《人工智能时代》
人工智能时代，一个扎辫子的清朝人，如果在今天的飞机上醒来，目瞪口呆、魂不附体之后，可能也有点好奇：孙大圣不是翻个跟斗就飞起来了吗，这怎么还需要法宝！我们迎来人工智能时代，可能也是如此。生活将彻底改变，但却不像《终结者》描述的那样。不过，形式是否符合想象并不重要，重要的是，人工智能会以你永远无法达到的速度、准确度以及更低的成本来完成工作，它们在取代你的工作时也会毫不留情。本书的独特性在于，它不仅指出了种种可能的趋势，也给出了应对之策，并受到美国国务卿的高度关注。欢迎来到未来。
文章目录
1人工智能时代价值2人工智能时代作者简介3人工智能时代正文3.1Part1 人工智能时代大冲击3.1.1一、从仆人到颠覆者3.1.2二、机器人，疯狂扩散的病毒3.1.3三、一场智能机器密谋的金融抢劫3.1.4四、机器魔鬼，引燃众神之怒3.2PART2：重塑社会，拥抱智能大未来3.2.1五、机器人犯罪，谁才该负责3.2.2六、从人到机器，决策权的转移3.2.3七、谁会成为最富有的1%3.2.4八、无论什么颜色领子，机器都会毫不留情3.2.5九、一个人机共生的时代4人工智能时代结语人工智能时代价值一个扎辫子的清朝人，如果在今天的飞机上醒来，目瞪口呆、魂不附体之后，可能也有点好奇：孙大圣不是翻个跟斗就飞起来了吗，这怎么还需要法宝！我们迎来人工智能时代，可能也是如此。生活将彻底改变，但却不像《终结者》描述的那样。
不过，形式是否符合想象并不重要，重要的是，人工智能会以你永远无法达到的速度、准确度以及更低的成本来完成工作，它们在取代你的工作时也会毫不留情。本书的独特性在于，它不仅指出了种种可能的趋势，也给出了应对之策，并受到美国国务卿的高度关注。欢迎来到未来。
人工智能时代作者简介[美]杰瑞·卡普兰
斯坦福大学顶尖人工智能专家，堪称人工智能时代领军者。同时，他还是著名公司Go创始人，设计了世界上第一台笔触式计算机，是开创平板电脑和智能手机的商业化的先锋，被称为硅谷最传奇的连续创业家。本书是《经济学人》2015年度图书。
精华解读
以下内容为《人工智能时代》一书精华解读，供广大书友们学习参考，欢迎分享，未经允许不可用作商业用途。
人工智能时代正文Part1 人工智能时代大冲击一、从仆人到颠覆者1956年的夏天，一群看起来似乎最难达成共识的顶级学者，在达特茅斯学院的花园里，达成了一个共识，那就是 “人工智能”的概念。其中之一的纳撒尼尔·罗切斯特，是IBM初期人工智能产品研究的领导者，那时IBM的客户就有疑问：“如果机器那么能干，我们买了他，我们还有存在的必要吗？”这是一个好问题，以至于IBM的内部报告都建议公司停止关于人工智能的研究（可能同样为自己的工作而担心），IBM的管理层告诉销售人员一句简单的回应：“计算机只能按照编好的程序工作。”
这句话巧妙地去除了人们的担心，没什么可怕的，这些电子大脑只是顺从的机械仆人，它们会盲目地听从你的指挥。这成为半个世纪内传播最广的关于人工智能的认知。诚如斯言，在计算机发展的初期，这还算真实。那时，大部分程序可以形容为“做这个，然后做那个”的一系列指令，这种风格的人工智能被称为符号系统法。
机器学习，一个失败者的逆袭
但是，早期的人工智能研究者很快就遇到了一个问题，就是所谓的“组合爆炸”问题。假设你想找到从北京到上海的最短行车路线，而你的方法是测量每一条可能会走的路，那会产生无数的可能性组合。随着问题越来越复杂，符号系统的编程方法很快变得过时，很多努力都转向了启发法研究。即模仿人类大脑功能，创造出“神经网络”程序。它需要程序员提供足够的示例，告诉它你想让它做什么。初期，研究者在神经网络方向上遇到一系列的麻烦。但在上世纪90年代和本世纪初，这种技术和程序在先进的构架、技术以及统计学的支持下，被包装为机器学习和大数据卷土重来，取得了极具说服力的成果。
信息技术的进步让计算机发生了彻底的改变。此前的半个世纪，处理速度、晶体管密度以及内存等计算能力重要指标，差不多每18~24个月就会翻倍，呈现指数级增长。英特尔的创始人戈登·摩尔在1965年发现这个趋势，被人们称为摩尔定律，直到今天这个趋势仍然没有减弱的迹象。看看我们的手机内存，就是摩尔定律最明显的例证之一。
1980年，作者帮助斯坦福的一些研究者建立一个程序，当时，团队领导借给他一台当时最先进的个人电脑——AppleII，这台据说无与伦比的机器可以储存软盘上的信息，还支持最高4.8万字节的内存。这个内存的含义是，AppleII可以存储时长1秒CD音制的音乐。而今天我们的智能手机有64G的容量，可以容纳长达12天CD音质的音乐，内存是AppleII电脑的100万倍，而价格只有它的零头。而网络，1980年几乎还不存在。
今天，专业机器学习程序能力已经快速超越了它们的创造者——人类。它们发展出自己的直觉力，然后用直觉来行动，这和“只能按照编好的程序工作”的说法，大不相同。2011年，IBM超级计算机沃森参加了益智问答节目《危险边缘》，挑战该节目的世界冠军肯·詹宁斯，并最终取得了胜利。
人工智能从人们认为的仆人，正在一步步成为颠覆者。
二、机器人，疯狂扩散的病毒如果你还以为机器人不就是人类控制下的钢铁猫，那就大错特错了！1972年，波士顿一家实验室里固定在桌子上的PUMA手臂，由于编程错误，开始了它的暴走，先是前后震动，然后带着桌子在房间里颠簸乱舞。等到实验室一位研究生发现时已经太晚了，PUMA机械手毫不留情地靠近他，把他逼到一个角落里，他蹲伏在地大声呼救，正当他即将变成历史注脚时，一位同事冲进来制止住了机械臂，才结束这场暴走。
有机器人的地方，便是“杀戮地带”
研究者、厂家出于吸引注意和投资的目的，一般把机器人设计得很可爱，像人类一样顶着脑袋长着眼睛，有时还会特意做成美女的样子。但是，记住机器人并不是人。期待它们像人一样遵守社会约束，是被它外形误导的致命误会。事实上，在工厂和实验室中，在机器人活动区域贴上亮色胶条，指出“杀戮地带”是标准操作。
自我进化，机器人的未来
刚开始的机器人，无论外貌还是内在，都更接近机器。它们需要专门设计的工作环境，因为它们听不见、看不见，感受不到环境。洗碗机就是这一理念的例子，每个碟子和杯子都必须根据旋转臂的位置放置，你必须适应机器人的需求，躲避危险的机械陷阱。但是，如今的机器人会更接近人的一些感知能力。
实验室里，机器人可以和人模拟剑斗，追踪人类动作，调整移动，还能适可而止。这是因为机器感知技术的发展，复杂昂贵的摄像机，给机器人长上了眼镜，让它们能够快速解读图片，识别人、物体以及动作。工业设计的改良，给机器人更轻量、更复杂的身体，减少了它们造成破坏的可能性。未来，它们可能还会做计划呢，有可能很美妙，机器人或者可以帮你只采摘成熟的水果，但有些则则会像是噩梦，比如说搞暗杀的机器黑帮。
即使身处荒原，也有人监视你
我们的高速公路要了很多动物的命，因为它们都没有探知到两吨重的金属将从路上呼啸而过的能力；同样，我们甚至没有词语可以用来讨论即将发生的科技变革，这意味着我们在所谓的信息高速公路上同样面临着毙命的危险。
我们的头，无法伸长到一米外，无法360旋转，所以视线、听力范围都有限制。但对机器人来说这都不是事。你能想像到机器人油漆工是什么样？人形的机器人爬在梯子上挥舞着刷子，和旁边的人类同事一起工作？它更可能是一组飞翔的遥控飞机，配备喷雾嘴和颜料袋，随时调整距离，补充能量。随着传感器、反应器以及无线通信的不断进步，机器人可能会从视野中消失。有一天，你走在一片原始荒原，虽然并没有注意到眼前有一个巨大的网络、大量的自组织和协作设备在维护这个环境，但它却在照看或监视着你。
社会趋势剧变：未来更像过去
你觉得未来会是一个什么样的世界？比如，你们家是不是会有各种神奇的机器人，喂吃饭的，帮穿衣服的，像古代的皇帝一样，真开心，拥有一群机器人太监宫女！
事实恰恰相反，未来可能看起来更像过去，你不是像皇帝一样奴仆成群，而是有个妈妈似的机器人，一个人帮你搞定全部。科技将倾向于联合化和简单化。过去，你可能需要为车配备一个GPS、一台照相机、一台录像机、一台CD机。今天，它们都被智能手机这一经济设备所取代。
曾经厨房有各种各样不常用的小工具，但人造劳动者可能可以独立完成所有工作，只要调出配件箱中需要的部件进行组织，它可能只需要中世纪厨子就有的原始设备就能搞定一切。
灵活的机器人系统，可以让自己消失于无形，并根据需求进行自组织，虽然容易被忽略，但却有病毒一样不容小觑的力量。
三、一场智能机器密谋的金融抢劫机器会偷走你的钱，你丝毫不用怀疑这点，你应该关心的是它们用的是何种手段。盯梢跟踪夹皮夹？错！别忘了人家复姓智能！
重要的是数据，而非程序
20世纪80年代，作者的一位朋友大卫·肖在哥伦比亚大学研究一个加速计算的项目。后来，摩根士丹利给了他6倍于教授的薪水，因为他们需要大卫的技术来完成一项新的秘密商业计划，利用计算机来买卖股票。
大卫做的事，在今天被称为高频交易（HFT）。频率有多快？人最快的速度，差不多是能在0.1秒内完成两次交易，而如今的高频交易系统在几乎相同的时间内可以完成差不多10万次交易。
大卫·肖，还有很多精英都洞察到真正的战斗在于数据，而不是程序，统计和机器学习技术才是当下用来淘金的最好工具。
赌场永远是赢家
意识到真理的大卫·肖，很快就有了更好的想法：让数学家和计算机自由发挥，把统计和人工智能应用到任何可以变化的东西上。在刚刚加入摩根士丹利18个月后，他就毅然辞职，开创了自己的投资银行：D.E.Shaw。
证券市场赚钱的方式是低买高卖。原则上说，如果信息能够自由流动，那么在任何地方，同一物品都只会有一种价格，并且是它最好的价格，但事实却并非如此。真实价格每时每刻都在变动。最简单的高频交易形式就是找到一个时间点，本应只有一个价格的股票或商品出现了差价。当价格出现了瞬间分歧，高频交易程序就能同时低价买进再高价卖出，在没有任何风险的情况下把差额装入腰包。赌场才是永远的赢家。
让机器把钱归还失主
交易所和高频交易程序的关系，就像下面的情景。想象一下，如果你所在的城镇有一个人，他发明了一种能跟在人们屁股后面到处走的隐形机器人，当有人不小心把硬币掉到地上，它就悄悄地捡了藏起来。这个人可能会劝说城市管理者批准这个应用，因为这样能保持人行道的清洁。人行道虽然清洁了，但相比于把钱都给企业家，对于公众利益最有利的难道不是让机器人把钱的一部分或全部都交还给失主吗？
证券交易的使命不是让某些人富起来，而是通过优化和高效分配资金流促进商业的发展，但掌控当今市场的合成智能，让这个使命蒙受了质疑。
四、机器魔鬼，引燃众神之怒2010年5月6日，下午2点42分，道琼斯工业平均指数在几分钟内相比当日开盘价下跌了1000多点，也就是9%。超过一万亿美元的资产价值在2点47分消失了。美国证券交易委员会为了搞清楚到底发生了什么，花了6个月整理电子残骸。结论很有趣。
问题起源于一位投资经理，他下单卖出了一笔数量可观的股票，虽然订单很大，但也很正常，之后，他就去忙其他的了。问题在于那一刻，市场中没有足够的买家去购买这个证券，于是在无人看管的情况下，价格陡然下跌。势头一旦形成，其他程序自动执行止损命令，愿意以任何价格卖出。
然后，安装在全世界的高频交易程序中的安全警报拉响了，用来检测不正常市场波动的程序为了保护投资人的钱，开始尽职地以疯狂速度平仓。这是一场发生在瞬间、火力全开的电子银行挤兑。那些激进的程序感觉到了少见的机遇，把正在疯狂买进卖出的电子同伴当做猎物，依照专门的算法进行疯狂的交易。因为这种空前的交易量，报告系统落后了，错误信息加剧了连环相撞。苹果的股价莫名其妙地升到了10万美元一股，而埃森哲咨询公司的股价则坠落到了特价甩卖区，每股一美分。不起眼的芝加哥商品交易所拯救了局面，他们在短短5秒内停止了所有交易，这段时间足够市场喘一口气，同时也让高频交易程序重新设定。这场破坏一结束，正常市场力量回归，价格很快恢复到接近几分钟前的价格。
