对人工智能的了解，不同范畴的人观点不尽相同，为了博采各家之所长，我和咱们交流下现在科技界中不同人士对人工智能的一些观点。
第一种思维。AI便是让人觉得难以愿望的核算机程序，人工智能便是机器能够完结人们不以为机器能担任的事。这个界说尽管很片面，但也十分风趣。这一界说反映了，一个年代里大多数的普通人对人工智能的认知办法：每逢一个新的人工智能热门呈现时，新闻媒体和群众总是用自己的阅历来断定人工智能技能的价值凹凸，而不论这种技能在实质上终究有没有“智能”。
第二种思维，AI便是与人类考虑办法相似的核算机程序。这是人工智能前期盛行的一种界说办法。另一品种似的，相同从考虑办法动身的界说是：AI便是能遵从思维里的逻辑规矩进行考虑的程序。这种思潮最实质的问题是，人类至今对大脑怎么完成学习、回忆、概括、推理等思维过程的机理还缺少知道，何况，咱们并不知道，究竟要在哪一个层面（大脑各功用区相互效果的层面？细胞之间交流化学物质和电信号的层面？仍是分子和原子运动的层面？）实在仿照人脑的运作，才干制作出能够对抗人类才智的智能机器。
第三种思维，AI便是与人类行为相似的核算机程序。与第二种思维，既着重对人脑的研讨与仿照不同。第三种思维的支持者以为人工智能的完成不用遵从什么规矩或理论结构。不论初级程序，仍是高档程序，能够处理问题的的便是程序才是好程序。也便是说，不论核算机以何种办法完成某一功用，只需该功用体现得与人在相似环境下的行为相似，就能够说，这个核算机程序具有了在该范畴内的人工智能。这一界说从近似于人类行为的终究成果动身，忽视到达这一成果的手法。另一种对人工智能的近似界说则更着重人工智能的有用特色：AI便是能够处理问题并取得最大收益的核算机程序。
第四种思维，AI便是会学习的核算机程序。无学习，不AI”，这简直成了人工智能研讨在今日的中心指导思维。许多研讨者更乐意将自己称为机器学习专家，而非泛泛的人工智能专家。
第五种思维，AI便是依据对环境的感知，做出合理的举动，并取得最大收益的核算机程序。针对人工智能，不同的界说将人们导向不同的研讨或认知方向，不同的了解别离适用于不同的人群和语境。假如非要谐和一切看上去合理的界说，咱们得到的或许就仅仅一个全面但过于抽象、含糊的概念。
以上五种思维，便是我在人工智能范畴长时间学习和探究而得到的收成，在文章的最终，我想引证一句话，这也是我对人工智能长时间以来的观点。扬·勒丘恩说，“对人工智能，我最不喜爱的描绘是‘它像大脑相同作业’，我不喜爱人们这样说的原因是，尽管深度学习从生命的生物机理中取得创意，但它与大脑的实际作业原理不同十分十分巨大。将它与大脑进行类比给它赋予了一些奇特的光环，这种描绘是危险的。这将导致不着边际的宣扬，咱们在要求一些不切实际的作业。人工智能之前阅历了几回隆冬便是由于人们要求了一些人工智能无法给予的东西。”
人工智能作为一种技能也有具有等级之分的。不同等级的人工智能能够进行的操作也不尽相同。
也称约束范畴人工智能（Narrow AI）或运用型人工智能（Applied AI），指的是专心于且只能处理特定范畴问题的人工智能。毫无疑问，今日咱们看到的一切人工智能算法和运用都归于弱人工智能的范畴。关于弱人工智能技能，人类现有的科研和工程办理、安全监管方面的阅历，大多是适用的。一台能够主动操控轿车行进的核算机和一台能够将重物吊起的起重机，二者都需求严厉的质量操控流程与安全监管战略。主动驾驶程序中的过错或许导致事故，起重机结构设计上的过错也或许导致起重机的倾覆，二者都会形成人员伤亡。
也便是说，弱人工智能在总体上仅仅一种技能东西，假如说弱人工智能存在危险，那也和人类已大规模运用的其他技能没有实质的不同。只需严厉操控，紧密监管，人类彻底能够像运用其他东西那样，放心肠运用今日的一切AI技能。
强人工智能又称通用人工智能（Artificial general intelligence）或彻底人工智能（Full AI），指的是能够担任人类一切作业的人工智能。 人能够做什么，强人工智能就能够做什么。这种界说过于广泛，缺少一个量化的规范来评价什么样的核算机程序才是强人工智能。为此，不同的研讨者提出了许多不同的建议。最为盛行、被广为承受的规范是图灵测验。但即便是图灵测验自身，也仅仅重视于核算机的行为和人类行为之间，从观察者视点而言的不行差异性，并没有提及核算机究竟需求具有哪些具体的特质或才干，才干完成这种不行差异性。
一般以为，一个能够称得上强人工智能的程序，大约需求具有以下几方面的才干：
