人工智能不智能？

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现在一提到“人工智能”这四个字，大家最先想到的就是人工智能未来会不会让我们失业，随之而来的是一种莫名的危机感，眼前或许还浮现出了去年柯洁被Alphago打败后无助落泪的画面。

其实，我们现在正受到各种媒体影视剧对人工智能的过度渲染和神化包装，那种我们所担心的未来离我们还非常遥远，就像万维钢老师在讲《人工不智能》这本书时提到的，或许我们应该冷静想一想，是不是高估了人工智能，而低估了“人”的智能呢？

最近在德语杂志《时代 新知版》（Zeit Wissen）上看到一篇关于人工智能的文章，其实最先吸引我的是文章前的一幅插画，上面画着一个身穿风衣的机器人在瞪着一双明晃晃的大眼睛看着我。就是下图这个，当时那一瞬间还真有种四目相对心领神会的瘆感。。。

下面我就和大家分享下这篇文章主要讲的两部分内容：

1.人工智能是怎么发展到今天的？

2.人工智能真的会取代人类吗？

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当1956年在美国的达特茅斯会议（Dartmouth-Konferenz）上首次提出人工智能概念的时候，研究者们热情高涨，并对人工智能的发展充满了自信，他们甚至还预测在1970年底就可以研发出会思考的机器。

紧接着在1958年第一台可以和人下棋的计算机诞生了，它意味着在特定专业领域里人工智能已经站稳了脚跟可以开始持续的深耕了，对此科学界又是一次欢欣鼓舞摇旗呐喊之势，感觉离既定的目标——那个可以颠覆人类历史的瞬间只有几步之遥了。

然而在1970年底原先信心满满立的那个flag给栽了，现实并没有和我们一样狂热。

在接下来的十年里人们转而开始研究人工神经网络（künstliche neuronale Netze）。它的原理是受我们大脑交叉相连的神经元启发。但与大脑不同的是人工神经网络具有离散的层、连接和数据传播方向。一个三层神经元网络是由输入层、隐含层和输出层组成，它们承担了基本的信息串联和识别工作。

之后在这一研究方向上又有了新的突破。Sepp Hochreiter 和Jürgen Schmidhuber又提出了长短期记忆网络（langes Kurzzeitgedächtnis）的概念，它可以帮助我们通过众多的隐含层修改在识别当中出现的错误并且可以对信息和学习过程进行长期的记忆。

如果把神经网络不断扩大，并且用海量的数据来训练它，这样就形成了深度学习（tiefes Lernen）。

比如我们想要通过神经网络系统识别出德国总理默克尔，这时就需要用无数默大妈的照片来喂给系统。当输出层中的神经元识别错误的时候，就要返回到隐含层重新输入，经过一系列的协作和调整，直到默大妈能够被重新准确地识别出来。

随着人工神经网络技术的迅猛发展，很快就取得了令人惊叹的成果。

2015年微软亚洲研究院视觉计算组在ImageNet计算机识别挑战赛中凭借深层神经网络技术，分别在图像分类、图像定位以及图像检测三项中夺冠，并以3.75%的错误率完胜人眼识别的错误率5.1%。看到这个结果后，许多人又开始隐隐忧虑起来，然而专家们却相当淡定。

因为就目前而言深度学习系统要完成新任务就必须用大量的数据去训练它。假如这个系统已经能够认得出猫长什么样，但它也并不知道猫是什么。

就像一位研究机器人的专家说：“算法并不能够告诉机器人你去房间里是为了把婴儿抱起来，或者你拿上奶瓶是为了给婴儿喂奶”。

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人工智能无论是作为软件系统还是机器人最欠缺的就是「对周围环境的深度理解」。

AI系统其实并不了解我们认为理所应当知道的这些常识，他们更不懂身处一个环境中应该怎样与周围的人相处。

也就是说AI没有意识，它还不能思考，它并不懂「为什么」这三个字也「毫不关心」。其实这也是我们现在对于人工智能经常讨论的一个话题，机器会有思想吗？

其实早在19世纪80年代这个领域就已经提出了模拟人的认知架构这个宏伟的目标并发起了Cyc项目。

Cyc是是一个致力于将各个领域的本体及常识综合地集成在一起，并在此基础上实现人工智能的知识推理。

比如对于“鸟”这样一个概念：是一种脊椎动物，两足，身披羽毛，它可以上下拍打翅膀穿行在空中。。。通过一系列归类和描述的汇总来达到对事物的基本认知。

像这样一个个概念地搭建要让机器达到一个5岁孩子的认知水平起码要花上将近百年的时间。

除此之外Cyc系统一直以来都没有重大突破的原因在于自然语言的障碍。它没有办法去适应自然语言的多重含义和比喻。就像我们说菜鸟是形容新手或初学者而不是会飞的一种鸟。

AI要学的不仅仅是一些基本知识概念，同时它还要知道他们之间有怎样的关联，以及当人们表达他们时具体的含义是什么，还有其他人听了之后的不同反应等等，这对于AI来讲真的太难了！

所以很多人形容人工智能只是在某些事上可以做到比人类更好的「高度专业化的笨蛋」。这也就意味着它对于人类而言只是有用的工具罢了。

不过我觉得与其说是工具倒不如说是助手。现在很多领域通过引入AI技术让人们可以从一些琐碎繁杂的基础工作中解放出来，把更多的时间和精力花在重要的事情上。

普华永道在一份报告中把这种人工智能和人类的组合关系比喻成半人马兽，机器就是「马」那部分，它承担了繁重的计算等基础工作并使效率得到了大幅提升，就像神话中说的半人马要比一般步兵有更强大的战斗力，而人则专注于重要的决策，当然还有体验生活、理解世界。

所以提到人工智能我们没有必要感到焦虑和恐慌。它还并没有我们所想象的那么超「智」，我们应该以一个开放的心态来拥抱这个「能」干的助手。

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Sido的玉米片

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