人類科技迅猛發展的時代，人工智能以精準的算法和高效率的工作能力，在人類的生活與工作中起到愈加重要的作用，現在無論是手機、電腦等電子產品乃至于大型機器都涉及人工智能，為了讓大家更好地了解人工智能，所以這次跟大家聊一聊人工智能的事兒~

目錄

• 引言
• 到底什么是人工智能
• 人工智能也分強弱
• 人工智能的發展趨勢
• AI帶來的威脅論
• 人工智能的瓶頸
• AI到底改變了什么
• AI取代人類工作？
• 新工作衍生的猜想
• 迎接AI的浪潮

引言

人與AI大戰：2017年5月23日至27日在中國烏鎮圍棋峰會上，世界級圍棋選手柯潔與谷歌旗下的AlphaGo（一款圍棋人工智能程序），進行人機對戰，三番棋全敗。

程序與AI大戰：同年12月7日AlphaZero（AlphaGo最新版）在國際象棋上擊敗了Stockfish 8程序。

Stockfish 8是2016年的全球計算機國際象棋冠軍，運用的是幾百年來累積的人類國際象棋經驗，再加上幾十年的計算機象棋經驗，每秒計算7000萬次走法。相較之下，AlphaZero每秒只計算8萬次走法，而且寫程序的時候完全沒教他任何國際象棋規則，它連基本的起手下法都不會！AlphaGo完全是運用最新的機器學習原理，不斷和“自己”下棋，就這樣自學了國際象棋。

在AlphaZero與Stockfish 8的100場比賽中，AlphaGo贏28場、平局72場，未嘗一敗。 最重要的是，AlphaZero完全沒向任何人類學習任何東西，許多獲勝走法和策略對人類來說完全是打破常規的，可以說是創意十足，在一定情況下甚至出現“丟車保帥”用棄子當做陷阱的場面屢屢出現，讓Stockfish防不勝防。

要知道，AlphaZero用的是類似人類思維來思考問題，而Stockfish運用的是人類過去的經驗。也就是AlphaZero用精密的算法加上類似人類的思維方式完勝了運用以往經驗和精密算法的Stockfish。

就單從智力游戲領域來說，近幾年，人工智能已經在該領域“所向披靡”了，從完勝人類到完勝普通程序，我們不得不去思考，人工智能在未來對我們人類而言究竟會改變什么會帶來什么，它會影響什么？

在探究這一問題之前，我們先要了解，盡人皆知的“人工智能”到底是什么。

到底什么是人工智能

人工智能，英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

人工智能在計算機領域內，得到了愈加廣泛的重視。并在機器人，經濟政治決策，控制系統，仿真系統中得到應用。

美國麻省理工學院的溫斯頓教授認為：“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。”即人工智能是研究人類智能活動的規律，構造具有一定智能的人工系統，研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應用計算機的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術。

目前人工智能已經涉及到計算機科學、心理學、哲學和語言學等學科。可以說幾乎是自然科學和社會科學的所有學科，其范圍已遠遠超出了計算機科學的范疇。所以它將帶來的影響也是巨大的。

人工智能也分強弱

“弱人工智”能與“強人工智能”兩詞是約翰·羅杰斯·希爾勒于1980年提針對計算機和其它信息處理機器創造的提出的。

弱人工智能： 弱人工智能是擅長于單個方面的人工智能。比如：能戰勝象棋世界冠軍的Alpha，智能手機中的語音助手，淘寶的智能導購和客服，無人駕駛汽車。它們僅僅只能在各自的領域做好相應的事情。

這時你可能會想：“機器人難道不算是強人工智能嗎？”其實不然，目前出現在公眾視野中的機器人都還屬于弱人工智能，比如：會彈奏樂器的機器人，美國宇航局的全地形六腿地外探測機器人等。它們在接收到信息后，對信息進行轉換和處理然后遵循人們編寫的程序指令，自動執行并完成一系列的動作。

強人工智能: 人類級別的人工智能。強人工智能是指在各方面都能和人類比肩的人工智能，人類能干的腦力活它都能干。創造強人工智能比創造弱人工智能難得多，我們現在還做不到。Linda Gottfredson教授把智能定義為“一種寬泛的心理能力，能夠進行思考、計劃、解決問題、抽象思維、理解復雜理念、快速學習和從經驗中學習等操作。”強人工智能在進行這些操作時應該和人類一樣得心應手。

