谷歌无人车看到的世界。图片基于2013年嵌入式Linux大会中谷歌无人驾驶车的视频。图片来源Medium。

编者注：本文节选自Medium的“AI Revolution”系列。这一文章呈现了关于人工智能发展过去、现在和未来的总览。一起了解谷歌技术总监、人工智能专家Kurzweil、机器学习专家Jeremy Howard和Wait But Why博客Tim Urban等人的观点，本港台直播们在人工智能的发展路线图中处于什么阶段？什么时候会出现像人类一样厉害的人工智能，还有超过人类智能总和的超人工智能？

本港台直播们所说的人工智能（AI），是一个广义定义。虽然众说纷纭，大部分专家认为，人工智能发展有三个水准：

弱人工智能（ANI）

第一类智能水准：能够专注于一个领域，例如能战胜世界围棋冠军的AI，但是也只能下围棋。

强人工智能（AGI）

第二类智能水准：达到和超过人类水准的人工智能，以Gottfredson博士的定义，有能力“推理、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂概念、快速学习、从经验中学习。”

超人工智能（ASI）

第三类智能水准：超过所有人类智能总和的AI——用Tim Urban的话说，“从比人聪明一点点……到聪明一千万倍。”

那本港台直播们现在在哪个阶段呢？本港台直播们现在达到了第一个水准——弱人工智能——在很多方面，它已经进入了本港台直播们的生活中：

汽车里到处都是ANI，从可以在紧急情况下刹车的电脑，到可以调配汽车加油参数的系统。

谷歌搜索是一个很大的ANI，有很多非常复杂的方法将网页排序，知道给你显示什么。同样的，Facebook Newsfeed也是。

谷歌正在测试中的无人驾驶汽车，有一个很强的ANI系统，让它可以感知世界并做出反应。

电子邮件垃圾邮箱过滤器，知道什么是垃圾邮件、什么不是，并且学会按照你的偏好来过滤邮件。

你的电话就是一个小型ANI工厂……你用地图APP导航，收到定制化的音乐推荐，和Siri聊天等等。

例子不胜枚举。弱人工智能系统不怎么惊悚。失控的ANI会带来危害，但通常是独立事件。虽然ANI不会造成人类的生存性恐慌，相对人畜无害ANI应被视为一个先兆。每一次弱人工智能的创新进步，都在往强人工智能和超人工智能更近一步。

下一步是什么？强人工智能面临的挑战。

没有什么比试图创造像人类一样聪明的计算机，更能让人体会到人类有多聪明了。造一个可以进行两位数计算的计算机很简单，但是造一个看到狗猫能回答这是什么的计算机——特别困难。造一个可以下围棋的计算机？搞定。但造一个计算机能够读6岁小孩的图画书、不只能识别文字、还能理解含义？谷歌正在努力，投入了几百万美元。

一些对本港台直播们来说简单的事情，其实非常复杂。之所以对本港台直播们简单，是因为本港台直播们（和大部分动物）在千百万年的进化中已经优化了。然而，要做大数字运算、或者下围棋，对生物来说还是新游戏，还没有进化出相应的熟练度。所以，计算机在围棋上打败本港台直播们不算特别困难。

一个有趣的例子：

图A：你和计算机都能知道，这是一个由两种颜色构成的长方形。第一回合平手。

图B：你能轻松描述出各种模糊和透明的圆柱体、长板和3D转角，但是电脑会输得很惨。电脑会说，这儿有各种二维形状和灰度——图画里实际的内容。人脑可以自己脑补很多，理解深度等图片想表现的东西。

图C：电脑看到二维的黑白灰混合物。要达到人类级别的智能，电脑得理解面部表情之间的微妙区别，愉快、轻松和满足之间的区别。

如何实现强人工智能？

要达到人类大脑的智能水平，AI需要达到人类大脑的计算容量。而目前，只有很少的大脑区域已经精确测量。Kurzweil说开发了一种估算人脑总体运算速度的方法。根据摩尔定律的估计，计算机硬件进步会以惊人的速度指数发展。比开发硬件更难的是软件。“真相是，没人真正知道如何让机器更加聪明。本港台直播们还没教会计算机认识猫狗，判断一个手写的B是不是难看，或者一部电影是不是烂片。”Tim Urban在网站Wait But Why说。但普遍来说，有三种策略最为常见。

1、 向大脑学习。

最简单粗暴的办法就是抄袭大脑，按照大脑结构设计计算机架构。人工神经网络就是一个例子。更极端的方式是模拟整个大脑，不过截止现在，本港台直播们只能模拟一毫米厚大小的大脑，大约有302个完整神经元。为了让大家有个概念：大脑有八百六十亿个神经元，由几万亿个神经突触连接。

2、 让计算机学会进化。