人工智能 在线(人工智能 在线斯皮尔伯格)

AlphaGo与李世石的围棋对决已经落下帷幕，最终结果以AlphaGo 4胜1负的战绩击败对手收局，这也是人工智能程序第一次在围棋上战胜人类，也让人工智能一时间成为人们关注的焦点。人工智能到底是什么？是否真的会像电影里那样演变成凌驾人类之上的高级智慧体？现在的人工智能到底发展到了什么阶段？今天我们就来聊聊关于人工智能的那些事儿。

什么是人工智能？

到底什么是人工智能？怎样才能认定一个人造物具有了智能？这个界定的标准是什么？

首先我们来看看人工智能最表面的定义，即机器智能（Artificial Intelligence, 简称AI），是指由人工制造出来的系统所表现出来的智能，通常通过普通电脑实现。

尽管定义就这么短短一句话，但是内里却有很大的可探讨性。按照定义，人工智能就是人工制造出来的智能，但是人工制造这个好定义，但是什么是智能却有很大的争议。

通常来说，我们对于人工智能的理解就是能够模拟人类的思考方式，并利用计算机自身的强大运算能力，从而实现超过人类的逻辑推演。

但是人类的思维远远不只是逻辑思维这么简单，在我们的理性思维之外，还有大片的非理性思维，这是不是也算是智能的一部分？包括自我意识、心自由意志和无意识这些人类自己都没有探索完全的精神领域，都是对人工智能界定的争论点。

这么说可能比较枯燥，我们还是用实例来说明关于人工智能判定界限的争论。在斯皮尔伯格的电影《人工智能》中，由裘德·洛扮演的性爱机器人对于爱的感知有一套严格的判断系统，即根据对方的体温、瞳孔性状、气味等等是否达到预设值来判定。对于这一种系统，有人认为已经达到人工智能的标准，有观点则认为这与传统机器并无太大差别，并不能算是人工智能。

电影《人工智能》

后一派观点接受的是电影中主角小机器人这样的系统才能称之为人工智能。我们可以看到小机器人对于爱的感受来自于内心深处，是一种模糊的判断，是一种直觉反应，而非程序设定。这也是有网友评论说如果AlphaGo是故意输一局才叫真的人工智能的那种判断标准。当然达到这种级别的人工智能现在还为时尚早。

从这两派的争论焦点来看，是否可以成为人工智能的标准关键在于是否一定需要具备人类所特有的非理性思维。这就又涉及到了社会学、伦理学和哲学的范畴，所以至今无定论。

但是如果人工智能的条件如此苛刻的话，那么当今实际应用领域的人工智能都无从谈起了，因此笔者更为倾向更宽泛的定义。

AlphaGo的意义何在？

为什么AlphaGo和李世石这一次的围棋大战引得如此大范围的关注？这与1997年那一次深蓝与卡斯帕罗夫的国际象棋大战又有何不同呢？

首先深蓝与AlphaGo最大的不同在于前者是计算机，而后者是一个程序。深蓝与卡斯帕罗夫的国际象棋大战实际是对计算机运算能力的一次考验，系统在得到国际象棋的规则之后，利用计算机的强大运算能力与卡斯帕罗夫硬碰硬，实际在人工智能层面还处于早期阶段。

深蓝对战卡斯帕罗夫

但是AlphaGo这一次的围棋则不同，首先围棋自身的特殊性就与国际象棋有很大的区别，围棋几乎可以说没有规则可言，所有都是基于目的的临时决策。而正是没有规则，程序本身的行动决策就无法按照既定的程式来运行，而是需要更多的套路和灵光一闪。

当然，围棋的运算量本身就远远大于国际象棋，但如果仅仅是运算力的提高，即使是提高万倍，也只是数的变化，而不会达到质变。AlphaGo相比深蓝的质变在于学习的能力和思考的能力。

AlphaGo的数据基础不是围棋的游戏规则，而是海量棋手的棋路，通过不断地融汇学习来掌握下围棋的思路，这就有人类思维的一些特征了，即不靠预设，而靠自身的学习总结。

AlphaGo最终战胜李世石，说明人工智能在自主学习能力上已经达到了一个新的高度，可以做到从有到精的程度了。

AlphaGo对战李世石

不过这仍然属于早期（包括现阶段）实际应用层面人们对于人工智能的定义，重点在于可控的和对于已有信息的处理能力。

互联网小常识：子网划分方法（根据IP地址划分子网）：依然要根据子网个数和主机个数确定子网号和主机号位数，然后计算子网掩码，然后列出子网地址段。

而对于人工智能来说最难的其实是从无到有的过程，即不可控的自发行动，就像网友吐槽的其实AlphaGo自己买了赌自己输，所以才故意放水输的。这个可以说目前AlphaGo还达不到这种程度，它仍然被控制在下围棋这一件事上。否则这就成科幻片或者灾难片了……

人工智能的研究进行时

那么我们现在对于人工智能的研究和开发到底处于什么样的阶段呢？就目前来看，人工智能并不是一个单一的科研项目，而是被分拆成大量的项目进行单个研究，每一个团队或是公司都在自己拿手的领域对人工智能进行探索，而AlphaGo就是谷歌的研究方向之一。

