人工智能是什么？
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，但没有一个统一的定义。
人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。但是这种会自我思考的高级人工智能还需要科学理论和工程上的突破。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。
工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。
人工智能在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。
杭州一知智能科技有限公司
2023-07-25 广告
在计算机科学中，人工智能（AI）有时被称为机器智能，是由机器展示的智能，与人类和动物展示的自然智能形成对比。通俗地说，“人工智能”一词用来描述模仿人类与其他人类思维相关联的“认知”功能的机器，如“学习”和“解决问题”。随着机器变得越来越有能力，被认为需要“智能”的任务通常会从人工智能的定义中删除，这种现象被称为人工智能效应。特斯勒定理（Tesler's Theorem）中的一句妙语说：“人工智能是尚未完成的事情。”例如，光学字符识别经常被排除在人工智能之外，已经成为一种常规技术。现代机器能力通常被归类为人工智能，包括成功理解人类语言， 在战略游戏系统（如象棋和围棋）中处于最高水平的竞争， 自主操作汽车、内容传递网络中的智能路由以及军事模拟。
人工智能可以分为三种不同类型的系统：分析型、人类启发型和人性化人工智能。 分析型人工智能只有与认知智能一致的特征；生成对世界的认知表示，并利用基于过去经验的学习来为未来的决策提供信息。人类启发的人工智能包含认知和情商的元素；除了认知因素之外，还要理解人类情感，并在决策中考虑它们。人性化人工智能显示了所有类型能力（即认知、情感和社会智能）的特征，能够自我意识，并在与他人的互动中自我意识。
人工智能（AI）本质上是一种工具
那么我们应该如何正确的看待人工智能（AI）？
AI 跟我们使用的锤子、汽车、电脑……都一样，其本质都是一种工具。
工具必须有人用才能发挥价值，如果他们独立存在是没有价值的，就想放在工具箱里的锤子一样，没有人挥舞它就没有任何价值。
虽然锤子、汽车、电脑、AI 都是工具。但是他们还是有差别的。
他们最核心的差别就是效能（更准确的说应该是杠杆率）。我们把上面几个工具的使用场景对比一下就能理解了：
锤子：
用过锤子的人都知道，为了钉一个钉子，大部分的力还是人出的。
锤子的使用场景中，人出了1份力，得到了2倍的回报。
汽车：
人类跑步20分钟达到的距离，汽车2分钟就能搞定！而且这个过程中人类不需要出太多力气。
汽车的使用场景中，人出了1份力，得到了10倍的回报。
电脑：
人类自己计算一些复杂的问题可能需要花1个月甚至更久的时间（还不一定正确），而电脑可能只需要1秒就完成了，并且精确无误！而人们使用电脑只需要敲几下键盘，点几下鼠标就可以了。
电脑的使用场景中，人出了1份力，得到了1,000,000倍的回报。
人工智能：
人工智能其实是超越了之前电脑的边界，以前电脑无法做的事情 AI 可以做了。所以从杠杆率上讲，人工智能和电脑是在一个量级上的，但是它能做的事情更多了，大大超越了传统电脑的能力范围，所以大家十分看好。
但是（凡是都有但是），AI 在很多很多场景和领域还是没有价值，很多能力甚至不如小学生。所以，目前 AI 的局限性依然很大！
所有人都应该知道的关于 AI 的3个重点
- 人工智能（AI）的本质是一种工具，归根结底还是需要人去使用它。
- 虽然有些场景 AI 已经超越人类了（比如 AlphaGo 下围棋），但是还是有很多很多的场景，AI 没什么价值。
- AI 不是万能（通用）的，擅长下围棋的 AI 不能跟人聊天，擅长聊天的 AI 不能下围棋。大家在电影里看到的啥都会的机器人短期内还无法实现。
什么是人工智能？
开门见山的给出人人都能听懂的解释：
- 人工智能（AI）是一种高级的计算机程序
- AI 有明确的目标
- AI 可以“看到”或者“听到”环境的变化，可以感受到环境的变化
- 他会根据不同的环境做出不同的反应，从而实现既定的目标。
下面是书面语的版本，看着更严谨（装逼）一些：
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学下的一个分支。某些方面像人一样，AI 可以“看到”和“听到”环境的变化，同时可以根据环境的变化做出合理的判断和行动，从而实现某些目标。
下面就针对“环境感知”、“合理判断”和“实现目标”3个层面来详细对比一下普通的计算机程序和人工智能：
虽然上面的对比让 AI 看上去很强大，但是实际上并非如此，AI 在某些场景表现的很好，但是在某些场景表现的很不理想。
AI 并没有想象中强大，它也会犯低级错误
AI 的确具备了理解图片、视频和语音（非结构化数据）的能力，但并不代表这些能力已经很强大的。AI 经常犯一些低级错误，下面就是一个具体的案例：
左：摩托车的遮挡让 AI 把一只猴子误认为人类。中：自行车的遮挡让 AI 把猴子误认为人类，同时丛林背景导致 AI 将自行车把手误认为是鸟。右：吉他把猴子变成了人，而丛林把吉他变成了鸟
