人工智慧什麼時候出現

　　人工智慧就行一個謎團一樣，人工智慧到底是什麼時候出現的呢?下面是小編為你整理的，供大家閱覽!

　　的

　　人工智慧是一個比較寬泛的概念，按照人工智慧的智慧水平可以分為三個層次，即弱人工智慧，強人工智慧和超人工智慧。所謂的弱人工智慧是指擅長於單方面的人工智慧，而強人工智慧指在各方面都與人類相當的人工智慧，超人工智慧則指全面超越人類智慧水平的人工智慧。弱人工智慧如今已經遍佈於人類生產生活的各個領域，從自動化生產線，到所謂的智慧家電，甚至是樓道中一個簡單的聲光開關，這些都可與之扯上聯絡，如果離開了弱人工智慧，整個人類社會甚至將要陷於停滯。超人工智慧的時代則無法想象，就像猩猩和猴子無法理解人類的社會一樣。因此，本文主要談論的是強人工智慧時代什麼時候到來，以及如何到來的問題。

　　強人工智慧時代將臨

　　強人工智慧要取得成功最容易想到的路徑便是對人腦的模擬，然而，縱觀宇宙人腦可能是最大的未解之謎，語言、思維、意識、感情都產生於這個神祕的組織，任何人類創造的事物與其相比都會顯得粗糙不堪。從20世紀50年代中期到70年代中期，眾多研究人員展開了對人工智慧的研究，這是人工智慧研究迎來的第一個春天。但是，相關基礎理論研究結果的匱乏，以及硬體與軟體的落後使得這個春天過早就結束了，隨之而來的則是人工智慧研究的漫漫冬季，雖然在80年代末興起過開發和使用“專家系統”的浪潮，然而，人工智慧始終沒有再迎來研究的春天。直到時間進入了21世紀，一些技術的出現與成熟使得人工智慧研究領域出現了復興的曙光。

　　網際網路的快速發展使得越來越多的人通過網路來分享資訊，從而產生了以海量、高增長率和多樣化為特徵的資訊資料，人們將其稱為“大資料”。大資料對於人工智慧的發展有著特殊的意義，要實現強人工智慧需要機器能將自身暴露在海量的資訊中，並通過統計與分析來自己學會概念和隨著資料的更新而更新。擁有“谷歌大腦之父”之稱的吳恩達將機器的學習比喻為一支火箭，其中人工神經網路是其發動機，而大資料就是火箭的燃料，二者缺一不可，足見大資料至於人工智慧的重要性。

　　雲端計算技術的發明是進行強人工智慧研究的又一大關鍵因素。如果人工智慧要達到人類的智慧水平首先就要達到人腦的運算能力，同時面對大資料要處理它們也必須擁有非常強大的運算能力，如果要靠在本地架設伺服器來獲得強大的運算能力，不僅將佔用很大的空間而且耗電量也會十分驚人。但云計算技術的出現使得任何接入雲端的裝置都可以隨時獲得廉價且強大的運算能力，這就為強人工智慧的出現與普及奠定了現實基礎。

　　強大的運算能力和大資料並不能使計算機變得智慧，它們只是強人工智慧產生的必要條件。卡西爾在其著作《人論》中將人定義為“符號動物”，並且指出人能夠發明和運用各種“符號”，以達到對自我與世界的認知，因此，強大的符號認知能力才是計算機是否智慧的關鍵所在。近年來，認知技術得到了飛速的發展，使得計算機正在獲得過去只有人類才具有的能力。強人工智慧首先要“聽得懂，看得懂”，這就涉及了三項重要的技術，即計算機視覺技術，自然語言處理技術和語音識別技術，其分別對應著對影象的識別，對文字的編譯與對人類語音的處理。百度識圖、谷歌翻譯、蘋果的語音助手Siri都是分別利用這三項技術而產生的智慧產品，在影象識別方面計算機甚至已經具有了超過人眼的能力。

　　計算機視覺，自然語言處理和語音識別三項技術雖然不盡相同，但卻涉及了同一個對人工智慧有重大影響的方法，即機器學習方法。傳統上計算機要工作需要人去下達一系列的指令，然後計算機遵照指令執行，這樣的方法要消耗人大量的時間和精力，而且一旦輸入的指令有問題就很可能導致整體的崩潰。而機器學習就不會出現這樣的問題，因為機器學習不是接受各種指令，而是暴露的大量的資料之中，利用統計思想根據需要解決的問題建立模型，並利用模型來做出決定，最後達到解決問題的目的，這一過程與人類的思維方式是十分類似的，因此，機器學習被認為是實現人工智慧的最佳途徑。

