占用您十分鐘，我們來簡單聊聊什么是人工智能
1999年，好萊塢科幻電影史上最重要的科幻電影《黑客帝國》上映了。這部電影講述的是看似正常的現(xiàn)實世界，實際上卻是由名為“矩陣”的人工智能程序控制。在第一部電影獲得成功之后，該系列又陸續(xù)推出第二部及第三部電影。
這部電影除了向觀眾展示一幅宏大科幻世界畫卷以外，還探討了關(guān)于人性與宗教等內(nèi)容。但是作為觀眾，印象最深的要屬“矩陣”帶來的震撼。在電影中，“矩陣”以人類作為自己的能源，通過代碼讓人類沉浸在虛幻世界中。
自從計算機技術(shù)誕生以來，人類關(guān)于未來科技的幻想的熱情從來都沒有消散。而人工智能作為計算機科學(xué)的一個分支，更是科幻電影的一大熱點。但是在大多數(shù)科幻電影中，人工智能扮演的都是反派角色。
比方說《黑客帝國》里的“矩陣”，《終結(jié)者》系列中的“天網(wǎng)”等等。盡管也有許多正面描寫人工智能的電影，像《人工智能》中的小男孩，《機器管家》中的機器人安德魯?shù)鹊取１M管當時的計算機水平發(fā)展迅速，但是普通大眾仍然覺得電腦不能戰(zhàn)勝人腦。
這種觀念的轉(zhuǎn)變，始于1996年舉辦的一場國際象棋比賽。
在1996年2月，一場舉世矚目的人機大戰(zhàn)在世人面前展開。一方是當時的國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，另一方則是日后大名鼎鼎的超級計算機—深藍。
在雙方的第一場較量中，深藍以總比分2-4敗在卡斯帕羅夫的手下。這個結(jié)果似乎在我們的預(yù)料之中，畢竟電腦的計算能力再強，也無法在上千年的人類智慧結(jié)晶中戰(zhàn)勝我們。研發(fā)深藍的IBM團隊沒有反駁，轉(zhuǎn)而開始為深藍默默地升級程序。
時間轉(zhuǎn)眼來到1997年5月，深藍再次向卡斯帕羅夫發(fā)起挑戰(zhàn)。在經(jīng)歷第一次的成功后，許多人不以為然，認為電腦在棋類領(lǐng)域戰(zhàn)勝人類不啻于天方夜譚。在他們看來，這次比賽的勝者仍然是人類。
但是現(xiàn)實卻狠狠地打了他們的臉。
在總共六局的比賽中，當時的世界第一卡斯帕羅夫以1勝2負3平的戰(zhàn)績敗給了深藍，而這次比賽也標志著國際象棋的歷史進入了新篇章。
深藍的出現(xiàn)標志著人工智能科技走上發(fā)展的快車道。在二十年后的2016年，谷歌公司開發(fā)的人工智能程序—阿爾法狗又在圍棋領(lǐng)域擊敗人類。與深藍不同的是，阿爾法狗在出現(xiàn)后的一年內(nèi)從無敗績。自此，人們對于AI技術(shù)的印象從原來的電影角色，變成了現(xiàn)在的棋類高手。
那么AI技術(shù)除了充當“電影演員”以及棋類大師以外，還有沒有其他身份呢？
要想知道AI能做什么，首先要搞清楚AI是什么。在AI技術(shù)迅速發(fā)展的今天，面向普通大眾的科普書卻很少。許多科普書也是由非一線專家撰寫的，在解釋AI技術(shù)的時候，就不如一線專家撰寫的那樣詳細。
在現(xiàn)在的人工智能領(lǐng)域中有三大知名AI程序，分別是IBM的深藍、谷歌的阿爾法狗以及日本的PONANZA。山本一成作為PONANZA的開發(fā)人員之一，通過講述設(shè)計與改進PONANZA過程，向普通大眾介紹了人工智能到底能做什么。
山本一成在《你一定愛讀的人工智能簡史》中，向我們簡單解釋了人工智能領(lǐng)域的三大核心技術(shù)。這三個技術(shù)分別是：機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)以及強化學(xué)習(xí)。山本一成沒有使用復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式和邏輯，試圖用簡單的語言向讀者描述人工智能這一概念。
