最近，人工智能再次成為互聯(lián)網(wǎng)的熱點(diǎn)。
據(jù)《日本經(jīng)濟(jì)新聞》5月10日報(bào)道，日立制作所計(jì)劃將2016年度之后的研發(fā)費(fèi)用較2015年度預(yù)期增加約30%，增至每年5000億日元左右。規(guī)模將與在世界市場上競爭的美國通用(GM)和德國西門子相匹敵，資金將集中投向傳感器、人工智能和機(jī)器人。而在不久前，百度的李彥宏則認(rèn)為最新的機(jī)會(huì)，挑戰(zhàn)來自于人工智能，人工智能的風(fēng)口已經(jīng)到來。
對于人工智能，很多人并不了解，我也如此。關(guān)于這個(gè)問題，我與我的朋友人工智能工程師張思楠進(jìn)行了一番關(guān)于人工智能的交流。下面我把這些交流寫出來，目的是普及一下關(guān)于人工智能的知識，對當(dāng)下正在進(jìn)行的人工智能工程提出自己的意見和建議，展望人工智能的未來。
既然是人工智能對話錄，那么我想，我們有必要先了解關(guān)于人工智能的幾個(gè)基本概念。
第一，什么是人工智能;
第二，人工智能是一門什么科學(xué);
第三，人工智能的發(fā)展歷史。
這幾個(gè)基本概念的提出，源于張思楠介紹給我的一本書——《人工智能，一種現(xiàn)代的方法》。在這本書的緒論中，作者用了這三個(gè)小標(biāo)題：1、什么是人工智能;2、人工智能的基礎(chǔ);3、人工智能的歷史。我想，如果思考人工智能的基本概念的話，也應(yīng)該從這幾個(gè)問題和這幾個(gè)角度入手。
我知道“人工智能”這個(gè)詞匯，是因?yàn)槟遣恐碾娪啊度斯ぶ悄堋?，很多人大概也是如此。但是，那部電影很難涵蓋我們目前的人工智能工程。而今天我們生活中充斥的“人工智能”，則大多是智能手機(jī)、智能家居、智能汽車等智能硬件，與我們理想中的“人工智能”又相去甚遠(yuǎn)。所以，我們很有必要重新理解一下關(guān)于人工智能的這幾個(gè)基本概念。
《人工智能，一種現(xiàn)代的方法》中這樣解釋了那三個(gè)小標(biāo)題。
人工智能是類人行為，類人思考，理性的思考，理性的行動(dòng)。人工智能的基礎(chǔ)是哲學(xué)，數(shù)學(xué)，經(jīng)濟(jì)學(xué)，神經(jīng)科學(xué)，心理學(xué)，計(jì)算機(jī)工程，控制論，語言學(xué)。人工智能的發(fā)展，經(jīng)過了孕育，誕生，早期的熱情，現(xiàn)實(shí)的困難等數(shù)個(gè)階段。
照這種說法，類人的行為是人工智能在外的表現(xiàn)形式，類人的思考是人工智能的“智能基礎(chǔ)”，而理性的思考和行動(dòng)，則是接近人類、與人類等同甚至超越人類的高級智能行為了。
那么，張思楠是如何看待這幾個(gè)問題的呢?以下是他的見解。
第一，什么是人工智能。重點(diǎn)是智能，個(gè)人更習(xí)慣詞上的拆分：智慧、能力。在這里可以把智能理解為獲取知識的能力，這包括識別能力，推理演繹能力，歸納能力，統(tǒng)計(jì)與分析能力等，當(dāng)然也包括對已經(jīng)入手知識的補(bǔ)充和應(yīng)用。研究人類的情緒波動(dòng)或許在生物心理學(xué)或是生物學(xué)亦或是仿生學(xué)方面是重要的，但人工智能的研究更側(cè)重體現(xiàn)在對智能的研究上。
人工智能即由人類造的智能實(shí)體，這種智能實(shí)體，只是在標(biāo)準(zhǔn)和功能上要求與人的思考與認(rèn)識水平相近或是超越人類，但并不代表這樣的智能實(shí)體的運(yùn)行模式和思考模式完全和人類相同，因?yàn)槿藦臋C(jī)器角度看的話漏洞更大。(對于這段話，我更愿意將人工智能理解為兩個(gè)意思，一個(gè)是人類制造的智能實(shí)體，一個(gè)是人類制造這個(gè)實(shí)體的過程。)
第二，人工智能是一門什么科學(xué)。人工智能科學(xué)的主旨是研究和開發(fā)出智能實(shí)體，在這一點(diǎn)上它屬于工程學(xué)。但是，正如我們所知道的那樣，技術(shù)是工程得以實(shí)施的前提，這就需要我們對一些能夠滿足于此工程需求的知識學(xué)習(xí)，而這涉及的學(xué)科就相當(dāng)龐大了。
工程的一些基礎(chǔ)學(xué)科自不用說，數(shù)學(xué)、邏輯學(xué)、歸納學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué) 、系統(tǒng)學(xué)、控制學(xué)、工程學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)，還包括對哲學(xué) 、心理學(xué)、生物學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、認(rèn)知科學(xué) 、仿生學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、語言學(xué)等其他學(xué)科的研究，可以說這是一個(gè)集數(shù)門學(xué)科精華的尖端學(xué)科中的尖端學(xué)科。通常情況下，人工智能科學(xué)家都包含著除此之外的諸多頭銜：數(shù)學(xué)家，邏輯學(xué)家，數(shù)理邏輯學(xué)家，哲學(xué)家等等。(筆者這樣理解這個(gè)問題，既然人工智能是一門綜合科學(xué)，那今后是不是會(huì)出現(xiàn)一門叫人工智能學(xué)的新學(xué)科呢?)
