什么是人工智能？人工智能過(guò)去已經(jīng)達(dá)到了什么水平？過(guò)去幾年人工智能的重要里程碑是什么？5年、20年、50年、100年后人工智能將解決什么問(wèn)題？人工智能的未來(lái)又將如何？

關(guān)于人工智能有很多問(wèn)題。我們已經(jīng)可以回答其中的一些問(wèn)題，并討論我們過(guò)去用人工智能解決的問(wèn)題。

另一方面，談?wù)撐磥?lái)的場(chǎng)景，特別是如果我們談?wù)摮?jí)智能，結(jié)果會(huì)很困難。但我們可以思考和評(píng)估一些場(chǎng)景。

人工智能的定義

人工智能是一個(gè)術(shù)語(yǔ)，由兩個(gè)詞組成。

1、人造的

人造是不真實(shí)的東西，因?yàn)樗悄M的，所以有點(diǎn)假。我能想到的最簡(jiǎn)單的人造就是人造草。人造草不是真草，所以有點(diǎn)假。由于各種原因，它被用來(lái)替代真草。人造草經(jīng)常用于體育運(yùn)動(dòng)，因?yàn)樗日娌莞陀?，因此可以使用更長(zhǎng)的時(shí)間。它也比真草更容易護(hù)理。我相信人造草和真草的區(qū)別還有很多原因。但這不是我想表達(dá)的重點(diǎn)。關(guān)鍵是，有些東西是人造的并取代了真實(shí)的東西，這是有原因的。

2、智力

智力是一個(gè)非常復(fù)雜的術(shù)語(yǔ)。它可以用多種不同的方式來(lái)定義，比如邏輯、理解、自我意識(shí)、學(xué)習(xí)、情感知識(shí)、計(jì)劃、創(chuàng)造力，當(dāng)然還有解決問(wèn)題的能力。

我們稱人類為聰明人，因?yàn)槲覀兌紩?huì)做上述提到的事情。我們感知我們的環(huán)境，從中學(xué)習(xí)，并根據(jù)我們的發(fā)現(xiàn)采取行動(dòng)。

這同樣適用于動(dòng)物。關(guān)于動(dòng)物智力的有趣之處在于，有許多不同的物種，因此我們可以比較物種之間的智力。

在這兩種情況（人類智能和動(dòng)物智能）中，我們都談?wù)撟匀恢悄埽∟I）。

除了人類和動(dòng)物之外，還有關(guān)于植物智力的爭(zhēng)論。植物的智力表現(xiàn)出與人類或動(dòng)物不同的智力。主要原因在于植物沒(méi)有大腦或神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，但它們會(huì)對(duì)環(huán)境做出反應(yīng)。植物智能本身就是一個(gè)非常有趣的話題，因?yàn)橹参镏悄懿⒉皇峭ㄟ^(guò)運(yùn)動(dòng)或魯特琴的反應(yīng)立即可見(jiàn)的。

如果我們談?wù)撊斯ぶ悄?(AI)，我們指的是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)子領(lǐng)域。人工智能由機(jī)器、計(jì)算機(jī)和主要是軟件來(lái)發(fā)揮作用。機(jī)器模仿，這里我們明白為什么它被稱為人工，某種基于環(huán)境、觀察、獎(jiǎng)勵(lì)和學(xué)習(xí)過(guò)程的認(rèn)知功能。

為了更多地了解人工智能，我們回顧一下人工智能的歷史，看看人工智能有什么能力，以及它的現(xiàn)狀與現(xiàn)在有何關(guān)系。

人工智能的歷史和里程碑

人工智能的歷史相當(dāng)有趣，大約始于 100 年前。

1、Rossum 的通用機(jī)器人 (RUR)

