陳柏君

摘 要：人工智能是二十世紀計算機科學發(fā)展的重大成就，在許多領域有著廣泛的應用。近年來，隨著人工智能技術的不斷發(fā)展，人工智能在人們?nèi)粘Ｉ钪幸沧兊迷絹碓匠Ｒ?。文章從人工智能的概念出發(fā)，首先介紹了人工智能研究的歷史與現(xiàn)狀，介紹了人工智能實際應用和發(fā)展趨勢，最后對人工智能可能會造成的一些問題進行了分析。

關鍵詞：人工智能；歷史；展望

中圖分類號：G634.41 文獻標識碼：A 文章編號：1671-2064（2018）19-0255-02

人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI），是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。簡單來說，就是運用機器來研究人腦是如何思考，運算，推理，證明，識別等思維活動的一項技術科學。如今，人工智能對人們而言已經(jīng)并不陌生?，F(xiàn)如今，人工智能的發(fā)展前景十分可觀，同時也擁有許多問題。

1 人工智能的發(fā)展史

1.1 人工智能誕生

1950年，艾倫·圖靈提出“圖靈測試”：即如果一臺機器與人進行交流而不能被人辨別出該談話對象是否是人，那么稱這臺機器具有智能；“AI”（Artificial Intelligence即人工智能）一詞最早提出是在1956年的DARTMOUTH學會上。

1.2 人工智能初階段發(fā)展

1955年末，“邏輯專家”（LOGIC THEORIST）被NEWELL和SIMON制作出，被認為是第一個AI程序；20世紀六十年代，一個新程序“通用解題機”（GPS）也被發(fā)明出來，推進了人工智能技術的發(fā)展。

1958年MCCARTHY創(chuàng)造了LISP語言（LIST PROCESSING，即表處理），并成為人工智能行業(yè)領域里最流行的編程語言；19世紀六七十年代，Shakey誕生。這是首臺采用人工智能的移動機器人；1966年，麻省理工學院（MIT）的魏澤鮑姆發(fā)布首個聊天機器人ELIZA；19世紀70年代，DENDRAL專家系統(tǒng)問世，人工智能已經(jīng)進入了人類一小塊領域（比如醫(yī)療，采礦，股市領域等）；20世紀70年代～80年代，由于技術水平的影響，人工智能陷入低谷；1984年，Cyc項目（大百科全書項目，目標是將知識編碼成機器可用的形式來表示人類知識）啟動。

1.3 人工智能的高速發(fā)展

1997年，淺藍（DEEP BLUE）計算機戰(zhàn)勝了國際象棋大師卡斯帕洛夫（KASPAROV）。2015年，百度發(fā)布了融合統(tǒng)計和深度學習方法的在線翻譯系統(tǒng)，Google也在此方面開展了深入研究。2016年，谷歌的人工智能Alpha Go擊敗韓國九段圍棋選手李世石。同年，Alpha Go注冊賬號“master”與各位人類頂尖高手進行網(wǎng)絡下棋，戰(zhàn)績?yōu)?0勝0負，2017年，Alpha Go Zero問世，在進行三天的自我學習中，與在與李世石較量過的Alpha Go博弈，戰(zhàn)況為100：0。

如今，人工智能在我們身邊無處不在，如蘋果的“Siri”，微軟的“Cortnan”，QQ的小冰，以及谷歌的Alpha Go等。

2 人工智能的分類

目前學術上最主流的分類方法是將人工智能分兩類，一類為強人工智能，一類為弱人工智能，我們接下來分別來進行說明。

2.1 強人工智能（BOTTOM-UP AI）

強人工智能即能真正進行處理信息，推理，解決問題的智能機器，并且，這樣的機器被認為是有感情和思維方式的。強人工智能分為兩類，類人的人工智能與非類人的人工智能：若一個智能機器進行的思考方式為類比推理、歸納推理等人所用的思考方式，則稱這個機器為類人的人工智能；若機器所用的思考方式與人所用的思考方式不一致，則稱這個機器為非類人的人工智能。

