一、AI 的震撼未来
在探讨人工智能（AI）之前，我们不妨先想象一个场景。假如我们乘坐时间机器回到 1750 年，那个没有电、通讯基本靠吼、交通主要靠动物拉的时代。如果邀请一个 1750 年的人来到 2015 年，他会被现代的科技震惊得不知所措。从飞驰的汽车到能与世界另一头聊天的设备，从观看几千公里外的体育比赛到从口袋里掏出的黑色长方形工具记录眼前的事情，这一切对于 1750 年的人来说简直如同魔法。
我们正站在变革的边缘，而这次变革将和人类的出现同样意义重大 – Vernor Vinge如果你站在这里，你会是什么感觉？
看上去非常刺激吧？但是你要记住，当你真的站在时间的图表中的时候，你是看不到曲线的右边的，因为你是看不到未来的。所以你真实的感觉大概是这样的：
未来学家认为，我们正站在变革的边缘，而这次变革将和人类的出现一般意义重大。这种变革的加速趋势被称为加速回报定律。在狩猎采集时代，满足一个“吓尿单位”需要超过十万年，而工业革命后，一个吓尿单位只要两百多年就能满足。以电影《回到未来》为例，1985 年的主角回到 1955 年时会被当时的新颖事物震惊，但如果 2015 年的人回到 1985 年，震惊程度会更大。这是因为加速回报定律使得发展越来越快，1985 年 - 2015 年的平均发展速度比 1955 年 - 1985 年要快。按照这个定律，未来学家 Kurzweil 认为人类在 21 世纪的进步将是 20 世纪的 1000 倍，2030 年的世界可能就会让我们吓尿，2050 年的世界将变得面目全非。然而，很多人觉得“2050 年的世界会变得面目全非”这句话很可笑，这主要有三个原因。一是我们对于历史的思考是线性的，习惯参照过去的发展来预测未来，而应该指数地思考未来。二是近期的历史可能对人产生误导，指数增长曲线在截取的部分很短时看起来很线性，而且发展常遵循 S 曲线，可能只看到了 S 曲线的某一部分，不能准确反映发展速度。三是个人经验使我们对未来预期过于死板，我们受限于自身的想象力，觉得与经验不符的未来预测不可信。但如果从历史规律逻辑思考，未来几十年将发生比我们预期多得多的变化。
二、AI和普通计算机究竟有啥区别？
AI 当下依旧基于计算机的基本运作方式，采用半导体芯片技术（常被称作“硅基”）以及计算机的部分体系与平台。那么，它与传统的计算机程序存在哪些差异呢？
「传统计算机程序乃是一个规则的集合体。程序员借助代码向计算机传达规则，计算机依据这些规则对输入的数据进行判断和处理。例如经典的“if……else……”语句，即“如果大于 65 岁，就退休。否则，继续上班”。随后，计算机程序会依照这个规则，对所有输入的年龄数据展开判断与处理。”」
然而，在实际生活里，诸多要素（像图像和声音）极为复杂且多样，我们很难给出固定的规则，使得计算机实现高准确率的判断和处理。比如，判断一只狗是否为狗。狗有众多品种，每个品种的狗具有不同的颜色、体型以及五官特征。狗在不同的时刻，也会呈现出不同的表情和姿势。狗还会处于不同的背景环境之中。
所以，计算机经由摄像头所捕捉到的狗的影像可以说是无穷无尽的。要想通过有限数量的规则去辅助计算机进行判断是极为困难的。若期望计算机能够实现如同人一般的智能，就不能仅仅采用简单的规则驱动方式。而应当如同教导孩童那样，持续地输入数据和答案，让计算机自行总结特征，进而形成属于它自己的判断规则。
简单来说，在传统计算机中，人们输入的是规则（即程序）和数据，系统输出的是答案。
而 AI 的运算过程包含两个主要步骤：其一，输入的数据为数据以及预期可得的答案，此时系统输出的是规则。其二，把输出的规则应用于新的数据之上，接着再输出相应的答案。
第一步，我们可以将其称作“训练”。第二步，才是真正地“干活”。这便是传统计算程序与当下主流 AI 技术的一个典型差异。（需注意，这里所说的是“现在主流 AI”。有部分“历史 AI”以及“非主流 AI”，其玩法并不相同，不能一概而论。）
三、AI 的本质与分类
人工智能，即 Artificial Intelligence，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。不要一提到人工智能就只想到机器人，机器人只是人工智能的容器，人工智能是机器人体内的电脑。
