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什麼是人工智能（AI）？
機器會思考嗎？今天可以會有人告訴我：“機器，當然會思考了”，它們已經能夠回答我嗎很多問題了，例如微軟小冰（一款基於語言識別能力，語言合成技術，大語料庫的自然語言對話引擎），我們可以在微信公眾號上搜索微軟小冰，並且進行體驗與機器人聊天的過程。在體驗的過程中，你會發現，當你問她同一個問題的時候，前幾次它還會好好的回答。但到了一定次數之後，她也會像人類一樣會用戲謔的語言回複你。這真的是思考後的結果嗎？如果站在文科生的角度，這肯定是啊，如果不是，機器它一定會機械的一直回複下來。但如果站在了解原理的理科生，這其實就是調整一下控製語句的事情。即（if····else···）。
當然，這裏不是嘲諷文科生，因為思維方式的不同，在本質上理科生與文科生沒有孰優孰劣之分，隻是了解或者不了解的說法。其實，上述的過程就是一次圖靈測試，今天大多數的智能係統都能通過圖靈測試，無論是麵對文科生或者理科生的挑戰，歸結起來就是數據積累和計算能力的提升，或者算法的優化。
那麼人工智能的定義到底是什麼呢？
很多人有不同的說法，百度百科給出的定義是：它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用係統的一門新的技術科學。美國斯坦福大學人工智能研究中心尼爾遜教授對人工智能的定義：人工智能是關於知識的學科——怎樣表示知識以及怎樣獲得知識並使用知識的科學。另外一名MIT的溫斯頓教授認為：“人工智能就是研究如何使計算機去做過去隻有人才能做的智能工作。”
1956年達特茅斯會議召開，人工智能被正式提上日程。那個時候計算能力跟今天的計算能力相差很多，所以大家對人工智能的熱情消退的很快。20世紀80年代在，人工智能又火了一段時間，但是那個時候的人工智能被人們視為能力低下的機器。直到1997年深藍計算機戰勝了人類棋王卡斯帕羅夫，人們對人工智能熱情才重新被點燃。但是，因為技術和計算能力的限製，人工智能始終沒有達到與商業模式接軌的地步，所以人工智能再一次被人們忘記。
2010年前後，隨著深度學習技術的成熟，加上摩爾定律的不斷發展，還有互聯網時代產生的數據，使得人工智能開啟了一段複興之路。特別是2016年Alpha Go的出現讓更多的人知道了人工智能這個巨人正在被慢慢的喚醒。例如：2014年，在代表計算機智能圖像識別最前沿發展水平的ImageNet競賽中，參賽的人工智能算法在識別圖片中的人、動物、車輛或者其他常見對象時，基於深度學習的計算機程序就已經超過了普通人類的肉眼識別準確率，而且這一技術被迅速應用到無人駕駛汽車上麵。
那麼計算機是怎麼樣識別的呢？例如我們將很多張圖片讓計算機認識，計算機自動提取特征，通過這些圖片，形成一個辨認貓的基本思路。這時，我們再拿一張貓的圖片，讓它辨認，它就能認出這時一張貓來。這樣一個思路，在我們普通人看來，可能過於複雜，在我們看來，不就是識別貓嘛？需要那麼複雜？當然，這就是人類跟人工智能最大的區別，我們人類擅長的是小樣本學習，而人工智能恰恰和我們相反，必須要大樣本學習。
再如，今天很多科技公司已經告別了刷卡簽到的時代，改為靠人臉識別簽到。其實，我認為這個技術並不能跟AI沾上邊，因為從技術角度分析，這裏麵就是圖像抓拍，再到特定圖庫進行對比，再導出圖片信息的過程。就算沒有到今天這個時代，這個技術實現也沒有什麼困難。或許人工智能的出現，隻是讓整個係統的體驗更好了。但它也是有很先進的技術支撐的，可能依次抓拍幾十個人的圖像，不是什麼問題。但是如果一下子抓拍幾十個人的圖像呢？這裏麵就涉及到了並行計算的技術了，並行計算是人工智能時代一項非常重要的技術，可以說沒有並行計算，就不會有今天的人工智能。
AlphaGo並不能代表人工智能，如果人工智能的定義就是AlphaGo，那麼人工智能將永無出頭之日。人工智能到底會不會取代人？這個問題自人工智能誕生之時，就有人開始討論了，特別是2016年之後，這個問題更加火爆。
AI其實就是會學習的計算機程序，它不是像有些人說的那樣會像人類一樣思考。它隻是會按照我們人類固化的思維模式，去輸出結果。注意，它的思維模式是固化的。而在今天我們的人工智能是在相關領域固化的計算模型，例如：1+1等於多少，如果是在數學領域它肯定會輸出2，但是如果你給他一些商業事件或者案例，它可能會輸出1+1大於2，並且會將你告訴它的那些案例拿出來，用來佐證它的輸出結果。
那它有沒有可能，在不經意間打通我們常說的“任督二脈”或者頓悟，已擁有自己的思考方式？我覺得這是不可能的，因為我們人常常所說的頓悟可能就是我們大腦在思考的過程中，腦信號進入了一個我們從來沒有到達過的區域。那種親切感非常奇妙，畢竟，發現新大陸是一個值得讓人興奮的過程。但是，對於機器來說，沒有所謂的未知的新大陸，因為這些東西都是我們自己設計的。
最後更新：2017-08-20 10:32:30