人工智能的智能之处究竟何在

# 人工智能的智能之处 ## 一、人工智能概述 近年来，“人工智能”（AI）一词成为公众讨论的焦点。人工智能系统应能感知环境并像人类一样智能地行动，但“智能”这一概念难以精确界定，所以需要探讨人工智能的各个维度。多数人工智能系统的任务是将输入（如图像）与输出（如图像对象类别）关联起来，输入和输出用数字集表示，这种映射并非手动编程，而是基于观察和数据不断调整与训练，这一过程也被称为“学习”。 如今，人工智能备受关注，媒体、议会和政府都将其视为国家经济进一步发展的关键驱动力。德国等政府已推出大规模计划来推动人工智能发展。咨询公司麦肯锡的专家估计，到2030年，人工智能将创造约12万亿欧元的全球销售额。 人工智能通常被定义为计算机或计算机控制的机器人解决通常由智能生物执行任务的能力，系统应能像人类一样智能行动和自主学习，但该定义并不精确，因为“智能”难以明确界定。 ## 二、人类智能的多维度 人类智能有多种描述方式。加德纳（1983）提出多元智能理论，列出了智能的八个维度： 1. **运动智能**：以可控方式感知和移动身体的能力。 2. **形象 - 空间智能**：识别图像和把握空间关系的能力。 3. **语言智能**：包括理解语言和恰当地用言语表达事物的能力。 4. **逻辑 - 数学智能**：分析和解决逻辑问题的能力。 5. **音乐智能**：欣赏音乐和创作音乐所需的能力。 6. **自然主义智能**：观察、区分和识别自然，以及培养对自然现象敏感性的能力。 7. **人际或情感智能**：理解和预测他人意图、感受和动机的能力。 8. **自我反思智能**：识别自己情绪、驱动力、动机和感受的能力，还包括自我认知、预测自己在新情况下的行为并激励自己采取行动的能力。 目前，人工智能已可应用于其中许多维度，但并非全部。 ## 三、如何识别人工智能 为评估计算机系统是否智能，英国数学家艾伦·图灵在1950年提出了图灵测试。在测试中，人类裁判通过电子文本与两个伙伴交流并可随意提问，其中一个伙伴是人类，另一个是计算机。若经过大量提问后，裁判无法根据回答判断哪个是计算机，则认为该计算机具有智能。 不过，考虑到之前提到的智能维度，图灵测试需要扩展，以涵盖视觉、运动、语音等其他维度。许多研究人员开始倾向于采用新的测试标准，更深入地考察计算机系统对情况的理解程度。例如，裁判与伙伴讨论一部Netflix视频时，像“为什么比尔·默里的这个场景很有趣？”这样的问题，计算机回答起来比“告诉我关于你母亲的事情！”更困难。 早期曾尝试手动编程使计算机表现出智能行为，但这些方法的成功受到严重限制。后来，开发具有学习能力的计算机程序的方法逐渐流行起来。这种学习过程利用样本数据训练所需的功能，如今已能令人满意地解决人工智能的子任务，如根据症状或X光图像诊断疾病、将口语转录为文本或识别图像中的对象。 ## 四、计算机的学习方式 以图像中对象识别（如识别猫）为例，来说明计算机系统的“学习”。计算机接收猫的图像作为输入，图像由许多小的方形彩色区域（像素）组成，每个像素的颜色由红、绿、蓝三种原色的比例来表征，因此一个像素可用三个数字描述，整个图像则用数字三元组的矩形方案表示。 计算机的目标是说出图像中最重要的对象，此任务称为图像中的对象分类，是图像识别的子任务，且计算机不会被告知要命名的对象在图像中的位置。 早期解决此任务的方法试图先识别图像对象的给定部分，如角、边、线和表面，再将较小部分连接起来重建较大对象，但效果不佳。 近年来测试的方法中，计算机不再使用人类定义的特征（角、边、线和色块），而是自动选择重要特征，在图像中识别它们并用于对象分类。为此，计算机需要大量包含目标图像对象（如猫）的样本图像，以及不包含目标的样本图像，这样才能识别对象之间的异同和相应特征。 对象分类的基础是大量示例，包括输入（图像）和相应的输出（对象类别，如猴子、猫等），这些示例集称为“训练集”或“训练数据”，训练集的元素也称为训练示例。