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关于人工智能的一切疑问，你都可以在这里找到答案
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人们对于人工智能和机器人的兴趣越来越浓，而且未来它们会变得很重要。但是它们对我们意味着什么？
人们对于人工智能和机器人的兴趣越来越浓，而且未来它们会变得很重要。但是它们对我们意味着什么？
The Conversation总结了绝大多数人会想问的问题，并邀请诸多专家进行了回答，以下为问题列表。
1.在电影或电视中看到的那种类人的人工智能有多大可能实现？
2.自动化正在取代许多工作，不久的将来，从银行人员到出租车司机都将被取代。是否该考虑制定法律去保护某些产业？
3.五到十年内人工智能智能将会走向何方？
4.我们应该担心军用和其它武装机器人吗？
5.在各个方面都完全超过人类的超级人工智能可以实现吗？
6.鉴于我们对自己的意识所知甚少，我们能够创造人工意识吗？
7.赛博格（技术上的或概念上的）与人工智能到底有何不同？
8.对于人工智能的长远未来和它对人类的益处，你持乐观态度还是悲观态度？
问题1：在电影或电视中看到的那种类人的人工智能有多大可能实现？
人工智能教授Toby Walsh：
类人的人工智能将100%可以实现。
我认为尽管人脑是已知宇宙中最复杂的系统，没有什么东西能达到大脑中数十亿的神经元和和数以万计节点的复杂程度，但是依旧存在我们未知的物理定律能够让我们复制或超越大脑的能力。
《计算机科学》的读者Kevin Korb：
从 Issac Asimov到Steven Spielberg电影中很流行的人工智能都可以实现。但问题是：它什么时候能实现呢？
包括我在内的许多人工智能研究员认为，没有任何证据表明这一时代会很快到来。这主要是因为人工智进程非常缓慢。
我发现，比小说中的人工智能更不合理的是机器人的情感道德生活。它们要么不切实际地没有内心情感，就像《星际迷航》（Star Trek）中冷酷的Data；要么不现实地和人类水平差不多，非常优秀，就像电影《她》中的人工智能Spike Jonze。
感情，道德和智力这三者是相辅相成，它们彼此关联，但是小说作者却让它们独立存在。柏拉图笔下的苏格拉底也犯了同样的错误。
人工智能标准研究员 Gary Lea：
人工智能不是不可能实现，但实际问题是：「到底多像人类才算人工智能？」答案可能会在应用测试中：机器人已经于2014年通过了图灵测试，但是还有咖啡测试（涉身性人工智能可以走进一个不熟悉的房子并磨一杯咖啡吗？）、大学学位测试和工作测试。
如果人工智能系统能逐一通过上述所有测试，再加上物理学家可能想到的任何验证方法，那么它们就会跟我们很像了。也许终极的挑战会是：一个涉身性人工智能是否能像J.Average一样在我们中间生活五年或者在它自己承认是人工智能之前，我们都察觉不到。
问题2：自动化正在取代许多工作，不久的将来，从银行人员到出租车司机都将被取代。是否该考虑制定法律去保护某些产业？
机器人学教授 Jonathan Roberts ：
牛津大学研究人员于2013年发表了一篇论文，现在仍被广泛引用，论文根据工作自动化可行性程度，对工作进行排序。他们发现，20年内，美国有近一半的工种将面临被自动化的风险。
2014年广为流传的视频《Humans Need Not Apply 》也沿着这篇论文思路，指出很多工作都会被机器人或自动化系统所取代，未来，就业将成为人类的大问题。
当然，现在还很难做出明确的判断，机器代替人工并不能单纯地根据技术可行性来判断，主要因素实际上是商业应用和社会心态以及特定市场中的大众行为。
澳大利亚莫纳什大学哲学系副教授Robert Sparrow：
计算机和机器人技术的进步无疑会迅速导致许多工作被机器人取代，但是我认为与其立法来保护特定产业，不如做好以下两件事情。
首先，要确保在很多工作被机器人取代时，人类能保持良好的生活水平，以及有机会追求更有意义的事情。毕竟，在乌托邦的思想中曾经认为：未来，机器来工作，而人则不必辛劳。
如果我们认为机器取代人是件坏事，那其实我们只是认为普通人有收入、能进行让生活更有意义的活动，实际取决于雇佣他们的富裕阶层。相反，我们应该着眼于借助机器重新分配财富，在减少大众的劳动需要的同时无损于他们从事自己关心的事情并从中获取价值的机会。
其次，我们应该保护社会中的弱势群体不会因为引入机器人而受到比人类社会中更糟糕的待遇。从我母亲使用机器人护理的例子来看，我认为在老年人护理行业引入机器人护理是雪上加霜，