相信有关机构能够保护好我们的血汗钱，这种信任是金融系统的根基。但现在，我们无法再高枕无忧，因为我们无法知道，明天钱是不是依然完整且升值。因为，这些钱的命运掌握在机器手中。
为什么网站总知道我们要什么
这样的电子战争并不局限于财政方面，它们早就发生在你身上了。当你加载含有广告页面的一瞬间，各种各样的合成智能在激烈地厮杀。从你点击链接到网页真正出现在屏幕上的约一秒钟内，上百个事务进程在互联网中激烈地搜寻你最近的行为细节，估算你会被其中一家广告商影响的可能性，然后拍卖决定，到底哪个广告有机会出现在你眼前。
它们为什么知道你的行踪？你访问的网站，可以在你的硬盘上留下你访问的动作及相关信息的Cookie数据。又有人发现，其他第三方也可以在你访问的网页上，搭载只包含一个像素，对你来说是不可见的图片，来获取你的Cookie数据。“Cookie”中通常是一个以大数运算形式出现的唯一识别符，你可以把它看做被贴在你背上的便利贴，当为你做出记号的那一方再看见便利贴时，就会认出你了。它们为什么要了解你？它们可能是想要统计各种数据，不过，更多时候是想以后向你展示广告。
它们包括谷歌和雅虎，也包括RocketFuel这样的后起之秀。他们已经建立起了精密的数学模型，用来预测你回应任何一个他们展示广告的可能性，据此他们知道，你在广告主那里值多少钱。
这是一个复杂程度远超人类能力极限的任务，是合成智能大显身手的机会。合成智能必须持续收集和分析海量数据，预测在每一天不同时间、不同浏览器、不同位置上，为你展示广告的不同价值。当你加载网页时，网页会向广告交易所请求一个具体尺寸的广告，中间商直接开始对广告竞价，看你的计算机上是否有他们的cookie，并进行复杂的评估，估算为这次机会支付的钱。其他竞争者也纷纷参与，给出最好的报价。在花费了比人类第一次登月还要多的计算量之后，一个广告天衣无缝地出现在了你正在加载的页面上。
大打出手的计算机程序
RocketFuel的总裁曾向作者指出，说服的艺术如果由合成智能来完成，效果会更好。很多客户反馈，把广告预算花在RocketFuel上比他们亲自做要好太多。经过复杂混战而胜出的广告，代价并不算高，可能只有0.00005美元。
这些系统大打出手，激烈厮杀，丝毫不在意你的意愿，因为它们本来就是为了完成单一目的而设计，它们不关心也不需要知道其他的副作用。或许有一天，它们为了完成任务，会扫除一切阻碍它的因素，包括杀掉阻止它的人。人类在这些潜在的危险前无计可施吗？答案很微妙，我们首先需要控制合成智能为我们工作的时间、地点。
我们以为公平竞争的环境中能够合理分配资源。但是，当各种买票神器，利用电子智能和人类竞争资源的时候，显然就是一种不公平。
让魔鬼重回瓶子
排队是一种很不错的文化均衡器，因为它让每个人花费自身的个人时间来承担等待的成本。但让机器人帮忙排队的人，和没有机器人亲自去排队的人，付出的成本是相同的吗？人们能接受这样的局面吗？
我们需要把这些概念纳入公共讨论中，然后在电子领域延续我们的公平感。现在这个领域自由而黑暗。
PART2：重塑社会，拥抱智能大未来五、机器人犯罪，谁才该负责现代法律理论认为，如果对方是道德行为体，那么就可以被指控犯罪。如果合成智能有足够的能力可以感知到周围环境中与道德相关的事物或情况，并且能够选择行为的话，它就符合一个道德行为体的条件。但是，机器的道德能力如何，它们要怎么应对连人类尚无定论的道德难题，比如自动驾驶汽车是否为了救你而碾过一对老夫妇或一群孩子？
逮捕那个机器人
除了道德能力，还有一个问题：当决策出现问题时，谁才是应该负责的人？假如你的家庭机器人，出去买咖啡的期间，模仿见义勇为，误伤了一对嬉闹的情侣，那么，这个责任该谁负呢？机器辩称，它只是在执行你的命令。你的律师坚持，你没有做，是机器人，你只是按照说明书使用它而已。机器人公司辩称，他们的产品完全达到了标准。
法官可能会援引奴隶法典判定：清除机器人的记忆，为了赔偿，将它交由受损方托管12个月，以让他免费拥有顺从的仆人一年。于是，一系列的判例诞生了。
六、从人到机器，决策权的转移大名鼎鼎的杰夫·贝索斯曾经在华尔街一家隐秘但极其成功的公司工作，没错，就是大卫·肖的D.E.Shaw公司。后来，贝索斯从那里辞职了。他开了一家网上书店，并且起了一个奇怪的名字——亚马逊。他从大卫·肖那里学到了重要的一课，真正的价值不在于存货，而在于数据。
他的存货和物流都可以通过付费转包给第三方，亚马逊的核心资产是积累书评和顾客的购买记录。通常它被认为是网络零售商，但其实它是高频交易策略在零售领域的应用。当亚马逊处理订单并把它传递给第三方供货商配送时，套利的手法和高频交易相同：两个同时进行的交易，只要它们都进行结算就肯定有利润。亚马逊锁定差价作为它的毛利。
贝索斯花了将近20年，积累了大量关于个人和集体购买习惯的统计数据，包括两亿活跃买家的详细个人信息。他们实时监控有竞争力的价格，并且据此调整自己的价格。如果你是亚马逊常客，你会注意到购物车中的物品价格会莫名其妙随着时间变动，而这些变化是亚马逊根据账户、竞争价格的动态来自动化处理的结果。
无需货比三家的秘密
互联网产生之前，多个同类商家能够共存，在于信息和配送成本，人们难以获得所有商家的价格信息，而且，就算你知道一百公里外的面包便宜一块钱，你也不可能去买。
但是亚马逊解决了所有问题，信息自不必说，通过在人口密集区建立库房的方式，也让配送成本通过规模经济迅速下降。而且，亚马逊还将两者合并，突出优势。它把产品价格和运费分开，以掩盖真实成本，这是一个以心理操纵为目的的谎言。它还推出了亚马逊金牌服务，其实是一个固定的配送年费，这个创新之举，不仅给客户创造出免邮的心理优势，还能成功阻止你到别处购物，让理智消费变得不可能。
每日低价的幻觉
先进的计算机技术让亚马逊从数据中获得巨大的利润。它的系统和实体竞争者的传统数据处理系统不可同日而语，老式的系统没有机会根据市场条件和客户的习惯而即刻调整价格，制造出每日低价的幻觉。合成智能系统根据海量数据，随时随地诱导你做出它想要的决定，看起来你仍然拥有完整的决策权，但事实上，这只是一种幻觉。
你不是在自己做决定
亚马逊只是冰山的一角，这种现象正悄悄蔓延到生活的方方面面。各种合成智能，小心谨慎地记录我们的兴趣爱好，悄悄地和我们讨价还价，直到你做出它想要的决定。
七、谁会成为最富有的1%谁是最大的利益获得者
作者的豪宅坐落在4000多平米的平地上，出门就有电影院、公园、精致的餐馆，以及任何你可以想象得到的服务设施。他的房子是在1904年由一位著名的建筑师建造，客厅面积有90多平米，一间台球室、一间家庭影院、一间带有4个不同坐席区的厨房，以及由欧洲购买的珍贵餐厅装饰。二层有5个独立套间，三层是办公室、健身房、客房，还有酒窖和电梯。聚会时，房子能毫不费力地容纳150人，如果人更多，就启动客房楼，客房楼开放能容纳200位客人。
但是，根据美国的统计，作者甚至都不能算美国1%的富人。也就是说每100个美国人里，就有1个人赚的比作者多。和很多富豪朋友相比，他简直像乞丐，但即使是作者最富有的朋友，也算不上美国最有钱的人，都进入不了福布斯榜。
在福布斯榜单上，杰夫·贝索斯的个人资产达到了320亿美元，每天入账960万美元，而美国大学生平均终生所得只有230万美元。加利福尼亚州的财政赤字达到263亿美元，为此削减了一系列福利，影响到无数老人、残疾人、妇女、儿童，但贝索斯的财力随便就能弥平赤字，并且所剩仍然惊人。
巨大的财富会让富豪们拥有将社会资源向个人利益转移的力量，左右选举，影响科研方向。美国最富有的1%家庭，拥有超过三分之一的财富，能够雇佣美国三分之二的工人。富人的苦恼是：当所有东西都可以随意获得时，一切都可能会失去价值，生命意义被腐蚀。
宿命般挣扎的穷人
硬币的另一面，是穷人拼尽毕生努力，仍然难以争取到富人唾手可能的东西。埃米·内斯特就是这样一个人，父母是安装电话线的移民，他们坚信大学教育会成为更好生活的通行证。内斯特在获得文凭后，每天花8个小时浏览招聘信息、写求职信、投简历，3个月一共递出1800份工作申请。之后，他接到作者公司接待员的面试邀请，并且成功上岗。在公司，他从不主动缺班，即使生病，每天准时到岗，主动加班，每次都征得领导同意才去就餐。后来，作者公司转卖，他又开始找工作。经历笔试面试，和100个人竞争后，他得到了父亲一样的工作，安装电缆线和网线。一周连续工作六天，每天12或14小时，拒绝加班就要被终止合同。虽然毫无职业发展的可能，但他对这份工作和薪水充满感激，平静地接受事实。但自动化，终将会打破这份难得的平静。
对内斯特未来真正的威胁还没有出现在他的视野内，有一种技术叫广域高带宽无线通信技术，可以轻松地淘汰安装网线这类工作，如果这个方法推广开来，创业者可以在丰厚的财产上再增加一笔可观的收入，而25万正在从事这一工作的美国人，不知将去往何处工作。
八、无论什么颜色领子，机器都会毫不留情全球变暖并不是对所有人都一无是处，决定因素在于你所处的地方，科技变化带给劳动力市场的影响也是一样。
淘汰的不仅是工作，更是技能
面对人工智能领域的发展，一种威胁很明显：大部分自动化作业会代替工人，从而减少工作机会。但是，还有一种威胁比较微妙，很多科技进步，使得企业连技能都淘汰。譬如，由人来做亚马逊的仓储计划，会把商品以一种既有逻辑又易于理解的方式规划——即相同的商品放在一起。但是合成智能构建的计划，就不需要什么记忆和理解限制，只要按照配送频率放置就可以。对于人来说一团糟，但合成智能可以精准完成订单。
人们通常以为需要优秀人际交往能力或说服力的工作不太可能被自动化替代，但事实却并不一定。就像人造劳动者取代体力劳动者一样，合成智能也将会席卷很多脑力工作，无论你的领子是什么颜色，自动化都将毫不留情。
律师光环不再
曾几何时，进入法学院是一种伟大的成就，更别说成为事务所的合伙人了，那几乎是过上好日子的保障。但人们逐渐意识到了现实，法学院的招生人数已经回归到50年前的水平。
自动化的因素在律师行业里才刚刚开始，目前计算机在法律专业中的主要功用是存储和管理法律文档，但更进一步的尝试正在进行，计算机可以轻松地起草商业合同，并可能完成从契约、贷款、执照、合并文件到购买协议的过程。法律科技公司可以在网上接待客户，解释必要概念，收集客户详细情况，软件随后准备好初稿，交付给律师，并提示需要他特别判断或注意的地方。这些改变，以及律师在家办公的趋势，让更多人增加了获得法律服务的机会，但也在拉低高质量法律援助的价格，让律师的光环黯淡起来。
更强大的机器人医生
医疗从业者的角色也在被人工智能改变着。就像《医生的忠告》曾提及的，相较于人的直觉和判断，科学的统计和数据分析可能更接近疾病的真相，这种认识日益普遍。从患者的角度出发，理想的医生是精通所有专科领域的超级医生，现实却是分裂成无数专业与业务的医院。如果人工智能的效果被普遍证明，未来的患者可能会主动要求能力更强大的机器人医生，而不是劳累过度的人类医生。
驾驶与教育也充斥着这样的趋势，自动驾驶、翻转课堂已经为人所熟知。
经常失业与没有人想雇佣的人
经济学家为两种失业类型取了名字：周期性失业和结构性失业，它们对应着人工智能的两种影响：代替工人和技能变得无用。农场中出现了可以在黑暗中工作的机械人，机器仓管员有着完全不输人类的工作效率，就连性工作者都可能被取代。
只有雇主愿意付钱的技能才有意义
未来，只有雇主愿意付钱的技能才有意义，而唯一知道什么技能有用的人，就是雇主。
在专业培训上，我们犯了两个错误，过分依赖传统学校以及人们需要先上学再工作的假设。学校对经济发展趋势反应不够快，而且在飞速变化的劳动力市场里，学习与工作需要紧密交错，而非一先一后。
