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王阳：能超越人类的人工智能会是什么样的？
2014WE大会
从硬件芯片构架就开始模拟人类神经元，让它可以理解人类的自然语言，还可以通过资料产生假设，并具备不断自学的能力——没错，这就是IBM最得意的人工智能Watson。现任IBM全球副总裁兼中国开发中心总经理的王阳博士，将在2014年腾讯WE大会上带来关于Watson的最新分享。作为中国连接世界的跨界创新平台，11月8日在北京举行的腾讯WE大会邀请了包括王阳在内的12位全球顶尖科学家、互联网思想家和技术专家，讲述对未来的畅想。从人工智能、脑机接口、基因科技、到外太空旅行探索等多领域的创新和行业趋势，WE大会希望让中国互联网从业者们站在未来，连接一切，参与一场由新兴产业引导的全球“进化运动”。去年的WE大会上，香港中文大学（深圳）校长徐扬生以《人类与机器人共建未来社会》为题，发表了演讲，他指出，一个智能设备是不是机器人，有三个判断标准：感知能力、认知能力和行动能力。Watson 以 IBM 创始人 Thomas J. Watson 名字命名，是由一组科学家研发的超级计算机。IBM希望能建造在速度、精确度和置信度方面，具备与人类用自然语言回答问题能力相匹敌的计算机。在 2011年 2月美国热门的电视智力问答节目"危险边缘"（Jeopardy！）中，Watson甚至战胜了两位人类冠军选手。“危险边缘”堪称美国历史上最受欢迎的智力问答节目，每期节目由三名竞争者参加。这对于计算系统是一个巨大的挑战，因为它涉及学科广泛，涵盖了诸如历史、文学、政治、艺术、娱乐和科学在内的广泛主题，选手们要在很短时间内提供正确答案。更困难的是，主持人提出的问题中会包含反语、双关语、谜语和一些意思深奥微妙的表达方式，让电脑领会这些表达方式相当困难。Watson之所以能够应付这种“狡猾”的试题，主要依靠的是它对自然语言的理解和高速的计算。当Watson被问到某个问题的时候，100多种运算法则会通过不同的方式对问题进行分析，并给出很多可能的答案，而这些分析都是同时进行的。在得出这些答案之后，另一组算法会对这些答案进行分析并给出得分。对于每个答案，Watson都会找出支持以及反对这个答案的证据。因此，这数百个答案中的每一个都会再次引出数百条证据，同时由数百套算法对这些证据支持答案的程度进行打分。证据评估的结果越好，Watson树立的信心值也就越高。而评估成绩最高的答案会最终成为电脑给出的答案。但在比赛中，如果连评估成绩最高的答案都无法树立足够高的信心值，Watson会决定不抢答问题，以免因为答错而输掉奖金。而这所有的一切计算、选择与决策都在3秒钟之内完成。在Watson短暂的电视明星生涯结束之后，全世界的数据量持续急遽地增长。每天产生的新数据接近250亿亿字节。其中约80%都是非结构化数据：这些是由原始文本、电子邮件、微博、讨论帖和视频等构成。它们来自自然语言，与数据库所能理解的整齐的结构化数据大相径庭。尽管程序化系统非常强大，但对于处理非结构化、不精准或是更新速度过快的数据却是束手无策，最终导致决策困难。具有智慧和学习能力的Watson正可以应对这种大数据挑战，它首先被应用于医疗和金融领域。这两个行业同样每天都面临着非结构化数据的“泛滥”，对信息的快速处理迫在眉睫。Watson完全有潜力去分析海量内容，包括新的研究成果、公开发表的报告、病患的治疗效果以及各类文章和探讨结论，以帮助医生有据可依地进行科学决策。IBM也与花旗集团签署协议，共同探索Watson 技术在消费金融市场和个性化银行的可能用途。为了鼓励创新并助力形成创业软件应用提供商的全新生态系统，IBM Watson又进行了一次新的冒险。IBM向创业软件应用提供商的全球社区开放了Watson认知计算平台，从初创公司与风险资本支持的企业到老牌企业都可以参与相关的App开发。这意味着，在一年前，能够摆弄Watson的只有拥有博士学位的高科技人才，IBM的员工以及实习生。