接下來，就讓我們搞清楚先從人工智能這一概念開始。
什么是人工智能？
人工智能這一術(shù)語最早出現(xiàn)于1956年，當時一批有遠見卓識的年輕科學(xué)家在一起聚會。重點討論和研究有關(guān)及其模擬智能的一系列問題，于是人工智能這一學(xué)科正式誕生。
人工智能的英文名字是Artificial Intelligence，簡稱AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。說的簡單點就是，電腦對人的思維和意識過程進行模擬。
許多人覺得人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域只有智能機器人，這其實并不能完全概括人工智能的應(yīng)用范圍。作為二十世紀七十年代之后的三大尖端技術(shù)，人工智能除了在機器人領(lǐng)域外，還被大量應(yīng)用于語言識別、圖像識別等。
除了拍電影，人工智能有什么用？
IBM的深藍、日本的PONANZA以及谷歌的阿爾法狗并稱三大人工智能標桿，由于這三個AI程序都是為了下棋設(shè)計的，于是給別人留下“AI的用途就是為了下棋”這一刻板印象。
其實AI的應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛，像前面提到的語言識別、圖像識別等等領(lǐng)域，AI都有廣泛的應(yīng)用前景。以前在科幻電影中出現(xiàn)的即時翻譯系統(tǒng)，現(xiàn)在已經(jīng)出現(xiàn)在現(xiàn)實應(yīng)用中了。甚至在WMT2017中，微軟的機器翻譯已經(jīng)達到人類水平。
在國內(nèi)的AI領(lǐng)域里，圖像識別技術(shù)的應(yīng)用同樣取得了突飛猛進的效果。在前不久，警方根據(jù)騰訊實驗室的圖像識別系統(tǒng)提供的線索，幫助四位走失十年以上的家庭找到了自己的孩子。
除了語音識別與圖像識別，在數(shù)據(jù)挖掘、專家系統(tǒng)、智能搜索等等領(lǐng)域中，AI能夠起到的作用越來越大。也許有一天，我們也能設(shè)計出漫威電影中“至高智慧”那樣的超級AI程序。
人工智能的三大核心技術(shù)是什么？
我們已經(jīng)搞清楚AI能做什么，接下來就要看看AI到底是怎么實現(xiàn)這些功能的。
山本一成在《你一定愛讀的人工智能簡史》中，向讀者介紹了人工智能的三大核心技術(shù)。分別是：機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)以及強化學(xué)習(xí)。這三項技術(shù)代表著智能生物的三項能力，分別是：自我學(xué)習(xí)能力，抽象思考能力以及預(yù)測和判斷能力。
首先，讓我們來看什么是機器學(xué)習(xí)。在上學(xué)的時候，我們都聽過老師這樣一句話：“你要是自己不學(xué)，神仙都教不了。”老師們這句話強調(diào)的是學(xué)生對于學(xué)習(xí)是否具有主觀能動性，只有學(xué)生想學(xué)，老師才能教的進去。
對于電腦來說，機器學(xué)習(xí)就是賦予它“主觀能動性”。在機器學(xué)習(xí)技術(shù)普及之前，電腦學(xué)什么以及能學(xué)到什么程度完全取決于設(shè)計者教它什么以及教到什么程度。比方說棋類游戲，只有程序員把棋譜變成數(shù)據(jù)，輸入電腦之后，電腦才能學(xué)會棋譜。
棋類游戲已經(jīng)誕生上千年，知名棋局不勝枚舉。可以推導(dǎo)出來的棋局數(shù)量猶如恒河之沙，單單依靠程序員的力量是無法將所有棋局交給電腦的。如果讓電腦依靠窮舉法去下棋，那又不能算人工智能。
