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　　早在1997年，就曾經(jīng)有人工智能克服了象棋年夜師，其時出戰(zhàn)的是IBM研發(fā)的“深藍”，擊敗了俄羅斯國際象棋特級年夜師Garry Kasparov。在這以后的20年來，我們一向以為，至多在圍棋范疇，電腦是沒法擊敗人類的。但是，2016年AlphaGo擊敗韓國圍棋職業(yè)九段棋手李世石后，我們才深深認識到人工智能的成長。這些成長促令人們思慮一系列有關人工智能的成績：人工智能能否超出人道？ 這對人類來講是禍照樣福？會不會像科幻片子那樣，威逼人類的生計？

　　另外，當人工智能漸漸進入人們的生涯，我們也開端對人工智能有了本身的熟悉，跟著人工智能被人們所熟知，機械進修，深度進修等一些詞語同樣成為了當下成長的熱點，談及人工智能時，也有一些人們會想到超等盤算機，然則常常會把二者之間的關系弄混雜。我們能否對這些名詞有著準確的熟悉呢？在人工智能疾速成長的明天，關于我們通俗人而言，經(jīng)常會構成以下一些誤區(qū)：

　　對人工智能認知的誤區(qū)

　　誤區(qū)1：人工智能就是機械人

　　能夠是遭到科幻小說和片子的影響，我們老是把人工智能和片子中的情節(jié)想到一路，《星球年夜戰(zhàn)》、《終結(jié)者》等，片子是虛擬的，所以我們老是認為人工智能缺少真實感。其實人工智能是個很廣泛的話題，我們平常生涯中曾經(jīng)天天都在應用人工智能，只是我們沒認識到罷了，好比手機外面的語音辨認，網(wǎng)站的在線客服，智能家居等等。

　　談到人工智能，我們最早想到的能夠就是機械人了，然則我們不克不及夠只想著機械人，機械人只是人工智能的容器，機械人有時刻是人形，有時刻不是，然則人工智能本身只是機械人體內(nèi)的電腦。人工智能是年夜腦的話，機械人就是身材——并且這個身材紛歧定是必須的。

　　淺顯的說，人工智能是研討、開辟用于模仿、延長和擴大人的智能的實際、辦法、技巧及運用體系的一門新的技巧迷信。它是盤算機迷信的一個分支，該范疇的研討包含機械人、說話辨認、圖象辨認、天然說話處置和專家體系等。所以人工智能的概念是很廣泛的，我們不克不及只局限于機械人，以為人工智能就是機械人的智能。

　　誤區(qū)2：人工智能就是超等盤算機

　　人工智能在上個誤區(qū)曾經(jīng)引見過了，能夠年夜家關于超等盤算機比擬生疏一些。超等盤算機是可以或許履行普通小我電腦沒法處置的年夜材料量與高速運算的電腦。它和小我電腦的構成差別不年夜，但規(guī)格與機能則壯大很多，是一種超年夜型電子盤算機。

　　至于二者的差別，歸納綜合起來講，超等盤算機是盤算機的一種，人工智能則是以算法或許軟件為主用來處理特定成績的處理計劃。普通情形下，人工智能是基于通俗盤算機的運算而完成義務的，它重要用來處理觸及到剖析、斷定、決議計劃的龐雜成績。有時高等的人工智能須要龐雜盤算機來完成盤算，可是這些盤算機的盤算才能也是不克不及和超等盤算機等量齊觀的。

　　上文中所提到過的贏過國際象棋冠軍的“深藍”，它的正常運轉(zhuǎn)也須要特別設計的盤算機硬件，然則它用到的盤算機，運算才能也遠遠比不上同期的超等盤算機。

　　誤區(qū)3：混雜人工智能與機械進修和深度進修的關系

　　機械進修是一門多范疇穿插學科，觸及幾率論、統(tǒng)計學、算法龐雜度實際等多門學科。專門研討盤算機如何模仿或完成人類的進修行動。它是人工智能的焦點，是使盤算機具有智能的基本門路，其運用普及人工智能的各個范疇。深度進修是機械進修的很多辦法之一，其他辦法包含決議計劃樹進修、歸結(jié)邏輯法式設計、聚類、強化進修和貝葉斯收集等。深度進修的靈感來自于年夜腦的構造和功效，即很多神經(jīng)元的互連。

