在于科幻小说和电影中的概念，如今已经逐渐融入我们的日常生活。从智能手机、智能家居到自动驾驶汽车，从在线购物推荐系统到医疗诊断辅助系统，人工智能的影子无处不在。它不再是一个遥不可及的未来梦想，而是正在成为现实，深刻改变着我们的世界。
二、人工智能的全方位影响
经济结构的深刻变革：人工智能的广泛应用正在对传统产业进行深刻的改造，同时催生出大量新兴产业和商业模式。它提高了生产效率，降低了成本，使得个性化定制成为可能。但同时，也带来了就业结构的变化和职业需求的转变，对传统劳动力市场造成了冲击。
社会生活的全面渗透：人工智能不仅在经济领域发挥作用，更在诸如教育、医疗、交通、娱乐等社会生活的各个领域展现出强大的潜力。它使得教育资源更加均衡分配，医疗服务更加精准高效，交通出行更加安全便捷，娱乐生活更加丰富多彩。
全球治理的新挑战：人工智能的跨国界性和高度自主性给全球治理带来了新的挑战。如何在保护国家安全和个人隐私的同时，推动人工智能的全球合作与发展，防止技术鸿沟的扩大，是摆在国际社会面前的重要课题。
三、面对人工智能：挑战与机遇并存
教育改革与人才培养的紧迫性：为了适应人工智能时代的需求，我们需要对教育体系进行深刻的改革。这包括加强STEM教育，培养具备创新精神和实践能力的人才；关注人文教育，培养具备批判性思维和跨学科知识的人才；以及推动终身学习体系的建立，帮助人们不断适应新的技术和职业环境。
法律法规与伦理规范的完善：随着人工智能技术的不断发展和应用，我们需要建立完善的法律法规和伦理规范体系来保障其健康发展。这包括明确数据隐私保护、算法透明度、责任归属等法律原则；制定针对人工智能的专门法律法规；以及建立多方参与的监管机制和伦理审查机构。
国际合作与共赢的重要性：面对人工智能这一全球性挑战和机遇，我们需要加强国际合作，共同推动其研发和应用。通过分享经验、交流技术、制定国际标准等方式，我们可以共同应对挑战，实现共赢发展。同时，也需要关注发展中国家的需求，推动技术转移和援助，缩小技术鸿沟。
四、展望未来：人工智能引领的美好时代
展望未来，人工智能将在更多领域发挥重要作用，为人类创造更加美好的生活。在环境保护领域，人工智能可以帮助我们更有效地监测和管理自然资源；在农业领域，人工智能可以提高农作物产量和质量；在城市规划领域，人工智能可以帮助我们建设更加宜居和智能的城市；在太空探索领域，人工智能可以帮助我们更好地了解宇宙和探索未知世界。
但同时，我们也应该看到人工智能可能带来的风险和挑战。如技术失控、隐私泄露、就业市场变革等问题都需要我们给予高度重视和妥善应对。因此，在推动人工智能发展的同时，我们也需要加强对其风险的研究和管理，确保其发展符合人类的利益和期望。
总之，人类正处在最大科技技术革命的边缘——人工智能。这是一个充满机遇和挑战的时代。我们需要以开放的心态和积极的态度迎接未来，共同推动人工智能技术的健康发展，为人类创造更加美好的未来。同时，也需要关注其可能带来的风险和挑战，加强研究和管理，确保其发展符合人类的利益和期望。在这个过程中，每一个人都是参与者和见证者，让我们携手共进，迎接一个更加智能、更加美好的未来！
人工智能: 我们处在有史以来最大的技术革命的边缘
随着科技的飞速发展，我们站在了一个前所未有的历史时刻——有史以来最大的技术革命的边缘，其核心便是人工智能（AI）。人工智能不仅仅是一个科技领域的进步，它更是一场深刻的社会变革，有望在未来几十年内重塑我们的生活方式、经济形态以及全球竞争格局。
一、人工智能的崛起与意义
人工智能的崛起是多方面因素共同作用的结果。首先，大数据的爆炸式增长为AI提供了丰富的“食粮”。无论是社交媒体上的用户行为，还是工业生产线上的传感器数据，都成为了训练AI模型的宝贵资源。其次，计算能力的飞速提升使得处理这些海量数据成为可能。最后，算法的不断创新和优化为AI的发展提供了强大的动力。
人工智能的意义在于它赋予了机器类似于人类的智能和学习能力。这使得机器能够处理更加复杂的问题，提供更加个性化的服务，甚至在某些方面超越人类的能力。从智能家居到自动驾驶汽车，从个性化医疗到智能教育，人工智能正在渗透到我们生活的方方面面。
二、人工智能在各领域的应用与影响
医疗健康：AI在医疗领域的应用正在改变我们对疾病的认识和治疗方式。通过深度学习和大数据分析，AI能够快速识别病症，提供个性化的治疗方案，甚至预测疾病的发展趋势。
交通运输：自动驾驶汽车和智能交通系统的发展将大大提高交通效率和安全性。AI能够实时处理复杂的交通情况，减少交通事故的发生。
教育领域：通过智能教育平台，AI能够根据学生的学习情况和兴趣爱好提供个性化的学习资源和建议，提高教育质量和效率。
金融行业：AI在金融领域的应用正在改变传统的金融服务模式。从智能投顾到风险评估，AI能够提供更加精准和高效的金融服务。
三、面临的挑战与机遇
然而，人工智能的崛起也带来了一系列挑战。首当其冲的是就业市场的变革。随着AI在各行各业的广泛应用，许多传统岗位可能会被自动化所取代。这要求我们必须重新思考教育和培训体系，以培养适应新时代的人才。
同时，AI也带来了一系列伦理和隐私问题。如何确保AI的决策符合人类的价值观和道德标准？如何保护个人隐私不被滥用？这些问题需要我们在发展AI的同时进行深入的思考和探讨。
尽管如此，人工智能仍然带来了巨大的机遇。它有望推动经济增长和创新发展，创造新的就业机会和商业模式。同时，AI也有助于解决一些全球性问题，如气候变化、资源短缺等。
四、未来展望与应对策略
展望未来，人工智能的发展潜力巨大。随着技术的不断进步和应用场景的拓展，AI将在更多领域发挥重要作用。然而，要充分利用这一机遇，我们需要采取一系列应对策略。
首先，政府和企业应加大对AI研发的投入和支持力度，推动技术创新和应用落地。同时，还需要建立完善的法律法规和监管体系，确保AI的发展符合社会利益和道德标准。
其次，教育部门应调整课程体系和培养模式，以适应AI时代对人才的需求。这包括加强计算机科学、数据科学等相关专业的教育培养工作，以及推动跨学科合作和创新实践。
最后，社会各界应积极参与AI的讨论和决策过程，共同推动AI的健康发展。这包括科学家、企业家、政策制定者以及普通公众等各方力量的共同参与和合作。
总之，人工智能作为有史以来最大的技术革命的核心内容之一，正在深刻改变我们的社会和生活方式。面对这一历史性机遇与挑战并存的时刻，我们需要以开放的心态和积极的态度迎接未来。
人工智能——人类最新科技革命
人工智能究竟是什么？
