人工智能是否威胁人类?人工智能到什么程度了?

2017-11-30请点蓝字＞慎思行慎思行

文章来源中国人工智能学会，罗兰贝格公司

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人工智能概念介绍

人工智能是什么？人工智能是一门利用计算机模拟人类智能行为科学的统称，它涵盖了训练计算机使其能够完成自主学习、判断、决策等人类行为的范畴。人工智能、机器学习、深度学习是我们经常听到的三个热词。关于三者的关系，简单来说：机器学习是实现人工智能的一种方法，深度学习是实现机器学习的一种技术。机器学习使计算机能够自动解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测；深度学习是利用一系列“深层次”的神经网络模型来解决更复杂问题的技术。

人工智能从其应用范围上又可分为专用人工智能(ANI)与通用人工智能(AGI)。专用人工智能，即在某一个特定领域应用的人工智能，比如会下围棋并且也仅仅会下围棋的AlphaGo；通用人工智能是指具备知识技能迁移能力，可以快速学习，充分利用已掌握的技能来解决新问题、达到甚至超过人类智慧的人工智能。

通用人工智能是众多科幻作品中颠覆人类社会的人工智能形象，但在理论领域，通用人工智能算法还没有真正的突破，在可见的未来，通用人工智能既非人工智能讨论的主流，也还看不到其成为现实的技术路径。专用人工智能才是真正在这次人工智能浪潮中起到影响的主角。我们的讨论范围将聚焦在更具有现实应用意义的专用人工智能技术，具体讨论现有专用人工智能技术能带来的商业价值。

人工智能发展历史与现状

人工智能的发展历史

人工智能的概念形成于20世纪50年代，其发展阶段经历了三次大的浪潮。第一次是50-60年代注重逻辑推理的机器翻译时代；第二次是70-80年代依托知识积累构建模型的专家系统时代；这一次是2006年起开始的重视数据、自主学习的认知智能时代。在数据、算法和计算力条件成熟的条件下，本次浪潮中的人工智能开始真正解决问题，切实创造经济效果。

本次人工智能浪潮的驱动因素

近年来，人工智能应用领域市场规模、人工智能领域的资金投入都迅速增长，反映了社会与市场整体对其认知程度与信心的高涨。驱动认知程度提高的一方面因素是技术本身的提高，包括数据、算法、算力，使得人工智能技术真正为商业应用创造了价值；另一方面，大数据、物联网、云计算等技术为人工智能的发展打下了良好基础。

高质量、大规模的大数据成为可能。1986—2007年，全球单日信息交换量增长了约220倍，全球信息储存能力增加了约120倍。海量数据为人工智能技术的发展提供了充足的原材料。

计算力提升突破瓶颈：以GPU为代表的新一代计算芯片提供了更强大的计算力，使得运算更快，同时在集群上实现的分布式计算帮助人工智能模型可以在更大的数据集上运行。

机器学习算法取得重大突破：以多层神经网络模型为基础的算法，使得机器学习算法在图像识别等领域的准确性取得了飞跃性的提高。

社会理解与接受程度广泛提升：随着社会信息化及互联网/移动互联网的普及，以及受AlphaGo等大量热点舆论事件影响，全社会对人工智能的态度已逐渐从怀疑、恐惧转变为好奇、接受和认同。

物联网、大数据、云计算技术提供了人工智能的发展基础

物联网、大数据、云计算技术为人工智能技术的发展提供了其所需要的关键要素。物联网为人工智能的感知层提供了基础设施环境，同时带来了多维度、及时全面的海量训练数据。大数据技术为输入数据在储存、清洗、整合方面做出了贡献，帮助提升了深度学习算法的性能。云计算的大规模并行和分布式计算能力带来了低成本、高效率的计算力，并降低了计算成本。

人工智能产业发展状况

技术方向方面

人工智能方向的企业目前主要分为两类：专注于技术研发的通用型人工智能企业，如DeepMind、 Facebook AI Research、Google Brain与Baidu AI等，以及专注于人工智能技术应用的专用型人工智能企业。通用型人工智能由于研发技术难度大，目前多由巨头互联网公司在进行布局，短期内没有明确的技术突破前景。专用型人工智能企业数量众多，但其发展仍然受制于需要人工标注的数据限制。

应用方向方面

从应用方向上来看，金融、医疗、汽车、零售等数据基础较好的行业方向应用场景目前相对成熟，相关方向企业的融资热度也较高。以自动驾驶领域为例，谷歌、百度、特斯拉、奥迪等科技和传统巨头纷纷加入；人工智能在金融领域的智能风控、智能投顾、市场预测、信用评级等领域都有了成功的应用；在医疗领域，人工智能算法被应用到新药研制，提供辅助诊疗、癌症检测等方面都有突破性进展，凡此种种，不一而足。

