导读：很多朋友问到关于你认识多少人工智能的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
你对人工智能了解有多少？丨《人工智能》
在看了赫拉利那两本畅销书后，尤其是《未来简史》，我越来越坚信人工智能在未来将给我们带来革命性的变化。但在《未来简史》中对于人工智能的描述不免有些浅显，毕竟作者是历史学家，对人工智能了解有限。所以我就找到一本能让我多了解一些人工智能的书，也就是李开复老师和王咏刚老师合著的这本《人工智能》。
这本书主要介绍了人工智能的定义及范畴、人工智能的发展历程、人工智能的应用场景、人工智能与人类的关系及对人类带来的变革、人工智能时代的创业创新机会以及人工智能时代的教育和个人成长。开复老师技术出身，研究人工智能多年，并且其创立的创新工场也在积极布局人工智能。因此，在书中他带给我们很多对人工智能新的认识以及新的观点，并基于自己的研究给出了他对未来人工智能发展的看法，本书不涉及高深的技术理论，因此，特别适合向我这种门外汉普及人工智能知识。
人工智能是什么？我得承认，在看这本书之间，我对此的认识是非常片面的。我曾认为人工智能是技术理论与硬件的结合，谈到人工智能，至少要有硬件，也就是看得见、摸得着的东西。实则不然，人工智能技术已经应用到我们生活之中了，尤其是移动互联网层面，比如Siri就是智能会话应用，美图秀秀就是人工智能在图像理解层面的应用，谷歌翻译就是人工智能在自然语言翻译方面的应用，淘宝的个性化推荐也是人工智能在现实中的应用，当然，还有不得不提的自动驾驶。
那到底什么是人工智能呢？对人工智能的解释和定义恰好反映了人们在人工智能研究的技术方向上的变化。
第一种定义相当主观，认为人工智能是让人觉得不可思议的计算机程序。第二种定义认为人工智能是与人类思考方式相似的计算机程序，这是一种类似仿生学的直观思路，其实这条路不太通，因为人类的思考方式是怎样的，自己都没搞清楚，怎么顺着这条路去研究人工智能呢？第三种定义则认为是与人类行为相似的计算机程序，这是一种实用主义的见解，也就是不管实现方式，背后的逻辑如何，只要功能表现得与人在类似环境下的行为相似就行。第四种定义是会学习的计算机程序，这个几乎将人工智能和机器学习等同起来，这其实反映的是一种技术趋势，也就是深度学习。 第五种定义是指根据对环境的感知，做出合理的行动，并获得最大收益的计算机程序 ，这个定义就比较全面、均衡了。
人工智能热潮不是近几年才兴起的，其实历史上有三次人工智能的热潮，恰好每次都对应一场棋局，从西洋跳棋到国际象棋再到围棋。三次热潮的背后是众多科研工作者在不同技术方向做出的探索和研究，这些探索为当下人工智能的研究积累了足够丰富的技术资源。
第三次人工智能热潮是深度学习携手大数据引领的。其实深度学习技术并不是横空出世，而是和其相关的人工神经网络技术蛰伏已久，只是计算机性能的提升和互联网的普及带来的大计算能力和大数据，让其锋芒毕露。
李开复老师将这次人工智能热潮称为AI复兴，最大特点是人工智能在语音识别、机器视觉、数据挖掘等多个领域走进了业界的真实应用场景，与商业模式紧密结合，开始在产业界发挥真正的价值。
随着Alpha Go在围棋方面对人类近乎碾压式的胜利，人们开始重视人工智能与人类的关系，因为人工智能的发展速度超过很多人的预期。科学家将人工智能分为三个层次，分别为弱人工智能、强人工智能和超人工智能。弱人工智能指专注于且只能解决特定领域问题的人工智能，显然Alpha Go就处于这个层次，其实当前的人工智算法和应用都处于这个层次。强人工智能则是指能够胜任人类所有工作的人工智能。超人工智能则是指可以比世界上最聪明、最有天赋的人类还聪明的人工智能，当然人们并不知道这种人工智能是怎样一种存在，毕竟没人知道超越人类最高水平的只会到底会表现为何种能力。
近年来一直有“奇点临近”的论调，确实有一部分科学家及行业人士如霍金和马斯克对人工智能表示出担忧，但李开复老师并不这么认为，他认为人类离威胁还相当遥远。因为有很多事如跨领域推理、抽象能力、审美、情感、自我意识等等方面，人工智能还做不到，并且技术瓶颈也极难攻破。
但我们也不得认识到，人工智能不仅仅是一次技术层面的革命，未来它必将与重大的社会经济变革、教育变革、思想变革、文化变革等同步。人工智能可能成为下一次工业革命的核心驱动力，也有可能成为人类社会全新的一次大发现、大变革、大融合和大发展的开端。
如同赫拉利研究当下及未来是从历史中寻找规律一样，李开复老师也从文艺复兴、工业革命带给人类的变化来探讨人工智能将带给人类的影响。他将这个时代称为人类历史上的第二次文艺复兴。
