人工智能到底是什么？ 终于有人讲明白了

　　自从围棋名将李世石、柯洁相继倒在“阿尔法狗”的面前，如今，人工智能似乎已经无处不在，就连菜市场里的一台电子秤都有“底气”说自己应用了AI。

　　但究竟什么是人工智能？人工智能可以做什么？却很少有人能说得明白，毕竟谈技术原理太晦涩，讲起源经历又着实无趣。

　　不过，浙江工商职业技术学院智能电子学院教授、工程师叶建波在近日做客东南讲堂的时候，分享了一场名为《未来已来，人工智能时代》的知识讲座。“通俗易懂不瞌睡”是不少人的观后感，记者摘录了部分讲座内容，结合查阅的资料，为大家“盘一盘”与人工智能有关的那些事儿。

　　人工智能和AI是一个意思，因为它的英文全称是Artificial Intelligence，百度百科对它的定义是“研究开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的科学技术”。

　　但当我们把这句话拆解开来看，就比较好理解了，人工智能应该是跳脱出人类指令之外，具有一定思考能力，能够模拟人类行为，延展人类能力的一种计算机技术。

　　不过，在最早的时候，人类并不是这么想的，研究者或是科学家都执着于“如何让机器拥有人的思维”这一命题。

　　如此显然是徒劳无功的。于是，很长一段时间里，人工智能领域毫无进展。科学家们不得不改变思路，决定让机器模仿人类的学习行为，这一改，便改出了AI的曙光。

　　为什么让机器模仿人类的学习行为就足以谈得上是“智能”了呢？因为往往人们学习的最终目的是形成自己的判断，毕竟读书不等于理解书中知识，收集信息不等于获得知识，记忆信息也不等于学习知识。

　　过去的短短数年里，互联网的信息呈爆炸性增长。这个“大数据”时代里，获取任何信息都是很便捷的事情，机器获得“智能”的方法由此而来——它不依赖于逻辑和主动思考，只是不断地累积数据，当积累的数据达到一个质变的程度，机器就具备了评估能力。

　　以“阿尔法狗”为例，人们将围棋的规则告诉它，让它从一个围棋初学者开始，不断进行着数以亿万计的自我对弈，并记录数据，最终形成自己的判断，成为了围棋高手。

　　弱人工智能(Artificial Narrow Intelligence)：弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。比如有能战胜围棋世界冠军的人工智能，但是它只会下棋，你要问它怎样更好地在硬盘上储存数据，它就不知道怎么回答你了。

　　强人工智能(Artificial General Intelligence)：在各方面都能与人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。

　　超人工智能(Artificial Superintelligence)：在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明的人工智能，包括科学创新、通识和社交技能。

　　某种程度上说，我们当前所处的世界还是一个弱人工智能的世界。因为一些我们觉得困难的事情——微积分、金融市场策略、翻译等，对于电脑来说都太简单了，而我们觉得容易的事情——视觉、动态、移动、直觉——对电脑来说反倒困难重重。

　　正如计算机科学家Donald Knuth说的那样：“人工智能已经在几乎所有需要思考的领域超过了人类，但是在那些人类和动物不需要思考就能完成的事情上，还差得很远。”

　　美国有个叫Ben的大兄弟，就自学编程给家里的喵星人做了个智能门，只为了对付喵星人的“不良嗜好”。

　　他领养的猫咪Metric喜欢半夜3点外出“猎杀”，每隔几天就叼回一只老鼠或小鸟，有时是死的，有时只剩一口气。为了制止Metric，Ben试了各种办法，但都毫无起色。最后Ben孤注一掷，求助于人工智能，给Metric做一扇智能门，它可以识别猫咪嘴里是否叼着猎物。如果有，就把它锁在门外，禁闭15分钟；如果没有猎物，则正常放行。如此，事情不就解决了。

　　虽然毫无计算机基础的Ben也好几次想放弃，但为了睡个好觉，坚持了几个月给Metric拍了23000张照片后，Ben成功了。这23000张照片就是让机器学习并最终做出判断的大量数据。