（成本是减少了，但是老年人无法正确的抗议）让本来就差评不断的人工看护行业有机会变得更差了。同样（无法发出自己意见的）监狱和孤儿院（西方社会孩子是国家资源，一有点问题，国家即可把孩子从父母身边带走，找不到养父母的话，就交给孤儿院——译者）也很容易因为不遵循本人意愿而受机器人看护的苦。
澳大利亚新南威尔士大学(UNSW)的人工智能教授 Toby Walsh：
一些大变化即将发生。如今美国收入最好、人数最多的工作是卡车司机，但在未来的30年时间里，大多数卡车将变为自动驾驶。
如何应对这种变化不是像我这样的技术人员的问题，而是整个人类社会应该解决的问题。历史证明，单纯的保护主义并不奏效。我们需要世界每一个国家都参与进来找出解决办法。
除此之外，我们还可以选择勇敢的适应这个新世界。我认为必须保证劳动力市场的教育水平，以此来适应技术创新所产生的新工种。
当科技进步创造了新的工作机会，我们需要的是掌握了未来几十年的工作技能的劳动力。
我们需要确保全世界都从不断进步的技术革新中获益，而不仅仅是那些机器人拥有者才能获益。也许大家都可以缩短工作时间，分享自动化带来的经济利益？就像经济学家Thomas Piketty所说，这可能需要通过根本性改变社会税收和福利制度才能做到。
《计算机科学》读者，凯文·考伯：
工业保护和限制计算机化是错误的社会发展道路。我认为科学技术的发展应该以解决人们实际问题为目的。这势必带来经济混乱，而一个充满爱心的社会将包容那些在社会进步中被淘汰的人。
但是，只要我们控制好寡头，我们就可以适应新技术的进步。同时如果我们能注重培养人们对工作的灵活适应性，我认为聪明的人类是可以应付智能化所带来的冲击的。
国防分析师 Jai Galliot ：
大家都倾向于让被智能化取代的人去寻找更有意义的工作。然而，这一想法有些片面。
试想一下空军喷气式战斗机驾驶员，他们全身心投入，做了充分的身体和心理上的训练，准备随时保卫自己的国家和人民。
对于现役军人来说，在战场上保卫国家才是对其最有价值的工作，所以对于那些被替代的军人来说，找到有意义的替代工作也不会给他们带来安慰。
除了军队里的情况，我们还需要关注的是，澳大利亚青年基金会指出，如今澳大利亚年轻人正在接受培训的工作中有60％将会因为自动化而被迫转型。
可悲的是，一个机器人可以代替许多工人。因此，在不可避免的创新和知识经济的时代，发达经济体的未来取决于年轻人能否适应由自动化所带来的全球化或共享化的工作。
问题3：在五到十年之后人工智能将会去往何方？
Toby Walsh：
人工智能将会成为我们连接所有设备的操作系统。像Siri 和 Cortana这样的应用将改变我们与外部世界连联系的方式。
人工智能将会让我们与智能手机、汽车、冰箱、中央供暖系统和房门随时交互，我们将生活在一个永远在线的世界。
机器人学教授Jonathan Roberts：
接下来的五到十年，我们将看到机器学习系统以机器人的形式与我们交互。机器人领域下一个需要克服的巨大技术障碍是如何赋予机器人视觉。
这是一个巨大的挑战，在过去的四五十年里，这问题困扰了数以千计的机器人研究员。机器人团体越来越觉得使用大数据的机器学习最终会解决部分问题，让机器人真正的看到。
最近，四所大学在澳大利亚研究委员会资助的机器人卓越视觉中心（Centre of Excellence in Robotic Vision）组队，旨在攻克许多妨碍机器人视觉的难题。
问题4:我们应该担忧军用和其他武装机器人吗?
哲学教授 Rob Sparrow：
人类最不需要的就是让人类当中许多最具才能的工程师和机器人学家去研发杀人机器。
机器人武器极易引起冲突。它们将会使各国政府更轻易地发动战争，因为政府会这样想：他们可以发起不会导致任何伤亡的战斗。机器人武器还将增加偶然性战争的风险，因为军队可以在高危环境中采用无人系统，比如接近潜在敌人的领空或深海港口。
在这些情形中，机器人甚至可能在人类没有机会提出任何异议的情况下发动战争。全自动化机器人的使用会进一步威胁人类生存。
正是因为这些原因，我才和几个海外的同事共同创立了「国际机器人武器控制委员会（International Committee for Robot Arms Control）」，这一组织又支持了「阻止机器人杀手运动」。
Toby Walsh：
「机器人杀手」是继火药和核弹之后的下一场战争革命。如果我们现在开始行动，我们也许可以颁布适当的禁令，从而阻止一场研发越来越好的机器人杀手的武器竞赛。
一项禁令不会消除这项技术。这项技术与我们运用在自动汽车上的技术相同。而自动汽车在澳大利亚每年将阻止1000多起死亡交通事故。
