AI人工智能解疑答问

人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，技术市场同步蓬勃发展，尤其是近年来发展更是迅猛，众多初创公司和互联网巨头都在竞相加入进来，企业的投资力度和采用程度随之大幅提升。另一方面，全球各国政府也给予了极大的重视，并以战略高度提供全方位支持。对AI人工智能前景充满希望的发展趋势迫使我们普通老百姓对其也应有所了解。

一、什么是AI人工智能？

AI（Artificial Intelligence）人工智能指的是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，探究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，通过计算机软硬件来模拟人类某些智能行为，完成以往需要人的智力才能胜任的工作。简单说，就是请机器展示人类智能。人工智能涵盖学习、推理、计划、感知、语言理解等职能，拥有“算法”（宽泛地定义为程序）和计算机的许多其他应用程序，其所处理的任务类型往往与传统算法对任务的处理有很大的不同。如果设计得当，人工智能系统可更大程度地实现人类价值。

人工智能可以对人的意识、思维的过程予以模拟，但它不是人的智能，不过却能像人那样思考，可以复制大多数或所有人类的能力，随着时间的推移与科技的发展，甚至于有可能超过人的智能。一个超级智能系统也许会比一个人更有能力做出高质量的决策，把更多的信息考虑进去，并能展望未来。考虑到超越人的智能有可能对人类产生负面影响，避免人类自身安全受到威胁，以及预防人工智能被一些人滥用于控制他人的研究工作被提到议事日程上。在FAI (Friendly Artificial Intelligence)友好AI人工智能机器设计理念已在全球达成共识的前提下，一时间，设计出安全、合乎道德的机器的一系列研究项目“友好人工智能、机器伦理、机器道德、人工道德、计算伦理和计算元伦理学”等纷纷上马。

二、人工智能可以应用到哪些领域?

人工智能涉及机器人、语言识别、图像识别、计算机视觉、自然语言处理和专家系统等多个方面，很显然其适用性非常强。借助开发的各种应用程序，它可被用于各种各样的领域和行业，包括医疗诊断、电子交易、广告、交通、金融、法律、教育、机器人控制和遥感等。

●借助人工智能原理开发的社会人工智能中心解决无家可归等相关社会问题；利用人工智能分析卫星图像，以确定哪些地区的贫困率最高。

●空中作战部门可将人工智能用于作战和训练模拟器、任务管理辅助系统、战术决策支持系统，以及在模拟器数据的后期处理中将其转换为符号摘要。

●借助人工智能原理开发的聊天机器人可帮助个人寻找新的工作，人力资源部门可以通过其招募员工、筛选简历、员工培训，以及根据他们的资质等级对候选人进行排名。还可被用于通过工作匹配平台预测给定角色的候选成功率。

●通过人工智能应用，“时间共享、交互式解释器、图形用户界面和计算机鼠标、快速开发环境、链表数据结构、自动存储管理、符号编程、函数式编程、动态编程和面向对象编程”等计算机科学范畴中最困难的问题能得以很好解决。

●通过基于人工智能原理开发的机器人，或智能辅导系统的教授使学员获得更多学科的知识，提高各类技术人才的技术水准，更有效地补充学校老师的不足和培养数字家庭老师。  

●自然语言处理的进步加上机器自学习的本领，能够实现作业的自动评分，便于大规模开放在线课程，并借助从这些大规模在线学习系统中收集的数据集通过分析来获得学生的参与程度，以及提高学习质量。

●人工智能可以根据用户的个人习惯和目标自动帮助消费者优化他们的消费和储蓄，分析消费者留下的数据，告知消费者他们的消费行为，并依据当前余额和消费习惯等因素做出决定，将资金转移到储蓄账户上。

●基于人工智能的机器人顾问可在投资组合管理方案中，根据客户的投资目标和风险承受能力，以最少的人力干预自动开发金融投资组合，并能适应市场的实时变化随时对投资组合做出相应调整。

