如今，關(guān)于人工智能的各種話題和討論不斷增多，尤其是關(guān)于人工智能的商業(yè)化，以及產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的成熟都促使人工智能逐步落地?？萍碱I(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)者們都在討論，人工智能的風(fēng)潮是否是最后一個(gè)引領(lǐng)商業(yè)投資浪潮的領(lǐng)域？因?yàn)槟壳霸谌斯ぶ悄茴I(lǐng)域布局的巨頭太多，而創(chuàng)業(yè)公司的空間也被壓縮得非常小。技術(shù)領(lǐng)域的人工智能專家們，則在討論人工智能應(yīng)該是當(dāng)代最重要的通用技術(shù)，這個(gè)技術(shù)將從根本上改變社會(huì)運(yùn)行的方式以及經(jīng)濟(jì)形態(tài)。可事實(shí)上，多數(shù)人只是知道了這個(gè)概念以及由此催生的一系列商業(yè)的泡沫，他們并不知道人工智能這個(gè)領(lǐng)域的現(xiàn)實(shí)狀況如何，這個(gè)技術(shù)領(lǐng)域是如何興起的，以及關(guān)于這個(gè)領(lǐng)域的討論實(shí)質(zhì)是什么。這篇文章將討論兩個(gè)基本的問(wèn)題：第一，人工智能的現(xiàn)狀究竟如何，應(yīng)用人工智能技術(shù)的關(guān)鍵主要在哪些方面？第二，人工智能的未來(lái)如何，關(guān)于人工智能未來(lái)討論的實(shí)質(zhì)是什么？希望本文能夠讓讀者關(guān)于人工智能這一技術(shù)趨勢(shì)的認(rèn)識(shí)不是停留在對(duì)概念和所謂風(fēng)口的追捧上，而是對(duì)它有更本質(zhì)的思考。

首先我們看看目前人工智能領(lǐng)域的現(xiàn)實(shí)狀況如何，從技術(shù)角度來(lái)說(shuō)，眼下人工智能的應(yīng)用場(chǎng)景主要集中于以下幾個(gè)領(lǐng)域：語(yǔ)音，語(yǔ)義的處理，自動(dòng)駕駛以及機(jī)器人，而目前的人工智能主流應(yīng)用技術(shù)是深度學(xué)習(xí)技術(shù)，這門技術(shù)來(lái)自于加拿大多倫多大學(xué)的教授Geoffrey Hinton，所謂深度學(xué)習(xí)技術(shù)就是利用神經(jīng)科學(xué)的理論應(yīng)用在計(jì)算機(jī)科學(xué)中，從而實(shí)現(xiàn)了人工智能領(lǐng)域的技術(shù)飛躍。他在上世紀(jì)80年代初開始研究以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)，在過(guò)去的30年間這門技術(shù)其實(shí)并非人工智能領(lǐng)域的主流，原因是通過(guò)這個(gè)算法得出來(lái)的結(jié)果并不比其他算法更具備優(yōu)勢(shì)，而現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)算法的大規(guī)模應(yīng)用，則是由于數(shù)據(jù)量增大以及計(jì)算能力增強(qiáng)以后效果被體現(xiàn)了出來(lái)，明顯超過(guò)了其他所有人工智能技術(shù)。值得一提的是，推動(dòng)深度學(xué)習(xí)算法廣泛使用的一個(gè)關(guān)鍵人物來(lái)自于斯坦福大學(xué)，也是后來(lái)谷歌大腦的創(chuàng)始人吳恩達(dá)教授，他發(fā)現(xiàn)為了讓深度學(xué)習(xí)算法擁有更好的表現(xiàn)，需要提升計(jì)算能力，所以他通過(guò)引入英偉達(dá)的GPU（圖形處理單元），使得計(jì)算能力提升了上百倍。到了2012年，學(xué)術(shù)界才開始逐漸接受深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用，學(xué)術(shù)界看到這個(gè)算法超越了其他所有現(xiàn)有的人工智能算法，使得人工智能在某些領(lǐng)域能夠打敗人類。2016年3月，谷歌AlphaGo在圍棋比賽中戰(zhàn)勝了世界頂尖棋手李世石，讓公眾認(rèn)識(shí)到人工智能技術(shù)發(fā)展以后的超強(qiáng)實(shí)力，在那以后人工智能的浪潮也就不可阻擋了。

