人工智能和 AI 已经走入了通俗群众的视野，我们在生活中能够看到良多跟 AI 相关的产物。好比 Siri、AI 摄影、AI 修图…固然各人看得多，但是大部门都是一知半解。到底什么是人工智能？他有什么奇异的处所？将来会开展成什么样？本篇文章将完好的解答各人的问题。文章内容会让不懂手艺的伴侣也能轻松的看懂。
「 排除 90% 的曲解 」关于人工智能，你需要晓得的3个重点
各人都看过或者传闻过类似的言论或者片子：
人工智能很危险！AI 对人类是威胁！（以至有人给出了详细的时间点）机器人会占领的地球，人类将变成机器人的奴隶！……
请各人放100个心，不要神话人工智能，科幻片子里的剧情以目前的手艺开展来看，完全不成能！
那种担忧就仿佛玛雅人预测2012年地球将扑灭一样！
人工智能（AI）素质上是一种东西
那么我们应该若何准确的对待人工智能（AI）？
AI 跟我们利用的锤子、汽车、电脑……都一样，其素质都是一种东西。
东西必需有人用才气阐扬价值，若是他们独立存在是没有价值的，就想放在东西箱里的锤子一样，没有人挥舞它就没有任何价值。
人工智能素质上是一种东西东西之间也有不同
固然锤子、汽车、电脑、AI 都是东西。但是他们仍是有不同的。
他们最核心的不同就是效能（更准确的说应该是杠杆率）。我们把上面几个东西的利用场景比照一下就能理解了：
锤子：
用过锤子的人都晓得，为了钉一个钉子，大部门的力仍是人出的。
锤子的利用场景中，人出了1份力，得到了2倍的回报。
汽车：
人类跑步20分钟到达的间隔，汽车2分钟就能搞定！并且那个过程中人类不需要出太多气力。
汽车的利用场景中，人出了1份力，得到了10倍的回报。
电脑：
人类本身计算一些复杂的问题可能需要花1个月以至更久的时间（还纷歧定准确），而电脑可能只需要1秒就完成了，而且切确无误！而人们利用电脑只需要敲几下键盘，点几下鼠标就能够了。
电脑的利用场景中，人出了1份力，得到了1,000,000倍的回报。
人工智能：
人工智能其实是超越了之前电脑的鸿沟，以前电脑无法做的工作 AI 能够做了。所以从杠杆率上讲，人工智能和电脑是在一个量级上的，但是它能做的工作更多了，大大超越了传统电脑的才能范畴，所以各人非常看好。
但是（但凡都有但是），AI 在良多良多场景和范畴仍是没有价值，良多才能以至不如小学生。所以，目前 AI 的局限性仍然很大！
所有人都应该晓得的关于 AI 的3个重点？
人工智能（AI）的素质是一种东西，归根结底仍是需要人去利用它。固然有些场景 AI 已经超越人类了（好比 AlphaGo 下围棋），但是仍是有良多良多的场景，AI 没什么价值（保举深度好文《人工智障 2 : 你看到的AI与智能无关》）。AI 不是全能（通用）的，擅长下围棋的 AI 不克不及跟人聊天，擅长聊天的 AI 不克不及下围棋。各人在片子里看到的啥城市的机器人短期内还无法实现。「 什么是人工智能？ 」跟通俗法式比照，深切领会 AI
开门见山的给出人人都能听懂的解释：
人工智能（AI）是一种高级的计算机法式AI 有明白的目的AI 能够“看到”或者“听到”情况的变革，能够感触感染到情况的变革他会按照差别的情况做出差别的反响，从而实现既定的目的。
简单的说清晰AI是什么下面是书面语的版本，看着更严谨（拆逼）一些：
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学下的一个分收。某些方面像人一样，AI 能够“看到”和“听到”情况的变革，同时能够按照情况的变革做出合理的判断和动作，从而实现某些目的。
下面就针对“情况感知”、“合理判断”和“实现目的”3个层面来详细比照一下通俗的计算机法式和人工智能：
