AI 在生活中的应用已经很广了，包括人脸识别、无人驾驶汽车、机器人、智能家居、智能安防等，渗透了生活很多点滴细节，这些内容都为我们带来了许多改变和便利。今天我们就一起来揭开AI的面纱。

    首先我们用一句话来理解AI人工智能，人工智能其实就是让机器实现原本只有人类才能完成的任务，其涉及到计算机科学、心理学、哲学、语言学等学科。

    人工智能通过研究人类智能活动的规律，应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理方法和技术，构造具有一定智能的人工系统，让计算机解放人类的苦力、脑力劳动。

    目前实现人工智能的五大核心技术包括：计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、生物识别技术。

　1.计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。
　2.机器学习：机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。
　3.自然语言处理：对自然语言文本的处理是指计算机拥有的与人类类似的对文本进行处理的能力。例如自动识别文档中被提及的人物、地点等，或将合同中的条款提取出来制作成表。
　4.机器人技术：近年来，随着算法等核心技术提升，机器人取得重要突破。例如无人机、家务机器人、医疗机器人等。
　 5.生物识别技术：生物识别可融合计算机、光学、声学、生物传感器、生物统计学，利用人体固有的身体特性如指纹、人脸、虹膜、静脉、声音、步态等进行个人身份鉴定，最初运用于司法鉴定。

    早在20世纪上半叶，“机器思维”就已出现在这个世界上。

    1936年，英国数学家、逻辑学家阿兰·麦席森·图灵从模拟人类思考过程和证明过程入手，提出利用机器实现逻辑代码的执行，模拟人类的各种计算和逻辑思维过程。并构建了一台“解决任何可证数学问题”的图灵机，让数学逻辑符号和实体世界第一次建立了联系。

    1950年，图灵又提出了著名的“图灵测试”，即如果一台电脑能在5分钟内回答由人类测试者提出的一系列问题，且超过30%的回答让测试者误认为是人类所答，那么就可以认为这台电脑具有智能。

    图灵超前的思想，勾起了无数学者对未知世界强烈的探索欲望。1956年8月，在美国汉诺斯小镇宁静的达特茅斯学院中,一群科学家们基于图灵的思想讨论着一个完全不食人间烟火的主题：用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能。虽然大家没有达成普遍的共识，但是却为会议讨论的内容起了一个名字：人工智能（Artificial Intelligence）。由此，达特茅斯会议也被认为是人工智能这门新兴学科诞生的标志。

    不过，人工智能的发展实践却不是一帆风顺。人工智能的发展经历了三起三落，但总的趋势依旧是稳步向前。

    回顾90年代至今这二十多年来，AI应用工程上的快速进步，但核心技术和核心问题的突破相对有限。

    以自动驾驶为例，美国Alvinn项目在80年代末已经开始用神经网络来实现自动驾驶，1995年成功自东向西穿越美国，历时7天，行驶近3000英里。在下棋方面，1992年IBM研究人员开发的TD-Gammon，和Alpha Zero相似，能够自我学习和强化，达到了双陆棋领域的大师水平。

    不过，由于数据和算力的限制，这些研究只是点状发生，没有形成规模，并没有引起大众的广泛讨论。今天由于商业的普及、算力的增强、数据的方便获取、应用门槛的降低，AI开始触手可及。尤其在深度学习兴起后，AI又迎来了空前未有的繁荣。

    深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。

    以深度学习为代表的AI研究这几年取得了诸多令人赞叹的进步，比如在复杂网络的训练方面，产生了两个特别成功的网络结构，卷积神经网络(CNN)和transformer。基于深度学习，AI研究者在语音、语义、视觉等各个领域都实现了快速的发展，解决了诸多现实难题，实现了巨大的社会价值。成千上万人在实验各种各样的新项目，通过写上几十行、甚至十几行代码就可以跑起来，验证各种各样新想法，经常会冒出来非常让人惊喜的结果。

    不过，现阶段深学习也遇到了很大的瓶颈，那些无法理解的黑盒效应，已成为它进一步发展的桎梏。同时， AI模型局限于特定的场景、特定的数据。AI模型一旦走出实验室，受到现实世界的干扰和挑战就时常失效，一旦换一个场景，就需要重新深度定制算法进行适配，费时费力，难以规模化推广，泛化能力较为有限。

    所以，AI的未来发展还有广阔的空间。 

    人工智能就其本质而言，是对人的思维信息过程的模拟。

    对于人的思维模拟可以从两条道路进行，一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出“类人脑”的机器；二是功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟，是对人脑思维的信息过程的模拟。

    弱人工智能如今不断地迅猛发展，很多必须用人来做的工作如今已经能用机器人实现。不过，强人工智能则暂时处于瓶颈，但随着核心技术的不断发展谁也无法预测人工智能将给人类带来怎么样的变化？同时，在失业、法律与伦理道德方面，也有值得探讨的问题。

    关于失业问题，很多人觉得AI的到来会造成大批的失业，虽然微观上看，不少领域的工作已经可以由人工智能代劳了，但是宏观上看，大面积的失业目前还不至于到来。新技术同样会导致产出的增加、诸多配套产业的发展与新兴商业模式的出现，随之而来的可能便是无数新增的就业机会。

    关于法律与伦理道德，人工智能的大部分算法虽然高效，却缺乏透明度，且该特性不会随着技术发展而彻底改变，而这也给责任认定带来了天然的障碍。

    人工智能很可能会在不久的将来挑战现有的法律体系，冲击社会的伦理道德。比如说，机器伤害了人，应该由谁来负责？当机器人具备自主意识后，是否会成为民事主体？到底何为生命？“人”的定义是否会发生变化？“人”与“非人”的界限到底在哪里？如何确保人工智能遵循人类的道德与价值观，保障人类的基本人权？

    如何完成人工智能技术攻关，是对人类头脑和意志的要求；而怎样融洽地与人工智能和睦共处，则是对人类智慧与灵魂的考验。

    我们期待技术让我们生活变得更加美好。