2.2 弱人工智能（TOP-DOWN AI）

弱人工智能即不能真正地推理和解決問題的智能機器，這些機器雖被人譽為智能，而且在操作一些事物時確實可以表現(xiàn)的和具有智能的機器一樣，但并不真正具有個人感情、推理和分析解決問題的能力。

目前，在研究層面，相比較而言，弱人工智能的發(fā)展更為迅速。反觀強人工智能的發(fā)展，由于技術等相關原因，與之相關的研究進展處于長期停滯不前的狀態(tài)。

3 人工智能的應用

3.1 翻譯

目前的機器翻譯還不盡如人意。各種科研機構(gòu)和公司打算通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法（即將經(jīng)過一系列的運算，文字變成機器可以“理解”的表示形式進行翻譯）為基礎進行翻譯，使翻譯更加精準。

3.2 自動駕駛

自動駕駛汽車即汽車內(nèi)的電腦在沒有任何人的操作下，自動安全地操作機動車輛。該技術依靠GPS（全球定位系統(tǒng)）、雷達、視覺計算和監(jiān)控裝置協(xié)同合作來實現(xiàn)。2014年12月中下旬，谷歌公司發(fā)布產(chǎn)品會，首次針對具有自動駕駛功能的原型車成品進行公開展示，而且引發(fā)了比較大的轟動。2017年12月，北京市出臺文件：自動駕駛汽車可在北京上路實測。

相比與人工智能的其他方面而言，人工智能駕駛汽車具有很大的風險隱患，但隨著科學的發(fā)展與進步，自動駕駛汽車必將走入萬千家庭的視線之中。

3.3 娛樂應用

人工智能也讓我們的娛樂生活發(fā)生了翻天覆地的變化，起先的游戲可能僅僅局限于人類的操作，交互性并不強。但擁有了人工智能技術，計算機變得更加智能，而游戲中的人物設置也就變的更加靈活，為我們的交互式游戲鋪平了道路。各大游戲廠商更是充分利用著人工智能帶來新的可能性來制作游戲。

3.4 搜索排序最優(yōu)化

人工智能在熟知了某一人的喜好方面，則會對搜索排序進行最優(yōu)化處理，從而會大大的減少操作者的使用時間。

3.5 人類智能認知

通過對人工智能的研究，將進一步增進對人類自身的認識，尤其是對人腦方面的研究（邏輯推理和模糊判斷）有很大幫助。

4 人工智能的影響

4.1 信息封鎖

由于大數(shù)據(jù)技術的進一步提升，人工智能對人的喜好方面了解的會越來越準確，這樣會在導致在獲取信息時，永遠只會得到自己最喜歡的信息，如圖1所示。

如果你上網(wǎng)只看官方給的推送，你將永遠也不知道外面會發(fā)生什么事，當然，若你獲取不到外界信息，也就自然無法主動查詢信息。

4.2 數(shù)據(jù)泄露

大數(shù)據(jù)也導致了數(shù)據(jù)泄露。

人工智能的最大特點是高速和準確，隨著人工智能的普及化和強智能化，我們的數(shù)據(jù)被盜取的可能性也日益提升，在日常生活中，我們幾乎都是在被監(jiān)控之下（各種攝像頭+各種傳感器+各種監(jiān)視器），而收集和整理則是電腦最擅長的工作。

我們?nèi)粘Ｉ钪兴玫降膫€性化服務（如網(wǎng)易云的個性化推薦）乃至普通服務，往往都是以個人信息的泄露作為代價（每一個軟件都有隱私協(xié)議，在安裝前都會提示，但是很少有人會認真去看）。在這個社會，獲取一個人的信息易如反掌。

隨著科技發(fā)展，我們存儲的方式也漸漸由紙質(zhì)化走向電子化，而電子化使得獲取信息的方式更加多元，也更加容易被盜取。所有的數(shù)據(jù)被儲存在一個地方，即數(shù)據(jù)庫，相比紙質(zhì)儲存，電子儲存更容易被盜取，也更容易不留痕跡，一旦數(shù)據(jù)被盜取，后果不堪想象。