这些研究方向可以说非常零碎，所以我们选一些大家比较熟悉且容易理解的例子来说。大家还记得微软在去年推出过一个How-old的年龄识别的应用吗？这其实也是人工智能的探索。

How-old与传统的识别软件有什么不同呢？为什么它能够被称为人工智能而别的却不算呢？关键在于它们背后的技术。传统的年龄识别系统，是通过对系统各个参数的设定来划分年龄层的，比如皱纹达到多少数值，眼角纹的数值，眼睛的通透度，头发的状况等等，这是一种机械的算法，并不存在所谓的智能。

How-old

而How-old的背后原理则是学习，通过对海量人脸照片样本的读取来逐渐归纳掌握各年龄层的面部特征，然后来猜目标相片的年龄。这里我们用到了猜，这不是贬义词，在人工智能领域这是一个褒义词，因为猜是人类的特性。我们仔细想想我们在判断一个人的年龄时是怎样做的，是去数他的皱纹吗？当然不是，我们也是通过自己的阅历自己总结出来，然后去猜的。所以How-old后背的原理已经具有人的不确定性，有一丝人性了。

以上是微软在面部识别方面的人工智能技术探索，谷歌也在做相似的工作，而且引申到了整个识图的范围，即让系统去识别看的物体是什么，背后的技术也是学习。

此外，我们大家都很熟悉的微软小冰也是人工智能研究的一个方面，这是在语义分析方面进行的探索。我们知道小冰的特点是与其相处的时间越长，她的回馈就越准确，所以这也是一个学人说话的过程。我们人类学习语言有一个说法，叫做察言观色，见人说人话，见鬼说鬼话，小冰的实际学习原理也是与此类似，即通过对实际对话的不断尝试和分析来学会如何与人交流。

谷歌的Google Now有一个功能，就是如果你经常会在星期天去看电影，那么Google Now就会在适当的时候提醒你该查询一下院线信息，或是提醒你该走了，即使你没有给他设定闹钟功能。这也人工智能的研究方向，因为这是一个无中生有的过程，是基于已有信息做出的自主判断。

Google Now

听起来很玄乎有没有，但是这只是初级阶段，因为这个无中生有本身也是被写在程序里的，Google Now做的只有自主去寻找从哪里实现无中生有这个目标，而没有主动想要无中生有。听起来有些拗人，简单来说，我们人类在做某件事时是需要得到反馈的，比如报酬或是一句感谢或是自我满足等等，但Google Now没有这个自我意识，他们所做的事是程序员告诉他们需要提供有效的服务，至于是什么服务自己根据情况去判断。

互联网小常识：与计算机病毒不同，蠕虫不需要把自身附加在宿主程序上，而是一个独立的程序，能够主动运行。有两种蠕虫：宿主计算机蠕虫和网络蠕虫。

最后，广义上的人工智能还包括一些仿生学上的探索研究，比如现在也比较火的自走机器人，他们也能够模仿人类在走路、搬动物体时的体态，甚至你把他东西打掉，他还知道去捡，等等。

人工智能的研究不是在一栋大厦下进行的，他们都在进行各自领域的探索，至于什么时候能把所有这些技术攒成一个具有高度智慧的完成体，那还有漫长的路要走。

人工智能引发的伦理和哲学问题

通过以上的篇幅我们大致了解了人工智能是什么，它的界限在哪里，我们人类对人工智能的研究又到了什么阶段。其中的核心就是，在让人工智能具有逻辑推演能力，甚至是类似于人类的非理性思维之后，下一步就要触碰到一个最核心的问题，那就是让人工智能具有自我意识。

现在的人工智能在理性思维上的成果突飞猛进，非理性思维构架也开始初步实现，但无论这些思维有多么的接近人类思维，人工智能与人，甚至是动物之间还有一个巨大的不同，那就是人工智能不具备自我意识，也就是他们生来为人服务，并不知道我的存在。

人工智能的哲学问题

这也是人工智能在发展道路上遭遇的最大的伦理问题，即是否要继续探索下去，让人工智能具有自我意识，还是仅仅将其停留在一个服务型工具上。

一旦人工智能具有自我意识，性质就发生了巨大的变化，人类是否有权力驱使一个具有自我意识，而且是具有高度智慧的个体；同时具有自我意识之后的人工智能油会做出什么样的反应？这听上去像科幻小说，但确实是科研领域已经遇到的问题和挑战。

这个问题其实人类早就遇到过，在克隆技术上这仍然是一个重要的话题。根据人类目前掌握的技术，实现克隆人并不是一个很遥远的目标，但人类是否能够跨出这一步，最重要还是来自伦理和哲学的问题。

目前看来，科学家们仍然倾向于将人工智能仅仅放在实验室内，而不去触碰那个敏感的问题，虽然离真正遇到这个问题还很远，但如何保证不让人类的好奇心害死猫，这是一个很严肃的话题。