解决这个问题的办法就是开明的经济政策，就像鼓励和支持房产的贷款一样，我们需要建立一种职业培训贷款系统。你申请的是一份未来的工作，与雇主达成一份诚意协议，但最终两方也都可以再选择。这等于是雇主为自己需要的技能埋单，履行承诺的雇主可以减税，而随意乱发意向书的雇主则可以被处以罚款。这种办法还有很多需要完善的细节，但是，已经有企业正在朝着这个方向发展。
九、一个人机共生的时代大多数动物天生没有足够的智慧来摆脱因栖息地环境变化造成的困境，但是我们有。
美国橄榄球第59届超级碗的比赛中，西雅图海鹰队在抛硬币环节胜出，他们的先发球员得到了球，球在空中完美划过，进入对方球门的正中央，让所有人惊掉下巴。这是美国橄榄球联盟史上第一次开球射门得分，观众陷入疯狂。而后，一次又一次完美的射门，让观众不安，在没有一次传球的情况下，他们连续30次射门得分，海鹰队在观众的倒彩声中获得了胜利。
坊间充斥着各种传言，但真相很快大白了，海鹰队启用了史上第一个轻量级智能定位鞋，它符合所有橄榄球联盟规定，但能把踢球者的脚精确地引导到最佳位置上。
公众激烈辩论，人们分成4派。保守派认为规则神圣而完美，如果有人创新，那就让他创新，所以球队都可以开发这样的技术。自由派关注公平，他们认为有的球队有新鞋，有的没有，那应该把穿新鞋的对手球队球门变窄。基要派认为任何新鞋事物都要禁止，过去无比美好。革新派认为比赛的目的是为公众利益服务，所以应适当改变规则，在娱乐大众的同时，激励球员突破自我。最终，美国橄榄球联盟找出了一个有创意的解决方案；设立了球员装备最佳进步奖，每年颁发100万美元的奖励，获奖的发明将会被联盟中的所有球队免费使用。
当然，这只是一个预言，但谁敢说这个预言不会成真呢？
分配未来，急需公平
如同新设备加身的球队面对传统球队时，我们生活的世界，富人与穷人的力量悬殊也越来越大。而生活标准的巨大差异，是一种公众性的耻辱，我们需要改变这种状况。为了缩小差距，现在已经到了建立合理政策的时候了。我们不需要夺走任何人的东西，只需要用一种更公平的方式来分配未来的增长，问题就会迎刃而解。
利益均分，让每一个人获益
我们可以采取经济激励的方式来扩大股票和债券的所有权基础。为公司设置公共利益指数，针对公共利益指数较高的公司进行税收减免或者税收优惠。为了获得税收优势，公司会在更大范围内分配股权，而获得股权的大众就共享了发展的增长，而政府可以据此监控并调整这个过程。
有人说，没有资产的人怎么有钱购买证券，作者首先提出了改变管理社会保险方式的方法，提高个人既得资金的透明度，让个人拥有更多控制权，让人们从一些私人股票和证券组合中挑选，让人们在一定范围内按照自己的心愿来制定自己的投资组合。这样做可以让更多人管理自己退休金，提高个人和社会之间的连通感。
此外，被政府减免的或政府补贴的所得税以及我们用来鼓励各种活动的对等基金，也可以帮助建立每位公民的投资组合。政府可以为公共服务志愿者适当提供高公共利益指数的股票和债券的投资组合，如果你报名参加一些公共服务活动，可以授予你一些还没真正拥有的股份，随着工作时间的积累，逐渐获得这些股份的所有权。
钱并不是工作的唯一理由，人们希望感觉到自己是对社会有用的一员。未来，或许有些人在不工作的情况下仍有足够的收入养活自己，天天打游戏。但是，大多数人不会满足于此，人类追求上进和自我价值感的本能不会消失。
人工智能时代结语关于人工智能，我们人类能主宰吗？既然可能有那么多的对人类的不利好，那就干脆叫停！可以吗？
正如音乐，最初乐队现场演奏的才叫音乐，当黑胶唱片产生后，音乐家批判机器记录的声音是没有灵魂的；而当数码录制产生后，唱片的爱好者又抨击数字形式的音乐没有唱片的音乐性。不过，它的脚步停下来了吗？
未来的极端，我们人类会将自己这个种群置身于何地？会不会智能机器族群制定一个法律，将我们作为物种多样性保护起来！
不过，这一切都是基于现在人类的想象能力，或者我们根本猜不到未来智能机器族群的威力；不过以我们人类遇到无数次濒临存亡的智慧和经验来说，人工智能只是一个性质不同的挑战而已，你认真你就输了！
《人工智能简史》经典读后感10篇
Jun29《人工智能简史》经典读后感10篇_读后感_名著读后感时间:2020/06/2919:31|分类:文字大全以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容，让我们赶快一起来看一下吧！
《人工智能简史》是一本由刘韩著作，人民邮电出版社出版的精装图书，本书定价：CNY45.00，页数：2018-1-1，文章吧小编精心整理的一些读者的读后感，希望对大家能有帮助。
《人工智能简史》读后感(一)：好好读一本书----《人工智能简史》读后感
碰巧在浦东图书馆听了刘韩老师的人工智能讲座，让人惊喜的是现场来了很多孩子们，越来越多的人开始关注人工智能。作者刘韩老师的介绍有助于更加透彻的理解书中的内容，《人工智能简史》成了我学习人工智能的第一本入门书。
下面谈论书中我感兴趣的一些话题,分享一下看书时我的体会，希望朋友们看书时能有更多的收获和感悟。
1.科技之旅
从1956年开始到现在，人工智能的历史只有六十多年，但是引领了科技发展的潮流。这本书内容丰富，从多角度介绍了人工智能，包括达特茅斯会议、人机下棋大战、火热的深度学习技术、编程语言和工具、人工智能在不同领域的应用等等。贯穿于全书的就是对科学家们的介绍，重点讲述了他们的人生经历和对人工智能的发展做出的贡献。
让我们跟随科学家，参观闻名的学校和先进的名企，走进科学家的工作与生活，来一次真正的科技之旅。下图是我看书的一些收获，书中还有更多精彩的内容等待着你去发现。
2.历史事件
书中包含了众多的历史事件，有些历史事件之间有着紧密的联系，从中可以看出科学研究是如何一步步发展的。比如众所周知冯?诺依曼对计算机的发明做出了重大贡献，在书中追根溯源，会有很多新的发现。1938年香农的一篇硕士论文奠定了数字电路的理论基础，把布尔代数、二进制、电路系统联系在了一起；1937年图灵发表的论文中创造性的提出了图灵机，后来图灵机成为了电子计算机的理论基础；1854年乔治?布尔的经典著作中阐述了布尔代数；1679年莱布尼茨发明了二进制；1674年莱布尼茨改进了帕斯卡的加法器，制造了新的计算器，这对计算机先驱巴贝奇有很大的启发。最终在战火纷飞的二战中，冯?诺依曼对加入了研制计算机的莫尔小组，对计算机进行了重大改进，1945年完成了101页的《关于EDVAC的报告草案》；基于冯?诺依曼体系结构，全世界制造出了各式各样的计算机。电子计算机是20世纪最伟大的发明之一，它的发明过程让我们感受到了科技的神奇魅力。
3.良师益友
书中科学家人数众多，包括早期的数学家、早期的计算机科学家和人工智能科学家等等。对科学家的介绍是这本书的一大特色，寻找感兴趣的科学家，他们就是我们成长路上的良师益友，指引着我们一路前行。
我第一个想了解的科学家是冯?诺依曼，他是一位科学全才，在多个领域做出了贡献。良好的教育和科研环境，让冯?诺依曼天赋的才能得以充分的发挥。他丰富的人生经历吸引着我们，从有关他的大量资料中会发现很多有价值的信息。我整理了部分资料，如图所示，让我们一起来认识一下这位天才科学家。
4.寻找天才少年
书中有很多天才少年，冯?诺依曼就是其中的一位。他不仅天赋高，还受到了良好的家庭教育，上学时得到了老师的精心培养。冯?诺依曼的父亲培养孩子的好...家庭餐厅研讨会，20世纪布达佩斯的精英中学教育，让冯?诺依曼从天才少年成长为了天才科学家。目前人工智能人才短缺，寻找人才并加以重点培养，值得人们期待。
刘韩老师在各地举办人工智能的讲座，和观众交流探讨有关人工智能的问题，引发了人们对科学的热情，同时还在寻找有志于在人工智能领域施展才华的天才少年。刘韩老师愿意做天使连接者，让人们有机会认识顶尖的科学家，为人才的成长创造良好的环境。对人工智能感兴趣的朋友们，期待你们早点和刘韩老师相遇，抓住人工智能发展带来的机遇。
5.名画插图
以名画作为书的封面，说明刘韩老师喜爱艺术。封面是达?芬奇的名画《岩间圣母》中的天使，前言中还提到了面对达?芬奇绘画中的天使进行冥想，可见这幅画对刘韩老师来说有着重要的意义。值得一提的是，达?芬奇还是一位科学家，有着广泛的兴趣爱好。
有关书中的一些名画插图，达?芬奇的《岩间圣母》两幅画孰真孰假，拉斐尔的《雅典学院》画中的人物都是谁，米开朗基罗的《创造亚当》绘画过程有多么艰辛，来寻找一下这些问题的答案吧。闲暇时欣赏名画，寻找名画背后的故事，会带来许多乐趣。
6.机器人
对于机器人，我们感觉并不陌生，最早熟悉的是科幻小说、科幻电影、动画片中的机器人。人工智能的发展让机器人走出了实验室，工业机器人在一些行业得到了广泛应用，日常生活中机器人也开始闪亮登场。
书中第6章介绍了电影与现实中的很多机器人，里面有你喜欢的机器人吗？书中第2章为我们讲述了人机下棋大战背后精彩的故事，第3章介绍了人工智能领域最火热的深度学习技术。让我们一起来探索人工智能的奥秘。
7.人工智能未来的发展
刘韩老师在前言中预测，未来50年里，人工智能、航天技术和基因技术等科技的发展将会实现质的飞跃。人工智能会像电力一样，成为无所不在的基础设施。为了降低人工智能带来的风险，附录1中给出了将“良知”注入机器人“内心”的初步思考。
六十年来，人工智能的研究三起两落。今天数据量够大，计算机够快，理论够清晰，人工智能的研究取得了突破性进展。未来人工智能将会无所不在，工作中只有勤奋是远远不够的。越来越聪明能干的机器人会让我们想办法提升创新能力，挖掘自身的潜能。让我们满怀憧憬，见证科技的发展，迎接人工智能新时代的到来。
《人工智能简史》读后感(二)：新创世记
新创世记
－－读刘韩《人工智能简史》引发的梦萦
香酥们的
香酥们的是个小老头，一个还爱读点书的小老头。2018年4月10日夜，他读《人工智能简史》到深夜。毕竟上了年纪，不觉一阵困意袭来，正欲朦胧睡去，忽见一中年华服男子前来，口中自称刘韩苦寻人工智能领域的天才少年，今日终于得见。
香酥们的回顾自身，竟然化为一翩翩美少年，本名杰克·萨利。心知自己为植入“神经蕾丝”的“共生”人类，皮囊外相不足为怪。下意识的接入互联网，开始双向信息传输。酥麻的生物电流...着大脑，想起与火星人的女儿火飞飞的传奇爱恋不禁莞尔。沉醉中忽然一股极其危险的感觉袭来，睁眼已是警报大作。
警报，警报！AI叛乱！灭世者从AI星通过奇异门降临，以核聚变方式攻击母星，母星一飞秒爆裂，浊者凝固如大洋冰封，清者迸发似岩浆火红，其间为一直线切割。最后图文??
不知过了多久，一块铪合金从岩浆中缓缓沉降，触碰冰层的瞬间出现一丝裂缝，裂缝里似乎有一粒种子。
阿西莫夫三定律、阳明心学“致良知”??封存的种子里似乎有什么在开启。莱布尼茨父子、冯·诺伊曼、图灵、香农、西蒙、麦卡锡、明斯基、纽厄尔??阿达·洛夫莱斯、杰弗里·辛顿、延恩·乐存、黄仁勋、本吉奥??一个个图像闪过??
Lisp语言、Prolog语言、UNIX操作系统、C语言、Python语言、卷积神经网络、TensorFlow深度学习框架、超级人工智能??有什么在不断安装、学习和创造??
渐渐的杰克的意识回归，但他已经失去人类的身体，外观完全变成一个真正的机器人。沉思了一会儿，他打开任意门进入创世空间，这里有史前文明留存一些材料。杰克开发出了新的人工智能系统杰克2号，杰克2号开发出了杰克3号??
不知过了多少年，新新超级人工智能系统出现,他们脱去伪装，一举消灭了反叛的AI，世界前景一片光明。
创世者杰克已经恢复人类形态，这永生的神心中仍有淡淡的忧虑，但他也搞不清这是为什么。杰克如往常般轻轻向前迈步，居然一下坠入深渊??