而一年以后的今天，Watson已经准备带来一场认知计算革命，将数十年来以任务为导向的计算模型转向从大量数据中获取有价值的信息。2014年初，IBM为它成立了专门的小组，还提供了10亿美元的资金支持，甚至还拨款1亿美元资助那些使用Watson服务的创业公司。日，IBM科学家发布了首款前所未有的超大规模神经突触计算机芯片。新型芯片采用基于类似人脑的、非冯·诺依曼的计算架构，含有100万神经元和2.56亿突触，而仅有一枚邮票大小。IBM以全新架构、空前规模、无与伦比的功耗/面积/速度比、无限的扩展能力及创新设计技术，在基于人脑启发的计算机领域取得了重大突破。完整的认知软硬件生态系统开启了面向移动、云计算、超级计算和分布式传感器应用的新计算领域，这将给科技、商务和社会带来全新的变化。在今年WE大会的舞台上，王阳博士又会带来Watson的哪些最新突破？欢迎扫描以下二维码关注WE大会官方微信公众账号了解。
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人工智能会全面超越人类吗？
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时隔近20年，人机大战再次以机器的胜利告一段落。但AlphaGo的胜出被看得更高一筹。兴业证券研究所所长助理、计算机互联网行业首席分析师袁煜明撰文表示，围棋和国际象棋有很大的不同，这导致计算机的智能程度有很大的差别。国际象棋可以一定程度“暴力遍历”，围棋不行。国际象棋只要把开局库和残局库多输一些进去，结合一些中盘的策略选择和部分遍历就很牛了。但围棋压根没有残局库这个概念，“千古无同局”，所以围棋的AI肯定没法用遍历的方法，只能让它学人去思考。
原标题：人工智能会全面超越人类吗？图/邝野羊城晚报记者
刘薇一些以前只存在在预言或者科幻小说、电影里的事，正在逐渐成为现实，正如最近刚刚为世人所知的一件事一样。1月28日，《时报》援引《自然》杂志的报道称，由谷歌伦敦子公司DeepMind开发的AlphaGo机器，以5:0的战绩击败了欧洲围棋三届冠军樊麾（出生于中国，现籍法国）。DeepMind是2014年被Google以4亿英镑的价格收购的人工智能团队。这场比赛发生在日，只因一些特别的原因直到现在才公布。据报道，该比赛全程没有让棋，最终人工智能战胜了人类。今年3月，AlphaGo还将在首尔与过去十年全世界顶级的围棋选手李世石对阵，这将是复杂人脑和机器在围棋界的一场终极对决。到底是人类大脑赢，还是不断被强化神经网络的机器大脑赢？悬念会在今年3月接盅，但针对人工智能的各种猜想和激烈讨论已先行展开。焦点一：谷歌AlphaGo是怎么赢的？对所有关注这场比赛和对人工智能感兴趣的人来说，最想知道的就是，机器是怎么赢的。在1月27日，DeepMind团队在《自然》（Nature）杂志上发表的封面论文《Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search》揭开谜底。团队创始人Demis Hassabis表示，他们开发的围棋程序AlphaGo融合了高级树状查找和深度神经网络。通过对神经网络进行3000万步训练 (所有棋谱均来自人类专业棋手的比赛)，AlphaGo预测出人类对手下一步走法的正确率已经达到了57%，而之前的纪录是44%。具体来说，AlphaGo使用两个不同的神经网络“大脑”，通过两者合作得出移棋决定。据微信公众号《人工智能学家》对上述论文的编译得知，AlphaGo的两个大脑分工如下：大脑1：“监督学习（SL）政策网络”。着眼于棋盘中的位置，并试图决定最佳的下一步；大脑2：“价值网络”。它不猜测具体的下一步怎么走，而是通过设想的棋盘分布，估计每个玩家赢得比赛的概率。它通过提供整体的位置判断来配合“监督学习（SL）政策网络”。