人工智能的六个发展阶段，一起来看看吧
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”。
人工智能充满未知的探索道路曲折起伏，人工智能的发展历程基本划分为以下6个阶段：
1、起步发展期：1956年—20世纪60年代初
人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。
2、反思发展期：20世纪60年代—70年代初
人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标落空使人工智能发展走入低谷。
3、应用发展期：20世纪70年代初—80年代中
20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入应用发展的新高潮。
4、低迷发展期：20世纪80年代中—90年代中
随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。
5、稳步发展期：20世纪90年代中—2010年
由于网络技术特别是互联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化。
6、蓬勃发展期：2011年至今
随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破，迎来爆发式增长新高潮。
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人工智能发展综述
摘要近十多年来，随着算法与控制技术的不断提高，人工智能正在以爆发式的速度蓬勃发展。并且，随着人机交互的优化、大数据的支持、模式识别技术的提升，人工智能正逐渐的走入我们的生活。本文主要阐述了人工智能的发展历史、发展近况、发展前景以及应用领域。
1.引言人工智能（ArtificialIntelligence）简称AI，是麦卡赛等人在1956年的一场会议时提出的概念。
近几年，在“人机大战”的影响下，人工智能的话题十分的火热，特别是在“阿尔法狗”（AlphaGo）战胜李世石后，人们一直在讨论人是否能“战胜”自己制造的有着大数据支持的“人工智能”，而在各种科幻电影的渲染中，人工智能的伦理性、哲学性的问题也随之加重。
人工智能是一个极其复杂又令人激动的事物，人们需要去了解真正的人工智能，因此本文将会对什么是人工智能以及人工智能的发展历程、未来前景和应用领域等方面进行详细的阐述。
2.图灵测试人们总希望使计算机或者机器能够像人一样思考、像人一样行动、合理地思考、合理地行动，并帮助人们解决现实中实际的问题。而要达到以上的功能，则需要计算机（机器人或者机器）具有以下的能力：
自然语言处理（naturallanguageprocessing）
知识表示（knowledgerepresentation）
自动推理（automatedreasoning）
机器学习（machinelearning）
计算机视觉（computervision）
机器人学（robotics）
这6个领域，构成了人工智能的绝大多数内容。人工智能之父阿兰·图灵（AlanTuring）在1950年还提出了一种图灵测试（TuringTest），旨在为计算机的智能性提供一个令人满意的可操作性定义。
关于图灵测试，是指测试者在与被测试者（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，如果有超过30%的测试者不能确定出被测试者是人还是机器，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。
图灵测试是在60多年前就已经提出来了，但是在现在依然适用，然而我们现在的发展其实远远落后于当年图灵的预测。
在2014年6月8日，由一个俄罗斯团队开发的一个模拟人类说话的脚本——尤金·古斯特曼（EugeneGoostman）成为了首个通过图灵测试的“计算机”，它成功的使人们相信了它是一个13岁的小男孩，该事件成为了人工智能发展的一个里程碑。
在2015年，《Science》杂志报道称，人工智能终于能像人类一样学习，并通过了图灵测试。一个AI系统能够迅速学会写陌生文字，同时还能识别出非本质特征，这是人工智能发展的一大进步。
3.人工智能发展历史①1943-1955年人工智能的孕育期