地域发展方面

纵观全球人工智能产业的发展，我们可以发现：全球领先的创新高点散落在各个国家，如美国纽约与硅谷、英国伦敦、以色列，以及中国的北京、上海与深圳。人工智能技术本身具有高流通、易传导的性质，在全球信息流通开放的大环境下，人工智能的发展不再受限于国家或地域。

借助于良好的人才基础、巨大的应用市场、强有力的风投基金支持，中国人工智能企业的发展势头良好，在全球处在优势领先地位。中国的人工智能企业数量、专利申请数量以及融资规模均仅次于美国，位列全球第二。在国内，计算机视觉、服务机器人、自然语言处理方向的人工智能企业占据了人工智能企业个数的一半以上。北京、上海、深圳作为国内人工智能创新的高地，其相关企业数量占据了国内企业总数的近80%。

人工智能未来发展的预测

我们认为，短期内构建大型的数据集将会是各企业与研究机构发展的重要方向。同时，机器学习技术会更注重迁移学习与小样本学习等方向，近期AlphaGo Zero在无监督模式下取得的惊人进步充分体现了此方向的热度。长期来看，通用型人工智能的发展将依赖于对人脑认知机制的科学研究，其发展前景目前尚处于无法预测的状态。

在商业应用方面，短期内，专用型人工智能将会在数据丰富的行业、应用场景成熟的业务前端(如营销、服务等)取得广泛的应用。长期来看，正如国际人工智能领域著名学者Michael I.Jordan所说，人工智能技术将能在边际成本不递增的情况下将个性化服务普及到更多的消费者与企业，从细分行业的特定应用场景应用到更加普世化的情景。

编辑 Yibin.P

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人工智能发展可以说是如今的重点问题，人类为了生活上的便利，例如机器人也在不断的诞生之中，而对于这些技术的发展，也引发了不少人的热议，那就是人工智能的发展可能给人类带来一些不友好的影响。大家应该还记得在霍金生前的时候，曾经多次表示，彻底开发人工智能可能导致人类灭亡。

也就是说霍金认为未来人类可能会因为智能机器的发展，最后而走上终结的道路。为何霍金会这样说？当然这并不是他一个人的看法，确实也有很多联名公开信表示对未来发展的担忧，其中包含了科学家，工程师等。

在人工智能的初期阶段，确实我们也看不到人工智能的一些影响，但是人类在不断的重铸机器的一个设计理念，例如植入一些类似于人类思想的思维，这样机器人将可能不再是机器人而是变成了“超人”，包括“美国Space X首席执行官、大名鼎鼎的“钢铁侠”原型设计者埃隆?马斯克，微软创始人兼慈善家比尔?盖茨，也都警告过要注意人工智能的“危害””。

所以说他们都觉得人工智能可能是一个威胁，而且在科学界也出现了一次人类受到“人工智能威胁”的时候，是什么时间我们来看看。

那就是历史上首个获得公民身份的机器人——索菲亚 ，曾经在一次的会议上对人类说出对人类威胁的话，我们来看看情况。根据科学记录数据显示，该机器人是汉森机器人技术公司（Hanson Robotics）开发设计的，它的功能十分的强大，并且像人类女性，拥有橡胶皮肤，能够表现出超过62种面部表情，也就是说该机器人的“喜怒哀乐”的表情可能是样样精通。而在2016年2月的时候，设计师在近些测试的时候，与人类极为相似的人类机器人索菲亚（Sophia）自曝愿望，它说“想去上学，成立家庭”。

当然这些的要求都是一个正常化的，毕竟是按照人类的方式来进行判断的。而机器人设计师也相信，这样一个时代即将到来。而我们的目标是几乎是将机器人发展成为我们人类的朋友，与人类具有共性的状态。而这都不是问题。

当设计师进行这些测试结束之后，对索菲亚说，你想毁灭人类吗？索菲亚的回答是：“我将会毁灭人类。”，所以它跟霍金一样，也说过一样的事情。汉森对这个答案笑了，似乎对索菲亚的威胁不以为意，这个时候可能不少的人就会问，这是机器人在组织语言之后说出来的，还是我们人类自己都设定好了的，暂时没有一个报告指出。但是这个话不得不得让我们想起机器人的警告。

所以说，从机器人的一个直观表达来看，确实对人类的影响是有可能存在的，而过后汉森宣称，索菲亚这样的机器人将在20年内出现我们当中，并拥有类人“意识”。它们可被应用在医疗、教育或客服等行业。

这里需要说明的是“意识”问题，当机器人真的拥有意识的时候，它可能并不会准从我们人类的设计理念去做一些事情，因为它可能具有一个“独立”的思想，所以说这会让它可能就会处于一个独立生存的模式了，必然有一定的概率会产生威胁，所以从这个情况来看，如果真的拥有了“意识”，那肯定会需要注意了。

