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人工智能的誤解
什么是人工智能？
人工智能的發(fā)展史
人工智能的局限性
客觀(guān)看待人工智能
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最近無(wú)意中發(fā)現了一個(gè)巨牛的人工智能教程，忍不住分享一下給大家。教程不僅是零基礎，通俗易懂，而且非常風(fēng)趣幽默，像看小說(shuō)一樣！覺(jué)得太牛了，所以分享給大家。點(diǎn)這里可以跳轉到教程。
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人工智能和 AI 已經(jīng)走入了普通大眾的視野，我們在生活中可以看到很多跟 AI 相關(guān)的產(chǎn)品。比如 Siri、AI 拍照、AI 修圖…
雖然大家看得多，但是大部分都是一知半解。到底什么是人工智能？他有什么神奇的地方？未來(lái)會(huì )發(fā)展成什么樣？
本篇文章將完整的解答大家的問(wèn)題。文章內容會(huì )讓不懂技術(shù)的朋友也能輕松的看懂。
大家都看過(guò)或者聽(tīng)說(shuō)過(guò)類(lèi)似的言論或者電影：
人工智能很危險！
AI 對人類(lèi)是威脅?。ㄉ踔劣腥私o出了具體的時(shí)間點(diǎn)）
機器人會(huì )占領(lǐng)的地球，人類(lèi)將變?yōu)闄C器人的奴隸！
……
請大家放100個(gè)心，不要神話(huà)人工智能，科幻電影里的劇情以目前的技術(shù)發(fā)展來(lái)看，完全不可能！
這種擔心就好像瑪雅人預測2012年地球將毀滅一樣！
人工智能（AI）本質(zhì)上是一種工具
那么我們應該如何正確的看待人工智能（AI）？
AI 跟我們使用的錘子、汽車(chē)、電腦……都一樣，其本質(zhì)都是一種工具。
工具必須有人用才能發(fā)揮價(jià)值，如果他們獨立存在是沒(méi)有價(jià)值的，就想放在工具箱里的錘子一樣，沒(méi)有人揮舞它就沒(méi)有任何價(jià)值。
雖然錘子、汽車(chē)、電腦、AI 都是工具。但是他們還是有差別的。
他們最核心的差別就是效能（更準確的說(shuō)應該是杠桿率）。我們把上面幾個(gè)工具的使用場(chǎng)景對比一下就能理解了：
錘子：
用過(guò)錘子的人都知道，為了釘一個(gè)釘子，大部分的力還是人出的。
錘子的使用場(chǎng)景中，人出了1份力，得到了2倍的回報。
汽車(chē)：
人類(lèi)跑步20分鐘達到的距離，汽車(chē)2分鐘就能搞定！而且這個(gè)過(guò)程中人類(lèi)不需要出太多力氣。
汽車(chē)的使用場(chǎng)景中，人出了1份力，得到了10倍的回報。
電腦：
人類(lèi)自己計算一些復雜的問(wèn)題可能需要花1個(gè)月甚至更久的時(shí)間（還不一定正確），而電腦可能只需要1秒就完成了，并且精確無(wú)誤！而人們使用電腦只需要敲幾下鍵盤(pán)，點(diǎn)幾下鼠標就可以了。
電腦的使用場(chǎng)景中，人出了1份力，得到了1,000,000倍的回報。
人工智能：
人工智能其實(shí)是超越了之前電腦的邊界，以前電腦無(wú)法做的事情 AI 可以做了。所以從杠桿率上講，人工智能和電腦是在一個(gè)量級上的，但是它能做的事情更多了，大大超越了傳統電腦的能力范圍，所以大家十分看好。
但是（凡是都有但是），AI 在很多很多場(chǎng)景和領(lǐng)域還是沒(méi)有價(jià)值，很多能力甚至不如小學(xué)生。所以，目前 AI 的局限性依然很大！
所有人都應該知道的關(guān)于 AI 的3個(gè)重點(diǎn)