人工智能的最早工作是WarrenMcCulloch和WalterPitts完成的，他们利用了基础生理学和脑神经元的功能、罗素和怀特海德的对命题逻辑的形式分析、图灵的理论，他们提出了一种神经元模型并且将每个神经元叙述为“开”和“关”。人工智能之父图灵在《计算机与智能》中，提出了图灵测试、机器学习、遗传算法等各种概念，奠定了人工智能的基础。
②1956年人工智能的诞生
1956年的夏季，以麦卡锡、明斯基、香农、罗切斯特为首的一批科学家，在达特茅斯组织组织了一场两个月的研讨会，在这场会议上，研究了用机器研究智能的一系列问题，并首次提出了“人工智能”这一概念，人工智能至此诞生。
③1952-1969年人工智能的期望期
此时，由于各种技术的限制，当权者人为“机器永远不能做X”，麦卡锡把这段时期称作“瞧，妈，连手都没有！”的时代。
后来在IBM公司，罗切斯特和他的同事们制作了一些最初的人工智能程序，它能够帮助学生们许多学生证明一些棘手的定理。
1958年，麦卡锡发表了“ProgramwithCommonSense”的论文，文中他描述了“AdviceTaker”，这个假想的程序可以被看作第一个人工智能的系统。
④1966-1973人工智能发展的困难期
这个时期，在人工智能发展时主要遇到了几个大的困难。
第一种困难来源于大多数早期程序对其主题一无所知；
第二种困难是人工智能试图求解的许多问题的难解性。
第三种困难是来源于用来产生智能行为的基本结构的某些根本局限。
⑤1980年人工智能成为产业
此时期，第一个商用的专家系统开始在DEC公司运转，它帮助新计算机系统配置订单。1981年，日本宣布了“第五代计算机”计划，随后美国组建了微电子和计算机技术公司作为保持竞争力的集团。随之而来的是几百家公司开始研发“专家系统”、“视觉系统”、“机器人与服务”这些目标的软硬件开发，一个被称为“人工智能的冬天”的时期到来了，很多公司开始因为无法实现当初的设想而开始倒闭。
⑥1986年以后
1986年，神经网络回归。
1987年，人工智能开始采用科学的方法，基于“隐马尔可夫模型”的方法开始主导这个领域。
1995年，智能Agent出现。
2001年，大数据成为可用性。
4.人工智能发展近况4.1人机博弈在1997年时，IBM公司的超级计算机“深蓝”战胜了堪称国际象棋棋坛神话的前俄罗斯棋手GarryKasparov而震惊了世界。
在2016年时，Google旗下的DeepMind公司研发的阿尔法围棋（AlphaGo）以4:1的战绩战胜了围棋世界冠军、职业九段棋手李世石，从而又一次引发了关于人工智能的热议，随后在2017年5月的中国乌镇围棋峰会上以3:0的战绩又战胜了世界排名第一的柯洁。
2017年1月6日，百度的人工智能机器人“小度”在最强大脑的舞台上人脸识别的项目中以3:2的成绩战胜了人类“最强大脑”王峰。1月13日，小度与“听音神童”孙亦廷在语音识别项目中以2:2的成绩战平。随后又在1月21日又一次在人脸识别项目中以2:0的成绩战胜了“水哥”王昱珩，更在最强大脑的收官之战中战胜了人类代表队的黄政与Alex。
4.2百度大脑2016年9月1日，百度李彦宏发布了“百度大脑”计划，利用计算机技术模拟人脑，已经可以做到孩子的智力水平。李彦宏阐述了百度大脑在语音、图像、自然语言处理和用户画像领域的前沿进展。目前，百度大脑语音合成日请求量2.5亿，语音识别率达97%。
“深度学习”是百度大脑的主要算法，在图像处理方面，百度已经成为了全世界的最领先的公司之一。
百度大脑的四大功能分别是：语音、图像，自然语言处理和用户画像。
语音是指具有语音识别能力与语音合成能力，图像主要是指计算机视觉，自然语言处理除了需要计算机有认知能力之外还需要具备推理能力，用户画像是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型。
4.3工业4.0工业4.0是由德国提出来的十大未来项目之一，旨在提升制造业的智能化水平，建立具有适应性、资源效率及基因工程学的智慧工厂。
工业4.0已经进入中德合作新时代，有明确提出工业生产的数字化就是“工业4.0”对于未来中德经济发展具有重大意义。
工业4.0项目主要分为三大主题：智能工厂、智能生产、智能物流。
它面临的挑战有：缺乏足够的技能来加快第四次工业革命的进程、企业的IT部门有冗余的威胁、利益相关者普遍不愿意改变。
但是随着AI的发展，工业4.0的推进速度将会大大推快。
5.人工智能的应用领域人工智能可以渗透到各行各业，领域很多，例如：