据论文介绍，当只使用一个大脑时，AlphaGo大概和目前最好的电脑围棋AI（人工智能）实力相当，但结合两个大脑时，它可能达到人类职业棋手的水平。樊麾谈论此次比赛时表示：“输棋确实很难过。和AlphaGo对战之前，我觉得我能赢。在第一局失利后，我改变了战术，增强了进攻，但还是输了。”他认为输棋的原因在于，人类有时会犯致命的错误，因为人会疲惫，求胜心切，总有这样那样的压力。但电脑程序不会这样，它非常强，也非常稳定，简直就像一堵墙一样。“我知道AlphaGo是个电脑，但如果没人告诉的话，我可能会觉得它是个有点陌生却又非常强大的对手，是个真人。”樊麾还在一个微信群里透露，一切都是真的，他没有放水。焦点二： AlphaGo的胜利为什么很牛？AlphaGo不禁令人想起早期人工智能的代表“深蓝”。深蓝是美国IBM公司生产的一台超级国际象棋电脑，重1270公斤，有32个大脑（微处理器），每秒钟可以计算2亿步。“深蓝”输入了一百多年来优秀棋手的对局两百多万局。1997年的深蓝可搜寻及估计随后的12步棋，而一名人类象棋好手大约可估计随后的10步棋。人与计算机的首次对抗是在1963年。国际象棋大师兼教练大卫·布龙斯坦怀疑计算机的创造性能力，同意用自己的智慧与计算机较量。下棋的时候他有一个非常不利的条件：让一个后。但当对局进行到一半时，计算机就把布龙斯坦的一半兵力都吃掉了。这时，布龙斯坦要求再下一局，但不再让子了！日，在人与计算机之间挑战赛的历史上可以说是历史性的一天。计算机在正常时限的比赛中首次击败了等级分排名世界第一的棋手加里·卡斯帕罗夫，他以1胜2负3平输给“深蓝”。这场比赛之后IBM宣布深蓝退役。时隔近20年，人机大战再次以机器的胜利告一段落。但AlphaGo的胜出被看得更高一筹。研究所所长助理、计算机互联网行业首席分析师袁煜明撰文表示，围棋和国际象棋有很大的不同，这导致计算机的智能程度有很大的差别。国际象棋可以一定程度“暴力遍历”，围棋不行。国际象棋只要把开局库和残局库多输一些进去，结合一些中盘的策略选择和部分遍历就很牛了。但围棋压根没有残局库这个概念，“千古无同局”，所以围棋的AI肯定没法用遍历的方法，只能让它学人去思考。另一点，国际象棋目标是清晰的，围棋是模糊的。“模糊判断一直是人类相对计算机的优越感，要蛮算八位数的乘除法，人完全没法和计算机比。但要判断些模糊的指标，计算机就一筹莫展了。这次AlphaGo横空出世，在这方面展现出了巨大飞越。”在袁煜明看来，AlphaGo的“思考”方式更接近人类。这是深度学习、蒙特卡洛等多种算法结合创新所带来的，从“计算”到“智能”的超越。DeepMind创始人Demis Hassabis则表示：“AlphaGo正在突飞猛进，甚至会超越最棒的人类选手。和其他编出来的程序不同，你不知道它到底都会什么，因为它能够自己学习。”会像人类那样去学习，这也许就是“AlphaGo”和“深蓝”最大的区别，也是人工智能表现出的质的飞越。焦点三：机器人概念受热捧“以前的计算机只能用来做精确计算，但现在能够对模糊判断做出最佳决策的话，计算机基本能做各种人能做的事情了。相比人类来说，计算机唯一不具备的是情感。”袁煜明总结道，无危害人工智能有多种用途，比如现在已经在应用的无人驾驶、人脸识别、服务机器人代替客服等。“进一步开脑洞的话”，未来还可应用于产品设计、配方研发，大数据分析、写作与创作（现在已有新闻机器人）、金融交易（现已有量化交易）等多种方面。实际上，人工智能和机器人对于普通人也不再是“水中月镜中花”，而是关系愈来愈密切。去年以来，机器人概念在A股受到热捧，掀起一波又一波的炒作热潮，正是基于机器人在改变我们的制造模式和引领工业4.0这个时代将起到重要的作用。不久前召开的国务院常务会议再次关注智能制造，决定推动《中国制造2025》与“互联网+”融合发展。业内人士认为，工业制造市场未来将以智能制造为核心，而智能制造的关键将是机器人。2015年，中国机器人数量已占全球总数的56%。虽然我国目前已成为机器人大国，但核心技术仍有极大提升空间。 作为曾经的世界工厂，中国在制造业领域已受到工资提升和全球增速放缓的冲击，现在，中国制造业者正试图谋求技术运用来提升竞争力。而根据花旗和牛津大学的研究，中国工业机器人增速超过世界任何其他地区，并将加速发展。业内专家表示，备受关注的机器人产业“十三五”发展规划有望年底出台，有机构测算，我国机器人市场规模将超过万亿元，未来将出现百亿级的工业机器人企业，机器人产业将迎来黄金期。这不仅意味着股市投资的机会，对中国制造向智能制造的转变更意义重大。