　　機械進修和深度進修最近幾年來的成長招致了人工智能的偉大奔騰。機械進修和深度進修須要年夜量的數(shù)據(jù)來任務，而這些數(shù)據(jù)正被數(shù)十億的傳感器搜集到，這些傳感器將持續(xù)在物聯(lián)網(wǎng)中聯(lián)機。改良人工智能也將推進物聯(lián)網(wǎng)的成長，發(fā)明一個良性輪回，在這兩個范疇將年夜年夜加快其成長。

　　總的來講，人工智能為為機械付與人的智能，機械進修是一種完成人工智能的辦法，深度進修是一種完成機械進修的技巧。

圖1 一張圖弄懂人工智能年夜家族

　　對人工智能才能的誤區(qū)

　　誤區(qū)1：人工智能是全能的

　　現(xiàn)在的人工智能曾經(jīng)開端滲入滲出我們平常生涯的各個方面，不管是當局機構、企業(yè)公司、教導學府照樣通俗人家庭都開端愈來愈多的看到人工智能技巧身影穿越個中。在2016年，人工智能如雨后春筍般生長起來，乃至有人稱之為“人工智能元年”。不外所謂人無完人，人工智能技巧今朝也遠遠沒有成長到“完善”的階段。在這一年，人工智能也闖了很多禍，我們須要對這些毛病賜與更多的存眷，以避免在將來重蹈復轍。例如：Pokémon Go讓游戲玩家集中在白人社區(qū)、特斯拉半主動駕駛體系的車禍、人工智能審美發(fā)生種族輕視等。

　　就職于牛津年夜學人類將來研討所的皮特·麥金泰爾和斯圖爾特·阿姆斯特朗以為人工智能將很年夜水平上遭到編程的限制。他們信任人工智能也會出錯誤，或許他們還沒有聰慧到懂得人類想從他們那邊獲得甚么。

　　誤區(qū)2：人工智能將代替并祛除人類

　　我們常恐怖著，人工智能將會代替并祛除人類，這一誤區(qū)源自很多科幻片子。要曉得，人工智能的成長給我們帶來的是便捷，進步了我們的任務效力。這個誤區(qū)，也夸張了技巧提高的速度，在今朝盤算機芯片處置才能晉升正在趨于放緩、深度進修范疇之外的人工智能停頓絕對較慢的情形下更是如斯。在短時間內(nèi)，人工智能只是智能技巧在各個家當?shù)狞c滴運用，真君子工智能須要年夜量的智能數(shù)據(jù)積聚，須要每一個主體構建自立的立異智能平臺，阿爾法狗如許的人工智能體系，今朝還只是在試驗室階段，很難家當運用，由于本錢極高，靠得住性缺乏，沒方法商用和平易近用。

　　假如超等人工智能想要撲滅人類的話，它應當會應用加倍有用率的方法，好比散布瘟疫、損壞年夜氣層等等。人工智能的風險不在于使令機械人來統(tǒng)治世界，而是其對世界自己的影響力。

　　結(jié)語

　　關于人工智能的各種熟悉，都將會跟著科技的提高而逐步晴明起來，不管是在曩昔照樣在將來，技巧提高都是人類提高的癥結(jié)，就如工業(yè)時期的到來會敵手工業(yè)發(fā)生沖擊，互聯(lián)網(wǎng)時期的到來會對傳統(tǒng)工業(yè)的成長發(fā)生影響，而人工智能的成長，必定會推進新一輪的技巧立異海潮，會在這一過程中飾演主要腳色。是以，我們應當準確熟悉人工智能，公道成長人工智能，順應新的技巧變更。

　　作者：沈陸垚 橘子科普團隊 新加坡南洋理工年夜學 機械與航空工程學院

　　審稿人：北京工業(yè)年夜學傳授 科普中國特聘專家 于乃功