人工智能的发展与未来
随着人工智能（artificialintelligent，AI）技术的不断发展，各种AI产品已经逐步进入了我们的生活。
现如今，各种AI产品已经逐步进入了我们的生活｜Pixabay
19世纪，作为人工智能和计算机学科的鼻祖，数学家查尔斯·巴贝奇（CharlesBabbage）与艾达·洛夫莱斯（AdaLovelace）尝试着用连杆、进位齿轮和打孔卡片制造人类最早的可编程数学计算机，来模拟人类的数理逻辑运算能力。
20世纪初期，随着西班牙神经科学家拉蒙-卡哈尔（RamónyCajal）使用高尔基染色法对大脑切片进行显微观察，人类终于清晰地意识到，我们几乎全部思维活动的基础，都是大脑中那些伸出细长神经纤维、彼此连接成一张巨大信息网络的特殊神经细胞——神经元。
至此，尽管智能的具体运作方式还依然是个深不见底的迷宫，但搭建这个迷宫的砖瓦本身，对于人类来说已经不再神秘。
智能，是一种特殊的物质构造形式。
就像文字既可以用徽墨写在宣纸上，也可以用凿子刻在石碑上，智能，也未必需要拘泥于载体。随着神经科学的启迪和数学上的进步，20世纪的计算机科学先驱们意识到，巴贝奇和艾达试图用机械去再现人类智能的思路，在原理上是完全可行的。因此，以艾伦·图灵（AlanTuring）为代表的新一代学者开始思考，是否可以用二战后新兴的电子计算机作为载体，构建出“人工智能”呢？
图灵在1950年的论文《计算机器与智能（ComputingMachineryandIntelligence）》中，做了一个巧妙的“实验”，用以说明如何检验“人工智能”。
英国数学家，计算机学家图灵
这个“实验”也就是后来所说的“图灵测试（Turingtest）”：一名人类测试者将通过键盘和显示屏这样不会直接暴露身份的方式，同时与一名人类和一台计算机进行“网聊”，当人类测试者中有七成都无法正确判断交谈的两个“人”孰真孰假时，就认为这个计算机已经达到了“人工智能”的标准。
虽然，图灵测试只是一个启发性的思想实验，而非可以具体执行的判断方法，但他却通过这个假设，阐明了“智能”判断的模糊性与主观性。而他的判断手段，则与当时心理学界崛起的斯纳金的“行为主义”不谋而合。简而言之，基于唯物主义的一元论思维，图灵和斯金纳都认为，智能——甚至所有思维活动，都只是一套信息处理系统对外部刺激做出反应的运算模式。因此，对于其他旁观者来说，只要两套系统在面对同样的输入时都能够输出一样的反馈，就可以认为他们是“同类”。
1956年，人工智能正式成为了一个科学上的概念，而后涌现了很多新的研究目标与方向。比如说，就像人们在走迷宫遇到死胡同时会原路返回寻找新的路线类似，工程师为了使得人工智能达成某种目标，编写出了一种可以进行回溯的算法，即“搜索式推理”。
而工程师为了能用人类语言与计算机进行“交流”，又构建出了“语义网”。由此第一个会说英语的聊天机器人ELIZA诞生了，不过ELIZA仅仅只能按照固定套路进行作答。
而在20世纪60年代后期，有学者指出人工智能应该简化自己的模型，让人工智能更好的学习一些基本原则。在这一思潮的影响下，人工智能开始了新一轮的发展，麻省理工学院开发了一种早期的自然语言理解计算机程序，名为SHRDLU。工程师对SHRDLU的程序积木世界进行了极大的简化，里面所有物体和位置的集合可以用大约50个单词进行描述。模型极简化的成果，就是其内部语言组合数量少，程序基本能够完全理解用户的指令意义。在外部表现上，就是用户可以与装载了SHRDLU程序的电脑进行简单的对话，并可以用语言指令查询、移动程序中的虚拟积木。SHRDLU一度被认为是人工智能的成功范例，但当工程师试图将这个系统用来处理现实生活中的一些问题时，却惨遭滑铁卢。