①无人驾驶：它集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物世界上最先进的无人驾驶汽车已经测试行驶近五十万公里，其中最后八万公里是在没有任何人为安全干预措施下完成的。英国政府也在资助运输研究实验室（TRL），它将在伦敦测试无人驾驶投递车能否成功用于投递包裹和其他货物，使用无人驾驶投递车辆将成为在格林威治实施的众多项目之一。
②语音识别：该技术可以使让机器知道你在说什么并且做出相应的处理，1952年贝尔研究所研制出了第一个能识别10个英文数字发音的系统。在国外的应用中，苹果公司的siri一直处于领先状态，在国内，科大讯飞在这方面的发展尤为迅速。
③自主规划与调整：NASA的远程Agent程序未第一个船载自主规划程序，用于控制航天器的操作调度。
④博弈：人机博弈一直是最近非常火热的话题，深度学习与大数据的支持，成为了机器“战胜”人脑的主要方式。
⑤垃圾信息过滤：学习算法可以将上十亿的信息分类成垃圾信息，可以为接收者节省很多时间。
⑥机器人技术：机器人技术可以使机器人代替人类从事某些繁琐或者危险的工作，在战争中，可以运送危险物品、炸弹拆除等。
⑦机器翻译：机器翻译可以将语言转化成你需要的语言，比如现在的百度翻译、谷歌翻译都可以做的很好，讯飞也开发了实时翻译的功能。
⑧智能家居：在智能家居领域，AI或许可以帮上很大的忙，比如模式识别，可以应用在很多家居上使其智能化，提高人机交互感，智能机器人也可以在帮人们做一些繁琐的家务等。
6.人工智能算法的实现6.1专家系统专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。也就是说，专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题，简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。
知识库是专家系统质量是否优越的关键所在，即知识库中知识的质量和数量决定着专家系统的质量水平。一般来说，专家系统中的知识库与专家系统程序是相互独立的，用户可以通过改变、完善知识库中的知识内容来提高专家系统的性能。
6.2机器学习机器学习(MachineLearning,ML)是一门涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等的多领域交叉学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径,也是深度学习的基础。
机器学习领域的研究工作主要围绕以下三个方面进行：
（1）面向任务的研究
研究和分析改进一组预定任务的执行性能的学习系统。
（2）认知模型
研究人类学习过程并进行计算机模拟。
（3）理论分析
从理论上探索各种可能的学习方法和独立于应用领域的算法
机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域，也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一。但是现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力，至多也只有非常有限的学习能力，因而不能满足科技和生产提出的新要求。
6.2.1遗传算法遗传算法（GeneticAlgorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。它借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）进行随机化搜索，它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域，它是现代有关智能计算中的关键技术。
遗传算法示意图6.2.2DeepLearningDeepLearning即深度学习，深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。
他的基本思想是：假设我们有一个系统S，它有n层（S1,…Sn），它的输入是I，输出是O，形象地表示为：I=>S1=>S2=>…..=>Sn
=>O，如果输出O等于输入I，即输入I经过这个系统变化之后没有任何的信息损失，设处理a信息得到b，再对b处理得到c，那么可以证明：a和c的互信息不会超过a和b的互信息。这表明信息处理不会增加信息，大部分处理会丢失信息。保持了不变，这意味着输入I经过每一层Si都没有任何的信息损失，即在任何一层Si，它都是原有信息（即输入I）的另外一种表示。DeepLearning需要自动地学习特征，假设我们有一堆输入I（如一堆图像或者文本），假设设计了一个系统S（有n层），通过调整系统中参数，使得它的输出仍然是输入I，那么就可以自动地获取得到输入I的一系列层次特征，即S1，…,Sn。对于深度学习来说，其思想就是对堆叠多个层，也就是说这一层的输出作为下一层的输入。通过这种方式，就可以实现对输入信息进行分级表达了。