计算机的任务是分析示例集和相应的对象类别，然后自行开发一种计算指令，尽可能准确地预测新对象的类别，确定这种计算规则的过程称为“学习”。 通常，学习被认为是人类特有的能力，很多人不愿承认计算机程序有学习能力。但生物学实验证明动物也能学习，在人工智能领域，学习更类似于“训练”，系统可获得为给定输入确定适当输出（如对象类别）的能力，这并非意味着系统“死记硬背”训练集中的对象，而是能为未处理过的新图像分配正确类别，这就是本书中“学习”一词的含义。 此外，还有一些通常用于描述人类的动词，如“识别”“知道”等，也出现在人工智能领域。人类执行这些活动时与意识和情感相关，而在人工智能领域，这些方面完全被排除，阅读相关内容时需注意这一点。 ## 五、深度学习与神经网络 ### （一）深度学习的原理 学习任务（如图像中的对象分类）现在可由深度神经网络完成。深度神经网络（DNNs）在结构上与大脑的信息处理有相似之处，它通过多个连续的层处理输入，将输入数据转换为由数字包表示的更抽象特征。每一层处理场景的特定特征，层越高，处理的特征越复杂，这些特征由系统自行选择和生成。 例如，Lee等人（2011）为将对象分类为人类而提取的特征，最终可从最后一层的特征简单地确定所需结果（如对象名称）。 ### （二）深度神经网络的训练 深度神经网络只有调整了参数才能识别图像，参数是一组控制DNN属性的数字。网络设计者预先指定DNN的结构和参数数字包中的数字数量，参数数字包最初填充随机数值。此时，DNN既无法识别有意义的中间特征，也无法识别图像中的对象。 参数数字包的值会根据大量训练示例进行调整，训练示例通常包括输入（图像）和相应的输出（图像对象的类别），每个类别通常需要数百个这样的训练示例。计算机逐渐调整参数数字包的值，使DNN尽可能为每个输入图像输出正确的类别。近年来，通过连续的小变化同时修改数百万个不同的参数值成为可能，从而在大多数情况下生成正确的输出。 这种方法在各种复杂的识别任务中取得了惊人的好结果，这一过程也被称为“深度学习”。深度学习是机器学习的一种特殊技术，机器学习包括所有在数据中寻找模式和关系的方法，例如根据今天的气压、温度和风向测量值预测明天的降水量。人工智能是机器学习的总称，而机器学习又涵盖了深度学习。 ### （三）人工智能的理解方式 大多数人认为自己了解汽车的工作原理，汽车发动机中的活塞捕捉燃烧产生的压力，并通过曲轴将其转化为旋转运动，变速器与离合器相互作用确定旋转运动的速度，再通过差速器将动力传递到车轮。这种大致的流程足以让大多数人理解驾驶员控制汽车时汽车的反应，但电子发动机控制、带有扭曲齿轮的变速器、动力转向、制动助力器等细节非常复杂，没有工程学知识很难理解。 理解人工智能也可以在类似的抽象层面进行。在人工智能中，力不是通过机械部件传递，而是数字包通过运算符传递，运算符根据简单方案将输入数字包转换为输出数字包。输入数字包代表应用程序的输入，如图像、录音、文本、视频等。每个运算符生成一个新的数字包，通常用作下一个运算符的输入数字包，相连的运算符集合称为模型，模型的最后输出数字包代表所需的响应，如图像类别、翻译或新生成的图像。 对人工智能的理解通常在较高的抽象层面进行，会大致解释各个运算符的功能，就像解释汽车的发动机、变速器和差速器一样；会说明数字包在模型中的流动，类似于解释汽车中的动力传递；还会大致概述使模型适应训练示例的优化模块的操作，这些模块通常由现有的编程工具提供。 ## 六、人工智能的发展历程 人工智能的发展历程充满波折： 1. **起源与早期探索（20世纪中叶 - 60年代）** - 20世纪中叶，第一台可编程计算机问世后，研究人员开始思考这些设备是否能表现出智能行为。 - 1950年，艾伦·图灵提出图灵测试。 - 1956年，约翰·麦卡锡和马文·明斯基举办达特茅斯研讨会，创造了“人工智能”一词。 - 1957年，弗兰克·罗森布拉特开发了神经网络——感知机，可训练以区分简单模式。同时，第一批用于逻辑推理的程序也被引入。 - 1965年，爱德华·费根鲍姆等人推出基于规则的专家系统DENDRAL，可解决有机化学中的问题。 2. **发展受阻（60年代末 - 90年代）** - 1969年，马文·明斯基和西摩·帕佩特证明单层感知机无法解决复杂问题，这几乎使神经网络研究停滞。 - 同期，符号人工智能并行发展，旨在创建能基于事实和规则进行推理的智能系统。 - 后来证明具有非线性元素的多层神经网络也能表示复杂关系。 - 1986年，大卫·鲁梅尔哈特、杰弗里·辛顿和罗纳德·威廉姆斯推广使用反向传播算法训练此类网络，并在此基础上创立了连接主义，试图用简单单元网络描述心理现象。此时人工智能分为符号人工智能和连接主义两个阵营。 - 20世纪90年代，符号专家系统无法解决更大的问题，当时的计算机也无法让神经网络处理复杂的识别任务。 3. **突破与快速发展（90年代末 - 至今）** - 1997年，塞普·霍赫赖特和尤尔根·施密德胡伯提出长短期记忆网络，有望在序列建模（文本、语音识别）方面取得更好的结果，但直到十年后，随着高计算能力的图形卡出现，这些优势才得以实现。 - 2015年，何恺明等人推出具有152层的深度神经网络，其图像识别能力超过人类。随后几年，在翻译、语音识别、图像字幕等任务中也取得了类似的成功。 ## 七、总结 当机器或计算机表现出与人类相似的认知或心理能力时，就被称为人工智能，这些能力包括解决问题或从经验中学习等。图灵测试用于评估系统是否智能，若考官在与计算机和人类专家进行大量文本交流后，无法判断谁是计算机谁是人类，则认为该计算机具有智能。 近几十年来，对一项任务是否需要智能的评估发生了很大变化。起初，国际象棋被认为是人类最高智能成就之一，但后来计算机程序通过逻辑评估可能的棋步，甚至击败了世界象棋冠军，此后，下象棋被贬低为“机械”推理，不再被视为人类智能的核心部分。如果一个问题能被机器解决，人们往往会认为解决该问题不需要智能，因此“真正”的人类智能定义会随时间而改变。 ## 八、人工智能的应用领域 人工智能在多个领域都有广泛的应用，以下是一些主要的应用场景： |应用领域|具体应用场景| | ---- | ---- | |医疗保健|根据症状或X光图像诊断疾病、辅助药物研发、个性化医疗方案制定等。例如，通过分析大量的病历和医学影像数据，人工智能系统可以帮助医生更准确地诊断疾病，提高治疗效果。| |交通出行|自动驾驶汽车、智能交通管理系统等。自动驾驶汽车利用传感器和人工智能算法感知周围环境，做出驾驶决策，有望提高交通安全和效率。智能交通管理系统可以实时监测交通流量，优化信号灯控制，缓解交通拥堵。| |金融服务|风险评估、信用评分、投资决策、欺诈检测等。金融机构可以利用人工智能分析大量的金融数据，预测市场趋势，评估客户信用风险，及时发现欺诈行为，保障资金安全。| |教育领域|个性化学习、智能辅导、虚拟学习环境等。人工智能可以根据学生的学习进度和特点，提供个性化的学习资源和辅导，提高学习效果。虚拟学习环境可以为学生提供更加沉浸式的学习体验。| |娱乐产业|游戏开发、影视制作、音乐创作等。在游戏开发中，人工智能可以实现智能对手、动态剧情生成等功能，提升游戏的趣味性和挑战性。在影视制作中，人工智能可以用于特效制作、视频剪辑等。在音乐创作方面，人工智能可以生成具有一定风格的音乐作品。| ## 九、人工智能面临的挑战 虽然人工智能取得了显著的进展，但也面临着一些挑战： 1. **伦理道德问题**：人工智能的决策过程可能不透明，导致难以解释其决策依据。例如，在自动驾驶汽车面临道德困境时，如何做出决策是一个难题。此外，人工智能可能被用于不道德的目的，如网络攻击、虚假信息传播等。 