人工智慧奇點來臨：我們是最後的人類，永生還是滅絕？

「2045年，奇點來臨，人工智慧完全超越人類智能，人類歷史將徹底改變。」集預言大師、科技大師與人類社會發展大師身份於一體的雷·庫茲韋爾對未來科技的發展做出了如此預測。

4月27日，英國劍橋大學著名物理學家斯蒂芬·霍金教授在2017全球移動互聯網大會（GMIC）上通過視頻發表演講，表示人工智慧的崛起可能是人類文明的終結。

從1956年到2016年，人工智慧已經60歲。經歷了大半個世紀的人工智慧為何至今才得以崛起？又為何能從一眾新興高科技中脫穎而出？如今又獲資本市場青睞？

請收看梧桐會原創視頻欄目，《老苗會客廳》來自金沙江創投董事總經理周奇先生的分享。

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人工智慧的起源

「人工智慧」這一名詞的誕生並不是很久，由四點陣圖靈獎得主、資訊理論創始人和一位諾貝爾獎得主，於1956年在美國Dartmouth會議上，一起將人工智慧的名詞定義出來。

人工智慧是一門科學，同時也是一種計算機技術。人工智慧的靈感來自人如何使用自己的神經系統和身體器官來進行感知、學習、推理和行動中獲得知識。

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人工智慧的三次浪潮

50年代的達特茅斯會議確立了人工智慧（AI）這一術語，人們陸續發明了第一款感知神經網路軟體和聊天軟體，證明了數學定理，人類驚呼「人工智慧來了」、「再過十年機器人會超越人類」。

這個時期的標誌是：符號主義盛行，在統計方法中引入符號方法進行語義處理，人機交互開始成為可能。

然而，人們很快發現，這些理論和模型只能解決一些非常簡單的問題，人工智慧進入第一次冬天。

1976-2006第二次浪潮

80年代Hopfield神經網路和BT訓練演算法的提出，使得人工智慧再次興起，出現了語音識別、語音翻譯計劃，以及日本提出的第五代計算機。但這些設想遲遲未能進入人們的生活之中，第二次浪潮又破滅了。

這個時期的標誌是：連接主義持續多年，後來發現神經元網路可解決單一問題，但無法解決複雜問題，積累一定的數據量，有些結果在一定程度就不再上升。

2006年-至今第三次浪潮

隨著2006年Hinton提出的深度學習技術，以及2012年ImageNet競賽在圖像識別領域帶來的突破，人工智慧再次爆發。這一次，不僅在技術上頻頻取得突破，在商業市場同樣炙手可熱，創業公司層出不窮，投資者競相追逐，創投界一片欣欣向榮，民間一片憂心重重。

這個時期的標誌是：海量的數據、不斷提升的演算法能力和計算機運算能力。

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人工智慧的三個層次

AlphaGo運用深度學習和增強學習技術的人工智慧依然只是屬於「弱人工智慧」。

實際上，目前所有的人工智慧領域取得進展的都是在弱人工智慧領域上。從產業鏈調研的情況來看，服務機器人、車載與電視助手、智能客服以及圖像處理等應用已經開始快速滲透，在語音識別等領域獲得了一些應用，比如iPhone的語音助理Siri、百度的度秘、科大訊飛的「靈犀」、微軟的小冰等。

2?強人工智慧

強、弱的區別在於有沒有意識，如果有意識、自我、創新思維即為強人工智慧。

強人工智慧，那種具有獨立意志、具有情感認知能力的「強人工智慧」到現在依然沒有出現。

目前的典型例子都是在電影里。

其實，谷歌並不打算製造出一個圍棋高手，AlphaGo開發者哈薩比斯表示，「選擇圍棋只是其人工智慧水平的測試，最終還是為了獲得在現實領域的應用。」谷歌是想做一個通用的智能計算系統。如果解決了圍棋問題，谷歌希望能把這套人工智慧演算法用於災害預測、風險控制、醫療健康和機器人等複雜領域。

然而，從弱人工智慧進化到強人工智慧也許是人工智慧發展中最難的一個節點。

3?超人工智慧

人工智慧思想家NickBostrom為我們勾勒了這樣一幅圖景：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。

這迅速地引發了業界恐慌，比如人工智慧是否如科幻電影一樣不受控而威脅人類？2015年1月，馬斯克、史蒂芬·霍金和許多AI領域的專家聯名發表了一份公開信，呼籲對人工智慧的相關研究應該謹慎。

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人工智慧的三個法寶

到2030年，人工智慧將造就七萬億美元規模的大市場，而2016年，谷歌營收才1000億美元，整個互聯網行業也不過3800億美元。

經過多年的人工智慧研究，人工智慧的主要發展方向：運算智能、感知智能、認知智能。

1?運算智能

即快速計算和記憶存儲能力。人工智慧所涉及的各項技術的發展是不均衡的。現階段計算機比較具有優勢的是運算能力和存儲能力。1996年IBM的深藍計算機戰勝了當時的國際象棋冠軍卡斯帕羅夫，從此，人類在這樣的強運算型的比賽方面就不能戰勝機器了。

2?感知智能

即視覺、聽覺、觸覺等感知能力。人和動物都具備，能夠通過各種智能感知能力與自然界進行交互。自動駕駛汽車，就是通過激光雷達等感知設備和人工智慧演算法，實現這樣的感知智能的。機器在感知世界方面，比人類還有優勢。人類都是被動感知的，但是機器可以主動感知，如：激光雷達、微波雷達和紅外雷達。不管是Big Dog這樣的感知機器人，還是自動駕駛汽車，因為充分利用了DNN和大數據的成果，機器在感知智能方面已越來越接近於人類。

3?認知智能

通俗講是「能理解會思考」。人類有語言，才有概念，才有推理，所以概念、意識、觀念等都是人類認知智能的表現。

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人工智慧輕易取代誰

斯坦福大學人工智慧與倫理學教授傑瑞·卡普蘭認為，不久的將來，人類再也不用勞動。因為人工智慧在自動化作業、自動駕駛，合成智能、執行能力等諸多方面的優勢明顯大於人類。它正不斷的取代現有人類的工作，讓曾經從事相關工作的人員逐漸消失。未來的你還能找到工作嗎？

簡單舉三個例子：

未來十年，翻譯、簡單的新聞報道、保安、銷售、客服等領域的人，將約有90%會被人工智慧全部或部分取代

淘汰的不僅是工作，更是技能。

人工智慧，將重新定義未來？還是重新定義人類？拭目以待。

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