●医疗领域用上人工智能的地方包括人工神经网络中用作医学诊断的临床决策支持系统、可以帮助进行能突出明显部分的断层扫描的计算机辅助系统。另外的用途还包括肿瘤检测、心脏声音分析、治疗方案设计、协助重复性工作，以及预测手术过程中死亡的可能性。

●借助人工智能应用程序可以对媒体内容进行政策监控，随时利用计算机视觉提供相应问题的解决方案，并可通过其对象识别或人脸识别技术，对电影、电视等视听媒体内容的图像或视频进行分析，以识别相关的场景、物体，或面孔。

●在交通领域，应用人工智能可以轻而易举地开发出完全自动驾驶的汽车、实现自动停车和巡航控制的系统，以及交通管理的优化，从而使行使过程中的等待时间、能源消耗和排放等减少。用于运输可确保安全、高效和可靠，并能最大程度减少对环境和社区的影响。另外，人工智能还可用于为人们提供更多的人类知识和个人学习机会；消除人与人之间的语言障碍；摈弃毫无意义和重复的单调乏味的工作------不一而足（参见图1）。

人工智能的应用几乎无所不能，无所不包，其极广泛的用途无疑将使它有很辉煌的明天！

三、强人工智能与弱人工智能的区别在什么地方？

人工智能分强人工智能和弱人工智能两类，它根据相应的研究人员专注于所实现的目标进行分类。弱人工智能专注于能够基于某些规则进行预先计划的移动的技术，并将其应用于实现某个目标；而强人工智能是基于一种能够思考和功能非常类似于人类所拥有的技术，或者换句话说，它可以代表人类未来的思想。如果是这样的话，实现强人工智能目标的机器将有能力推理、思考和执行人类所能做的所有功能。人工智能领域的重点是设计能够模仿人类行为的机器，然而目前人工智能研究人员能够做到的是实现弱人工智能，而不是强人工智能。事实上，有议论认为，由于人类大脑和电脑之间的差异，强人工智能是不大可能实现的，或者说至少需要很长一段时间。目前，存在的仅仅是一些单纯模仿人类某些行为的弱人工智能，发展迅猛的人工神经网络也许有朝一日会成为强人工智能的未来应用。

四、人工智能应用的主要技术有哪些？

迄今为止，全球38%的企业已经在使用人工智能技术，2018底年这个比例有望增长到62%（风投Asgard 公司在欧洲AI业上的投资比较参见图2）。据IDC公司估计，人工智能市场将从2016年的80亿美元，增加到2020年的470亿美元。人工智能应用领域的覆盖非常广泛，自然其使用的技术也多种多样，正是这些先进的技术成就了人工智能一个个目标的实现。当今全球使用的颇为热门的技术主要有下列十项：

第一项：自然语言生成

该项技术的主要责职是将计算机数据转换成文本，目前被用于客户服务、报告生成和总结商业智能见解。提供这一技术应用样品的公司主要有美国Attivio、Cambridge Semantics、Digital Reason、Lucidworks、Narrative Science和SAS。

第二项：语音识别

该项技术的主要责职是将人类语言转换成适合计算机应用的格式，目前被用于交互式语音应答系统和移动应用程序。提供这一技术应用样品的公司主要有美国Verint Systems、Nuance Communications、加拿大OpenText和以色列NICE等。

第三项：虚拟代理

该项技术的主要责职是制造从简单的聊天机器人到可以与人类建立联系的先进系统，目前用于客户服务和支持，以及智能家居管理器。提供这一技术应用样品的公司主要有美国亚马逊、苹果、微软、谷歌、IBM、Satisfi和英国Assist AI与Creative Virtual等。

第四项：机器学习平台

该项技术的主要责职是除拥有设计和训练模型，并将模型部署到应用软件、流程及其他机器的计算能力外，还提供算法、应用编程接口（API）、开发工具包和训练工具包，目前被广泛应用于涉及预测，或分类的企业。提供这一技术应用样品的公司主要有美国亚马逊、谷歌、微软、H2O.ai、SAS、Skytree，以及印度Fractal Analytics等。

