【我的AI研究让老爸丢掉饭碗】先搞定狭义AI，再去担心超级智能

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首先，我们需要搞定狭义AI，再去担心超级智能

在谈论机器对我们的生活的影响时，让我们先梳理一下我们将要谈论的AI的类型。AI的三种常见类型是：

• 狭义人工智能（Narrow AI）： 机器能够重现特定的人类行为，没有意识。基本上，机器只是一个能够自动执行某些任务的强大工具，就像算法一样。也称为弱人工智能（Weak AI）。

  
  

• 强人工智能（Strong AI）： 机器能够完全重现人类智慧，包括抽象，语境适应，等等。也称为通用人工智能（AGI，Full AI 或 General AI）。

  
  

• 超级智能（Super-Intelligence）： 比所有人类智慧加起来更加智能的强大AI。

今天，我们还只能实现狭义的AI。强AI和超级智能让我们遐想纷纷，但那是我们仍然无法企及的。会有实现的一天吗？或许。但是，有一点容易被忽视的是，在未来10年内，假如我们不能正确处理，弱人工智能就已经足以摧毁我们的社会。

如果我们不能解决弱人工智能带来的社会问题，我们将永远不会实现超级智能。

事实上，弱人工智能已经是非常强大的工具。它能够识别图像中的对象；能够在围棋中击败世界冠军；能够重现任何伟大艺术家的风格；能够理解自然语言的查询；能够让你的房子自动化，让开车这个行为自动进行；能够生成足以以假乱真的图像；能够比医生更好地诊断癌症；能够比你自己更快地发现照片中的你自己的孩子，等等。

但归根结底，AI 只是一项技术，尽管争论重重。随着人工智能成为主流，许多公司都在寻求将AI推向市场的方式，将其变成一个涵盖性的术语——就像此前的大数据和云计算一样。这里，我们使用如下定义：

• 人工智能： 机器重现人类行为的能力。不管使用来实现它的技术是什么。

  
  

• 机器学习： 机器从示例中学习如何重现特定行为的一系列AI算法。机器学习算法有许多类型：神经网络，支持向量机，决策树，等等。

  
  

• 深度学习： 一类机器学习算法，其中神经网络中数据的连接的层被组合起来，以学习越来越抽象的概念。

简单地说，深度学习是机器学习的一个分支，机器学习是人工智能的一个分支。

在今天搞AI的人，大多数做机器学习，搞机器学习的人，大多数做深度学习，所以假如你混用了这几个词，是情有可原的。

AI 在最近成为主流的主要原因是，首次，有两个指数趋势一同出现了——计算力变便宜了，同时大规模的数据变得易得了——这使得教机器自己去做任务，而不是为某个任务编程成为可能。换句话说，AI成为可能，是因为我们大量投资了云计算和大数据。

我们正在从一个为机器编程的世界，转变为一个教机器学习的世界。

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