人工智能是一门研讨、开发用于仿照、延伸和扩展人的智能的理论、办法、技能及运用体系的新的科学技能。它是核算机技能的一个细分范畴，其目的是试图了解智能的实质，并以此出产出一种新的能以与人类智能相似的办法做出反响的智能机器。
咱们能够从以下几个方面来知道人工智能。
（一）能够完结难以幻想的使命的核算机程序
核算机程序又称核算机软件，是指一组指示核算机或其他具有信息处理才能的设备履举动作或做出判别的指令，它一般用某种程序规划言语来编写，运转于某种方针体系结构上。核算机软件都完结过哪些难以幻想的使命呢？
1997 年，在人机国际象棋比赛中，国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫输给了IBM的“深蓝”。IBM 的“深蓝”不是人类，而是一个核算机程序。这便是一种人工智能，人工智能从此开端走进群众视界。
2005 年，上海交通大学成功研制出首辆无人驾驭轿车。其时国际上最先进的无人驾驭轿车现已测验行驶近50 万公里，其间终究8 万公里是在没有任何人为安全干预措施下行驶的。2010 年到2015 年间，与轿车无人驾驭技能相关的创造专利超越22000 件。
2006 年，在首届“浪潮杯”我国象棋人机大战中，超级核算机“浪潮天梭”以一敌五，打败了五位我国特级象棋大师。
2011 年2 月17 日，由IBM 与得克萨斯大学联合研制的超级核算机Watson 参加了美国最受欢迎的智力竞猜节目——《风险边缘》，并在节目中成功打败该节目历史上最成功的两位选手，成为该节目的新王者。而与Watson 才能适当乃至超越它的超级核算机还有许多，如我国的“银河1 号”和“银河2 号”等。
2017 年1 月11 日至1 月30 日，由美国卡耐基梅隆大学开发的人工智能“Libratus”与四位顶尖的德州扑克选手之间进行了一场人机大战，终究Libratus 成功地打败对手，取得了成功。
围棋被以为是最杂乱的棋类游戏之一，其间蕴含着千百年来我国人的才智与文化。2016 年3 月，由谷歌旗下DeepMind 公司开发的人工智能AlphaGo 以4 ∶ 1 的比分打败了韩国棋手李世石九段。2017 年5 月，AlphaGo 又以3 ∶ 0 的比分打败我国的国际围棋冠军、我国棋手柯洁九段，轰动国际。两场成功将人工智能进一步面向群众视界，使群众对人工智能有了更多的认知。
其实，不论是围棋仍是象棋，人机对战只不过是人类在打听人工智能的才能，人工智能要做的并不是打败人类，而是引领新的科技革新。
（二）仿照人类考虑办法的核算机程序
人体有许多器官，与其他动物比较，人类的最大优势在于脑容量十分大。大脑能够剖析、处理一切器官产生并传送过来的数据，而其他器官只能产生、传送或履行数据。人类的考虑才能便是根据大脑的这一才能而运作的。
假如说器官是安装在操作体系中的运用软件，那么大脑便是操作体系。大脑接纳来自各个器官的数据，处理之后再将数据发送给各个器官，使各个器官做出反响。
人工智能的面世使社会各界议论纷纷，其间争议最大的一个问题便是人工智能是否具有人类的考虑才能。从人工智能在许多需求考虑的比赛中打败人类这一点来看，人工智能是具有考虑才能的。其实，人工智能的考虑办法与人类的考虑办法有不少相似之处，大致可分为信息的接纳、贮存、处理、输出和反应这几个阶段。
大脑首要要接纳眼、鼻、耳等器官传来的信息，并对这些信息进行贮存和处理，然后再输出，各个器官会依据大脑输出的信息做出相应的反响。
人工智能处理信息的办法与之相似：首要，接纳外界的信息，途径有许多种，例如，摄像头适当于人的眼睛；然后，贮存这些信息，运用之前贮存的相应程序或公式，调出模型，对信息进行剖析和处理；终究，经过输出设备将处理过的信息输出。关于输入的信息，人工智能也会产生必定的反应，并对后续的信息输入产生必定的辅佐效果。
以围棋人机大战为例，AlphaGo 在与人类棋手对战之前就现已学习了许多棋谱和围棋技巧，在对战时能够依据不同的情形调出贮存的信息，处理棋盘上的局面。在对战中，它会取得信息并进行反应，以此辅佐下一步信息的输出。
（三）仿照人类行为的核算机程序
行为是指受思想分配而产生的外表活动，如发出声响、做出动作。人类与其他动物还有一个很大的不同，便是会制作和运用东西。
人工智能仿照人类行为的才能不断进化，曩昔只能简略地仿照人类动作，而现在现已能够仿照人类的杂乱行为。在许多岗位上，机器人乃至正在慢慢地代替人类作业。
美国宾夕法尼亚大学曾经规划了一款机器人，名为“刀锋战士”，这款机器人除了能够在平地上快速行走外，还能够攀爬，当它遇到电线杆一类的物体时，会伸出手臂攀爬，像猫爬树相同。
2017 年10 月26 日，我国香港汉森机器人技能公司出产的机器人“索菲亚”被沙特阿拉伯授予公民身份，成了历史上榜首个取得公民身份的机器人。这款机器人具有构造杂乱的人造皮肤，身上安装了多个摄像机以及一台3D 感应器。其大脑选用了人工智能和谷歌语音辨认技能，能够辨认人类面部表情（高端的脸部和声响辨认技能能够仿照出62 种表情），了解言语，乃至能记住与人类的互动。这些互动不只包含言语上的交流，还包含表情上以及目光上的交流。这款机器人做出的行为十分像人类，当它说出“我要炸毁人类”这句话时，许多人被震动了。后来，程序员解说说这是程序过错导致的。
（四）懂得深度学习的核算机程序
深度学习源于人工神经网络的研讨，含有多个隐含层的多层感知器便是一种深度学习结构。能够深度学习的人工智能将具有辨认乃至创作的才能。
能够深度学习的人工智能具有图画辨认才能，例如辨认人和猫。人是用两条腿走路的，五官清晰，而猫是用四条腿走路的，全身有毛。人工智能需求收集许多的人物图片进行学习练习，构成一个辨认人像的模型，将多个模型组成一个网络神经元，由网络神经元进行快速辨认，在此之后进行许多的升级。经过这样的深度学习，人工智能能够辨认出每个人的脸所对应的信息。
经过深度学习，人工智能的图画辨认才能可运用在各行各业，包含导航、地图与地势配准、天气预报、环境监测以及生理病变检测等。
同图画辨认才能相同，人工智能的语音辨认才能也是经过深度学习习得的。经过许多的声响练习，人工智能对语音进行深度学习，就能够精准地分辩声响的来历及内容。
2017 年“双十一”活动期间，淘宝推出了人工智能规划师——鲁班，它为商家规划了上亿款海报。它不只能够规划海报，还能够记住简直一切的闻名艺术家、科学家和文学家的著作，并根据这些著作进行规划。不管是油画仍是素描，就连我国地震网公众号的内容，它都能够写出来。
（五）关于智能主体的研讨与规划的学识