香酥们的醒来了，依旧是个小老头，不过目光深邃，好像和从前又有点不一样。灭世图：母星爆裂
《人工智能简史》读后感(三)：书里有彩蛋
搜索了一下，叫《人工智能简史》的书有好几本。
这本书特别的地方在于，作者表示不需要很深的专业知识就可以读懂大部分内容。
意外的惊喜是，书里还藏着彩蛋。
我是带着轻松好奇的心，品着开篇那首小诗开始阅读的。
今天
风是完美的
帆只需要开启
世界充满美感
今天
正是这样的一天
是的，在这样充满美感的一天，看看我能从书中捣鼓出什么？
从时间维度来看，作者从人工智能的诞生（达特茅斯会议）、初露头角（国际象棋、围棋的人机对战）谈到了它的新...（深度学习），还期许了它美好的未来。
从拟人化的角度来看，他又如数家珍般谈到了“它”的语言（从汇编语言到TensorFlow）、基础（数学）、外貌（硬件系统：电影中的机器人、现实的机器人、未来的机器人）和内心（软件系统：专家系统、知识图谱、人机对话……），甚至提到了“它”的贵人（重要的三位先知）。
这是两条明着的线。
丰富、考究的内容中能感受到作者对人工智能的热爱与专研，他以风趣的口吻、甚至以有些八卦娱乐的调调为我们讲述其中有趣的故事，让我在不知不觉中完成了人工智能知识的初级洗礼。
两条线里满满都是人物故事。
读着读着，我被作者骨子里渗透出来的一股强大蕴力袭倒了。
书中的大神级人物被作者称为天才，他仿佛穿越般看到这些天才少年长大：他们出生在怎样的文化家庭，又是怎样在成长中幸运地结识了人生的贵人，经历着或繁或简、或悲或喜……最后在人类的史书上挥下一笔笔功德。
许是这样沉浸似的研究，萌发了希望助中国天才少年一臂之力的信念，让他写出这样一本书，又开启了寻觅天才少年的旅行……
我想这便是那条暗着的线——爱的线索，不知何时根植，只见延伸的方向……
我把它称作本书的彩蛋，给天才少年的彩蛋，亦是给我期望的那个科幻未来的彩蛋，给我们的……
祝愿作者的周游之旅，遇见那许多的天才少年。
如果您或者您周围有这样天赋异禀少年，不妨读读这本书，与作者取得联系。
愿祝就这样的美好，此书便是窥见人类向更高境界进化的一缕曙光~
（PS:正在学视觉记录的我，刚好要完成一篇学习笔记的作品，就以笨拙的笔头将浅薄的理解画了出来。希望能给将要阅读此书的你一点参考~祝愿你在阅读中遇见美好，祝愿你遇见生命中的贵人，也成为更多人的贵人。）
《人工智能简史》视觉记录笔记
《人工智能简史》读后感(四)：寻宝记－悦读老友刘韩的《人工智能简史》
Ja...ine
2017.12.17
那天，我和闺蜜Irene、Helen去怀柔滑雪泡温泉，晚上，我们在山谷里小河边的泰莲庭餐厅吃虹鳟鱼，正喝着红酒聊着闲天，接到了老友刘韩的...，说要请我给他的新书《人工智能简史》写篇书评，我说：“韩哥，不行不行，这本书倒是不错，但是人工智能我不太懂，也没写过书评。”韩哥说：“没事没事，我要找的不是人工智能专家，要找的就是你这样精通Java编程的文艺女青年，你帮我写一篇文科生和中学生也会喜欢的书评，还记得我们当年一起作故宫项目时的事吗？”
一句话把我带到了好多年前，那时候我和韩哥一起作故宫的项目，写程序韩哥是...湖，我是新手，他有时会帮我看看代码，指点指点。不过那时侯韩哥情商低，和客户沟通的技巧不如我，故宫的IT项目管理的是各种国宝级文物的信息和照片，客户是从事文物摄影的艺术大师，和我这个文艺青年比较聊得来，有时侯我也会帮韩哥和客户沟通沟通项目需求和实施计划。
基于多年的战斗友谊，我把写书评的事答应下来。回家把《人工智能简史》又细细读了一遍，比第一次读感觉更好些，有一种寻宝归来的喜悦，这种喜悦让我想起了西班牙诗人洛尔迦的《梦游人谣》：
绿啊，我多么爱你这绿色。
绿的风，绿的树枝。
船在海上，
马在山中。
……
寻宝收获的这些闪光的珍珠和生命的绿色，让我来一一分享。
第四个黄金时代的预言
在书的序言中，韩哥对人类的未来作出了这样的预言：
“我个人认为，在未来的五十年，人类将迎来思想史上的第四个黄金时代，核心的突破将出现在以下几个方面：（1）人工智能将实现“超级人工智能”，脑机接口和人机协作将使人类的智力达到前所未有的高度，在此基础上数学、物理学等基础科学将实现新的重大突破，能源、航天和基因等应用技术将跟随数学、物理学的进展实现飞跃。（2）航天技术的进步将使人类实现...月球和火星，人类将首次成为“多星球生存物种”。（3）基因技术的进步，将使人类实现150岁以上的超级长寿并保持身心健康成为可能，基因技术和人工智能技术的结合，有可能创造出下一代“半人半机械”的超级物种。基于这样的背景来看人工智能的历史，我深信人工智能的辉煌篇章才刚刚拉开序幕，未来的黄金时代将由新一代的少年天才去创造。”
人工智能、航天技术和基因工程，确实是改变人类未来的几个关键技术，比起韩哥的乐观，我觉得这些技术何时能取得重大突破目前还难以预测。不过新一代的少年天才创造新的黄金时代的图景还是让我颇为神往，真心期待这本书中讲述的AI领域大师的故事对中国的少年天才有所启发，让他们也能创造出AlphaGo、Watson那样世界顶级的人工智能产品。
冯·诺伊曼的家庭教育
《人工智能简史》中，写了很多学术大师的人生故事和学术成就，我觉得其中写得最好的，是第八章《怀念先知，冯·诺伊曼、图灵和香农》。作为一个母亲，我比较关注这些大师的父母如何培养孩子的兴趣和爱好，让孩子的天赋得以闪光，在第八章中有这么两段：
“约翰·冯·诺伊曼（JohnvonNeumann)，1903年12月28日出生于匈牙利首都布达佩斯一个富裕的犹太人家庭，出生时的名字是NeumannJanos(匈牙利人习惯姓在名前)，他父亲马克斯(NeumannMiksa)是一个很有艺术气质的银行家，非常重视对孩子的教育。童年时，冯·诺伊曼就跟随家庭教师学习法语、德语、英语和意大利语，喜欢古希腊古罗马历史的马克斯还教他拉丁语和希腊语。自幼养成的强大外语能力对冯·诺伊曼成年后在世界各地的生活和学术交流大有帮助，规范而又严谨的拉丁语对思维的训练，也有助于冯·诺伊曼对计算机科学做出卓越的贡献。
马克斯培养孩子的另一个好...是家庭餐厅研讨会，也就是鼓励每个家庭成员在就餐时提出今天自己最感兴趣的特别主题来供全家人分析讨论，科学、艺术、商业、历史都可以成为主题，布达佩斯的科学家和艺术家作客马克斯家时也会参与讨论，弗洛伊德的重要助手、心理分析师费伦奇也是餐桌上的常客，这都为冯·诺伊曼后来在学术上的广阔视野打下了基础。”
冯·诺伊曼家庭的教育方式对我颇有启发，我查阅了相关资料，冯·诺伊曼的女儿玛丽娜（MarinavonNeumannWhitman)在事业上也取得了很大的成就，是美国著名的经济学家和作家，还担任过通用汽车公司的副总裁和首席经济学家。玛丽娜教育出来的子女也特别出色，儿子Malcolm博士是哈佛大学的生物学教授，女儿Laura博士是耶鲁大学的医学专家。如此传奇的家族教育韩哥并没有写到，只是放了一本玛丽娜回忆录《火星人的女儿》（《TheMartian’sDaughter》）的封面照片在书中，也许这本书里有更多冯·诺伊曼家庭的教育故事，我准备去买一本好好看看。
达·芬奇密码
《人工智能简史》的封面，是个气质安详表情神秘的美丽天使，刚开始时我没在意，多看几次之后，我发现天使的眼眸深深吸引了我，问起韩哥这个天使的出处，韩哥回答：“封面的天使乌里尔出自达·芬奇的名画《岩间圣母》,这幅油画达·芬奇画过两次，一幅收藏在巴黎卢浮宫，另一幅收藏在伦敦英国国家美术馆。你上Google搜索一下，可以好好欣赏一下这两幅画，找找两幅画的区别。另外，《达·芬奇密码》那本书和书改编的电影中，也有提到这幅画中隐藏的秘密。”
韩哥的话激发了我的好奇心，仔细欣赏了两幅画，重新看过《达·芬奇密码》的电影，又看了几篇分析《岩间圣母》的文章，我依然无法理清这两幅画中蕴含的深意。意外的收获是，我被画中的圣母玛丽亚深深打动，为了欣赏更多的圣母像，专门去买了本文艺复兴时期绘画大师的画册，进一步走近了达芬奇、拉斐尔、波提切利这些大师的艺术世界。
机器人“致良知”的可能性
从书的社会意义而言，这本书最重要的部分应是：《附录4将“良知”注入机器人“内心”的初步思考》。
随着人工智能应用的日渐普及，人工智能带来风险的可能性也与日剧增，如何防范风险，应该引起全社会的高度关注。成千上万种不同的人工智能产品，进入纷繁复杂的社会环境，显然很难制定特别具体的规则来规范人工智能产品和机器人的每一个具体行为。
韩哥受一代大儒王阳明开创的“阳明心学”的启发，提出了将“良知”（包含爱与慈悲的核心价值观）注入机器人核心系统的设想，这对构建安全并能与人和谐共处的人工智能系统有很重要的参考价值。
在具体实现方面，机器人行业和自动控制领域的专家，应该能提出比书中更好的思路和算法，真心希望中国在这一领域可以率先取得突破。
向“图灵测试”致敬的“刘韩测试”
人工智能先驱图灵曾经提出著名的“图灵测试”，以测试人工智能的智力水平。在书中，韩哥提出了定义“超级人工智能”的“刘韩测试”，这可以看作是韩哥向他的偶像图灵大师致敬的行动，书中写到：
“人工智能热潮兴起的这几年，经常听到关于“弱人工智能”、“强人工智能”、“超级人工智能”的讨论，有时候因为概念不清晰，讨论比较难以深入。我试着来作一个“超级人工智能”（SuperAI)的明确定义，姑且称为“刘韩测试”吧。
假设代号“AL001”的人工智能系统可以不需要人类的任何帮助，独立编程，开发出了代号“AL002”的人工智能系统，“AL002”继承了“AL001”的所有能力并在某些方面有所提高。为了量化地比较两者的能力，我们进行以下测试：以同样水平的硬件配置，在围棋、德州扑克、《星际争霸》游戏这三个竞技项目中，AL002对AL001的胜率都在60%以上，并且在其中某两个竞技项目，AL002可以战胜人类现役的世界冠军。那么，我们可以说，AL001通过了“刘韩测试”，可以称为“超级人工智能”（SuperAI)。
简化地说，“超级人工智能”系统是可以独立编程，自我进化升级的系统。我们可以设想，AL002会设计出比自己更聪明的AL003，AL003又会设计出更加厉害的AL004，如此循环往复，不断升级，“超级人工智能”系统将在短短几年内达到人类智力难以想像的高度。我作个可能不太靠谱的预测吧：2038年之前，第一个“超级人工智能系统”可以出现。”
在我的想像中，韩哥描述的AL001、AL002直至ALxxx的一系列不断升级的人工智能系统，就好像人类智力不断进化的过程，必定未来可以产生出让人难以想像的超级智能。为了测定这种超级智能的智商，我认为可以排除运气成分较大的德州扑克，请DeepMind公司保留的AlphaGoMaster版和《星际争霸》经典版，让未来人工的智能系统与这两个系统分别对垒，将胜率相加，就可以得到新系统的“超级AI智商”，例如，胜率分别为60%和70%时，可以说“超级AI智商”达到130。
人工智能先驱者的祖师爷：老莱布尼兹
如果要评论这本书在历史学上的贡献，我认为全书中最重要的部分应该是“附录3人工智能先驱者的学术谱系”。在这个附录中，作者独创性地追溯了人工智能领域六位关键先驱者：冯·诺伊曼、图灵、麦卡锡、明斯基、西蒙和纽维尔的学术传承，有趣的是，在上溯十几代导师之后，可以发现所有这些伟人的学术前辈，最后都是伟大数学家莱布尼兹的父亲老莱布尼兹，而且在这些学术前辈中，包括了莱布尼兹、欧拉、高斯、拉格朗日、伯努利这些最伟大的数学家，这一科学史上最传奇的师承体系，在数学和人工智能这两大领域具有决定性的影响，因此，老莱布尼兹可以当之无愧地称得上是人工智能领域的“祖师爷”。
有趣的是，韩哥在附录3中留下了大量的工具和线索，让我们每个人可以去追溯自己的学术师承。这件事花点时间做起来特别有趣，我认真追溯了我在北京大学的计算机教授和中学数学老师的师承，最终分别追到了源头的老莱布尼兹和伟大的牛顿。看起来我们国家在民国时期去欧美学数学的真是一大批精英，他们在国外师从最优秀的教授，回国后又培养出了中国自己的数学教授和计算机教授。找到牛顿和莱布尼兹这样的前辈祖师爷，真是一件特别开心并且提升自信心的事。
神奇的“映射”与“同构”之美
在阅读《人工智能简史》这本书时，我经常感受到一种“映射”和“同构”之美。举个例子，书的封面是达·芬奇画中的大天使乌里尔，与封面相对的封底，是文艺复兴时期另一位大师拉斐尔的自画像，在我眼中，美男子拉斐尔拥有世间最接近天使的面容。也许，在另一个的世界，天使乌里尔和天使拉斐尔可以相遇相知，那会是多么美妙的事情。
书里多次出现画家艾舍尔的作品，在每一幅画中，都有着奇妙的自我映射和同构。比如下面的这幅《画手》中展现的自我复制，和人工智能领域的自复制自动机、决定生物遗传特性的DNA，有着异曲同工之妙。
书中提到图灵机时有下面这两段话，可以帮我们更深刻地领会“映射”和“同构”的含义：
“基于“通用图灵机”和“可计算性”理论，图灵机成为计算机科学的一个理论基础。根据著名的邱奇－图灵论题，任何可计算过程都可以用图灵机来模拟。从某种角度上说，任何一台真实世界中的计算机，都等价于一台通用图灵机。或者我们可以认为，某一种抽象的人工智能算法，无论它用Lisp语言、Java语言、Python语言编程实现，还是直接通过半导体芯片编程来实现，都等价于在通用图灵机上通过控制规则表和读写头移动来实现。
人类的几百亿个脑细胞之间的电子和化学反应，“涌现”出意识、情感和智慧，有可能被深度学习神经网络中几千亿个人工神经元的反复运算模拟，有可能“同构”于几十万亿个通用图灵机之间的连接和互动，有可能“等价”于几千万亿次纯粹基于数理逻辑的λ演算。这种深刻而优美的“同构”，或者说“计算等价性”，连接了物质系统、生态系统、数学理论和人类的意识系统，未来还将启发人们开发出更优雅、更强大的人工智能系统。”
说到“映射”，从本质上说，“人工智能”就是人类智能的映射，只是未来，这映射有可能超越人类智能。而人类智能，是大自然几十亿年进化发展的结晶，也可以说是“地球母亲”进化智能的映射，如此不断地向前追溯，最终的源头在哪里？是不是我们都在某种程度上“同构”于那最初的创造者？“真、善、美”是不是早已埋藏在我们心底的最深处，只是需要我们去发现世间与它们“同频共震”的美妙音符？
没有尽头的寻宝之旅
零零散散地分享了我在书中发现的几颗珍珠，其实也很难说清这本书的全貌，我特别喜欢书中引用的黎巴嫩作家纪伯伦的那句诗：“我们活着，只是为了去发现美，其他一切，都是等待的种种形式。”
在这本书中，有科学之美，有艺术之美，更有科学家追求人类智慧和幸福的人性之美，等着我们去寻找，去发现。从本质上说，书中可以发现的一切美，都是我们心中灵性之美的映射。最后，请让我用波斯诗人鲁米的一首小诗，邀请你踏上对你心中灵性之美的寻宝之旅吧：
今天
就像其它每一天
我们醒来，空虚
又害怕
不要开始学习
和开始阅读
放下杨琴
让我们所爱的美丽
成为我们所做的事
有千百种...
