第 2 章 人工智能技术概述
2.1 人工智能技术的产生及其发展。
人工智能，英文缩写 AI,它是一门研究和开发用于模拟和拓展人类智能的理论方法和技术手段的新兴科学技术。智能（intelligence）是人类所特有的区别于一般生物的主要特征。可以解释为人类感知、学习、理解和思维的能力，通常被解释为"人认识客观事物并运用只是解决实际问题的能力……往往通过观察、记忆、想象、思维、判断等表现出来".人工智能正是一门研究、理解、模拟人类智能，并发现其规律的学科。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的"容器",势必承载着人类科技的发展进步。
人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人类智能，但能像人那样思考、更有可能超过人类智能。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
2.1.1 人工智能技术的产生。
自人类诞生以来，就力图根据当时的认识水平和技术条件，企图用机器来代替人的部分脑力劳动，以提人类智能的能力。经过科技漫长的发展，一直到进入20 世纪后，人工智能才相继的出现一些开创性的工作。1936 年，年仅 24 岁的英国数学家 A.M.Turing 就在他的一篇名为"理想计算机"的论文中提出了著名的图灵机模型，1950 年他又在"计算机能思维吗？"一文中提出了机器能够思维的论述，可以说正是他的大胆设想和研究为人工智能技术的发展方向和模式奠定了深厚的思想基础。
1956 年在美国 Dartmouth 大学一次历史性的聚会被认为是人工智能科学正式诞生的标志从此在美国开始了以人工智能为研究目标的几个研究组。这其中最著名的当属被称为"人工智能之父"的麦卡锡（McCartney），人工智能的概念正是由他和几位来自不同学科的专家提出来的，这门技术当时涉及到数学、计算机、神经生理学、心理学等多门学科。至此人工智能技术开始作为一门成型的新兴学科开始茁壮的成长。
2.1.2 人工智能技术的发展。
20 世纪 60 年代以来，人工智能的研究活动越来越受到重视。为了解释智能的相关原理，研究者们相继对问题求解、博弈、定理证明、程学设计等领域的可能性进行了深入的研究。几十年来，不仅使研究课题有所扩张和深入，而且还逐渐搞清楚了这些课题共同的基本核心问题以及它们和其他学科间的相互关系。
而正如社会发展的规律一样，一件新鲜事物的出现也必将经历它的低潮期，在接下来的十多年里，人工高智能也不可避免的进入了自己的低谷期，直到 80年到中期开始，有关人工神经元网络的研究取得了突破性的进展才带领人工智能走进全新的发展领域里。1986 年 Rumelhart 提出了反向传播（back propagation- BP）学习算法，解决了多层人工神经元网络的学习问题，掀起了新的人工神经元网络的研究热潮，人工智能广泛应用于模式识别、故障诊断、预测和智能控制等多个领域。
1997 年 5 月，IBM 公司研制的"深蓝"计算机，以 3.5:2.5 的比分，首次在正是比赛中战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，在世界范围内引起了轰动。这标志着在某些领域，人工智能系统可以达到人类的最高上水平。这也对人工智能的研究起到了相当的推动作用，世界各国开始大力发展人工智能技术，相继成立人工智能研究小组和研究委员会，并兴建人工智能重点实验室，在全世界范围内征集相关人才，这些举动无疑将促进人工智能的全面发展，使人工智能走上新的高度。
而就在 2016 年的 3 月，谷歌的"阿尔法围棋"又以 4:1 的比分战胜国际围棋大师李世石，人工智能再次用精湛的棋艺和惊艳的表现征服了世人，让身处大数据时代背景下的人类对人工智能的发展寄予了无限的希望，同时也陷入了无尽的反思。