1920 年，捷克作家卡雷爾·恰佩克 (Karel ?apek) 出版了一部科幻小說(shuō)《Rossumovi Univerzální Roboti》（羅蘇姆的萬(wàn)能機(jī)器人），也稱為 RUR。該劇引入了“機(jī)器人”一詞。《RUR》講述的是一家工廠，該工廠制造出名為機(jī)器人的人造人。它們與今天的機(jī)器人一詞不同。在RUR中，機(jī)器人是有生命的生物，更類似于克隆這個(gè)術(shù)語(yǔ)。RUR中的機(jī)器人最初為人類服務(wù)，但隨后出現(xiàn)了機(jī)器人叛亂，導(dǎo)致了人類的滅絕。

由于不同的原因，這部劇很有趣。首先，它引入了“機(jī)器人”一詞，盡管它并不完全代表機(jī)器人的現(xiàn)代概念。接下來(lái)它也講述了機(jī)器人的創(chuàng)造的故事，所以某種人工智能，一開(kāi)始似乎對(duì)人類有積極的影響，但后來(lái)是機(jī)器人的叛亂威脅了整個(gè)人類。

文學(xué)和電影中的人工智能本身就是一個(gè)大話題。RUR的例子應(yīng)該已經(jīng)表明了人工智能對(duì)研究和社會(huì)的重要性和影響。

2、艾倫·圖靈

艾倫·圖靈 1912 年 6 月 23 日出生于倫敦。他廣為人知，因?yàn)榧{粹德國(guó)使用的密碼進(jìn)行了加密。艾倫·圖靈的研究還催生了他的計(jì)算理論，該理論涉及如何有效地解決問(wèn)題。他在圖靈機(jī)模型中提出了他的想法，圖靈機(jī)至今仍然是計(jì)算機(jī)科學(xué)中的一個(gè)流行術(shù)語(yǔ)。圖靈機(jī)是一種抽象機(jī)器，盡管模型很簡(jiǎn)單，但它可以構(gòu)造任何算法的邏輯。由于神經(jīng)學(xué)、信息論和控制論的同時(shí)研究和發(fā)現(xiàn)，艾倫·圖靈提出了構(gòu)建電子大腦是可能的想法。

第二次世界大戰(zhàn)結(jié)束幾年后，圖靈推出了廣為人知的圖靈測(cè)試，試圖定義機(jī)器的智能。測(cè)試背后的想法是，如果機(jī)器（A）和人（B）通過(guò)自然語(yǔ)言進(jìn)行交流，而第二個(gè)人（C）（即所謂的電梯）可以進(jìn)行交流，那么機(jī)器（例如計(jì)算機(jī)）就被稱為智能機(jī)器。無(wú)法檢測(cè)哪個(gè)通信器（A 或 B）是機(jī)器。

3、達(dá)特茅斯會(huì)議

1956 年，可能出現(xiàn)了第一個(gè)人工智能研討會(huì)，人工智能研究領(lǐng)域隨之誕生。來(lái)自卡內(nèi)基梅隆大學(xué) (CMU)、麻省理工學(xué)院 (MIT) 的研究員和 IBM 的員工齊聚一堂，共同創(chuàng)立了人工智能研究項(xiàng)目。在接下來(lái)的幾年里，他們?nèi)〉昧司薮蟮倪M(jìn)展。幾乎每個(gè)人都非常樂(lè)觀。

二十年內(nèi)，機(jī)器將能夠完成人類能做的任何工作。” – 赫伯特·西蒙 (CMU)

“在一代人之內(nèi)……創(chuàng)造‘人工智能’的問(wèn)題將得到實(shí)質(zhì)性解決”——馬文·明斯基（麻省理工學(xué)院）

那是在 20 世紀(jì) 60 年代。在接下來(lái)的幾年里，進(jìn)展速度放緩。由于未能認(rèn)識(shí)到任務(wù)的難度，承諾被打破。

4、第一屆人工智能寒冬

由于過(guò)于樂(lè)觀的環(huán)境以及尚未取得突破，美國(guó)和英國(guó)政府削減了人工智能的探索性研究。接下來(lái)的幾年被稱為（第一年）人工智能冬天。熱情消失了，沒(méi)有人愿意資助人工智能研究。對(duì)人工智能的宣傳興趣下降。這是 1974 年左右的事。