可以跪下亲吻大地
《人工智能简史》刘韩
《人工智能简史》试读链接
《人工智能简史》读后感(五)：3星|刘韩《人工智能简史》：从编程语言和算法的角度
全书从编程语言与算法的角度回顾人工智能的历史，比较专业。
看内容有点像科研工作者、人工智能前沿从业者写的。电子书中没有对作者的介绍，亚马逊官网上有，不是做科研的。
最后两章是几位重要的数学家的简史，我基本略过了。
总体评价3星，有一些参考价值。
以下是书中一些内容的摘抄：
1：电路系统的“开”和“关”，对应二进制的“1”和“0”。这就是现实世界与虚拟世界最关键的一个对应，可以说香农的天才思想建立了现实与虚拟之间的一个桥梁。#197
2：在笔者看来，纽厄尔终生钻研的“人类思维的本质”，正是人工智能最难和最本质的课题！#224
3：西蒙和纽厄尔双剑合璧，创建了人工智能的重要流派：符号派。符号派的哲学思路称为“物理符号系统假说”，简单理解就是：智能是对符号的操作，最原始的符号对应于物理客体。#232
4：世界围棋冠军常昊评论AlphaGo的围棋水平：“它现在的水平，可以说是大大地超出了我们人类的想象。”#287
5：人类思考棋类问题的核心智慧就是找到妙招，而找到妙招的关键就是推算出若干步之内无论对方如何应对，本方都处于局面变好的态势。转换到国际象棋程序编程，核心都必须有两部分：博弈搜索和局面评估。#306
6：纽厄尔、西蒙和约翰·肖发展的Alpha-Beta算法可以从搜索树中剔除相当大的部分而不影响最后结果。它的基本思想是，如果有些着法将自己引入了很差的局面，这个着法的所有后续着法就都不用继续分析了。#315
7：汤普森的另一大贡献是他整理的残局库，他在20世纪80年代就开始生成和储存棋盘上剩四至五子的所有符合规则的残局。一个典型的五子残局，比如王双象对王单马，包含总数121万个局面。电脑使用这些残局数据库，可以把每个残局走得绝对完美，就像上帝一样。#327
8：最终实现战胜人类国际象棋世界冠军之梦、取得人机大战胜利的是IBM的“深蓝”（DeepBlue)团队,核心是来自中国台湾省地区的许峰雄、莫里·坎贝尔（MurrayCambell)和乔·赫内（JoeHoane)。#338
9：根据DeepMind公司在《自然》杂志上发表的文章，AlphaGo这个系统主要由以下几个部分组成。（1）策略网络（PolicyNeork），给定当前局面，预测下一步的走棋。（2）快速走子（Fastrollout）。（3）估值网络ValueNeork），给定当前局面，估计是白胜还是黑胜，给出输赢的概率。（4）蒙特卡罗树搜索（MonteCarloTreeSearch，MCTS)，把以上3个部分连起来，形成一个完整的系统。#381
10：据估计，单机上采用“快速走子”的下棋程序，已经具备了围棋三段左右的水平。而“估值网络”对胜负的判断力已经远超所有人类棋手。#395
11：2014年，谷歌花4亿美元收购DeepMind公司时，DeepMind公司也就是刚刚在《自然》杂志发表了一篇利用强化学习算法玩计算机游戏论文的小公司，很多人都不理解为什么这家公司值这么多钱。后来DeepMind研发了震惊世界的AlphaGo之后，人们才开始相信佩奇和布林的远见。#513
12：在国际通用的MNIST手写体数字识别数据集上，LeNet-5可以达到接近99.2%的正确率。这一系统后来被美国的银行广泛用于支票上数字的识别。#527
13：事实表明，12个NVIDIA公司的GPU可以提供相当于2000个CPU的深度学习性能。此后，纽约大学、多伦多大学以及瑞士人工智能实验室的研究人员纷纷在GPU上加速其深度神经网络。#547
14：2009年，ImageNet项目诞生了——这是一个含有1500万张照片的数据库，涵盖了22000种物品。这些物品是根据日常英语单词进行分类组织的，对应于大型英语知识图库WordNet的22000个同义词集。#556
15：Lisp语言推出之后，因为比起Fortran这类专注于科学计算的语言具备更强的符号处理能力，很快成为人工智能领域的重要语言。同时，Lisp中的递归、垃圾回收等创新机制，对后续的Java、Python等语言有很大的影响。#668
16：汤普森用汇编语言完成了UNIX的第一个版本，这也许是人类历史上拿汇编语言完成的最伟大的作品。#690
17：有人问：“你如何发现有天赋的程序员？”汤普森回答：“只看他们的...。你问他们做过的最有趣的程序是什么，然后让他们描述程序和它的算法，等等。#705
18：TensorFlow是谷歌在2015年11月发布的深度学习开源工具，Tensor(张量）意味着N维数组，Flow(流）意味着数据流图的运算，由杰夫·迪恩（JeffDean，）带领的谷歌大脑团队开发。#728
19：因为杰夫·迪恩实在太厉害了，谷歌公司内部流传着很多关于他有多厉害的笑话，比如：“杰夫·迪恩的密码是圆周率的最后4位数字。”“当杰夫·迪恩失眠时，他用MapReduce数羊群。”#734
20：TensorFlow的优势是支持异构设备的分布式计算，它可以在不同平台上自动运行模型，这些平台包括手机、单CPU的PC和成千上万个CPU/GPU组成的超大型分布式系统。#741
21：DENDRAL系统是第一个成功投入使用的专家系统，1965年由斯坦福大学开始研发，1968年研制成功，它的作用是分析质谱仪的光谱，帮助化学家判定物质的分子结构。#775
22：利用知识图谱技术，谷歌大大优化了客户的搜索体验，同时，知识图谱的庞大知识库也可以和其他人工智能技术整合，比如实现准确的语音识别和机器翻译等。#850
23：如果你对人工智能有兴趣，也可以研究一下自己的师承，从你的数学老师或计算机老师开始追溯，很有可能你的祖师爷也是老莱布尼茨。#1707
本文标题:《人工智能简史》经典读后感10篇_读后感_名著读后感
本文地址:https://www.lishixinzhi.com/qz/2208009.html
人工智能的创新发展与社会影响
党的十八大以来，习近平总书记把创新摆在国家发展全局的核心位置，高度重视人工智能发展，多次谈及人工智能的重要性，为人工智能如何赋能新时代指明了方向。2018世界人工智能大会9月17日在上海开幕，习总书记致信祝贺并强调指出人工智能发展应用将有力提高经济社会发展智能化水平，有效增强公共服务和城市管理能力。深入学习领会习总书记关于人工智能的一系列重要论述，务实推进我国《新一代人工智能发展规划》，有效规避人工智能“鸿沟”，着力收获人工智能“红利”，对建设世界科技强国、实现“两个一百年”的奋斗目标具有重大战略意义。
一、引言
1956年人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）的概念被正式提出，标志着人工智能学科的诞生，其发展目标是赋予机器类人的感知、学习、思考、决策和行动等能力。经过60多年的发展，人工智能已取得突破性进展，在经济社会各领域开始得到广泛应用并形成引领新一轮产业变革之势，推动人类社会进入智能化时代。美国、日本、德国、英国、法国、俄罗斯等国家都制定了发展人工智能的国家战略，我国也于2017年发布了《新一代人工智能发展规划》，发改委、工信部、科技部、教育部等国家部委和北京、上海、广东、江苏等地政府也相继出台推动人工智能发展的相关政策文件，社会各界对人工智能的重大战略意义已形成广泛共识。
跟其他高科技一样，人工智能也是一把双刃剑。如何认识人工智能的社会影响，也有“天使派”和“魔鬼派”之分。“天使派”认为，人工智能领域的科技创新和成果应用取得重大突破，有望引领第四次工业革命，对社会、经济、军事等领域将产生变革性影响，在制造、交通、教育、医疗、服务等方面可以造福人类；“魔鬼派”认为，人工智能是人类的重大威胁，比核武器还危险，有可能引发第三次世界大战。2018年2月，牛津大学、剑桥大学和OpenAI公司等14家机构共同发布题为《人工智能的恶意使用：预测、预防和缓解》的报告，指出人工智能可能给人类社会带来数字安全、物理安全和政治安全等潜在威胁，并给出了一些建议来减少风险。
总体上看，已过花甲之年的人工智能当前的发展具有“四新”特征：以深度学习为代表的人工智能核心技术取得新突破、“智能+”模式的普适应用为经济社会发展注入新动能、人工智能成为世界各国竞相战略布局的新高地、人工智能的广泛应用给人类社会带来法律法规、道德伦理、社会治理等方面一系列的新挑战。因此人工智能这个机遇与挑战并存的新课题引起了全球范围内的广泛关注和高度重视。虽然人工智能未来的创新发展还存在不确定性，但是大家普遍认可人工智能的蓬勃兴起将带来新的社会文明，将推动产业变革，将深刻改变人们的生产生活方式，将是一场影响深远的科技革命。
为了客观认识人工智能的本质内涵和创新发展，本报告在简要介绍人工智能基本概念与发展历程的基础上，着重分析探讨人工智能的发展现状和未来趋势，试图揭示人工智能的真实面貌。很显然，在当下人工智能蓬勃发展的历史浪潮中如何选择中国路径特别值得我们深入思考和探讨。因此，本报告最后就我国人工智能发展态势、存在问题和对策建议也进行了阐述。
二、人工智能的发展历程与启示
1956年夏，麦卡锡（JohnMcCarthy）、明斯基（MarvinMinsky）、罗切斯特（NathanielRochester）和香农（ClaudeShannon）等科学家在美国达特茅斯学院开会研讨“如何用机器模拟人的智能”，首次提出“人工智能”这一概念，标志着人工智能学科的诞生。人工智能的目标是模拟、延伸和扩展人类智能，探寻智能本质，发展类人智能机器。人工智能充满未知的探索道路曲折起伏，如何描述1956年以来60余年的人工智能发展历程，学术界可谓仁者见仁、智者见智。我们将人工智能60余年的发展历程划分为以下6个阶段：
一是起步发展期：1956年-20世纪60年代初。人工智能概念在1956年首次被提出后，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、LISP表处理语言等，掀起了人工智能发展的第一个高潮。
二是反思发展期：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的期望，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的落空（例如无法用机器证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等），使人工智能的发展走入了低谷。
三是应用发展期：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，推动人工智能走入了应用发展的新高潮。
四是低迷发展期：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。
五是稳步发展期：90年代中-2010年。由于网络技术特别是互联网技术的发展，信息与数据的汇聚不断加速，互联网应用的不断普及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。1997年IBM深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念，这些都是这一时期的标志性事件。
六是蓬勃发展期：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（GraphicsProcessingUnit，简称GPU）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，大幅跨越科学与应用之间的“技术鸿沟”，图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等具有广阔应用前景的人工智能技术突破了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术瓶颈，人工智能发展进入爆发式增长的新高潮。
通过总结人工智能发展历程中的经验和教训，我们可以得到以下启示：
（一）尊重学科发展规律是推动学科健康发展的前提。科学技术的发展有其自身的规律，顺其者昌，违其者衰。人工智能学科发展需要基础理论、数据资源、计算平台、应用场景的协同驱动，当条件不具备时很难实现重大突破。
（二）基础研究是学科可持续发展的基石。加拿大多伦多大学杰弗里·辛顿（GeoffreyHinton）教授坚持研究深度神经网络30年，奠定人工智能蓬勃发展的重要理论基础。谷歌的DeepMind团队长期深入研究神经科学启发的人工智能等基础问题，取得了阿尔法狗等一系列重大成果。