目前人工智能領(lǐng)域的主要特點(diǎn)是：第一，集中于某個(gè)特定領(lǐng)域的智能開發(fā)，比如自動(dòng)駕駛，人臉識(shí)別等。目前的通用型人工智能技術(shù)很不成熟，也很難突破。第二，目前人工智能的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，而基礎(chǔ)的算法和數(shù)學(xué)基礎(chǔ)則沒(méi)有太大的突破，深度學(xué)習(xí)是目前這輪人工智能浪潮的基礎(chǔ)，但并不意味著這是最好的方式。第三，在某些特定領(lǐng)域，人工智能的表現(xiàn)已經(jīng)超越人類，但是這種人工智能主要是應(yīng)用于對(duì)人的輔助場(chǎng)景，未來(lái)的人工智能技術(shù)則更多的是通用型人工智能，接下來(lái)我們討論的也是基于通用型人工智能進(jìn)一步發(fā)展的可能性以及未來(lái)人類如何與機(jī)器相處的問(wèn)題。

為了更深入討論人工智能的現(xiàn)實(shí)和未來(lái)，我們來(lái)看看當(dāng)代人工智能領(lǐng)域最著名的學(xué)者之一邁克爾.喬丹的看法，他是美國(guó)工程院、科學(xué)院和文理學(xué)院的三院院士。他的最大貢獻(xiàn)在于提出了一種新型的人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（復(fù)發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），這是我們前文所提的深度學(xué)習(xí)技術(shù)基礎(chǔ)之一，他還指導(dǎo)了自己的學(xué)生實(shí)現(xiàn)了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的算法，而這個(gè)算法也是目前通用的機(jī)器學(xué)習(xí)工具。他認(rèn)為：目前的人工智能技術(shù)還處于非常初級(jí)的階段，更多的是對(duì)人類智能的擴(kuò)展，而目前的人工智能技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景則是建立智能設(shè)施，即智能交通、智能城市等基礎(chǔ)設(shè)施。我們所認(rèn)為的人工智能技術(shù)的討論，其實(shí)存在一個(gè)很大的誤區(qū)，就是用人的思維去理解機(jī)器智能，人類的行為更多的是基于個(gè)體的選擇和心理體驗(yàn)，而機(jī)器人則是基于設(shè)計(jì)者的觀念。

當(dāng)然，還有相當(dāng)多的學(xué)者和業(yè)界領(lǐng)袖對(duì)人工智能領(lǐng)域抱有不同程度的擔(dān)憂，喬治亞理工學(xué)院的機(jī)器人專家羅納德.阿金也是其中一個(gè)。在2013年亞特蘭大人形機(jī)器人大會(huì)上，他做了一次關(guān)于人工智能的演進(jìn)，課題是“如何避免打造一個(gè)終結(jié)者”，除了提到機(jī)器人三定律以外，還提醒大家注意著名科幻作家阿西莫夫后來(lái)補(bǔ)充的“零號(hào)”機(jī)器人定律，即“機(jī)器人不可以傷害人類，也不可以不作為而令人類受傷”，他的觀點(diǎn)是目前人工智能可能會(huì)帶來(lái)對(duì)人類文明的威脅，我們必須做好準(zhǔn)備。更早之前，在20世紀(jì)60年代中期，DARPA信息工程技術(shù)辦公室主管利克萊德曾經(jīng)論述過(guò)一種變化，就是把用技術(shù)增強(qiáng)人類的智能研究逐步變?yōu)閷?duì)自動(dòng)化機(jī)械的研究，也就是人類從一個(gè)被增強(qiáng)的主體變?yōu)橐粋€(gè)接受自動(dòng)化服務(wù)的客體，而這樣的結(jié)果就是強(qiáng)人工智能會(huì)在未來(lái)實(shí)現(xiàn)，機(jī)器將擁有足以匹敵人類智慧和自我意識(shí)的能力。

對(duì)人工智能未來(lái)的想象并不是基于現(xiàn)在我們所面對(duì)的這輪人工智能技術(shù)的現(xiàn)實(shí)討論的范疇，而是在更加突破性的技術(shù)革命出現(xiàn)以后需要討論的問(wèn)題。人工智能可能發(fā)明擁有獨(dú)立智能的強(qiáng)人工智能，更進(jìn)一步說(shuō)，不僅僅是關(guān)于人工智能的探討，只要有關(guān)先進(jìn)技術(shù)的應(yīng)用課題，都會(huì)引發(fā)雙重用途的問(wèn)題，如果人工智能技術(shù)使得機(jī)器具備了自主的智能，就會(huì)開始挑戰(zhàn)人類的自主性和道德選擇，而機(jī)器自治帶來(lái)的恐懼將迫使人類做出最后的選擇，而現(xiàn)實(shí)情況是，我們正處于離那樣的選擇更早的時(shí)間段，我們可以在這里就定義人類和未來(lái)人工智能發(fā)展出來(lái)的獨(dú)立智能機(jī)器人所相處的原則。