但是一项禁令足以这项技术声名狼籍，这样武器公司就不能兜售该技术，也就不会研究越来越好的机器来杀人了。过去，这种方法已经在禁止很多其他武器类型上发挥过作用，如致盲激光。如果我们不实行适当的禁令，恐怖分子和流氓国家将会使用机器人杀手对付我们。
我坚决反对那些声称「机器人杀手人已经被纳入了现行人道主义法律当中」的观点。现在，我们不能正确地设计它们以避免造成过多额外损失。未来，当我们有力能这么做的时候，我们也不能阻止其被迫做违背伦理的行为。即使合法使用，它们也将会成为令人恐惧的武器。
观看我的TEDx演讲，你可以了解更多关于这一话题的问题。
机器人伦理研究人员 Seam Welsh：
我们应该担忧军用机器人。然而，我们不应该误以为没有能够管控武器型机器人的现行法律。
没有哪部具体的法律能禁止使用钢琴线杀人。法律通常是简要地规定了严禁谋杀。我们不需要为了阻止谋杀而禁止使用钢琴线。同样，现行法律已经禁止在和平时期使用任何武器进行谋杀，在战争期间使用任何武器导致非法死亡。
因此，没有必要因为害怕它们可能被非法使用而禁止使用自动武器，这与禁止使用自动汽车是因为害怕它们被非法使用（如汽车炸弹）是一个道理。不加选择不合时宜地使用任何武器导致不必要损失已经违反了国际人道主义法律。
一些人主张自动武器应该被归为生化武器。然而，禁止使用生化武器的主要原因是由于它们固有的不加选择性（不能区分敌我、以及士兵和平民）并会导致不必要的损失（缓慢痛苦死亡）。它们没有人道主义特征。
相反，没有迹象表明「杀手机器人」（即使反对者的案例中也没有）将会不加选择或导致痛苦死亡。与人类操作的武器相比，机器人武器系统不断提高的精密度和准确性是它们得到支持的关键。
如果正确设计，与人工操作的武器相比，它们导致无辜人员额外伤亡的可能性更低。的确，由于机器人武器可以操控，因此它们更多的是用来捕获敌人而不是杀死敌人。自动武器确实有潜在的人道主义特征。
问题5：在各个方面都完全超过人类的超级人工智能可以实现吗？
机器学习与人工智能助理教授 David Dowe：
我们能够看到很多曾经无法由机器完成的任务现在都有了进展，也能看到它们一个个的逐渐被实现。比如说，在国际象棋比赛中打败人类（1997年）；赢得《Jeopardy！》知识问答游戏（2011年）；现在在某些矿区已经有了相应的标准的无人驾驶汽车；自动翻译等等。
另外，目前智力测验仍是智力测定的方法，我最近也在看计算机在这些测验中的表现。
哲学教授&Rob Sparrow：
有人工智能就会有超级人工智能。没有理由相信非人类实体就不能有智能。也没有理由认为人类最高的IQ值就代表着智能的上限。
如果在不远的未来，人类创造的这种机器对人类有任何威胁，我们应该感到非常害怕。想想人类如何对待老鼠的吧。为什么那些智商比我们高很多倍的机器（就像我们的智商比老鼠高得多一样）要对我们更好呢？
问题6：假定我们对我们自己的意识一无所知，我们能期待有意识地创造出人工意识吗？
《计算机科学》（Computer Science）读者 Kevin Korb：
作为一名实用主义信仰者，我相信人工意识有可能被创造出来。这并不意味着我们能期待它的实现，而是它确有可能。
John Searle认为人工意识不可能实现，他的观点似乎混淆了功能实现性和计算实现性。也就是说，逻辑上不可能「计算」意识，但并不意味着一个嵌入式、功能性计算机不能有意识。
哲学教授 Rob Sparrow：
部分工程师、计算机科学家和科幻作者认为我们正处于创造人工意识的边缘，只差临门一脚。他们通常会估算人脑神经元的数量，认为我们很快就能建造出一个有相等数量逻辑门的计算机，以此认定人工意识即将实现。
如果你去咨询一下那些从事「修复」思维的心理学家或精神病学家，你会得到一个非常不同的答案。毕竟，严重抑郁症的最先进疗法依然是电刺激大脑，这非常像是汽车不走了，而你通过给发动机顶上浇上汽油，以期能修好汽车，让它重新上路。我认为我们对意识的了解还不够多，也就不能设计出一个具有意识的东西。
第7个问题：赛博格和人工智能（技术上或概念上）的区别在哪里？
信息系统副教授 Katina Michael：
赛博格是人机结合。从定义上来看，赛博格是指人利用技术的自我延伸，以提高自己的能力。随着技术能力的不断提升，我们发现能将科技运用于人体，制造假体或者加以强化。因此，如果我们选择了这种设计，科技就不再是我们的延伸，而是成为我们身体的一部分。
相比之下，人工智能则是从经验中学习并模拟人类智能进行决策能力的计算机系统。赛博格通常始于人类自身，可能会经历一个改造过程，而人工智能则主要以软件的形式根植于计算机系统自身。