所以機器學(xué)習(xí)技術(shù)對于人工智能來說就非常重要了，機器學(xué)習(xí)技術(shù)的重要意義在于讓電腦由原來的“要我學(xué)”變成現(xiàn)在的“我要學(xué)”。在之前的人工智能領(lǐng)域，電腦的學(xué)習(xí)速度受限于程序員的輸入速度，在引入機器學(xué)習(xí)技術(shù)之后，人工智能的學(xué)習(xí)速度提升到了指數(shù)級。
了解了機器學(xué)習(xí)的意義，接下來看看什么是深度學(xué)習(xí)。在人工智能領(lǐng)域，有個非常著名的實驗：圖靈測試。這項實驗是由英國科學(xué)家圖靈提出來的，其大意可以理解為：計算機能像人類一樣思考嗎？
前面提到的機器學(xué)習(xí)只是賦予電腦對于學(xué)習(xí)的主觀能動性，但是在抽象思維上，計算機還是無法與人類相比。人工智能的目標是實現(xiàn)電腦完全模擬人腦，如果只會學(xué)習(xí)而不會抽象思考，那么并不能稱之為人工智能。
在2006年之前，圖靈測試對于人工智能來說可望而不可即。而在深度學(xué)習(xí)算法普及之后，人工智能領(lǐng)域獲得了突破性的進展。
我們在接收到外部信息之后，會對信息進行解讀，這個過程看似簡單，其實是一個抽象的理解過程。比方說我們在看見一只貓之后，大腦會產(chǎn)生貓的概念。但是卻從來沒有想過貓為什么是貓。
許多人會說出貓有哪些特征，比如會抓老鼠，有毛發(fā)、有尾巴等等。但是電腦卻不能理解，如果我們把這些特征作為數(shù)據(jù)輸入到電腦中，一旦出現(xiàn)數(shù)據(jù)不符的情況，電腦就不能夠判斷眼前的生物是否是貓了。
比方告訴人工智能貓有毛發(fā)，那么當一只加拿大無毛貓出現(xiàn)在它面前時，它就無法判定這只貓是不是貓。
如果說機器學(xué)習(xí)讓電腦學(xué)會像人類那樣主動學(xué)習(xí)，那么深度學(xué)習(xí)就是教會電腦像人類那樣抽象思考。
最后，讓我們跟著山本一成來了解一下什么是強化學(xué)習(xí)。在人工智能領(lǐng)域，最難的棋類軟件是圍棋。這是因為圍棋無法像國際象棋與日本將棋那樣，通過子力判定場上局勢以及移子的優(yōu)先級。為了解決這個問題，科學(xué)家們?yōu)殡娔X引入了強化學(xué)習(xí)系統(tǒng)。
智能生物通過強化學(xué)習(xí)，可以知道自己在什么狀態(tài)下，應(yīng)該采取什么樣的動作使得自身獲得最大獎勵。舉個簡單的例子，一個頑皮的孩子不想寫作業(yè)。如果家長會告訴他如果寫完作業(yè)，就可以看動畫片。這時孩子會去乖乖的寫作業(yè)，久而久之，他就會把寫作業(yè)與獲得獎勵聯(lián)系起來。
一個受過長期訓(xùn)練的職業(yè)圍棋選手知道如何通過布局來贏得勝利，但是電腦卻不懂這個博弈過程。電腦在對弈過程中，會根據(jù)強化學(xué)習(xí)算法來對棋局做預(yù)測，之后會做出對自己最有利的移子策略。
最后再用一句話來簡單總結(jié)人工智能的三大核心技術(shù)，機器學(xué)習(xí)賦予人工智能主動學(xué)習(xí)的能力、深度學(xué)習(xí)賦予人工智能抽象思考能力、強化學(xué)習(xí)賦予人工智能做預(yù)測和判斷的能力。
許多人會問：“人工智能對于人類社會有什么意義？”在這里想舉一個例子來說明，在2017年谷歌的阿爾法狗戰(zhàn)勝柯潔之后，圍棋界悄然興起一種新的下法，這種下法被稱為“阿狗流”?？聺嵲跀〗o阿爾法狗之后，將阿狗流融會貫通，大殺四方。
我們大力發(fā)展人工智能，除了提高社會生產(chǎn)效率以外，還可以幫助我們找到新的前進方向。人類受自身條件限制，對于數(shù)據(jù)的處理速度遠不如電腦。但是借助人工智能，人類的進化速度會大大提高。
而這也許就是人工智能對于人類社會的重要作用。