第三，人工智能的發(fā)展歷史。廣義上，這個(gè)需要追溯到古代歷史，因?yàn)樵跉v史上我們總能看到人們對智能研究工作的閃光之處。但是我們狹義下的人工智能的發(fā)展史，而非邏輯史或智能史亦或其他能夠構(gòu)成此學(xué)科需要的學(xué)科的發(fā)展歷史，要從20世紀(jì)40年代左右的時(shí)間開始算起。
一開始(人工智能)是從對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究工作開始的，這應(yīng)該歸功于弗雷格以及羅素和懷海特在數(shù)理邏輯上的工作以及圖靈的計(jì)算理論。再到后來，1950年底一臺(tái)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)(SNARC)出世。再后來，人工智能的研究有了兩個(gè)大致的方向，一開始處于劣勢的利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行人工智能開發(fā)的連接主義派和符號模型派。大約到1980年左右，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)才重新得到重視。事實(shí)上在這個(gè)時(shí)候之前，有過一段被稱為人工智能的冬天的一段時(shí)期。
起初人工智能的商業(yè)化——商用專家系統(tǒng)R1服務(wù)于DEC并節(jié)省了這家數(shù)據(jù)設(shè)備公司一年幾千萬美元的不必要資金，這使得大家對人工智能的現(xiàn)狀和發(fā)展過于樂觀。那個(gè)時(shí)候幾乎每個(gè)有能力的公司都會(huì)開一個(gè)屬于自己的人工智能系統(tǒng)研發(fā)小組，但很多公司都因無法達(dá)到當(dāng)時(shí)的預(yù)訂目標(biāo)而垮掉。
大概在1990年左右，人工智能的一些問題得到較為滿意的解決，而WEB的應(yīng)用促使了AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。AI的技術(shù)成為許多現(xiàn)有東西的基礎(chǔ)，最普遍的搜索引擎，就是這樣技術(shù)的最佳體現(xiàn)。但人工智能發(fā)展的同時(shí)也伴隨著很多問題和很多質(zhì)疑，譬如我們最近在網(wǎng)上看到的一些信息。比如據(jù)國外媒體報(bào)道，斯蒂芬·霍金曾警告 “人工智能完全體的發(fā)展可能意味著人類的終結(jié)” ，伊隆·馬斯克擔(dān)心人工智能的發(fā)展可能是人類生存面臨的最大威脅，比爾·蓋茨則提醒人們要小心人工智能。對于這些疑慮，人們會(huì)產(chǎn)生諸如此類的疑問甚至恐懼，但這也是正常的，進(jìn)化必然伴隨著風(fēng)險(xiǎn)與質(zhì)疑，但不能因此而放棄向前推進(jìn)。人
工智能在今天有了更好的發(fā)展環(huán)境，大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、云計(jì)算等炙手可熱的技術(shù)則成為了AI技術(shù)發(fā)展的溫床。
以上的說法我個(gè)人認(rèn)為是簡單明了的，不知對您有何啟示。曾幾何時(shí)，諸葛亮的木馬流牛讓我們神往、讓我們困惑不已。但今天看來，如果木馬流牛為真，那也堪稱是一種初級的人工智能。如今，我們要思考與憧憬的遠(yuǎn)非木馬流牛了，而是更高級更加奇妙的人工智能。在了解并探討了人工智能的幾個(gè)基本概念之后，我們在下一步將會(huì)討論人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀以及存在的問題。
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