它是具有真正推理和解決問題能力的智能機器，并且這樣的機器將被認為是有知覺，有自我意識的。可以獨立思考，并能找出問題的最佳解決方法，有和普通生物一樣的各種本能，比如生存和安全需求。從某種程度上可以看作是一種新的文明。

隨著科技的發展，其實人們也重視到強人工智能的發展會對未來有多大的影響和改變，也有許多相關的文章與文獻從不同的角度展現了不同的影響力。

好萊塢的很多科幻片也與人工智能相關：

超人工智能：這是最近年才出現的一個新名詞。牛津哲學家，知名人工智能思想家Nick Bostrom把超級智能定義為“在幾乎所有領域都比最聰明的人類大腦都聰明很多，包括科學創新、通識和社交技能。”超人工智能各方面都比人類強。（對此我不會進行太多贅訴，因為它會涉及到許多未知的情況，我不敢妄下結論）

人工智能的發展趨勢

在過去不到兩百年時間里，我們世界大變樣，人類使用幾千年的交通工具，被汽車、飛機等各種交通工具取代，飛鴿傳書被電話取代，等等。這種科技大爆炸，縱觀歷史，也是史無前例，如果按數學函數來表達科技進步速度的話，指數函數再適合不過了，而我們目前正處于正處于這個指數函數的拐點（目前還處于一個無法突破的瓶頸），在未來將會迅速增長。這是結合歷史與現實所總結出來的結果。

如果有看過電影《回到未來》的朋友，應該還記得這樣一個場景：生活在1985年的主角回到了1955年。在1955年，他被電視剛出現時的新穎、便宜的物價而震驚。

試想一下，如果這個事情發生在2019年，一個21世紀出生的人，回到1985年，會是怎樣的場景？沒有智能手機、沒有無人機、沒有萬維網，會比從1985年回到1955年的主角看到更大的區別。
這就是“加速回報定律”——1985到2019的平均發展速度要比1955到1985快很多，因為1985要比1955更發達，起點更高，所以變化會更大。簡單說來就是：隨著時間的推移，科技的進步會越來越大，發展速度會越來越快。

所以有人預測，人工智能的發展速度可能是這樣：

再夸張點，可能是這樣：

AI帶來的威脅論

看到上面，你是不是開始擔心了？心想：“人工智能這么快就會發展到超人工智能？那人類豈不是就有災難了！”

不止你一個人，許多名人大咖也在擔心。就比如霍金老師

大家都知道，霍金在生前經常會去預言一些事情，盡管他只是物理科學家。在2017年的一場會議中，霍金這樣說道：“在我的一生中，我見證了社會深刻的變化。其中最深刻的，同時也是對人類影響與日俱增的變化，是人工智能的崛起。簡單來說，我認為強大的人工智能的崛起，要么是人類歷史上最好的事，要么是最糟的。我不得不說，是好是壞我們仍不確定。但我們應該竭盡所能，確保其未來發展對我們和我們的環境有利。我們別無選擇。我認為人工智能的發展，本身是一種存在著問題的趨勢，而這些問題必須在現在和將來得到解決。”

然而，我要告訴你的是，這種人工智能威脅論在真正的人工智能研究業內并不被認可，甚至被不少科學家嗤之以鼻。

前段時間扎克伯格在一次采訪中被問到：“如何二人工智能威脅論的相關問題”

他這樣說道：“這些擔憂毫無依據 ，簡直就是發神經。人類制造機器就是為了讓機器在某些方面強于人類，但是機器在某些方面超越人類不意味著機器有能力學習其他方面的能力，或者將不同的信息聯系起來而做超越人類的事情，而這一點非常重要”

接下來又被問道“科幻小說里那種（機器超越人類）的事情真的有可能發生么？”

扎克伯格解釋道：“我們現在擔憂人工智能的安全性，就如同兩百年前擔心要是以后有飛機，飛機墜毀怎么辦一樣。如果我們總是過度擔心安全性，我們就不可能造出飛機。不管怎么樣，我們要先造出飛機，再擔心飛機的安全”