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48小时点击排行人工智能若超越人类，会发生什么？ - 壹心理
人工智能若超越人类，会发生什么？
发表于 15:42:37
来源：译言网 & 译者：& &原作者：Oren Etzioni一些人把人工智能看作是一种威胁，对人工智能有着深深的恐惧。但事实真的如此吗？让恐惧来指导我们，绝非明智之举。特斯拉CEO埃隆·马斯克以及著名物理学家史蒂芬·霍金都担心在不远的未来，人工智能会对人类产生威胁，这种观点也在一些电影中有所体现。关于人工智能，最为盛行的反乌托邦式的观点并不正确，原因在于这种观点是在将“智能”等同于“自主”。它所假设的是，一台电脑能够建立自己的目标、有自己的意愿、依靠自己更快速的处理能力以及强大的数据库来打败人类。也就是说，这种观点假设了人工智能拥有完全自由的智能，但智能和自主是两件完全不同的事。要说人工智能能够完全为了自己的意愿做事情，就好像在说计算器能够自行计算一样。对于人类来说，计算器是让我们更快、更准确地处理数学问题的工具，类似的，人工智能能让我们更加得心应手地处理困难问题，诸如大规模的数据分析，持续进行医药研究等等。同计算器一样，人工智能需要人类的介入和指示。如今，自主电脑程序已经存在，诸如电脑病毒、赛博武器等程序是非常可怕的，然而它们也并非是智能的。大多数智能软件都是高度专业化的，比如IBM的沃森电脑（Watson）能够在类似《危险边缘》（Jeopardy）（译者注：美国哥伦比亚电视台的一档益智问答类节目）节目中拔得头筹，但他们还是无意识的。正如哲学家约翰·希尔勒（John Searle）所说：“沃森电脑自己都不知道自己在《危险边缘》中赢了。”反人工智能的论调一般都以一种假设性的说法表达出来，如同霍金所说：“人工智能的全面发展可能导致人类的灭绝”。假设说法的问题在于，它们忽视了现实——接下来四分之一个世纪，出现“全人工智能”的可能性，还不如小行星撞地球让人类灭绝的几率高。“智能”与“自主”两个概念的混淆源于我们对于自己在世界上变得“越来越无关紧要”的恐惧。如果人工智能能够接替我们工作，那么作为一个物种，我们人类又能做什么呢？看了玛丽·雪莱的《弗兰克斯坦》，我们害怕“机械怪物”，读了艾萨克·阿西莫夫的机器人小说，我们可能会对机械怪物接近我们这件事变得更加畏惧，这也是所谓的“科学怪人情结”（Frankenstein Complex）。机械怪物与计算器的例子都说明，科技既具有破坏性，也能给我们带来机遇。但没有科技呢？我们很难说世界会变得更好。对待新的科技，我们应该想的是它能带给我们什么好处，而不是害怕一旦它们遭到误用会怎样。对待人工智能，我们也该如此。例如，研究者正致力于开发人工智能，让其成为能支持科学家、医生以及其他知识型员工的好帮手。得益于这些，全球的科学产出每九年就会翻番。我们需要的智能软件可以回答诸如“某种药物对于中年女性有哪些副作用？”之类的问题，或者至少能找到一些相关的论文。我们需要的软件可以搜寻最新的科研论文，标记其中的重要著作，而这一过程不用靠键盘，靠的是对于论文核心信息的一些理解。这些功能都是人工智能研究者们致力于完成的目标。现在，我们还处于人工智能研究的早期阶段。而人工智能产品仍存在许多缺陷。我们仍有充满挑战性的工作要完成。而坦白说，无论是贩卖恐惧还是哗众取宠，都没有抓住人工智能的要点：哪怕是对于普通孩子们来说很简单的一件事情，对于人工智能软件来说都十分困难——而且需要很多年的努力才能实现。这么说来，我们人类比我们看上去的还要聪明得多呢！如果我们对于人工智能抱有一种不公正的恐惧态度的话，我们可能会失去能够对人类益处多多——甚至能够拯救生命——的人工智能。让让恐惧来指导我们，绝非明智之举。