上图显示了在一张丛林猴子的照片中 ps 上一把吉他的效果。这导致深度网络将猴子误认为人类，同时将吉他误认为鸟，大概是因为它认为人类比猴子更可能携带吉他，而鸟类比吉他更可能出现在附近的丛林中。
AI 对数据的依赖相当于人类对空气的依赖
目前（截止到2019年）是深度学习最流行的时代，深度学习在各个领域虽然表现出了很强大的能力，但是并不是人人都能玩转深度学习的，因为它需要海量的带标注的数据，这种条件不是人人都具备的。
简单的做一个类比，狮子的力量很强大，狗的力量相比较就弱小很多。虽然狮子的战斗力很强，但是狮子需要吃很多东西才能保持战斗力。而狗就不需要吃那么多的东西。如果不给狮子吃足够的东西，他可能会躺在地上完全丧失战斗力。
深度学习就类似狮子，想让他发挥出战斗力，就需要给他喂养大量的数据（相当于狮子的食物）。不然再出色的深度学习模型都无法发挥任何价值。
狮子对食物也是比较挑剔的，不是给他吃啥都行的，而深度学习更是如此！
数据是否有标注、数据是否“干净”、数据是否有多样性……都对深度学习的学习结果影响巨大！
总结一下的话：
- 深度学习时代的 AI 对数据量级要求极高
- 深度学习时代的 AI 对数据规范要求极高
像 Google 这种拥有海量数据的公司最容易在 AI 领域有较大的突破和优势，而一般的小公司很难跨越数据的门槛。
超级人工智能与我们今天所知的软件不同，我们倾向于认为软件是我们在计算机上编程以遵循我们所制定的一些规律的东西，也就是说，我们让它们遇到什么情况的时候，该怎么运行，那它就必须怎么运行。
可是实际上，借助先进的AI跟机器学习方法，它们终将教会自己该如何“生活”跟如何去改善“生活”。
当它们有了这些基础的能力，也就相当于说它们拥有了半个意识，这其实也就意味着它们已经拥有了可以背叛人类的能力。
因为无论我们怎么去给它们设定程序，怎么去制约它们，怎么想方设法的阻止它们联通互联网，把它们关起来避免它们变得更加的智能，但最终的结果必然还是会失败的。
这就跟蜜罐策略一样，你不想让它走出它被你限制的区域，但却又因为各种无可避免的问题而不断地“引诱”它走出来，使它们自然而然地朝着一种想要获得更多动力的方向去做出一些行动，最终的可能就是它们会突破，并完成它们在人工智能上的那种里程碑式的“进化”。
而对于这种“进化”的结果可能就是它们在智力上得到飞跃式的提升，可在智慧上却远比不上人类。
因为智慧的本质，更多的是在犯错的之后获得的一种认知，然后将这种认知放在事物未来更长的演化时间线上，确保问题不会因为只考虑一些临时的解决方案而忽略后期可能遗留下什么灾难性的问题。
比如假说我们让人工智能去处理一些饥荒的问题，站在它们的角度去思考，可能最简单有效的方法就是将人类全部杀光，这样也就不存在饥饿了吧。
可是这种结果完全不是我们想要的，因为我们还有一些它们仅通过学习训练智力也无法拥有的一种叫价值观的东西。
对于这种情况，其实我们未来要发展人工智能，那必不可少的就是如何先给它们创造出一套类似于人类的价值观，然后让它们遵循道德的准则，并以我们所认为的智慧方式去解决问题，而不是在任何行动之前，仅考虑把问题解决了就完事了。
那么，对于人类价值观的问题，这要怎么在未来的人工智能上体现呢？也许我们的未来会无可避免的去形成一种趋势，人工智能未必全部都是从无到有的诞生出来的。
如今，不知道有多少人已经开始意识到了，其实我们大多数人已经成为了半个机器人。我们越来越缺乏生物该有的特征，而我们的本身却越来越被迫的智能化。
我们已经把注意力放在了非生物的东西上，比如说你正在通过看的这个视频，而手机就是我们拼接在身体上的拓展，跟我们的手脚一样，它可以在很短的时间内帮我们解决很多的问题，没有它的话，生活处处是麻烦。
想象一下，假如我们能够在自己的大脑跟互联网之间建立一个高速的宽带连接，那么我们是不是几乎就可以跟人工智能一样，能够随时随地的获取地球文明所积累下来的全部知识，然后运用它们使得我们的智商也骤然的提升好多个数量级呢？
我们的大脑由两个系统组成，一个是负责我们的基本情绪跟生存本能，而另一个则是负责以理性思维来解决问题的意识。
如今我们即将可能会多出来的第三个系统就是人工智能，这种人工智能可以笼统的理解为“神经花边”，意思就是外挂于大脑之外一切智能硬件跟智能软件。
它们的存在使我们可以用大脑来访问世界上所有可用的信息，并且以光速传递来做到立即访问到的那种。
也许正因为这样，人类最终有可能会抛弃自己终究会老死的身体，并转向于活在这个自己所创造出来的人工智能的世界中。
当然，这条路还有很长的路要走，但并不意味着我们现在完全不需要考虑到它发生的可能性。
想象一下，万一哪天这种人工智能的技术真的实现了，它们运行几个月的时间所得到的就相当于单靠人类自己需要几十万年才突破的技术，那世界将会是种什么样的景象？
不过我们可以换个角度来思考，这些推理上可能会发生的未来，实际上也不一定就是真的会发生，因为未来再聪明的人工智能，可能也无法突破宇宙中的一些基本的物理规律的限制。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。 [1] 2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语
