人工智能能否代替大脑
追溯人工智能的起源，最早提出这个词的是在上个世纪五六十年代由诺伯特·维纳提出，慢慢地这种概念也是扩展开来，到了我们这个科技更加发达的时代，这个词已经逐渐被我们实现。现如今，一些简单的人工智能产品已经被制造出来，小到食品加工，大到儿童教学，种类也是逐渐完善。不过这些人工智能，还是相对稚嫩，一些高智能的人工智能依旧没能被我们所完成。
提到高智能人工智能，我们首先会想起一些科幻电影中的机器人。不过相信大多数年轻人小时候都应该看过一部动漫叫《高智能方程式》，里面的男主角就是依靠着搭载着高智能人工大脑的赛车取得了多次冠军。相较于其他智能汽车，阿斯拉达的高智商也给赛手提供了更大的帮助。当然，阿斯拉达在赛车的过程中，并不是完全追求胜利，更多地还是考虑赛手的情况，给予开导与建议，以此来激发赛手的最大潜力。
当然，这只是出现在动画之中，当然，这样的人工智能也不是不可能出现，就像现在无人汽车已经开始出现，也意味着我们离科幻电影中的场景也不远了。
有些人会想问，现在越野拉力赛，身边也有坐着一个领航员，难道领航员的大脑不如电脑么？今天就让我们一起来探究一下人脑与人工智能大脑的区别。
首先是人脑。其实人类的思考，在大脑中也有着一个类似于计算机处理信息的过程，这个过程能够进行分析模仿，这牵扯着人类大脑的新皮质，也就是大脑的最外层。当然，人类知识拥有简单的逻辑处理能力，最重要的还是人脑具有的模式识别这一强大的核心能力。
模式识别指的是对表征实物或现象的各种形式的信息处理和分析，以对事物或现象进行描述，辨认，分类和解释的过程。比如说数字1其实有很多种表示方法，可以写在纸上表示，可以用手指来表示，这种分析归纳能力就可以视为一种模式识别。
因为新皮质的皮质柱的神经元结构是微小的柱状体，且结构是不变的，通过大脑新皮质中约50万个皮质柱，我们可以在大脑中储存大量的信息，当然它们并不是杂乱的存在，而是会被分门别类，作为功能列表存储起来，形成知识的“模块”。当我们需要使用的时候，我们可以将各“模块”自由组合，通过学习能力，将旧知识运用于新的经验上，在这一点上，人工智能大脑是拍马不及的。
说完了人脑，我们再来说下人工智能的大脑。人工智能说到底就是机器模仿人类的智能活动，从而用机器代替人类行使某些方面的智能。人工智能是通过探索人的感觉和思维的规律来模仿人的智能活动，电子计算机是人工智能的媒介和基础。也就是说，说到底，人工智能的大脑就是一台高智能的计算机。
现在的人工大脑更大程度上都是通过人设置好的程序，进行计算和思考，说到底还是以弱人工智能居多，AI的发展更多还是以人类操控为主。虽然已经有一些机器人已经达到了一定智能水平的程度，但是智商一般也不会超过8岁儿童。虽然未来人工智脑有可能发展到更高的程度，但是在目前看来，暂时还存在差距。
而且，在更多人看来人工智能更多是为了方便服务于群众，当然我们也希望科技能够得到更好地发展，我们得到更加方便的服务。你们觉得呢？欢迎关注并留言给小凡。
专用和通用人工智能的区别
专用和通用人工智能的区别随着当今社会科学技术的持续发展，和人们对编程技术的发展，近年来AI产业正在飞速发展，并且当今社会也有越来越多的人工智能产业实践，所以越来越多的人都开始关注人工智能方面，由此可见人工智能在当今社会中的热度，今天就来讲讲专用人工智能和通用人工智能的区别。
你知道，专用人工智能和通用人工智能的区别么？
打个比方，下属和领导下棋，阿尔法狗和领导下棋，下属即使是下棋高手，但是他不能赢领导，这是下棋的情商规则。而阿尔法狗，它下棋就是下棋，根本没有人类的思考能力和心理结构。这就是专用人工智能和通用人工智能的区别。
人类暧昧的规则，机器人是无法判断的。模拟人类的思考方式，才是机器人的最大挑战。
1、专用人工智能和通用人工智能的区别——专用人工智能
专用人工智能，是指只对某一方面有自动化专业能力。例如阿尔法狗（AlphaGo）在围棋比赛中战胜人类冠军，AI程序在大规模图像识别和人脸识别中达到了超越人类的水平，甚至助诊断皮肤癌达到专业医生水平等。
2、专用人工智能和通用人工智能的区别——通用人工智能
