機(jī)器會(huì)思考嗎粥血？今天可以會(huì)有人告訴我：“機(jī)器，當(dāng)然會(huì)思考了”酿箭，它們已經(jīng)能夠回答我嗎很多問題了复亏，例如微軟小冰（一款基于語言識(shí)別能力，語言合成技術(shù)缭嫡，大語料庫的自然語言對(duì)話引擎）缔御，我們可以在微信公眾號(hào)上搜索微軟小冰，并且進(jìn)行體驗(yàn)與機(jī)器人聊天的過程妇蛀。在體驗(yàn)的過程中耕突，你會(huì)發(fā)現(xiàn)笤成，當(dāng)你問她同一個(gè)問題的時(shí)候，前幾次它還會(huì)好好的回答眷茁。但到了一定次數(shù)之后炕泳，她也會(huì)像人類一樣會(huì)用戲謔的語言回復(fù)你。這真的是思考后的結(jié)果嗎上祈？如果站在文科生的角度培遵，這肯定是啊，如果不是雇逞，機(jī)器它一定會(huì)機(jī)械的一直回復(fù)下來荤懂。但如果站在了解原理的理科生，這其實(shí)就是調(diào)整一下控制語句的事情塘砸。即（if····else···）节仿。

當(dāng)然，這里不是嘲諷文科生掉蔬，因?yàn)樗季S方式的不同廊宪，在本質(zhì)上理科生與文科生沒有孰優(yōu)孰劣之分，只是了解或者不了解的說法女轿。其實(shí)箭启，上述的過程就是一次圖靈測(cè)試，今天大多數(shù)的智能系統(tǒng)都能通過圖靈測(cè)試蛉迹，無論是面對(duì)文科生或者理科生的挑戰(zhàn)傅寡，歸結(jié)起來就是數(shù)據(jù)積累和計(jì)算能力的提升，或者算法的優(yōu)化北救。

那么人工智能的定義到底是什么呢荐操？

很多人有不同的說法，百度百科給出的定義是：它是研究珍策、開發(fā)用于模擬托启、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法攘宙、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)屯耸。美國(guó)斯坦福大學(xué)人工智能研究中心尼爾遜教授對(duì)人工智能的定義：人工智能是關(guān)于知識(shí)的學(xué)科——怎樣表示知識(shí)以及怎樣獲得知識(shí)并使用知識(shí)的科學(xué)。另外一名MIT的溫斯頓教授認(rèn)為：“人工智能就是研究如何使計(jì)算機(jī)去做過去只有人才能做的智能工作蹭劈×菩澹”

1956年達(dá)特茅斯會(huì)議召開，人工智能被正式提上日程铺韧。那個(gè)時(shí)候計(jì)算能力跟今天的計(jì)算能力相差很多持痰，所以大家對(duì)人工智能的熱情消退的很快。20世紀(jì)80年代在祟蚀，人工智能又火了一段時(shí)間工窍，但是那個(gè)時(shí)候的人工智能被人們視為能力低下的機(jī)器。直到1997年深藍(lán)計(jì)算機(jī)戰(zhàn)勝了人類棋王卡斯帕羅夫前酿，人們對(duì)人工智能熱情才重新被點(diǎn)燃患雏。但是，因?yàn)榧夹g(shù)和計(jì)算能力的限制罢维，人工智能始終沒有達(dá)到與商業(yè)模式接軌的地步淹仑，所以人工智能再一次被人們忘記。

2010年前后肺孵，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的成熟匀借，加上摩爾定律的不斷發(fā)展，還有互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代產(chǎn)生的數(shù)據(jù)平窘，使得人工智能開啟了一段復(fù)興之路吓肋。特別是2016年Alpha Go的出現(xiàn)讓更多的人知道了人工智能這個(gè)巨人正在被慢慢的喚醒。例如：2014年瑰艘，在代表計(jì)算機(jī)智能圖像識(shí)別最前沿發(fā)展水平的ImageNet競(jìng)賽中是鬼，參賽的人工智能算法在識(shí)別圖片中的人、動(dòng)物紫新、車輛或者其他常見對(duì)象時(shí)均蜜，基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)程序就已經(jīng)超過了普通人類的肉眼識(shí)別準(zhǔn)確率，而且這一技術(shù)被迅速應(yīng)用到無人駕駛汽車上面芒率。