而这之后，人工智能的发展也与图灵的想象有所不同。
现实中的人工智能发展，并未在模仿人类的“通用人工智能（也称强人工智能）”上集中太多资源。相反，人工智能研究自正式诞生起，就专注于让计算机通过“机器学习”来自我优化算法，最后形成可以高效率解决特定问题的“专家系统”。由于这些人工智能只会在限定好的狭窄领域中发挥作用，不具备、也不追求全面复杂的认知能力，因此也被称为“弱人工智能”。
但是无论如何，这些可以高效率解决特定问题的人工智能，在解放劳动力，推动现代工厂、组织智能化管理上都起到了关键作用。而随着大数据、云计算以及其他先进技术的发展，人工智能正在朝着更加多远，更加开放的方向发展。随着系统收集的数据量增加，AI算法的完善，以及相关芯片处理能力的提升，人工智能的应用也将逐渐从特定的碎片场景转变为更加深度、更加多元的应用场景。
人工智能让芯片的处理能力得以提升｜Pixabay
从小的方面来看，人工智能其实已经渐渐渗透进了我们生活的方方面面。比如喊一声就能回应你的智能语音系统，例如siri，小爱同学；再比如在超市付款时使用的人脸识别；抑或穿梭在餐厅抑或酒店的智能送餐机器人，这些其实都是人工智能的应用实例。而从大的方面来看，人工智能在制造、交通、能源及互联网行业的应用正在逐步加深，推动了数字经济生态链的构建与发展。
虽然脑科学与人工智能之间仍然存在巨大的鸿沟，通用人工智能仍然像个科幻梦，但就像萧伯纳所说的那样“科学始终是不公道的，如果它不提出十个问题，也永远无法解决一个问题。”科学总是在曲折中前进，而我们只要保持在不断探索中，虽无法预测是否能达到既定的目的地，但途中终归会有收获。
参考文献
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[6]GeneserethMR,NilssonNJ.LogicalFoundationofArtificialIntelligence[J].brainbroadresearchinartificialintelligence&neuroscience,1987
作者：张雨晨
编辑：韩越扬
[责编：赵宇豪]未来十年改变世界，人工智能四大发展趋势分析
当然，人工智能的发展趋势并非无迹可寻。在我看来，人工智能在接下来的几年中，将呈现出如下四个主要发展趋势。
趋势一：人工智能技术进入大规模商用阶段，人工智能产品全面进入消费级市场。
中国通信巨头华为已经发布了自主研发的人工智能芯片并将其应用在旗下智能手机产品中，苹果公司推出的iPhoneX也采用了人工智能技术实现面部识别等功能。三星最新发布的语音助手Bixby则从软件层面对长期以来停留于“你问我答”模式的语音助手做出升级。人工智能借由智能手机已经与人们的生活越来越近。
在人形机器人市场，日本的软银公司研发的人形情感机器人Pepper从2015年6月份开始每月面向普通消费者发售1000台，每次都被抢购一空。人工智能机器人背后隐藏着的巨大商业机会同样让国内创业者陷入狂热，粗略统计目前国内人工智能机器人团队超过100家。图灵机器人CEO俞志晨相信未来几年：“人们将会像挑选智能手机一样挑选机器人。”
在我看来，售价并非人工智能机器人难以打开消费市场的关键，因为随着产业和技术走向成熟，成本降低是必然趋势，同时市场竞争因素也将进一步拉低人工智能机器人产品的售价。吸引更多开发者，丰富产品功能和使用场景才是打开市场的关键。另外一个好的信号是，人工智能机器人正在引起商业巨头们的兴趣。