这将给我们的社会带来巨大的变化，其中很重要的一点，就是失业。关于哪种工作容易被AI取代，李开复老师提出一个“五秒钟准则”，即如果一项本来由人从事的工作，如果人可以在5秒钟以内对工作中需要思考和决策的问题做出相应地决定，那么这项工作就很有可能被人工智能全部或部分取代。但他也提到AI只是人类的工具，人的工作可能相当一部分是会转型而不是完全被替代。
作者也提出了当前几个人工智能的热门应用领域，最大的应用场景就是自动驾驶，最被看好的落地区域就是金融，还有已经惠及人们生活的机器翻译和智能超市，在医疗领域，AI也逐渐成为医生的好帮手，难能可贵的是，在艺术领域，人工智能也小有进展。
那么，人类面对人工智能，该如何变革呢？作者呼吁人类要走出人类历史堆积起来的“阶层金字塔”模型，并且要用开放的心态、创造性地迎接人工智能与人类协同工作的新世界。
当然，人工智能时代，也充满了创新和创业的机遇。就像40年前是个人电脑的时代，20年前是互联网的时代，10年前是移动互联网的时代，那么接下来就是人工智能的时代了。各个国家将人工智能提升到国家战略上，各大科技巨头公司也将AI提升到优先的战略层面上，在这方面的创业公司涌现。 种种迹象表明，人工智能的时代真的来了。
人工智能创业，还是要在商业化层面考虑。创新工场管理合伙人汪华认为，人工智能商业化大致分为三个阶段。第一阶段是AI率先在那些在线化高的行业开始应用，在数据段、媒体端实现自动化，也就是拥有高质量线上大数据的行业会最早进入人工智能时代，如金融；第二阶段是随着感知技术、传感器和机器人技术的发展，AI会延伸到实体世界，工业机器人、仓储机器人等会在这个阶段实现大范围普及；第三阶段就是AI延伸到个人场景，全面自动化的时代到来。
AI时代的创业会不同以往，李开复老师认为人工智能创业需要五大基石。一是清晰的领域界限，因为这一类问题是今天以深度学习为代表的人工智能算法最善于解决的；二是闭环的、自动标注的数据，收集数据，才能用数据训练模型，用模型提高性能；三是千万级的数据量，这样深度学习才能受到足够的训练；四是超大规模的计算能力，还是为了满足深度学习的训练；五是顶尖的AI科学家，这也许是最难的一个，当前这方面的人才相当稀缺。
同时，人工智能产业发展也面临六大挑战，分别是前沿科研与产业实践尚未紧密衔接；人才缺口大，人才结构失衡；数据孤岛化和碎片化问题明显；可复用和标准化的技术框架、平台、工具、服务尚未成熟；一些领域存在超前发展、盲目投资问题；创业难度高。
最后，作者探讨了人工智能时代的教育和个人发展。其实总结起来就是两大问题，我们应该如何学习，以及我们该学习什么？
在如何学习上，作者通过举美国密涅瓦大学和清华大学“姚班”的例子，给出了他的答案，分别是主动挑战极限；从实践中学习；关注启发式教育，培养创造力和独立解决问题的能力；互动在线学习越来越重要；主动向机器学习；既学习人—人协作，也学习人—机协作；学习要追随兴趣。
在该学习什么上，作者的思路是：人工智能时代，程式化的、重复性的、仅靠记忆与练习就可以掌握的技能将是最没有价值的技能，几乎一定可以由机器来完成；反之，那些最能体现人的综合素质的技能，例如，人对于复杂系统的综合分析、决策能力，对于艺术和文化的审美能力和创造性思维，由生活经验及文化熏陶产生的直觉、常识，基于人自身的情感（爱、恨、热情、冷漠等）与他人互动的能力……这些是人工智能时代最有价值，最值得培养、学习的技能。
作者最后也谈到了教育，而这正是我所从事的行业，深有同感。作者关于未来的教育体系，提出了一个理想的样子。
坦白讲，仅靠互联网的力量，很难实现这一梦想，互联网对教育的改变也很有限。那加上强大的人工智能技术，或许还有虚拟现实技术，这一梦想终会实现。
在AI时代，也不免要讨论人存在的意义，在《未来简史》中，作者赫拉利花了很大篇幅来讨论。在本书中，作者也发表了自己的看法：AI来了，有思想的人生并不会黯然失色，因为我们全部的尊严就在于思想。
整体来说，这本书对于普及人工智能知识非常有价值，也能启发读者对于未来与机器之间关系的思考。我们必须做好准备迎接这个新时代的到来，而不是一味地恐惧和拒绝。
关于人工智能你了解多少
说起人工智能大家可能会觉得很深奥、很遥不可及的一项技术，一般人会认为人工智能只能用于一些生僻的、普通人接触不到的领域，其实不然，举一些简单的例子：谷歌翻译、人脸识别，语音识别等，这些已经深入到我们的生活的技术功能，本质上就是“人工智能”。
人工智能的哲学起源