5、專家系統(tǒng)

在第一個(gè)人工智能冬天之后，人工智能以所謂的“專家系統(tǒng)”的形式卷土重來(lái)。

專家系統(tǒng)是回答問(wèn)題并解決特定領(lǐng)域問(wèn)題的程序。他們模仿特定領(lǐng)域的專家并按規(guī)則解決問(wèn)題。專家系統(tǒng)中有兩種類型的引擎：首先是知識(shí)引擎，它表示有關(guān)特定主題的事實(shí)和規(guī)則。其次是推理引擎，它將知識(shí)引擎中的規(guī)則和事實(shí)應(yīng)用到新的事實(shí)。

整體設(shè)計(jì)綜合

1981年，一個(gè)名為SID（集成設(shè)計(jì)綜合）的專家系統(tǒng)設(shè)計(jì)了93%的VAX 9000 CPU邏輯門(mén)。SID 系統(tǒng)是由 1,000 條手寫(xiě)規(guī)則組成的。CPU 的最終設(shè)計(jì)花了 3 個(gè)小時(shí)來(lái)計(jì)算，并且在很多方面都超越了人類專家。例如，SID 生成的 64 位加法器比手動(dòng)設(shè)計(jì)的加法器更快。此外，每個(gè)門(mén)的錯(cuò)誤率（人類專家的每 200 個(gè)門(mén)大約有 1 個(gè)錯(cuò)誤）要低得多，在 SID 系統(tǒng)的最終結(jié)果中，每 20,000 個(gè)門(mén)大約有 1 個(gè)錯(cuò)誤。

6、第二個(gè)人工智能寒冬

第二次人工智能寒冬發(fā)生在上世紀(jì)80年代末90年代初，經(jīng)歷了一系列金融挫折之后。因蘋(píng)果和 IBM 制造的臺(tái)式電腦而遭受損失的專家系統(tǒng)和硬件公司的衰落再次導(dǎo)致人們對(duì)人工智能的興趣下降，一方面是由于宣傳，另一方面是由于投資者。

7、深藍(lán)

經(jīng)過(guò)多次坎坷，深藍(lán)成為第一臺(tái)擊敗國(guó)際象棋世界冠軍加里·卡斯帕羅夫的國(guó)際象棋計(jì)算機(jī)。1997 年 5 月 11 日，IBM 的國(guó)際象棋計(jì)算機(jī)在六局比賽后以 3.5–2.5 擊敗了加里·卡斯帕羅夫。

深藍(lán)使用樹(shù)搜索來(lái)計(jì)算最多 20 種可能的走法。它通過(guò)主要手工編寫(xiě)的價(jià)值函數(shù)來(lái)評(píng)估位置，然后通過(guò)分析數(shù)千場(chǎng)比賽來(lái)優(yōu)化該函數(shù)。深藍(lán)還包含許多大師游戲的開(kāi)局和殘局庫(kù)。

1997 年，深藍(lán)以 11.38 GFLOPS 的速度在最強(qiáng)大的超級(jí)計(jì)算機(jī)中排名第 259 位。其中：1997 年最強(qiáng)大的超級(jí)計(jì)算機(jī)具有 1,068 GFLOPS，而今天（2017 年 12 月）最強(qiáng)大的超級(jí)計(jì)算機(jī)具有 93,015 GFLOPS。

FLOPS 代表每秒浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)，GFLOPS 中的“G”代表千兆。因此 1 GFLOPS 相當(dāng)于 10? FLOPS。