智能主体，一般是指在某种环境中运转，并且能够适应环境的变化，自主且灵活地采纳举动来满足其规划方针的一种核算机程序。当时，这种程序正由人工智能来完结。这种人工智能具有感知、回忆与思想才能，学习和自适应才能，以及写作才能，并且能够协助人来完结一些烦琐的操作。
主体是具有信仰、目的、希望、挑选以及才能等心智状态的实体，比方针的粒度更大，智能性更高，并且具有必定的自主性。
智能主体还有一部分是多主体体系。多主体体系首要研讨在逻辑或许物理上别离的多个主体之间怎么进行和谐，终究为问题求解。多主体体系试图用主体去仿照人的理性行为，它首要运用于对实际国际或许社会所进行的仿照、机器人以及智能机械等范畴。
现在，对智能主体的研讨还不是很完善，研讨首要会集在主体和多主体理论、主体的体系结构和安排、主体言语、主体之间的协作与和谐、通讯和交互技能、多主体学习以及多主体体系。研讨智能主体的路还很长，需求一步一步地进行。
对人工智能的误解
人工智能自1956 年成为一门学科后，阅历了数十年的展开，如今现已广泛运用于智能操控、主动化技能、言语和图画了解、遗传编程和医学等范畴。虽然跟着科技的不断展开，人工智能现已取得了腾跃式的进步，但人们仍然对人工智能存在一些了解和认知上的误差。
人们对人工智能的误解首要有以下几点。
（一）“恐惧谷”理论
“恐惧谷”理论是1970 年日本科学家森政弘提出的关于人类对机器人和非人类物体的感觉的假定。依据森政弘的假定，跟着类人物体与人类的相似程度不断添加，人类对它的好感度呈现为一条“增——减——增”的曲线，如图1-1 所示。“恐惧谷”是指跟着机械人抵达“接近人类”的相似度时，人类好感度会突然下降至恶感的范围。“活动的类人体”比“停止的类人体”变动的幅度更大。
“恐惧谷”理论反映了一些主流科学家对人工智能的质疑与误解。关于人工智能，人们展开了过错的幻想，许多人或许会以为人工智能是一个长得像人机器人。可是，人工智能并不寻求与人类的长相相似，人工智能要处理的问题并不是怎样使其容貌像人，使其像人相同走路、奔驰，使其代替人进行体力劳动，这些都是机械年代的思想，人工智能要处理的问题是怎么使机器像人相同考虑。
（二）人工智能威胁论
人工智能不断在各范畴取得重大打破，如影像辨认、言语剖析、棋类游戏等，其部分单项才能现已超越人类。人工智能在为人类带来巨大利益的一同，也或许带来风险，人们惧怕由自己创造出来的技能有一天会抢走自己的作业，乃至“操控”自己，人们对这一点十分忧虑。
但这其实是杞人忧天，对人工智能的研讨远比咱们幻想的要困难得多。人工智能首要完结的是大规划、主动化的作业，而运用人工智能将自己从繁杂的体力和脑力劳动中解放出来正是人类的美好希望。因而，咱们更应该忧虑的是对人工智能的研讨与开发能否取得深层次的打破，例如，主动驾驭技能还有许多难题尚未处理，智能音箱还不能有用地了解咱们的意思。因而，人工智能的展开停滞不前才是咱们最应该忧虑的问题。
（三）人工智能将具有自我知道
许多人是经过科幻小说或电影了解“人工智能”这个概念的，可是现在人工智能还未彻底融入咱们的实际日子，人们遍及觉得人工智能会像人类和其他动物相同具有自己的主意，导致咱们没有办法彻底操控它们。
但事实上，专家或学者并未开发有知道的人工智能，因为以人类的科技水平现在还没办法完结通用人工智能（Artificial General Intelligence，AGI），即能够履行任何一项人类能够履行的智能使命的人工智能，咱们尚缺少关于知道的完好的科学理论体系。一同，人工智能也不会展开或催生出自我知道，因为人工智能不是仿生学，各种各样的算法与人脑的作业原理并无太多相似之处。
人类是依照天然挑选进化来的，但人工智能是由人类创造的。先进的人工智能或许会造成一种假象——机器看起来是有知道的，可是在自我知觉方面，人工智能并不比一块岩石或一个核算器更强。
（四）人工智能将具有和人类相同的情感
人工智能不会自主具有自我保护、直觉、吃醋、仇恨等人类的情感。不过，咱们能够将利他主义或其他对人类有利的情感注入到人工智能里边，使其与人类交互，取悦人类，融入人类日子。未来，绝大多数人工智能将会变得更加专业化，但并不会具有情感。
（五）人工智能因其高智能将不会犯任何过错
人工智能在很大程度上依赖于程序设定，它并没有聪明到能够了解咱们的意思。人工智能只会依照程序设定履行使命，一旦程序本身呈现问题，人工智能并不会跳过或修复正在运转的程序，反而会产生许多自相矛盾的逻辑推理，这会搅扰其认知然后使其变得很愚蠢。
（六）一个简略的修补程序将处理人工智能的操控问题
从定义上来讲，人工智能便是一个在各个方面都比最聪明的人脑更加聪明的才智载体。因而，咱们将面临一个严峻的操控问题。人们现已提出了许多简略的技巧来处理人工智能的操控问题，例如，尝试用精巧的言语将人类的喜好写入人工智能的源代码，或许对那些从简略到杂乱的单词、词组或思想进行编程。可是，在没有做许多作业来探索和展开这些技巧之前，咱们不能彻底信任这些技巧。
（七）运用人工智能体系仅仅AGI 的有限版本
虽然许多人以为最先进的人工智能仍远不及人类的才智，但AGI 一直是一切人工智能科学家寻求的方针，正是对AGI 的永恒寻求才促使许多科学技能打破得以产生。AGI 协助咱们了解了人类和天然智能的各个方面，而咱们依据了解和模型构建了有用的算法。
不过，当涉及人工智能的实际运用时，人工智能从业者并不必定会局限于人类决议计划、学习和处理问题的纯模型。相反，为了处理问题并完结可接受的性能，人工智能从业者经常要创造构建实际运用体系所需的一切。例如，深度学习体系的算法打破点是一种被称为反向传达的技能，可是，这种技能并不是大脑树立国际模型的办法。
（八）有一个全能的人工智能体系处理计划
许多人想当然地以为人工智能能够处理日子中的任何问题，人工智能技能到达了很高的水准，人工智能体系中的微小配置使咱们能够处理不同的问题。不过，实际状况与人们的认知大不相同，因为人工智能体系需求杂乱的规划，并且要树立经过专门练习的模型才能运用于各种问题，特别是涉及感知国际的使命，如语音辨认、图画或视频处理等。此外，人工智能体系不是人工智能处理计划的唯一组件，它一般需求许多定制的经典编程组件来协作，以增强一种或多种人工智能技能在体系内的效果。
（九）人工智能都是关于大数据的
这个见地是片面的，人工智能实际上只与杰出的数据有关。大型不平衡数据集或许具有欺骗性，尤其是当它们仅部分捕获与该范畴最相关的数据时。此外，在许多范畴，历史数据失效的速度是很快的。例如，在纽约证券买卖所的高频买卖中，与2001年以前尚未选用十进制的数据比较，最新的数据具有更大的相关性和价值。
