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近來，聽過太多關於人工智慧有多危險的可怕警告。現代先知，如物理學家史蒂芬·霍金和投資者埃隆·馬斯克曾預言人類即將衰落。隨著人造通用智能程序和自主設計智能程序的出現，人類將抵達更先進的AI時代，迅速創造出的愈發智能的機器最終將超越我們。當我們到達我們稱之為AI的奇點時，我們的頭腦和身體將會過時。人類或許會與機器融合，並繼續發展成為半個機器人。這真的是我們所期待的未來嗎？ 變幻多端的AI前身不，這其實不是真的。AI，一個植根於計算機科學、數學、心理學和神經學的科學學科，旨在創造出模仿人類學習和解決問題等認知能力的機器。自20世紀50年代以來，它一直在激發大眾的想象力。但從歷史角度來看，AI所取得的成就往往不能令人滿意，這在很大程度上是由於過高預估了技術帶來的影響。在20世紀60年代，AI領域的先驅之一赫伯特·西蒙曾預言「20年之內，機器將有能力做人類能做的任何一項工作」。（從這可以看出，他對女人一無所知）神經網路先驅者馬文·明斯基更直接地預言道：「在一代之內，創造人工智慧時所面臨的問題將基本得以解決。」不過事實證明，20世紀初丹麥物理學家丹尼斯·玻爾是正確的，據說，他曾直接嘲諷人工智慧對未來的預測能力。如今，AI的功能十分強大，無論是在語音識別、類似國際象棋的戰略遊戲上，還是在無人駕駛汽車以及揭示複雜數據嵌入模式等方面，表現都非常卓越。尤其是在唇語識別這一細分領域，AI表現出來的優勢十分明顯。唇語識別在公共安全、軍工軍事等領域，尤其在公安領域非常重要。當前，公安視頻數據佔到全部數據95%以上，基本上都聽不見聲音，激活視頻的語義內容價值非常巨大。作為國內僅有的少數研究唇語識別的公司之一，海雲數據研發的唇語識別技術已經取得了重大突破。然而，人工智慧的強大並沒有讓人類變得無關緊要，退出歷史舞台。 人工智慧大爆發但AI正在不斷進步。AI的最近一次爆發大概是在2009年，其引發了對深層神經網路更加快速地學習。人工智慧由大量連接的計算單元組成，通常我們稱這些計算單元為人造神經元，它們鬆散地排布著，與人類大腦中的神經元類似。為了訓練這個網路能夠自主「思考」，科學家們向其中輸入了解決一個特定問題的N種案例。假設我們有一個醫療組織圖像的集合，我們在每張圖像上都附上是否患癌症的診斷。我們可以通過這個神經網路傳遞每張圖像，並要求連接的神經元計算患癌症的概率。然後我們將神經網路的計算結果與正確的答案進行比對，並調整匹配失敗的神經元之間的連接。我們不斷重複這個過程，進行微調，直到大多數計算結果與正確答案相符。最終，這個神經網路就可以做一個病理學家所做的工作：檢查身體組織的圖像來預測癌症。這與小孩兒學習如何彈奏樂器的方式並不相同，小孩子想要學一種樂器，就必須反覆練習一首曲子，直到能將其完美演奏。而儲存於神經網路中的知識，並不容易應用於機械層面。當研究人員開始在圖形晶元上使用許多并行處理器進行訓練時，具有多層神經元的網路（通常稱其為「深」神經網路）才變得實用。深度學習取得成功的另一個關鍵條件是有大量得到解決的實際案例。研究人員利用互聯網、社交網路和維基百科，創建了大量的圖像和文本，使機器能夠對圖像進行分類、識別語音和翻譯語言。深層神經網路早已可以和人類一樣去執行這些任務。 人工智慧不懂幽默但人工智慧的良好表現僅限於某些特定的任務。在AI對圖像和文字實際意義的理解層面，科學家們並沒有做出進一步改善。如果我們向接受過訓練的深層網路展示史努比動畫片，那它可以識別出形狀和物體，例如，有條狗在這兒，有個男孩兒在那兒，但它無法解碼這部動畫片想要傳達的東西（或理解這部動畫片的笑點）。我們也經常使用神經網路來幫助孩子更好的進行寫作。神經網路往往可以在寫作形式、語法、單詞拼寫方面提供良好指導，但在邏輯機構、推理和觀點的升華方面卻幫助不大。目前的神經網路模型甚至無法理解11歲國小生的簡單作品。AI的性能也受到可用數據量的限制。在某些AI研究中，例如，將深度神經網路應用於醫學診斷，有時通過神經網路診斷的結果會比過去略好，但其間差異並不太多。從某種程度上來說，這是因為我們沒有大量病人的數據提供給神經網路。但醫院資料庫目前採集到的數據並不能捕捉導致冠心病、偏頭疼或癌症等疾病的複雜心理作用。 機器人會讓人類失業其實，人類無須感到恐慌。倘若我們暫時將對AI奇點的預測放置一邊，我們會發現人類並沒有陷入立即變得無關緊要的危險之中。AI的強大能力推動了相關科幻小說和電影的出現，並引發了有趣的哲學辯論，但目前還沒有建立對一般人工智慧的改進計劃，而且也沒有跡象表明人工智慧可以無限發展。然而，深層神經網路無疑會使許多工作自動化。人工智慧正在搶走我們的工作，也許有一天，手工勞作著、診斷醫生、計算機科學教授都將不復存在。機器人已經開始稱霸華爾街。研究表明，到2025年，「人工智慧機構」可能會導致約23萬個金融工作崗位消失。凡事都有兩面性，如果有人存心利用人工智慧做壞事，那將會產生非常嚴重的危害。在各種選舉期間，新型計算機病毒可以偵查到未投票的選民，並定向對其進行消息轟炸，試圖以此來影響選舉結果。目前，美國和俄羅斯投入了大量經費用於研發自動化武器，並將AI用於無人機、戰車、戰鬥機器人的研發中，這都將導致軍備競賽的危險程度進一步升級。國家之間的和平對話或許是我們現在最應感到緊張的事情。