deephub翻譯組：張開宇
人工智能并不是人類所擁有的智能，而是由機器所展現的智能。它是一個概括性的術語，代表了諸如認知計算，機器學習，圖像識別等諸多技術。在1956年，人工智能（AI）正式成為一門學科，之后經過多年的發展才有了今天的繁盛。
華佗鎖精丸多少錢一盒一盒多少顆智能手機中的智能助手（例如Google助手，Siri）有著AI技術的支持；許多應用程序提供的服務（例如銀行APP的安全資訊）也都嚴重依賴于AI。實際上，人工智能已經發展到這樣的水平：在我們的生活中幾乎所有的東西都與AI有關。
隨著人工智能領域的飛速發展，如今的機器比過去的更加智能，更加可靠并且具有自我修復能力。建模技術能夠針對特定地形給出最佳的農作物選擇；許多公司正采用自然語言處理技術來改善語音識別、文本識別和語音合成，并幫助計算機理解人類語言。
人類智力與人工智能
人類智力是一種心靈的品質，這種品質使人們能夠利用從實體存在、抽象概念、認知過程等中獲得的知識操縱周圍的環境。而一個可以在一定程度上“模仿”這種品質的機器可以使我們的生活更加簡單和高效，這正是人工智能出現的原因。
智力是人類獨有的品質。即使是昆蟲表現出的最復雜的行為，也沒有資格被稱為智力。以泥蜂的情況為例：出外搜尋食物的泥蜂在重新進入洞穴之前要先尋找入侵者，這是因為當它出外尋找食物時，入侵者可能趁它不在偷偷溜到了它的家中。但是在實驗過程中人們又發現，當食物就在洞穴的正前方時，剛出洞就找到食物的泥蜂在進入洞穴之前也會先尋找入侵者，這與它遠離洞穴時的表現一致。智力指的是從經驗中學習并適應變化的能力，而泥蜂并沒有根據不同情形調整自己的行為，因此并不存在智力。
開發具有這種復雜特質的機器并不容易。人工智能是一個在成千上萬敬業的計算機科學家和程序員的辛勤工作下緩慢發展的領域，并且需要數十年才能真正達到它的頂點。
人類智力vs人工智能
通用型人工智能
不是將智能視為一個整體加以研究，人工智能（AI）將重點放在學習，推理，語言，感知和解決問題等諸多方面。數學，統計和算法的結合使我們有能力做到這一點。
人類的智力已經克服了我們過去的身體限制，超越到了一個不再受限的世界，人工智能旨在取得類似的結果，如今已經是時候思考怎樣將強人工智能變為現實。強人工智能，或者說通用型人工智能，是機器的認知能力能與人類相匹敵的人工智能形式。這樣的機器具有認知能力，自我意識，并可以使用人類的語言與我們交流。
能否實現強人工智能依舊備受爭議。最重要的一個問題是，人工智能是否可以發展為像人的大腦一樣做出反應？一些科學家認為，通用華佗鎖精丸型人工智能永遠不可能成為現實，但另一些科學家則認為，我們可以在下個世紀甚至更早之前就實現它。
人工智能與人權
人工智能的發展遇到了幾個嚴重的問題，其中的一些問題關注的是AI對人權的影響。 世界各地的國際會議和高級別委員會正在努力確保AI的發展只會造福于人類，而不會損害人權。此外，像Google和Microsoft這樣的公司已經發布了有關AI的道德準則。
由于通用型人工智能的發展不會很快實現，因此政府和相關機構并沒有急于解決這個問題并立即找到解決方案。同樣，在當前的發展水平下，很難預測AI將對道德和人權產生什么影響。希望在有了AI道德準則的有效框架后，人工智能領域的進步只是指向對人類有利的方向，它將通過提高人們的生活水平開啟一個新時代。
AGI測試
AGI測試有助于衡量人工智能模型的復雜程度和有效性，有許多非常著名的測試案例：
圖靈測試：在這個測試中，測試者與被測試者（一個人和一臺機器）進行互動。測試者不能直接觀察到對方，而要在互動后判斷兩者中哪一個是機器。如果人類輸了，那么這臺機器就通過了測試。
就業測試：機器人必須完成一項重要的工作。如果機器人能像人類一樣或更好地完成這項工作，它就能贏得測試。
鏡像測試：該測試確定被測試者是否具有自我識別能力，機器人必須能夠區分物體和該物體的鏡像。
家具測試：機器必須在閱讀提供的使用說明后，打開包裝并正確地組裝一件家具。
咖啡制作測試：機器人必須進入一所房子，通過找到所有必要的原料獨立制作咖啡。如果機器人能夠順利完成咖啡制作，它就通過了測試。
大學生測試：機器人必須進入一所大學并順利畢業。它將與人類一起上課，并與其他同學參加相同的考試。
人工智能發展到哪一步了？
隨著時間的流逝和技術的發展，人工智能也取得了很大的進展。在過去，計算機科學家希望構建配備AI的機器來獨立得為我們執行任務。這種機器的成功使科學家們想到了開發能夠與我們一起執行任務的設備。從為我們執行任務到與我們一起執行任務這種轉變以來，現代世界已經取得了很大進步。