2. **数据隐私和安全**：人工智能系统需要大量的数据进行训练，这些数据可能包含个人敏感信息。如果数据管理不善，可能会导致数据泄露和隐私侵犯。同时，人工智能系统本身也可能成为黑客攻击的目标，影响其正常运行。 3. **就业影响**：人工智能的发展可能会导致一些工作岗位的自动化，从而对就业市场产生影响。虽然会创造新的就业机会，但可能需要劳动者具备不同的技能和知识。 4. **算法偏见**：如果训练数据存在偏差，人工智能算法可能会产生偏见，导致不公平的结果。例如，在招聘、贷款审批等领域，算法偏见可能会对某些群体造成不利影响。 ## 十、应对人工智能挑战的策略 为了应对人工智能面临的挑战，可以采取以下策略： 1. **制定伦理准则和法律法规**：政府和相关组织应制定人工智能的伦理准则和法律法规，规范其开发和应用。例如，明确人工智能系统的责任归属，确保其决策过程的透明度和可解释性。 2. **加强数据管理和安全**：企业和机构应加强数据管理，采取有效的安全措施保护数据隐私。例如，对数据进行加密处理，建立数据访问控制机制。同时，加强对人工智能系统的安全防护，防范黑客攻击。 3. **开展教育和培训**：加强对劳动者的教育和培训，使其具备适应人工智能时代的技能和知识。例如，提供编程、数据分析、人工智能伦理等方面的培训课程，帮助劳动者转型。 4. **促进公平和包容**：在人工智能的开发和应用过程中，应注重公平和包容，避免算法偏见。例如，使用多样化的训练数据，对算法进行公平性评估和调整。 ## 十一、人工智能的未来发展趋势 展望未来，人工智能有望朝着以下几个方向发展： ### （一）更强的学习能力 未来的人工智能系统将具备更强的学习能力，能够更快地从大量数据中学习知识，并且能够进行更复杂的推理和决策。例如，元学习技术可以使人工智能系统在新的任务上快速适应和学习。 ### （二）跨领域融合 人工智能将与其他技术（如物联网、大数据、云计算等）深度融合，创造出更多的创新应用。例如，物联网设备产生的大量数据可以为人工智能提供丰富的训练素材，而人工智能可以对这些数据进行分析和处理，实现智能决策。 ### （三）通用人工智能 目前的人工智能大多是针对特定任务的专用人工智能，未来有望发展出具有更广泛认知和解决问题能力的通用人工智能。通用人工智能能够像人类一样理解和处理各种复杂的任务，具备更强的适应性和灵活性。 ### （四）人机协作 未来的工作场景将更多地体现人机协作的模式。人类和人工智能将发挥各自的优势，共同完成任务。例如，在医疗领域，医生可以与人工智能系统合作，利用其数据分析和诊断能力，提高医疗服务的质量和效率。 ## 十二、结语 人工智能作为一项具有巨大潜力的技术，已经在多个领域取得了显著的成果。它不仅改变了我们的生活和工作方式，也为社会的发展带来了新的机遇。然而，我们也必须清醒地认识到人工智能面临的挑战，采取相应的策略加以应对。 在未来的发展中，我们应积极推动人工智能的发展，充分发挥其优势，同时注重伦理道德、数据安全等问题，确保人工智能的健康、可持续发展。通过人机协作，我们可以共同创造一个更加美好的未来。 mermaid格式流程图展示人工智能的发展与挑战应对关系： ```mermaid graph LR A[人工智能发展] --> B[应用领域拓展] A --> C[面临挑战] C --> D[伦理道德问题] C --> E[数据隐私和安全] C --> F[就业影响] C --> G[算法偏见] D --> H[制定伦理准则和法律法规] E --> I[加强数据管理和安全] F --> J[开展教育和培训] G --> K[促进公平和包容] H --> L[推动人工智能健康发展] I --> L J --> L K --> L ``` 这个流程图展示了人工智能发展带来应用领域拓展的同时也面临着各种挑战，针对这些挑战采取相应的策略，最终推动人工智能健康发展。