通俗法式人工智能感知情况通俗法式只晓得那是一张图片或者视频，但是其实不晓得里面的内容是什么。AI 能够“理解”图片和视频内有什么内容，AI 也能够“理解”听到的声音是什么意思。合理判断通俗法式是良多死规则的组合，在任何情况下都只能根据死规则走。AI 能够主动优化本身的规则，也就是各人常说的“进修”，但跟人类的进修仍是有很大差别！实现目的通俗法式是没有目的感，只会按照规则主动运行。AI 是能够有“目的感”的，并通过反应不竭优化本身的的行为来更好的实现目的。固然上面的比照让 AI 看上去很强大，但是现实上并不是如斯，AI 在某些场景表示的很好，但是在某些场景表示的很不睬想。
AI 并没有想象中强大，它也会犯初级错误
AI 确实具备了理解图片、视频和语音（非构造化数据）的才能，但其实不代表那些才能已经很强大的。AI 经常犯一些初级错误，下面就是一个详细的案例：
AI没有想象中强大，有时会犯很初级的错误左：摩托车的遮挡让 AI 把一只山公误认为人类。中：自行车的遮挡让 AI 把山公误认为人类，同时森林布景招致 AI 将自行车把手误认为是鸟。右：吉他把山公酿成了人，而森林把吉他酿成了鸟
上图显示了在一张森林山公的照片中 ps 上一把吉他的效果。那招致深度收集将山公误认为人类，同时将吉他误认为鸟，大要是因为它认为人类比山公更可能照顾吉他，而鸟类比吉他更可能呈现在附近的森林中。
AI 对数据的依赖相当于人类对空气的依赖
目前（截行到2019年）是深度进修更流行的时代，深度进修在各个范畴固然表示出了很强大的才能，但是并非人人都能玩转深度进修的，因为它需要海量的带标注的数据，那种前提不是人人都具备的。
简单的做一个类比，狮子的力量很强大，狗的力量比拟较就弱小良多。固然狮子的战斗力很强，但是狮子需要吃良多工具才气连结战斗力。而狗就不需要吃那么多的工具。若是不给狮子吃足够的工具，他可能会躺在地上完全丧失战斗力。
深度进修就类似狮子，想让他阐扬出战斗力，就需要给他喂养大量的数据（相当于狮子的食物）。否则再超卓的深度进修模子都无法阐扬任何价值。
AI需要大量数据才气阐扬价值狮子对食物也是比力挑剔的，不是给他吃啥都行的，而深度进修更是如斯！
数据能否有标注、数据能否“清洁”、数据能否有多样性……都对深度进修的进修成果影响庞大！
总结一下的话：
深度进修时代的 AI 对数据量级要求极深邃度进修时代的 AI 对数据标准要求极高像 Google 那种拥有海量数据的公司最容易在 AI 范畴有较大的打破和优势，而一般的小公司很难逾越数据的门槛。
人工智能的开展汗青
AI 不是什么全新的工具，他已经开展了大几十年了！下面我们介绍一下更具代表性的3个开展阶段。
上图是从1950年至2017年之间，人工智能范畴呈现的一些里程碑式的事务。总结下来会分为3大阶段：
第一次海潮（非智能对话机器人）
20世纪50年代到60年代
1950年10月，图灵提出了人工智能（AI）的概念，同时提出了图灵测试来测试 AI。
图灵测试提出没有几年，人们就看到了计算机通过图灵测试的“曙光”。
1966年，心理治疗机器人 ELIZA 降生
阿谁年代的人对他评价很高，有些病人以至喜好跟机器人聊天。但是他的实现逻辑十分简单，就是一个有限的对话库，当病人说出某个关键词时，机器人就回复特定的话。
第一次海潮并没有利用什么全新的手艺，而是用一些技巧让计算机看上去像是实人，计算机自己并没有智能。
第二次海潮（语音识别）
20世纪80年代到90年代
在第二次海潮中，语音识别是更具代表性的几项打破之一。核心打破原因就是放弃了符号学派的思绪，改为了统计思绪处理现实问题。