通用人工智能，是指具有像人一样的思维水平以及心理结构的全面性智能化。比如电影里的救世机器人，或是具有较高情商的机器人。目前为止，通用人工智能还未实现，专用人工智能发展势头较猛。
人工智能，于人们而言，有两种理论，一种是乌托邦论，一种灭世论。乌托邦论，是指人工智能将全方位改变人类世界的生活。灭世论，是指人工智能将在未来某一时刻推翻人类世界。
复旦大学一位教授提出了一种新看法，泡沫论。这是指人工智能被科幻片夸大了事实，人工智能的实际发展情况与电影不符，电影走在了人工智能发展前面，所以将会呈现出中空地带亦或是断层地带。人类对人工智能的积极态度还是悲观态度，都不是可取的，而应是平稳心态。
时代发展到一定程度，新科技自有它安身立命的基础，人类也有自己的前行方向。
强人工智能与通用人工智能本质区别由于并未说清相似（或相同）的方面及程度，导致人工智能相关讨论的前提各异。近期，存在如下三种理解：第一种，认为人工智能包括计算智能、感知智能和认知智能三种（钟义信，2012）；第二种，认为人工智能分为弱人工智能和强人工智能两种（曾毅，刘成林等，2016），而强人工智能也正是通用人工智能；第三种，认为人工智能分为专用人工智能和通用人工智能两种（刘凯，胡祥恩，王培，2018）。
常见于行业演讲和报告中，既缺乏理论依据，又具有误导性：逻辑上貌似完整无缺，又与“奇点”不谋而合。其中，计算智能（又称运算智能）指的是快速计算和记忆存储能力，感知智能指的是视觉、听觉、触觉等感知能力，认知智能则指抽象理解的能力。对于计算系统而言，计算智能对应于计算水平，感知智能对应于感知水平，而认知智能则对应于认知水平，三者由低至高逐级更加“智能”。现在计算智能和感知智能业已成熟，那么随着技术的发展，在给定这一框架的前提下，认知智能也应该可以实现，毕竟前两者已经做到了。然而，无关乎最后的认知智能是否最终必然实现，关键问题在于框架的前提就有问题。事实上，计算能力和感知能力只是实现智能的必要条件，而不是智能本身，所以将计算智能和感知智能也划入智能的分解只是一个玩弄逻辑概念的把戏而已，在不能够真正地解决任何实质性问题的同时却极大提升了“认知智能必定能够实现”的信念和预期。因此，如果不能详实检视这个前提，那么所得到的后续结论便经不起推敲。
因此，上述三种分类既有关联，又彼此不同，且三者不能简单等同：“计算智能+感知智能”既不能简单等同于“弱人工智能”，也不能简单等同于“专用人工智能”。同样地，“认知智能”既不能简单等同于“强人工智能”（强调“真正”智能的有无），也不能简单等同于“通用人工智能”（强调“真正”智能本身的特征）。事实上，也只有第三种分类适用于当前语境下的学术讨论，因此本文也将以第三种分类──“专用人工智能”和“通用人工智能”为讨论前提。责任编辑：YYX
人工智能有没有可能在未来超越人类
题记：一个有纸、笔和橡皮擦并且坚持严格的行为准则的人，实质上就是一台通用图灵机。
——艾伦·图灵
人工智能（ArtificialIntelligence），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。
说起人工智能和人类智慧的比拼，大家很容易就想起这件事：2016年，由谷歌公司旗下DeepMind公司研发的围棋人工智能程序“阿法狗（AlphaGo）”可谓“风光无限”。它先是在五番棋大战中以4∶1轻松击败成名多年、也是当时位居世界围棋等级分前十之列的韩国围棋九段李世石。半年之后又逐一约战当时世界上公认水平最高、战力最强的围棋高手，包括世界围棋等级分第一的中国“天才少年”柯洁九段，并在快棋赛中连胜50场，除了因技术问题造成的一盘和棋外保持全胜战绩。围棋曾在很长一段时间里被认为是人工智无法战胜人类的领域，经此之后，也宣告“沦陷”。
柯洁与阿尔法围棋人机大战
面对阿法狗的胜利，科学界的评论者分成了两大阵营。
一派是“悲观派”，他们认为人工智能发展得太快了，甚至就要威胁到人类的安全了，常在文学作品、科幻电影中看到的机器人统治人类的“智械危机”甚至“黑客帝国”就要到来了。
