AI這樣下去何時才能征服人類？
“全面化人工智能可能意味著人類的終結。機器可以自行啟動，并且自動對自身進行重新設計，速率也會越來越快。受到漫長的生物進化歷程的限制，人類無法與之競爭，終將被取代。”——史蒂芬·霍金
“全面化人工智能可能意味著人類的終結。機器可以自行啟動，并且自動對自身進行重新設計，速率也會越來越快。受到漫長的生物進化歷程的限制，人類無法與之競爭，終將被取代。”——史蒂芬·霍金
《終結者》中差點毀滅人類的“天網(wǎng)”《終結者》中差點毀滅人類的“天網(wǎng)”
人工智能這樣一個概念，自打一出現(xiàn)，就伴隨著一系列的恐慌學說，首先注意到這些理論的人并將其呈現(xiàn)給大眾的，其實是一些電影的創(chuàng)作人，不知你是否還對曾經(jīng)電影《終結者》中的天網(wǎng)（Skynet）有印象，諸如此類的人工智能概念，并不在少數(shù)，人工智能概念可能是繼外星智慧物種之后，又一個被拍爛的電影題材。
AI被很多人畏之如虎
但這些假說真的是空穴來風么？其實也不盡然，既然能夠被反復提及，并得到眾多人的擁護，同時也說明了，人工智能對人類其實是存在潛在威脅的。
阿爾法狗（AlphaGo）戰(zhàn)勝職業(yè)棋手，早就已經(jīng)不是什么新聞，而近日又一款人工智能系統(tǒng)阿爾法元（AlphaGo Zero）又以100：0的絕對優(yōu)勢完爆了阿爾法狗，這在人工智能領域又引起了一系列轟動。那么阿爾法元與阿爾法狗之間存在著怎樣的區(qū)別呢？
阿爾法元百戰(zhàn)百勝阿爾法狗
阿爾法元不依賴于任何人類的棋譜，不參考任何人類知識，完全靠自己強化學習，三天時間就可以自己左右互博490萬棋局。以100：0百戰(zhàn)百勝。此前，阿爾法狗曾花了幾個月時間，學習人類三千萬棋局，才打敗人類。阿爾法元不再被人類認知所局限，能夠發(fā)現(xiàn)新知識，開發(fā)新策略，它讓深度學習用于復雜決策更加方便可行。
毫無疑問，這樣一個“怪物”的出現(xiàn)，又一次引發(fā)了“強人工智能”會取代人類的恐慌言論。
我們暫且拋開它不談（稍后回歸），先來說說，我們生活中能夠接觸到的一些人工智能，舉一個很簡單的例子，“Siri”就是其中一個，現(xiàn)階段的人工智能，在我們生活中，多數(shù)是以一個“語音助手”的身份出現(xiàn)的，被更多運用在智能音箱與電視中。我們換句話說，目前的人工智能還沒有“天網(wǎng)”那么可怕，它也就能幫你換個節(jié)目，點首歌，就目前階段的人工智能，甚至都不能讓你完全扔掉遙控器，僅此而已。
Siri目前來說也是個“人工智障”
那么這些“傻家伙”有沒有可能進化出征服人類的智慧呢？答案是當然有可能，只是時機未到罷了。那他們該如何征服人類呢？諸位不妨來看看筆者為大家編纂的人工智能高度發(fā)展后的時代藍圖。
從離不開AI 到主導權的深度移交
AI逐漸征服人類，老生常談的一個話題，進行過無數(shù)猜想和意淫的人們，認為這是一條“必經(jīng)之路”，為何這樣說？原因很簡單，就是因為需求。要知道，AI首先是為人類服務的一種工具，而這個工具最后會成長到你不可能會舍棄它，它能夠在生活、天文、氣候、醫(yī)學每一個角度幫助你，讓生活更加美好，它能帶來巨大的經(jīng)濟價值。甚至于你現(xiàn)在地圖導航也有機器學習的程序在幫忙。所以AI必將存在而且發(fā)展下去。
成熟的AI會像“賈維斯”一樣伺候你
當它介入你的生活之后，那么驚喜就來了，一個成熟的AI，會融入你生活中的點點滴滴，想象一下，一個能夠監(jiān)視你冰箱的AI，它知道你喜歡吃什么，柴米油鹽沒了之后會在網(wǎng)上自動下單購買，幫你交電費、水費、網(wǎng)費之后讓后通知你的信用卡已經(jīng)扣費，甚至幫你規(guī)劃出了最優(yōu)惠的還款辦法，這種服務如此貼心，真的沒有理由拒絕它，而就在此時，所謂需求就轉化成了依賴。
