人工智能什么時候出現(xiàn)
人工智能就行一個謎團一樣，人工智能到底是什么時候出現(xiàn)的呢?下面是學習啦小編為你整理的人工智能什么時候出現(xiàn)，供大家閱覽!
人工智能什么時候出現(xiàn)的
人工智能是一個比較寬泛的概念，按照人工智能的智能水平可以分為三個層次，即弱人工智能，強人工智能和超人工智能。所謂的弱人工智能是指擅長于單方面的人工智能，而強人工智能指在各方面都與人類相當?shù)娜斯ぶ悄埽斯ぶ悄軇t指全面超越人類智能水平的人工智能。弱人工智能如今已經(jīng)遍布于人類生產(chǎn)生活的各個領域，從自動化生產(chǎn)線，到所謂的智能家電，甚至是樓道中一個簡單的聲光開關，這些都可與之扯上聯(lián)系，如果離開了弱人工智能，整個人類社會甚至將要陷于停滯。超人工智能的時代則無法想象，就像猩猩和猴子無法理解人類的社會一樣。因此，本文主要談論的是強人工智能時代什么時候到來，以及如何到來的問題。
強人工智能時代將臨
強人工智能要取得成功最容易想到的路徑便是對人腦的模擬，然而，縱觀宇宙人腦可能是最大的未解之謎，語言、思維、意識、感情都產(chǎn)生于這個神秘的組織，任何人類創(chuàng)造的事物與其相比都會顯得粗糙不堪。從20世紀50年代中期到70年代中期，眾多研究人員展開了對人工智能的研究，這是人工智能研究迎來的第一個春天。但是，相關基礎理論研究結果的匱乏，以及硬件與軟件的落后使得這個春天過早就結束了，隨之而來的則是人工智能研究的漫漫冬季，雖然在80年代末興起過開發(fā)和使用“專家系統(tǒng)”的浪潮，然而，人工智能始終沒有再迎來研究的春天。直到時間進入了21世紀，一些技術的出現(xiàn)與成熟使得人工智能研究領域出現(xiàn)了復興的曙光。
互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展使得越來越多的人通過網(wǎng)絡來分享信息，從而產(chǎn)生了以海量、高增長率和多樣化為特征的信息資料，人們將其稱為“大數(shù)據(jù)”。大數(shù)據(jù)對于人工智能的發(fā)展有著特殊的意義，要實現(xiàn)強人工智能需要機器能將自身暴露在海量的信息中，并通過統(tǒng)計與分析來自己學會概念和隨著數(shù)據(jù)的更新而更新。擁有“谷歌大腦之父”之稱的吳恩達將機器的學習比喻為一支火箭，其中人工神經(jīng)網(wǎng)絡是其發(fā)動機，而大數(shù)據(jù)就是火箭的燃料，二者缺一不可，足見大數(shù)據(jù)至于人工智能的重要性。
云計算技術的發(fā)明是進行強人工智能研究的又一大關鍵因素。如果人工智能要達到人類的智能水平首先就要達到人腦的運算能力，同時面對大數(shù)據(jù)要處理它們也必須擁有非常強大的運算能力，如果要靠在本地架設服務器來獲得強大的運算能力，不僅將占用很大的空間而且耗電量也會十分驚人。但云計算技術的出現(xiàn)使得任何接入云端的設備都可以隨時獲得廉價且強大的運算能力，這就為強人工智能的出現(xiàn)與普及奠定了現(xiàn)實基礎。
強大的運算能力和大數(shù)據(jù)并不能使計算機變得智能，它們只是強人工智能產(chǎn)生的必要條件?？ㄎ鳡栐谄渲鳌度苏摗分袑⑷硕x為“符號動物”，并且指出人能夠發(fā)明和運用各種“符號”，以達到對自我與世界的認知，因此，強大的符號認知能力才是計算機是否智能的關鍵所在。近年來，認知技術得到了飛速的發(fā)展，使得計算機正在獲得過去只有人類才具有的能力。強人工智能首先要“聽得懂，看得懂”，這就涉及了三項重要的技術，即計算機視覺技術，自然語言處理技術和語音識別技術，其分別對應著對圖像的識別，對文本的編譯與對人類語音的處理。百度識圖、谷歌翻譯、蘋果的語音助手Siri都是分別利用這三項技術而產(chǎn)生的智能產(chǎn)品，在圖像識別方面計算機甚至已經(jīng)具有了超過人眼的能力。
計算機視覺，自然語言處理和語音識別三項技術雖然不盡相同，但卻涉及了同一個對人工智能有重大影響的方法，即機器學習方法。傳統(tǒng)上計算機要工作需要人去下達一系列的指令，然后計算機遵照指令執(zhí)行，這樣的方法要消耗人大量的時間和精力，而且一旦輸入的指令有問題就很可能導致整體的崩潰。而機器學習就不會出現(xiàn)這樣的問題，因為機器學習不是接受各種指令，而是暴露的大量的數(shù)據(jù)之中，利用統(tǒng)計思想根據(jù)需要解決的問題建立模型，并利用模型來做出決定，最后達到解決問題的目的，這一過程與人類的思維方式是十分類似的，因此，機器學習被認為是實現(xiàn)人工智能的最佳途徑。
正是這些技術的產(chǎn)生與進步成了人工智能研究再次興起的催化劑。但即使如此，現(xiàn)有的人工智能水平離達到真正的人腦的水平還有很長的一段路要走，起碼在理解人類的情感方面現(xiàn)有的人工智能研究還沒有在實踐上取得任何進展。不過這不代表強人工智能的出現(xiàn)還需要很長的時間。