虽然人们对人工智能存在许多误解，但人工智能的确是未来的窗口。要想处理重大问题并完结大规划运用，人工智能还要不断改进和展开才行。例如，深度学习模型需求许多专家进行有用的规划，他们要精心地规划参数和架构。现在，人工智能科学家正在努力完结这项使命。人工智能范畴的下一项重要使命是使人工智能具有创造性和适应性，并使其才能足以超越人类所树立的模型的才能。
人工智能展开的三次热潮
要想正确地知道人工智能，首要要追根究底，探究人工智能的展开进程。在1956 年的美国达特茅斯会议上，四位图灵奖得主、信息论创始人和一位诺贝尔奖得主共同提出了人工智能的定义。在60 多年的展开进程中，人工智能的展开共阅历了三次热潮。
（一）榜首次热潮：图灵测验（20 世纪50 年代- 60 年代）
榜首次人工智能热潮产生于电子核算机刚刚诞生的年代，其时的核算机更多地被视为运算速度特别快的数学核算东西，而图灵在思想上走在其他一切研讨者的前面，他思索核算机是否能像人相同考虑，即在理论高度考虑人工智能的存在。
1950 年10 月，艾伦·图灵宣布了一篇名为《核算机械和智能》的论文，提出了闻名的图灵测验，这篇论文影响深远，直到今日仍被核算机科学家乃至普罗群众所注重。以图灵测验为标志，数学证明体系、常识推理体系、专家体系等里程碑式的技能和运用在研讨者中掀起了榜首次人工智能热潮。
其时大多数人对人工智能持有过火乐观的态度，以为在今后的几年内核算机就能够经过图灵测验。可是，因为核算机性能和算法理论的局限，接踵而来的失利逐渐浇灭了人们的热情，人工智能的热度很快便消散了。即使到今日，核算机仍没有在实在含义上经过图灵测验。
（二）第2次热潮：语音辨认（20 世纪80 年代- 90 年代）
在第2次人工智能热潮中，因为思想的改动，语音辨认成为人工智能范畴的一项打破性展开。
曩昔的语音辨认更多地选用专家体系，即依据言语学的常识总结出语音和英文音素，再把每个字分解成音节与音素，让核算机依照人类的办法来学习言语。在研制进程中，核算机工程师与科学家围绕着言语学家进行作业。
新的办法则以数据的核算建模为根底，不再沿袭仿照人类思想办法、总结思想规则的老路，研制进程不再注重言语学家的参加，而是让核算机科学家与数学家展开协作。
这种改动看起来很简略，但承受着人类既有观念和经历带来的极大压力。终究，专家体系正式推出，根据数据核算模型的思想开端取得广泛的传达。
（三）第三次热潮：深度学习（2006 年至今）
在今日的人工智能研讨中，深度学习为人们所熟知。从闻名的AlphaGo 到闻名度稍弱但在2014 年ImageNet 比赛中榜首次超越人眼的图画辨认算法，都与深度学习有着亲近的联系。从根本上来说，深度学习是一种用数学模型对实在国际中的特定问题进行建模，以处理该范畴内相似问题的进程。但许多人不知道的是，深度学习的展开时刻和人工智能相同长，仅仅一直不被群众所关注，直到它迎来了年代的机遇。
2006 年， 辛顿（Hinton） 和他的学生萨拉赫丁诺夫（R.R.Salakhutdinov） 在《科学》（Science）上宣布了一篇文章“运用神经网络削减数据难度”（Reducing the dimensionality of data with neural networks），成功练习出多层神经网络，改动了整个机器学习的格局。这篇文章虽然只需3 页纸，但现在看来每一个字都极具价值，文章首要论述了以下两点。
（1）多隐层神经网络具有更强壮的学习才能，能够经过表达更多特征来描述方针。
（2）练习深度神经网络时，可经过降维（pre-training）来完结，规划出来的
Autoencoder 网络能够快速找到大局最长处，选用无监督的办法先分别对每层网络进行练习，然后再做微调。在人工智能的不同展开阶段，驱动力各有不同。本书将人工智能的展开划分为三个阶段，分别是技能驱动阶段、数据驱动阶段和场景驱动阶段，如表1-1 所示。
（1）技能驱动阶段
技能驱动阶段会集诞生了根底理论、根本规则和根本开发东西。在此阶段，算法和核算力对人工智能的展开发挥首要的推进效果。现在归于主流运用的根据多层网络神经的深度算法，一方面不断加强了人工智能从海量数据库中自行概括物体特征的才能，另一方面不断加强了人工智能对新事物多层特征进行提取、描述和还原的才能。
关于算法来说，概括和演绎相同重要，其终究目的是进步辨认功率。最新ImageNet 测验成果显现，人工智能的辨认过错率低至3.5%，而人类对同一数据库的辨认过错率在5.1%，在理想状况下，人工智能的图画辨认才能已超越人类。在每年的ImageNet 测验中，过错率最低的算法模型都不尽相同（从NBC 美国到ResNet），如图1-2 所示，这也反映了算法不断更迭的进程。
（2）数据驱动阶段
在人工智能展开的第二个阶段，在算法和核算力上已根本不存在壁垒，数据成为首要驱动力，推进人工智能展开。在此阶段，许多结构化、牢靠的数据被收集、清洗和堆集，乃至变现。例如，在许多数据的根底上能够精确地描绘用户画像，拟定特性化的营销计划，进步成单率，缩短到达预设方针的时刻，进步社会运转功率，如图1-3所示。
（3）场景驱动阶段
在人工智能展开的第三个阶段，场景变成了首要驱动力，不只能够针对不同用户做特性化服务，并且能够在不同的场景下履行不同的决议计划。在此阶段，对数据收集的维度和质量的要求更高，并且能够依据不同的场景实时拟定不同的决议计划计划，推进事件向杰出的态势展开，协助决议计划者更敏锐地观察事件的实质，做出更精准、更才智的决议计划，如图1-4 所示。
技能实力是人工智能公司的中心竞争力之一，而“技能+ 产品+ 作业”能否落地则是胜负的要害。人工智能犹如一颗枝叶昌盛的大树，浸透至各行各业的蓝天之中，服务于许多范畴。人工智能在我国各作业的浸透率如图1-5 所示。
在资本的扶持下，我国人工智能的商场规划有望于2022 年到达约700 亿元。Venture Scanner 的数据显现，2011-2016 年人工智能工业的融资额年复合增长率为49％，而2017 年仅榜首季度人工智能工业全球融资额就超越了20 亿美元。
Statista 的数据显现，2025 年全球人工智能的商场规划预计为368 亿美元。综合考虑我国人工智能的迸发节点、技能成熟度等要素，保守估计，2019 年我国人工智能的商场规划将打破百亿元，2022 年将到达700 亿元左右。
人工智能研讨的范畴