的確，許多媒體、非專業領域的大咖都對人工智能過度解讀了。來自百度首席科學家，人工智能領域的權威、斯坦福大學人工智能實驗室主吳恩達也對此進行過發聲：“人工智能毀滅人類論就是“炒作”，在那些長期從事人工智能研究的專業人士看來，這項技術遠遠不值得擔憂”

人工智能的瓶頸

我們現在處于還是弱人工智能階段。如果把AI當作人類來看的話，可能現在的AI智商就跟人類兩歲小孩的智商差不多。

我用通俗易懂的方式給大家講一講，目前人工智能的瓶頸到底是什么：

引用計算機科學家Donald Knuth的說法，“人工智能已經在幾乎所有需要思考的領域超過了人類，但是在那些人類和其它動物不需要思考就能完成的事情上，還差得很遠。”

在計算機眼里，那些對我們來說很簡單的事情，其實是很復雜的。比如：當你用手拿一件東西的時候，你的肩膀、手肘等，瞬間就進行了一組復雜的物理運作，這一切還會用到眼睛、大腦神經（不是學生物的，所以表述可能不準確），使得你的手能都在三維空間中進行運動。

看著下面這個圖的時候，你當然能看出來下面這是一個由兩種顏色的小長方形組成的一個大長方形，目前的人工智能技術也可以識別。

好了，你和人工智能打了個平手。那么我們再看看下面這張圖，它可能就不認識了

這是因為AI理解不到更高深的東西，它沒有人的神經網絡，或者說人類的神經網絡太復雜了，以目前的科學水平，我們自己都沒能搞明白神經網絡，更不要說機器了。

AI到底改變了什么

掐指一算，人工智能已經火了好幾年了。投資者的瘋狂涌入，一大批公司涌入。大到BAT互聯網巨頭，小到新成立的AI公司。行業的競爭之激烈，據2018年9月的統計數據，全球共有人工智能企業5159家，中國以1122家(不含港澳臺)位居第二；北京則以445家的總數，成為全球人工智能企業最多的城市。

然而，每年倒閉的公司也是不計其數，下圖是一部分名單：

這些公司明明是要制造AI的啊，怎么都倒在了AI的路上？雖然原因很多，但主要原因還是：他們根本不知道自己要做什么，因為 AI 并沒有創造工作，只是更新了工具。我用例子來說明：

• 在務農方面：人類的生產工具從鋤頭發展到了牛，再發展到機械。工具變得越來越自動化，但不管怎么變，人類對農作物的需求沒變。
• 在貨幣方面：人類的交易工具從交換商品發展到了紙幣，再發展到移動支付（微信支付、支付寶等）。工具變得越來越方便，但商品的交換需求沒變。
• 在出行方面：人類的交通工具從徒步發展到了馬，再發展到汽車。工具變得越來越高效，但人類出行的需求沒變。

所以，工作是根據人們需求的改變而改變的，需求不變，工作不變。但工作所需要的工具會隨著時代而更新。

AI取代人類的工作？

三十年前，計算機是一個新興行業，在當時沒人會想到計算機只是更新了所有行業的工作效率。更多的人是在害怕自己的工作被計算機取代。的確，計算機是取代了一部分人的工作，但并不是計算機取代了人類，而是利用計算機的人類取代了沒有計算機輔助的人類。

如今人們對人工智能的擔憂與30年前對計算機取代工作的擔憂一樣——不是人工智能取代人類，而是利用人工智能的人類在取代沒有利用人工智能的人類。

還有一個驚人的事實：45年前，自從美國引進自動提款機(atm機）后，美國銀行的柜臺從業人數，增加了將近一倍，從25萬人增加到近50萬人，其中10萬人是2000年以后增加的。這不得不讓我們去思考，為什么自動化服務到現在還沒有讓他們失業？過去200年來，那些偉大的發明不都是為了讓機械取代人工勞力嗎？讓機器的精密性取代人工的不確定性嗎？

