揭开人工智能的神秘面纱

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近期，有很多朋友问我，到底什么是人工智能，它是否存在威胁性，现如今的人工智能技术发展到了什么地步，智能是否可以完全代替人类的工作等问题。今天，我们通过简述人工智能的发展历程，来向大众揭开人工智能领域的神秘面纱，从而回答这些问题。
人工智能的历史，追根溯源，我们要从基础数学研究说起。1900年，德国数学家希尔伯特，在第二届数学大会上提出了著名的23个数学问题。其中，第二个问题：算术公理的相容性.欧几里得几何的相容性可归结为算术公理的相容性。(也就是数学的一致性和完备性)；第十个问题：能否用一种由有限步构成的一般算法判断一个丢番图方程的可解性。对这两个问题的研究奠定了人工智能的发展。
人工智能思想的起源来自于哥德尔，1931年，哥德尔在研究希尔伯特第二个问题时，提出了著名的哥德尔不完备性定理，该定理主要说明了，如果存在一个程序可以计算所有的数学公式，那么该程序也是可以公式化的，但是这个公式是不可判定的。简单的来说，是指任何计算机都存在着极限，通用的计算机无法实现自我编程。这也说明通用计算机并不能代替通用学习机（人脑）。
人工智能的初步设想，是在1936年，英国数学家麦迪森·图灵在研究希尔伯特第十问题时提出了著名的理论计算机的抽象模型———图灵机。图灵机的本质是一个抽象的数学模型，这个数学模型可以构造一个虚拟的机器，从而来代替人在纸上进行的数学运算的过程。图灵机的提出给出了人工智能的初步构想，而麦迪森·图灵也被誉为“人工智能之父”。自此，图灵开始对图灵机进行深入的研究，试图超越哥德尔不完备定理的局限性，1650年，图灵在发表的《计算机器与智能》中提出了机器是否能够思维的哲学思考，也就是通用学习能否实现的问题。这也说明了通用学习机（AGI）是人工智能领域研究的终极目标。
然而，人工智能的真正开端，是1956年，在美国特茅斯学院举行了第一次人工智能研讨会，麦卡锡首次提出了人工智能的概念，标志着人工智能研究真正登上了人类发展的历史舞台。时至今日，人工智能经历了三段辉煌岁月：
第一个段发展初期：是自1956年至20世纪60年代，人工智能初步进入人类进程中，产生了一些振奋人心的结果：例如机器定理证明，跳棋程序等，这些成果给人工智能的研究者提供了很大的信心。因此，开始尝试更具有挑战性的智能任务，但是都以失败而告终，使得人工智能在60到70年代进入了第一个低谷时期。
第二段应用发展时期：70 年代初到80年代中期.各类专家系统相继出现, 实现了人工智能从理论研究走向实际应用的重大转变. 随着一般思维规律探讨到专门知识运用的重大突破, 人工智能走入了应用发展的新高潮.但是，随着人工智能的需求不断扩大，专家系统的弊端逐渐显示出来，许多功能很难满足人类的需求，因此在80年代到90年代，人工智能进入了低迷发展时期
第三段稳步发展到蓬勃发展时期：自90年代至今，人工智能算是进入了一个新的纪元，不断的硬件加持和大数据数学模型的介入，使得人工智能的发展更加迅速。2005年，基于神经网络深度学习系统在工程学上的应用取得了成功之后，人类做出了真正的学习机，例如：AlphaGo在围棋比赛中赢得了人类围棋大师，是人工智能的一个重大转折。一时间，大数据，人工智能，物联网等纷纷登上国际舞台，也使得世界进入了大数据时代。
经过不同时期的发展，人工智能在逐步朝向自己的终极目标发展。如果说从计算机到通用计算机是计算机科学技术的提升，那么学习机的出现将是一种新的纪元，AlphaGo就是一个在围棋领域的学习机，我们发现它具有自我对弈的能力，并且能够解决在围棋中人类思维的盲区，也就是在所有方案中找出最优的对弈策略，另外自动驾驶，人脸识别等其实都是基于深度学习基础上发展出来的，已经基本接近我们对专用学习的设想了。然而，这些只能算是学习机的萌芽阶段。
随着深度学习研究的加深，人工智能威胁论的声音也逐渐出现。甚至，有人认为人工智能已经具有5岁孩子的水平，还有一些人认为，30年后人工智能将完全超越人类。这些错误的认知对人工智能的发展会产生不利的影响。仅从目前研究的现状来说，深度学习的应用可以说已经接近了天花板，而我们目前所出现的自动驾驶，人机对话，AlphaGo等只能算是初级的专用学习机，它并不具有触类旁通的能力，而人类的大脑是一台通用学习机，这种举一反三，触类旁通的学习能力目前很难被机器所取代，如若哥德尔不完备定理没有办法从理论层面证明可被超越，那通用学习机也只能成为一种设想，可能这需要理论科学更为超前的发展。
综上所述，我们发现人工智能起源数学，依赖于数学，通过计算机而实现，所以数学与计算机的发展缺一不可。而，现如今人工智能+的概念也被广泛关注，人工智能在医疗，金融，建筑设计，物流等领域找到了更为现实的落地，帮助人类制定更为合理的系统搭建方案，从而改进我们的生活。而通用学习机这个终极目标发展还有很长的的一段科研路程。