在世界上第一台计算机问世之前的几个世纪，很多理论就已经为人工智能做好了铺垫。亚里士多德提出的"三段论"理论就是一种机械式的逻辑推理方法。按照亚里士多德的“三段论”，可以得出这样的论述：一些玫瑰是白色的；所有都玫瑰是花；所以，一些花是白色的。如果用符号表示，即为：一些A是B；所有的A都是C；所以，一些C是B。无论A、B、C代表什么，我们都可以得到正确结论。依据这样的论述，我们在没有完全弄清楚人脑是如何想问题的情况下，或许可以建立出一套智能化系统。
人工智能的数学起源
亚里士多德的“三段论”为发展人工智能的技术奠定了哲学基础。但是在人工智能领域，数学的应用是必不可少的，可以说没有数学基础就没有不断发展的人工智能。数学领域里面的逻辑推理、概率论、模糊理论等都是现如今人工智能发展的铺垫，1997年，IBM的"更深的蓝"电脑击败了国际象棋冠军卡斯帕罗夫。"更深的蓝"电脑能在1秒内推理计算出2亿种可能性，然后利用概率推算出之后棋盘的走势，最终决定下一步怎么走棋。
2012年，谷歌翻译所做的翻译量超过人类所做的翻译总量。“谷歌翻译”拥有65中语言，使用者可以任选其中两种语言进行互译。谷歌翻译的翻译量增长如此之迅速，得益于概率推理所做的基础铺垫。
很早之前，语言学家通过双语字典和语法规则来构建自动翻译系统。但是，这种方法并不尽如人意，如此翻译会很生硬、不灵活。 经过过去十几年的探索，科学家发现运用数学概率理论构建翻译环境更为有效，目前的翻译软件是通过从大量翻译案例中寻找最佳答案来完成翻译的，就相当于以往我们只是机械的记单词学语法来学习外语，而现在我们可以身临其境的学习外语。
当然，智能翻译技术还远远不够，随着人工智能技术的发展智能翻译技术也在朝着更高的台阶迈进，翻译的语种也在逐渐增多，逐渐完善。随着自动翻译技术的发展，也许在不久的将来我们就不需要学习任何外语就能和世界各地的朋友进行友好的交流，而这样的便利也只能是成熟完善的人工智能技术能带给我们吧。
你对人工智能有多少认识？
人工智能已经应用广泛，需要积极面对，避免被机器取代。
下面谈谈普通群众可能知道的几个瞬间，这些事件正是人工智能现实应用的典型案例。
（1）2016年3月，谷歌人工智能Alpha Go战胜世界围棋第一选手李世石
有关人工智能的热情和恐慌情绪再次甚嚣尘上，也引发了新一波的媒体宣传热潮。
2017年初，中国棋类网站上，有一个叫“Master”的帐号与中日韩数十位围棋高手进行快棋对决，连续60局无一败绩。
2017年5月，在中国乌镇围棋峰会上，它与排名世界第一的世界围棋冠军柯洁对战，以3比0的总比分获胜。这位“master”选手就是升级版本的Alpha Go，战胜柯洁之后，围棋界公认阿尔法围棋的棋力已经超过人类职业围棋顶尖水平。
（2）智能语音识别的广泛应用
现如今数码市场上，已经出现了好多依靠人工智能-语音识别的产品，比如亚马逊的Echo印象，苹果手机的Siri语音助手。上图是亚马逊新出的智能音箱产品Echo，为什么说这是“智能”音箱呢？因为你可以跟它“聊天”。
“今天是几号？”“有什么火爆的新闻？”“北京今天的天气怎么样？”“放一首鹿晗的歌。”.....
以上这些问题，Echo都能做出对应的反应，回答你。Google产品部门的负责人介绍，Echo可以帮助用户查询音乐、新闻、天气以及其他上网可以搜索到的信息。简单地说，就是一个知道所有搜索引擎能查到的信息，而且能听懂你的话，回答你的问题。上图是苹果收集的Siri智能语音系统，同样地，Siri能够识别和回答很多人类的问题，尤其是信息类的。
网上有很多调戏Siri段子，其实，正是全球大量用户不断地“调戏”Siri，帮助它采集到更多的数据，通过数据筛选和机器学习，不断地提高Siri的“智商”。
（3）图像、人脸识别的广泛应用
人工智能应用在视觉识别上，已经获得了比较成功的应用，人们使用机器学习，改变人脸识别、图像识别等应用领域。上图是马云在技术大会上面展示人脸信息识别的新产品。
“人脸识别系统”集成了人工智能、图像识别、机器学习等技术，通过模式学习和特征提取，大量地数据分析后，提高人脸信息采集和分析、识别的能力。人脸识别系统快速发展，已经在生活中应用，体现了人工智能技术已经快速应用于生活中。
由此可见，人工智能技术正在更加广泛地应用于生活中，一方面改进了我们的生活，让生活更加方便、智能，同时也提醒人们需要不断学习，掌握更加复杂和情感丰富的工作，避免被人工智能取代。
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