人工智能分为弱人工智能、强人工智能和超人工智能三大类。弱人工智能擅长单个方面，如能战胜象棋世界冠军但只会下象棋的人工智能。强人工智能是人类级别的人工智能，在各方面都能和人类比肩，人类能干的脑力活它都能干。超人工智能在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能，这也是人工智能话题火热的原因，因为它关系到人类的永生或灭绝。
目前，我们处于充满弱人工智能的世界。弱人工智能无处不在，比如汽车上的控制系统、手机里的各种应用、垃圾邮件过滤器、智能室温调节、网购推荐、谷歌翻译、声音识别等都是弱人工智能。现在的弱人工智能系统虽然不吓人，但我们仍要警惕其变得更加庞大和复杂。
四、AI 的发展历程与关键人物
1. 发展历程
AI 的发展历程充满波折。1943 年，人工神经网络概念提出；1951 年，第一台神经网络计算机诞生；1956 年，人工智能诞生。此后，AI 经历了多次兴衰。1962 年，世界首款工业机器人出现；1966 - 1972 年代和 1980 - 1987 年代，神经网络领域有重大突破，但随后又遇冷。1997 年，IBM“深蓝”战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫；2006 年，杰弗里·辛顿创建深度学习算法，AI 开始加速发展；2011 年，Watson（沃森）打败人类冠军；2012 年，谷歌大脑研究小组在线视频智能识别领域有重大突破；2015 年，Google 推出第二代机器学习平台 Tensor Flow，剑桥大学建立人工智能研究所；2016 年，AlphaGo 战胜围棋世界冠军李世石，AI 正式进入公众视野。AI 经历了三大兴衰节点和四个发展阶段。三大节点分别是：第一次兴起（1950 - 1970 年代），第一次唱衰（1970 年代中晚期）；第二次兴起（1980 - 1987 年），第二次唱衰（1987 - 1993 年）；第三次兴起（1993 起至今）。四个阶段为：1950 - 1970 年代，用计算机模拟人的逻辑推理；1970 - 1990 年代，基于规则的专家系统建立；1990 - 2010 年代，数据驱动与机器学习；2010 - 至今，大数据 + 深度学习。
2. 关键人物
AI 史上有许多著名人物。艾伦·麦席森·图灵是“人工智能之父”；约翰·麦卡锡是“人工智能”命名者；杰弗里·辛顿是深度学习的建造者，人工智能领域的三位奠基人之一；雅恩·乐昆为神经网络的研究和发展做出重要贡献，尤其是在图像识别领域；约书亚·本吉奥是机器学习大拿专家，致力于用高级机器学习解决人工智能问题；雷·科兹威尔是人工智能先驱、未来学家，擅长未来预测；杰夫·霍金斯是历史上第一款掌上电脑 Palm Pilot 发明者，后致力于研究神经科学以及人工智能学习过程；吴恩达是人工智能和机器学习领域最权威的学者之一。
五、AI 的重要概念与应用
1. 重要概念
（1）大数据：大数据是发展 AI 的必备基础条件，是传统数据处理应用软件不足以处理的大或复杂的数据集。通过分析大数据可以得出额外信息和数据关系性，用于各种领域。
（2）机器学习：使用算法解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。
（3）深度学习：
深度学习，确切地讲，是深度神经网络学习。深度学习属于机器学习的一个关键分支。在机器学习领域中，存在一条“神经网络”路线。而深度学习，则是“神经网络”学习的加强版。神经网络是联结主义的典型代表。正如其名，这条路线通过模仿人脑的工作原理，构建神经元之间的联结模型，从而实现人工神经运算。
深度学习中所谓的“深度”，指的是神经网络中的“隐藏层”层级数量。经典机器学习算法所运用的神经网络，包含输入层、一个或两个“隐藏层”以及一个输出层。而深度学习算法则使用了更多的“隐藏层”（多达数百个）。其能力更为强大，使得神经网络能够完成更为困难的任务。机器学习、神经网络和深度学习的关系，可以通过以下图示看出：……（这里如果没有具体的图可以不展开描述）。