在一些發達國家中，具有AI功能的機器人在與患者對話后能夠完成基本的健康檢查。有些機器人可以檢測腫瘤的惡化程度，輔助制造藥物等，從而在醫學領域找到自己的位置。還有些機器人可以幫助照顧老年人并設計治療方法。
這些都是傳統機器無法完成的功能。具有AI功能的機器的獨特之處在于它們利用機器學習算法，使它們可以獲取信息，解釋信息并提供有效、真實且定義明確的最終結果。
人們的愿景與面臨的挑戰
具有AI功能的產品能夠為用戶提供合理的解決方案，這是靠產品背后的算法實現的。一旦人工智能算法發展到可以理解并解釋人類的文字和語音的程度，機器的質量及其運行結果將進一步得到提高。但是這一點是很難實現的，因為要使其成為現實，必須具有能夠將自然語言和視覺處理相結合的計算模型。理解和解釋人類語言是一個復雜的過程，并且人類語言的含義會隨著上下文的變化而發生改變，因此具有AI功能的機器很難理解我們的語言，這也是發展類人機器人的一個真正的障礙。
阻礙這一愿望成真的另一個障礙是，盡管醫學已經取得了長足的進步，但我們仍然沒有一個關于人類大腦或人類智力如何運作的具體概念。我們不知道構成我們智力的各種要素是什么，也不知道這些要素是如何相互依存的。我們需要更好地理解我們的思想和智力是如何運作的，以便建造能以相同的方式運作的機器，并使這些機器成為我們中的一員。
計算神經科學是一門利用數學建立大腦理論模型來研究人腦的學科。在這些領域的研究成果向我們揭示了我們的神經系統的細節，這些細節在以前都是未知的。最新的成果提高了我們對神經系統處理能力的理解，從而使我們有機會借助這些信息改進人工智能。人工神經網絡（ANN）正是從人類神經系統中汲取靈感，并誕生的通過模仿人腦解決問題的新技術。
與那些由程序和面向任務的規則或算法所組成的系統相反，ANN系統通過參考示例或從以前的經驗中“學習”進行運行（這里“學習”與字面意義上的學習是有差異的）。有這樣一個例子： 一個人工神經網絡系統被訓練識別一個特定的圖像，比如汽車。這種訓練是通過不斷給系統展示之前被人工標記為“汽車”和“非汽車”的圖像進行的。現在，該系統被編程設置為只挑選出包含汽車的圖像而將其他的圖像放在一邊，選擇的結果也將保存以供以后參考。在這里華佗鎖精丸多少錢一盒36粒，并沒有程序向系統提供汽車的詳細信息，以便使系統能夠識別出帶有汽車的圖像。該系統可以自動從帶有汽車的圖像中尋找到相似的特征，并將其識別為與汽車有關，這正是ANN系統學習從一組給定的圖像中識別汽車的方法。
該技術已應用于圖像識別中，Facebook的圖像識別系統DeepFace就是在這項技術的幫助下開發出來的。DeepFace在上傳的數百萬張照片的幫助下接受了訓練并學會了如何識別人臉。
展望未來
強AI技術在今天的局限性阻礙了它充分發揮其潛力，但是這種局限性不可能長期存在。事實上技術是如何將我們的世界推向如此高度的，那么它肯定會用相同的方式進一步超越。由于像谷歌和IBM這樣的全球巨頭公司正在努力開發人工智能，實現超越的這一天不會太遠。
在未來，人們將生活在一個人類和類人機器人共存的世界里，而類人機器人的存在意義是服務人類。在那樣的日子里，人與機器之間的互動、機器與機器之間的互動就和人與人之間互動一樣，而那時的生活也將比我們所能想象的更先進、更優越。
如今已經有超過75%的客戶正在以各種形式使用人工智能系統的服務；同時超過80%的全球商業組織相信人工智能能夠使他們具備更大的競爭優勢，過去科幻小說中的場景不需要太多時間就可以成為絕對的現實。在未來，全球人工智能市場將增長到600億美元，這將會是是2016年的25倍之多。
人們的接受程度
就算撇開所有的商業事實和統計數據不談，人工智能也在改善與人類用戶互動的方向上取得了重大進展。隨著這一領域的發展，特別是在語音合成和語音分析領域，虛擬助手與人類用戶之間的差距已經大幅縮小，人們已經開始依賴聊天機器人，并且也開始相信機器人醫生的診斷結果。當我們打電話給客戶服務中心時，開始希望機器人能夠及時回復我們；當我們登錄網站時，我們也希望從聊天機器人那里獲得幫助。
總有一天，人類的精神世界也會歡迎機器人的加入。到那時，人類和人工智能將為一個共同的目標而努力——讓我們的生活更美好。
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