零售巨头沃尔玛去年开始与机器人公司FiveElements合作，将购物车升级为具备导购和自动跟随功能的机器人。中国的零售企业苏宁也与一家机器人公司合作，将智能机器人引入门店用于接待和导购。餐饮巨头肯德基也曾与百度合作，在餐厅引入机器人度秘来实现智能点餐。上月19日，情感机器人Pepper也开始出现在软银的各大门店，软银移动业务负责人认为商业领域智能机器人很快将进入快速发展期。
在商业服务领域的全面应用，正为人工智能的大规模商用打开一条新的出路。或许人工智能机器人占领商场等公共场所会比占领我们的客厅要来得更早一些。
趋势二：基于深度学习的人工智能的认知能力将达到人类专家顾问级别。
“认知专家顾问”在Gartner的报告中被列为未来2-5年被主流采用的新兴技术，这主要依赖于机器深度学习能力的提升和大数据的积累。
过去几年人工智能技术之所以能够获得快速发展，主要源于三个元素的融合：性能更强的神经元网络、价格低廉的芯片以及大数据。其中神经元网络是对人类大脑的模拟，是机器深度学习的基础，对某一领域的深度学习将使得人工智能逼近人类专家顾问的水平，并在未来进一步取代人类专家顾问。当然，这个学习过程也伴随着大数据的获取和积累。
事实上在金融投资领域，人工智能已经有取代人类专家顾问的迹象。在美国，从事智能投顾的不仅仅是betterment、wealthfront这样的科技公司，老牌金融机构也察觉到了人工智能对行业带来的改变。高盛和贝莱德分别收购了HonestDollar与FutureAdvisor，苏格兰皇家银行也曾宣布用智能投顾取代500名传统理财师的工作。
国内一家创业团队目前正在将人工智能技术与保险业相结合，在保险产品数据库基础上进行分析和计算搭建知识图谱，并收集保险语料，为人工智能问答系统做数据储备，最终连接用户和保险产品。这对目前仍然以销售渠道为驱动的中国保险市场而言显然是个颠覆性的消息，它很可能意味着销售人员的大规模失业。
关于人工智能的学习能力，凯文·凯利曾形象地总结说：“使用人工智能的人越多，它就越聪明。人工智能越聪明，使用它的人就越多。”就像人类专家顾问的水平很大程度上取决于服务客户的经验一样，人工智能的经验就是数据以及处理数据的经历。随着使用人工智能专家顾问的人越来越多，未来2-5年人工智能有望达到人类专家顾问的水平。
趋势三：人工智能实用主义倾向显著，未来将成为一种可购买的智慧服务。
过去几年我们看到俄罗斯的人工智能机器人尤金首次通过了著名的图灵测试，又见证了谷歌的AlphaGo和Master接连战胜人类围棋冠军，尽管这些史无前例的事件隐约让我们知道人工智能技术已经发展到了一个很高的水平，但因为太过浓厚的“炫技”色彩也让公众对人工智能技术产生很多质疑。
事实上大多数人在谈到人工智能时，首先想到的问题便是：“它究竟能够做什么？”“它到底能够用在什么地方？”“它能够给人类解决哪些问题？”在人工智能技术的应用方面，中国的互联网企业似乎表现地更加实用主义一些。将主要精力投向人工智能领域的百度几乎把人工智能技术应用到了旗下所有产品和服务中，雄心勃勃展开NASA计划的阿里巴巴也致力于将技术推向“普惠”。
人工智能与不同产业的结合正使其实用主义倾向愈发显著，这让人工智能逐步成为一种可以购买的商品。吴恩达博士曾把人工智能比作未来的电能，“电”在今天已经成为一种可以按需购买的商品，任何人都可以花钱将电带到家中。你可以用电来看电视，可以用电来做饭、洗衣服，未来你可以用购买到的人工智能来打造一个智能的家居系统，这是一样的道理。凯文·凯利此前也曾做过类似预判，他说未来我们可能会向亚马逊或是中国的公司购买智能服务。