六、AI 究竟能做什么？
AI 的作用极为广泛。概括而言，与传统计算机系统相比，AI 所能提供的拓展能力涵盖图像识别、语音识别、自然语言处理、具身智能等方面。图像识别，有时也被归类为计算机视觉（Computer Vision，CV），它赋予计算机理解和处理图像及视频的能力。常见的应用场景有摄像头监控、工业质检、人脸识别等。语音识别，即理解和处理音频以获取其中所搭载的信息。常见的如手机语音助手、电话呼叫中心、声控智能家居等，多应用于交互场景。自然语言处理，它能使计算机理解和处理自然语言，明白我们的话语含义。该领域十分火热，广泛应用于创造性工作，如新闻稿撰写、书面材料创作、视频制作、游戏开发、音乐创作等。具身智能，是将人工智能搭载于一个物理形态（“身体”）上，通过与环境互动来展现智能。带有 AI 的机器人就属于具身智能。例如斯坦福大学年初推出的“Mobile ALOHA”，就是一个典型的家用具身机器人，它能够炒菜、煮咖啡甚至逗猫，一度火爆全网。值得注意的是，并非所有机器人都是人形机器人，也并非所有机器人都运用了 AI。AI 尤其擅长处理海量数据，一方面通过海量数据进行学习和训练，另一方面基于新的海量数据完成人工无法完成的工作，或者说找出海量数据中潜在的规律。
目前，AI 在社会各个垂直行业的应用主要围绕上述能力进行拓展。我们举一些常见的例子。在医疗领域，AI 已经能够用于分析 X 光片、CT 扫描、MRI 图像等，帮助识别异常区域，甚至做出诊断判断。它还可以识别组织切片中的细胞变异，辅助病理学家进行癌症筛查和其他疾病的诊断。AI 能够分析患者的基因组数据，确定最适合的治疗方案，也可以根据患者的病史和生理指标，辅助预测病情趋势。在药品研发方面，AI 可以帮助模拟化学成分的相互作用，缩短新药研发周期。当发生严重的公共卫生事件时，AI 可以分析流行病数据，预测疾病传播趋势。在金融领域，AI 可以实时监测市场动态，识别潜在市场风险，并制定相应的风险对冲策略。它还可以通过分析借款人的信用记录、收入情况、消费行为等多维度数据，评估信贷风险。当然，AI 也可以结合投资者的个人财务情况、风险偏好和收益目标，提供最合适的投资组合建议。
类似的例子不胜枚举。在工业制造、教育文旅、商业零售、农林牧渔、公共安全、政府治理等几乎所有领域，AI 都已有了实际的落地场景和案例。AI 正在改变社会，改变我们每一个人的工作和生活。
但任何事物都具有两面性。AI 作为一种工具，既有利处，也存在弊端。
其中最为现实的一个弊端，便是可能会对大量人类工作岗位构成威胁，进而导致大规模失业。根据麦肯锡的研究，在 2030 年至 2060 年这段时间里，大约 50% 的职业或许会逐渐被 AI 所取代，尤其是对于知识工作者来说更是如此。
除此之外，AI 若被用于发动战争，将会带来巨大的灾难和破坏。在欺诈方面，通过模仿声音或换脸进行诈骗，严重侵犯了他人的财产安全。同时，AI 在应用过程中可能会出现侵犯公民权益的情况，比如信息过度采集、侵犯隐私等。
倘若只有少数公司掌握先进的 AI 技术，那么很可能会加剧社会的不公平现象。而且，AI 的算法偏见也可能导致不公平的结果产生。随着 AI 变得越来越强大，人们可能会对其产生过度依赖，从而失去独立思考和解决问题的能力。
AI 的强大创造力也有可能让人类失去创造的动力和信心。围绕着 AI 的发展，还存在安全方面的问题，如数据泄露、系统崩溃等，以及道德伦理等一系列复杂的问题。这些问题都需要我们高度重视并加以解决，以确保 AI 的健康、可持续发展，同时保障人类的权益和社会的稳定。
所有这些问题，当下我们确实都没有可靠的解决方案。因此，只能在 AI 的发展进程中，逐步去探索、思考并加以解决。对于 AI 的警惕和防范之心是必不可少的。
作为我们普通人，目前最为现实的做法便是先了解它、学习它。首先学会使用常见的 AI 工具和平台，以此帮助自己提升工作效率，改善生活品质。有句话说得很有道理：“未来，淘汰你的不是 AI，而是掌握了 AI 的人。”与其陷入焦虑之中，不如勇敢地面对并积极地拥抱 AI，尽早掌握主动权。
