什麼是ANI、AGI、ASI？

科普一下人工智慧的等級劃分，按照實力，人工智慧可以分為弱人工智慧(Artificial Narrow Intelligence，簡稱ANI)、強人工智慧(Artificial General Intelligence簡稱AGI)、超人工智慧(Artificial Superintelligence簡稱ASI)三個等級。

　　AlphaGo就是弱人工智慧的典型代表，簡單地說，AlphaGo可以跟你對弈一場圍棋，卻不能跟你玩五子棋，因為AlphaGo的「大腦」里「學習」的都是圍棋棋譜。

　　AlphaGo項目的創始人哈薩比斯曾說，AlphaGo並不能理解圍棋的元素，因為這些屬於無法從數理上做出判斷的領域，是電腦不可能具備的人類固有認知。

　　弱人工智慧雖然能解決某些特定的問題，但在人工智慧領域仍是「小學生」。正如復旦大學計算機科學技術學院教授危輝所說，AlphaGo不懂圍棋，只是記下了海量的「布局VS布局」映射關係，所謂的類推理能力是以現有的巨大體量數據為基礎，由海量樣本間相似性得到的，其實根本沒有創新。

　　中國工程院院士潘雲鶴也有類似的看法，他認為，AlphaGo只是機器人傳統領域的突破，「圍棋得勝的計算機看起來很強大，但是在某些方面還很脆弱，如果給它一張照片，讓它說出這張照片講述了什麼樣的內容，可能它還不如5歲的小孩說得好。」

　　中國科技部部長萬鋼認為，人工智慧除了「背棋譜」以外，還有很多的隨機性和未知性、情緒的好壞等，更貼近我們的生活。

　　貼近人類生活，是弱人工智慧向強人工智慧升級的重要標誌。不同於弱人工智慧，強人工智慧可以像人類一樣思考不同層面的問題，能夠理解複雜理念。

　　而超人工智慧則更為強大，AI專家為我們描繪了這樣一幅圖景：它能夠準確回答幾乎所有困難問題的先知模式，能夠執行任何高級指令的精靈模式和能執行開放式任務，而且擁有自由意志和自由活動能力的獨立意識模式……當然，這一切仍在想像之中。

　　雖然AlphaGo能夠解決複雜的圍棋問題，但是在與人類生活關係密切的語音識別、語音搜索、無人駕駛等領域卻無能為力，而這些技術的應用範圍更為廣泛。

　　從整個人工智慧產業來說，普通人日常生活場景中能使用到的AI技術，將更具有顛覆性。說到這裡，你應該知道為什麼AlphaGo雖然連續兩場贏了李世石，科技界表示非常淡定。

　　如果說AlphaGo是人工智慧的「小學生」，那麼無人駕駛、語音識別等技術就好比「中學生」。在這些領域，中國企業已經站在了世界的前沿。

　　早在2013年，百度就開始在人工智慧領域布局，成立百度深度學習研究院，之後又引進人工智慧專家吳恩達——這位華裔美國人來到百度之前，曾是谷歌深度學習實驗室的創始人之一，被學界譽為機器學習四大天王之一。

　　吳恩達曾表示，百度在人工智慧研發方面有四大優勢，一是百度的頂尖人才；二是百度的快速反應能力；三是百度創始人李彥宏本人對深度學習有深入的理解；四是百度豐富的數據以及世界一流的數據計算能力。

　　在他看來，花時間最多的是人工智慧的兩個方向：自動駕駛和語音識別。之所以選擇這兩個方向，主要是因為二者能在很大程度上改變人們的生活——「自動駕駛可以減少車禍，可以幫人們節省時間去做更多的事情。語音識別，可以改變人與設備交互的方式，這將是顛覆性的改變」。

　　作為強人工智慧的領頭羊，百度人工智慧已經邁出了堅實的步伐。在自動駕駛方面，百度在2015年12月就完成了無人駕駛汽車混合道路上路測試，之後於12月4日宣布正式成立自動駕駛事業部，計劃三年商用、五年量產。

　　在語音識別方面，2015年底，百度矽谷人工智慧實驗室（SVAIL）開發出深度語音識別系統（Deep Speech 2），該系統能通過簡單學習演算法準確的識別英語和漢語，並且轉錄普通話片段的準確率有時可以超越人類。

　　據了解，百度的語音識別技術在噪音環境中的識別準確率，已經超越谷歌和蘋果，在此基礎上開發的情感語音技術、聲紋識別技術等，更具有廣闊的應用前景。

　　綜上所述，無論AlphaGo最終能否戰勝李世石，AlphaGo為代表的AI遠未達到「戰勝人類」的地步，而百度人工智慧所追求的境界，可比「背棋譜」難多了。