人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。

“人工智能”這個被一時間帶火的“熱詞”，已成為當下最火熱的產業(yè)之一，從蘋果Siri到谷歌的AlphaGo等，AI的大規(guī)模運用，將給當下的社會生產力帶來爆炸式的增長，我們曾經憧憬的未來世界，都在人工智能的撬動下，已悄然掀開了序幕。

人工智能是新一輪產業(yè)變革的核心驅動力，也是當前各路資本關注的焦點領域。以特色產業(yè)和新興產業(yè)集聚為主要特征的特色小鎮(zhèn)，是我國城鎮(zhèn)化進程中的全新嘗試和探索，也蘊藏著巨大的市場機遇。

為了充分利用并推廣人工智能，實現(xiàn)與人工智能的溝通，首先我們需要抓住人工智能的本質。

什么叫人工智能?迄今有許多定義。智能這個詞已經變得很大眾化隨處可見，那什么是真正的人工智能?這個問題比較大，但還是可以說清楚。

人工智能也就是人造的智能。意識不是人造的，其中的自我意識可感知整體的自我，并與自我之外的環(huán)境清晰分隔，是“生命存在”的主要體感。意識的物質基礎仍然是生物神經元及其脈沖編碼，是遍歷整合大腦中各功能模塊、皮層各通道之巨量神經回路集體投射的結果。

人工智能使得推薦引擎人性化，提高物流引擎的準確性，并增強聊天機器人引擎的親切程度。學習新語言(Duolingo)，制定新的晚餐計劃(Replika)，讓攝影再度流行(Prisma)，這些都是我們的商業(yè)伙伴引入人工智能后所迸發(fā)的潛力。

我們對人工智能的計劃

在半監(jiān)督、無監(jiān)督深度學習方法突破之后，很多行業(yè)應用包括人工智能場景研發(fā)都會快速推進。實際應用時我們一般都通過數(shù)據迭代、算法迭代向前推進。

如果我問你怎么建房子，你會想到一系列的步驟。當問及如何驗證一個公司的技術安全范圍時，你腦海中就會立即涌現(xiàn)出各種行動步驟。當你去巴西度假的時候，你就會迅速而清晰想到在沙灘上前行的方法。

當然我們談論的主題并非建造房屋、創(chuàng)建安全范圍，或是安排假期。我們討論的重點是如何把強大的人工智能介紹給商業(yè)領域的佼佼者、科學家以及醫(yī)學專家。我們從哪里開始著手呢?我們第一步應該做什么呢?

邁向人工智能的三個步驟

人工智能可以分為兩類：(1)思維過程和推理(2)行為。無論你是更傾向于數(shù)學和工程學方面(理性主義者)還是更接近以人為本的方法(行為)，人工智能的核心是試著理解人類的思維方式。

第一步：企業(yè)決定探索何種人工智能。

(1)人性化思維：能像人類一樣思考的系統(tǒng)

(2)人性化行為：能像人類一樣行動的系統(tǒng)

(3)理性思維：理性思考的系統(tǒng)

(4)理性行為：理性行動的系統(tǒng)第二步：確定人工智能計劃的意圖。

人性化思維(認知建模)將人工智能與模型相結合——就像神經生理學實驗那樣。在認知科學領域的實際實驗依賴于對人類或動物的觀察和調查。人性化行為(圖靈測試)試圖在零智力和令人滿意的智力之間建立一條界限。理性思維能抓住計算機語言中的“正確思維”。編程邏輯難度很大，是因為非正式的知識不能很好地轉化為正式的符號。理性行為是有關于行動的行為。代理執(zhí)行行為，“理性代理”可以自主操作，適應變化和進化(學習型智能)。

第三步：確定所需能力。

人性化思維能力：

(1)觀察

(2)匹配人類行為

(3)解決問題的推理方法

(4)解決問題

(5)模擬人類思維的計算機模型

人性化行為能力：

(1)自然語言處理

(2)自動推理

(3)機器學習

(4)知識呈現(xiàn)

(5)計算機視覺和機器人技術

理性思維能力：

(1)編纂思維

(2)模式論證結構

(3)編纂事實和邏輯(知識)

(4)在實踐(而非原理)中解決問題

(5)用邏輯符號解決問題

理性行為：

(1)思維推斷

(2)適應變化(代理，聊天機器人)

(3)分析多個正確結果

(4)自主操作

(5)創(chuàng)造和實現(xiàn)目標

超越

自20世紀40年代中期以來，人工智能已經從哲學層面跨越到控制理論。邏輯和理性哲學奠定了學習、語言和推理的基礎。數(shù)學在形式上代表計算和概率。心理學闡明了運動和精神物理學(實驗技術)的現(xiàn)象。語言學研究了形態(tài)學、句法、語音學和語義學。神經科學研究了神經系統(tǒng)和大腦的功能?？刂评碚搶討B(tài)系統(tǒng)的復雜性以及反饋改變行為的方法結合起來。

導航、神經網絡、基因表達、氣候模型和生產理論都來自于控制系統(tǒng)工程。

為避免搞混人工智能的各種可能性，首先，我們必須決定探索哪一種人工智能。其次，我們必須確定人工智能計劃的意圖。第三，我們必須確定所需能力。總而言之：先制定計劃，再執(zhí)行這三個步驟，才能激發(fā)人工智能的潛力。