在《人工智能》一书中，李开复详细介绍了那个过程，他也是参与此中的重要人物之一。
第二次海潮更大的打破是改动了思绪，摒弃了符号学派的思绪，转而利用了统计学思绪处理问题。
第三次海潮（深度进修+大数据）
21世纪初
2006年是深度进修开展史的分水岭。杰弗里辛顿在那一年颁发了《一种深度置信收集的快速进修算法》，其他重要的深度进修学术文章也在那一年被发布，在根本理论层面获得了若干严重打破。
之所以第三次海潮会来次要是2个前提已经成熟：
2000年后互联网行业飞速开展构成了海量数据。同时数据存储的成本也快速下降。使得海量数据的存储和阐发成为了可能。
GPU的不竭成熟供给了需要的算力撑持，进步了算法的可用性，降低了算力的成本。
深度进修引领了第三次AI海潮在各类前提成熟后，深度进修阐扬出了强大的才能。在语音识别、图像识别、NLP等范畴不竭刷新纪录。让 AI 产物实正到达了可用（例如语音识此外错误率只要6%，人脸识此外准确率超越人类，BERT
在11项表示中超越人类…)的阶段。
第三次海潮来袭，次要是因为大数据和算力前提具备，如许深度进修能够阐扬出庞大的能力，而且 AI 的表示已经超越人类，能够到达“可用”的阶段，而不但是科学研究。
人工智能3次海潮的差别之处
前两次热潮是学术研究主导的，第三次热潮是现实贸易需求主导的。前两次热潮多是市场宣传层面的，而第三次热潮是贸易形式层面的。前两次热潮多是学术界在挽劝政府和投资人投钱，第三次热潮多是投资人主意向热点范畴的学术项目和创业项目投钱。前两次热潮更多时提出问题，第三次热潮更多时处理问题。想进一步领会 AI 的汗青，保举阅读李开复的《人工智能
》，上面关于3次海潮的内容都摘抄自那本书，想看那本书的能够点击下面的购置链接。
人工智能今天和将来的局限在哪里？
在探寻 AI 的鸿沟时，我们能够先简单粗暴的把 AI 分为3类：
弱人工智能强人工智能超人工智能
弱人工智能、强人工智能、超人工智能弱人工智能
弱人工智能也称限造范畴人工智能（Narrow AI）或应用型人工智能（Applied AI），指的是专注于且只能处理特定范畴问题的人工智能。
例如：AlphaGo、Siri、FaceID……
强人工智能
又称通用人工智能（Artificial General Intelligence）或完全人工智能（Full AI），指的是能够胜任人类所有工做的人工智能。
强人工智能具备以下才能：
存在不确定性因素时停止推理，利用战略，处理问题，造定决策的才能常识暗示的才能，包罗常识性常识的暗示才能规划才能进修才能利用天然语言停止交换沟通的才能将上述才能整合起来实现既定目的的才能超人工智能
假设想算机法式通过不竭开展，能够比世界上最伶俐，最有先天的人类还伶俐，那么，由此产生的人工智能系统就能够被称为超人工智能。
我们当前所处的阶段是弱人工智能，强人工智能还没有实现（以至差距较远），而超人工智能更是连影子都看不到。所以“特定范畴”目前仍是 AI 无法超越的鸿沟。
人工智能将来的鸿沟是什么？
若是在深切一点，从理论层面来解释 AI 的局限性，就要把图灵巨匠搬出来了。图灵在上世纪30年代中期，就在思虑3个问题：
世界上能否所有数学问题都有明白的谜底？若是有明白的谜底，能否能够通过有限的步调计算出谜底？关于那些有可能在有限步调计算出来的数学问题，能否有一种假象的机械，让他不竭运动，最初当机器停下来的时候，阿谁数学问题就处理了？图灵还实设想出来一套办法，后人称它为图灵机。今天所有的计算机，包罗全世界正在设想的新的计算机，从处理问题的才能来讲，都没有超出图灵机的范围。
（各人都是地球人，差距怎么就那么大呢？？？）