　　比如购物，淘宝现在几乎是一个人手必备的APP，相信很多人都会选择用淘宝来购买食物和日用品，淘宝“千人千面”的个性化订制推送就是一种人工智能的体现，它是通过分析用户的数据形成用户的“画像”，最后再精准地将相关产品推介给相关的用户。

　　而刚刚结束的“双11”，许多人吐槽：天价的交易额，但退货率高达60%。而服装显然是其中一个比较棘手的问题，因为线上无法让消费者做到与实体店一样试穿，尺码、风格不搭等问题容易造成较高的退货率。

　　不久的将来，天猫将会推出智能试衣镜，人们只要站在智能试衣镜前拍照，调整身材信息，即可在线试穿产品，并进行自由搭配，查看试穿效果，不到3分钟时间就能试穿约100多套当季新款搭配，喜欢的可以上天猫直接购买。

　　比如出行，目前自动驾驶在美国一些地区已经取得了合法授权，它会通过导航自动规避障碍，选择最佳路线。想象一下，你从公司下班回家，只要下楼的时候一摁，就会有一辆车停在你的办公室门口。工作一天的你可以直接躺在后排沉沉地睡去，直到来到自己的家门口。当然，停车位也不用你自己找，人工智能会帮你把车妥善停好。要用的时候只需要预约时间和库门号，你的座驾就会准时恭候你。

　　再比如建房，澳大利亚的一位工程师耗资七百万美金，设计出了一台全自动的砌砖机，可以24小时不间断地工作。它先计算出房子的形状和结构，再用3D扫描周围环境，精确计算每一块砖头的位置，每小时可以砌砖1000块，大约两天就能盖成一栋房。

　　《未来简史》作者尤瓦尔赫拉利曾直言：“在20到30年之间超过50%的工作机会将被人工智能取代。”在浪潮下，人工智能替代人类工作这件事确实已经是不可逆的存在。

　　综合牛津大学、麦肯锡、普华永道的数据，曾有人统计过，“最容易被人工智能取代的十个职业”分别是电话销售员、打字员、过秤员、常规程序测试员、票据管理员、银行职员、财务类行政人员、装配工、纸料和木料机操作工。

　　我们可以看到，重复性劳动的工作岗位将会趋于消失，像电话销售员这样的职业已经近乎边缘化。在去年的Google I/O大会上，Alphabet新任董事长John Hennessy介绍了大量关于人工智能的发展方向，并且表示Google Duplex已经通过了图灵测试。

　　现场，Google Duplex与一位电话接线员流畅对话，并且成功预定了理发服务的时间，甚至当接线员要求等待一会儿的时候，Google Duplex还发出了“嗯嗯”的拟声词，完全让人察觉不出来是个机器。

　　图灵测试在部分领域中一直被业内认为是检验人工智能的标准。1950年，图灵提出了这么一个测试：如果机器能够与人类展开对话，并且不被人类察觉身份，那么，这台机器就意味着拥有“智能”。

　　在“最不容易被人工智能取代的职业”中，首当其冲的便是人工智能科学家。AI Lab报告数据指出，2019年人工智能缺口达到110万，其中领域涵盖了算法、深度学习、自然语言处理等多个方面，而这一缺口在2022年将会增至594万。因此，现在无论是BAT，还是字节跳动、科大讯飞等厂商都在进行激烈的人才争夺战，并且也都有着相应实验室来进行人才储备。

　　不过，我们也必须清楚地认识到，人工智能的学习对象永远是人，只要我们能不断进步，人工智能就是我们最好的工具。

　　这也指明了高校对人才的培养方向。2018年5月美国卡内基梅隆大学计算机科学学院宣布设立全美首个人工智能本科学位，使人工智能专业课程不再起始于研究生。

　　而中国教育部官网也在今年公布，人工智能专业被列入新增审批本科专业名单，共有35所中国高校获得首批建设资格，其中既有浙江大学、学、吉林大学等综合性大学，也有武汉理工大学、电子科技大学等理工科院校，预计到2020年将增加到50所。