一些研究人员认为，赛博格也能始于人形机器人，然后整合活体组织或其他器官。不管怎样，无论是给人安上机器还是给机器安上器官，当人工智能通过硅芯片或纳米技术植入肢体、重要器官或替代/增置的感官等形式形成的义体得以运用时，这个人或者这个机器就可以称之为赛博格。
这方面已经有控制论方面的早期试验。1998年Kevin Warwick 将他的初次试验命名为Cyborg 1.0，该实验通过外科手术将硅芯片应答器植入他的前臂。2002年在Cyborg 2.0项目中， Warwick又将一百个电极阵列植入左臂的中央神经纤维中。
最后我们必须极度小心，以防我们植入体内的人工智能吞没我们的意识，从而控制我们。
控制论已经在我们身边了。
第8个问题：你对人工智能的未来及其给人类带来的好处是乐观还是悲观？
人工智能教授Toby Walsh：
我既乐观又悲观。人工智能是人类竭力实现的变革之一。它将改变我们的经济、社会乃至我们在这个世界的中心地位。如果善加利用，世界将变得更美好。我们将会更健康、富有和幸福。
当然，和任何其他技术一样，我们也可能走上歧途而非得到善终。不幸的是，人类有误入歧途而难以回头的历史。
我们知道全球正在变暖，但我们似乎无法摆脱这条路。我们知道恐怖主义正在破坏世界，但是我们似乎无法阻止这一切。人工智能将给我们的社会带来深刻持久的挑战。比如说，彻底改变工作性质。科幻小说将迅速成为科学事实 。
哲学教授 Rob Sparrow：
我对人工智能研究对人类的长期影响持悲观态度。
我不想否认人工智能可带来很多好处，特别是在支持人类做出更好的决策，实现我们目前能力范围内难以实现的科学目标方面。通过制造实现大脑功能的机器来研究大脑的工作原理本身是个有趣而有价值的项目。
然而也存在这样的危险：人工智能研究人员最后制造出来的系统将主要被用于使富者愈富，强者愈强。
我认为还存在如下风险：人工智能的前景将使得人类自欺欺人地认为我们无需对气候变化采取任何措施。我们已经知道如何行动，但缺乏足够的政治意愿去这么做，人工智能将使得人们日益忽视这一事实。
最后，尽管我不认为现在有足够的证据证明这会发生，但是如果工程师最终成功制造出比我们聪明的「真正的」人工智能，这可能会带来种族灭绝的危险。
机器人学教授 Jonathan Roberts：
我看好人工智能发展对人类的长期影响。我认为人工智能会从根本上改变人类，因此，如果你不喜欢变化，你可能不会喜欢未来。
我认为，人工智能将颠覆医疗，尤其是诊断，将使个人医疗定制成为可能。人工智能医生和机器人医生将第一时间共享彼此的知识，从而创造出一个拥有全世界医疗数据的超级机器人医生。
我乐观还因为人类已经意识到技术可能会带来重大负面影响，我们最终能处理好。事情在人类的掌控中，人类最终将自然而然地尝试和使用新技术让世界变得更好。
《计算机科学》读者Kevin Korb：
我对人类中期未来感到悲观。我认为气候变化和随之而来的混乱战争等将给科技带来极大的破坏，为此，人工智能将止步不前。
如果没有发生上述情况，那我就认为科技将继续发展，从长期来看，我们会实现人工智能。在这一过程中，人工智能研究将派生出对经济和社会的益处，因此我认为只要人工智能技术还在，其重要性就还在。
人工智能标准研究人员Gary Lea：
我认为人工智能的未来是大杂烩，有好有坏。如果科学家和工程师在进行研究、设计并做出决定的时候能明智地考虑安全和社会福利（假设有适当的监管框架作为支撑），这样就没事。
所以，总的来说我对这方面谨慎乐观，但对人类而言还存在很多其他长期存在的风险。
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滴滴CTO对话沃兹尼亚克：人工智能将解决什么问题？
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凤凰科技讯 9月22日消息，今天苹果联合创始人史蒂夫&沃兹尼亚克出席了腾讯主办的圆桌论坛，他表示，未来二十年，计算机不可能完全替代人类的技术。计算机可能会帮助人类，但是我们不应该为此而害怕。而张博认为，未来十年，人工智能将解决的是人与信息如何更好的交互。滴滴出行CTO张博沃兹尼亚克称，现在所谓的人类和计算机的竞争，其实是人类自己的道德问题。我们和计算机之间有很强烈的纽带。也许再过100年计算机就能够代替人类做所有事情，但它们还是和人类是不一样的。接着沃兹现场向滴滴CTO张博提问：&随着虚拟现实技术可以实现目光、语言控制，或许未来用眼睛看看就能叫车，您怎么看这一想法？&&互联网和移动互联网解决的是把信息世界联系在一起，接下来十年，将解决人与信息如何更好的交互。