你是用AI避開這樣的路況么？
而與此同時AI的運作也會越來越穩(wěn)定，因為幾乎所有的科技企業(yè)都在向它發(fā)力，不斷的研發(fā)投入使它越來越完善，會不會達到幾乎不出錯的階段呢？答案是必然的。曾經(jīng)的一個AI實戰(zhàn)例子已經(jīng)證明了這一點，在AI學習了200萬個乳腺癌病例之后，對于這一項病癥的診斷正確率達到了98%，這個正確率遠超人類，因為人類不可能去學習200萬個病例，所以醫(yī)院被人工智能占領似乎也是遲早的事情。
AI也能幫人確診病例了
當AI技術成熟后，深度學習之后的強化學習二者結合之后呢？它的數(shù)據(jù)學習能力將突破千萬級、億級，這時它將不會出錯，而一個從不出錯且高度被依賴的系統(tǒng)，你會關閉它么？
不知不覺的，社會的基本層面，你的衣食住行，都被AI接管了。這就是所謂的從離不開到主導權移交的過程，而AI之所以還不會對人類產(chǎn)生威脅，其原因就是因為它在此階段還仍舊是個“傻家伙”盡管功能強大，但任務與功能卻是單純的，舉例阿爾法狗，你讓他下棋或許很厲害，但是去斗個地主就不行了。
AI的下一步 是多重任務甚至是模糊任務的執(zhí)行
各個領域的AI穩(wěn)定的運行著，但是世界是一體的，例如天氣與交通的之間的關系，牽一發(fā)而動全身。天氣不好，交通就會收到影響，道路會堵車，根據(jù)天災的嚴重程度，交通AI會決定是否關閉高速公路、鐵路或者飛行航班，在這個前提下，交通AI與氣象AI就會結合在一起，由于AI智能安排，在天氣變壞前，物流系統(tǒng)提前運輸作業(yè)，車輛躲避了擁堵，出差的人更有效的安排了自己的行程，多贏且完美。
臺風來襲，成熟的AI會規(guī)避風險減少損失
但AI已經(jīng)掌管了氣象與交通部門，因為它太好用了，所以我們給了它更多的權限，這就是管理權的移交過程，自此AI開始從“弱人工智能”向“強人工智能”發(fā)展。
天氣與交通結合起來，對城市空氣質(zhì)量
產(chǎn)生很大影響，因此pm2.5，臭氧等空氣質(zhì)量管理功能也聯(lián)系在了一起。空氣污染，對呼吸道、心腦血管疾病也產(chǎn)生影響，會導致發(fā)病率的波動，所以AI又介入了醫(yī)療疾病防治部門，急救事故跟交通又有關系，龐大而復雜。
強人工智能終究會出現(xiàn)
最后，經(jīng)過不斷的整合，或許就會出現(xiàn)一個壟斷性的巨型AI，它將橫向管理與人類相關的所有重要領域，自此，被人們所恐懼的“強人工智能”終于出現(xiàn)了。
自此，人類成為了一個弱小的嬰兒，而AI就變成了一個強大的保姆，機器的所有研究，運作 ，一定是在管理和規(guī)范的情況下進行的，有相關的法律進行規(guī)范。這些法規(guī)就像是嬰兒的父母，有父母在，保姆不敢有出格的行為，但父母會不會被扳倒呢？想想曾經(jīng)的金融危機，所有的法律部門和銀行都在盡責，但是災難卻以一種系統(tǒng)性的方式?jīng)_垮了所有的宏觀管理。
人類最終會不會變成“小嬰兒”呢？
舉個簡單的“強人工智能”假說例子，一個造紙廠的AI，權限近乎無窮大，它就會動用一切資源，去種樹然后造紙，無限重復這樣的動作，就像“天網(wǎng)”一樣，如果它覺得人類阻礙了造紙的這一項任務，會不會選擇消滅人類？至此你會發(fā)現(xiàn)，AI的動機到此還如一開始般的單純，而質(zhì)變就是權限的移交。就好像，一個人情世故絲毫不懂的嬰兒，你告訴他這世界上沒有法律，如果你想要什么就去拿什么，他弱小，或許不足為慮，但如果恰巧他還是個超人，這就可怕了。
