談到人工智能，電影《黑客帝國》中開創的科幻場面一度轟動世界、引領潮流。基于美國一位哲學家“缸中之腦”的假想，電影描述了這樣的背景：自以為生活在20世紀末、21世紀初的人類實際上是數百年后被機器“養育”在“搖籃”中的生物能源提供者,但被“囚禁”在“搖籃”之中的人類卻在人工智能“Matrix”創造的世界中“重獲自由”。

這讓我們不由得再次思考這樣一個問題：如果你的大腦被機器控制，像原來一樣給你傳遞各種神經電信號并給予反饋，你能發現嗎?

人腦的神經行為模式

人的神經系統包括兩部分：中樞神經系統和周圍神經系統。大腦是前者中最大也是最復雜的結構，還是神經系統的最高級部分。所以在各類科幻作品中，大腦都是最關鍵的元素。例如劉慈欣的《三體》：為了打入三體人內部，同時最大限度減小負載質量，最終人類決定只把大腦送入太空。

神經元是神經系統最基本的結構功能單位，了解人腦，必定要了解神經元。下面我們著重介紹神經元及其工作原理。

神經元是神經行為的最核心元素。我們的腦中有超過100億個神經元。研究發現，大腦灰質(由神經元細胞體組成)體積與智力之間有顯著正相關關系，因此在人們通常的認知里，神經元越多，人越聰明。

神經元由兩部分組成：細胞體和突起。長短不一的突起承載了不同的功能，樹突較短用來接收信號，軸突較長用于傳遞信號。換個形象的說法：樹突就好像是神經元的一扇扇門，而軸突則是敲門的手。當神經元聽到敲門聲，打開門就得到了行動的信號，如果神經元需要給別人傳遞信息則去敲其他人的門。每個神經元都有很多扇門和很多只手，也就是說每個神經元都與很多神經元相連接。稍微想想，你就會發現神經元網絡是多么龐大了。

就像我們聊天時喜歡秒回的朋友，神經元在傳遞信號時也會喜歡那些反應敏捷的同伴。動作遲緩的神經元會逐漸被拋棄，使得神經元網絡更加敏捷精煉。(或許這就是大家認為大腦會越用越聰明的緣故吧。

人工智能的原理

了解了人類大腦對信息的處理和傳遞，我們再來看看人工智能的發展歷程。

人工智能的發展可謂一波三折，上世紀50到80年代是符號主義時代，人們試圖通過分析人腦處理問題的方式將邏輯推理能力賦予計算機系統，最終并不成功;此后的20年專家系統成為主流，人們嘗試總結人類的知識并教授給計算機系統，但同樣遭遇滑鐵盧;21世紀以來，數據的重要性逐漸被察覺，從數據中挖掘信息成了潮流，基于大數據的深度學習在語音、圖像領域獲得巨大成功。我們現在熟知的語音轉文字、自動翻譯就是這一階段最初的重大成果。

作為當前人工智能的核心，我們有必要了解一些深度學習的基本內容。

深度學習模型的前身是神經網絡，也在一定程度上表明前者對大腦神經元網絡的模仿。

為了更形象地說明這一點，我們采用最簡單的線性回歸模型來進行分析。舉個例子，當我們要判斷或者說預測某套房子的價格時，我們會想到很多與此相關的因素，這里選擇其中兩個主要因素：面積和房齡。用X1表示房屋的面積(平方米)，X2表示房齡(年)，用y表示房屋價格(元)。線性表明以下式子成立：

其中a1、a2稱為權重，權重決定了每個特征(面積、房齡)對預測值y的影響。假設我們現在有很多已知的房價和相應的房齡及面積數據，我們就可以通過各種方法(如最小二乘法等)求出參數a1,a2和b的一組值。

有了這組值，我們就可以預測其他房子的價格。在這一預測過程中，輸入是房子的面積和房齡，輸出是預測的價格。

我們可以與神經元的結構進行類比，將X1和X2看作是神經元細胞體的兩個樹突，神經元接收到這兩條信息后進行處理(根據a1、a2計算y的值)，得出結果后通過軸突進行傳遞。一個神經元就可以囊括一個輸入層和一個輸出層。

人腦中復雜的神經網絡支撐著我們進行各種各樣的活動，多層神經網絡以及其他各式各樣的神經網絡能夠幫助我們解決預測、圖形識別等很多問題。

下面再介紹一個通過人工智能發現規律的案例。

人腦存儲的知識有限，分析數據和利用數據的能力同樣有限，而越來越先進的硬件設備保障了海量數據的存儲分析，更能從中發現隱藏的規律。例如美國一家機構在分析了超市商品的購買數據后發現，啤酒和嬰兒的紙尿褲常常一起賣出，分析調查后發現這是爸爸們周末出門采購的常用搭配。于是這家超市將啤酒和紙尿褲放在一塊兒售賣，方便了爸爸們，也增加了銷量。

這只是人工智能分析數據的冰山一角，它可以幫助我們發現很多隱藏在數據中的聯系，通過分析理解就可以從中受益。

人的哪些行為是人工智能不能模擬的?

隨著人工智能技術的蓬勃發展，曾經電影中超前的科幻想象似乎在一步一步走入現實。關于人腦和人工智能的對峙也越發明顯，特別是我們熟知的游戲領域：深藍(象棋AI)、AlphaGo(圍棋AI)都在與人類的比試中取得矚目成就。

我們不由自問，哪些方面是人類占優的呢?

基于大數據的人工智能，讓我們越了解人工智能，就越認可對人類行為的數字化。可以試想，如果有一臺機器記錄了所有的個人信息和社會數據，那么人和機器會有差別嗎?

這一點目前很難給出確定的答案。特別是當前的硬件條件無法支撐如此龐大的數據量，未來的事就更難以預測了。

“人工智能無法替代人類”的觀點之一是人工智能的邊界性。設定好了范圍，程序就只會在固定范圍內運行，而無法跳出這個框架。

但平心而論，我們人類自己沒有邊界嗎?曾經的人類相信天圓地方，今天的人類在未來看也可能是坐井觀天。真理總是在一定限度范圍內的，超出了這個限度，可能會得到其他的結論。

“人工智能無法替代人類”的另一大障礙是人的情感領域。人工智能的核心是運算，而一切基于想象、聯想、猜測、創新等方面的東西，在可以預見的未來中人工智能還是很難比擬人類。

人腦中有上百億的神經元，而人工智能的復雜度遠不及此，因此它的運算總是有限度的，它的功能也總有邊界。AI可能永遠搞不清楚為什么人類會把兩個風馬牛不相及的東西聯系在一起，它也不知道在強烈的感情沖擊下，人類會做出超越本身常規和極限的事情。

就目前來看，創造者和被創造者之間的界限還是非常分明的。或許正因如此，我們將會迎來人機交互，人腦與人工智能聯合的“智能時代”。