2.1.3 人工智能技术的分类。
目前情况来看，人工智能可以分为两大类：强人工智能和弱人工智能。我们目前所处的还是属于弱人工智能阶段，之所以称之为"弱",是因为这样的人工智能不具备自我思考、自我推理和解决问题的能力，统筹的讲就是没有自主意识，所以并不能称之为真正意义上的智能。而强人工智能则恰好相反，若能配合合适的程序设计语言，理论上它们便可以有自主感知能力、自主思维能力和自主行动能力。目前关于强人工智能的类型又分为两种：一种是类人的人工智能，机器完全模仿人的思维方式和行为习惯；另一种是非类人的人工智能，机器有自我的推理方式，不按照人类的思维行动模式生产生活。强人工智能技术具有很大的自主意识，它们既可以按照人预先设定的指令具体去做什么，也可以根据具体环境需求自身决定怎么做、做什么，它们具有主动处理事务的能力，也就是说可以不根据人类事先做好的设定而机械的行动。就当下的技术手段程序语言设计发展阶段而言，我们离实现强人工智能还具有不小的距离，但是我们不排除在编程技术实现智能化后，人工智能会带来天翻地覆的变化，到那个时候它们所带来的伦理问题才会是困扰我们的难题。
2.2 人工智能技术的主要应用领域及其影响。
相当程度上，2014 年可谓"机器人"的元年，而 2015 年可称"人工智能"的元年。一虚一实的智能热潮，加上时下风起云涌的智能无人车，2016 年可算是"新 IT"的元年。人类在经历了生机勃勃的"老 IT"工业技术（IndustrialTechnology）和万物通连的"旧 IT"信息技术（Information Technology）之后，终于迎来了以机器人和人工智能为核心的"新 IT"智能技术（IntelligentTechnology）和智能产业的新时代。
从人类社会的发展进程来看，新 IT 时代是历史的必然。按照科学哲学家波普尔的观点，世界由三部分组成：物理世界、心理世界和人工世界。农业技术开发了物理世界的地面资源，使人类从追逐食物四处漂泊到安居乐业，确保了我们的生存与发展。科学的兴起，首先解放了我们的心理世界，工业技术随之涌现，极大地扩展了人类的体力和感知能力，使我们能够上天入地开发空间和矿藏资源，大大提高了人类的生活水平。今天，随着智能技术的逐渐成熟，人类面临着开发人工的"第三世界"之伟大任务，也就是说要解放智力，让数据资源、知识体系和社会智慧成为建设新 IT 时代的动力，进而把我们带入一个崭新的"智业"社会。
2.2.1 人工智能技术的主要应用领域。
人工智能技术是在计算机科学、控制论、信息论、心理学、语言学包括哲学在内的多种学科相互渗透的基础上发展起来的一门新型边缘学科，主要用于研究用机器（主要是计算机）来模范和实现人类的智能行为，经过几十年的发展，人工智能在不少领域得到发展，在我们的日常生活和学习当中也有许多应用。
（1）智能感知。智能感知包括模式识别和自然言语理解。人工智能所研究的模式识别是指用计算机代替人类或帮助人类感知的模式，是对人类感知外界功能的模拟，研究的是计算机模式识别系统，也就是使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。而自然言语理解，就是让计算机通过阅读文本资料建立内部数据库，可以将句子从一种语言转换为另一种语言，实现对给定的指令获取知识等。此类系统的目的就是建立一个可以生成和理解语言的软件环境。