8、21世紀(jì)：深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)和通用人工智能

在過(guò)去的二十年里，人工智能蓬勃發(fā)展。2017年人工智能市場(chǎng)（硬件和軟件）已達(dá)到80億美元，研究公司IDC（國(guó)際數(shù)據(jù)公司）預(yù)測(cè)到2020年該市場(chǎng)將達(dá)到470億美元。

通過(guò)過(guò)去幾年的大數(shù)據(jù)、更快的計(jì)算機(jī)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的進(jìn)步，這一切都成為可能。

通過(guò)使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，現(xiàn)在可以解決視頻處理、文本分析和語(yǔ)音識(shí)別等復(fù)雜任務(wù)，并且現(xiàn)有的解決方案將在未來(lái)幾年變得更好。

9、雅達(dá)利游戲

2013 年，世界上最重要的人工智能研究機(jī)構(gòu)之一 DeepMind 推出了一種人工智能，可以在人類玩家水平之上玩幾款 Atari 游戲。這乍一看似乎不太具有表現(xiàn)力，但他們只是使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)讓 AI 自我學(xué)習(xí)這些游戲。此外，他們只是使用像素作為代理的輸入，因此沒(méi)有根據(jù)代理所做的動(dòng)作給予直接獎(jiǎng)勵(lì)分?jǐn)?shù)。

2015年，他們進(jìn)一步推出了更智能的代理，它自己成功玩了49款經(jīng)典的Atari游戲。

除了老式復(fù)古游戲機(jī)的經(jīng)典游戲之外，DeepMind 正在為更復(fù)雜的游戲開(kāi)發(fā)人工智能，例如《星際爭(zhēng)霸 2》?！缎请H爭(zhēng)霸 2》是一款實(shí)時(shí)策略 (RTS) 游戲，是最受歡迎的 1 對(duì) 1 電子競(jìng)技游戲。《星際爭(zhēng)霸2》在韓國(guó)非常受歡迎，最好的《星際爭(zhēng)霸2》職業(yè)選手也來(lái)自韓國(guó)。盡管如此，還是有很多歐洲和北美的職業(yè)選手以打球?yàn)樯?/span>《星際爭(zhēng)霸 2》是一款比經(jīng)典視頻游戲復(fù)雜得多的游戲：您可以執(zhí)行的操作要多得多，您無(wú)法了解對(duì)手的一切，并且必須偵察他以探索他在做什么。在《星際爭(zhēng)霸 2》中，每分鐘都有數(shù)十種策略決策可供選擇，與經(jīng)典游戲相比，總體而言需要關(guān)注的更多。

目前的AI還不是很好，只能玩搭積木之類的小游戲。關(guān)于《星際爭(zhēng)霸 2》的人工智能，我感到非常興奮，因?yàn)槲沂恰缎请H爭(zhēng)霸 2》的忠實(shí)粉絲，我對(duì)人工智能將如何改變《星際爭(zhēng)霸 2》元游戲以及它將探索哪些新戰(zhàn)術(shù)感到興奮。

10、阿爾法圍棋

除了經(jīng)典的 Atari 游戲之外，DeepMind 還憑借其 AI AlphaGo 擊敗了世界上最好的人類圍棋棋手。2015年10月，他們首次以五比零擊敗歐洲圍棋冠軍樊麾。賽后，圍棋界對(duì) AlphaGo 提出了很多懷疑，因?yàn)榉狻爸皇恰币幻?2 段（9 段中最好的）歐洲冠軍。于是DeepMind團(tuán)隊(duì)飛赴韓國(guó)迎戰(zhàn)九段圍棋選手李世石。李世石被認(rèn)為是世界上最好的圍棋棋手之一。DeepMind 贏得前三場(chǎng)比賽后，李世石顯得非常絕望。但在第四局比賽中，AlphaGo出現(xiàn)了明顯的錯(cuò)誤，最終輸?shù)袅吮荣悺?/span>上一場(chǎng)比賽AlphaGo有可能再次獲勝。最終AlphaGo以4-1戰(zhàn)勝李世石。

