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人工智能發展突飛猛進 中間階層正在經歷變革陣痛
12月6日，亞馬遜即將開業的線下生鮮實體店AmazonGo，在朋友圈里刷了屏。
這個商店整合了亞馬遜新的智能技術，可以自動感知顧客有沒有從貨架上拿走商品，或者是把商品放回貨架，用戶不需要排除結賬，拿著商品就可以直接回家，亞馬遜會從你的賬戶里自動扣款，并生成賬單。
很神奇。但亞馬遜真的已經實現了。
事實上，很多以前我們想像得到，甚至想象不到的“黑科技”，都正在走入現實。
比如訊飛，不但可以智能識別語音、將文字合成為語音，甚至可以模擬真人的語音，讓聽者難辯真假。
諸如此類，不勝枚舉。
這些已經成為現實黑科技背后，都指向已依稀可見的同一個未來：人工智能(Artificial Intelligence，AI)。
在對于未來的預測中，不論積極還是悲觀，絕大多數科技界都相信，人工智能已經近在咫尺，并將為人類社會帶來的巨大改變。
比如《連線》雜志創始主編凱文·凱利(KevinKelly)認為，人工智能是下一個20年里顛覆人類社會的技術，其力量堪比電與互聯網；英特爾CEO科再奇(Brian Krzanich)也認為，人工智能將成為人類歷史新的轉折點。
在2016年12月6日，36氪主辦的WISE大會上，創新工場董事長兼CEO李開復更斷言，“十年后，全世界50%的工作，都會被人工智能所取代。”
但現在的問題是，面對人工智能的突飛猛進，從經濟到產業，從政策到法律，從社會到倫理，我們真的已經做好準備了嗎？
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人工智能的發展，與人類社會對它的預期，其實已經偏離。
到底什么是人工智能？
關于這個問題，有太多的定義、闡述與理解，很難找到通行的準確定義。
從廣義來講，能夠執行自動程序的計算機、手機等所有機械與設備，都應該納入人工智能的范圍，從手機、電腦、銀行、汽車到我們生活中的幾乎每一個環節，都已經有或多或少的人工智能發揮作用。
但在普通人眼中，或許"終結者"那樣擁有自己思想甚至情感的機器人，才是人工智能的典型代表。
而業界更普遍的觀點，是把人工智能分為三種：弱人工智能、強人工智能，以及超人工智能。
其中，弱人工智能是所有不能真正地自主推理和解決問題的智能，它的智能更多體現在"智能的行動"，這也是當前所有--至少是幾乎所有人工智能的現實水平。
而強人工智能，將具有智能思考能力，在某些領域的智能表現，接近甚至達到人類水平；超人工智能則將有可能形成對人類的智能碾壓。
這兩者，也正是人工智能產業努力的方向。
過去，即使每天花10個小時在自己的手機上，使用著各種信息時代的便利，我們依然認為，"真正的人工智能"還停留在科幻電影與遙遠的未來。
但現在，各種黑科技的井噴，正在告訴我們，從弱人工智能到強人工智能之間，或許并沒有一道森嚴的壁壘。在一些領域，人工智能將達到，甚至已經悄然越過那條看不見的分界線。
更重要的是，要對我們的產業、經濟乃至社會組織形成顛覆式的影響，其實遠遠不需要真正的強人工智能。
即使，我們離想象中的人工智能仍有距離，但它對人類社會產生的沖擊，已經全面開始。
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2015年3月，谷歌人工智能AlphaGo以4比1戰績，擊敗韓國圍棋選手李世石，是刺激進入人工智能競速狂潮的標志事件。
人工智能概念由來已久，但近幾年，這個產業才迎來井噴式的大繁榮。這段時間的發展速度與成就取得，遠超過去幾十年的累積。
這一輪的人工智能大發展，始于2006年，Hinton等人提出的深度學習概念。
在此之前，們更希望直接編寫出一套足夠智能的程序，但無論如何天才的，編寫出的程度都與外界的期望天差地別。
而深度學習則放棄了這個不切實際的想法，不再是程序員直接完成所有的代碼，而是放手讓人工智能自己演化成長。
通俗來講，它通過對人和動物大腦的仿生，將計算代碼模擬為簡單的、相互連接的神經元，并通過修改單元之間的連接，來不斷進行經驗積累，讓它形成自己的邏輯推理，自我完善發展。
這就像人的成長，剛出生時只有基礎的本能，只有經過慢慢長大，不斷學習，才能在不同的領域綻放光彩。成長環境的不同，學習方向的不同，都會影響未來的前進方向與成就高度。
這個概念的另一個通俗叫法，是"機器學習"。這個詞顯然更直接，它的目的就是要讓機器學習，自己進化。
比如，科學家們有過這樣的實驗：他們制造了一個機械海星，只為它輸入了控制自身部件的簡短代碼，以及讓它"學會自己走路"的目標，但它通過深度學習，只用了很短時間，就從只能在原地蠕動，到學會了流暢地行走，甚至當科學家截去一部分"肢體"，它依然能頑強地繼續前進。
這并非科學幻想，而是2015年初就已完成的真實實驗。
而現在，這種人工智能的深度學習，正在無數個不同的領域展開實驗，不斷累積通往下一次進化的經驗與數據。
就像本文開始列舉的那些黑科技，都是有人工智能和深度學習參與的應用實例。
浙公網安備 33010602000006號
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