　　事实上，人工智能替代工作这件事还需要面临诸多问题，例如安全、可用性、岗位替代后的社会问题。因此，相比于技术上的障碍，人工智能其实真正要跨过的还是社会本身。

　　自从围棋名将李世石、柯洁相继倒在“阿尔法狗”的面前，如今，人工智能似乎已经无处不在，就连菜市场里的一台电子秤都有“底气”说自己应用了AI。

　　但究竟什么是人工智能？人工智能可以做什么？却很少有人能说得明白，毕竟谈技术原理太晦涩，讲起源经历又着实无趣。

　　不过，浙江工商职业技术学院智能电子学院教授、工程师叶建波在近日做客东南讲堂的时候，分享了一场名为《未来已来，人工智能时代》的知识讲座。“通俗易懂不瞌睡”是不少人的观后感，记者摘录了部分讲座内容，结合查阅的资料，为大家“盘一盘”与人工智能有关的那些事儿。

　　人工智能和AI是一个意思，因为它的英文全称是Artificial Intelligence，百度百科对它的定义是“研究开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的科学技术”。

　　但当我们把这句话拆解开来看，就比较好理解了，人工智能应该是跳脱出人类指令之外，具有一定思考能力，能够模拟人类行为，延展人类能力的一种计算机技术。

　　不过，在最早的时候，人类并不是这么想的，研究者或是科学家都执着于“如何让机器拥有人的思维”这一命题。

　　如此显然是徒劳无功的。于是，很长一段时间里，人工智能领域毫无进展。科学家们不得不改变思路，决定让机器模仿人类的学习行为，这一改，便改出了AI的曙光。

　　为什么让机器模仿人类的学习行为就足以谈得上是“智能”了呢？因为往往人们学习的最终目的是形成自己的判断，毕竟读书不等于理解书中知识，收集信息不等于获得知识，记忆信息也不等于学习知识。

　　过去的短短数年里，互联网的信息呈爆炸性增长。这个“大数据”时代里，获取任何信息都是很便捷的事情，机器获得“智能”的方法由此而来——它不依赖于逻辑和主动思考，只是不断地累积数据，当积累的数据达到一个质变的程度，机器就具备了评估能力。

　　以“阿尔法狗”为例，人们将围棋的规则告诉它，让它从一个围棋初学者开始，不断进行着数以亿万计的自我对弈，并记录数据，最终形成自己的判断，成为了围棋高手。

　　弱人工智能(Artificial Narrow Intelligence)：弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。比如有能战胜围棋世界冠军的人工智能，但是它只会下棋，你要问它怎样更好地在硬盘上储存数据，它就不知道怎么回答你了。

　　强人工智能(Artificial General Intelligence)：在各方面都能与人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。

　　超人工智能(Artificial Superintelligence)：在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明的人工智能，包括科学创新、通识和社交技能。

　　某种程度上说，我们当前所处的世界还是一个弱人工智能的世界。因为一些我们觉得困难的事情——微积分、金融市场策略、翻译等，对于电脑来说都太简单了，而我们觉得容易的事情——视觉、动态、移动、直觉——对电脑来说反倒困难重重。

　　正如计算机科学家Donald Knuth说的那样：“人工智能已经在几乎所有需要思考的领域超过了人类，但是在那些人类和动物不需要思考就能完成的事情上，还差得很远。”

　　美国有个叫Ben的大兄弟，就自学编程给家里的喵星人做了个智能门，只为了对付喵星人的“不良嗜好”。

　　他领养的猫咪Metric喜欢半夜3点外出“猎杀”，每隔几天就叼回一只老鼠或小鸟，有时是死的，有时只剩一口气。为了制止Metric，Ben试了各种办法，但都毫无起色。最后Ben孤注一掷，求助于人工智能，给Metric做一扇智能门，它可以识别猫咪嘴里是否叼着猎物。如果有，就把它锁在门外，禁闭15分钟；如果没有猎物，则正常放行。如此，事情不就解决了。

　　虽然毫无计算机基础的Ben也好几次想放弃，但为了睡个好觉，坚持了几个月给Metric拍了23000张照片后，Ben成功了。这23000张照片就是让机器学习并最终做出判断的大量数据。

