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【亞太日報訊】這一段時間以來，有關人工智能的話題總是熱炒不斷。甚至還有部分手機廠商拿自家的較為靈活內存管理機制作為“人工智能”進行借勢營銷，以至於“人工智能”這個詞語已經有被濫用的趨勢。人工智能到底是什麼？人工智能到底能做什麼？人工智能到底有哪些高低層級之分？這可能是我們真正需要去了解的一個問題。
按照定義，人工智能是指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等。
3月27日的IT領袖峰會上，李彥宏、李開復等大佬紛紛談到了人工智能的問題。李彥宏這句話可能真正能讓人們了解到人工智能的高低之分，“讓機器學下圍棋是容易，讓人去下棋、拿到圍棋九段很難；讓機器開車很難，但人去拿到一個駕照很容易。” 李彥宏的這句話讓筆者很快想起了前段時間一篇文章中談到的人工智能“三重門”概念——弱人工智能、強人工智能、超人工智能。
人工智能這“三重門”能做的事情各不相同，帶來的影響和挑戰也存在差異。但筆者真正最贊同的一句話是李開復所說——阿爾法狗再厲害也是我們人類的奴隸。
缺乏實用價值的弱人工智能
弱人工智能是目前大部分廠商都在研究，而且已經產生了成果的領域。所謂的“弱人工智能”其實在學界有一個定義，是指生物神經系統的一種模擬或近似，也就是模仿人的深度神經網絡，通過“大數據＋算法”的方式來進行機器的計算。
目前來看，弱人工智能研究和運用的領域非常廣泛，具體應用都已經開花結果，主要包含下棋、聊天、寫新聞稿、翻譯等等。這些細分領域，雖然也算是人工智能，但更多只是對生物神經系統的粗淺模仿，通過“大數據＋算法”的簡單計算來完成。
前段時間紅極一時的阿爾法狗、微軟研究院在前年推出的小冰、華爾街日報使用的寫稿機器人，乃至一些機器人廠商推出的陪聊機器人等，這都是目前廣泛存在的弱人工智能案例。
總的來說，弱人工智能實用價值不大，更多是人工智能現階段的探索、積累階段。類似於聊天機器人、小冰這樣的產品更多還是為未來的語義識別在打基礎，而機器人寫稿、翻譯這類雖然非常有實用價值，但對於人工智能的學習要求並不高，甚至早些年就已經存在語義識別這樣的機器。
至於阿爾法狗，雖然通過戰勝韓國棋手李世石而紅極一時，但不得不說，把人工智能放在圍棋這個層面上來看，存在炫技的成分，正如不少朋友所說的，這只是谷歌的一場公關秀。甚至，有人在微博上開玩笑——當年上初中，我和步步高學習機的圍棋對戰，我就從沒贏過。
滲入各個角落角落的強人工智能
這裡的強人工智能還是相對於上文中所說的弱人工智能而言的，而非學界所說的那種可以實現自我意識、自我思維的人工智能。這裡的強人工智能指的是AI與大數據、雲平台、機器人、互聯網及物聯網等深度融合，人工智能技術與產業開始扮演基礎性、關鍵性和前沿性的核心角色。
這裡的強人工智能則更注重自我學習、自我理解。適用的層面也更豐富、更深入。清華大學智能技術、系統國家重點實驗室鄧志東教授在一次活動中曾經說到，智能機器正逐步獲得更多的感知與決策能力，變得更具自主性，環境適應能力更強。
也正是如此，人工智能的運用範圍也在不斷拓展。人工智能正在交通、醫療、金融、保險、律師等現代服務業中占據核心地位。
在交通行業裡，百度的無人駕駛汽車技術都是這種“強人工智能”的運用實例。由於具備高精度地圖、定位、感知、智能決策與控制四大模塊，強人工智能對於各個系統之間的協調、合作具有很強的技術要求。
在無人駕駛的背後，交通場景物體識別技術和環境感知技術，實現高精度車輛探測識別、跟蹤、距離和速度估計、路面分割、車道線檢測，這些都需要調動起來，為自動駕駛的智能決策提供依據。也正是如此，Robin會談到，“讓機器學下圍棋是容易，讓人去下棋、拿到圍棋九段很難；讓機器開車很難，但人去拿到一個駕照很容易。”