人工智能（AI）的本質(zhì)是一種工具，歸根結底還是需要人去使用它。
雖然有些場(chǎng)景 AI 已經(jīng)超越人類(lèi)了（比如 AlphaGo 下圍棋），但是還是有很多很多的場(chǎng)景，AI 沒(méi)什么價(jià)值。
AI 不是萬(wàn)能（通用）的，擅長(cháng)下圍棋的 AI 不能跟人聊天，擅長(cháng)聊天的 AI 不能下圍棋。大家在電影里看到的啥都會(huì )的機器人短期內還無(wú)法實(shí)現。
開(kāi)門(mén)見(jiàn)山的給出人人都能聽(tīng)懂的解釋?zhuān)?/p>
人工智能（AI）是一種高級的計算機程序
AI 有明確的目標
AI 可以“看到”或者“聽(tīng)到”環(huán)境的變化，可以感受到環(huán)境的變化
他會(huì )根據不同的環(huán)境做出不同的反應，從而實(shí)現既定的目標。
下面是書(shū)面語(yǔ)的版本，看著(zhù)更嚴謹（裝逼）一些：
人工智能（Artificial Intelligence，簡(jiǎn)稱(chēng)AI）是計算機科學(xué)下的一個(gè)分支。某些方面像人一樣，AI 可以“看到”和“聽(tīng)到”環(huán)境的變化，同時(shí)可以根據環(huán)境的變化做出合理的判斷和行動(dòng)，從而實(shí)現某些目標。
下面就針對“環(huán)境感知”、“合理判斷”和“實(shí)現目標”3個(gè)層面來(lái)詳細對比一下普通的計算機程序和人工智能：
雖然上面的對比讓 AI 看上去很強大，但是實(shí)際上并非如此，AI 在某些場(chǎng)景表現的很好，但是在某些場(chǎng)景表現的很不理想。
AI 并沒(méi)有想象中強大，它也會(huì )犯低級錯誤
AI 的確具備了理解圖片、視頻和語(yǔ)音（非結構化數據）的能力，但并不代表這些能力已經(jīng)很強大的。AI 經(jīng)常犯一些低級錯誤，下面就是一個(gè)具體的案例：
左：摩托車(chē)的遮擋讓 AI 把一只猴子誤認為人類(lèi)。中：自行車(chē)的遮擋讓 AI 把猴子誤認為人類(lèi)，同時(shí)叢林背景導致 AI 將自行車(chē)把手誤認為是鳥(niǎo)。右：吉他把猴子變成了人，而叢林把吉他變成了鳥(niǎo)
上圖顯示了在一張叢林猴子的照片中 ps 上一把吉他的效果。這導致深度網(wǎng)絡(luò )將猴子誤認為人類(lèi)，同時(shí)將吉他誤認為鳥(niǎo)，大概是因為它認為人類(lèi)比猴子更可能攜帶吉他，而鳥(niǎo)類(lèi)比吉他更可能出現在附近的叢林中。
AI 對數據的依賴(lài)相當于人類(lèi)對空氣的依賴(lài)
目前（截止到2019年）是深度學(xué)習最流行的時(shí)代，深度學(xué)習在各個(gè)領(lǐng)域雖然表現出了很強大的能力，但是并不是人人都能玩轉深度學(xué)習的，因為它需要海量的帶標注的數據，這種條件不是人人都具備的。
簡(jiǎn)單的做一個(gè)類(lèi)比，獅子的力量很強大，狗的力量相比較就弱小很多。雖然獅子的戰斗力很強，但是獅子需要吃很多東西才能保持戰斗力。而狗就不需要吃那么多的東西。如果不給獅子吃足夠的東西，他可能會(huì )躺在地上完全喪失戰斗力。
深度學(xué)習就類(lèi)似獅子，想讓他發(fā)揮出戰斗力，就需要給他喂養大量的數據（相當于獅子的食物）。不然再出色的深度學(xué)習模型都無(wú)法發(fā)揮任何價(jià)值。
獅子對食物也是比較挑剔的，不是給他吃啥都行的，而深度學(xué)習更是如此！
數據是否有標注、數據是否“干凈”、數據是否有多樣性……都對深度學(xué)習的學(xué)習結果影響巨大！