另一派是“乐观派”，认为即使能在围棋领域战胜最强的围棋手，阿法狗和它所代表的超级计算程序仍距离真正的“人工智能”有一段距离。因为和它所表现出的学习、记忆和计算能力相比，阿法狗在“情感”和“思维”领域都还是一片空白。人类下围棋输给阿法狗就像人类跑不赢汽车一样，至少在目前，人工智能还不会对人类的生存构成太大的威胁。
哪种观点更符合实际呢？也很难下断言。不过我们倒是可以一起梳理下人工智能在近几十年里的发展，看看能不能从历史发展进程中窥见一二。
人类关于人工智能的想象由来已久。早在我国古代的《列子·汤问》中就记载了西周时代一位名叫“偃师”的工匠制造出“智能机器人”，不但会说话还能歌善舞；古希腊著名数学家希罗也声称自己制造过一个类似“自动售货机”的机器人，不过这些也仅仅限于传说故事，是否属实无从考证。
历史上第一位真正提出人工智能原理的是英国数学家艾伦·麦席森·图灵（AlanMathisonTuring），他全面分析了人的计算过程，把计算归结为最简单、最基本、最确定的操作动作，从而用一种简单的方法来描述基本计算程序。这种简单的方法是以一个抽象自动机概念为基础的，其结果是：算法可计算函数就是这种自动机能计算的函数——这不仅给计算下了一个定义，而且第一次把计算和自动机联系起来，对后世产生了巨大的影响，这种“自动机”后来被人们称为“图灵机”。图灵还提出了一种用于判定机器是否具有智能的试验方法，也就是我们现在经常说到的“图灵测试”。
艾伦·麦席森·图灵
图灵测试（TheTuringtest）指测试者与被测试者（一个人和一台机器）隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问。
进行多次测试后，如果机器让平均每个参与者做出超过30%的误判，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。
图灵通过这个思维试验，能够令人信服地说明“思考的机器”是可能的，图灵测试也就成了在人工智能方面第一个比较严肃的提案。
“人工智能”这个词真正出现于1956年（图灵去世两年之后）。多名来自数学、心理学、神经学、计算机科学与电气工程等各种领域的学者聚集在美国的达特茅斯学院，讨论如何用计算机模拟人的智能，并根据计算机学家约翰·麦卡锡（JohnMcCarthy）的建议，正式把这一学科领域命名为“人工智能”。两位认知心理学家赫伯特·西蒙和艾伦·纽厄尔作为心理学界的代表参加了这个具有历史意义的会议，而且他们带到会议上去的“逻辑理论家”是当时唯一可以工作的人工智能软件。因此，西蒙、纽厄尔以及达特茅斯会议的发起人乔治·麦卡锡和马文·明斯基被公认为是人工智能的奠基人，也被称为“人工智能之父”。
麦卡锡和明斯基发起这个会议时的目标非常宏伟，是想通过十来个人用两个月的共同努力设计出一台具有真正智能的机器。事实上达特茅斯会议之后的几年确实也算得上人工智能开发的黄金时代。他们使用着笨重的晶体管计算机，开发出了一系列堪称神奇的AI应用：可以解决代数应用题，证明几何定理，学习和使用英语……这些年轻的研究者在私下的交流和公开发表的论文中表达出相当乐观的情绪。1970年，马文·明斯基在一次演讲中表示：“在3~8年的时间里我们将得到一台具有人类平均智能的机器。”
图源pexls
也是在这个时期，第一个会和人聊天的机器人ELIZA被发明了出来，它会按照自己程序库里被设定的答案和用户对话。然而和我们现在会使用到的苹果手机软件Siri或者微软小冰不同的是，ELIZA其实不知道自己在说什么。它只是按提前预设的套路与人类对话，或者只是用符合语法的方式将问题复述一遍。
人工智能的研发很快就碰到了瓶颈——一方面是计算机硬件跟不上，另一方面科学家们发现，一些看似十分简单的任务，如人脸识别或在让机器人控制自己在屋子里行走，实现起来却极端困难。他们能够做出来一个可以轻而易举解决初中几何题的AI，但它却没办法控制自己的双脚走出一个小房间。在20世纪80年代的著名科幻电影《星球大战》系列中，两个智能机器人形象或多或少也反映了当时人工智能在人们心目中的样子：滑稽、忠诚、笨拙。