科學(xué)家們認(rèn)為機(jī)器能夠代替人類的觀點(diǎn)主要基于一個(gè)基本的思考，就是對(duì)智能的理解，如果把人類的智能進(jìn)行分解，最重要的三種能力是存儲(chǔ)信息，計(jì)算和自我學(xué)習(xí)，當(dāng)然人類還有自由意志，潛意識(shí)等，不過(guò)在這里暫不討論。這三個(gè)方面的能力，計(jì)算機(jī)都在逐步超越人類：第一，從存儲(chǔ)能力來(lái)說(shuō)，人的大腦能夠存儲(chǔ)的總?cè)萘繛?00TB，而計(jì)算機(jī)則基本沒(méi)有上限；第二，從計(jì)算能力來(lái)說(shuō)，計(jì)算機(jī)的算法能夠在大部分情況下代替和超越人腦，尤其是當(dāng)存儲(chǔ)技術(shù)發(fā)展以后，諸如深度學(xué)習(xí)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法的使用推廣之后，人工智能在這方面的能力也幾乎沒(méi)有上限。第三，就是學(xué)習(xí)能力，在上文介紹了深度學(xué)習(xí)能力以后，我們?cè)偕钊虢榻B一下這個(gè)算法背后的邏輯，深度學(xué)習(xí)的算法就是用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行模擬人腦計(jì)算的方式，基于現(xiàn)有的圖靈機(jī)，通過(guò)模擬人腦神經(jīng)元的運(yùn)作方式去實(shí)現(xiàn)計(jì)算的邏輯。當(dāng)然，這種方式由于并不涉及對(duì)復(fù)雜人腦結(jié)構(gòu)的探討以及對(duì)人類自我意識(shí)的研究，所以只能建立起簡(jiǎn)單的智能，但是這里出現(xiàn)了一個(gè)危險(xiǎn)的信號(hào)在于，由于人類本身的惰性以及隨著科技的推動(dòng)，人們選擇依賴技術(shù)去享受更好更舒服的生活，從而可能選擇把一部分個(gè)人生活的決策權(quán)給予機(jī)器，如果人類做出了這樣的選擇，人工智能就逐步從一個(gè)增強(qiáng)人類能力的工具，變成了與人類共存的獨(dú)立智能，這也是為什么那么多商業(yè)領(lǐng)袖和科學(xué)精英對(duì)人工智能未來(lái)?yè)?dān)憂的實(shí)質(zhì)，也是人類和機(jī)器相處的實(shí)質(zhì)。

總結(jié)一下，我們圍繞著智能這一概念進(jìn)行深度探討，了解了現(xiàn)在的人工智能實(shí)際上是對(duì)人類智能相對(duì)拙劣的模仿，是通過(guò)算法和數(shù)據(jù)形成了在某個(gè)特定領(lǐng)域的簡(jiǎn)單智能，機(jī)器通過(guò)深度學(xué)習(xí)的算法實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化的過(guò)程，所以從現(xiàn)實(shí)角度來(lái)說(shuō)短期內(nèi)還不會(huì)出現(xiàn)通用型人工智能的技術(shù)，更不會(huì)出現(xiàn)所謂人工智能對(duì)人類文明的威脅。但是我們也不能高枕無(wú)憂，由于人工智能是人類發(fā)明的智能，這個(gè)領(lǐng)域爭(zhēng)論的實(shí)質(zhì)，是關(guān)于人類自身智能的認(rèn)知上。最后，我們討論了未來(lái)人工智能發(fā)展的可能性，以及人工智能代替人類的背后邏輯，理解到短期內(nèi)智能的未來(lái)并不是來(lái)自于人工智能的威脅，而是來(lái)源于這一件事件對(duì)人類自身認(rèn)識(shí)的考驗(yàn)，所謂智能的未來(lái)，就是對(duì)于人類選擇理性主義抑或人文主義的未來(lái)，也是選擇更多的自主還是更多的把選擇權(quán)放棄給機(jī)器的人性挑戰(zhàn)。