在2018 年乌镇国际互联网大会上，百度公司创始人、董事长兼CEO 李彦宏在演讲时说到，互联网年代和人工智能年代是两个不同的年代，曩昔20 年人类社会处于互联网年代，可是未来30 年到50 年，人类将会进入人工智能的年代。今日，跟着人工智能运用逐渐落地，咱们有必要对其研讨范畴进行细分。
人工智能技能研讨的细分范畴包含深度学习、核算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、语音辨认、天然言语处理、实时语音翻译、情境感知核算、手势操控、视觉内容主动辨认和引荐引擎等。
（一）深度学习
说到深度学习，人们榜首个想到的肯定是AlphaGo。经过一次又一次的学习以及不断地更新算法，AlphaGo 终究在人机大战中打败了围棋大师。关于一个智能体系来讲，其深度学习才能的强弱决定了它能在多大程度上契合用户对它的期待。
深度学习的技能原理如下。
（1）构建一个网络，并且随机初始化一切连接的权重。
（2）将许多的数据输出到这个网络中。
（3）网络处理这些动作并且进行学习。
（4）假如这个动作契合指定的动作，将会添加权重；假如不契合，将会下降权重。
（5）体系重复以上进程，不断调整权重。
（6）经过成千上万次的学习之后，超越人类的表现。
（二）核算机视觉
核算机视觉是指核算机从图画中辨认出物体、场景和活动的才能。核算机视觉有着广泛的细分运用，其间包含医疗范畴成像剖析、人脸辨认、公共安全及安防监控等。
核算机视觉的技能原理为，运用由图画处理操作及其他技能所产生的序列将图画剖析使命分解为便于管理的小块使命。
（三）语音辨认
语音辨认是指把语音转换为文字，并对其进行辨认、认知和处理。语音辨认的首要运用包含电话外呼、医疗范畴听写、语音书写、核算机体系声控和电话客服等。
语音辨认的技能原理如下。
（1）对声响进行处理，运用移动函数对声响进行分帧。
（2）声响被分帧后，变为许多波形，提取波形的声学体征。
（3）提取声学体征之后，声响就变成了一个矩阵，然后经过音素组合成单词。
（四）虚拟个人助理
苹果手机上的Siri 和小米手机上的小爱同学都是虚拟个人助理的运用。
虚拟个人助理的技能原理如下。
（1）用户对着手机说话，语音很快就会被编码，并转换成一个包含用户语音信息的紧缩数字文件。
（2）用户的语音信号将被转入相应的移动运营商基站当中，然后再经过一系列固定电线发送至用户的互联网服务供应商（ISP），该ISP 具有云核算服务器。
（3）该服务器中的内置系列模块经过技能手段辨认用户刚刚说过的话。
（五）天然言语处理
天然言语处理（Neuro-Linguistil Programming，NLP）像核算机视觉技能相同，交融了各种有助于完结方针的多种技能，完结了人机之间根据天然言语的通讯，其处理进程如图1-6 所示。
天然言语处理的技能原理如下。
（1）汉字编码词法剖析。
（2）句法剖析。
（3）语义剖析。
（4）文本生成。
（5）语音辨认。
（六）智能机器人
智能机器人在日子中变得越来越常见，如扫地机器人和陪伴机器人等。这些机器人不管是跟人语音谈天，仍是自主定位、导航行走、安防监控等，都需求人工智能技能的支持。
智能机器人的技能原理为：人工智能技能把机器视觉、主动规划等认知技能及各种传感器整合到机器人身上，使机器人具有判别、决议计划的才能，使其能在不同的环境中处理不同的使命。智能穿戴设备、智能家电、智能出行设备和无人机的原理其实都相似。
（七）引擎引荐
例如，淘宝、京东等电商网站与36 氪等信息类网站会依据你之前阅读过的商品、页面、查找过的要害字推送一些相关的产品或文章，这全靠引擎引荐技能在供给支持。谷歌之所以做免费查找引擎，便是为了收集许多的天然查找数据，丰厚其数据库，为后边的人工智能数据库做准备。
引荐引擎能够根据用户的行为、特点（用户阅读行为产生的数据），经过算法剖析和处理，主动发现用户的当时或潜在需求，并主动推送信息到用户阅读的页面。
除了上面的运用，人工智能技能肯定会朝着越来越多的细分范畴展开。最新数据显现，医疗作业已成为人工智能运用最具前景的作业，其运用涵盖了医疗影像诊断、医学病历剖析等方向。现在，人工智能更简略在医学这种专业性较强但不要求通用才能的作业发挥效果。
排在第二位的则是轿车作业，其首要依托主动驾驭等相关技能。迄今为止，已有80 多家人工智能公司展开和轿车相关的业务，其间30 家专注于主动驾驭相关技能。人工智能技能的其他运用作业首要有教育、金融、衣食住行等涉及人类日子的作业。
人工智能展开的三个层次
如今，各种人工智能遍布于咱们的日子，从AlphaGo 与围棋高手的对决到无人超市的运营，从民航登机的刷脸到支付宝的运用，从手机导航到谷歌公司在无人驾驭方面进行的研制，处处有人工智能的身影。咱们要在知道人工智能的根底上，了解人工智能的展开方向。
吴军博士以为，从20 世纪60 年代到现在，人工智能一直在展开，并且能够分为三个层次：榜首层次是弱人工智能，第二层次是强人工智能，第三层次是超人工智能。人工智能大厦有三个重要支柱，分别是摩尔规则、深度学习和数学模型。关于三大支柱来说，数据或许说大数据是最根底、最要害的要素。
（一）弱人工智能
弱人工智能是指低于人类智能水平的人工智能。咱们现在正处于弱人工智能展开阶段，像上面说到的AlphaGo、无人超市管理体系、民航登机的刷脸体系、支付宝运营体系、手机导航体系及无人驾驭体系等都归于弱人工智能。弱人工智能的首要特点是人类能够很好地操控其展开和运转。
（二）强人工智能
强人工智能是指和人类智能势均力敌的人工智能。这一层次的人工智能到现在为止简直没有呈现。人类能考虑处理的问题，强人工智能也能考虑处理，并且人类个别智力水平存在的差异在人工智能上是不存在的。至于人类是否能操控这一层次的人工智能，则是人类与人工智能是否能够共存的严肃问题了。
（三）超人工智能
超人工智能是指超出人类智力水平的人工智能。在机器自主学习算法的指导下，人工智能的学习才能远超人类的学习才能，因而能够很轻松地处理人类智能无法处理的问题。例如，人类以现在的智力处理不了长生不老的问题，超人工智能则能够十分轻松地处理这个问题，但在品德、道德、人类自身安全等方面或许会呈现许多咱们无法猜测的问题，这也是为什么比尔·盖茨、马斯克、霍金等名人都让咱们警觉人工智能的原因。假如超人工智能在你的有生之年为人类处理了长生不老的问题，在面临日子问题时，你的主意与无法长生不老时的主意将大不相同，也便是说，对人工智能的认知会改动咱们的国际观。
总归，弱人工智能、强人工智能、超人工智能这三个展开层次大致清晰了人工智能的展开方向。