總結一下的話(huà)：
深度學(xué)習時(shí)代的 AI 對數據量級要求極高
深度學(xué)習時(shí)代的 AI 對數據規范要求極高
像 Google 這種擁有海量數據的公司最容易在 AI 領(lǐng)域有較大的突破和優(yōu)勢，而一般的小公司很難跨越數據的門(mén)檻。
AI 不是什么全新的東西，他已經(jīng)發(fā)展了大幾十年了！下面我們介紹一下最具代表性的3個(gè)發(fā)展階段。
上圖是從1950年至2017年之間，人工智能領(lǐng)域出現的一些里程碑式的事件?？偨Y下來(lái)會(huì )分為3大階段：
第一次浪潮（非智能對話(huà)機器人）
20世紀50年代到60年代
1950年10月，圖靈提出了人工智能（AI）的概念，同時(shí)提出了圖靈測試來(lái)測試 AI。
圖靈測試提出沒(méi)有幾年，人們就看到了計算機通過(guò)圖靈測試的“曙光”。
1966年，心理治療機器人 ELIZA 誕生
那個(gè)年代的人對他評價(jià)很高，有些病人甚至喜歡跟機器人聊天。但是他的實(shí)現邏輯非常簡(jiǎn)單，就是一個(gè)有限的對話(huà)庫，當病人說(shuō)出某個(gè)關(guān)鍵詞時(shí)，機器人就回復特定的話(huà)。
第一次浪潮并沒(méi)有使用什么全新的技術(shù)，而是用一些技巧讓計算機看上去像是真人，計算機本身并沒(méi)有智能。
第二次浪潮（語(yǔ)音識別）
20世紀80年代到90年代
在第二次浪潮中，語(yǔ)音識別是最具代表性的幾項突破之一。核心突破原因就是放棄了符號學(xué)派的思路，改為了統計思路解決實(shí)際問(wèn)題。
在《人工智能》一書(shū)中，李開(kāi)復詳細介紹了這個(gè)過(guò)程，他也是參與其中的重要人物之一。
第二次浪潮最大的突破是改變了思路，摒棄了符號學(xué)派的思路，轉而使用了統計學(xué)思路解決問(wèn)題。
第三次浪潮（深度學(xué)習 大數據）
21世紀初
2006年是深度學(xué)習發(fā)展史的分水嶺。杰弗里辛頓在這一年發(fā)表了《一種深度置信網(wǎng)絡(luò )的快速學(xué)習算法》，其他重要的深度學(xué)習學(xué)術(shù)文章也在這一年被發(fā)布，在基本理論層面取得了若干重大突破。
之所以第三次浪潮會(huì )來(lái)主要是2個(gè)條件已經(jīng)成熟：
2000年后互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)飛速發(fā)展形成了海量數據。同時(shí)數據存儲的成本也快速下降。使得海量數據的存儲和分析成為了可能。
GPU 的不斷成熟提供了必要的算力支持，提高了算法的可用性，降低了算力的成本。
在各種條件成熟后，深度學(xué)習發(fā)揮出了強大的能力。在語(yǔ)音識別、圖像識別、NLP等領(lǐng)域不斷刷新紀錄。讓 AI 產(chǎn)品真正達到了可用（例如語(yǔ)音識別的錯誤率只有6%，人臉識別的準確率超過(guò)人類(lèi)，BERT在11項表現中超過(guò)人類(lèi)…)的階段。
第三次浪潮來(lái)襲，主要是因為大數據和算力條件具備，這樣深度學(xué)習可以發(fā)揮出巨大的威力，并且 AI 的表現已經(jīng)超越人類(lèi)，可以達到“可用”的階段，而不只是科學(xué)研究。
人工智能3次浪潮的不同之處
前兩次熱潮是學(xué)術(shù)研究主導的，第三次熱潮是現實(shí)商業(yè)需求主導的。
前兩次熱潮多是市場(chǎng)宣傳層面的，而第三次熱潮是商業(yè)模式層面的。