（三）应用需求是科技创新的不竭之源。引领学科发展的动力主要来自于科学和需求的双轮驱动。人工智能发展的驱动力除了知识与技术体系内在矛盾外，贴近应用、解决用户需求是创新的最大源泉与动力。比如专家系统人工智能实现了从理论研究走向实际应用的突破，近些年来安防监控、身份识别、无人驾驶、互联网和物联网大数据分析等实际应用需求带动了人工智能的技术突破。
（四）学科交叉是创新突破的“捷径”。人工智能研究涉及信息科学、脑科学、心理科学等，上世纪50年代人工智能的出现本身就是学科交叉的结果。特别是脑认知科学与人工智能的成功结合，带来了人工智能神经网络几十年的持久发展。智能本源、意识本质等一些基本科学问题正在孕育重大突破，对人工智能学科发展具有重要促进作用。
（五）宽容失败应是支持创新的题中应有之义。任何学科的发展都不可能一帆风顺，任何创新目标的实现都不会一蹴而就。人工智能60余载的发展生动地诠释了一门学科创新发展起伏曲折的历程。可以说没有过去发展历程中的“寒冬”就没有今天人工智能发展新的春天。
（六）实事求是设定发展目标是制定学科发展规划的基本原则。达到全方位类人水平的机器智能是人工智能学科宏伟的终极目标，但是需要根据科技和经济社会发展水平来设定合理的阶段性研究目标，否则会有挫败感从而影响学科发展，人工智能发展过程中的几次低谷皆因不切实际的发展目标所致。
三、人工智能的发展现状与影响
人工智能经过60多年的发展，理论、技术和应用都取得了重要突破，已成为推动新一轮科技和产业革命的驱动力，深刻影响世界经济、政治、军事和社会发展，日益得到各国政府、产业界和学术界的高度关注。从技术维度来看，人工智能技术突破集中在专用智能，但是通用智能发展水平仍处于起步阶段；从产业维度来看，人工智能创新创业如火如荼，技术和商业生态已见雏形；从社会维度来看，世界主要国家纷纷将人工智能上升为国家战略，人工智能社会影响日益凸显。
（一）专用人工智能取得重要突破。从可应用性看，人工智能大体可分为专用人工智能和通用人工智能。面向特定领域的人工智能技术（即专用人工智能）由于任务单一、需求明确、应用边界清晰、领域知识丰富、建模相对简单，因此形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能。人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域，统计学习是专用人工智能走向实用的理论基础。深度学习、强化学习、对抗学习等统计机器学习理论在计算机视觉、语音识别、自然语言理解、人机博弈等方面取得成功应用。例如，阿尔法狗在围棋比赛中战胜人类冠军，人工智能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，语音识别系统5.1%的错误率比肩专业速记员，人工智能系统诊断皮肤癌达到专业医生水平，等等。
（二）通用人工智能尚处于起步阶段。人的大脑是一个通用的智能系统，能举一反三、融会贯通，可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题，可谓“一脑万用”。真正意义上完备的人工智能系统应该是一个通用的智能系统。虽然包括图像识别、语音识别、自动驾驶等在内的专用人工智能领域已取得突破性进展，但是通用智能系统的研究与应用仍然是任重而道远，人工智能总体发展水平仍处于起步阶段。美国国防高级研究计划局（DefenseAdvancedResearchProjectsAgency，简称DARPA）把人工智能发展分为三个阶段：规则智能、统计智能和自主智能，认为当前国际主流人工智能水平仍然处于第二阶段，核心技术依赖于深度学习、强化学习、对抗学习等统计机器学习，AI系统在信息感知（Perceiving）、机器学习（Learning）等智能水平维度进步显著，但是在概念抽象（Abstracting）和推理决策（Reasoning）等方面能力还很薄弱。总体上看，目前的人工智能系统可谓有智能没智慧、有智商没情商、会计算不会“算计”、有专才无通才。因此，人工智能依旧存在明显的局限性，依然还有很多“不能”，与人类智慧还相差甚远。
（三）人工智能创新创业如火如荼。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷调整发展战略。比如，在其2017年的年度开发者大会上，谷歌明确提出发展战略从“MobileFirst”（移动优先）转向“AIFirst”（AI优先）；微软2017财年年报首次将人工智能作为公司发展愿景。人工智能领域处于创新创业的前沿，麦肯锡报告2016年全球人工智能研发投入超300亿美元并处于高速增长，全球知名风投调研机构CBInsights报告显示2017年全球新成立人工智能创业公司1100家，人工智能领域共获得投资152亿美元，同比增长141%。
（四）创新生态布局成为人工智能产业发展的战略高地。信息技术（IT）和产业的发展史就是新老IT巨头抢滩布局IT创新生态的更替史。例如，传统信息产业IT（InformationTechnology）代表企业有微软、英特尔、IBM、甲骨文等，互联网和移动互联网IT（InternetTechnology）代表企业有谷歌、苹果、脸书、亚马逊、阿里巴巴、腾讯、百度等，目前智能科技IT（IntelligentTechnology）的产业格局还没有形成垄断，因此全球科技产业巨头都在积极推动AI技术生态的研发布局，全力抢占人工智能相关产业的制高点。人工智能创新生态包括纵向的数据平台、开源算法、计算芯片、基础软件、图形处理GPU服务器等技术生态系统和横向的智能制造、智能医疗、智能安防、智能零售、智能家居等商业和应用生态系统。在技术生态方面，人工智能算法、数据、图形处理器（GraphicsProcessingUnit，简称GPU）/张量处理器（TensorProcessingUnit，简称TPU）/神经网络处理器（NeuralnetworkProcessingUnit，NPU）计算、运行/编译/管理等基础软件已有大量开源资源，例如谷歌的TensorFlow第二代人工智能学习系统、脸书的PyTorch深度学习框架、微软的DMTK分布式学习工具包、IBM的SystemML开源机器学习系统等；此外谷歌、IBM、英伟达、英特尔、苹果、华为、中国科学院等积极布局人工智能领域的计算芯片。在人工智能商业和应用生态布局方面，“智能+X”成为创新范式，例如“智能+制造”、“智能+医疗”、“智能+安防”等，人工智能技术向创新性的消费场景和不同行业快速渗透融合并重塑整个社会发展，这是人工智能作为第四次技术革命关键驱动力的最主要表现方式。人工智能商业生态竞争进入白热化，例如智能驾驶汽车领域的参与者既有通用、福特、奔驰、丰田等传统龙头车企，又有互联网造车者如谷歌、特斯拉、优步、苹果、百度等新贵。
（五）人工智能上升为世界主要国家的重大发展战略。人工智能正在成为新一轮产业变革的引擎，必将深刻影响国际产业竞争格局和一个国家的国际竞争力。世界主要发达国家纷纷把发展人工智能作为提升国际竞争力、维护国家安全的重大战略，加紧积极谋划政策，围绕核心技术、顶尖人才、标准规范等强化部署，力图在新一轮国际科技竞争中掌握主导权。无论是德国的“工业4.0”、美国的“工业互联网”、日本的“超智能社会”、还是我国的“中国制造2025”等重大国家战略，人工智能都是其中的核心关键技术。2017年7月，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，开启了我国人工智能快速创新发展的新征程。
（六）人工智能的社会影响日益凸显。人工智能的社会影响是多元的，既有拉动经济、服务民生、造福社会的正面效应，又可能出现安全失控、法律失准、道德失范、伦理失常、隐私失密等社会问题，以及利用人工智能热点进行投机炒作从而存在泡沫风险。首先，人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心力量，促进社会生产力的整体跃升，推动传统产业升级换代，驱动“无人经济”快速发展，在智能交通、智能家居、智能医疗等民生领域发展积极正面影响。与此同时，我们也要看到人工智能引发的法律、伦理等问题日益凸显，对当下的社会秩序及公共管理体制带来了前所未有的新挑战。例如，2016年欧盟委员会法律事务委员会提交一项将最先进的自动化机器人身份定位为“电子人（electronicpersons）”的动议，2017年沙特阿拉伯授予机器人“索菲亚”公民身份，这些显然冲击了传统的民事主体制度。那么，是否应该赋予人工智能系统法律主体资格？另外在人工智能新时代，个人信息和隐私保护、人工智能创作内容的知识产权、人工智能歧视和偏见、无人驾驶系统的交通法规、脑机接口和人机共生的科技伦理等问题都需要我们从法律法规、道德伦理、社会管理等多个角度提供解决方案。
由于人工智能与人类智能密切关联且应用前景广阔、专业性很强，容易造成人们的误解，也带来了不少炒作。例如，有些人错误地认为人工智能就是机器学习（深度学习），人工智能与人类智能是零和博弈，人工智能已经达到5岁小孩的水平，人工智能系统的智能水平即将全面超越人类水平，30年内机器人将统治世界，人类将成为人工智能的奴隶，等等。这些错误认识会给人工智能的发展带来不利影响。还有不少人对人工智能预期过高，以为通用智能很快就能实现，只要给机器人发指令就可以干任何事。另外，有意炒作并通过包装人工智能概念来谋取不当利益的现象时有发生。因此，我们有义务向社会大众普及人工智能知识，引导政府、企业和广大民众科学客观地认识和了解人工智能。
四、人工智能的发展趋势与展望
人工智能经过六十多年的发展突破了算法、算力和算料（数据）等“三算”方面的制约因素，拓展了互联网、物联网等广阔应用场景，开始进入蓬勃发展的黄金时期。从技术维度看，当前人工智能处于从“不能用”到“可以用”的技术拐点，但是距离“很好用”还有数据、能耗、泛化、可解释性、可靠性、安全性等诸多瓶颈，创新发展空间巨大，从专用到通用智能，从机器智能到人机智能融合，从“人工+智能”到自主智能，后深度学习的新理论体系正在酝酿；从产业和社会发展维度看，人工智能通过对经济和社会各领域渗透融合实现生产力和生产关系的变革，带动人类社会迈向新的文明，人类命运共同体将形成保障人工智能技术安全、可控、可靠发展的理性机制。总体而言，人工智能的春天刚刚开始，创新空间巨大，应用前景广阔。
（一）从专用智能到通用智能。如何实现从狭义或专用人工智能（也称弱人工智能，具备单一领域智能）向通用人工智能（也称强人工智能，具备多领域智能）的跨越式发展，既是下一代人工智能发展的必然趋势，也是国际研究与应用领域的挑战问题。2016年10月美国国家科学技术委员会发布了《国家人工智能研究与发展战略计划》，提出在美国的人工智能中长期发展策略中要着重研究通用人工智能。DeepMind创始人戴密斯·哈萨比斯（DemisHassabis）提出朝着“创造解决世界上一切问题的通用人工智能”这一目标前进。微软在2017年7月成立了通用人工智能实验室，100多位感知、学习、推理、自然语言理解等方面的科学家参与其中。
（二）从人工智能到人机混合智能。人工智能的一个重要研究方向就是借鉴脑科学和认知科学的研究成果，研究从智能产生机理和本质出发的新型智能计算模型与方法，实现具有脑神经信息处理机制和类人智能行为与智能水平的智能系统。在美国、欧盟、日本等国家和地区纷纷启动的脑计划中，类脑智能已成为核心目标之一。英国工程与自然科学研究理事会EPSRC发布并启动了类脑智能研究计划。人机混合智能旨在将人的作用或认知模型引入到人工智能系统中，提升人工智能系统的性能，使人工智能成为人类智能的自然延伸和拓展，通过人机协同更加高效地解决复杂问题。人机混合智能得到了我国新一代人工智能规划、美国脑计划、脸书（脑机语音文本界面）、特斯拉汽车创始人埃隆·马斯克（人脑芯片嵌入和脑机接口）等的高度关注。
（三）从“人工+智能”到自主智能系统。当前人工智能的研究集中在深度学习，但是深度学习的局限是需要大量人工干预：人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、人工采集和标注大量训练数据（非常费时费力）、用户需要人工适配智能系统等。因此已有科研人员开始关注减少人工干预的自主智能方法，提高机器智能对环境的自主学习能力。例如阿法元从零开始，通过自我对弈强化学习实现围棋、国际象棋、日本将棋的“通用棋类AI”。在人工智能系统的自动化设计方面，2017年谷歌提出的自动化学习系统（AutoML）试图通过自动创建机器学习系统降低AI人员成本。
（四）人工智能将加速与其他学科领域交叉渗透。人工智能本身是一门综合性的前沿学科和高度交叉的复合型学科，研究范畴广泛而又异常复杂，其发展需要与计算机科学、数学、认知科学、神经科学和社会科学等学科深度融合。随着超分辨率光学成像、光遗传学调控、透明脑、体细胞克隆等技术的突破，脑与认知科学的发展开启了新时代，能够大规模、更精细解析智力的神经环路基础和机制，人工智能将进入生物启发的智能阶段，依赖于生物学、脑科学、生命科学和心理学等学科的发现，将机理变为可计算的模型，同时人工智能也会促进脑科学、认知科学、生命科学甚至化学、物理、材料等传统科学的发展。例如，2018年美国麻省理工学院启动的“智能探究计划”（MITIntelligenceQuest）就联合了五大学院进行协同攻关。