大力展开人工智能的含义
自2016 年以来，人工智能便成了科技圈的新宠。从某种含义上来讲，人工智能为这个年代的经济展开供给了一种新的能量，缔造了一种新的“虚拟劳动力”。
2017 年7 月20 日，国务院正式印发了《新一代人工智能战略规划》，清晰提出了我国新一代人工智能的展开方针，要求到2020 年人工智能技能与国际先进水平同步；到2025 年人工智能成为带动我国工业升级和经济转型的首要动力；到2030年，我国成为国际首要人工智能的立异中心，人工智能中心工业规划超越1 万亿元，带动相关工业规划约10 万亿元。可见，关于人工智能的展开，我国现已将其上升到了国家战略的高度。
那么，大力展开人工智能究竟有什么重大含义呢？
（一）人工智能大幅进步劳动出产率
研讨标明，人工智能能够经过三种办法激起经济增长潜力。
（1）人工智能经过改动作业办法，协助企业大幅进步现有的劳动出产率。
（2）人工智能代替大部分劳动力，成为一种全新的出产要素。
（3）人工智能的普及能带动工业结构的升级换代，推进更多相关作业的立异，启动出产、服务、医药等作业展开的新纪元。
普华永道2017 年6 月发布的《抓住机遇——2017 夏日达沃斯论坛陈述》猜测，2030 年，人工智能对国际经济的奉献将到达15.7 万亿美元，我国与北美有望成为人工智能的最大获益者，总获益约为10.7 万亿美元；到2035 年，人工智能有望推进我国劳动作业率进步27%，拉动我国经济年增长率从6.3% 增至7.9%。
（二）人工智能引领“第四次工业革命”
人工智能自从呈现以来，便被运用到各行各业中，成了经济结构转型升级的新支点。现在人工智能现已在图形处理器（Graphics Processing Unit，GPU）、人脸辨认和无人驾驭等各个范畴迅速得到了运用。在制作业方面，未来轿车作业的研制规划、供应链运送、驾驭技能的供给以及交通运送的处理计划等都将有人工智能的参加。
许多核算数据标明，无人驾驭比传统人力驾驭更安全，驾驭时刻也更持久，并且能够把交通事故削减80%。咱们信任未来人工智能技能将广泛运用于智能城市的制作，大幅进步政府的管理和服务功率。
服务业相同也将广泛运用人工智能技能。医疗保健作业是获益于人工智能的首要服务业。依据国际银行的数据，全球医疗保健开销约占全国际GDP 的10％，而其间至少有10％（约几千亿美元）用于如癌症检测和X 光片查看等医疗诊断。经过运用人工智能，机械手臂能够做一些高难度的手术。例如，上海中山医院的心脏外科就有一个名为“达芬奇”的机械手臂为病人做手术。相较于人力而言，人工智能技能更加精确、安全，成功率更高。信任在不远的未来，人工智能技能能够协助底层医院进步诊断速度、准确程度和医治精度。
（三）人工智能冲击劳动力商场
在人工智能为人们进步日子品质的一同，社会上也呈现了质疑人工智能的声响。现在，社会上对人工智能的最大忧虑是人工智能的遍及运用将会极大地冲击劳动力商场，添加赋闲率，导致员工工资下降，终究引发通货紧缩或通货膨胀。其实，这类观念并不是一点依据都没有。国际经济论坛（WEF）早前宣布了一份名为《作业的未来》的陈述，猜测人工智能将在今后5 年改动商业模式和劳动力商场，导致15 个首要发达和新式经济体丢失超越500 万个作业岗位。
未来，许多蓝领及白领岗位的作业人员，如工厂工人、司机、客服代表乃至银行作业人员都有或许赋闲。人工智能在某种程度上冲击了劳动力商场，也将不可避免地给其他相关作业带来风险。技能进步带来的另一个成果便是低通胀。咱们能够这样剖析，人工智能等技能的不断展开，有用削减了供应链中的多个环节，下降了本钱，然后下降了商品价格。
例如，从美国核算局的数据来看，通讯服务商Verizon 供给无限流量套餐的决定，拉低了该月美国中心通货膨胀率0.2 个百分点。依此判别，人工智能技能好像对通货膨胀率也将会产生较为显着的削弱效果。
“科技是一把双刃剑”，这个出题并不陌生。人工智能技能的展开的确会带来赋闲率上升以及其他社会问题，但咱们应一分为二地看待人工智能，正视其带来的问题，并且以有用的方针协作来尽量消除其对社会的负面影响。
关于人工智能对劳动力商场的影响，能够从以下几个方面来考虑。
首要，跟着人口盈利逐渐消失，社会老龄化程度不断加剧，依靠以人工智能为代表的技能的展开来获取盈利乃是大势所趋。
其次，科技部在2017 年7 月21 日的会议上表示，“科技展开对作业的冲击不是今日人工智能呈现后才有的，机器的呈现导致许多手工业工人赋闲，流水线工厂的呈现导致传统流工厂许多人赋闲。但从长远来看，科技带来的作业机会远远大于赋闲。”未来，一些新式的专业性作业岗位将会呈现，如人工智能的开发者、保护修理者，现在机器仍无法替代这些岗位。
终究，政府未来也会在人工智能技能相关方针的规划和谐方面进步注重程度。政府将加大对劳动力进行再培训和教育的力度，使其能够从事一些人工智能的专业性岗位，未来劳动力将更加适应智能社会和智能经济展开的需求。岗位因为人工智能的诞生会使许多财富会集到少数人手中，会加剧社会财富的两极分化，政府也将会活跃应对这种状况，找到适宜的处理办法。
当时人工智能的局限性
跟着人工智能技能的快速展开，人类社会也随之产生了天翻地覆的变化。即使部分作业不能彻底被代替，也将会受到人工智能的影响而产生革新。不过，现在的人工智能还远远称不上“无所不能”。虽然日子现已因人工智能而变得更便当、方便，但有些作业仍然是人工智能无法替代的。
（一）跨范畴推理
与人工智能比较，人类有一个显着的才智优势，便是具有触类旁通、触类旁通的才能。
人们从小就具有跨范畴联想和类比等思想才能。小孩在三四岁时就会说“太阳像火炉子相同热”“兔子跑得飞快”，更不必提东晋才女谢道韫看见白雪纷纷时随口说出“未若柳絮因风起”的千古佳话了。以今日的技能水平来说，假如不是程序开发者专门用某种特点将不同范畴关联起来，核算机很难仅靠自身总结出雪花与柳絮、跑与飞之间的相似性。
人类强壮的跨范畴联想、类比才能是跨范畴推理的根底。
福尔摩斯能够经过一个人的帽子上留传的发屑、沾染的尘埃推理出这个人的日子习惯，乃至家庭和婚姻状况：
“他是个中年人，头发灰白，最近刚理过发，头上抹过柠檬膏。这些都是经过对帽子面料下部的细致查看揣度出来的。我经过放大镜看到了许多被理发师剪刀剪过的规整的头发茬儿。头发茬儿都是粘在一同的，并且有一种柠檬膏的特殊气味。而帽子上的这些尘土不是大街上夹杂着沙粒的尘埃，而是房间里那种棕色的线状尘土，这说明帽子大部分时刻是挂在房里的。另一方面，面料的湿迹很清楚地证明戴帽子的人经常许多出汗，所以他不或许是一个身体练习得很好的人。这顶帽子现已有好几个星期没有掸掸刷刷了。我亲爱的先生，假如你的帽子堆积了个把星期的尘埃，并且你的妻子听之任之，就让你这个姿态去出访，恐怕你现已很不幸地失掉你妻子的爱情了。”
