1999年，好莱坞科幻电影史上最重要的一部科幻电影《黑客帝国》上映。影片讲述的是看似正常的现实世界，实际上是由一个名为“黑客帝国”的人工智能程序控制的。第一部电影成功后，该系列推出了第二和第三部电影。除了向观众展示科幻世界的宏大图景，本片还探讨了人性和宗教。但作为观众，给我印象最深的还是《黑客帝国》带来的震撼。在电影中，《黑客帝国》以人类为能源，通过代码将人类沉浸在一个虚幻的世界中。自从计算机技术诞生以来，人们对未来技术的幻想热情就从未消散过。人工智能作为计算机科学的一个分支，是科幻电影中的热点。但在大多数科幻电影中，人工智能都是扮演反派角色。比如《黑客帝国》系列的《黑客帝国》，《终结者》系列的《天网》等。etc.尽管当时计算机发展迅速，但一般大众仍然觉得计算机无法打败人脑。这种观念的转变始于1996年举办的一场国际象棋锦标赛。1996年2月，一场举世瞩目的人机大战在世人面前展开。一边是当时的国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，一边是后来大名鼎鼎的超级计算机深蓝。双方首战，深蓝总比分2-4不敌卡斯帕罗夫。这个结果似乎在我们的意料之中。毕竟计算机的计算能力再强大，也无法战胜人类几千年智慧结晶的我们。开发深蓝的IBM团队没有反驳，反而开始默默地为深蓝升级程序。一转眼，1997年5月，深蓝再次挑战卡斯帕罗夫。在经历了第一次成功之后，很多人都不以为然，认为计算机不可能在国际象棋领域打败人类。在他们看来，这场比赛的赢家依然是人类。但现实狠狠地打了他们的脸。在总共六场比赛中，时任世界排名第一的卡斯帕罗夫以1胜2负3平的战绩输给了深蓝，这场比赛也标志着国际象棋史上翻开了新的篇章。深蓝的出现，标志着人工智能技术进入了发展的快车道。20年后的2016年，谷歌开发的人工智能程序AlphaGo在围棋领域再次战胜了人类。与深蓝不同，AlphaGo在出现后的一年内从未输过一场比赛。从此，人们对AI技术的印象，从最初的电影角色变成了现在的国际象棋高手。那么AI技术除了充当“电影演员”和象棋高手之外，还有其他身份吗？要想知道人工智能能做什么，首先要搞清楚人工智能是什么。在AI技术飞速发展的今天，面向大众的科普书籍已经寥寥无几。很多科普书也是非一线专家写的。在讲解AI技术的时候，没有一线专家写的那么详细。在目前的人工智能领域，有3个著名的AI程序，分别是IBM的深蓝、谷歌的AlphaGo和日本的PONANZA。KazunariYamamoto作为PONANZA的开发者之一，通过讲述PONANZA的设计和改进过程，向大众介绍了人工智能可以做什么。在《你一定爱读的人工智能简史》中，山本一成为我们简单讲解了人工智能领域的三大核心技术。这三种技术是：机器学习、深度学习和强化学习。山本一成没有使用复杂的数学公式和逻辑，力图用通俗易懂的语言向读者描述人工智能的概念。接下来，我们先从人工智能的概念说起。什么是人工智能？人工智能一词最早出现于1956年，当时一群有远见的年轻科学家聚在一起。着重讨论和研究与其模拟智能相关的一系列问题，于是人工智能学科正式诞生。人工智能的英文名称是ArtificialIntelligence，简称AI。它是研究和开发模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统的一门新的技术科学。简单地说，计算机模拟了人类思维和意识的过程。很多人认为人工智能的应用领域只是智能机器人，但这并不能完全概括人工智能的应用范围。人工智能作为70年代后的三大前沿技术，除了机器人领域外，还广泛应用于语言识别、图像识别等领域。人工智能除了拍电影还有什么用？IBM的深蓝、日本的PONANZA、谷歌的AlphaGo并称为人工智能三大标杆。由于这三个AI程序都是为下棋而设计的，所以它们将“AI是用来下棋的”时刻留给其他人。板的印象。事实上，人工智能的应用领域非常广泛，比如前面提到的语言识别、图像识别等领域，人工智能有着广泛的应用前景。曾经出现在科幻电影中的即时翻译系统现在已经出现在现实世界的应用中。即使在WMT2017，微软的机器翻译也达到了人类的水平。在国内人工智能领域，图像识别技术的应用也取得了快速进展。