4.3 真假陷阱

“缸中之腦”是希拉里·普特南（Hilary Putnam）于1981年在他的《Reason，Truth，and History》一書中，提出的一種假想，即“一名邪惡科學家將一個人的大腦切下放入一個可以供應大腦生活的容器中，然后給予這個大腦各種幻覺讓這個大腦感覺自己處在現(xiàn)實生活中，如何證明你不是這種情況？”類似，如果給予一個人足夠的信息來面臨一種情況（包括感覺信息），如何知道這種情況是真是假的？（例如你正在通過VR設備與人交談，如何證明對面的人是真的人而并非人工智能）

這種現(xiàn)象并非危言聳聽，雖然目前這種情況不大會出現(xiàn)，但是已經(jīng)有些東西或設備能進行一部分感官的欺騙了，不確定圖形和VR設備（視覺欺騙）就是其中的一種。依照目前的科技，只要獲得足夠多的數(shù)據(jù)，通過個人舉止和言行模仿一個人并非難事。

4.4 倫理關系

人工智能的發(fā)展很可能觸及倫理底線，因為人工智能本身就是超前研究。目前已經(jīng)出現(xiàn)了許多倫理問題（如算法歧視，機器人的權利問題，人工智能的安全性，隱私竊取等），因為人工智能對于我們而言不僅僅是一個簡單的工具，人工智能是一個像人一樣具有感知、認知、決策等能力的物質(zhì)。將來，還有可能對人工智能進行倫理測試，要求人工智能的價值規(guī)范和需求與人一致。

4.5 機器翻譯

目前機器翻譯的標準仍然不達標，而機器翻譯是人工智能的重要分支和最先應用領域，目前，機器翻譯的問題為不能進行邏輯推理和模糊判斷（目前也是一個關于人腦的研究方面），語言學家周海平在《機器翻譯五十年》中指出：在人類對人類自己的語言模式尚不了解，無法確定大腦究竟如何對語言進行模糊識別與邏輯判斷，所以自然語言處理與機器翻譯也陷入了一些瓶頸。雖然計算機現(xiàn)在已經(jīng)擁有了較強的自然語言理解能力，但是要求計算機翻譯想達到“信、達、雅”的程度，目前看來還是不可能的。

5 結(jié)語

人工智能一直處于計算機技術的前沿，將來人工智能會對人們的工作、教育、科研等方面產(chǎn)生很大影響?？茖W研究講究創(chuàng)新，但任何創(chuàng)新都會帶有一定的風險。任何新生事物都不是一帆風順的，人工智能亦是如此。盡管人工智能擁有諸多問題，甚至在某種程度上會對人類造成一定程度上的威脅，信息泄露便是其一，在此方面，一方面要求信息儲存方加強信息管理，另一方面，個人也應將自己的數(shù)據(jù)處理到位，保證沒有過多的信息泄露。但是作為科學研究者，應有一種樂觀的態(tài)度，為人工智能的學習做貢獻的同時，預防并完善人工智能。在未來，人工智能可能會解放人們大量的工作，從而讓人們更好的專心研究更加高深的科技。此外，人工智能還會成為人類的伙伴，在各種層面上擔當與人相同的職務。

參考文獻

[1]人工智能（計算機科學的一個分支）百度百科{引用時間2017-5-1}.

[2]圖片出自Eli Pariser的Ted演講.

[3]張妮，徐文尚，王文文.人工智能技術發(fā)展及應用研究綜述[J].煤礦機械，2009，20（2）：4-7.

[4]魏宏森，林堯瑞.人工智能的歷史和現(xiàn)狀[J].自然辯證法通訊，1981，（4）：47-55.

[5]顧險峰.人工智能的歷史回顧和發(fā)展現(xiàn)狀[J].自然雜志，2016，28（2）：157-166.