&张博说，&理想的人机交互包括两部分，一个是人和机器的交互将更加接近于人和人的交互，人和人的交互往往是多通道的（眼神、手势、语言）、模糊的，现在人与机器的交互是单通道，需要精确表达，对人的认知成本消耗更大；另外，机器会具备人工智能，他懂你表达的，也懂你没有表达的，它能智能判断人的需求，调动用车服务，这是人机之间的智能交互。&对话现场张博表示，理想的交通状态是，全城拥有一个智能交通大脑，可对未来的出行需求进行预测，比如滴滴对15分钟后供需预测的准确度达到85%，平台会调度司机满足未来需求。同时滴滴还利用大数据来区别司机的服务质量，让服务好的司机得到相对较高并且稳定的收入，让服务相对差的司机收入降低，并让他们清楚知道需要在哪些维度改进。对于开放平台的问题，沃兹尼亚克也有自己的思考，他表示可能性越多，危险也就越多。开放和封闭之间的关系并非是非黑即白的。苹果此前也曾因开放而达到快速增长。原来苹果是一家硬件公司，苹果通过硬件销售挣钱，但是后来软件分享促进苹果的销售增长，公司市值也随之得以快速增长。后来有人曾问他，什么产品改变了他的生活？沃兹尼亚克谈到，以前他认为是苹果2代或者是iPhone，现在认为应该是第三方的应用市场。开放使苹果保留了一定的控制权，确保其中的APP是符合法律法规的要求，但是更重要的是让全世界上百万的人可以为此开发程序，参与到分享经济的活动，做出别的人从来没有想到过的事情。沃兹尼亚克谈到，乔布斯不喜欢安卓手机，也曾经讨论到要跟谷歌发起一场关于智能手机的战争。但沃兹尼亚克一直都无法想象如何完成这场战争打败谷歌。后来苹果还开发了安卓上面的APP，这样安卓的用户也可以为Apple Music平台上的音乐付费。苹果公司发现随着技术的发展越来越开放，信息系统和平台系统让世界也越来更开放。
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不对，再猜猜呗~2015年，人工智能到底有哪些应用（非常详尽！）-业界动态-@大数据资讯
你好，游客
2015年，人工智能到底有哪些应用（非常详尽！）
来源：typingguo88&
作者：太原苹果维修
&　　时至2015，科技界的气氛与往年大不一样：似乎影片《超能陆战队》、《星际迷航》、《机械公敌》中，那些遥远的科技场景都将走进我们的生活。因为，人工智能时代真的来临了。
　　超能陆战队 | 星际迷航 | 机械公敌
　　2015年作为起点，以下生活场景将陆续变成现实：
　　开车时，你说出地点，自动驾驶系统将你带到目的地;
　　在医院，你看到来自美国的拖车机器人Tuggy McFresh在运送医疗器械和来自日本的&大白&机器人Robear在照顾病人;
　　在酒店，2015年新上市的日本Henn-na服务生机器人包揽了从值守前台、运送行李到客房清扫等一众服务;
　　下班后，你按下了&回家模式&，推开家门你发现，窗帘已经拉上，温度适宜，灯光柔和，热水烧好，还有日本软银公司的家居机器人Pepper跟你问好卖萌;
　　在家里，你用iWatch打电话，使用的是可监控和改善睡眠品质的APP;
　　其实，你还可以使用汪峰同款无人飞行器，载着钻戒，向你心爱的她求婚&&
　　这一天，我们等得太久了。
　　早在第一台计算机埃尼阿克问世后十年，就有科学家预言，人工智能时代将要来临。当&深蓝&赢了卡斯帕罗夫之后，这种美好的情景似乎更是指日可待。但是在整个 20世纪后半叶，人工智能研究却因为数次技术革新尝试的失败而停滞，经历了从上世纪50年代到本世纪初期的若干个寒冬期。最近的一个寒冬期，就是20世纪末到21世纪的头10年，也就是深蓝赢得比赛之后，因为神经网络的研究遭遇瓶颈而带来的寒冬。
　　然而在2014年，科技界和商界的所有人，都能明显的感觉到，人工智能的理论研究和可感知产品似乎突然&喷发&了：各种可穿戴设备扎堆出现，智能机器人频频亮相，机器的人脸识别准确率超过肉眼，Google、苹果和宝马等公司齐发力无人驾驶汽车，美国、欧洲先后设立人类大脑攻关项目&&
　　人脸识别 | 无人汽车 | 人类大脑攻关项目
　　这次喷发，绝非仅仅是几件讨巧的极客产品的偶然同时出现，而是在经历了寒冬后的2014年，人工智能有了质的突破：一方面，弱人工智能已经有很多成果或者商业化的产品落地，比如语音、人脸识别精准度的大幅提升和即将发售的各种智能家居和机器人;另外一方面，疯狂的科学家、科技巨头和大量的资本也在合谋着更廉价高效的计算和惊世骇俗的产品，以求让计算机像人类一样聪明。过去1年人工智能的高歌猛进，让成功预言机器在1998年战胜人类棋手的美国科学家雷&库兹韦尔(Ray Kurzweil)发出乐观的预言：机器智能超越人类智能总和的那个奇妙&奇点&，就在2045年。
　　那么，这次人工智能的喷发将会波及到多远?它将在多大程度上改变我们的生活方式?