不久前，警方根据腾讯实验室图像识别系统提供的线索，帮助四户失踪十多年的家庭找到了他们的孩子。除了语音识别和图像识别，人工智能在数据挖掘、专家系统、智能搜索等领域也能发挥越来越重要的作用。或许有一天，我们也可以像漫威电影中的“至高智能”一样，设计出超级人工智能程序。人工智能的三大核心技术是什么？既然我们已经弄清楚了AI可以做什么，那么下一步就是看看AI是如何实现这些功能的。在《你一定爱读的人工智能简史》中，山本一成向读者介绍了人工智能的三大核心技术。它们是：机器学习、深度学习和强化学习。这三种技术分别代表了智能生物的三种能力，即：自主学习能力、抽象思维能力和预测判断能力。首先，让我们看看什么是机器学习。我们上学的时候，都听老师说过：“不自学，神仙也教不了”。老师的话强调了学生在学习中是否具有主观能动性。只有学生想学，老师才能学。你可以教它。对于计算机来说，机器学习就是赋予它“主观能动性”。在机器学习变得司空见惯之前，计算机学到了什么以及它能学到多少完全取决于它的设计者教给它什么以及教得如何。例如，在象棋游戏中，只有程序员将棋谱转换成数据输入计算机后，计算机才能学习棋谱。棋类游戏诞生了几千年，名将更是数不胜数。能推的棋局之多，犹如恒河之沙。单靠程序员的力量是不可能把所有的棋局都交给计算机的。如果让一台计算机依靠穷举法下棋，那它就不能算是人工智能。因此，机器学习技术对于人工智能来说非常重要。机器学习技术的意义在于让计算机从原来的“我要学”变成现在的“我要学”。在之前的人工智能领域，计算机的学习速度受限于程序员的输入速度。引入机器学习技术后，人工智能的学习速度呈指数级增长。知道了机器学习的含义，我们来看看什么是深度学习。在人工智能领域，有一个非常著名的实验：图灵测试。这个实验是由英国科学家图灵提出的，其总体思路可以理解为：计算机能不能像人一样思考？前面提到的机器学习只是赋予了计算机学习的主观能动性，但在抽象思维方面，计算机仍然无法与人类相比。人工智能的目标是实现计算机完全模拟人脑。如果它只能学习而不能进行抽象思维，那它就不能称为人工智能。2006年之前，图灵测试对于人工智能来说是难以捉摸的。深度学习算法普及后，人工智能领域不断取得突破。我们收到外部信息后，会对信息进行解读。这个过程看似简单，其实是一个抽象的理解过程。比如我们看到猫之后，大脑就会产生猫的概念。但是我从来没有想过猫为什么是猫。很多人会说出猫的特征，比如会抓老鼠，有毛，有尾巴等等。但是电脑是看不懂的。如果我们把这些特征作为数据输入计算机，一旦数据不匹配，计算机就无法判断眼前的生物是不是猫。比如告诉人工智能猫是有毛的，那么当一只加拿大无毛猫出现在它面前时，它就无法判断这只猫是不是猫。如果说机器学习是让计算机像人类一样主动学习，那么深度学习就是教会计算机像人类一样进行抽象思考。最后，让我们跟着山本一成一起了解什么是强化学习。在人工智能领域，难度最大的围棋软件是围棋。这是因为围棋不能像象棋、将棋那样通过棋子的强弱来决定场上的局势和走棋的优先级。为了解决这个问题，科学家们将强化学习系统引入了计算机。通过强化学习，智能生物可以知道自己处于什么状态，应该采取什么行动才能获得最大的奖励。举个简单的例子，一个调皮的孩子不想做作业。如果父母会告诉他，如果他完成作业，他可以看动画片。这时候孩子就会乖乖的写作业，久而久之，他就会把写作业和得到奖??励联系起来。一个长期受过训练的专业围棋手，知道如何通过布局取胜，但电脑不懂对弈过程。对弈过程中，计算机会根据强化学习算法对棋局进行预测，然后做出对自己最有利的走棋策略。最后，我用一句话简单概括一下人工智能的三大核心技术。机器学习赋予人工智能主动学习的能力，深度学习赋予人工智能抽象思考的能力，强化学习赋予人工智能进行预测和判断的能力。很多人会问：“人工智能对人类社会的意义是什么？”下一个方法叫“阿狗流”。柯洁输给AlphaGo后，掌握了阿狗的流程，大杀四方。我们大力发展人工智能。除了提高社会生产效率外，还可以帮助我们找到新的前进方向。人类受限于自身条件，数据的处理速度远不如计算机。但是在人工智能的帮助下，人类进化的速度将会大大提高。而这或许就是人工智能对人类社会的重要作用。