事實上atm機的出現代替了三分之二的銀行柜臺人員，同期內，銀行建立的分行增長了近百分之四十。結果就是，分行越多，柜臺人員越多，但這些銀行職員做的工作與之前有點不同，隨著他們常規業務的減少，他們變得不太像服務人員，反而更像是推銷人員，甚至需要哦與客戶培養感情，推銷他們的新產品，像是信用卡、貸款、投資型產品。這就說明自動化帶來的不僅僅是失業，還有新的甚至更重要更難的工作。

新工作的衍生的猜想

哈弗經濟學家克雷姆所著《O型經濟理論》中指出，一項新工作的誕生，是由一系列互相連接的步驟所組成的鏈，必須環環相扣才能完成任務，一旦有任何環節出現問題，該任務、產品或服務就會失敗。也就是說，每項工作都有其意義和重要性，一旦它消失了也將會衍生出更重要或者是難度更高的工作。而人工智能能給我們帶來什么新機遇呢？我們可以大膽來猜測下：

醫療：由于人工智能特別重要的兩種非人類能力“連接性”和“可更新性”，在醫療方面，它可以代替普通的藥房，從看病到開藥，人工智能都可以在網絡數據庫查找、調用這種病的解決方法，方便、快捷，還不容易“誤診”。別忘了，醫生的工作遠不止開藥這么簡單，就拿手術來說，手術是一個非常精細的操作過程，人工智能還遠遠達不到，甚至永遠達不到。

藝術：其實以現在的科技水平，我們就已經能讓機器創作藝術了。但通過AI實現的圖片、音樂等藝術形式都需要人工操作。到時候誰來對AI生成的內容進行審核？當然要靠藝術家。將來AI公司研發出的藝術生成軟件，賣給誰？當然還是藝術家。所以，AI絕不會取代藝術家，而是會成為提高藝術家創作效率的工具。

信息檢索：在這個信息大爆炸的時代，每天都有無數的信息在發布，如果你想去找到一條你迫切想知道的信息，那么你可能會花上很多時間。而人工智能的搜索引擎就可以幫你的大忙了！！！不同于普通的搜索引擎，人工智能可以幫你檢測出你最需要了解到的關鍵信息。

就比如今日頭條搜索，在今日頭條上面搜索任何你想知道的資訊信息，它都能如你所愿，去其糟粕，取其精華

使用方法：可以直接用今日頭條app上方的搜索框輸入你想了解的信息即可。看完本文馬上去試一試，你可以體驗到真正的人工智能哦~

在未來，人類應該會和人工智能創造出一種新的工作模式——由人工智能衍生出來的工作來維持人類的工作需求。舉例來說，無人機取代飛行員，有些工作確實消失了，但同時在遠程控制、數據分析和網絡安全等方面也創造出了許多新的工作機會。美國軍方每派出一架無人機飛越敘利亞，就需要有30人在幕后操作；至于收集完數據的后續分析至少還需要幾十人，而這幾十人的空缺就是新工作。

盡管衍生出來的新工作很多，但也總有一部分人會失業，那么我們要怎么去避免失業，保持自身的競爭力呢？

迎接AI浪潮

在高速發展的今天，需求和工具都在不停的變化和更新，想要保持自身價值，只有適應當代工作模式，半生學習變為終生學習。其實寫這篇文章我主要想告訴大家，在不管是在未來還是現在，一切的競爭力都建立在學習能力之上，如果沒有高效的學習能力，我們的工作終究還是會被代替，而且不是人工智能，更有可能是人類。我們作為新時代的接力者必須掌握一定的技能，思考如何更好的將人工智能與自己的專業、行業結合，而不是一位地想去轉專業、轉行。做好迎接“第四次工業革命”的準備，至少在人工智能的浪潮翻滾過來時，我們還能頂住風浪，站起來。

不要認為自己完全不擅長學習！計算機是模擬機器，可人類卻是天生的學習機器，學習能力是融入我們血液之中的。

最后引用《今日簡史》中的一句話來做結尾：

信息技術和生物技術在21世紀會給人類帶來的挑戰，會比蒸汽機、鐵路和電力在上個時代帶來的挑戰大得多。由于現代文明的破壞力過于驚人，人類實在禁不起更多的測試失敗、世界大戰。所以，我們只能比面對前三次工業革命時做的更好。