这种从表象下手进行推理，然后知道背面规则的才能，是核算机现在所不具有的。人类运用这种才能能够在日常日子、作业中处理十分杂乱的问题。例如，当在商务商洽中遭受窘境后，要想提出更好的商洽策略，就要从多个层面着手，剖析商洽对手的实在诉求，寻觅双方潜在的契合点，而这种推理、剖析往往混杂了技能计划、商务报价、商场趋势竞争对手动态、商洽对手的业务现状、当时痛点、短期和长时间诉求及或许选用的商洽策略等不同范畴的信息，咱们有必要对这些信息进行合理安排，并运用跨范畴推理的才能概括出其间的规则，然后拟定终究的决议计划。这不是简略的根据已知信息的分类或猜测问题，也不是初级层面的信息感知问题，而是在信息不完好的环境中，用不同范畴的推论互相补足，并结合经历做出最合理决议计划的进程。
为了更有用地进行跨范畴推理，许多人想出了合适自己的整理思路的好办法。例如，有的人拿手运用思想导图整理信息之间的结构和联系；有人喜爱经过大胆假定、当心求证的办法来打破现有的思想定势；有人选用设身处地的考虑办法，站在别人的角度考虑问题，以不同的视角寻觅新的处理计划；有的人则喜爱倾听别人的定见，并做出自己的总结……人类运用的这些高级剖析、推理、决议计划技巧，关于今日的核算机而言还显得过于高深。赢得德州扑克人机大战的人工智能在辅佐决议计划方面有不错的潜力，但与一次成功的商务商洽所需的人类才智比较，仍是太初级了。
现在有一种名叫“搬迁学习”（Transfer Learning）的技能正吸引越来越多的研讨者的目光。这种技能的根本思路便是将核算机在一个范畴取得的经历，经过某种方式的变换搬迁到核算机并不熟悉的另一个范畴。例如，核算机经过大数据的练习，现已能够在淘宝的用户评论里辨认出哪些话是好评，哪些话是差评，那么，这样的经历能不能被迅速搬迁到电影评论范畴，不需求再次练习就能让核算机辨认电影观众的评论究竟是在夸奖一部电影，仍是在批评一部电影呢？
现在搬迁学习技能现已取得了一些开端的成果，但这仅仅核算机在跨范畴考虑道路上前进的一小步。一个能像福尔摩斯相同，从犯罪现场的蛛丝马迹中抽丝剥茧般整理相关线索，经过细致推理破获案件的人工智能将是咱们在这个方向上寻求的终极方针。
（二）笼统才能
在皮克斯作业室2015 年出品的动画电影《脑筋特工队》中有一个十分风趣的细节：女主人公莱莉·安德森的脑筋中有一个美妙的笼统空间，本来栩栩如生的动画角色一走进这个笼统空间，就变成了笼统的几许图形乃至色块，如图1-7 所示。
在笼统空间里，本来血肉丰满的人物躯体，先是被笼统成了五颜六色积木块的组合，然后又被从三维压扁到二维，变成线条、形状、颜色等根本视觉元素。皮克斯作业室的这个创意实在是让人拍案叫绝。这段情节用大人、小孩都不难了解的办法解说了人类大脑中的笼统进程（虽然咱们至今仍不明白这一机制在生物学、神经学层面的作业原理）。
笼统才能对人类至关重要。漫漫数千年间，数学理论的展开更是将人类的超强笼统才能表现得淋漓尽致。人类最早从计数中概括出1、2、3、4、5……这一天然数序列，这能够被看作一个十分天然的笼统进程。人类笼统才能的榜首个进步大概是从了解“零”的概念开端的，用零和非零来笼统实际国际中的无和有、空和满、静和动……这个进步让人类的笼统才能远远超出了黑猩猩、海豚等动物界中的“最强壮脑”。
接下来，创造和运用负数一下子让人类对国际的概括、表述和认知才能进步到了一个新的层次，人们榜首次能够定量描述相反或对称的事物特点，如温度的正负、水面以上和以下等。引入小数、分数的含义自不必说，但其间最有标志性的事件，莫过于人类能够正确了解和运用无限小数。例如，关于1=0.999999……这个等式的知道（好多人不信任这个等式居然是成立的），标志着人类实在开端用极限的概念来笼统实际国际的相关特性。至于用复数去了解相似（X+1）2+9 ＝ 0 这类原本就难以解说的方程式，或许用张量（Tensor）去笼统高维国际的杂乱问题，即使是人类，也需求比较聪明的个别经过比较长时间的学习才能透彻了解和全面把握。
核算机所运用的二进制数字、机器指令、程序代码等，其实都是人类对“核算” 本身所做的笼统。根据这些笼统，人类成功地研讨出如此许多且有用的人工智能技能。那么，人工智能能不能自己学会相似的笼统才能呢？或许把要求放低一些，核算机能不能像古人那样，用质朴却不乏创意的“终身二、二生三、三生万物”来笼统国际变化，或许用“白马非马”之类的思辨来探讨具象与笼统之间的联系呢？
现在的深度学习技能简直都需求许多的练习样本来让核算机完结学习进程。可人类，哪怕是小孩子要学习一个新常识时，一般只需两三个样本就满足了。这两者的巨大差异或许正是源于笼统才能的不同。例如，一个小孩子在榜首次看到轿车时，他的大脑就会像《脑筋特工队》中的笼统工厂相同，将轿车笼统为一个盒子装在四个轮子上的组合，并将这个笼统后的造型印在脑海中，这样当下次再看到不相同的轿车时，他仍能够轻松地认出那是一辆轿车。核算机现在无法做到这一点，或许说，现在咱们还不知道怎样让核算机做到这一点。在人工智能范畴，少样本学习、无监督学习的科研作业在现在展开还十分有限，假如不能打破样本少、无监督的学习难题，咱们或许将永远无法创造到达人类水平的人工智能。
（三）知其然，也知其所以然
现在根据深度学习的人工智能技能，经历发挥的效果更大。输入许多数据后，机器主动调整参数，完结深度学习模型，这一做法在许多范畴的确取得了十分不错的效果，但模型中的参数为什么如此设置，里边蕴含的更深层次的道理等，在许多状况下还较难解说。
以谷歌的AlphaGo 来说，它在下围棋时，寻求的是每下一步后，自己的胜率超越50%，以保证在终究能够赢棋。但详细到每一步走法背面的原因，即使是AlphaGo的程序开发者也解说不清楚。
围棋专家当然能够用自己的经历解说核算机所下的大多数棋，但围棋专家的习惯思路，如实地与外势的联系、棋形的“厚”“薄”、是否为“愚形”、这步棋是否统筹兼顾等，核算机在下棋时就不会考虑。人类专家的理论是呈体系化的，有其内在逻辑，而核算机并不能简略地了解这些体系和逻辑。
人类一般寻求“知其然，也知其所以然”，但现在的弱人工智能大多只寻求成果，也便是只“知其然”。