　　比如购物，淘宝现在几乎是一个人手必备的APP，相信很多人都会选择用淘宝来购买食物和日用品，淘宝“千人千面”的个性化订制推送就是一种人工智能的体现，它是通过分析用户的数据形成用户的“画像”，最后再精准地将相关产品推介给相关的用户。

　　而刚刚结束的“双11”，许多人吐槽：天价的交易额，但退货率高达60%。而服装显然是其中一个比较棘手的问题，因为线上无法让消费者做到与实体店一样试穿，尺码、风格不搭等问题容易造成较高的退货率。

　　不久的将来，天猫将会推出智能试衣镜，人们只要站在智能试衣镜前拍照，调整身材信息，即可在线试穿产品，并进行自由搭配，查看试穿效果，不到3分钟时间就能试穿约100多套当季新款搭配，喜欢的可以上天猫直接购买。

　　比如出行，目前自动驾驶在美国一些地区已经取得了合法授权，它会通过导航自动规避障碍，选择最佳路线。想象一下，你从公司下班回家，只要下楼的时候一摁，就会有一辆车停在你的办公室门口。工作一天的你可以直接躺在后排沉沉地睡去，直到来到自己的家门口。当然，停车位也不用你自己找，人工智能会帮你把车妥善停好。要用的时候只需要预约时间和库门号，你的座驾就会准时恭候你。

　　再比如建房，澳大利亚的一位工程师耗资七百万美金，设计出了一台全自动的砌砖机，可以24小时不间断地工作。它先计算出房子的形状和结构，再用3D扫描周围环境，精确计算每一块砖头的位置，每小时可以砌砖1000块，大约两天就能盖成一栋房。

　　《未来简史》作者尤瓦尔赫拉利曾直言：“在20到30年之间超过50%的工作机会将被人工智能取代。”在浪潮下，人工智能替代人类工作这件事确实已经是不可逆的存在。

　　综合牛津大学、麦肯锡、普华永道的数据，曾有人统计过，“最容易被人工智能取代的十个职业”分别是电话销售员、打字员、过秤员、常规程序测试员、票据管理员、银行职员、财务类行政人员、装配工、纸料和木料机操作工。

　　我们可以看到，重复性劳动的工作岗位将会趋于消失，像电话销售员这样的职业已经近乎边缘化。在去年的Google I/O大会上，Alphabet新任董事长John Hennessy介绍了大量关于人工智能的发展方向，并且表示Google Duplex已经通过了图灵测试。

　　现场，Google Duplex与一位电话接线员流畅对话，并且成功预定了理发服务的时间，甚至当接线员要求等待一会儿的时候，Google Duplex还发出了“嗯嗯”的拟声词，完全让人察觉不出来是个机器。

　　图灵测试在部分领域中一直被业内认为是检验人工智能的标准。1950年，图灵提出了这么一个测试：如果机器能够与人类展开对话，并且不被人类察觉身份，那么，这台机器就意味着拥有“智能”。

　　在“最不容易被人工智能取代的职业”中，首当其冲的便是人工智能科学家。AI Lab报告数据指出，2019年人工智能缺口达到110万，其中领域涵盖了算法、深度学习、自然语言处理等多个方面，而这一缺口在2022年将会增至594万。因此，现在无论是BAT，还是字节跳动、科大讯飞等厂商都在进行激烈的人才争夺战，并且也都有着相应实验室来进行人才储备。

　　不过，我们也必须清楚地认识到，人工智能的学习对象永远是人，只要我们能不断进步，人工智能就是我们最好的工具。

　　这也指明了高校对人才的培养方向。2018年5月美国卡内基梅隆大学计算机科学学院宣布设立全美首个人工智能本科学位，使人工智能专业课程不再起始于研究生。

　　而中国教育部官网也在今年公布，人工智能专业被列入新增审批本科专业名单，共有35所中国高校获得首批建设资格，其中既有浙江大学、学、吉林大学等综合性大学，也有武汉理工大学、电子科技大学等理工科院校，预计到2020年将增加到50所。

　　事实上，人工智能替代工作这件事还需要面临诸多问题，例如安全、可用性、岗位替代后的社会问题。因此，相比于技术上的障碍，人工智能其实真正要跨过的还是社会本身。