人工智能：挑战人的权威

人工智能（Artificial Intelligence，缩写AI）探究人类智能的本质，并希望制造出具有人类智能的计算机和机器人。

◎达特茅斯会议

从古埃及开始，人们就希望制造出像人类一样智能的机器，帮助人们工作。计算机发明之后，赋予机器人类的智能就不再是幻想了。

1950年，英国数学家、逻辑学家艾伦·图灵发表了一篇论文，他在论文中提出著名的“图灵测试”：人类和机器展开对话，但是人类不知道与自己对话的是机器，假如通过对话，人类无法分辨出与自己对话的是“机器”，那么就可以认定机器具有“人的智能”。

1956年，约翰·麦卡锡等人在美国达特茅斯学院召开了一场“人工智能夏季研讨会”，“人工智能”这一科学领域就此创立，并掀起了科技界的一场革命。

◎计算机的胜利

1996年2月10日，由IBM公司研制的超级计算机“深蓝”挑战国际象棋冠军卡斯帕罗夫，以2∶4的战绩落败。当时，“深蓝”的计算速度是每秒1亿步，这次失败后，技术人员对“深蓝”进行升级，运算速度提升了一倍。

1997年5月11日，“深蓝”再一次挑战卡斯帕罗夫，此时的卡斯帕罗夫已经是世界积分排名第一的大师。最终“深蓝”以一负两胜三平的成绩获胜。

“深蓝”拥有32个处理器，存储了100年以来的两百多万场顶尖对局，它可以预先算出每一步棋随后十二步棋的所有变化，从中寻找出最佳策略，人类顶尖选手只能算到后十步。

“深蓝”之后，不断地有计算机向人类发起“棋艺挑战”，在国际象棋界，计算机已经所向披靡。随后，计算机向围棋界发起挑战。2016年3月，谷歌公司研制出的围棋程序阿尔法围棋（AlphaGo）以4∶1的成绩战胜了韩国棋手李世石；2017年5月，它又以3∶0的成绩战胜了世界排名第一的中国棋手柯洁。

◎机器学习

从“人工智能”创立的初期，人们就一直希望机器能够模仿人类的学习过程，不断获取知识。“深蓝”依靠强大的计算能力，从海量的棋谱中总结出规律，“学会”了取胜的方法。国际象棋的棋盘是8×8，“深蓝”能够计算出一局中所有的可能性。但是到了围棋19×19的棋盘上，“深蓝”的这种“学习方法”是远远不够的。AlphaGo之所以能够在围棋界所向披靡，正是因为它的“学习方法”比“深蓝”更加优越。

首先，AlphaGo拥有人工神经网络。早在20世纪40年代，科学界就已经建立了神经网络模型。20世纪80年代，人工神经网络成为热门研究领域。AlphaGo的神经网络可以做到分类和逻辑推理，就像会“思考”一样。

其次，AlphaGo拥有深度学习的能力。深度学习是2006年提出的概念，利用人工神经网络进行机器学习。AlphaGo在进行围棋学习时，会根据输入的大量顶尖围棋数据，从中总结出高手们是如何落子、如何布局的。AlphaGo正是在这种不断地学习、自我对弈中，成了一名真正的“围棋高手”。

◎强与弱

人工智能已经广泛应用到日常生活中，如语音识别、私人助手、服装设计等。可以预见的是，未来人工智能将在各个领域大放异彩。但是，现在的人工智能还都是建立在对数据的处理上，像电影中那样拥有人类思维的人工智能，似乎还遥不可及。

现在，科学界存在两种观点：强人工智能和弱人工智能。强人工智能观点认为，人类可以设计出具有自主意识的人工智能机器。弱人工智能观点认为，人类可以制造出能够进行思维活动的机器，但是机器只是看上去智能，不可能拥有自主意识。

◎进步还是危机

自从“人工智能”在1956年被提出以来，人们就对这个领域充满了期待，但是也有部分人感到忧心忡忡。他们担心一旦机器有了自我意识，将会不受人类控制，甚至最终还可能毁灭人类。

在电影《我，机器人》中，就描绘了这样的场景。著名的物理学家霍金也曾经说过：“成功创造人工智能，可以说是人类文明史上最大的事件，但也可能导致人类终结，除非我们学会如何避免其危害。”