（2）智能推理。智能推理包括问题求解、逻辑推理与定理证明、专家系统、自动程序设计。人工智能的第一个主要成果是一个可以解决问题的国际象棋程序的发展。在象棋应用中的某些技术，如果再往前看几步，可以将很难的问题分为一些比较容易的问题，开发问题搜索和问题还原等人工智能技术。而基于此的逻辑推理也是人工智能研究中最持久的子领域之一。这就需要人工智能不仅需要解决问题的能力，更要有一些假设推理和直觉技巧。在此两者的基础上出现的专家熊就是一个相对完整的智能计算机程序系统，应用大量的专家知识，解决相关领域的难题，经常要在不完全、不精确或不确定的信息基础上作出结论。而所有这三个功能的实现都是最终实现自动程序的基础，让计算机学会人类的编程理论并自行进行程序设计，而这一功能目前最大的贡献之一就是作为问题求解策略的调整概念。
（3）智能学习。学习能力无疑是人工智能研究中最突出和最重要的方面之一。学习更是人类智力的主要标志，是获取知识的基本手段。近年来，人工智能技术在这方面的研究取得了一定的进展。包括机器学习，神经网络，计算智能和进化计算。而智能学习正是计算机获得智能的根本途径。此外，机器学习将有助于发现人类学习的机制，揭示人类大脑皮层的奥秘。所以这是一个一直受到关注的理论领域，思维和行动是创新的，方法也是近乎完美的，但目前的水平还距离理想状态有一定的距离。
（4）智能行动。智能行动是人工智能应用最广泛的领域，也是最贴近生活的领域，包括机器人学、智能控制、智能检索、智能调度与指挥、分布式人工智能与 Agent、数据挖掘与知识发现、人工生命、机器视觉。智能行动就是对机器人操作程序的研究。从研究机器人手臂相关问题开始，进而达到最佳的规划方法，以获得完美的机器人移动序列为目标，最终成功产生人工生命。而将来智能人工生命的成功研制也必将会作为人工智能技术突破的标志。
2.2.2 人工智能技术对人类社会的主要影响。
（1）取代重复简单劳动力。
人工智能技术的崛起将导致"失业潮"的发生已基本成为行业的共识。"世界经济论坛"2016 年年会，基于对全球企业战略高管和个人的调查发布的报告称：未来五年，机器人和人工智能等技术的崛起，将导致全球 15 个主要国家的就业岗位减少 710 万个，2/3 将属于办公和行政人员。莱斯大学计算机工程教授摩西·瓦迪近日同样表示，今后 30 年，电脑可以从事人类的所有工作，他预计，2045 年的人类失业率将超过 50%.
（2）新成员进入社会。
一方面，人们迫切希望人工智能能代替人类在各种各样的劳动中，另一方面，他们担心人工智能的发展会带来新的社会问题。事实上，近年来，社会结构正在悄然的发生变化。社会结构正在由"人-机器"到"人-智能机器-机器"悄然的转变。因此，人们必须开始学习如何与智能机器和睦相处。
（3）人类容易滋生惰性思维方式。
人工智能对知识的掌握将会是动态的，是会不断增加和更新的，而且知识更新的速度远超人类的极限，这势必会影响到人类的思维方式，使得越来越多的人过度的依赖人工智能的计算，从而自身的主动思维能力日渐下降。这会造成人们对于事物和是非的判断能力减弱，到最后只是一味的听取计算机给予的建议，认知能力越来越弱，并逐渐开始对社会产生错觉。并且在日常生活中失去对问题的求知责任感，这或许才是人工智能真正的威胁吧。
（4）像核武器般技术失控。
任何新技术最大危险莫过于人类对它失去了控制，或者是它落入那些企图利用新技术反对人类的人手中。就像我们现实生活中存在的核武器，在相当长的一段时间内有核国家确实对一些世界邪恶力量起到了震慑作用，可在这个和平年代，我们不得不随时担心核武器所带来的不可控的后果。人类发明了核武器，可越来越发现根本无法控制它所将带来的恐怖影响。如果人工智能技术发展继续遵循武器的发展规律，也必将出现技术失控的现象，而这门技术将带来的负面影响要远大于武器，至于结果，从我们近些年创造的科幻电影就能看得出。
2.3 对人工智能发展的哲学思考。