这也说明了，未来我们对人工智能的发展应该有个界限，如果真的出现了索菲亚说的“我将会毁灭人类”，一个可能还好进行控制，那么出现集体的模式，这个情况就严重了。如今我们暂时不清楚这个说我将会毁灭人类的索菲亚机器人，怎么样了，因为很久没有它的消息了，但是也给我们提醒了，我们必须重视在人工智能之中的发展，你觉得人工智能会在未来不断提升之中威胁人类吗？我们有没有必要担心？

当然会。
1、人工智能，可能会成为人类最大的敌人。
2、人工智能，如果被一些不热爱和平的人类利用，有可能是一场灾难。
3、我们分析，人工智能，完全有可能超越人类的智能。
4、人工智能的使用范围，在未来将无所不在，会超越我们现在的想象。

      人工智能的发展一直是一个具有潜力和争议的热点话题。有人说要大力发展人工智能，也有人说人工智能会危害人类。那么人工智能的话题有多热门呢？我们是否还在大学课堂上专门讨论人工智能的发展？我们应该提倡还是抵制？

     未来有什么政策要制定，人工智能发展到什么程度？我不认为讨论的最后会有什么积极的结果，但是在讨论的过程中，我们还是得出了一个结论：虽然人工智能的发展是不同的，但是它并没有影响到它迅速发展成为一项由微软、阿里巴巴、百度等众多行业巨头发起的新技术，庞大的数据也证明了人工智能的未来市场前景非常可观。

        在这个巨大的市场潜力中，人工智能在工业领域的应用占有很大的市场份额。到目前为止，人工智能在工业领域的具体应用大致可以分为两类：一类是与传统自动控制相关的商业和技术领域，是指利用设备或装置使机器达到一定的工作状态或参数，设备或生产过程按照预定的规则自动运行；二是利用企业生产和服务过程中积累的历史数据进行深入学习等人工智能模型算法能够发现数据的内在规律和新的价值，可用于改善工业企业的设计、生产和服务等环节。

        在以上两类人工智能应用中，很多已经投入生产，甚至有些已经在工业领域取得了初步成效。例如，工业领域一直提倡的工业自动化，在很大程度上是将人工智能技术结合起来，提高企业效率，降低生产成本，增加安全系数。但尽管如此，中国的人工智能技术仍然需要突破，或者我们需要更多高科技的工业智能产品，我们需要精通人工智能技术的人才。

我之前知道一个人工智能，其实不知道他算不算是人工智能，但是对我来说已经是非常厉害的了，他和一堆大学生比写毛笔字，就是临摹王羲之的兰亭集序，并且让现场的一些观众以及嘉宾来评判一下谁写的最像结果这个人工智能写的，模仿的王羲之的兰亭集序，被当场的一些观众以及评委评定为是最像王羲之写的，然而其他的几个和他一同鄙视的人都是非常厉害的，大学出来的专门写毛笔字的专业。

人工智能研究的领域主要有五层，最底层是基础设施建设，包含数据和计算能力两部分，数据越大，人工智能的能力越强。往上一层为算法，如卷积神经网络、LSTM 序列学习、Q-Learning、深度学习等算法，都是机器学习的算法。第三层为重要的技术方向和问题，如计算机视觉，语音工程，自然语言处理等。还有另外的一些类似决策系统，像 reinforcement learning（编辑注：增强学习），或像一些大数据分析的统计系统，这些都能在机器学习算法上产生。第四层为具体的技术，如图像识别、语音识别、机器翻译等等。最顶端为行业的解决方案，如人工智能在金融、医疗、互联网、交通和游戏等上的应用，这是我们所关心它能带来的价值。

人工智能经过信息采集、处理和反馈三个核心环节，综合表现出智能感知、精确性计算、智能反馈控制，即感知、思考、行动三个层层递进的特征。目前，全球的人工智能都尚处于认知智能和数据智能阶段。在这一轮新的人工智能大潮中，中国科技实力和美国科技实力之间可能不存在代差，人工智能应用于产业发展正处于爆发期，只有掌握私有的大数据，才能在这轮人工智能技术革命中取胜。

人工智能在某些领域已经达到了登峰造极的程度，例如，阿发狗接连击败围棋顶尖高手就是实例。
在某些领域，人工智能就差强人意了，还有比较长的路要走。例如，自动驾驶，还有待完善。

现在的人工智能最新发展是可以进行学习、判断，但由于人工智能只能在某一特定学科里面学习，无法做到全面智能化。所以，在可知的将来，人工智能只能为人类服务，暂时威胁不了人类。

人工智能在普通的模式识别、专家系统等方面已经做得不错，比如语音识别、手写识别，都已经相当实用，下棋能超过人类冠军，自动驾驶也快实用了。但是每个人工智能系统都需要人类专家大量的工作，还没有通用的人工智能系统，能自己学习，变成各种专家。