　　正是這些技術的產生與進步成了人工智慧研究再次興起的催化劑。但即使如此，現有的人工智慧水平離達到真正的人腦的水平還有很長的一段路要走，起碼在理解人類的情感方面現有的人工智慧研究還沒有在實踐上取得任何進展。不過這不代表強人工智慧的出現還需要很長的時間。

　　人類很容易被自身的經驗所限制，從而做出不夠準確的判斷，根據人類已有的經驗，機器的發展要經過比較長的一段時間才能由一個階段進入另一個階段。人工智慧卻並不符合這一規律，其遵守指數型增長模式，開始時可能會比較慢，然而一旦通過拐點就會呈爆發性增長。

　　人工智慧研究自上世紀50年代開始經歷了一個比較緩慢的發展過程，但隨著技術的成熟與相關理論研究的不斷深入，拐點也許就在眼前。2013年，牛津大學人工智慧哲學家尼可·博斯特倫Nick Bostrom對數百位人工智慧專家做了一項關於“你認為人類級別的人工智慧什麼時候會出現”的調查，結果顯示，正常情況下會在2040時出現，最晚也會產生於2075年。當然，這只是在對人工智慧研究沒有受到任何限制的情況下所進行的預測，強人工智慧的產生不僅是技術的問題，更會涉及倫理、法律、利益的再次分配，還有深植於人類內心的對於未知的恐懼等多種因素的影響，這些都有可能成為強人工智慧研究的巨大阻力，因此，強人工智慧的出現也許會比人們預測的晚一些。當然，人工智慧專家們的預測至少說明了強人工智慧的時代已經離我們不遠了。

　　人工智慧與商業的合謀

　　技術與商業之間一直都存在著某種緊密的聯絡，人工智慧也並不例外。從生產領域電腦與自動化機械的大量使用到我們每天使用的平板、智慧手機，智慧產品已經對我們的生產和生活產生了深遠影響，而這些都是人工智慧技術與商業結合所產生的結果。

　　近來“工業4.0”這個概念成為了眾多人談論的熱點。“工業4.0”將大量的智慧製造裝置與網際網路引入傳統制造業，從而形成一個人、機器、資源、資訊互聯的“虛擬網路—實體物理系統”，建立在這一系統之上的製造便是“智慧製造”，德國人稱其為“工業4.0”。這一理念之所以會首先出現在德國是因為德國本身是一個製造業強國，但因為新興國家在各方面人工成本的低廉以及製造水平的不斷提高，在一定程度上已經開始衝擊德國的製造業。這就使得德國的製造業一直在尋求突破口，希望能夠藉助人工智慧的力量使製造業擺脫勞動力的桎梏，在提高效率的同時又能降低成本，以保障自身在全球市場中的競爭力。“工業4.0”將開啟製造業智慧化時代，而商業利益在這一浪潮背後扮演了關鍵性的角色。

　　在我們的生活中，智慧產品的推出和翻新速度甚至遠遠超過生產部門，智慧穿戴裝置，智慧家居也已耳熟能詳，無人駕駛的智慧汽車也已取得了重大進展，也許在不久的將來我們只需坐進汽車，在說出目的地後就可以到達任何想去的地方了。在人們生活智慧化過程中充滿著機會，只要能夠抓住就可能會創造出一個強大的商業帝國。

　　人工智慧的智慧水平的提升，蘊含著廣闊的發展空間。因此，現在全球的IT巨頭已經不再滿足於亦步亦趨的跟隨人工智慧的發展了，它們已經開始介入對人工智慧的前沿研究，Google、Facebook和百度便是其中的佼佼者，也正因如此，它們推出的基於人工智慧的智慧產品在行業內都是十分領先的，這為它們帶來了巨大的商業利益，為此這些公司在更高水平的人工智慧研究方面也是樂此不疲。如果問強人工智慧時代如何來臨?那麼乘藉著商業的春風，在我們不知不覺中降臨則是很有可能的答案。

　　人類智慧的註腳

　　無論強人工智慧時代何時能到來，如何到來，我們都需要注意的是，人工智慧像人類的任何發明一樣，既能造福人類，亦可以給人類造成麻煩，更為嚴重的是，我們所面對的這個發明物可能具有與人類相同的智慧水平，但卻有比人腦更大的儲存空間、更快的反應速度並且能夠在極短的時間內進化出比人類更高的智慧。所以，對於人工智慧的研究與發展持有謹慎的態度絕非杞人憂天。有人預言，“強人工智慧可能是人類最偉大的發明，同時也是人類最後的發明”，希望這一預言不會變成現實。

　　其實與其說強人工智慧的出現將會給人帶來危機，不如說這對於人類來說又是一個展現人類智慧的時機，因為人類的使命就是不斷製造問題，不斷的面對問題，最重要的是不斷去解決問題。