深度学习的主要技术有：线性代数、概率和信息论；欠拟合、过拟合、正则化；最大似然估计和贝叶斯统计；随机梯度下降；监督学习和无监督学习深度前馈网络、代价函数和反向传播；正则化、稀疏编码和dropout；自适应学习算法；卷积神经网络；循环神经网络；递归神经网络；深度神经网络和深度堆叠网络；
LSTM长短时记忆；主成分分析；正则自动编码器；表征学习；蒙特卡洛；受限波兹曼机；深度置信网络；softmax回归、决策树和聚类算法；KNN和SVM；
生成对抗网络和有向生成网络；机器视觉和图像识别；自然语言处理；语音识别和机器翻译；有限马尔科夫；动态规划；梯度策略算法；增强学习（Q-learning）。
7.人工智能的未来随着人工智能的发展，人工智能将会逐渐走入我们的生活、学习、工作中，其实人工智能已经早就渗透到了我们的生活中，小到我们手机里的计算机，Siri,语音搜索，人脸识别等等，大到无人驾驶汽车，航空卫星。在未来，AI极大可能性的去解放人类，他会替代人类做绝大多数人类能做的事情，正如刘慈欣所说：人工智能的发展，它开始可能会代替一部分人的工作，到最后的话，很可能他把90%甚至更高的人类的工作全部代替。吴恩达也表明，人工智能的发展非常快，我们可以用语音讲话跟电脑用语音交互，会跟真人讲话一样自然，这会完全改变我们跟机器交互的办法。自动驾驶对人也有非常大的价值，我们的社会有很多不同的领域，比如说医疗、教育、金融，都会可以用技术来完全改变。
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盘点人工智能发展史上的8个历史性事件
原标题：盘点人工智能发展史上的8个历史性事件人工智能被广大人民群众所熟知大概是从2016年阿尔法围棋（AlphaGo）与围棋世界冠军、职业九段选手李世石进行人机大战那次，并以4：1的总比分获胜。
不少职业围棋手认为，阿尔法围棋的棋力已经达到甚至超过围棋职业九段水平，在世界职业围棋排名中，其等级分曾经超过排名人类第一的棋手柯洁。此次人机大战，引起了全球前所未有的关注，开启了人工智能的新纪元。
实际上，早在上世纪40年代，人工智能的概念就已诞生。在那个时期的一些科幻小说、科幻电影里，就经常有关于人工智能的描述，如超级机器人、超级计算机、光脑等。
在人工智能的发展历程中，还经历了以下七个历史性事件：
一）1943年，WarrenMcCulloch和WalterPitts两位科学家提出了“神经网络”的概念，正式开启了AI的大门。虽然在当时仅是一个数学理论，但是这个理论让人们了解到计算机可以如人类大脑一样进行“深度学习”，描述了如何让人造神经元网络实现逻辑功能。
二）1955年8月31日，JohnMcCarthy、MarvinMinsky、NathanielRochester和ClaudeShannon四位科学家联名提交了一份《人工智能研究》的提案，首次提出了人工智能（AI）的概念，其中的JohnMcCarthy被后人尊称为“人工智能之父”。
三）1969年人类首次提出了反向传播算法（Backpropagation），这是80年代的主流算法，同时也是机器学习历史上最重要的算法之一，奠定了人工智能的基础。
这种算法的独特之处在于映射、非线性化，具有很强的函数复现能力，可以更好地训练人工智能的学习能力。
四）20世纪60年代，麻省理工学院的一名研究人员发明了一个名为ELIZA的计算机心理治疗师，可以帮助用户和机器对话，缓解压力和抑郁，这是语音助手最早的雏形。
语音助手可以识别用户的语言，并进行简单的系统操作，比如苹果的Siri，某种程度上来说，语音助手赋予了人工智能“说话”和“交流”的能力。
展开全文五）1993年作家兼计算机科学家VernorVinge发表了一篇文章，在这篇文章中首次提到了人工智能的“奇点理论”。他认为未来某一天人工智能会超越人类，并且终结人类社会，主宰人类世界，被其称为“即将到来的技术奇点”。
VernorVinge是最早的人工智能威胁论提出者，后来者还有霍金和特斯拉CEO马斯克。
六）1997年，IBM的超级计算机“深蓝”战胜了当时的国际象棋冠军GarryKasparov，引起了世界的轰动。虽然它还不能证明人工智能可以像人一样思考，但它证明了人工智能在推算及信息处理上要比人类更快。这是AI发展史上，人工智能首次战胜人类。
