你真的了解人工智能（AI）吗？人工智能将来会让许多人失业吗？

人工智能(AI)是一门跨学科的科学，涉及到构建能够执行典型的需要人类思维的任务的智能机器。

早在1950年10月，英国技术幻想家阿兰 · 图灵(Alan Turing)在《MIND》杂志上发表了一篇名为《计算机器与智能》(Computing Machinery and Intelligence)的文章，这篇文章提出的问题在当时看来一定像是科幻幻想。

艾伦·麦席森·图灵(英语：Alan Mathison Turing)，被称为计算机科学之父，人工智能之父。(图片来自网络)

“难道机器不能执行一些应该被描述为思考但却与人类的思考完全不同的东西吗? ” 图灵问道。

图灵认为他们可以。此外，他相信，可以为数字计算机创造软件，使其能够观察环境并学习新的东西，从下棋到理解人类语言。他认为机器最终可以在没有人类指导的情况下，自己发展出这种能力。他预言机器最终能在智力领域与人类竞争。

近70年后，图灵看似古怪的愿景成为了现实。人工智能，赋予机器从经验中学习和执行认知任务的似乎只有人类大脑才能做到的能力。

人工智能正迅速在整个文明世界传播开来。

人工智能正迅速在整个文明世界传播开来。(图片来自网络)

在日常生活中，人工智能会计算出你对什么广告感兴趣，当你访问电子商务网站时，那些友好的聊天机器人会弹出来回答你的问题并提供客户服务。

声控智能家居设备中，人工智能助理会执行无数的任务，从控制我们的电视和门铃到回答琐事问题再到帮助我们找到我们最喜欢的歌曲。

根据麦肯锡全球研究所的预测，随着人工智能技术变得越来越复杂，人工智能有望极大地促进世界经济的发展，到2030年将创造约13万亿美元的财富。

人工智能是如何工作的?

分析 x 光图像和放射学的核磁共振扫描可以狭义的理解为“智能”。但是，一台机器可能在放射科的某些诊断上很有用，但是如果你问它关于棒球的问题，它就毫无用处了。

所以，人类的智力多样性在这一点上仍然超出了人工智能的范围。

人工智能与真正的人类智慧相去甚远。(图片来自网络)

按照科学家的说法，人工智能有两个关键部分。

• 其中之一是工程部分：也就是说，建造能用某种方式利用智能的工具。
• 另一个是智能科学，或者更确切地说，如何使一台机器得出一个可以与人类大脑得出的结果相媲美的结果，即使这台机器通过一个非常不同的过程得到这个结果。打个比方，鸟类飞行，飞机飞行，但他们飞行的方式完全不同，但它们都利用了空气动力学和物理学。同样，人工智能也是基于这样一个概念，即智能系统的行为存在一些一般准则。人工智能基本上是我们试图理解和模仿大脑工作方式的结果，并将其应用于其他自主系统(如无人机、机器人)中。

目前大多数人工智能的应用都是在拥有大量数据的领域。

人工智能的工作原理是将大量数据与智能算法(一系列指令)结合起来，使软件能够从数据的模式和特征中学习。

人工智能程序与人类大脑有一定的有趣的相似之处。(图片来自网络)

在模拟大脑的工作方式时，人工智能使用一系列不同的子领域：

• 机器学习使分析模型的建立自动化，从数据中发现隐藏的见解，而不需要编程去寻找某些特定的东西或得出某种结论。
• 神经网络模仿大脑中相互连接的神经元阵列，并在不同单元之间传递信息，以发现联系并从数据中推导出意义。
• 深度学习利用非常大的神经网络和大量的计算能力来发现数据中的复杂模式，用于图像和语音识别等应用。
• 认知计算是关于创造一种“自然的、类似人的交互” ，包括使用解释语音和对语音作出反应的能力。
• 计算机视觉利用模式识别和深度学习来理解图片和视频的内容，并使机器能够使用实时图像来理解周围的事物。
• 自然语言处理包括对人类语言的分析和理解以及对人类语言的响应。

人工智能数十年的研究历程

• 人工智能的概念可以追溯到20世纪40年代，“人工智能”一词是在1956年美国达特茅斯学院的一次会议上提出的。
• 在接下来的二十年里，研究人员开发了玩游戏、做简单模式识别和机器学习的程序。康奈尔大学的科学家 Frank Rosenblatt 开发了感知器，这是第一个人工神经网络，它运行在一个 IBM 计算机上。
• 直到20世纪80年代中期，第二波更复杂、多层次的神经网络才被开发出来处理更高级别的任务。
• 在20世纪90年代和21世纪初，其他技术创新——网络和功能日益强大的计算机——帮助加速了人工智能的发展。随着网络的出现，大量的数据以数字形式出现。基因组测序和其他项目开始产生大量数据，计算机技术的进步使得存储和访问这些数据成为可能。我们可以训练机器去做更复杂的工作。30年前你不可能有深度学习模型，因为你没有数据和计算能力。

人工智能与机器人

人工智能不同于机器人，但与机器人有关，机器人能感知环境，自己或在人的指挥下进行计算和物理任务。人工智能与机器人这两个领域在许多方面相互交叉。

你可以想象机器人没有太多的智能，纯机械设备，如自动织机。有些机器人在很大程度上并不聪明。然而，在机器人领域，智能是不可或缺的一部分，例如引导无人机绕过满是人类驾驶的汽车和行人的街道。

人工智能不同于机器人(图片来自网络)

如果你把人工智能扩展到机器学习领域，这也包括拼写检查器，文本推荐系统，任何推荐系统，洗衣机和烘干机，微波炉，洗碗机，2017年以后生产的大多数家用电子产品，扬声器，电视，防抱死制动系统，任何电动车，现代闭路电视摄像头。大多数游戏在许多不同层面上使用人工智能网络。

人工智能已经可以在一些狭窄的领域胜过人类，例如，人工智能能够处理数以百万计的社交媒体网络互动，并获得能够影响用户行为的洞察力——人工智能专家担心这种能力可能会带来“不那么好的后果”因为它特别擅长理解海量的信息，而这些信息足以淹没人类的大脑。这种能力使互联网公司能够分析他们收集的关于用户的大量数据，并以各种方式利用洞察力来影响我们的行为。

人工智能能够处理海量的数据，而这些信息足以淹没人类的大脑。(图片来自网络)

但是到目前为止，人工智能在复制人类创造力方面还没有取得太大进展。

人工智能如何改变经济?它的传播会让我们大多数人失业吗?

考虑到人工智能有潜力完成过去需要人类完成的任务，我们很容易担心它的传播会让我们大多数人失业。

• 一些专家预测，尽管人工智能和机器人技术的结合可能使一些职业消失，但它将为精通技术的工人创造更多新的就业机会。最危险的是那些在零售业、金融业和制造业从事日常和重复性工作的人。
• 随着人们更频繁地从一个岗位跳槽到另一个岗位，工作机会流失将会增加。