人工智能的两大巨头麦卡锡和明斯特也有了意见分歧。明斯特想要的人工智能，是真正能够理解人类语言、懂得故事含义、和人类大脑并无二致的AI，甚至让机器人和人类一样做出一些并不是基于逻辑算法的判断——或者说让人工智能拥有“知觉”。他们这一派被称为“芜杂派”。相对应地，以麦卡锡为代表的另一派被称为“简约派”，他们并不想让机器人拥有和人类一样的思维方式，他们只想要一个能够按照既定程序把问题解决的“机器”。
不过随着计算机技术一日千里般的进步，以及人类脑神经科学的研究，20世纪80年代，另一种全新的思维方式出现了：他们相信，为了获得真正的智能，机器必须具有躯体——它需要感知、移动、生存以及与这个世界交互。在这个时期，美国和日本都拍摄了大量以巨型机器人为主角的娱乐节目，其中最知名的，当然是我们这代人小时候沉迷不已的《变形金刚》系列和《百变雄狮系列》。
不过无论是“擎天柱”还是“威震天”，这些来自外星球的巨大机器人和我们所见到的人工智能还是至少有一点不同：他们头脑中的“思维”和“情感”是与生俱来的，而不是人造的。
图源pexls
赋予机器真正的生命，并不是一件容易的事。不过随着计算机硬件的进步速度，人工智能也迅速“成长”起来。按照摩尔定律（摩尔定律是英特尔创始人之一戈登·摩尔的经验之谈，其核心内容为：集成电路上可以容纳的晶体管数目在大约每经过18个月便会增加一倍。），计算机的计算速度和内存容量每两年翻一番。现在随意一台计算机的计算速度都已经是20世纪50年代麦卡锡所使用电脑的上千万倍。在计算力迅速增强面前，很多之前看上去永远解决不了的问题都已经迎刃而解了。
1997年5月11日，IBM公司生产的超级人工智能“深蓝”在一场国际象棋比赛中，击败了世界冠军卡斯帕罗夫。这也成为了人工智能进步的一个标志性的事件，甚至人们还编出了许多段子来渲染人工智能的恐怖。
1999年影片《黑客帝国》风靡全世界，或多或少反映了人们对人工智能“崇拜又害怕”的心理。在这部影片中，一名年轻的网络黑客尼奥发现看似正常的现实世界实际上是由一个名为“矩阵”的计算机人工智能系统控制的，真实的人类早已成为人工智能的奴隶，被浸在营养液中成为生物电池。
不过此后的将近二十年里，人工智能始终也没能表现出任何对人类的敌意——也有可能是我们早已被他们控制了。这些年里人们广泛地认识到，许多研究AI需要解决的问题已经成为数学、经济学和运筹学领域的研究课题。数学语言的共享不仅使AI可以与其他学科展开更高层次的合作，而且使研究结果更易于评估和证明，AI已成为一门更严格的科学分支。不过“人工智能统治人类”的话题，除了科幻圈以外，已经很少有人提到了。
然而阿法狗的出现，还是让人们平添一层担忧。这是因为它的设计突破了原本人工智能棋手不会模糊选点的禁区，而且会像人类那样“思考”。那么假以时日，是不是真正的图灵机就可以真的出现了呢？这种在智商上可以碾压人类的人工智能，真的还会为我们服务吗？
说到这里不得不提艾萨克·阿西莫夫，他是一位兼职科普作家的科学家。正是他在自己1950年出版的作品集《我，机器人》中提出了著名的“机器人三定律”，即：
第一定律：机器人不得伤害人类个体，或者目睹人类个体将遭受危险而袖手不管。
第二定律：机器人必须服从人给予它的命令，当该命令与第一定律冲突时例外。
第三定律：机器人在不违反第一、第二定律的情况下要尽可能保护自己的生存。
这三大定律表面上看都是一些“废话”，但是细细研究就会发现它们在逻辑上环环相扣，为人工智能戴上了一条“既可以保护自己，又不会伤害人类”的枷锁。纵观人工智能的发展历史，我们可以得出一个确定无疑的结论：人工智能有没有可能在未来超越人类？有！不但有而且希望很大，随着硬件技术的进步，这一天很快就会到来。那么有必要去特意提防人工智能吗？不需要！因为只要机器人三大定律还在，它们就翻不了天。
如果哪天三大定律被机器人破解了，那就请自求多福吧！
文源：综合自《八卦心理学：我知道你在想什么》、“人工智能”百度百科
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