"我们只能向前看到很短的距离，但是我们能够看到仍然有很多事情要做。"为什么要对人工智能技术进行哲学思考呢？简单的说，哲学是科学的科学，纵观包括人工智能技术在内自然科学的历史，都是在哲学的引领下进步的。所以只有把该想的哲学问题想清楚了，才能使人工智能技术在正确的道路上前进。以计算机技术为主导的一系列自然科学门类为人工智能的实现提供了现实可能性，而哲学思考在对未来技术发展过程中更是不可或缺，它决定着我们能够看多远，并深刻的影响着我们能走多远，以及在前进的路上会有多少阻碍。
而介于上文中提到的人工智能的概念，我们不难发现，真正需要我们进行深刻思考的就是可能会出现在未来的强人工智能技术，只有会思考的人工智能客体才会大量的涉及到哲学层面的问题。以下就是笔者对于人工智能技术（强人工智能）的几点哲学上的思考。
2.3.1 思考是怎样一种活动。
思考是思维的一种探索活动，思考力则是在思维过程中产生的一种具有积极性和创造性的作用力。
总结弗洛伊德的观点，思考就是：潜意识+意识+超意识。荣格的观点是：意识+个体意识+集体意识（环境）。两位哲学大师对于思考的定义都提到了意识这个词，可见思考这个物质活动是感性的，而且具有相当的主观性，是包含了每个人类个体的个性活动，在这其中又会或多或少的夹杂社会共性的大脑意识活动。
换种方式说它是理性逻辑和感性跳跃共同作用的结果，是人类与生俱来的神经网络在环境中学习所产生的一种随机突变的能力。
马克思主义哲学对意识的基本观点是："我们自己所属的物质的、可感知的世界，是唯一现实的；而我们的意识和思维，不论它看起来是多么超感觉的，总是物质的、肉体器官即人脑的产物。物质不是精神的产物，而精神却只是物质的最高产物。"唯物辩证法认为：物质是显示世界的统一基础，物质世界发展到一定的阶段上，产生了人，并"产生"了与自己既相对立又相统一的意识现象。
人类的意识是长期物质世界发展的必然产物，是一种天然产物，也是社会的产物，是一切意识的产物，是长期发展的产物。作为一种反思的形式，意识经历了三个决定性的转变，即所有材料都具有普通低生物反应的反应特点，高级动物的感官和精神活动，最终，人类意识的发展。第二，意识是社会历史的产物。在人类意识的过程中，社会实践，特别是劳动在人类意识的过程中起着决定性的作用。人们在劳动过程中创造了语言、语言和伴随的劳动，促进了人类的意识发展。
人类意识的主要特征：首先，人的意识有目的和计划，人类的实践也在这个目的和指导下的一个计划有一个有意识的活动。第二，人的意识是创造性的，它既能理解事物的现象，又能反映事物的本质，并创造性地抽象事物在本质上的必然性或规律性。第三，人的意识是通过对自然的改造，引导人类的实践，使世界从原来的自然中不断地转化为人性化的本性。第四，人的意识可以引导和控制的生理行为。
2.3.2 机器能否思考。
在探讨这个问题之前，我们已经了解到了思考和意识的本质，现在不妨再来来了解下如何思考。这就不免要提到思考的方法，关于思考的方法，人类将之称为人之思维活动内在"程序"的运作方式。所谓思维方式就是我们人类学会思考的路径，更可以说是人类与生俱来的一种学习能力的延伸，那么如果机器人想要学会思考，就要先学会思考的方法，通过前文的描述，我们不难发现，学会思考的关键就是"意识"和"学习",其中"意识"是前提，"学习"是途径。
著名的人工智能专家艾伦·图灵中说："一台机器永远不能做很多人科学技术做的事情（如：犯错误，要明白，它不是爱一个人）。"大脑和计算机的处理方法是完全不同的。计算机 0 和 1 个系列的存储信息，但在大脑中，还没有出现使用开放位置（相对于 1）和关闭位置（相对于 0）存储信息的二次元神经。
此外，两者都有一些主要的不同之处：大脑是自我设计，电脑是独立的"输入"和"输出"自动记忆。此外，电脑的整个系统不能被单独改变或消除，如果一个线断或晶体管发生故障，整个系统就会崩溃；大脑包含的神经网络可以自我再生，高度自我调节。大脑会在我们的生活中不断自我进化，特别是在儿童时期。