根据上面几种才干的描绘，咱们大约能够愿望，一个具有强人工智能的核算机程序会体现出什么样的行为特征。一旦完成了契合这一描绘的强人工智能，那咱们简直能够肯定地说，一切人类作业都能够由人工智能来替代。从乐观主义的视点讲，人类届时就能够坐收渔利，让机器人为咱们服务，每部机器人或许能够一对一地替换每个人类个别的具体作业，人类则取得彻底含义上的自在，只担任吃苦，不再需求劳作。
强人工智能的界说里，存在一个要害的争议性问题：强人工智能是否有必要具有人类的“认识”（Consciousness）。有些研讨者以为，只要具有人类认识的人工智能才干够叫强人工智能。另一些研讨者则说，强人工智能只需求具有担任人类一切作业的才干就能够了，未必需求人类的认识。 有关认识的争议性论题极端杂乱。实质上，这首要会牵扯出“人类的认识究竟是什么”这样的难解问题，然后让评论变得无的放矢。以人类今日对爱情、自我认知、回忆、情绪等概念的了解，相似的评论会牵涉哲学、伦理学、人类学、社会学、神经科学、核算机科学等方方面面，短期内还看不出有完美处理这一问题的或许。
也便是说，一旦牵涉“认识”，强人工智能的界说和评价规范就会变得反常杂乱。而人们关于强人工智能的忧虑也首要来历于此。不难设想，一旦强人工智能程序具有人类的认识，那咱们就必定需求像对待一个有健全人格的人那样对待一台机器。那时，人与机器的联系就绝非东西运用者与东西自身这么简略。具有认识的机器会不会甘心为人类服务？机器会不会由于某种一起诉求而联合起来站在人类的对立面？一旦具有认识的强人工智能得以完成，这些问题将直接成为人类面对的实际应战。
假定核算机程序经过不断开展，能够比国际上最聪明、最有天分的人类还聪明，那么，由此产生的人工智能体系就能够被称为超人工智能。 牛津大学哲学家、未来学家尼克·波斯特洛姆（Nick Bostrom）在他的《超级智能》一书中，将超人工智能界说为“在科学发明力、才智和社交才干等每一方面都比最强的人类大脑聪明许多的智能”。显着，对今日的人来说，这是一种只存在于科幻电影中的愿望场景。
与弱人工智能、强人工智能比较，超人工智能的界说最为含糊，由于没人知道，逾越人类最高水平的才智究竟会体现为何种才干。假如说关于强人工智能，咱们还存在从技能视点进行评论的或许性的话，那么，关于超人工智能，今日的人类大多就只能从哲学或科幻的视点加以解析了。
首要，咱们不知道强于人类的才智方式将是怎样的一种存在。现在去议论超人工智能和人类的联系，不仅仅是为时过早，而是底子不存在能够明晰界定的评论方针。
其次，咱们没有办法，也没有阅历去猜测超人工智能究竟是一种不实际的愿望，仍是一种在未来（不论这个未来是一百年仍是一千年、一万年）必定会来临的结局。事实上，咱们底子无法精确揣度，究竟核算机程序有没有才干到达这一方针。
显着，假如大众对人工智能会不会应战人类、要挟人类有忧虑的话，那么大众心目中所忧虑的那个人工智能，基本上归于这儿所说的“强人工智能”和“超人工智能”。
人类现在所在的年代是窄范畴弱人工智能年代。人工智能的效果规模仍是在某一小范畴的莫一个规模。值得一提的是现现已有人工智能能够协助人类写作了。
2011年，一个名叫罗比·艾伦（Robbie Allen）的思科公司工程师将自己兴办的一家小公司改名为Automated Insights，这个新名字大有深意——罗比·艾伦立志研制人工智能主动写作程序，而公司新名字的首字母缩写刚好便是人工智能的英文缩写——AI。
凭借一套名为“作家”（Wordsmith）的人工智能技能渠道，Automated Insights公司首要与美联社等新闻机构协作，用机器主动编撰新闻稿件。2013年，机器主动编撰的新闻稿件数量已达3亿篇，超越了一切首要新闻机构的稿件产出数量；2014年，Automated Insights的人工智能程序已编撰出超越10亿篇的新闻稿。
国际三大通讯社之一的美联社于2014年宣告，将运用Automated Insights公司的技能为一切美国和加拿大上市公司编撰营收成绩陈述。现在，每季度美联社运用人工智能程序主动编撰的营收陈述数量挨近3700篇，这个数量是同时段美联社记者和修改手艺编撰的相关陈述数量的12倍。2016年，美联社将主动新闻编撰扩展到体育范畴，从美国作业棒球联盟的赛事报导下手，大幅减轻人类记者和修改的劳作强度。
想看看机器主动编撰的新闻报导是否表达明晰，句子晓畅？下面是从美联社作业棒球联盟新闻稿中节选出来的几段：