那么計(jì)算機(jī)是怎么樣識(shí)別的呢囤耳？例如我們將很多張圖片讓計(jì)算機(jī)認(rèn)識(shí)，計(jì)算機(jī)自動(dòng)提取特征偶芍，通過這些圖片充择，形成一個(gè)辨認(rèn)貓的基本思路。這時(shí)腋寨，我們?cè)倌靡粡堌埖膱D片聪铺，讓它辨認(rèn)，它就能認(rèn)出這時(shí)一張貓來萄窜。這樣一個(gè)思路铃剔，在我們普通人看來，可能過于復(fù)雜查刻，在我們看來键兜，不就是識(shí)別貓嘛？需要那么復(fù)雜穗泵？當(dāng)然普气，這就是人類跟人工智能最大的區(qū)別，我們?nèi)祟惿瞄L(zhǎng)的是小樣本學(xué)習(xí)佃延，而人工智能恰恰和我們相反现诀，必須要大樣本學(xué)習(xí)夷磕。

再如，今天很多科技公司已經(jīng)告別了刷卡簽到的時(shí)代仔沿，改為靠人臉識(shí)別簽到坐桩。其實(shí)，我認(rèn)為這個(gè)技術(shù)并不能跟AI沾上邊封锉，因?yàn)閺募夹g(shù)角度分析绵跷，這里面就是圖像抓拍，再到特定圖庫進(jìn)行對(duì)比成福，再導(dǎo)出圖片信息的過程碾局。就算沒有到今天這個(gè)時(shí)代，這個(gè)技術(shù)實(shí)現(xiàn)也沒有什么困難奴艾【坏保或許人工智能的出現(xiàn)，只是讓整個(gè)系統(tǒng)的體驗(yàn)更好了握侧。但它也是有很先進(jìn)的技術(shù)支撐的蚯瞧，可能依次抓拍幾十個(gè)人的圖像，不是什么問題品擎。但是如果一下子抓拍幾十個(gè)人的圖像呢埋合？這里面就涉及到了并行計(jì)算的技術(shù)了，并行計(jì)算是人工智能時(shí)代一項(xiàng)非常重要的技術(shù)萄传，可以說沒有并行計(jì)算甚颂，就不會(huì)有今天的人工智能。

AlphaGo并不能代表人工智能秀菱，如果人工智能的定義就是AlphaGo振诬，那么人工智能將永無出頭之日。人工智能到底會(huì)不會(huì)取代人衍菱？這個(gè)問題自人工智能誕生之時(shí)赶么，就有人開始討論了，特別是2016年之后脊串，這個(gè)問題更加火爆辫呻。

AI其實(shí)就是會(huì)學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)程序，它不是像有些人說的那樣會(huì)像人類一樣思考琼锋。它只是會(huì)按照我們?nèi)祟惞袒乃季S模式放闺，去輸出結(jié)果。注意缕坎，它的思維模式是固化的怖侦。而在今天我們的人工智能是在相關(guān)領(lǐng)域固化的計(jì)算模型，例如：1+1等于多少，如果是在數(shù)學(xué)領(lǐng)域它肯定會(huì)輸出2匾寝，但是如果你給他一些商業(yè)事件或者案例搬葬，它可能會(huì)輸出1+1大于2，并且會(huì)將你告訴它的那些案例拿出來旗吁，用來佐證它的輸出結(jié)果踩萎。

那它有沒有可能，在不經(jīng)意間打通我們常說的“任督二脈”或者頓悟很钓，已擁有自己的思考方式？我覺得這是不可能的董栽，因?yàn)槲覀內(nèi)顺３Ｋf的頓悟可能就是我們大腦在思考的過程中码倦，腦信號(hào)進(jìn)入了一個(gè)我們從來沒有到達(dá)過的區(qū)域。那種親切感非常奇妙锭碳，畢竟袁稽，發(fā)現(xiàn)新大陸是一個(gè)值得讓人興奮的過程。但是擒抛，對(duì)于機(jī)器來說推汽，沒有所謂的未知的新大陸，因?yàn)檫@些東西都是我們自己設(shè)計(jì)的歧沪。