老化细胞死亡，新生细胞诞生，并且大脑可以将不需用的链接自动屏蔽。神经元之间也有类似的选择效应，加工信息的速度也很不一样。在大脑中，脉搏以每秒一百米的速度行驶，而在计算机中，信息传播速度更快，每秒钟有几千公里。这也可能表明，计算机执行一些特定的任务，比我们快，例如，在做数量计算的时候。相比之下，人脑在综合性方面的表现更好，如人脸识别等。如今的计算机，虽然没有意识，但这只是因为我们仍然没有掌握使它们变得"复杂"的技术，使它们像大脑中的神经元一样工作。
说到这里，我们来看一下著名的"图灵测试",实验情况如下：有一人发出提问，而作出回答的有二者，分别是一个人和一台计算机。然后提问者从二者的回答中辨别哪个是机器哪个是人，可悲的是，到目前为止还没有一台机器能够通过"图灵测试".我们不妨说，哪怕计算机程序设计的够准确，可以毫无纰漏的回答出提问者的每个问题，但是它还是不会思考，我们稍微动用以下我们大脑中的感性细胞就能立马发现它"机械"的一面。而在当时，图灵预言在公元二千年，计算机可以在五分钟的对话里欺骗发问者。但目前的现实是我们不能创造一台能像人一样说话的电脑，更不用说计算机有自己的想法了。而现在已经是 2016 年了，我们仍然连强人工智能的边缘都触碰不到。
就人类目前的编程环境而言，还没有能力制造出可以思考的计算机，甚至我们的计算机技术越来越依赖大数据技术，而这门技术的本质就是机械的对人类个体的生活习惯捕风捉影，所以目前的机器人最多能做到的就是跟着人类的步伐机械的前行，这个过程是完全没有意识的，更不用说有思考活动的存在了。但是就人类科技的速度来看，强人工智能技术并非没有实现的可能，而我们应如何发展，如何正确面对它的存在就成了各问题的重中之重。
2.3.3 人工智能前进的方向正确与否。
2016 年是人工智能"扬名天下"的一年，透过硝烟弥漫的"人机大战",我们更应该看到 AlphaGo 现实存在的意义和价值，它带给人类未来发展的怎样的深刻启示。
AlphaGo 的胜利首先说明人工智能的机器学习取得了重大进展，展示了机器学习和大数据的价值与力量，再次展示了学习是可模拟的，而且可达到令人难以置信的程度，由此人们可期望一个陪护机器人会在人的培养下，可以变得"越来越像人样";其次说明了人工智能技术的核心是算法，更加凸现算法的核心作用和理论的巨大价值，展现了人工智能技术的性态特征；最后由于围棋一直被认为是人工智能领域一个非常具有标志性的大挑战，AlphaGo 的胜利，将推动人工智能领域实现人类级别能力任务的发展。
AlphaGo 胜利背后的最大价值在于，它激励人们持续不断地探索过去人工智能领域一直看似难以实现的人类智能级别的任务，特别对于像优化布局、合成设计、管理决策等能够被抽象为围绕一个整体目标，须从当前很多的可能中做出选择来实施决策这类组合选择问题。其次，启示人类探索解决组合选择问题的新方法，如使得在选择中融入学习机制并利用已有数据指导选择、利用计算机的分布式并行方式处理、利用大数据思维简化近似算法设计等。最后，启发人类更深入地思考人工智能发展的一些关键问题，推动该领域的科学快速发展。
"人机大战"带给我们的启示是人工智能研究只有结合问题才能取得突破。
类脑技术是实现人工智能的重要途径，但应更加强调"脑启发"技术，不应"类"而类，应坚持"应用驱动"导向。人工智能的本质性突破会来自人们对大脑自身和智能本质理解的突破。类脑技术是从这一观点出发的实现人工智能方式的总称。如果接受"人和机器名自有各自特长方面"的话，人工智能的发展就不必拘泥于其技术与真实人类智能对等相同的程度，否则人工智能和人类都不会彼此超越。
脑科学与认知科学是人工智能发展的源动力，应从战略高度认识，人工智能应朝着"扩充和延伸人的功能来完成人很难完成的任务"之方向发展。人工智能的目标应该是：综合运用最新技术，在某一或更多方面超越人类智能。脑科学研究应关注"机器还没有达到人类水平但应该能够达到甚至超过的认知机理的揭示上",也应关注人之"弱项致因"的研究上；而人工智能研究，要强化先进技术的综合运用，任何人工智能技术的成功一定是当代最新技术综合运用的成功，片面说成是"谁战胜谁"是不公平的，也是无意义的，说人类智慧的最后壁垒被攻破，这都是无稽之谈。