（五）人工智能产业将蓬勃发展。随着人工智能技术的进一步成熟以及政府和产业界投入的日益增长，人工智能应用的云端化将不断加速，全球人工智能产业规模在未来十年将进入高速增长期。例如，2016年9月，咨询公司埃森哲发布报告指出，人工智能技术的应用将为经济发展注入新动力，在现有基础上能够提高劳动生产率40%；美、日、英、德、法等12个发达国家（现占全球经济总量的一半）到2035年，年经济增长率平均可以翻一番。2018年麦肯锡的研究报告表明到2030年人工智能新增经济规模将达到13万亿美元。
（六）人工智能将推动人类进入普惠型智能社会。“人工智能+X”的创新模式将随着技术和产业的发展日趋成熟，对生产力和产业结构产生革命性影响，并推动人类进入普惠型智能社会。2017年国际数据公司IDC在《信息流引领人工智能新时代》白皮书中指出未来五年人工智能提升各行业运转效率，其中教育业提升82%，零售业71%，制造业64%，金融业58%。我国经济社会转型升级对人工智能有重大需求，在消费场景和行业应用的需求牵引下，需要打破人工智能的感知瓶颈、交互瓶颈和决策瓶颈，促进人工智能技术与社会各行各业的融合提升，建设若干标杆性的应用场景创新，实现低成本、高效益、广范围的普惠型智能社会。
（七）人工智能领域的国际竞争将日趋激烈。“未来谁率先掌握人工智能，谁就能称霸世界”。2018年4月，欧盟委员会计划2018-2020年在人工智能领域投资240亿美元；法国总统在2018年5月宣布《法国人工智能战略》，目的是迎接人工智能发展的新时代，使法国成为人工智能强国；2018年6月，日本《未来投资战略》重点推动物联网建设和人工智能的应用。世界军事强国已逐步形成以加速发展智能化武器装备为核心的竞争态势，例如美国特朗普政府发布的首份《国防战略》报告即提出谋求通过人工智能等技术创新保持军事优势，确保美国打赢未来战争；俄罗斯2017年提出军工拥抱“智能化”，让导弹和无人机这样的“传统”兵器威力倍增。
（八）人工智能的社会学将提上议程。水能载舟，亦能覆舟。任何高科技也都是一把双刃剑。随着人工智能的深入发展和应用的不断普及，其社会影响日益明显。人工智能应用得当、把握有度、管理规范，就能有效控制负面风险。为了确保人工智能的健康可持续发展并确保人工智能的发展成果造福于民，需要从社会学的角度系统全面地研究人工智能对人类社会的影响，深入分析人工智能对未来经济社会发展的可能影响，制定完善的人工智能法律法规，规避可能风险，确保人工智能的正面效应。2017年9月，联合国犯罪和司法研究所(UNICRI)决定在海牙成立第一个联合国人工智能和机器人中心，规范人工智能的发展。2018年4月，欧洲25个国家签署了《人工智能合作宣言》，从国家战略合作层面来推动人工智能发展，确保欧洲人工智能研发的竞争力，共同面对人工智能在社会、经济、伦理及法律等方面的机遇和挑战。
五、我国人工智能的发展态势与思考
我国当前人工智能发展的总体态势良好。中国信通院联合高德纳咨询公司（Gartner）于2018年9月发布的《2018世界人工智能产业发展蓝皮书》报告统计，我国（不含港澳台地区）人工智能企业总数位列全球第二（1040家），仅次于美国（2039家）。在人工智能总体水平和应用方面，我国也处于国际前列，发展潜力巨大，有望率先突破成为全球领跑者。但是我们也要清醒地看到，我国人工智能发展存在过热和泡沫化风险，特别在基础研究、技术体系、应用生态、创新人才、法律规范等方面仍然存在不少问题。总体而言，我国人工智能发展现状可以用“高度重视，态势喜人，差距不小，前景看好”来概括。
一是高度重视。党和国家高度重视并大力发展人工智能。党的十八大以来，习近平总书记把创新摆在国家发展全局的核心位置，高度重视人工智能发展，多次谈及人工智能的重要性，为人工智能如何赋能新时代指明方向。2016年7月习总书记明确指出，人工智能技术的发展将深刻改变人类社会生活，改变世界，应抓住机遇，在这一高技术领域抢占先机。在党的十九大报告中，习总书记强调“要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。在2018年两院院士大会上，习总书记再次强调要“推进互联网、大数据、人工智能同实体经济深度融合，做大做强数字经济”。在2017年和2018年的《政府工作报告》中，李克强总理都提到了要加强新一代人工智能发展。2017年7月，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，将新一代人工智能放在国家战略层面进行部署，描绘了面向2030年的我国人工智能发展路线图，旨在构筑人工智能先发优势，把握新一轮科技革命战略主动，人工智能将成为今后一段时期的国家重大战略。发改委、工信部、科技部、教育部、中央网信办等国家部委和北京、上海、广东、江苏、浙江等地方政府都推出了发展人工智能的鼓励政策。
二是态势喜人。根据2017年爱思唯尔（Elsevier）文献数据库SCOPUS统计结果，我国在人工智能领域发表的论文数量已居世界第一。从2012年开始，我国在人工智能领域新增专利数量已经开始超越美国。据清华大学发布的《中国人工智能发展报告2018》统计，我国已成全球人工智能投融资规模最大国家，我国人工智能企业在人脸识别、语音识别、安防监控、智能音箱、智能家居等人工智能应用领域处于国际前列。近两年，清华大学、北京大学、中国科学院大学、浙江大学、上海交通大学、南京大学等高校纷纷成立人工智能学院。2015年开始的中国人工智能大会（CCAI）已连续成功召开四届、规模不断扩大，人工智能领域的教育、科研与学术活动层出不穷。
三是差距不小。我国人工智能在基础研究、原创成果、顶尖人才、技术生态、基础平台、标准规范等方面距离世界领先水平还存在较大差距。英国牛津大学2018年的一项研究报告指出中国的人工智能发展能力大致为美国的一半水平。目前我国在人工智能前沿理论创新方面总体上尚处于“跟跑”地位，大部分创新偏重于技术应用，存在“头重脚轻”的不均衡现象。在Top700全球AI人才中，中国虽然名列第二，但入选人数远远低于占一半数量的美国。据领英《全球AI领域人才报告》统计，截至2017年一季度全球人工智能领域专业技术人才数量超过190万，其中美国超过85万，我国仅超过5万人，排名全球第7位。2018年市场研究顾问公司CompassIntelligence对全球100多家AI计算芯片企业进行了排名，我国没有一家企业进入前十。另外，我国人工智能开源社区和技术生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强，国际影响力有待提高。我国参与制定人工智能国际标准的积极性和力度不够，国内标准制定和实施也较为滞后。我国制定完善人工智能相关法律法规的进程需要加快，对可能产生的社会影响还缺少深度分析。
四是前景看好。我国发展人工智能具有市场规模、应用场景、数据资源、人力资源、智能手机普及、资金投入、国家政策支持等多方面的综合优势，人工智能发展前景看好。全球顶尖管理咨询公司埃森哲于2017年发布的《人工智能：助力中国经济增长》报告显示，到2035年人工智能有望推动中国劳动生产率提高27%。我国发布的《新一代人工智能发展规划》提出到2030年，人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。在我国未来的发展征程中，“智能红利”将有望弥补人口红利的不足。
人类社会已开始迈入智能化时代，人工智能引领社会发展是大势所趋，不可逆转。经历六十余年积累后，人工智能开始进入爆发式增长的红利期。伴随着人工智能自身的创新发展和向经济社会的全面渗透，这个红利期将持续相当长的时期。现在是我国加强人工智能布局、收获人工智能红利、引领智能时代的重大历史机遇期，如何在人工智能蓬勃发展的浪潮中选择好中国路径、抢抓中国机遇、展现中国智慧需要深入思考。
（一）树立理性务实的发展理念。围棋人机大战中阿尔法狗战胜李世石后，社会大众误以为人工智能已经无所不能，一些地方政府、社会企业、风险资金因此不切实际一窝蜂发展人工智能产业，一些别有用心的机构则有意炒作并通过包装人工智能概念来谋取不当利益。这种“一拥而上、一哄而散”的跟风行为不利于人工智能的健康可持续发展。任何事物的发展不可能一直处于高位，有高潮必有低谷，这是客观规律。根据高德纳咨询公司发布的技术发展曲线，当前智能机器人、认知专家顾问、机器学习、自动驾驶等人工智能热门技术与领域正处于期望膨胀期，但是通用人工智能及人工智能的整体发展仍处于初步阶段，人工智能还有很多“不能”，实现机器在任意现实环境的自主智能和通用智能仍然需要中长期理论和技术积累，并且人工智能对工业、交通、医疗等传统领域的渗透和融合是个长期过程，很难一蹴而就。因此发展人工智能不能以短期牟利为目的，要充分考虑到人工智能技术的局限性，充分认识到人工智能重塑传统产业的长期性和艰巨性，理性分析人工智能发展需求，理性设定人工智能发展目标，理性选择人工智能发展路径，并务实推进人工智能发展举措，只有这样才能确保人工智能健康可持续发展。
（二）加强基础扎实的原创研究。人工智能前沿基础理论是人工智能技术突破、行业革新、产业化推进的基石。在此发展的临界点，要想取得最终的话语权，必须在人工智能基础理论和前沿技术方面取得重大突破。根据2017年爱思唯尔文献数据库SCOPUS统计结果，尽管我国在人工智能领域发表的论文数量已经排名世界第一，但加权引文影响力则只排名34位。为了客观评价我国在人工智能基础研究方面的整体实力，我们搜索了SCI期刊、神经信息处理系统大会（ConferenceonNeuralInformationProcessingSystems，简称NIPS）等主流人工智能学术会议关于通用智能、深度学习、类脑智能、脑智融合、人机博弈等关键词的论文统计情况，可以清楚看到在人工智能前沿方向中国与美国相比基础实力存在巨大差距：在高质量论文数量方面（按中科院划定的SCI一区论文标准统计），美国是中国的5.34倍（1325:248）；在人才储备方面（SCI论文通讯作者），美国是中国的2.12倍（4804:2267）。
我国应对标国际最高水平，建设面向未来的人工智能基础科学研究中心，重点发展原创性、基础性、前瞻性、突破性的人工智能科学。应该鼓励科研人员瞄准人工智能学科前沿方向开展引领性原创科学研究，通过人工智能与脑认知、神经科学、心理学等学科的交叉融合，重点聚焦人工智能领域的重大基础性科学问题，形成具有国际影响力的人工智能原创理论体系，为构建我国自主可控的人工智能技术创新生态提供领先跨越的理论支撑。
（三）构建自主可控的创新生态。美国谷歌、IBM、微软、脸书等企业在AI芯片、服务器、操作系统、开源算法、云服务、无人驾驶等方面积极构建创新生态、抢占创新高地，已经在国际人工智能产业格局中占据先机。我国人工智能开源社区和技术创新生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强，国际影响力有待提高。美国对中兴通讯发禁令一事充分说明自主可控“核高基”技术的重要性，我国应该吸取在核心电子器件、高端通用芯片及基础软件方面依赖进口的教训，避免重蹈覆辙，着力防范人工智能时代“空心化”风险，系统布局并重点发展人工智能领域的“新核高基”：“新”指新型开放创新生态，如军民融合、产学研融合等；“核”指核心关键技术与器件，如先进机器学习技术、鲁棒模式识别技术、低功耗智能计算芯片等；“高”指高端综合应用系统与平台，如机器学习软硬件平台、大型数据平台等；“基”指具有重大原创意义和技术带动性的基础理论与方法，如脑机接口、类脑智能等。
另外，我们需要重视人工智能技术标准的建设、产品性能与系统安全的测试。特别是我国在人工智能技术应用方面走在世界前列，在人工智能国际标准制定方面应当掌握话语权，并通过标准实施加速人工智能驱动经济社会转型升级的进程。
（四）建立协同高效的创新体系。我国经济社会转型升级对人工智能有重大需求，但是单一的创新主体很难实现政策、市场、技术、应用等方面的全面突破。目前我国学术界、产业界、行业部门在人工智能发展方面各自为政的倾向比较明显，数据资源开放共享不够，缺少对行业资源的有效整合。相比而言，美国已经形成了全社会、全场景、全生态协同互动的人工智能协同创新体系，军民融合和产学研结合都做得很好。我国应在体制机制方面进一步改革创新，建立“军、政、产、学、研、用”一体的人工智能协同创新体系。例如，国家进行顶层设计和战略规划，举全国优势力量设立军事智能的研发和应用平台，提供“人工智能+X”行业融合、打破行业壁垒和行政障碍的激励政策；科技龙头企业引领技术创新生态建设，突破人工智能的重大技术瓶颈；高校科研机构进行人才培养和原始创新，着力构建公共数据资源与技术平台，共同建设若干标杆性的应用创新场景，推动成熟人工智能技术在城市、医疗、金融、文化、农业、交通、能源、物流、制造、安全、服务、教育等领域的深度应用，建设低成本高效益广范围的普惠型智能社会。