以上都是一些猜想而已，并非不可能成為現(xiàn)實，權當是對于現(xiàn)在人工智能恐慌學說的宗旨概述，現(xiàn)在，我們將目光拉回現(xiàn)實，目前最先進的人工智能發(fā)展到了怎樣的一個階段？它想征服人類還要走多遠？
70年了才6歲 人工智能想當老大還太早？
AI從上世紀40年代被提出開始，至今已經(jīng)發(fā)展了70年左右，你是否會想知道，它究竟有多聰明？ 越來越多的人開始鼓吹人工智能威脅論，同時也有人開始對這個問題表現(xiàn)出關心。而一些學霸職業(yè)的科學家們，也開始了這項研究，他們提出為人工智能系統(tǒng)建立一個標準的智能模型，其實說白了就是打分機制。
給機器人的打分機制是否客觀公正？
為了更好的分析 AI，人類等智能體的智能水平，他們將知識的獲取，掌握，創(chuàng)新和反饋，又分成15個小分類，從更多維度評測AI，人類的智能。這15個小分類是圖像、文字、聲音的識別和輸出，常識、計算、翻譯、排列，創(chuàng)作、挑選、猜測、發(fā)現(xiàn)等。
但是這樣真的能夠衡量AI的“智商”么？我們可以看到，這些衡量因素中有很多，是感性分析層面的指標，而AI的強項卻不是這些，以人類的智商標準去衡量AI，顯然是不夠客觀的，根據(jù)他們得出的結論，目前最好的AI系統(tǒng)，是谷歌旗下的AI系統(tǒng)阿爾法狗，其“智商”也只能勉強的與6歲的人類孩童對標。
提創(chuàng)造為時尚早 但其搜索以及學習能力卻是人類無法企及的
在筆者來看，對于人工智能來說，談及創(chuàng)造類的感性因素或許是不可能的，因此這一份報告也并不能產(chǎn)生多大的說服力，阿爾法狗下棋能贏柯潔，6歲的兒童能么？但六歲的孩子能進行創(chuàng)作，阿爾法狗就不能，這其中的關隘，是機器與人類的區(qū)別，是絕對感性與絕對理性的區(qū)別，因此并不能混為一談。
不過他們卻提出了一個為人工智能“分級”的概念，這個在筆者看來，還具有一定的參考價值。他們將AI分為7個等級，就算是不同階段中人工智能所需要達到的一個指標。
第 0 級系統(tǒng)，其基本特征在理論上存在，但現(xiàn)實中并不存在這樣的人工智能系統(tǒng)。
第 1 級系統(tǒng)，其基本特征是無法與人類測試者進行信息交互。
第 2 級系統(tǒng)，其基本特征是能夠與人類測試者進行交互，存在控制器和存儲器，但系統(tǒng)內(nèi)部知識庫不能增長。
第 3 級系統(tǒng)，其基本特征是除具備 2 級系統(tǒng)的特征外，其控制器、存儲器中包含的程序或數(shù)據(jù)可不聯(lián)網(wǎng)進行升級或增加。
第 4 級系統(tǒng)，其基本特征除了包含 3 級系統(tǒng)的特征外，最重要的是可以通過網(wǎng)絡與其他智能系統(tǒng)共享信息和知識。
第 5 級系統(tǒng)，最基本的特征就是能夠創(chuàng)新創(chuàng)造，識別和鑒定創(chuàng)新創(chuàng)造對人類的價值，以及將創(chuàng)新創(chuàng)造產(chǎn)生的成果應用在人類的發(fā)展過程中。
第 6 級系統(tǒng)，最基本的特征就是隨著時間的向前推進，并趨向于無窮點時，不斷創(chuàng)新創(chuàng)造產(chǎn)生新知識的智能系統(tǒng)其輸入輸出能力，知識的掌握和運用能力也將趨近于無窮大，按照基督教對于上帝的定義“全知和全能”，可以看出智能系統(tǒng)在不斷創(chuàng)新創(chuàng)造和不斷積累知識的情況下，在足夠的時間里以人類為代表的智能系統(tǒng)將最終實現(xiàn)“全知全能”的狀態(tài)。
