（文章來源：知新了了）
? ? ?? 早在1950年10月，英國技術(shù)幻想家艾倫·圖靈就曾在《心靈》雜志上發(fā)表了一篇題為《計算機器與智能》的文章，這篇文章提出了當(dāng)時在許多人看來似乎是不可思議的科幻虛構(gòu)的東西。圖靈曾發(fā)問道，難道機器不能執(zhí)行一些本應(yīng)被描述為思考，但與人的行為截然不同的事情嗎？

圖靈認(rèn)為它們可以做到。此外，他相信，有可能為數(shù)字計算機創(chuàng)建軟件，使其能夠觀察環(huán)境，學(xué)習(xí)新事物，從下國際象棋到理解和說人類語言。他認(rèn)為，機器最終可以發(fā)展出在沒有人類指導(dǎo)的情況下，自行完成這一任務(wù)的能力。圖靈預(yù)測，我們可能希望機器最終能在所有純智能領(lǐng)域與人類競爭。

近70年后，圖靈看似古怪的愿景變成了現(xiàn)實。人工智能，通常被稱為AI，賦予了機器從經(jīng)驗中學(xué)習(xí)和執(zhí)行認(rèn)知任務(wù)的能力，這類事情曾一度只有人腦才有能力做到。

當(dāng)前，人工智能正迅速在整個文明社會中傳播，在那里它幾乎可以做任何事情，從使自動駕駛汽車在街道上導(dǎo)航到做出更準(zhǔn)確的颶風(fēng)預(yù)報。在日常生活層面上，人工智能會計算出在網(wǎng)絡(luò)上應(yīng)該向你展示什么廣告，并為那些友好的聊天機器人提供動力，這些聊天機器人會在你訪問網(wǎng)站時彈出，回答你的問題并提供相應(yīng)的客戶服務(wù)。聲控智能家居設(shè)備中的人工智能個人助理可以執(zhí)行無數(shù)的任務(wù)，從控制我們的電視和門鈴，到回答瑣碎的問題，還可以幫助我們找到我們最喜歡的歌曲。

但是，這一切才剛剛開始。麥肯錫全球研究所（McKinsey Global Institute）的一項預(yù)測顯示，隨著人工智能技術(shù)越來越成熟，能力越來越強，預(yù)計它將極大地推動世界經(jīng)濟，到2030年將創(chuàng)造約13萬億美元的附加價值。SAS是一家全球軟件和服務(wù)公司，專注于為客戶將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為情報。SAS的分析平臺策略師表示，人工智能的應(yīng)用還處于起步階段，但它的應(yīng)用正在加速，并在所有行業(yè)得到推廣和應(yīng)用。

更令人驚奇的是，也許就連我們的生活方式，也悄然被一種我們許多人幾乎不理解的技術(shù)所改變。這種技術(shù)是非常復(fù)雜的，甚至連科學(xué)家也都難以解釋清楚。人工智能專家解釋說，人工智能是一系列技術(shù)的結(jié)合，如果由人類完成，這些任務(wù)通常會被認(rèn)為需要相當(dāng)?shù)闹橇?。其實?yīng)該說是“思想”，因為沒人能真正確定什么是智力。

科學(xué)家描述了兩大類智力。一種是狹隘智力，它在一個狹隘定義的領(lǐng)域里獲得能力，比如，在放射科分析X射線和MRI掃描的圖像。相比之下，基本智力則是一種更像人的能力，它可以學(xué)習(xí)和談?wù)撊魏问虑?。一臺機器可能擅長放射科的一些診斷，但如果你問它關(guān)于籃球的問題，它將是毫無頭緒的。而人類的智力多才多藝，在這一點上仍然是人工智能無法企及的。

根據(jù)科學(xué)家的說法，人工智能有兩個關(guān)鍵部分。其中之一是工程部分：即構(gòu)建以某種方式利用智能的工具。另一部分是智能科學(xué)，更確切地說，就是如何讓機器得出與人腦相當(dāng)?shù)慕Y(jié)果，即使機器是通過一個非常不同的過程來實現(xiàn)的。打個比方，鳥兒會飛，飛機也會飛，但它們的飛行方式完全不同。即便如此，它們都是利用了空氣動力學(xué)和物理學(xué)。同樣，人工智能的基礎(chǔ)就是關(guān)于智能系統(tǒng)行為的一般原則。

換言之，人工智能基本上是我們試圖理解和模擬大腦工作方式的結(jié)果，并將其應(yīng)用于賦予其他自主系統(tǒng)類似大腦的功能（如無人機、機器人和其它代理）。

雖然，人類并不像計算機那樣思考，計算機利用電路、半導(dǎo)體和磁性介質(zhì)代替生物細(xì)胞來存儲信息，但也有一些有趣的相似之處?？茖W(xué)家們發(fā)現(xiàn)，當(dāng)開始談?wù)摂?shù)十億個節(jié)點時，圖形網(wǎng)絡(luò)會很具有吸引力，而大腦本質(zhì)上是一個圖形網(wǎng)絡(luò)。在這個網(wǎng)絡(luò)中，盡管你可以通過改變神經(jīng)元的電阻來控制過程的強度，單個神經(jīng)元本身給你的信息量非常有限，但同時激發(fā)足夠多不同強度的神經(jīng)元，最后你會產(chǎn)生一種模式，這種模式只能在特定種類的刺激下激發(fā)，通常是通過DSP（數(shù)字信號處理）調(diào)制的電信號，我們稱之為視網(wǎng)膜和耳蝸。

人工智能的大多數(shù)應(yīng)用都是在數(shù)據(jù)量大的領(lǐng)域。我們還是以放射學(xué)為例子，正因為有了由人類放射科醫(yī)生評估的X射線和MRI掃描的大型數(shù)據(jù)庫，所以使得訓(xùn)練一臺機器來模擬這一活動成為了可能。人工智能的工作原理就是將大量的數(shù)據(jù)與智能算法（一系列指令）相結(jié)合，使軟件能夠從數(shù)據(jù)的模式和特征中進行學(xué)習(xí)。
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