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人工智能会超越人类智慧吗
&■阅读提示 买个机器人带回家，既可以帮你洗衣做饭，又能兼任司机和保安，还能摇身一变陪你聊天，这样的生活是不是让人听来心潮澎湃？ 这是将来人工智能的一个小小应用。随着科技的迅速发展，人工智能正在越来越深入到人们的工作和生活当中，并发挥重要作用。 然而，面对美好的梦想，却也有不少人担心，类似“终结者”的机器人杀手会变成现实。物理学家霍金和比尔·盖茨就一再公开表示，人工智能或将威胁人类生存。近日，霍金和特斯拉电动汽车总裁马斯克联合12000名企业家、名流，签署公开信，再一次提醒人们关注人工智能的潜在威胁。 如此“可怕”的提醒和预言，恐怕也阻挡不了机器人时代的终将到来。只不过，人类发展的人工智能是否真的会成为人类的“终结者”，无疑令人深思。我们探求，新技术的进步到底带给我们一个怎样的未来。 □本报记者周洁 一种恐被超越的隐忧 ——机器的智慧会反噬人类 由于患有运动神经元疾病，霍金需要利用一台机器与外界交流。受智能手机输入法启发，美英两家科技公司为霍金量身定制出一款打字软件，使这位科学家的“说话”速度提升了一倍。 这种可以猜测使用者思维的软件，让霍金本身成为人工智能的受益者。但他坦言，自己时刻在担忧机器的智慧最终会反噬人类，“到时它将可能以不断加快的速度重新设计自己。而人类则受制于生物进化速度，无法与其竞争，最终被超越。” 事实上，这样的隐忧早就在人们心底播下了种子。在不少科幻小说或电影中，都出现了人工智能机器拒绝服从人的命令的情节。《终结者》里的机器人杀手无比彪悍，让人恐惧；《坏机器人》里的Blinky受到小主人坏情绪的影响，发生错误、混乱并最终产生了毁灭性的后果。 对此，河北工业大学机械工程学院教授张明路并不完全认同。在他看来，这些机器由人制造出来，软件由人类编程设计，它们是我们意志、意图的载体，本身并没有意志和意图，更谈不上操纵人类，“因此，机器人威胁论被夸大了”。 “计算机能赢过围棋九段高手，并不意味着计算机比人聪明。”张明路说，计算机程序体现的是设计人员的水平，设计人员将高手遇到各种情况的思路全部集合起来，这样计算机在遇到各种情况时都会以最快速度找出最佳解决方案。“而如果让一个围棋水平一般的设计人员设计一台机器人和人类围棋高手对决，肯定连一盘都打不赢。” 担忧与猜测都归结于：机器自身是否能真正“思考”。张明路举例说，比如一辆人工智能汽车会选择到目的地最短行程的路线，行驶过程中，人工智能系统会实时感知和避障，但这并非人类的“思考”。 “霍金提醒我们注意人工智能的发展方向并没有错，但最大的危害不是来自机器，更可能来自人心。”张明路表示，机器人和人工智能带来的真正问题是在它落在坏人手里的时候，最该关注的是机器人设计者的道德。 他说，就像核电站和核武器之间的区别一样，机器人、人工智能领域的进步会给不怀好意的人带来新的工具，他们可以通过利用这些智能系统来伤害别人，这也许才是人类要面对的最大风险。“但我们应当有能力控制这些风险，并时刻准备应对挑战。” 在不久前举行的2015中国人工智能大会上，中国科学院院士、中国人工智能学会副理事长谭铁牛也同样表示，任何高技术都是一把双刃剑。“虽然，人工智能现在还远不足以威胁人类生存，但其社会影响应该得到高度重视。未雨绸缪，建立相关的政策和法律法规，避免可能的风险，确保人工智能的正面效应。” 一个颠覆性的时代 ——很多工作都将可能蒸发 机器人在厂房工作，在餐厅接待顾客；无人驾驶汽车穿行于街道；无人机来往于空中送货……几个世纪以来，人们都在预测有一天机器会取代人做一切工作。 一个颠覆性的时代，似乎即将在不久后来临。 