阿爾法狗處于第三系統(tǒng)特征層級，而阿爾法元則是擁有了一些第四層級特征的存在，而這一切，都是從“神經(jīng)網(wǎng)絡”與“深度學習”開始的。
關鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡、深度學習
早在1943年，神經(jīng)網(wǎng)絡的雛形，就已經(jīng)出現(xiàn)了。在機器學習和認知領域，神經(jīng)網(wǎng)絡的構筑理念，是受到人類神經(jīng)網(wǎng)絡功能的運作啟發(fā)而產(chǎn)生的。許多復雜的應用（如模式識別、自動控制）和高級模型（如深度學習）都基于它，它是人工智能的底層模型。雖然像深度學習這樣的概念相對較新，但它們?nèi)匀换诳勺匪莸?1943 年提出的數(shù)學理論。
神經(jīng)網(wǎng)絡就是模仿人腦的神經(jīng)元傳遞模式
神經(jīng)網(wǎng)絡沒有一個嚴格的正式定義。它的基本特點，是試圖模仿大腦的神經(jīng)元之間傳遞，處理信息的模式，在這里說這些或許有些深奧，但其實對于人類來講，說白了就是一個信息匯總再到篩選的過程。
而機器要實現(xiàn)這個過程，就需要龐大到數(shù)以百萬計次的運算，而從神經(jīng)網(wǎng)絡的運算模式，到“深度學習”的過程，就是人類向機器輸送運算藍本和海量的案例，以藍本來決定，篩選再篩選從而得出結論的過程，舉例阿爾法狗，學習了三千萬盤棋局之后，每次落子的計算量都是非常龐大的，這就是深度學習。
海量的棋局學習才是阿爾法狗的制勝法寶
而百戰(zhàn)百勝的阿爾法元，提到的“強化學習”，就具備了自我對局的能力，現(xiàn)在是一個前所未有充滿計算力的時代，大家手上任何一臺智能手機的計算力當然也是助力之一。但是其實真正關鍵則是來自于“信息共享”的概念，因此它才具備了第四層級的因素。
深度學習與強化學習之后 看似強大的AI依舊還是“傻家伙”
看似強大的阿爾法元是否能夠被運用到生活中的其他領域？答案當然是不能，我們拋開它的運算成本不說，機器想要理解人類的意圖，并不是下好一盤棋就能做好的，這里并不是說圍棋不夠復雜，而是生活中所涉及到的場景是多元化的，神經(jīng)元網(wǎng)絡的概念雛形，就決定了它是分析以及篩選的機體特征，而過多的知識領域灌輸，會混淆篩選結果。
以電視中搭載“人工智能語音助手”為例，如果有音樂與電影同名，只進行作品名進行指令搜索的話，就無法分析用戶的目的，所以就要加上“我想聽”或者“我想看”之類的聯(lián)動詞匯，同時還不能是動作詞庫中沒有的詞匯，換成“我想瞧瞧”就不行了，單單是分析篩選語音中的信息，就已經(jīng)捉襟見肘，真正進入生活后的AI要面臨的問題遠非如此簡單。
寫在最后：
研發(fā)人工智能的三個方面，“解析大腦、模仿大腦、超越大腦”，目前的技術實現(xiàn)到了哪一步呢？神經(jīng)元網(wǎng)絡或許是解析大腦的一個初步動作，但要做到第二步，在感性層面或許還有很大的距離。
目前來說，超越人類甚至主宰人類還為時尚早
人工智能這一項理論，讓人類認識到了“機器人”的新概念，并不是完成治理行走，那些只是平衡性較好的機器而已，AI向智向的發(fā)展或許才是正途，但同時也是最可怕的，我們可能根本不需要一個能跑會跳的大手，而是需要一個面面俱到的管家，至于管家何時反客為主，就是一個主導權的移交深度問題，上有政策下有對策，對于人工智能恐慌的言論，實現(xiàn)可能是時間問題，但這個時間可能還需要很久很久。