如果你對(duì) AlphaGo 的故事更感興趣，我推薦關(guān)于它的電影。在我看來(lái)，這部電影很棒，除了人工智能的技術(shù)影響之外，它還展示了對(duì)圍棋社區(qū)的影響。

2017年，DeepMind發(fā)布了下一代AlphaGo。AlphaGo Zero 建立在精簡(jiǎn)的硬件之上，并且剛剛學(xué)會(huì)了圍棋與自身對(duì)弈。經(jīng)過(guò)三天的訓(xùn)練，AlphaGo Zero 比 AlphaGo 版本更強(qiáng)，后者擊敗了李世石，并以 100-0 戰(zhàn)勝了他的年輕版本。經(jīng)過(guò) 40 天的訓(xùn)練，它也擊敗了他之前版本的 AlphaGo Zero。

接下來(lái)會(huì)發(fā)生什么？

好吧，沒(méi)有人知道，我也不知道。

這個(gè)答案可能非常令人不滿意，因此我們來(lái)談?wù)効赡艿那闆r。

1、通用人工智能、超級(jí)智能——人工智能接管？

到目前為止，也出現(xiàn)了一些專家級(jí)的人工智能系統(tǒng)，例如AlphaGo（零），他已經(jīng)掌握了圍棋并且可以超越人類特級(jí)棋手。但目前還沒(méi)有通用人工智能（AGI）。AGI 指的是人工智能，它可以成功地執(zhí)行人類可以完成的任何智力任務(wù)。圖靈測(cè)試是測(cè)試人工智能是否是通用人工智能的一個(gè)例子。

超級(jí)智能將通用人工智能 (AGI) 帶到了下一個(gè)階段。超級(jí)智能是指比人類更聰明的AGI，可以在人類可以完成的任何智力任務(wù)上超越人類。

何時(shí)會(huì)出現(xiàn)通用人工智能，何時(shí)會(huì)出現(xiàn)超級(jí)智能，這個(gè)問(wèn)題當(dāng)然很難回答（幾乎所有答案都涉及未來(lái)預(yù)測(cè)）。牛津大學(xué)人工智能研究人員 Nick Bostrom 在一篇論文中評(píng)價(jià)了這個(gè)問(wèn)題。

人工智能接管是指超級(jí)智能將接管世界并與人類作戰(zhàn)的場(chǎng)景。這是一個(gè)流行的科幻小說(shuō)主題，100 年前就開(kāi)始在《RUR》中使用，并且仍在更現(xiàn)代的電影中使用，如《終結(jié)者》或《黑客帝國(guó)》。那么，人工智能有一天會(huì)統(tǒng)治世界，這只是虛構(gòu)的還是有可能的呢？

我對(duì)此不是100%確定。我更贊成人工智能不會(huì)接管的觀點(diǎn)。但也有很多像埃隆·馬斯克、史蒂芬·霍金和比爾·蓋茨這樣的人關(guān)心人工智能的可能性。因此我認(rèn)為我們不應(yīng)該將人工智能接管視為純粹的虛構(gòu)場(chǎng)景，我們應(yīng)該意識(shí)到這一點(diǎn)并采取負(fù)責(zé)任的行動(dòng)。

如果你對(duì) AGI 和超級(jí)智能這個(gè)話題感興趣，我推薦你閱讀 Nick Bostrom 的書(shū)《超級(jí)智能 – 路徑、危險(xiǎn)、策略》。

結(jié)論

已經(jīng)有人工智能系統(tǒng)可以在特定領(lǐng)域超越人類，例如下圍棋或數(shù)據(jù)分析。今天，如果我們談?wù)撋a(chǎn)中的人工智能系統(tǒng)，我們指的是專家。但目前還沒(méi)有能夠像人類一樣工作的通用人工智能（AGI），也沒(méi)有比人類更聰明的超級(jí)智能。