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[導(dǎo)讀] 數(shù)學(xué)、邏輯、數(shù)字電路、機(jī)械計(jì)算機(jī)、電子計(jì)算機(jī),這里每一樣科學(xué)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(kāi)始嘗試用計(jì)算的方式來(lái)詮釋智慧。雖然今天這個(gè)概念頻繁地在我們的視野里閃現(xiàn),

數(shù)學(xué)、邏輯、數(shù)字電路機(jī)械計(jì)算機(jī)、電子計(jì)算機(jī),這里每一樣科學(xué)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(kāi)始嘗試用計(jì)算的方式來(lái)詮釋智慧。雖然今天這個(gè)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(gè)概念究竟是誰(shuí)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(jì)50年代,那時(shí)二戰(zhàn)結(jié)束后不久,戰(zhàn)爭(zhēng)中發(fā)展起來(lái)的許多軍用技術(shù)轉(zhuǎn)向民用。在戰(zhàn)后的美國(guó),一大批科學(xué)家和技術(shù)專家不斷推動(dòng)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(shì)下,很多科學(xué)家開(kāi)始考慮如何用自動(dòng)決策系統(tǒng)或機(jī)械的方法來(lái)詮釋人的決策智慧。1965年,達(dá)特茅斯學(xué)院的年輕科學(xué)家約翰·麥肯錫(John McCarthy)邀請(qǐng)了包括香農(nóng)在內(nèi)的一些對(duì)“會(huì)思考的機(jī)器”有興趣的科學(xué)家,包括MIT的明斯基(Marvin Minsky),卡內(nèi)基工學(xué)院(今天卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的前身)的司馬賀(Herbert Simon)等。在這個(gè)會(huì)議上,數(shù)學(xué)、邏輯學(xué)和信息學(xué)領(lǐng)域的專家們經(jīng)過(guò)激烈的討論,“人工智能(Artificial Intelligence)”最終被確立為一門新的學(xué)科。

達(dá)特茅斯學(xué)院的會(huì)議之后,這些第一代的人工智能科學(xué)家個(gè)個(gè)雄心勃勃。司馬賀(Herbert A. Simon)公開(kāi)宣稱:“在1968年之前,計(jì)算機(jī)就能戰(zhàn)勝人類國(guó)際象棋大師?!薄霸?985年之前,計(jì)算機(jī)就能勝任人類的一切工作?!泵魉够舱J(rèn)為,“在1973-1978年,就能制造出具有人類平均智力水平的計(jì)算機(jī)。”這些專家信誓旦旦的言論引起了當(dāng)時(shí)的政府和軍方十足的興趣,紛紛向人工智能領(lǐng)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(jī)器學(xué)會(huì)人類智慧的難度,他們那時(shí)的預(yù)言至今為止都未能完全兌現(xiàn),人工智能依然無(wú)法完全替代人類完成所有工作。

使計(jì)算機(jī)勝任人類所有的工作非常困難,但憑借計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的信息存儲(chǔ)能力、計(jì)算能力、持續(xù)工作能力,讓計(jì)算機(jī)在個(gè)別領(lǐng)域超過(guò)普通人的水平并不是難事。因此,計(jì)算機(jī)專家系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。1997年,IBM的計(jì)算機(jī)“深藍(lán)”第一次戰(zhàn)勝了人類國(guó)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(jì)算機(jī)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(shè)定的程序,代替人類從事計(jì)算、分析、預(yù)測(cè)等工作。

“弱人工智能”何時(shí)過(guò)渡到“強(qiáng)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(dāng)?shù)闹橇λ胶退季S模式。例如,人工智能可以用于圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別,但是只能程式化地部分替代人類對(duì)圖像或聲音的辨別和處理能力。雖然機(jī)器們逐漸具備了所謂的自我學(xué)習(xí)能力,但它們只會(huì)在各自的領(lǐng)域內(nèi)學(xué)習(xí),而不會(huì)像人類一樣具有好奇心,也不會(huì)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(gè)“弱”字,但它的實(shí)力不容小覷,更是為人類的生活帶來(lái)了極大的便利。例如,Alpha Go圍棋機(jī)器人在圍棋領(lǐng)域一點(diǎn)也不弱;人臉識(shí)別技術(shù)可以在密集的人群中一眼就發(fā)現(xiàn)目標(biāo)人物;掃地機(jī)器人可以自動(dòng)打掃房間的每個(gè)角落,并且在電量不足時(shí)自行找到充電樁充電;自動(dòng)駕駛汽車可以處理路況,并且自行到達(dá)目的地。

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

結(jié)語(yǔ)

如果有一天,計(jì)算機(jī)真的擁有了獨(dú)立思考的能力,是否還會(huì)按照人類的意志行事呢?沒(méi)有人知道。

如果把“強(qiáng)人工智能”比作潘多拉的魔盒,總有人會(huì)禁不住去打開(kāi),所以,“強(qiáng)人工智能”或許有一天真的會(huì)來(lái)臨。

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