淺論人工智能技術的應用及發展趨勢

黃世洲

（曲阜師范大學軟件學院，曲阜 273100）

1 引言

在當今互聯網時代，人工智能技術不斷推動社會的進步和信息技術的發展，在很多領域已經超越人類并創造了巨大的價值。人工智能自2016年起進入國家戰略地位，人工智能的發展程度已經成為了衡量國家綜合實力的標準，更成為了當今商業模式必不可少的部分。

2 人工智能簡介

人工智能是屬于計算機科學的一個分支，它的目的在于生產出一種能模仿人類，甚至超越人類思考的智能反應機器，但是人工智能不是人的智能，但是能夠像人那樣思考。

隨著2006年Geoffrey Hinton教授（多倫多大學）提出深度學習，隨后幾年人工智能技術陸續在圖像、語音識別及其他領域內取得了突破性的成功。

3 存在的問題

雖然如今的人工智能可以進行人臉識別，語音識別，但始終是用固定的神經網絡，通過大量的數據訓練出來的，到目前為止電腦還不能表現出“自我”意識，也沒有”想象力”這種概念，當前的只是制造出了看似智能的機器，這些機器只是用來代替人類勞動的工具，它們不具備自主的推理和判斷能力。

人工智能的工作機制始終是以人類思考方式為基礎的，但是人類除了從實踐中獲取經驗之外，還可以想象，然后通過實踐來驗證想象的正確性，最后實現質變。而計算機在該方面卻難以實現，只能通過固有的神經網絡進行思考，再也難以拓展。

4 強人工智能的基礎情況

4.1 強人工智能的特點

強人工智能被認為是有心智意識的，有知覺，能像人類一樣自主思考，推理判斷問題，甚至超越人類的智慧水平。強人工智能是對腦科學、神經科學的研究，來研究人腦的高級神經活動規律，以及人的創意、靈感、想像力究竟是怎么來的。

4.2 實現強人工智能的困難

有學者認為強人工智能具有意識，會對人類構成威脅，所以不能研究具有意識的人工智能，甚至有的學者認為人工智能會毀滅世界。實現強人工智能就是去實現人腦運作的機制，然而即使是醫學界的學者們也不能完全解讀人的大腦，也不能復制人腦神經的工作過程，于是強人工智能盡管在幾十年來投入很大，但是突破始終有限，甚至有一段時間研究一度處于停滯不前的狀態。

當今人工智能的方向也不是強人工智能，并且憑借當今人類對生物學以及計算機科學的掌握程度，也不支持強人工智能的實現。

4.3 對實現強人工智能途徑的猜測

AlphaGo只是研究了數百萬的人類棋譜總結經驗，最終打敗了人類頂尖高手，而AlphaGo Zero卻是通過自我對戰，來調整神經網絡，最終可以實現出人類未曾見過的下棋方式。

雖然AlphaGo Zero沒有實現自我意識，但是在沒有任何圍棋數據的情況下，AlphaGo Zero像人類一樣摸索出了圍棋的規則，并且展現出了自己對圍棋的見解，從中我們可以看出，弱人工智能著重于解決問題，使機器擁有做某件事情的能力，通過弱人工智能集成的強人工智能會有屬于機器的判斷問題的經驗，當它面對一件事情時可以調取其自身通過訓練得到的經驗，然后給出類人的反應，這樣強人工智能的研究就不必完全依靠對人腦的研究了，極大的降低了強人工智能研究難度。

4.4 強人工智能的意義

研究強人工智能的目的絕不是為了讓人工智能取代人類，更不是讓人工智能危害人類，而是讓人工智能更好地服務人類。強人工智能相對于弱人工智能，多了類似于人類的“自我”意識，有自己思考問題，不依賴數據解決問題的能力，而且強人工智能雖然有和人類相似的“自我”意識，但是兩者思考問題的邏輯確實千差萬別，強人工智能在解決問題的過程中，可以為人類提供許多新思路，甚至可以解決人類無法解決的難題。

4.5 減少強人工智能帶來威脅的猜測

一直以來，人類擔心人工智能出現意識去傷害人類的情況。但是，目前還沒有出現過人工智能傷害人類的情況，因為目前的人工智能屬于弱人工智能，還不具備意識，沒有傷害人的能力。

5 結束語

雖然人們對強人工智能持有擔憂，但是不研究強人工智能是不可能的，科學無禁區，人類不能因為害怕就停止探索研究。與其擔憂恐懼進而拒絕研究，不如思考強人工智能出前后可能引發的問題，提前著手準備相應的解決辦法，出臺相應的準則，將可能的危害減少到最小。無論人工智能如何發展，它始終都是為人類更好生活而存在的計算機科學技術。