七）2012年6月，谷歌研究人员JeffDean和吴恩达从YouTube视频中提取了1000万个未标记的图像，训练一个由16，000个电脑处理器组成的庞大神经网络。在没有给出任何识别信息的情况下，人工智能通过深度学习算法准确的从中识别出了猫科动物的照片。
这是人工智能深度学习的首次案例，它意味着人工智能开始有了一定程度的“思考”能力。
人工智能未来的发展：
AI行业的六大发展趋势
·更聪明的机器人
·更快的分析
·更自然的互动
·更微妙的恐惧
·更智能的学习
·知识共享
人工智能的近期研究目标在于建造智能计算机，用以代替人类去从事各种复杂的脑力劳动。正是根据这一近期研究目标，人们才把人工智能理解为计算机科学的一个分支。当然，人工智能还有它的远期研究目标，即探究人类智能和机器智能的基本原理，研究用自动机模拟人类的思维过程和智能行为。这个长期目标远远超出计算机科学的范畴，几乎涉及自然科学和社会科学的所有学科。如今，人工智能已经进入21世纪，其必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。
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责任编辑：人工智能的伦理挑战
原标题：人工智能的伦理挑战控制论之父维纳在他的名著《人有人的用处》中曾在谈到自动化技术和智能机器之后，得出了一个危言耸听的结论：“这些机器的趋势是要在所有层面上取代人类，而非只是用机器能源和力量取代人类的能源和力量。很显然，这种新的取代将对我们的生活产生深远影响。”维纳的这句谶语，在今天未必成为现实，但已经成为诸多文学和影视作品中的题材。《银翼杀手》《机械公敌》《西部世界》等电影以人工智能反抗和超越人类为题材，机器人向乞讨的人类施舍的画作登上《纽约客》杂志2017年10月23日的封面……人们越来越倾向于讨论人工智能究竟在何时会形成属于自己的意识，并超越人类，让人类沦为它们的奴仆。
一
维纳的激进言辞和今天普通人对人工智能的担心有夸张的成分，但人工智能技术的飞速发展的确给未来带来了一系列挑战。其中，人工智能发展最大的问题，不是技术上的瓶颈，而是人工智能与人类的关系问题，这催生了人工智能的伦理学和跨人类主义的伦理学问题。准确来说，这种伦理学已经与传统的伦理学旨趣发生了较大的偏移，其原因在于，人工智能的伦理学讨论的不再是人与人之间的关系，也不是与自然界的既定事实（如动物，生态）之间的关系，而是人类与自己所发明的一种产品构成的关联，由于这种特殊的产品――根据未来学家库兹威尔在《奇点临近》中的说法――一旦超过了某个奇点，就存在彻底压倒人类的可能性，在这种情况下，人与人之间的伦理是否还能约束人类与这个超越奇点的存在之间的关系？
实际上，对人工智能与人类之间伦理关系的研究，不能脱离对人工智能技术本身的讨论。在人工智能领域，从一开始，准确来说是依从着两种完全不同的路径来进行的。
首先，是真正意义上的人工智能的路径，1956年，在达特茅斯学院召开了一次特殊的研讨会，会议的组织者约翰・麦卡锡为这次会议起了一个特殊的名字：人工智能（简称AI）夏季研讨会。这是第一次在学术范围内使用“人工智能”的名称，而参与达特茅斯会议的麦卡锡和明斯基等人直接将这个名词作为一个新的研究方向的名称。实际上，麦卡锡和明斯基思考的是，如何将我们人类的各种感觉，包括视觉、听觉、触觉，甚至大脑的思考都变成称作“信息论之父”的香农意义上的信息，并加以控制和应用。这一阶段上的人工智能的发展，在很大程度上还是对人类行为的模拟，其理论基础来自德国哲学家莱布尼茨的设想，即将人类的各种感觉可以转化为量化的信息数据，也就是说，我们可以将人类的各种感觉经验和思维经验看成是一个复杂的形式符号系统，如果具有强大的信息采集能力和数据分析能力，就能完整地模拟出人类的感觉和思维。这也是为什么明斯基信心十足地宣称：“人的脑子不过是肉做的电脑。”麦卡锡和明斯基不仅成功地模拟出视觉和听觉经验，后来的特里・谢伊诺斯基和杰弗里・辛顿也根据对认知科学和脑科学的最新进展，发明了一个“NETtalk”的程序，模拟了类似于人的“神经元”的网络，让该网络可以像人的大脑一样进行学习，并能够做出简单的思考。
