人工智能的崛起

像人类一样会学习和思考

“人工智能”（Artificial Intelligence，简称为AI）这个词看着很新颖，但其实是个老概念，由美国数学教授约翰·麦卡锡在20世纪50年代提出，是计算机科学的一个分支。关于人工智能的概念提出，还可以追溯到20世纪英国伟大的数学家、“计算机之父”艾伦·图灵。

机器和电脑（计算机的俗称），与人工智能并不相同。现代机器，就是给它一段可以编程的程序，再以某些特定动作执行命令的设备。而计算机，其实是把程序变成电子指令进行高速运算，并指挥机器设备快速执行命令。

它们机械性地执行指令，无法像人一样形成概念、处理复杂问题。计算机只不过将运算速度加快了而已。

人工智能则不一样。科学家们一直琢磨着如何让机器能够学会使用人类语言、形成抽象思维和概念，可以像人类一样思考，解决各种现实生活中的复杂问题，并且还会自我学习。这样一来，拥有智能的机器也许就可以做到人类才能做的事。

虽然人工智能这么厉害，但它的发展也不可能一帆风顺。就像唐僧要去西天取真经，就必须历经种种磨难。人工智能技术的快速发展要归功于科技的持续进步和迭代。

人工智能技术的发展首先得益于计算机性能的不断突破。

1969年美国“阿波罗11号”登月飞船上的导航计算机的随机存取存储器（RAM）只有2～4KB内存，而现在智能手机的内存容量常常都是8G内存起步，是“阿波罗11号”飞船计算机的200万倍以上。

这个比喻可能不完全恰当，因为你并不能靠手机上月球，但很明显，现在智能设备的算力等综合性能早已今非昔比。

近20年，大数据技术的繁荣，语音识别、人脸识别等生物特征识别以及文本和图像识别方面的技术进步，都推动了人工智能的发展，让很多过去科幻电影中的场景都变成了生活中常见的应用。

还有深度学习技术、神经网络技术，以及可模拟人脑的工作原理进行更高级的机器学习，都为人工智能技术的爆发奠定了基础。

后来出现了基于算法的决策，即设计一套程序算法，来模拟人脑的思考去做决策。比如在教育领域，如今有些学校已经应用了软件程序来代替老师为学生批改作业。也许在未来的工作中，听你汇报工作的将不是一位活蹦乱跳的老板，而是一个拥有人工智能的量化决策系统。

机器没有情感，程序只讲逻辑。

一台拥有智能的“计算机”会比真人更加关注数据和事实，从而避免人性的弱点和偏见，更快地根据经验和当前数据做出解决方案，做出的决策也会更加理性。

但人工智能做出的决策，也许更让人捉摸不透。毕竟算法是人设计的，机器是人制造的。

万一人工智能的算法设计存在缺陷呢？万一人工智能在自我学习的过程中出现了“变异”呢？人工智能所依赖的数据是理性的，但它们可能会提出更加无情甚至反人类的决策方案。