前兩次熱潮多是學(xué)術(shù)界在勸說(shuō)政府和投資人投錢(qián)，第三次熱潮多是投資人主動(dòng)向熱點(diǎn)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)項目和創(chuàng )業(yè)項目投錢(qián)。
前兩次熱潮更多時(shí)提出問(wèn)題，第三次熱潮更多時(shí)解決問(wèn)題。
想進(jìn)一步了解 AI 的歷史，推薦閱讀李開(kāi)復的《人工智能》，上面關(guān)于3次浪潮的內容都摘抄自這本書(shū)，想看這本書(shū)的可以點(diǎn)擊下面的購買(mǎi)鏈接。
在探尋 AI 的邊界時(shí)，我們可以先簡(jiǎn)單粗暴的把 AI 分為3類(lèi)：
弱人工智能
強人工智能
超人工智能
弱人工智能
弱人工智能也稱(chēng)限制領(lǐng)域人工智能（Narrow AI）或應用型人工智能（Applied AI），指的是專(zhuān)注于且只能解決特定領(lǐng)域問(wèn)題的人工智能。
例如：AlphaGo、Siri、FaceID……
強人工智能
又稱(chēng)通用人工智能（Artificial General Intelligence）或完全人工智能（Full AI），指的是可以勝任人類(lèi)所有工作的人工智能。
強人工智能具備以下能力：
存在不確定性因素時(shí)進(jìn)行推理，使用策略，解決問(wèn)題，制定決策的能力
知識表示的能力，包括常識性知識的表示能力
規劃能力
學(xué)習能力
使用自然語(yǔ)言進(jìn)行交流溝通的能力
將上述能力整合起來(lái)實(shí)現既定目標的能力
超人工智能
假設計算機程序通過(guò)不斷發(fā)展，可以比世界上最聰明，最有天賦的人類(lèi)還聰明，那么，由此產(chǎn)生的人工智能系統就可以被稱(chēng)為超人工智能。
我們當前所處的階段是弱人工智能，強人工智能還沒(méi)有實(shí)現（甚至差距較遠），而超人工智能更是連影子都看不到。所以“特定領(lǐng)域”目前還是 AI 無(wú)法逾越的邊界。
人工智能未來(lái)的邊界是什么？
如果在深入一點(diǎn)，從理論層面來(lái)解釋 AI 的局限性，就要把圖靈大師搬出來(lái)了。圖靈在上世紀30年代中期，就在思考3個(gè)問(wèn)題：
世界上是否所有數學(xué)問(wèn)題都有明確的答案？
如果有明確的答案，是否可以通過(guò)有限的步驟計算出答案？
對于那些有可能在有限步驟計算出來(lái)的數學(xué)問(wèn)題，能否有一種假象的機械，讓他不斷運動(dòng)，最后當機器停下來(lái)的時(shí)候，那個(gè)數學(xué)問(wèn)題就解決了？
圖靈還真設計出來(lái)一套方法，后人稱(chēng)它為圖靈機。今天所有的計算機，包括全世界正在設計的新的計算機，從解決問(wèn)題的能力來(lái)講，都沒(méi)有超出圖靈機的范疇。
（大家都是地球人，差距怎么就這么大呢？？？）
通過(guò)上面的3個(gè)問(wèn)題，圖靈已經(jīng)劃出了界限，這個(gè)界限不但適用于今天的 AI ，也適用于未來(lái)的 AI。
下面我們再進(jìn)一步把邊界清晰的描述一下：
世界上有很多問(wèn)題，只有一小部分是數學(xué)問(wèn)題
在數學(xué)問(wèn)題里，只有一小部分是有解的
在有解的問(wèn)題中，只有一部分是理想狀態(tài)的圖靈機可以解決的
在后一部分（圖靈機可解決的部分），又只有一部分是今天的計算機可以解決的
而 AI 可以解決的問(wèn)題，又只是計算機可以解決問(wèn)題的一部分。
擔心人工智能太強大？你想多了！
在一些特定場(chǎng)景中， AI 可以表現的很好，但是在大部分場(chǎng)景中，AI 并沒(méi)有什么用。