人類很容易被自身的經(jīng)驗所限制，從而做出不夠準確的判斷，根據(jù)人類已有的經(jīng)驗，機器的發(fā)展要經(jīng)過比較長的一段時間才能由一個階段進入另一個階段。人工智能卻并不符合這一規(guī)律，其遵守指數(shù)型增長模式，開始時可能會比較慢，然而一旦通過拐點就會呈爆發(fā)性增長。
人工智能研究自上世紀50年代開始經(jīng)歷了一個比較緩慢的發(fā)展過程，但隨著技術的成熟與相關理論研究的不斷深入，拐點也許就在眼前。2013年，牛津大學人工智能哲學家尼可·博斯特倫(Nick Bostrom)對數(shù)百位人工智能專家做了一項關于“你認為人類級別的人工智能什么時候會出現(xiàn)”的調查，結果顯示，正常情況下會在2040時出現(xiàn)，最晚也會產(chǎn)生于2075年。當然，這只是在對人工智能研究沒有受到任何限制的情況下所進行的預測，強人工智能的產(chǎn)生不僅是技術的問題，更會涉及倫理、法律、利益的再次分配，還有深植于人類內心的對于未知的恐懼等多種因素的影響，這些都有可能成為強人工智能研究的巨大阻力，因此，強人工智能的出現(xiàn)也許會比人們預測的晚一些。當然，人工智能專家們的預測至少說明了強人工智能的時代已經(jīng)離我們不遠了。
人工智能與商業(yè)的合謀
技術與商業(yè)之間一直都存在著某種緊密的聯(lián)系，人工智能也并不例外。從生產(chǎn)領域電腦與自動化機械的大量使用到我們每天使用的平板、智能手機，智能產(chǎn)品已經(jīng)對我們的生產(chǎn)和生活產(chǎn)生了深遠影響，而這些都是人工智能技術與商業(yè)結合所產(chǎn)生的結果。
近來“工業(yè)4.0”這個概念成為了眾多人談論的熱點。“工業(yè)4.0”將大量的智能制造設備與互聯(lián)網(wǎng)引入傳統(tǒng)制造業(yè)，從而形成一個人、機器、資源、信息互聯(lián)的“虛擬網(wǎng)絡—實體物理系統(tǒng)”，建立在這一系統(tǒng)之上的制造便是“智能制造”，德國人稱其為“工業(yè)4.0”。這一理念之所以會首先出現(xiàn)在德國是因為德國本身是一個制造業(yè)強國，但因為新興國家在各方面人工成本的低廉以及制造水平的不斷提高，在一定程度上已經(jīng)開始沖擊德國的制造業(yè)。這就使得德國的制造業(yè)一直在尋求突破口，希望能夠借助人工智能的力量使制造業(yè)擺脫勞動力的桎梏，在提高效率的同時又能降低成本，以保障自身在全球市場中的競爭力。“工業(yè)4.0”將開啟制造業(yè)智能化時代，而商業(yè)利益在這一浪潮背后扮演了關鍵性的角色。
在我們的生活中，智能產(chǎn)品的推出和翻新速度甚至遠遠超過生產(chǎn)部門，智能穿戴設備，智能家居也已耳熟能詳，無人駕駛的智能汽車也已取得了重大進展，也許在不久的將來我們只需坐進汽車，在說出目的地后就可以到達任何想去的地方了。在人們生活智能化過程中充滿著機會，只要能夠抓住就可能會創(chuàng)造出一個強大的商業(yè)帝國。
人工智能的智能水平的提升，蘊含著廣闊的發(fā)展空間。因此，現(xiàn)在全球的IT巨頭已經(jīng)不再滿足于亦步亦趨的跟隨人工智能的發(fā)展了，它們已經(jīng)開始介入對人工智能的前沿研究，Google、Facebook和百度便是其中的佼佼者，也正因如此，它們推出的基于人工智能的智能產(chǎn)品在行業(yè)內都是十分領先的，這為它們帶來了巨大的商業(yè)利益，為此這些公司在更高水平的人工智能研究方面也是樂此不疲。如果問強人工智能時代如何來臨?那么乘借著商業(yè)的春風，在我們不知不覺中降臨則是很有可能的答案。
人類智慧的注腳
無論強人工智能時代何時能到來，如何到來，我們都需要注意的是，人工智能像人類的任何發(fā)明一樣，既能造福人類，亦可以給人類造成麻煩，更為嚴重的是，我們所面對的這個發(fā)明物可能具有與人類相同的智能水平，但卻有比人腦更大的存儲空間、更快的反應速度并且能夠在極短的時間內進化出比人類更高的智能。所以，對于人工智能的研究與發(fā)展持有謹慎的態(tài)度絕非杞人憂天。有人預言，“強人工智能可能是人類最偉大的發(fā)明，同時也是人類最后的發(fā)明”，希望這一預言不會變成現(xiàn)實。
其實與其說強人工智能的出現(xiàn)將會給人帶來危機，不如說這對于人類來說又是一個展現(xiàn)人類智慧的時機，因為人類的使命就是不斷制造問題，不斷的面對問題，最重要的是不斷去解決問題。
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