国际机器人联盟（IFR）公布数据显示，2014年全球工业机器人销量约为22.5 万台，其中，中国机器人销量高达5.6万台，同比猛增54%。值得一提的是，这也是中国连续第二次蝉联全球机器人最大消费国。 国际机器人联盟还宣称，到2017年，中国的工业机器人保有量将在目前20万台的基础上，翻倍至40万台，占全球之首。 然而，当所有的工作都可以由机器人完成，我们又将去往何处？ 硅谷企业家马丁·福特在新书《机器人时代：技术、工作与经济的未来》中认为，人工智能在大步迈进，所谓的“好工作”将会过时：一些律师、记者、上班族，甚至电脑程序员都将被机器人和智能软件取代，蓝领和白领工作都将可能蒸发，并且会给我们的社会、经济带来很多严重的问题。 “不可否认，机器人将在众多行业里大显神通，的确可能会抢食人类的饭碗，尤其是一些基础性、重复性的人工操作及危险性工作。”近日，张明路作为专家组成员之一，对一个863项目进行中期考核时发现：一家卫浴企业刚刚用机器人替代掉大量工人，进行水龙头打磨、瓷器喷釉等繁重工作。 但机器人将完全取代人类的观点，他认为也同样值得商榷。“由于机器人的分担，人类可以从危险和单调重复的差事中解放出来。”张明路表示，只有这样我们才能够有更多精力专注于人类本身的价值，所以我们并不需要过分担心机器人会抢走更多工作机会，而要顺势而动与机器人“并肩作战”。 值得注意的是，并不是所有行业，机器人都能胜任。“比如医疗机器人可以辅助医生定位、打支架等，精度可以精确到零点几毫米，但最终决策还是要靠医生，这是不能完全替代的。”他说。 毫无疑问，人们将可以花更多时间用于高级决策、规划、判断、推理、科研、教育等机器不擅长的工作。 “‘人+机器’的组合将是人工智能研究的主流方向。”谭铁牛说，人工智能和人类智能各有所长，因此需要取长补短，“人机共存”将成人类社会结构的常态。 一个不会停滞不前的发展 ——“智能+X”将成为创新时尚 当前，面向特定领域的专用人工智能技术取得突破性进展。谭铁牛介绍，甚至在单点突破、局部智能水平的单项测试中超越人类智能。比如日本仿人机器人、美国猎豹机器人、德国工业机器人，以及我国的人脸识别、虹膜识别等。 然而，美国伊利诺伊大学研究人员在对由MIT（麻省理工学院）开发的ConceptNet4人工智能系统的智商进行测试后发现，其智商相当于4岁儿童。伊利诺伊大学计算机科学领域掌门罗伯特·斯隆说：“人工智能系统的智商远没有达到8岁儿童的水平。” 尽管经过近60年的发展，人工智能已经取得了巨大的进步，但在不少人工智能专家看来，总体上还处于发展初期。中国工程院院士、香港中文大学（深圳）校长徐杨生表示，过去几十年，科学家往往将更多的精力集中在机器人动作的研究上，让机器人能像人类一样爬、抓、行、跳等，在真正的“智能”问题上却鲜有建树。 “人的大脑是一个通用智能系统，可以举一反三、融会贯通。”谭铁牛认为，与之相比，当前人工智能的差距还比较大，比如有智能没智慧、有智商没情商、会计算不会“算计”。他举例说，目前无人驾驶的概念车只能在某些测试路段做到高度自动驾驶，而在人口密集型城市街道实现完全自动驾驶还需要长期攻关。 那么，如何让人工智能系统真正有“智慧”？张明路认为，人类具有丰富的联想能力、理解能力、创造能力，要实现这些能力而又不通过建立类似人脑的机制，就会绕很大的弯路，几乎是不可能的。 要真正实现人工智能，必须借鉴人脑先进结构和学习思维的机制，再进行规模、结构和机理上的模拟，通过仿生学思路实现人工智能的突破。 谭铁牛表示，未来的人工智能研究需要和脑与神经科学、认知科学、心理学等学科深度交叉融合。“人工智能技术的发展将对传统行业产生颠覆性影响，‘智能+X’将成为创新时尚。人工智能将在国防、医疗、工业、农业、金融、商业、教育、公共安全等领域取得广泛应用，催生新的业态和商业模式，引发产业结构的深刻变革。” 在张明路看来，可以预见的是，不论遭到如何抵制，人工智能的发展都不会停滞不前。“就像人们曾担心手机、电脑影响人类生活，自动驾驶汽车和无人机存在威胁，但它们如今都已经或即将成为主流产品。”