第五项：AI硬件优化

该项技术的主要责职针对的是图形处理单元（GPU）和专门设计和架构的设备，以高效运行基于AI的计算工作，目前主要在深度学习应用方面有显著作用。提供这一技术应用样品的公司主要有美国的谷歌、英特尔、英伟达和IBM。

第六项：决策管理

该项技术的主要责职是作为引擎将规则和逻辑插入到人工智能系统中，用于初始的设置/训练和日常的维护和调优，目前被广泛应用于各种企业应用程序中，协助或执行自动决策。提供这一技术应用样品的公司主要有美国Advanced Systems Concepts、Informatica、Maana、Pegasystems和UiPath等。

第七项：深度学习平台

该项技术的主要责职是通过具有多个抽象层的人工神经网络实现一种特殊类型的机器学习，目前主要用于由很庞大的数据集支持的模式识别和分类应用领域。提供这一技术应用样品的公司主要有美国Ersatz Labs、MathWorks、Saffron Technology、Sentient Technologies、以色列Deep Instinct、瑞典 Peltarion和印度Fluid AI。

第八项：生物特征识别

该项技术的主要责职是使人与机器之间更自然地互动，包括但不限于图像和触摸识别、语音和肢体语言，目前主要用于市场研究。提供这一技术应用样品的公司主要有美国3 VR、Affectiva、FaceFirst、Sensory、Tahzoo、俄罗斯Synqera和西班牙Agnitio。

第九项：机器人流程自动化

该项技术的主要责职是使用脚本和其他方法实现人类操作自动化，以支持高效的业务流程，目前用于人类执行任务，或流程成本太高或效率太低的地方。提供这一技术应用样品的公司主要有美国Advanced Systems Concepts、Automation Anywhere、UiPath、WorkFusion和英国Blue Prism。

第十项：文本分析和NLP

该项技术的主要责职是借助自然语言处理（NLP）的使用和对文本分析的支持，通过统计和机器学习方法促进对句子结构和意义、情感和意图的理解，目前用于欺诈检测和安全、广泛的自动化助手，以及挖掘非结构化数据等领域。提供这一技术应用样品的公司主要有美国Basis Technology、Knime、Lexalytics、Synapsify、Stratifyd、Sinequa、Indico、Expert System、英国Linguamatics、奥地利Mindbreeze和加拿大Coveo。

五、人工智能可能存在的最大安全风险是什么？

事情都有正反两面，人工智能虽然能力极大，可以运用在生活、工作的方方面面，丰富我们的生活，方便我们的工作，但安全风险依然存在。

大多数研究人员都认为，人工智能应用的安全风险最有可能发生的是下列两种情况：

第一种：人工智能被设定为做一些毁灭性的事情。在错误，或有邪念的人的手中，当人工智能系统被设定为杀人时，就很容易造成大量人员伤亡。此外，一旦人工智能用于军备竞赛，可能会无意中导致一场人工智能战争，因而也会造成大量人员伤亡。为了避免被挫败，相关武器将被设计成极其难以关闭，这样，人类就有可能失去对这种情况的控制。这种风险即使是在智能性程度不高的狭窄人工智能（或称弱人工智能）中也存在，但随着人工智能性程度的增强和自主性的增加与提高，这种风险还会随之增加。

第二种：人工智能被设定为做一些有益的事情，但它开发了一种破坏性的方法来实现它的目标。当我们不能将人工智能的目标与我们的目标完全一致时，这种方法的后果就会发生，尽管发生是非常困难的。例如，如果你要求一辆听话的智能汽车尽快带你去机场，它可能会让你在那里被直升机追赶，或在你周围被呕吐物覆盖，换句话说，机器没有按你的指令给你想要的。如果一个超级智能系统的任务是一个雄心勃勃的地球工程项目，那么实施过程中它就有可能会对我们的生态系统造成严重的破坏，从而迫使人类因有恶果威胁而停止项目实施。

作者：解放,中国唱片（上海）有限公司,高级工程师,电话：18964643959

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