姓名：李浩然

學號：16030410020

轉自：http://blog.csdn.net/oba_gaga/article/details/52770412（有刪改）

【嵌牛導讀】：各個文明中都有杰出的工匠發明了自動機器來代替人類勞動，早在春秋時期魯班就發明了世界上第一個機器人，可在空中飛翔‘三日不下’；三國時期蜀漢的諸葛亮發明了‘木牛流馬’來運送戰備物資，稱得上是最早的軍用機器人；古希臘人希羅發明了世界上第一部蒸汽機......可見，自古以來人類就渴望通過自動機器來解放勞動，但前期的發展只是減少了簡單的體力勞動，十九世紀中葉人工智能思想的出現使機器轉向復雜體力勞動和腦力勞動的發展。1950年阿蘭.圖靈在一片劃時代的論文《計算機器與智能》中給出了人工智能的定義，并發明了圖靈測試來檢驗智能。1956年的夏天一場在美國達特茅斯大學召開的學術會議上肯定了由麥卡錫提出的新術語：人工智能，這標志著人工智能作為一門學科正式出現。

【嵌牛鼻子】：形式推理、智能算法、分布式人工智能、自動程序設計、物聯網

【嵌牛提問】：人工智能的發展分為哪些階段？目前人工智能的成果有哪些？人工智能的發展研究方向是如何？未來的人工智能發展將會呈現出什么態勢？

【嵌牛正文】：

人工智能發展自其誕生起大致可以分為兩個階段。第一階段主要是研究人的認知與思維過程并將其機械化，使計算機可以模擬人的思考過程，即機械化推理又或形式推理。對于形式推理我國古代，古希臘與公元前一千年就有所研究，并對后世思維過程產生了重大的影響，推動了亞里士多德的三段論與歸納法。十七世紀德國數學家和哲學家萊布尼茲認為一切現實事件都可以通過物理符號將其邏輯化并進行推理，即‘萬能符號’理論，這為數理邏輯發展奠定了基礎，也是第一階段人工智能思想的萌芽。但是人們漸漸發現基于模擬人類思維過程的人工智能應用范圍很小，只能解決一些簡單的問題，一旦超出范圍或復雜度高一些機器就無能為力了，這使人工智能迎來第一次沉默期。

第二階段也就是我們現在所處的階段，不再強調模擬人的思維過程進行邏輯推理，而是基于統計學原理，利用智能算法在海量數據的基礎上尋找規律并實現機器的監督學習。在人工智能迎來第一次發展低谷時，基于專業知識庫的專家系統和以分布存儲并行處理為核心的人工神經網絡為人工智能迎來發展高峰期，但由于機器的計算能力差，成本太高，個人電腦開始走進各個家庭等原因使人工智能的發展再次進入冬眠期。如今，隨著摩爾定律的不斷印證，計算機計算性能大幅度提升，人工智能飛速發展一路高歌猛進，早已悄無聲息地滲透進各行各業。

現狀發展（成果，相關研究方向）

我們應理性的認識到人工智能的發展是一項長期的工作，絕非一朝一夕可以達成的，這需要持久的努力。

人工智能就是研究如何讓機器能像人類一樣去思考，去行動，甚至遠超人類，最終目的就是讓其服務于人類，將人們從勞動中解放出來，正如google倡導的，先解決智能問題，然后用智能解決一切問題。按照智能算法，基于海量數據，大量實際運行經驗和高性能運算、存儲能力來做出最優決策，以此解決人們特定的問題，就是現階段最為廣泛的AI。總的來說制造人工智能的出發點就是幫助人們解決問題，所以我個人認為搜索引擎是目前來說最智能的機器，無論你有沒有用過無人駕駛，深度學習等人工智能解決問題，但在日常生活中你一定經常用搜索引擎解決問題，而根據你每一次輸入的問題，幫你解決問題的結果，‘它‘積累了越來越多的數據，正變得越來越聰明。我們也可以把每次搜索，當作一次提問，而每一次根據你自己找到的結果，根據回答你’提問‘的過程，這個‘專家’變得越來越有智慧。所以，我認為以后搜索引擎要做的大的發展方向不再是搜索即得一大堆的網頁鏈接排行，而是搜索即得結果，直接就是我們想要的結果，精準搜索，由搜索引擎幫助我們篩選結果，直接省去用戶自己尋找結果的過程，然后根據每一次解決問題的優劣，更加精確地完善搜索引擎。即使搜索引擎無法達到這樣的精準度，也必須有一項技術來達到這一目的，因為如果要向強人工智發展的話，這種解決問題的能力必須具備，而就目前來看最有這種潛力的就是搜索引擎。能如果一直是搜索即得網頁鏈接的形式解決問題，不做出改進，那么即使越來越完善，也只是表面上的，并不能進一步解決問題，只能使搜索引擎滯留在較低量級的智能。當我們不知道該怎么‘提問’或者輸入了模糊的關鍵字，搜索引擎也應該可以輔助用戶搜索，列出可能的搜索清單，但不應僅是簡單的幫助用戶補充、完整搜索的關鍵字，更應是能真正‘猜測’到用戶可能的需求，可能要解決的問題。更像是一個更龐大、更智能的專家系統，能根據用戶的實際情況提出相應的解決方案。這不僅僅需要研發人員的努力，還需要廣大用戶的分享，愿意把更有價值的知識放到網絡上，愿意幫別人解決問題，使這個龐大的專家系統擁有越來越多的知識。當然，這肯定需要一點點推廣，因為這樣的搜索引擎前期的答案一定不能讓我們滿意，只有先讓小眾慢慢完善，再推向大眾，然后在解決更多問題的過程中快速完善自身，又或者在前期先試著直接給出用戶想要的結果，然后給出網頁和‘結果‘的混合方案。然后再慢慢實現私人定制搜索引擎，根據每個人的‘提問’歷史，個人專業背景，偏好等等一系列標簽，做出適合個人的答案。基于以上，可以通過自然語言處理把搜索引擎做成擁有更高智能的語音助手，而這不僅僅需要搜索引擎的數據，還應該包含社交應用的用戶社交數據，需要分析混合數據幫助其更加人性和智能。