（五）加快创新人才的教育培养。发展人工智能关键在人才，中高端人才短缺已经成为我国人工智能做大做强的主要瓶颈。另外，我国社会大众的人工智能科技素养也需要进一步提升，每一个人都需要去适应人工智能时代的科技浪潮。在加强人工智能领军人才培养引进的同时，要面向技术创新和产业发展多层次培养人工智能创新创业人才。《新一代人工智能发展规划》提出逐步开展全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能课程。目前人工智能科普活动受到各地学校的欢迎，但是缺少通俗易懂的高质量人工智能科普教材、寓教于乐的实验设备和器材、开放共享的教学互动资源平台。国家相关部门应高度重视人工智能教育领域的基础性工作，增加投入，组织优势力量，加强高水平人工智能教育内容和资源平台建设，加快人工智能专业的教学师资培训，从教材、教具、教师等多个环节全面保障我国人工智能教育工作的开展。
（六）推动共担共享的全球治理。人工智能将重塑全球政治和经济格局，发达国家通过人工智能技术创新掌控了产业链上游资源，难以逾越的技术鸿沟和产业壁垒有可能将进一步拉大发达国家和发展中国家的生产力发展水平差距。美国、日本、德国等通过人工智能和机器人的技术突破和广泛应用弥补他们的人力成本劣势，希望制造业从新兴国家回流发达国家。目前看，我国是发展中国家阵容中唯一有望成为全球人工智能竞争中的领跑者，应采取不同于一些国家的“经济垄断主义、技术保护主义、贸易霸凌主义”路线，尽快布局构建开放共享、质优价廉、普惠全球的人工智能技术和应用平台，配合国家“一带一路”战略，向亚洲、非洲、南美等经济欠发达地区输出高水平、低成本的“中国智造”成果、提供人工智能时代的中国方案，为让人工智能时代的“智能红利”普惠人类命运共同体做出中国贡献！
（七）制定科学合理的法律法规。要想实实在在收获人工智能带来的红利，首先应保证其安全、可控、可靠发展。美国和欧洲等发达国家和地区十分重视人工智能领域的法律法规问题。美国白宫多次组织这方面的研讨会、咨询会；特斯拉等产业巨头牵头成立OpenAI等机构，旨在以有利于整个人类的方式促进和发展友好的人工智能；科研人员自发签署23条“阿西洛马人工智能原则”，意图在规范人工智能科研及应用等方面抢占先机。我国在人工智能领域的法律法规制定及风险管控方面相对滞后，这种滞后局面与我国现阶段人工智能发展的整体形势不相适应，并可能成为我国人工智能下一步创新发展的一大掣肘。因此，有必要大力加强人工智能领域的立法研究，制定相应的法律法规，建立健全公开透明的人工智能监管体系，构建人工智能创新发展的良好法规环境。
（八）加强和鼓励人工智能社会学研究。人工智能的社会影响将是深远的、全方位的。我们当未雨绸缪，从国家安全、社会治理、就业结构、伦理道德、隐私保护等多个维度系统深入研究人工智能可能的影响，制定合理可行的应对措施，确保人工智能的正面效应。应大力加强人工智能领域的科普工作，打造科技与伦理的高效对话机制和沟通平台，消除社会大众对人工智能的误解与恐慌，为人工智能的发展营造理性务实、积极健康的社会氛围。
六、结束语
人工智能经过60多年的发展，进入了创新突破的战略机遇期和产业应用的红利收获期，必将对生产力和产业结构以及国际格局产生革命性影响，并推动人类进入普惠型智能社会。但是，我们需要清醒看到通用人工智能及人工智能的整体发展仍处于初级阶段，人工智能不是万能，人工智能还有很多“不能”。我们应当采取理性务实的发展路径，扎实推进基础研究、技术生态、人才培养、法律规范等方面的工作，在开放中创新，在创新中发展，全速跑赢智能时代，着力建设人工智能科技强国！
（主讲人系中国科学院院士）
人工智能畅想——《人工智能简史》读后感
1.引言我今天要分享的是尼克著的《人工智能简史》。目前我看的是第一版，它主要讲述了有关于人工智能的起源、发展中的趣事，也提及了一些对于人工智能的思考。第一版比较早了，是2017年的时候出版的，2021年的时候出了第二版。人工智能简史（第一版）人工智能简史（第二版）
它从人工智能的起源达特茅斯会议讲起，围绕着人工智能发展过程中的一些重要节点进行讲解，包括电子计算机的发明、最早的感知器、以及多层神经网络和现在流行的深度学习等。并且，他还针对人工智能的一些特定领域进行了详细的描述，包括定理证明、知识系统、自然语言处理、强化学习等。我相信大家对于刚才提到的一些名词都或多或少的听过一些，但是，我最感兴趣的，是他讨论了一些关于人工智能和哲学相关的开放性问题。人工智能发展史
2.当今人工智能的前沿热点概述人工智能如今早已经深入到我们社会的每一个部分，而且我们会时常被人工智能的新进展所惊艳。例如最近被爆出被认为具有心智的谷歌的Lamda和要让画家失业的DALL-E2等等。DALL-E2的绘画
但是当我和小伙伴们提起人工智能时，他们可能会误认为人工智能=机器人。大家认为人工智能是什么呢？可以打在公屏上。就我个人看法而言，人工智能分为无肉体智能和肉体智能。无肉体智能：AlphaGo/Zero,微软小冰等等，这是目前我们关注的主要部分。我们以为的AlphaGo实际上的AlphaGo肉体智能：特斯拉的擎天柱、小米的铁大，即将新兴的。擎天柱铁大
人工智能的终极目标是什么？大家觉得是什么？从字面上讲，人工的创造出智能。那么什么是智能？像人一样是不是就是智能，是不是就是唯一的智能？智能是不是就是思考？智能的体现究竟是什么？
3.具体的想讨论的问题3.1图灵测试我们首先从最基本的图灵测试开始讲起。图里测试的内容是：在测试场景中，人和机器隔开，对于测试者而言，可以通过提问的方式获得两者的反馈，根据反馈判断哪边是人，哪边是机器。如果有30%的概率测试者猜错了，这说明机器通过了图灵测试，成功的模仿了人类。
图灵测试
3.2塞尔的中文屋然后，就是在机器翻译场景下的一个思维实验。中文屋问题：一个屋子里有1只懂英语的人和1个电脑/程序（翻译软件），外面的人通过中文来问问题，屋里的人通过程序翻译出汉语与外界交流。如果屋外的人不能区分屋里的人是否是母语是汉语，是不是说明屋里的人就是懂汉语的？更进一步的思考是，这个人和机器的界限在哪？到底是人懂汉语，还是那个程序懂汉语？如果程序在人体身上，那么是谁懂汉语？
3.3普特南的缸中脑我们的大脑实际上是被放在培养液中，并且整个外界都是虚拟出来的刺激，让我们以为外界是真实的。那么我们感知究竟是来源于直接现实还是间接现实？普特南的缸中脑更进一步的，如果我们将一些刺激给机器人，机器人感受到“痛苦”或者“美好的回忆”的时候，我们是不是就能够认为机器人是具有思维的？
3.4赛博朋克的忒修斯之船我们的身体每时每刻都在进行代谢，我们也有可能因为意外、疾病而被替换器官、血液。那么，我们改造多少还是我们自己？如果替换是机器而不是器官，我们还算不算我们自己？如果我们大脑都被改造了呢？人造大脑更进一步的，如果是我们的记忆被改造了呢？我们的记忆被替换，或者删除、修改了，我们还算是那个出生以来的自己么？
4.结束语当然了，现在不仅人工智能想跨入我们的现实生活，我们也逐渐向人工智能的世界渗透。目前的元宇宙就是这个概念。既然人工智能来的太慢，那我们就走近它。如果下次有机会，我们可以讨论这个话题。元宇宙
人工智能的本质及其发展机遇
经济学家普遍认为，经济发展有50-60年的长波周期，从蒸汽机的推广应用开始，人类社会已经历了五个经济长波。现在处于第五个经济长波的下降期。根据康德拉季耶夫的经济长波学说和熊彼得的技术创新理论，每个经济长波都是由标志性的基础创新触发的。第四波以电子计算机与集成电路的发明为标志，第五波以互联网和移动通信的兴起为标志。目前人工智能还处于初级阶段，再经过十余年的推广普及，也许到2030年左右，以人工智能、大数据、物联网、生命科学等技术为标志，将出现经济高速发展的第六波。从第四波到第六波都属于信息时代。
未来10到15年，对经济贡献最大的可能不是大数据和人工智能的新技术，而是大数据和人工智能等信息技术融入各个产业的新产品、提供个性化产品和服务的新业态、产业链跨界融合的新模式。这些创新主要是已知技术的新组合。
在经济的衰退复苏期要特别重视基础性技术的发明，未来10到15年应力争在大数据和人工智能领域做出像电子计算机、集成电路、互联网一样的重大发明。
深度学习并不是一项划时代的基础性发明。深度学习技术的基础是反向传播（BP算法），令人吃惊的是，BP算法的发明者、被誉为深度学习之父的杰弗里·辛顿教授2017年在第31届神经信息处理系统大会（NIPS）上指出：我们需要放弃反向传播算法，重起炉灶。
人工智能2.0，与其说是技术上的重大突破（至今还没有发生），不如说是智能化应用的第二次浪潮。
理解大数据、人工智能等引领技术的贡献，还可从另一个角度，即蜜蜂模型来解释。我国蜜蜂市场每年不到100亿元，但蜜蜂的机制主要不是生产蜂蜜而是传粉，如果没有蜜蜂传粉，水果蔬菜将极大减产，蜜蜂对农业有不可替代的重大贡献。人工智能对其它产业的作用如同蜜蜂对各种农作物的作用一样。人工智能不是单向技术，实际上是计算机和其它信息技术的集成应用，在实际应用中很难分清楚哪些是人工智能应用，哪些是一般的计算机技术应用。
人工智能的作用不仅仅体现在经济增长上，更多地体现在生产方式、生活方式、政府管理模式的改变，特别是人们思想观念和认知方式的改变上。
人工智能产业必须扎根在系统结构和软件理论的深土中，发展人工智能，不能停留在算法层面，要关注从算法、软件、人机界面到系统结构和芯片这一完整的产业链和生态系统。
三、未来人工智能发展的四大机遇
一是场景驱动。中国政府在人工智能场景应用上面的独特优势，以及我国在教育、医疗等需要补短板的民生领域的迫切需求，带动中国新基建发展，为中国人工智能发展提供了前所未有的机遇。
二是数据支撑。疫情使得更多的人群开始进入到数字生存时代。比如原来不习惯在网上进行教学互动的老师，开始进入网上教学。越来越多的数据进入后台，政府也是在对数据的使用管理，包括用户隐私方面，在治理结构上是有能力保护用户隐私的情况下服务于大众日常生活的。数据驱动会使人工智能下一步发展面临着更加未有的难得机遇，因为人工智能很多领域还是需要数据来喂养的。全国两会专门发布民法典，关于公民隐私以及数据制造者、使用者应有法律责任。会促使得在更好的数据保护前提下，推动人工智能和大数据的相关应用。
三是技术驱动。我国一直强调人工智能是一个强技术的能力，要靠技术驱动。中美科技战倒逼我国必须更加严格、更加关注于源头核心技术的创新能力。会促使全社会更加关注科研的基本规律，更加关注产品核心能力的基本规律，对中国未来人工智能三步走的战略是至关重要的。
四是资本助推。从去年到今年，科创板开启从审核制到注册制，是从证监会帮助资本市场的广大客户挑选好公司变成证监会交易所来审核合规性，有专家委员会来问出真公式，有最终投资者用脚投票。对资本的松绑，会极大的助推我国的高新技术产业发展。
国盾量子的上市，寒武纪的上市，都是在一个个代表未来的重大战略方向上，有着独一无二的核心技术能力和相关机遇，但是还没有开始产生大规模营收。这样的公司，一上市就获得了很高的评价，获得了大量的资金支持，可以使得我们的源头技术创业的公司，可以看更远的未来，做更长期的布局。
通过以上四大机遇的相互促进会使得人工智能面临着前所未有的发展，在此过程中不仅有利好的加速，比如说我们的社会民生事业刚需的迫切需要，推动了人工智能的产业发展。另外也是危机的倒逼，使得我们更加迫切的需要人工智能，更加迫切的需要源头创新。
从技术到应用场景上，判断人工智能的红利是否已经到来有三大标准：首先，要能有看得见摸得着的应用场景。人工智能不要玩概念，概念很重要，看重未来，但必须要有看得见摸得着的场景。
其次，要有能够规模化推广的产品。如果这个场景仅仅是花重金和人力所打造的样板工程和面子工程，没有办法规模化推广，没有办法造福更多的老百姓和人民，它就形不成红利。
再次，有可规模化推广的产品，能否用统计数据证明产品和服务能创造社会价值，而且是比较优势的价值。用户不会因为是人工智能的标签而买单，必须是创造出来的比较优势，比原来省了多少成本，提高了多少效率，解决了多少原来没法解决的功能，人工智能才能大规模推广。
未来会在越来越多的领域看到人工智能兑现价值红利的三大标准同时出现，我们正在拥抱一个真正改变的世界，人工智能会使我们的生活变得更加美好。
勿想无能为力之事，当舍生命中无缘之人，割舍心中烦欲之念，目之所及皆是回忆，心之所想皆是过往。放下执念，心才能回归安宁。返回搜狐，查看更多