　　1、从弱人工智能到强人工智能
　　&深蓝&在国际象棋领域称霸以后，人工智能没有像预想的那样改天换地，&深蓝&自身则沉寂了十多年，泯然众人。人工智能也在这期间一直停留于弱人工智能的阶段，迟迟不能突破，这段跨度近20年的时间，实际上成为了迄今为止最长的一次AI寒冬。有人戏谈，这20年里面AI领域最最大的成就，就是斯皮尔伯格拍出了《人工智能》这部让全世界年轻人倾倒的科幻电影。
　　深蓝(美国国际象棋电脑)
　　然而，在此期间，虽然科学家们步履缓慢，但人工智能领域的局部发生了巨大变革。在这十多年中，科技明星的角色由各大互联网公司来扮演，PC互联网高速发展，随后移动互联网又异军突起，快速覆盖PC互联网已占有的江山，重构互联网世界。近20年，人工智能跃迁所需要的三个要素逐渐到位。
　　首先，移动互联网引爆了的井喷，为计算机的深度学习提供了丰富的素材。
　　正如吴恩达(AndrewNg)所言，数据是人工智能的燃料。比如，以Google为主的广告公司全面撒网，收集各个维度的数据信息。更重要的是，数据种类无所不包，特别是在手机成为了人类的&信息器官&后，人们衣食住行各方面的数据被全方位捕捉，这就为机器拟人化提供了客观条件，用科学家的术语说，大数据帮助他们&突破模型界限&。大数据已经就位，燃料充足。
　　吴恩达(百度首席科学家)
　　其次，仅仅有数据还远远不够。要想让机器足够聪明，那么机器还需要更快的计算速度。
　　2005 年GPU的出现，极大地提高了运算效率,并促使无人监督学习技术(深度学习涉及技术中的一种)成功。在硬件方面，近20年来主要是通过对大型神经网络来进行仿真，但是这些网络需要大量传统计算机的集群。然而在2014年，IBM发布了一款具有里程碑意义的产品：前所未有的超低能耗、超高集成的芯片 TrueNorth。这意味着，也许在不就的将来，庞大的计算机集群将被几枚芯片所替代。因此，有人把 IBM 的芯片称为是计算机史上最伟大的发明之一，认为它将会引发技术革命，颠覆从云计算到超级计算机乃至于智能手机等一切。这似乎预示着，在移动互联时代几乎没有什么作为的IBM，也许会凭着Watson和TrueNorth在人工智能的时代搏得一席之地。
　　TrueNorth(IBM的百万神经元类人脑芯片)
　　不过，如今计算机的智能程度，早已超越了以计算速度论英雄的时代，现在很多小型计算机的计算水平，都已经打败了当年的&深蓝&，倘若现在再有公司拿出&深蓝&这样的产品来给自己贴人工智能的标签，一定会贻笑大方。
　　在大数据和计算能力之外，更重要的是：在十多年间，人机交互发生了两次突破。实际上，信息革命降临以来，它每一次商业上波澜壮阔的潮起潮落都是由人机交互方式的变革引起的：PC和鼠标的诞生，dos系统到视窗操作系统的进化，再比如触屏操作和语音交互问世。其中最后两个都是在近十年发生的。特别是语音交互，它意味着计算机拥有了&听觉&并能给出正确的反馈。语音交互的实现解放了人类的双手，促进了人类生产力的巨大飞跃。
　　语音交互
　　大数据的不断丰富，计算速度的日益提高再加上人机交互的重大突破，三个条件都已经具备，弱AI向强AI的进化呼之欲出。
　　为了更好地理解强AI，我们在此对强AI和弱AI 加以简单区分：让计算机会下棋、能搜索这些事情非常简单，并且已经实现，这些仅需计算速度和数据就可以完成任务都属于弱AI范畴;让计算机听得懂，看得懂，能推理反馈，甚至理解人类感情和文化，这些属于强AI范畴。但是仅仅是想让计算机听得懂、看得懂，便困难重重了，而能够像人类一样，完成对于语言、图片信息的处理加工之后进行反馈，则是由弱AI到强AI突破的关键。那么疯狂科学家是怎么实现这一突破、让计算机拥有类似人类的&听觉&或者&视觉&的呢?我们以计算机识别图片稍加说明。
　　在解决让计算机拥有识别图片能力的这个问题上，科学家们尝试了不同以往的&训练&计算机的方式&&无监督学习。以前，科学家们告诉计算机&猫脸&的几个特征标签，计算机&按标索猫&，但是现在，科学家们改用无监督学习方式，仅下达&去找猫&的指令，让计算机自行确定标签。最后计算机将搜索结果反馈给科学家们。也就是说，人类&授机以渔&，告诉计算机的，只是如何找到标签的方法。&授机以渔&便是无监督学习，它教会计算机为某一目的自行处理大量无标记的数据，进而完成搜索。而计算机今天认识了猫，明天就会认识更多事物。
　　无监督学习技术的成功标志着深度学习也就此诞生。深度学习被视为是结束AI寒冬的破冰锤，它标志着机器人从弱人工智能到强人工智能进化。如果说大数据是人工智能这架火箭的燃料，那么深度学习能力就是发动机，发动机的动力强大与否将根本上决定人工智能这架火箭是否能顺利升空。2014年无监督学习方面成果斐然：Facebook脸部识别率的精确度达到97.25%，国内科大讯飞AI阵营的汤晓欧领导的计算机视觉研究组，达到的精确度更是高达98.52%。