在金融、保險領域同樣如此。根據國外媒體的報道，美國金融巨頭們已經在在使用機器學習來進行精確決策和預測分析。比如說，Affirm正通過成功深入挖掘海量數據改寫信用評估行業的游戲規則。防止欺詐和建立信用數據，這家公司使用了機器學習模型。ZestFinance正通過用機器學習技術和大數據分析來利用海量數據，並做出更精確的信貸決策。該公司在發行債券時使用了機器學習和大數據分析。Kabbage則在搭建下一代機器學習和分析平台，以此搭建信用風險模型和分析已有的資產組合。
當然，目前來看，無論是交通、金融、保險等行業，強人工智能的全面推廣都存在一定的障礙。因為在立法層面、社會倫理層面上，人工智能的運用可能會引發一定的糾紛。
比如說，無人駕駛的汽車出現車禍時，事故責任到底是屬於車主還是研發公司？金融保險行業裡，一旦決策失誤，損失到底該如何劃分？這些都需要日後深入討論，也正是如此。李彥宏今年在兩會上提出了有關無人駕駛的提案，而歐美、日本無人駕駛市場中，領頭企業也是催促國家層面的立法。
也就是說，強人工智能的推廣，可能需要社會、法律層面的深入探討才能持續推進。
如何在技術層面看待超人工智能
超人工智能其實正是人們目前所猜測的人工智能會不會擁有自我意識，未來會不會反噬人類。那麼，未來這種超人工智能是不是會達到更高的智力水准？很難說，也正是如此，超人工智能會被人們所恐慌。
正是基於這樣的恐慌，1940年科幻作家阿西莫夫曾提出過 “機器人三原則”——機器人不得傷害人類，或看到人類受到傷害而袖手旁觀。機器人必須服從人類的命令，除非這條命令與第一條相矛盾。機器人必須保護自己，除非這種保護與以上兩條相矛盾。
但從歷史的角度分析來看，超人工智能與人類之間的倫理關系其實是非常明確的。人工智能不過是生產工具，是人類用來提升生產力的工具。人工智能並不可怕，也就是李彥宏所說的，“披著狼皮的羊”，我們現在覺得它很神奇，甚至產生了一定的恐懼。
但人工智能是很有益的，可以為人們所用。技術會不斷地替代掉各種各樣的東西，比如說人工智能最先替代的工作可能就是翻譯。正如李開復在IT領袖峰會上所說的，深度學習所基於的神經網絡也已經存在五六十年，“阿爾法狗再厲害也是我們人類的奴隸，他厲害的是能夠復制出1000個奴隸幫我們干活。”
也正是如此，人類對待人工智能時，還是要用更為開放的觀點。人工智能並不可怕，人工智能也不是用來炫技的工具，人工智能作為人們的工具來提高效率、改善生活才是應有之義。
所以，人工智能在實用領域的價值才是第一位的。反過來說，人工智能在無人駕駛、寫稿、翻譯等領域的實用價值才是第一位的。如今在這些領域中真正發力的廠商，可謂是抓住了人工智能發展的核心和要義。
美國知名科技媒體《連線》曾經透露“百度大腦”計劃——這個人工智能已經達到了3歲孩子的智力水平。目前來看，人工智能更多在呈現出技術擴散的趨勢。過去在實驗室裡那個深不可測的人工智能大腦，如今正在如一針催化劑一樣，給其他行業帶來活力。今天的無人駕駛汽車、銀行證券業的人工智能分析，無不是如此。
寫在最後：
IT領袖峰會上，甚至有嘉賓提出，雖然從倫理上仍有問題，但是技術層面上看，人工智能可能會讓人長生不老。這種說法其實也正是進入了超人工智能的層面上。
這種說法令人驚恐。不過，人工智能的三重門，每一重都充滿了未知的效果，也正在給人們的生活帶來更多便利，讓人生活的更幸福。在今天來看，可以預見的是，人工智能就像一種基礎性的資源，在各個領域發揮效果。這背後的算法、思維和計算，可以被用於各行各業之中，用於提升效率。或許，有一天“人工智能＋”會像“互聯網＋”一樣，成為一個時髦的詞彙。