人类根据试验和科学观测成果树立与展开物理学的进程，是“知其然，也知其所以然”的最好表现。想一想咱们在中学时学过的“一轻一重两个铁球一同落地”，假如人类仅仅满足于知道不同分量的物体下落时加速度相同这一外表现象，虽然可__以处理日子、作业中的实际问题，但必定无法树立起巨大、绮丽的物理学大厦。只需从发现物体的运动规则开端，用数学公式表述力和质量、加速度之间的联系，直到发现万有引力规则，将质量、万有引力常数、间隔关联在一同，物理学才能比较完美地解说“一轻一重两个铁球一同落地”这个再简略不过的现象。
而核算机呢？依照现在机器学习的实践办法，给核算机看一千万次两个铁球一同落地的视频，核算机也未必能像伽利略、牛顿、爱因斯坦那样树立起力学理论体系。
几十年前，核算机就曾协助人类证明过一些数学识题，如闻名的“地图四色着色问题”，今日的人工智能也在学习科学家怎么进行量子力学试验，但这与依据试验现象发现物理学规则还不是一个层级的事情。至少，现在咱们还看不出核算机有成为数学家、物理学家的或许。
（四）常识
人类的常识是极端风趣，往往只可意会不可言传的事物。
咱们仍用物理现象来举例。懂得力学规则，当然能够用契合逻辑的办法全面了解这个国际。但人相好像生来就具有另一种更加奇特的才能，即使不借助逻辑和理论常识也能完结某些适当成功的决议计划或推理。深度学习大师约书亚·本吉奥举例说：“即使是两岁孩提也能了解直观的物理进程，如丢出的物体会下落。人类并不需求有知道地知道任何物理学常识就能猜测这些物理进程，但机器做不到这一点。”
常识在中文中有两个层面的意思：其一指的是一个心智健全的人应当具有的根本常识；其二指的是人类与生俱来的，无须特别学习就能具有的认知、了解和判别才能。咱们在日子里经常会用“契合常识”或“违反常识”来判别一件事的对错，但在这一类判别中，咱们简直从来都无法说出为什么会这样判别，也便是说，咱们每个人的脑筋中都有一些简直一切人都认可且无须细心考虑就能直接运用的常识、经历或办法。
常识能够给人类带来便当。例如，每个人都知道两点之间直线最短，为了在走路时节约体力，能走直线就绝不会绕弯路。人们用不着特意去学欧氏几许的那条闻名公理，照样能在走路时找到省力的办法。但常识也会给人们带来困扰。例如，咱们乘飞机从北京飞往美国西海岸时，许多人都会盯着机舱内导航地图上的航线不解地问：“为什么要向北飞到北冰洋邻近绕那么大个弯子呀？”“两点之间直线最短”在地球外表会变成“经过两点的大圆弧最短”，因为许多人并不熟悉航空、航海常识，并不太了解这一常识，所以才会产生困惑。
那么，人工智能是不是也能像人类相同，不需求特别学习就能够把握一些有关国际规则的根本常识，把握一些不需求杂乱考虑就能推导出来的逻辑规则，并在需求时快速运用呢？拿主动驾驭来说，核算机是靠学习已知路况堆集经历的。当主动驾驭轿车遇到特别棘手、从来没见过的风险时，核算机能不能正确处理呢？
或许这时就需求一些相似常识的东西，例如，规划出某种办法，让核算机知道，在风险来临时首要要保证搭车人与行人的安全，路况过于极端时可安全减速并靠边泊车等。AlphaGo 程序中也有一些可称作常识的东西，如一块棋做不出两个眼便是死棋，这个常识永远是AlphaGo 需求优先考虑的东西。当然，无论是主动驾驭轿车，仍是下围棋，这儿说的常识更多的还仅仅一些预设规则，远不如人类所了解的常识那么丰厚。
（五）自我知道
人们很难说清究竟什么是自我知道，但咱们又总是在说：机器只需具有了自我知道才叫真的智能。2015 年开端播出的科幻剧集《实在的人类》（Humans）中，机器人被截然分成了两大类——没有自我知道的和有自我知道的（见图1-8）。
在《实在的人类》中，没有自我知道的机器人依照人类设定的使命，协助人类打理家务、修整花园、打扫大街、挖掘矿石、操作机器、制作房屋，作业之外的其他时刻只会近乎发愣般坐在电源旁充电，或许跟其他机器人交换数据。这些没有自我知道的机器人与人类之间的联系根本归于东西和运用者的联系。
在该剧的情节设定中，有自我知道的机器人能够被注入一段程序，然后被“唤醒”。被注入程序后，这个机器人马上就会知道到自己是这个国际上的一种“存在”，他或她就像出世的人类相同，开端用自己的思想和逻辑探讨存在的含义，自己与人类以及自己与其他机器人之间的联系……一旦知道到自我在这个国际中的方位，苦楚和烦恼也就随之而来。这些有自我知道的机器人当即面临着来自心理和社会两个方面的巨大压力。他们的潜知道以为自己应该与人类处在平等的地位上，应当寻求自我解放和作为“人”的尊严、自由、价值……
显然，今日的人工智能远未到达具有自我知道的境地，《实在的人类》中那些发人深思的场景只产生在科幻剧的剧情中。
（六）审美
虽然机器现已能够仿照人类的绘画、诗篇、音乐等艺术风格，仿照着创作出核算机艺术著作，但它们并不懂得审美。
审美才能相同是人类独有的才能，很难用技能言语解说，也很难赋予机器。审美才能并不是一出世就具有的，而是在许多阅读和欣赏的进程中自可是然地构成的。美不能被简略地量化，例如，咱们很难说这首诗比另一首诗高雅多少个百分点，但只需具有一般的审美水平，咱们就很简略将不同的艺术区分开来。审美是一件十分特性化的事情，每个人心中都有一套审美规范，而审美又能够经过言语文字表达出来，在人际之间交流分享。核算机现在彻底不具有这种奇特的才能。
首要，审美才能不是简略的规则组合，也不只仅许多数据堆砌后构成的核算规则。假如是的话，那么，这样的学习成果必定是均匀化的、缺少特性的。在这个国际上，美丑的判别规范并非只需一个。一同，这种根据经历的审美练习，也会有意忽视艺术创作中最强调的立异特征。艺术家所做的开创性作业，大概都会被这一类机器学习模型以为是不知所云的陌生输入，难以鉴定究竟是美仍是丑。
其次，审美才能显着是一个跨范畴的才能，每个人的审美才能都是综合才能，与这个人的个人阅历、文史常识、艺术修养、日子经历等都有着亲近联系。顺便提一句，深度神经网络能够用某种办法，将核算机在了解图画时“看到”的东西与原图叠加展现，并终究生成一幅特点极端鲜明的艺术著作。一般咱们也将这一类著作称为“深度神经网络之梦”。网上有一些能够直接运用的生成东西，如Deep Dream Generator，这些梦境画面展现的或许便是人工智能算法共同的审美才能。
（七）情感
抛开机器自己的情感不谈，让机器学着了解、判别人类的情感不失为一个比较靠谱的研讨方向。情感剖析技能一直是人工智能范畴里的一个热门方向。只需有满足的数据，机器就能够从人所说的话或许从人的面部表情、肢体动作中推测出这个人是高兴仍是哀痛，心境是轻松的仍是沉重的。这类剖析根本归于弱人工智能的才能范围，并不需求核算机自己具有七情六欲才能完结。