人工智能的三个层次：运算智能，感知智能，认知智
二是感知智能，即视觉、听觉、触觉等感知能力。人和动物都具备，能够通过各种智能感知能力与自然界进行交互。自动驾驶汽车，就是通过激光雷达等感知设备和人工智能算法，实现这样的感知智能的。机器在感知世界方面，比人类还有优势。人类都是被动感知的，但是机器可以主动感知，如：激光雷达、微波雷达和红外雷达。不管是BigDog这样的感知机器人，还是自动驾驶汽车，因为充分利用了DNN和大数据的成果，机器在感知智能方面已越来越接近于人类。
三是认知智能。通俗讲是“能理解会思考”。人类有语言，才有概念，才有推理，所以概念、意识、观念等都是人类认知智能的表现。
目前，智伴科技旗下的班尼儿童成长机器人就是“能理解会思考”的。当你问了一个它不懂的问题，第二次再问时候也许它就学会了，这就是它自学的功能。五米内语音识别率为97%，可识别25种语言类情感，也是班尼的亮点之一。
在人工智能的时代中，不同行业会有不同的特点。显然人工智能不能做一切事情，也不能够代替所有人，经过分析把人工智能的行业应用分成三种主要的状况：
第一种，信息完全输入的状况。在这种状况下，机器得到输入，就可以充分准确的得到相应的输出。像以讯飞听见为代表的实时语音转写，像人脸识别、图像识别等技术，“输入”即可以得到“输出”，在这一领域机器将来可以完全替代人工。
第二种类型，是仅仅有输入还不够，还需要知识积累，需要思维判断的工作。这一领域是人和机器耦合的，比如说陪伴，班尼不能代替父母陪伴孩子。回答孩子的问题，教孩子知识，让父母在忙碌的时候不会担心孩子感到孤独，并且帮助父母与孩子实时交流，了解孩子。这是第二种场景：机器无法完全替代人工，而是辅助人，人机耦合进行工作。
第三种类型，没有信息输入，而是主要靠创意，靠想象力的工作。今天的机器可以作图、作曲、写诗，但是都是编码生成的工艺，真正的艺术如今的机器还很难做到。机器能够替代了大量的传统体力劳动，从而将人类释放到无比美好和广阔的创意空间中去，这是人工智能发展的未来趋势之一。因此我们认为，需要创意和想象力的工作是机器无法取代的。
未来的世界应该是由顶尖专家和顶尖管理者协同管理人和机器的联合体的一个大未来，这就是我们认为的人机协同的机制。人类今天的工作会越来越多的由后台的学习系统不断地学习到机器中，由机器来代替人类；而人类将投身于想象更大的未来，去做更有创意的事情。在这样的机制下，人类智慧大爆炸时代正在到来。
未来十年将会是人工智能发展的关键阶段，在这一行业中，中国现在少有地兼具核心技术能力和产业基础条件：在国家层面，2014年科技部“863计划”启动《基于大数据的类人智能关键技术与系统》项目；在企业层面，以科大讯飞为代表的中国自主创新企业已经找到人工智能发展的必由之路——从语音和语言为入口介入认知智能。因此未来中国在人工智能行业和人工智能产业上必将大有可为。
数百年前的万户，不会想到现在NASA已经成功将人类送出地球，远航太空。无论人们是否承认，科技进步的速度，总是超乎最前卫的理想主义者的想象。而如今，我们已经站在了人工智能的大路前。随着技术的发展，人工智能未来将来在智能硬件、车联网、机器人、自动客服、教育等方面发挥越来越显著的作用。
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人工智能的三次浪潮与三种模式
■史爱武
谈到人工智能，人工智能的定义到底是什么？
达特茅斯会议上对人工智能的定义是：使一部机器的反应方式就像是一个人在行动时所依据的智能。
百度百科上对人工智能的定义是：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。
尽管人工智能现在还没有非常严格准确或者所有人都接受的定义，但是有一些约定俗成的说法。通常人工智能是指机器智能，让机器达到人智能所实现的一些功能。人工智能既然是机器智能，就不是机械智能，那么这个机器是指什么呢？是指计算机，用计算机仿真出来的人的智能行为就可以叫作人工智能。
2017年7月，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》。2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。这一国家级战略和社会流行趋势标志着，人工智能发展进入了新阶段，我国要抢抓人工智能发展的重大战略机遇，构筑人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国。
人工智能的三次浪潮
自1956年开始，人工智能经历了三起三落，出现了几次浪潮，现在人工智能已经是处于第三次浪潮了。
第一次浪潮（1956-1976年，20年），最核心的是逻辑主义
逻辑主义主要是用机器证明的办法去证明和推理一些知识，比如用机器证明一个数学定理。要想证明这些问题，需要把原来的条件和定义从形式化变成逻辑表达，然后用逻辑的方法去证明最后的结论是对的还是错的，也叫做逻辑证明。
早期的计算机人工智能实际上都是沿着这条路在走。当时很多专家系统，比如医学专家系统，用语言文字输入一些症状，在机器里面变换成逻辑表达，用符号演算的办法推理出大概得了什么病。所以当时的主要研究都集中在逻辑抽象、逻辑运算和逻辑表达等方面。