　　Facebook脸部识别
　　语义和图片识别技术仅仅是深度学习领域所研究技术的冰山一角。2014年末，Google借递归神经网络(RNN)，赋予了计算机更高级别的能力&&逻辑推理的能力，让它可以用一句话对画面进行简单描述，这样计算机便具备了用有逻辑的语言描述图片中不同事物的能力。至此，拥有依靠概念为原点进行推理能力的机器人，比只会识别的机器人又迈上了一个更高的台阶。
　　虽然成绩斐然，但人工智能真正的冰山其实仍然沉在那些实验室里：科学家们最大的企图是让计算机理解人类的情感和文化。计算机科学家DonaldKnuth说：
　　人工智能已经在几乎所有需要思考的领域超过了人类，但是在那些人类和其它动物不需要思考就能完成的事情上，还差得很远。
　　看来，让计算机听得懂，看得懂，会推理判断不足以满足疯狂科学家们的探索欲，他们期待有朝一日计算机能够变得像影片《人工智能》中的大卫一样，拥有可以理解人类情感和文化的能力。这样的强人工智能才是科学家们想要摘得的人工智能研究领域的皇冠。
　　回顾2014，互联网巨头在向强人工智能进军的路上，各家走的路线有所不同：数据处理速度方面，IBM凭借True North获得了比较高的关注度;Facebook则依托它丰富的人脸图像数据资源，在识别人脸方面取得了超越人脸的高精确度;而对于深度学习方法，Google、Facebook、百度和科大讯飞&&这几个拥有了世界上少有的、研究深度学习科学家的公司&&一直激烈地争夺着这块人工智能领域的高地。顺带一提，这一次人工智能大潮，可能也是首次中国科技势力和美国科技势力的齐头并进，而不是亦步亦趋。
　　2、生活中的人工智能
　　1)了不起的沃森和医用机器人
　　2011 年，Watson在《Jeopardy!》问答节目中完胜对手，随后，这个超级计算机被应用到了医疗等领域。现在沃森不仅能研究蛋白质结构，还能寻找某些药物的替代成分。除此之外，沃森还会自行学习大量文献，通过&假设自动生成&来完成诊断。美国最大的医疗保险公司Wellpoint预测，沃森甚至可以很大程度上帮助缩短辨别癌症的时间。
　　Watson
　　沃森如此出色，但这并不意味着把一切都交给沃森，人类只需要等待一个结果。就像IBM 在宣传片中所说，&你不是在运行Watson，你是在和它一起工作。Watson 和你都会学得更快&。沃森的意义不在于全权处理各种问题，它的意义在于通过&半人半AI&的方式，帮助人类更好地学习。我们可以预见，参与到&半人半 AI&中的Watson能帮助医生、老师和科学家们提高专业水平和科研能力，成为推动不同行业的发展的强大助力。
　　事实上，沃森并不是第一个被用在医疗领域的机器人，已经有很多&前辈&的身影出现在医院里了。在运送和搞卫生的机器人之外，医院里面还有来自日本Riken 和SumitomoRiko公司的&大白&机器人护士Robear，以及来自美国达芬奇公司的协助或者部分代替医生做手术的机器人。早在2013 年，InTouch和Bedford公司联合开发的机器人获得了美国FDA的批文，这一里程碑式的事件标志着机器人被正式认可有了给人看病的能力。这款机器人将被用于资源相对匮乏的乡镇医院，来诊断使用者是否中风。它的出现对改善患者转归、减少医护成本起到了很大作用。除此之外，荷兰埃因霍温大学的 RoboEarth项目同样值得关注。该项目的四个机器人在模拟医院的环境中相互协作来照顾病人，它们通过与云端服务器的交互来进行信息共享和互相学习，也就是说，一个机器人学会的知识和技能，通过云端分享，瞬间可以&教&会其他机器人，这个技术一旦成熟，一系列智能高效的护理机器人将被迅速复制出来。护理机器人在中国也许将有比较大的市场需求,随着人口红利的逐渐消失和老龄化的进程加快，以后我们很可能面临着病人老人无人照顾的问题，彼时，能代替很多人力的护理机器人就将大有作为了。
　　机器人护士Robear
　　2014 年末，IBM参与到&登月计划&中，该项目通过沃森来整合临床医生和研究人员的知识，采用IBM沃森技术来消除癌症，同时越来越多的成熟的机器人也将能够走进医院，提供给医生和病人更好的帮助和更优质的护理。近日，IBM斥资10亿美元成立沃森部门，并集中精力帮助外围开发者以及其他公司为Watson开发应用。一向高冷的IBM开始变得开放，我们可以预见，沃森将给各行各业带来不可思议的变化。
　　2)可预期的自动驾驶汽车
　　2014年智能汽车方面热度非比寻常，互联网公司或忙着和汽车公司联姻，或迅速收购、入股地图导航公司，或积极推出车联网解决方案。各大公司争先恐后抢滩智能汽车，我们产生了这样的错觉：看他们这样热情，智能汽车似乎呼之欲出了吧?
