飯桌上聊起人工智慧，這是最周全的科普姿勢。

過年期間都會和親朋好友聚聚餐，聊聊各種時興事、稀罕事。這兩年，尤其是過去一年，關於人工智慧的新聞頻繁上頭條，成了熱門話題，更不用說今年春晚中也直接展現的人工智慧元素。

那如果和親朋好友吃飯期間，在飯桌上聊起這個話題，怎麼給大家通俗易懂的解釋人工智慧呢？怎樣才能聊起人工智慧話題的時候，不愁自己沒話說？

本文就從很簡單明了的角度談談人工智慧，以及人工智慧的前世今生，保證你在飯桌上聊 AI 的時候成為一桌人的焦點。

人工智慧到底是什麼呢？為什麼好像現在人人都在念叨它？

粗略地講，人工智慧研究的是創造出可以完成各種特定任務的機器人，而這些特定任務原來只能由人來完成，比如語音識別、圖像識別、翻譯以及做出複雜的決策等等。直到現在，完成這些任務仍然需要人類介入。

那人工智慧是不是就是給電腦換了個名而已？

不不不，並不是，電腦現在做的很多事都算不上智能。光看字面意思的話，電腦，也就是計算機，它是計算用的，可以看成是一個很高級的計算器。我們給計算機輸入一些東西，比如數字、圖像、指令什麼的，然後它經過一系列預先設好的計算處理後，得到一個答案。電腦是這麼幹活的。

那人工智慧做的事和電腦做的計算相比，有啥特別之處？

在回答這個問題前，我們先了解一下人類是如何完成任務的。

比方說，我們看到街上有隻狗，絕大部分人都可以馬上認出來。哪怕我們看不到狗的全貌，或者只是聽到狗叫聲，我們識別出這是只狗都不成問題。即便是在照片上，不管是卡通形象也好，奇奇怪怪的素描也好，我們都能很快地辨認出來。而且我們也不需要別人把所有不同種類的狗都給我們教一遍。

但是絕大多數電腦處理任務時並不是這樣，以前的老式識別軟體都需要人類明確地告訴電腦要查找哪些特徵，這樣它才能識別一幅圖裡的內容。

估計這會兒飯桌上的人有點懵了：認狗和其他事情有啥關係？

認狗只是在這裡舉個栗子。人工智慧，實際上就是我們人類嘗試給機器賦予可以做決策的能力，就像我們人類一樣可以對事情做出決定和判斷。

就我們人類來說，即便根據很少的數據，或者缺乏明顯的規律，我們也能很好地感知這個世界。比如我們小時候學說話，只是通過聽和看其他人是怎麼說話的。但如果沒有明確的指導，機器就沒有這種能力獲得新的技能。

那機器獲得了決策能力後呢？要幹嘛？

其實人工智慧領域已經發展了幾十年，不過一直比較冷清，但是最近幾年機器學習的突破讓這塊研究又再次熱了起來，機器學習也是當前我們想實現人工智慧所採取的主要方法。

機器學習的方法有很多種，但現在最常見的方法就是我們收集一大堆合適的數據，然後就跟喂小孩一樣把這些數據「喂」給特殊的演算法，它會慢慢從數據中提取出有意義的規律。

我們再回過頭用一下這個認狗的例子。如果要讓機器也能認出那是只狗，你需要向機器輸入成千上百的標記為狗的照片，如果學習的過程一切順利的話，機器最終就能成功地辨認出它從來沒有見過的狗狗。

啊？就這些嗎？

當然還有其他任務啦。在很早前，研究人員就嘗試把這種方法遷移到其他任務上。現在，一些智能音箱、翻譯軟體都用到了這種方法。

到目前為止，大多數機器學習的應用都還是針對特定的任務，也就是只能專心致志干好一件事。機器學習的演算法已經能夠讓計算機執行比較精細的任務了，不過暫時仍停留在這個水平，和真正意義上的人工智慧還差很遠。

那AI的未來是怎麼樣的呢？

現在研究人員特別感興趣的領域是研發通用人工智慧（Artificial General Intelligence, AGI）。

我們人類不僅僅擅長學習處理特定的任務，我們還能把知識遷移到其他領域上。比如，如果我們學會了拿起一個酒杯，我們就不需要再從頭學怎麼拿起一個碗。

AGI 研究人員的目標就是打造出也能知識遷移的機器，就像人類一樣。這方面已經有一些成果了，去年穀歌研發的人工智慧 AlphaZero 在沒有學習任何國際象棋和日本將棋的情況下，經過短暫的訓練就打敗了人類的國際象棋世界冠軍和將棋世界冠軍，已經做到了無師自通。

說得這麼可怕，人工智慧會給我們帶來世界末日嗎？

有些人，比如美國科技大佬埃隆·馬斯克，很擔心我們發展人工智慧會帶來災難——超級智能體最終會做出比人類更好的決策，把人類全部滅掉或者類似的災難。

儘管我們近期並不用擔心這樣的威脅，但是馬斯克他們說的也有相應的道理。所以現在有不少機構開始研究怎麼規範人工智慧的倫理道德。

不過從短期來看，我們還犯不著擔心人工智慧會把我們都給終結了。

聊完了如何給人們通俗易懂地解釋人工智慧，最後我們一起看看人工智慧發展歷史上的大事件：

當然了，假如你也敏銳地嗅到了人工智慧在未來發展中將要佔據怎樣的地位，一定也萌生了想要進入這個行業的小心思。

話不多說放出神秘鏈接：

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