在第一次浪潮中，数学定理证明实际上是实现效果最好的，当时有很多数学家用定理思路证明了数学定理。为了更好地完成定理证明工作，当时出了很多和逻辑证明相关的逻辑程序语言，比如很有名的Prolog。
虽然当时的成果已经能够解开拼图或实现简单的游戏，却几乎无法解决任何实用的问题。
第二次浪潮（1976—2006年，30年），联结主义盛行
在第一次浪潮期间，逻辑主义和以人工神经网络为代表的联结主义相比，逻辑主义是完全占上风的，联结主义那时候不太吃香。然而逻辑主义最后无法解决实用的问题，达不到人们对它的期望，引起了大家的反思，这时候人工神经网络（也就是联结主义）就慢慢占了上风。
在70年代末，整个神经元联结网络、模型都有突飞猛进的进步，最重要的是BP前馈神经网络。1986年BP前馈神经网络刚出来的时候解决了不少问题，后来大家往更大的领域应用，实现了比较大的成果。在很多模式识别的领域、手写文字的识别、字符识别、简单的人脸识别也开始用起来，这个领域一下子就热起来，一时之间，人们感觉人工智能大有可为。随后十几年人们发现神经网络可以解决一些单一问题，解决复杂问题却有些力不从心。训练学习的时候，数据量太大，有很多结果到一定程度就不再往上升了。
这时期所进行的研究，是以灌输“专家知识”作为规则，来协助解决特定问题的“专家系统”为主。虽然有一些实际的商业应用案例，应用范畴却很有限，第二次热潮也就慢慢趋于消退。
第三次浪潮（2006—现在），基于互联网大数据的深度学习的突破
如果按照技术分类来讲，第二次和第三次浪潮都是神经网络技术的发展，不同的是，第三次浪潮是多层神经网络的成功，也就是深度学习取得突破。这里既有硬件的进步，也有卷积神经网络模型与参数训练技巧的进步。
若观察脑的内部，会发现有大量称为“神经元”的神经细胞彼此相连。一个神经元从其他神经元那里接收的电气信号量达某一定值以上，就会兴奋（神经冲动）；在某一定值以下，就不会兴奋。兴奋起来的神经元，会将电气信号传送给下一个相连的神经元。下一个神经元同样会因此兴奋或不兴奋。简单来说，彼此相连的神经元，会形成联合传递行为。我们透过将这种相连的结构来数学模型化，便形成了人工神经网络。
经模型化的人工神经网络，是由“输入层”“隐藏层”及“输出层”等三层构成。深度学习往往意味着有多个隐藏层，也就是多层神经网络。另外，学习数据则是由输入数据以及相对应的正确解答来组成。
为了让输出层的值跟各个输入数据所对应的正解数据相等，会对各个神经元的输入计算出适当的“权重”值。通过神经网络，深度学习便成为了“只要将数据输入神经网络，它就能自行抽出特征”的人工智能。
伴随着高性能计算机、云计算、大数据、传感器的普及，以及计算成本的下降，“深度学习”随之兴起。它通过模仿人脑的“神经网络”来学习大量数据的方法，使它可以像人类一样辨识声音及影像，或是针对问题做出合适的判断。在第三次浪潮中，人工智能技术及应用有了很大的提高，深度学习算法的突破居功至伟。
深度学习最擅长的是能辨识图像数据或波形数据这类无法符号化的数据。自2010年以来，Apple、Microsoft及Google等国际知名IT企业，都投入大量人力物力财力开展深度学习的研究。例如AppleSiri的语音识别，Microsoft搜索引擎Bing的影像搜寻等等，而Google的深度学习项目也已超过1500项。
深度学习如此快速的成长和应用，也要归功于硬件设备的提升。图形处理器（GPU）大厂英伟达（NVIDIA）利用该公司的图形适配器、连接库（Library）和框架（Frame⁃work）产品来提升深度学习的性能，并积极开设研讨课程。另外，Google也公开了框架TensorFlow，可以将深度学习应用于大数据分析。
人工智能的3种模式
人工智能的概念很宽泛，根据人工智能的实力可以分成3大类，也称为3种模式。
（1）弱人工智能：擅长于单个方面的人工智能，也叫专业人工智能。比如战胜世界围棋冠军的人工智能AlphaGo，它只会下围棋，如果让它下国际象棋或分辨一下人脸，它可能就会犯迷糊，就不知道怎么做了。当前我们实现的几乎全是弱人工智能。
（2）强人工智能：是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，这是类似人类级别的人工智能，也叫通用人工智能。人类能干的脑力活，它都能干，创造强人工智能比创造弱人工智能难得多，目前我们还做不到。
（3）超人工智能：知名人工智能思想家NickBostrom把超级智能定义为“在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能”。超人工智能可以是各方面都比人类强点，也可以是各方面都比人类强很多倍。超人工智能现在还不存在，很多人也希望它永远不要存在。否则，可能像好莱坞大片里面的超级智能机器一样，对人类也会带来一些威胁或者颠覆。
我们现在处于一个充满弱人工智能的世界。比如，垃圾邮件分类系统是个帮助我们筛选垃圾邮件的弱人工智能；Google翻译是可以帮助我们翻译英文的弱人工智能等等。这些弱人工智能算法不断地加强创新，每一个弱人工智能的创新，都是迈向强人工智能和超人工智能的进步。正如人工智能科学家AaronSaenz所说，现在的弱人工智能就像地球早期软泥中的氨基酸，可能突然之间就形成了生命。如世界发展的规律看来，超人工智能也是未来可期的！