　　智能汽车
　　然而智能汽车的实现至少需要以下几个条件：稳定可靠的车联网平台，高精度的地图，操作流畅的汽车&第四块屏幕&，各部件性能、状态数据的及时反馈，嘈杂环境中高精度的车载语音识别系统。当这些条件完全具备时，才能实现人工智能在汽车操控中的应用。而这种应用恐怕也是以人机交互来为主要表现形式的，也就是说，让汽车能听懂理解人的指令，并能给出正确的反馈。不过春节期间网络上风传的山东大汉对着&安吉星&怒吼，反应出来在使汽车实现人工智能之前，首先还需跨越人机交互这个重要的槛儿。如何能实现人和汽车良好的交互，是研究智能汽车中的一个重要课题。据科大讯飞董事长刘庆峰透露，科大讯飞和宝马等豪车品牌以及国内的汽车厂商，已经通过严格测试达成关于智能语音操控技术的合作并且今年会有产品上市，如果真是这样，那么汽车朝智能化算是迈进了一大步。
　　然而，在&让汽车变得更智能&的众多课题中，人机交互是比较基础的一个。2015年，Google自动驾驶汽车延续着我们的期待，但是，说让自动驾驶汽车真正上路，恐怕还有很长的一段路要走。
　　3)智能可穿戴设备和智能家居
　　可穿戴设备的概念在近两年越炒越热，但是雷声大雨点小的GoogleGlass 已经停产，定位在消息通知中心的Moto+360也略显小众，中国市场涌现的各种可穿戴设备在一哄而上之后，难有几款被记住名字。目前，市场上仍是缺少一款获得巨大成功的产品，苹果会不会打破这一僵局呢?对于苹果，用户期待更多，希望它不仅能查看信息，还能够实现更多的交互和功能。刚刚发布的 AppleWatch不负众望，它搭载了很多新花样，包括健康监测、无卡支付、涂鸦信息传递和腕部触摸。然而AppleWatch是否能被广大消费者认可，还有待市场的验证。
　　年CES上展出的智能家居着实让人眼界和脑洞同时大开：智能烤炉，帮你减肥的冰箱，能显示新闻的桌子&&这些展品让梦想照进现实，文章开篇描述的生活着实指日可待了。
　　智能家居
　　那么各大巨头在推动这样的生活成为现实的进程中，分别有着什么举动呢?财大气粗的Google，一年内豪掷数十亿美元完成了对于Nest Labs等家智能家居公司的一系列收购。紧接着推出开发者计划，发布API，走开源路线，打造智能家居平台。相比之下苹果逊色很多，它也试图打造 HomeKit智能家居平台，似乎欲以&苹果&这个金字招牌吸引众多家电公司众流归海，然而一个产品都没发布的苹果似乎难以和心态更开放的Google抗衡。在国内智能家居领域，各路公司也一哄而上：海尔打造U+智慧生活开放平台，随后Smartcare产品落地;小米高调联手美的，在家居领域再深跨一步&&然而，目前摆在众企业面前的问题是：如何让非刚需的智能家居真正的走入市场，被消费者认可?品牌先行也许会成为智能家居打破&极客专属&这样尴尬局面的一个方法。谁将会是智能家居这片蓝海中，第一个强大的品牌塑造者呢?
　　3、人工智能的未来
　　随着计算速度的越来越快，数据越来越丰富，新的算法不断被开发，人工智能的未来让人充满了想象。
　　人工智能思想家NickBostrom描述了三种超人工智能可能的工作模式：能够准确回答几乎所有困难问题的先知模式，能够执行任何高级指令的精灵模式和能执行开放式任务、拥有自由意志和自由活动能力的独立意识模式。
　　Nick Bostrom在TED演讲
　　第一种模式已经大部分实现，第二种模式正在通过深度学习不断逼近。至于第三种，自从1920年科幻舞台剧《罗素的万能工人》上演之后就一直没有停止过对&拥有独立意识机器人是否会毁灭人类&的争论。老生常谈的最近一场争论是以盖茨、霍金和穆斯克为代表的悲观阵营认为人工智能有潜在的危险，甚至可能毁灭人类。这场争论与之前的略显不同，因为人们没有料到三个科技界巨头，本应是&疯狂科学家&的人，竟然站在了悲观者的立场上。
　　舞台剧《罗素的万能工人》剧照
　　不过，反讽的是，连声音都很难发出的霍金，正是靠着人工智能设备才能向世界表达出这一观点。看来还是哲学家们说得对：机器越趋近于人，人类就会越惊慌失措。
　　&你希望机器人拥有人格吗&&&必须承认，这其实是一个严肃的问题。因为人类是极为聪慧的，而和智商配套的是人类与生俱来必须面对的那些悖论以及道德选择，这些悖论和道德选择让人类的聪慧不至于毁灭地球。机器人很聪慧以后，是否也会配套地产生相应的悖论和道德意识呢?既然有了自我意识，那么机器人还会遵守阿西莫夫著名的&三大法则&吗?
　　没有人知道答案。目前我们也只能从《2001太空漫游》、《人工智能》和《超能查派》这些隶属于三个不同人工智能时代的代表电影中获得些启发。
　　2001太空漫游 | 人工智能 | 超能查派
　　回到现实。从目前科技的发展水平来看，出现像《三体》中智子那样的集各项特工素质为一身、可能毁灭人类的机器人，着实还有一段漫长的路要走。既然连更危险的克隆技术都没捅出什么大篓子，那么在机器人毁灭人类之前，我们还是让人工智能先解决人类的一些燃眉之急吧!
　　《三体》
　　我们现在就预见的美丽新世界是：在不久的将来，机器人能理解我们的语言、懂得我们的情感，能让我们的生活质量提高;我们更期待机器人可以代替人类做一些危险工作，希望沃森能够尽早帮助医生找到治疗癌症的有效方法。
　　在2015年，这些美丽的愿景中，有的已经可以实现。
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