宾夕法尼亚州立学院（美联社）：第十一局，一二三垒有人，一人出局的状况下，迪伦·蒂斯被触身球击中，保送上垒。这是本周三州立学院鹿角队9︰8打败布鲁克林旋风队的竞赛中的一幕。
丹尼·哈茨纳经过献身打取得取胜一分。击球后，他成功跑上二垒但在跑向三垒时出局。
基恩·科恩在第一局中打出双杀，使旋风队以1︰0抢先。但在第一局的随后时间内，鹿角队连得5分，其间，迪伦·蒂斯的触身球就直接送两人跑回本垒。
主动编撰新闻稿件的优点显而易见，这不光能够节约记者和修改的许多劳作，并且能够在应对突发事件时充沛体现出核算机的“闪电速度”。
2014年3月17日清晨，仍在梦乡的洛杉矶市居民被细微的地上晃动吵醒。这是一次震级不大的地震，但由于震源较浅，市民的感触比较显着。地震产生后不到三分钟，《洛杉矶时报》就在网上发布了一则有关这次地震的具体报导，报导不光提及了地震台网观测到的具体数据，还回忆了旧金山区域最近十天的地震观测状况。
人们在新闻报导的网页上看到了《洛杉矶时报》记者的名字，但该新闻之所以能够在如此快的时间里宣布，彻底要归功于能够不眠不休作业的人工智能新闻编撰程序。地震产生的瞬间，核算机就从地震台网的数据接口中取得了有关地震的一切数据，然后飞速生成英文报导全文。刚刚从睡梦中吵醒的记者一睁眼就看到了屏幕上的报导文稿，他快速审理后用鼠标点击了“发布”按钮。一篇主动生成并由人工复核的新闻稿就这样在第一时间快速问世。
现在的科技运用范畴处于弱人工智能年代，也便是窄运用人工智能。这种人工智能程序在特定的小范畴里现已越来越向着深层开展。
你试想一下，理科其实等于科学、技能类人才，文科对应更多是文娱性、文学性等人才，早在二十年前就建议科技强国，科学技能是第一出产力，正由于曾经咱们的人都学文学，每人懂理工科，那么坦克飞机的制作都需求去别人家学习，然后学习技能渐渐改进，其间吃的亏可不少。
自己以为，文学位置下降是必定的趋势，由于未来科学技能的位置越来越高，但并不是肯定的，由于现在的人很简单发现，既懂理科，文学本质又好的人许多，未来的人才不或许是单一化的，都是中心化，辐射多个范畴的。
回到人工智能方面，这也是人类开展的一个必定成果，老龄化严峻将会是每个国家都存在的危机，由于医疗好了，平均寿数进步许多，白叟多了，出产力少了，一些苦力活谁来干？比如工厂那些繁琐的加工、转移，现在都逐步由机器人主动化替代了，像美国的农场，遍及很大，办理者很少，阅历开始的奴隶耕耘，到机械耕耘（一个人开着拖拉机去耕耘，但开车也是一种苦逼的劳作），到现在逐步由机器人全主动化耕耘，人的劳作在解放，运营者不需求开拖拉机，能够有时间去做运营，做好产品服务，比如去开展物流、做电商，便利更多用户收购食物。
未来，简直90%的工农范畴都会被人工智能替代，人类会集在更轻松的服务行业，正如马云曾说过，未来的人类，每天大约就上3小时的班，由于大部分作业被机器人替代，那么，当人类从劳作中解放之后，必定需求寻求精力层次的享用，那便是文学、音乐之类的。
你以为锤子(起先为石制)的发明是一种跨越式的高度开展起来的吗?
放眼千年前史人类的每一次发明都或多或少会有替代人类\使一部分人赋闲的状况呈现, AI好像在这点上与其他技能(如蒸汽机\轮子)并无太大差异, 或许轮子的发明要比AI的发明含义要大一些,
但是我觉得正确的看待AI, 应该是把从二战时期堆集的跨学科研讨范畴一个正名, 特别是信息技能+数学+生物学, 再类比来看或许与的发明相似, (你不觉得的发明影响人类要大于AI的影响吗?),
再看以操控论为开始的跨学科研讨范畴整合, 到AI, 不难发现AI仅仅一种杂乱体系的称号,
再看前史含义, 工业革命带给出产的加快是曩昔千年之和, AI的诞生带给信息核算的加快是有人类以来的一切的核算之和, 在这品种比下来看, AI的含义严重无可厚非值得等待, 但AI也必定成为前史, 人类还有世界要探究, 还要为延伸寿数而斗争.
引荐 矮大紧的一个隐喻, 人类愿望月球上有嫦娥, 后来就造了火箭, 真的上去了. 文学\艺术\文娱的意图是为了给人以愿望, 方向, 而不是处理出产力问题, 工业革命不会, AI仅从核算的视点来说也不会发明愿望, 愿望代表着人类生计的终极含义, 假如有一种人类的发明能核算愿望解说这个含义, 那么之后又是什么呢?
电脑软件不会真的考虑，而人工智能仅仅承受了人类的指令，然后履行一系列的动作，这些动作让人类感觉遭到了解，就仅仅这样罢了。