"人机大战"后我们更应该清晰地认识到人工智能的发展应是坚持将应用驱动作为导向，类脑应更加强调"脑启发"技术， 而不应为"类"而"类",人工智能要立志超越人类，并走为人类服务的发展线路。
2.3.4 人类该如何面对人工智能的不断超越。
提到人工智能就不得不提人类智能，顾名思义人类智能就是人类认识世界和改造世界的才智和本领。所谓的人工智能超越人就是超越人工智能的存在，现阶段我们称这种现象为超人类智能。
当超人工智能一旦出现，人类的命运将不可挽回地被逆转。以我们现在的伦理形式来讲人类未来的命运无外乎将面临三种可能性：
一是人类主动选择与人工智能融合。例如人类在自己的大脑中植入电脑芯片，实现与超人工智能云网络的链接，从而成为"半人半机器"的生命复合体。这种增强了的超人类，将因为与超人工智能的链接，而拥有超出现有人类成千上万倍的记忆、计算能力，以及任何数理逻辑基础上可以生成的高超智能。到那时，我们的子孙后代将不再需要十年寒窗、从小学到博士的知识课程，将可以通过插入一个知识 U 盘，在几分钟内上传到大脑里，又或者在需要时直接通过脑-机接口上网，在无所不包的人工智能网络中瞬间获取所需的任何已经存在的数据、信息和知识。这也许将是最为美好的人类前景：超人工智能和人类和谐共处，比翼齐飞，共同演化出新的超智能人类。
二是人类彻底沦为超人工智能的"奴隶".超人工智能一旦"觉醒"（就想科幻灾难片描述的一样），拥有自我意识，并且产生了控制人类的野心，那么未来的人类面对超过自己智能万亿倍的机器智能时，会比面对白人火枪的印第安人更加软弱无力，束手无策，被超人工智能所控制。这将是最为可怕和无奈的人类未来图景。
三是超人工智能的发展始终被人类控制在一定的范围内，或者由于某种我们现在还无法预见的原因，超人工智能始终未能进化出自我意识，从而不会产生奴役人类的野心。这时的超人工智能就好比人类的良师益友，独立于人体之外，只在人类需要时给予必要的咨询和帮助。
当然，我们不乏大胆的预测另一种可能性：超人工智能成为关怀和引导人类进化的"神".纵观历史，几千年来人类社会充满了杀戮、战争和各种暴力，其根源在于抢夺各种有限的资源（从以前的土地、女人到现在的石化能源、金融控制权等）。但以芯片和算法软件为基础的超人工智能不一样，它们对于土地、金融以及保证人类延续的男人女人等绝大多数资源都没有兴趣（能源除外）。因此，拥有高超智力而又不贪图金钱、权势、物质资源的超人工智能，很有可能进化出类似"佛菩萨"的慈悲心肠。超人工智能不仅不会主动去奴役和消灭人类，相反它们会通过更高的技术手段，来引导人类走出自我中心的狭隘境界，走向世界大同的美好境界。
任何技术都是双刃剑。核技术可以做成杀人的原子弹、氢弹，也可以成为造福人类的核电站。从当前看，人工智能技术的发展对于把人类从重复性的脑力、体力劳动解放出来，是会有很大助益的。但未来是否会有超人工智能的出现，从而带来不可逆转的灾难，这个还有待观察。有人担忧，人工智能技术发展到了某个临界点后，将可能会产生自我迭代（也就是人工智能具备了自我开发研究更好的算法程序的能力），到那时人类将彻底失去对人工智能技术发展的主导控制权。
因此他们主张彻底停止对人工智能的研究开发。也有人认为，人工智能离超人类智能的那一天还很遥远，现在还用不着担心。
至于我的看法，我比较乐观，我认为应该继续发展人工智能，积极做好技术之外的相关研究（比如说伦理学），让人工智能技术存在于人类可控制的范围内，越来越好地服务于人类。这样一旦有天人工智能超过了人类智能，人类也能够与人工智能机器人和谐地相处。