反过来不同产业对人工智能技术的应用也加剧了人工智能的实用主义倾向。比如特斯拉公司就是拿人工智能技术专门用来提升自动驾驶技术的，再比如地图导航软件，就是专门拿人工智能技术用来为用户规划出行路线的。它们更加关注的是人工智能技术到底能为我的公司和我的用户带来什么。
说到底，人工智能是一个实用主义的东西。越来越多的医疗机构用人工智能诊断疾病，越来越多的汽车制造商开始使用人工智能技术研发无人驾驶汽车，越来越多的普通人开始使用人工智能作出投资、保险等决策。这意味着人工智能已经走出“炫技”阶段，未来将真正进入实用阶段。
趋势四：人工智能技术将严重冲击劳动密集型产业，改变全球经济生态。
许多科技界的大佬一方面受益于人工智能技术，一方面又对人工智能技术发展过程中存在的威胁充满担忧。包括比尔·盖茨、埃隆·马斯克斯、蒂芬·霍金等人都曾对人工智能发展做出警告。尽管从目前来看对人工智能取代甚至毁灭人类的担忧还为时尚早，但毫无疑问人工智能正在抢走各行各业劳动者的饭碗。
人工智能可能引发的大规模失业是当下最为紧迫的一个问题。阿里巴巴董事会主席马云在今年一场大数据峰会上说：“如果我们继续以前的教学方法，我可以保证，三十年后我们的孩子们将找不到工作。”阿里巴巴在电商领域的对手，京东集团董事局主席刘强东则信誓旦旦地表示：“五年后，给你送货的都将是机器人。”
事实上，机器人抢走人类劳动者饭碗的事情已经在全球上演。硅谷一家新兴的机器人保安公司Knightscope目前已和16个国家签约使用其公司生产的K5监控机器人，其中包括中国。K5将主要用于商场、停车场等公共场所，可以自动巡逻并能够识别人脸和车牌，K5每小时的租金约为7美金。这意味着原本属于人类保安的酬劳现在要被机器人抢走。
未来2-5年人工智能导致的大规模失业将率先从劳动密集型产业开始。如制造业，在主要依赖劳动力的阶段，其商业模式本质上是赚取劳动力的剩余价值。而当技术成本低于雇佣劳动力的成本时，显然劳动力会被无情淘汰，制造企业的商业模式也将随之发生改变。再比如物流行业，目前大多数企业都实现了无人仓库管理和机器人自动分拣货物，接下来无人配送车、无人机也很有可能取代一部分物流配送人员的工作。
就中国目前的情况来看，正处于从劳动密集型产业向技术密集型产业过渡的过程中，难以避免地要受到人工智能技术的冲击，而经济相对落后的东南亚国家和地区因为廉价的劳动力优势仍在，受人工智能技术冲击较小。世界经济论坛2016年的调研数据预测到2020年，机器人与人工智能的崛起，将导致全球15个主要的工业化国家510万个就业岗位的流失，多以低成本、劳动密集型的岗位为主。
这绝非危言耸听。人工智能终将改变世界，而由其导致的大规模失业和全球经济结构的调整，显然也属于“改变”的一部分，你我都将亲眼看到这一切的发生。
由国家发展和改革委员会、工业和信息化部、科学技术部、互联网信息办公室、中国科学院、中国工程院、上海市人民政府等共同主办的2021世界人工智能大会将于2021年7月7-10日，上海世博展览馆（浦东国展路1099号）再次举办，2021世界人工智能大会聚焦人工智能技术促进行业高质量发展，已成功举办三届，2021年大会将继续秉承“智联世界”的理念，策划多种形式的高端活动，搭建国际合作交流平台，汇聚顶级科学家、企业家、政府官员、专家学者、国际组织、投资人、初创团队等，大会促进全球人工智能创新思想、技术、应用、人才和资本的集聚和交流，推动全球科技创新协同，助力打造人工智能世界产业集群。
2021世界人工智能大会（WAIC)
地点：上海世博展览馆&上海世博馆
会议：7.8-10，展览：7.7-10
fu.liang01@bigdata-expo.net.cn返回搜狐，查看更多