然而，在这个阶段中，所谓的人工智能在更大程度上都是在模拟人的感觉和思维，让一种更像人的思维机器能够诞生。著名的图灵测试，也是在是否能够像人一样思考的标准上进行的。图灵测试的原理很简单，让测试一方和被测试一方彼此分开，只用简单的对话来让处在测试一方的人判断，被测试方是人还是机器，如果有30%的人无法判断对方是人还是机器时，则代表通过了图灵测试。所以，图灵测试的目的，仍然在检验人工智能是否更像人类。但是，问题在于，机器思维在作出自己的判断时，是否需要人的思维这个中介？也就是说，机器是否需要先绕一个弯路，即将自己的思维装扮得像一个人类，再去作出判断？显然，对于人工智能来说，答案是否定的，因为如果人工智能是用来解决某些实际问题，它们根本不需要让自己经过人类思维这个中介，再去思考和解决问题。人类的思维具有一定的定势和短板，强制性地模拟人类大脑思维的方式，并不是人工智能发展的良好选择。
二
所以，人工智能的发展走向了另一个方向，即智能增强（简称IA）上。如果模拟真实的人的大脑和思维的方向不再重要，那么，人工智能是否能发展出一种纯粹机器的学习和思维方式？倘若机器能够思维，是否能以机器本身的方式来进行。这就出现了机器学习的概念。机器学习的概念，实际上已经成为发展出属于机器本身的学习方式，通过海量的信息和数据收集，让机器从这些信息中提出自己的抽象观念，例如，在给机器浏览了上万张猫的图片之后，让机器从这些图片信息中自己提炼出关于猫的概念。这个时候，很难说机器自己抽象出来的猫的概念，与人类自己理解的猫的概念之间是否存在着差别。不过，最关键的是，一旦机器提炼出属于自己的概念和观念之后，这些抽象的概念和观念将会成为机器自身的思考方式的基础，这些机器自己抽象出来的概念就会形成一种不依赖于人的思考模式网络。当我们讨论打败李世石的阿尔法狗时，我们已经看到了这种机器式思维的凌厉之处，这种机器学习的思维已经让通常意义上的围棋定势丧失了威力，从而让习惯于人类思维的棋手瞬间崩溃。一个不再像人一样思维的机器，或许对于人类来说，会带来更大的恐慌。毕竟，模拟人类大脑和思维的人工智能，尚具有一定的可控性，但基于机器思维的人工智能，我们显然不能作出上述简单的结论，因为，根据与人工智能对弈之后的棋手来说，甚至在多次复盘之后，他们仍然无法理解像阿尔法狗这样的人工智能如何走出下一步棋。
不过，说智能增强技术是对人类的取代，似乎也言之尚早，至少第一个提出“智能增强”的工程师恩格尔巴特并不这么认为。对于恩格尔巴特来说，麦卡锡和明斯基的方向旨在建立机器和人类的同质性，这种同质性思维模式的建立，反而与人类处于一种竞争关系之中，这就像《西部世界》中那些总是将自己当成人类的机器人一样，他们谋求与人类平起平坐的关系。智能增强技术的目的则完全不是这样，它更关心的是人与智能机器之间的互补性，如何利用智能机器来弥补人类思维上的不足。比如自动驾驶技术就是一种典型的智能增强技术，自动驾驶技术的实现，不仅是在汽车上安装了自动驾驶的程序，更关键地还需要采集大量的地图地貌信息，还需要自动驾驶的程序能够在影像资料上判断一些移动的偶然性因素，如突然穿过马路的人。自动驾驶技术能够取代容易疲劳和分心的驾驶员，让人类从繁重的驾驶任务中解放出来。同样，在分拣快递、在汽车工厂里自动组装的机器人也属于智能增强类性质的智能，它们不关心如何更像人类，而是关心如何用自己的方式来解决问题。
三
这样，由于智能增强技术带来了两种平面，一方面是人类思维的平面，另一方面是机器的平面，所以，两个平面之间也需要一个接口技术。接口技术让人与智能机器的沟通成为可能。当接口技术的主要开创者费尔森斯丁来到伯克利大学时，距离恩格尔巴特在那里讨论智能增强技术已经有10年之久。费尔森斯丁用犹太神话中的一个形象――土傀儡――来形容今天的接口技术下人与智能机器的关系，与其说今天的人工智能在奇点临近时，旨在超越和取代人类，不如说今天的人工智能技术越来越倾向于以人类为中心的傀儡学，在这种观念的指引下，今天的人工智能的发展目标并不是产生一种独立的意识，而是如何形成与人类交流的接口技术。在这个意义上，我们可以从费尔森斯丁的傀儡学角度来重新理解人工智能与人的关系的伦理学，也就是说，人类与智能机器的关系，既不是纯粹的利用关系，因为人工智能已经不再是机器或软件，也不是对人的取代，成为人类的主人，而是一种共生性的伙伴关系。当苹果公司开发与人类交流的智能软件Siri时，乔布斯就提出Siri是人类与机器合作的一个最朴实、最优雅的模型。以后，我们或许会看到，当一些国家逐渐陷入老龄化社会之后，无论是一线的生产，还是对这些因衰老而无法行动的老人的照料，或许都会面对这样的人与智能机器的接口技术问题，这是一种人与人工智能之间的新伦理学，他们将构成一种跨人类主义，或许，我们在这种景象中看到的不一定是伦理的灾难，而是一种新的希望。
（作者：蓝江，系南京大学哲学系教授）