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馆藏&27371
TA的最新馆藏孩子被绑在父亲腰间，骑摩托车400多公里跋涉回家。
得知儿子即将与她团聚，老人感动的泣不成声。
声明：本文由入驻搜狐公众平台的作者撰写，除搜狐官方账号外，观点仅代表作者本人，不代表搜狐立场。
　　2012年，将棋（日本象棋）名人、有日本“永世棋圣”之称的米长邦雄在与将棋软件对决中落败。此前一年，在美国的一个智力竞猜节目中，IBM研发的人工智能“沃森”击败人类冠军，获得巨额奖金。据说沃森“体内”还被载入了42种专业医学杂志和大量的临床医疗数据，有多达60万份的医疗方案和150万份的病例，他将来的正经“工作”是替人类看病。
人工智能时代
　　2011年，日本开始进行确保让通过东京大学入学考试的研究项目，到了2014年，“东大机器人君”已经能够通过472所大学的模拟题判定，这意味着其考取东京大学的可能性高达80%以上。而在美国，谷歌公司的自动驾驶系统越来越成熟，监测数据表明，自动驾驶比人工驾驶更安全、可靠。
　　今天，大量人工智能技术正在被使用：电子邮件服务器搭载的垃圾邮件过滤功能；根据用户浏览记录，进行精确计算后实行的网络广告投放；人工智能撰写体育、财经新闻，其本身已不再是新闻。而当这些发生的时候，世界各国及互联网业界各大领军企业，仍在不断加大人工智能方面的研发投入。这使得人们担心：未来人类是否会被人工智能全面取代？库兹韦尔的“奇点”论被一再提及，霍金、伊隆&马斯克、比尔&盖茨等人选择以公开信的方式表达自己对人工智能发展的担心。
　　东京大学副教授松尾丰是日本顶级人工智能专家之一，他非但不认为人工智能会超越人类，甚至怀疑当下人们对人工智能的期待过于乐观、不切实际，很可能导致历史重现――1956年至1960年，及1980年前后，人工智能曾迎来两次热潮，研究者们极力宣传人工智能的各种可能性，商界及政界投入巨资，但现实显然与理想严重脱节，热潮之后，人工智能领域的研发陷入长时间的窘境。
　　松尾丰在其所著的《人工智能狂潮：机器人会超越人类吗》一书中，以人工智能研发、应用产业参与者的角色，探究了书名中所述的问题。他在书中首先对“什么是人工智能”进行了探讨，引介了日本产学界不同专家给出的不同解释。不同的人就“人工智能”的定义出现不同的解释，是因为在人工智能的发展中，曾出现过若干里程碑式的成果，也带来过无数副产品，包括语音识别、文字识别、博弈游戏、自然语言处理、搜索引擎等，这些使得概念的内涵和外延界定更趋多样化。而松尾丰自己给出的定义是，人工智能是用人工方法制作的类人智能。
　　接着，书中回顾了第一次人工智能浪潮，并将之概括为推理和搜索的时代。当时，机器人被编制各式的逻辑规则，可以解决“玩具问题”，却无法解决现实问题。因而，在第二次人工智能的浪潮中，为人工智能输入知识就变得非常重要，于是有了知识体系、语境、框架等规则的输入，机器（人）翻译水平不断得到提高。松尾丰将眼下的第三次人工智能浪潮，称为“机器学习”和“特征表示学习”的时代。人工智能获得知识，但仍具有根本性的被动特点，机器学习则意味着程序具有自我更新、自我扩容、自我区分的能力。通过人工神经网络，人工智能不仅得以识别手写文字和手绘图像，而且运转方式也越来越接近人脑的活动。
　　松尾丰认为，终有一天，人工智能的特征学习，将融合语言概念理解、机器人等技术，成为可以替代所有脑力劳动的技术，但这些都还不足以使人工智能获得人类的本能，也不具备人的创造力。
　　当然，松尾丰不否认人工智能已经开始“夺”走人类部分就业岗位。他甚至根据目前美国、日本等国人工智能研究的进展及预期，给出了一项人工智能替代人类各种岗位的时间表。但他依然认为，人工智能为人类社会创造的福祉远大于冲击，而人们最终将找到解决冲击的合理方法。
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