AI在計算，記憶等很多方面都要遠超我們，但卻難以完成我們日常生活中的一些簡單行為，如看書，看電影，交流等等，因為AI的世界一切都是通過二進制計算完成的，通過計算來完成模擬人類的六感（視覺，觸覺，聽覺，味覺，嗅覺，和第六感心覺），它的一切活動都是通過算法來定義的，它只能通過規定的程序進行計算而沒有所謂的顏色，圖像等概念。

目前人工智能的應用與研究領域主要包括：問題求解與博弈；邏輯推理與定理證明；計算智能（涉及神經計算、模糊計算、進化計算、利群計算、自然計算、免疫計算和人工智能等方向）；分布式人工智能與Agent（其主要研究目標是要創建一種能夠描述自然系統和社會系統的精確概念模型和如何使各agent互相協作）；自動程序設計；專家系統；機器學習；自然語言理解；機器人學；模式識別（主要研究如何使計算機能夠有效的感知諸如聲音、文字、圖像、溫度、振動等人類賴以發展自身、改造環境所運用的的信息資料）；機器視覺（是有模式識別中發展出來并成為一門獨立的學科，前沿領域包括主動式定性視覺、動態和時變視覺、三維場景建模與識別、彩色圖像處理與解釋等）；神經網絡；智能控制；智能調度與指揮；智能檢索；系統與語言工具等等。

研究AI的絕大部分領域都和大數據有著密不可分的關系，因為我們所處的這一階段的人工智能的根基就是按照統計學原理通過高性能計算、存儲機器對大量數據進行分析處理，以此得到想要的結果。（通常所說的大數據一般有三層意思：1大量的數據2數據存儲和處理技術3數據解決方案，即如何挖掘有價值的信息）

未來

現階段的AI是‘弱人工智能’，各個領域的研發人員只研究各自領域的智能，還只是‘分’的階段，而未來的強人工智能必定出現在‘合’的階段，可以把各個領域的技術，數據進行整合學習，真正實現機器的無限制深度學習。當強人工智能出現以后，我們回顧現在的AI或許就像曾經有人認為一百多K的內存就足夠可以滿足計算機的需求，然而現今幾T的存儲已經很常見，這其中差了幾十個數量級。

物聯網的發展使萬物互聯成為可能，也使得數據采集越來越便利，如果把人類面對不同事物，事件而產生的感情，和相對應的身體化學反應數據收集起來，就有可能使AI有自己的基于全部數據的感性思維。

人類對于未知的事物總是充滿擔憂，自從人工智能（以下簡稱AI）這一概念的出現就不斷有人提出AI是否會超越人類智能的質疑。史蒂芬.霍金等人也表示對于智能爆炸的憂慮，（智能爆炸即某一階段的AI不斷迭代自我提升以獲得超越人類智力總和的智能），換而言之AI將會失控。屆時，人工智能究竟是給人類帶來毀滅性的后果，還是繼續為人類所用還不得而知。超級人工智能的出現往往是以指數級的速度，開始由較為平緩的曲線發展，到后來指數級的突變。當強人工智能一出現立即發生指數級突變，即AI開始產生自我意識，不斷迭代進化。生物界為了適應環境發生的進化往往長達幾十年甚至幾個世紀或者更長時間，但AI可以在幾分鐘或者秒級發生直達超級人工智能的進化。

要限制超級人工智能可以在相對封閉的環境中研發AI，不將研發環境接入互聯網，防止它傳播擴散，但不基于全球聯網數據而進行的研發能創造出真正的強人工智能嗎，這尚且還是個問題。如果當‘奇點’到來，超級人工智能一旦進入互聯網，或本身就是在國際互聯網中誕生的，那么是誰創造的已經不重要了，全體人類都將共同享受這一結果，無論好壞，因為它將無處不在，有自主意識且不受掌控。如果當那一天真的到來，我們親手創造的上帝并不仁慈，我覺得應該要求全體的人共同做一件事，把所有曾經鏈接過互聯網的設備的存儲內容全部損毀，因為AI很為了獲得永生很可能將自己備份到每一個曾經鏈接過它的設備上，這也可稱為‘大清洗’，這可能會使人類社會倒退很多很多年，但別無他選，要么我們被‘清洗‘，要么我們選擇‘清洗’它。當然，這過程一定會受到來自AI的阻撓。

任何過于先進的技術，都像是魔法。就現階段的AI發展來看，距離智能爆炸階段的AI還有很長一段距離，就好比我們還未發現生命體存在的痕跡，就沒必要擔憂外星入侵。