通过上面的3个问题，图灵已经划出了边界，那个边界不单适用于今天的 AI ，也适用于将来的 AI 。
下面我们再进一步把鸿沟明晰的描述一下：
AI 能够处理的问题其实十分局限
世界上有良多问题，只要一小部门是数学问题在数学问题里，只要一小部门是有解的在有解的问题中，只要一部门是抱负形态的图灵机能够处理的在后一部门（图灵机可处理的部门），又只要一部门是今天的计算机能够处理的而 AI 能够处理的问题，又只是计算机能够处理问题的一部门。担忧人工智能太强大？你想多了！
在一些特定场景中， AI 能够表示的很好，但是在大部门场景中，AI 并没有什么用。
若何客不雅的对待人工智能？
手艺老是在短期内被高估，但是在持久又被低估。
24%的人担忧机器人会从人类手里接收地球PEGA
做过一项查询拜访，涉及了全球 6000 多个通俗消费者，询问他们对 AI 的观点，有下面一些成果：
34%的人认为本身利用过 AI ，那些人中84%的人现实利用过50%以上的人搞不清晰 AI 到底有哪些才能60%的人其实不晓得 Amazon Alexa 和Google Home 利用了 AI 手艺72%的人惧怕 AI 手艺对人类的威胁，24%的人担忧机器人会从人类手里接收地球查看更多查询拜访成果，能够拜候《What consumers really think about AI: A global study
》【附带1分钟视频】
AI 已经来了，而且会飞速开展
我们每天都在利用的输入法就利用了良多 AI 相关的手艺，但是良多人其实不晓得。不要小看输入法里利用的那些手艺，它能使我们的打字效率大大进步，若是没有那些手艺，我们会多花数百年的时间在打字上！
除了输入法，各人都利用过的 AI 产物还有：
美颜相机里的一键美颜功用抖音里的道具功用微信里的语音转文字今日头条里的推算算法垃圾短信及垃圾邮件的过滤功用智妙手机里的操做系统……若是我不说相信各人其实不晓得 AI 已经进入我们生活的方方面面了。并且 AI 在将来几十年还会对各行各业产生庞大的影响。
我们需要以开放的心态拥抱 AI，大部门情况下它都是人类的伴侣，而不是仇敌。
AI 并没有我们想象中那么凶猛
AlphaGo在围棋上碾压人类AlphaGo 战胜李世石，那个热点几乎所有人都晓得。良多人通过那件工作起头担忧 AI 将来对人类的威胁。
而现实是 AlphaGo 不管下围棋有多凶猛，对我们的生活都没有半毛钱的关系，那只是一场秀。但是群众会按照那件事做对 AI 产生成见：
AI 的才能已经超越了人类AI 将来会无所不克不及AI 对人类是威胁，我们要限造 AI 的开展……不要担忧 AI 会代替你的工做
在“人工智能威胁论”里，各人最担忧的是 AI 会代替大量的工做岗位，招致大量通俗老苍生赋闲。
那件事确实会发作：
蒸汽机呈现后，机器代替了大量的底层劳动力；德律风呈现后，不再需要那么多的邮递员了；互联网呈现后，更是影响了各行各业；但是，那是一件功德：
每一项新手艺城市让一部门人下岗，而那些人如今有了更好的岗位上一些职业消逝了，但是会降生更多的新职业（若是让你选择“美甲”和“耕地”，你会若何选择？）简单总结一下：
可见的将来，AI 仍是一种东西AI 跟计算机、互联网一样，是汗青潮水，我们要领会它、适应它、操纵它AI 确实会代替部门岗位，但是会呈现更多新职业，不消担忧下岗问题谁能更高效的跟 AI 协做，谁的价值就会越大本文由 easyAI-人工智能常识库 公家号：easyAI - 人工智能常识库 原创发布于产物壹佰平台，未经答应，制止转载和商用。
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