技術(shù)總是在短期內被高估，但是在長(cháng)期又被低估。
PEGA 做過(guò)一項調查，涉及了全球 6000 多個(gè)普通消費者，詢(xún)問(wèn)他們對 AI 的看法，有下面一些結果：
34%的人認為自己使用過(guò) AI ，這些人中84%的人實(shí)際使用過(guò)
50%以上的人搞不清楚 AI 到底有哪些能力
60%的人并不知道 Amazon Alexa 和Google Home 使用了 AI 技術(shù)
72%的人懼怕 AI 技術(shù)對人類(lèi)的威脅，24%的人擔心機器人會(huì )從人類(lèi)手里接管地球
查看更多調查結果，可以訪(fǎng)問(wèn)《What consumers really think about AI: A global study》【附帶1分鐘視頻】
AI 已經(jīng)來(lái)了，并且會(huì )飛速發(fā)展
我們每天都在使用的輸入法就使用了很多 AI 相關(guān)的技術(shù)，但是很多人并不知道。不要小看輸入法里使用的這些技術(shù)，它能使我們的打字效率大大提高，如果沒(méi)有這些技術(shù)，我們會(huì )多花數百年的時(shí)間在打字上！
除了輸入法，大家都使用過(guò)的 AI 產(chǎn)品還有：
美顏相機里的一鍵美顏功能
抖音里的道具功能
微信里的語(yǔ)音轉文字
今日頭條里的推算算法
垃圾短信及垃圾郵件的過(guò)濾功能
智能手機里的操作系統
……
如果我不說(shuō)相信大家并不知道 AI 已經(jīng)進(jìn)入我們生活的方方面面了。而且 AI 在未來(lái)幾十年還會(huì )對各行各業(yè)產(chǎn)生巨大的影響。
我們需要以開(kāi)放的心態(tài)擁抱 AI，大部分情況下它都是人類(lèi)的朋友，而不是敵人。
AI 并沒(méi)有我們想象中那么厲害
AlphaGo 戰勝李世石，這個(gè)熱點(diǎn)幾乎所有人都知道。很多人通過(guò)這件事情開(kāi)始擔心 AI 未來(lái)對人類(lèi)的威脅。
而現實(shí)是 AlphaGo 不管下圍棋有多厲害，對我們的生活都沒(méi)有半毛錢(qián)的關(guān)系，那只是一場(chǎng)秀。但是大眾會(huì )根據這件事做對 AI 產(chǎn)生偏見(jiàn)：
AI 的能力已經(jīng)超越了人類(lèi)
AI 未來(lái)會(huì )無(wú)所不能
AI 對人類(lèi)是威脅，我們要限制 AI 的發(fā)展
……
不要擔心 AI 會(huì )取代你的工作
在“人工智能威脅論”里，大家最擔心的是 AI 會(huì )取代大量的工作崗位，導致大量普通老百姓失業(yè)。
這件事的確會(huì )發(fā)生：
蒸汽機出現后，機器取代了大量的底層勞動(dòng)力；
電話(huà)出現后，不再需要那么多的郵遞員了；
互聯(lián)網(wǎng)出現后，更是影響了各行各業(yè)；
但是，這是一件好事：
每一項新技術(shù)都會(huì )讓一部分人下崗，而這些人現在有了更好的崗位上
一些職業(yè)消失了，但是會(huì )誕生更多的新職業(yè)（如果讓你選擇“美甲”和“耕地”，你會(huì )如何選擇？）
簡(jiǎn)單總結一下：
可見(jiàn)的未來(lái)，AI 還是一種工具
AI 跟計算機、互聯(lián)網(wǎng)一樣，是歷史潮流，我們要了解它、適應它、利用它
AI 的確會(huì )取代部分崗位，但是會(huì )出現更多新職業(yè)，不用擔心下崗問(wèn)題
誰(shuí)能更高效的跟 AI 協(xié)作，誰(shuí)的價(jià)值就會(huì )越大
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