众所周知，如今的人工智能，已经深入到了我们日常生活、学习和工作的方方面面，在某些特定任务中有着比肩甚至超越人类的能力。因此，有些人会担忧，能力越来越强的人工智能系统，会不会在未来的某一天进化出自己的意识，进而超越人类，甚至做出更可怕的事情，但其实对于这样的问题大家不用担心，具体知识介绍如下！

本文目录

1、AI智能和人工PK谁会赢？

2、人工智能的优势在哪里？

3、如何正确认识人工智能？

4、赋予人的思维，让计算机超越计算机模式

AI智能和人工PK谁会赢？

自人工智能诞生以来，其与人类之间的PK就从未间断。

30年前，也就是1992年，国际跳棋人工智能程序奇努克首次挑战了被誉为“世界上最好的”跳棋世界冠军廷斯利。然而令人遗憾的是，奇努克落败了。但两年之后，奇努克重振旗鼓，再次向廷斯利发起挑战，在双方打了6局平手之后，廷斯利因病退赛，奇努克获得冠军。这是人工智能历史上第一次在竞技游戏中获得官方世界冠军。

但奇努克前进的脚步并未停下，2007年4月，奇努克终极程序问世，成为了国际跳棋领域不可能被击败的存在。

1996年的冬天，首次国际象棋人机大战在美国费城上演。IBM公司的超级计算机“深蓝”与棋王卡斯帕罗夫进行了6局人机对弈。最终，卡斯帕罗夫以4:2的总比分战胜了“深蓝”。然而，仅仅过了一年，1997年5月，经过改进后的超级计算机“深蓝”就再次向卡斯帕罗夫发起了挑战。6局战罢，卷土重来的“深蓝”以两胜一负三平的战绩战胜了棋王。这是人工智能首次在标准比赛时限内击败国际象棋世界冠军。但在今天看来，“深蓝”还算不上足够智能，其缺陷是没有直觉，不具备真正的“智能灵魂”，只能靠超强的计算能力来弥补分析思考方面的缺陷。

直到2016年3月，另一场“人机大战”震惊了世界。由谷歌旗下人工智能公司DeepMind研发的AlphaGo以4:1的大比分，击败了当时的围棋世界冠军李世石，成为了第一个战胜围棋世界冠军的人工智能。这一事件被认为是人工智能行业真正意义上的里程碑。从技术上讲，通过使用蒙特卡洛树搜索与两个深度神经网络相结合的方法，AlphaGo可以像人类大脑一样自发学习，进行分析训练，不断学习提高棋力。

一年后，在中国乌镇围棋峰会上，AlphaGo以3:0的总比分，又战胜了当时排名世界第一的世界围棋冠军柯洁。自此之后，在电子竞技、编程和生命科学等领域，各类人工智能也如雨后春笋般涌现。

比如，2018年12月10日，DeepMind针对即时战略游戏《星际争霸》开发的AlphaStar完虐了世界上99.8%的人类职业选手。

同月，由索尼人工智能团队研发的人工智能程序，在赛车游戏《GT赛车》中，也战胜了世界冠军级人类玩家。

人工智能的优势在哪里？

人工智能的优势在于超强的记忆力、计算能力等方面，并且能够在极端条件下无休止工作。在这一点上，目前的人工智能确实在很多领域超越了人类。

但从技术层面来说，目前的人工智能系统是在给定的数据和指定的规则下进行自主学习或者人工矫正，可以在特定参数下解决特定问题。一旦引入一个变量，系统可能就会崩溃，或者需要创建一个新的模型，离科幻电影中描述的场景，还相去甚远。

如何正确认识人工智能？

如果你在2017年看到DeepMind开发的人工智能AlphaGo击败九段围棋选手李世石（Lee Sedol）时，你会有什么感受？你可能会感到惊讶或害怕，认为人工智能的能力已经超越了人类天才。可尽管如此，赢得像围棋这样具有指数级可能走法的游戏只意味着人工智能已经超越了人类智力的一个非常有限的部分。

我们往往在观看一个机器人演示后就急于概括出人工智能的所有功能。例如，当我们在街上看到有人在做后空翻时，我们往往会认为这个人擅长走路和跑步，而且还具有足够的灵活性和运动能力，肯定也擅长其他运动。一般来说，我们对这个人的判断并不会出错。

然而，我们是否也可以将这种判断方法应用到机器人上呢？我们很容易根据对特定机器人运动或功能的观察来概括和确定人工智能的性能，就像我们对人类所做的一样。通过观看人工智能研究实验室OpenAI的机器人手解魔方的视频，我们认为，既然人工智能可以执行如此复杂的任务，那么它一定可以完成一切比这更简单的任务。但是，我们忽略了这样一个事实：人工智能的神经网络仅针对有限类型的任务（比如解魔方）进行过训练。如果情况发生变化，例如，在操作魔方时将其倒置，那么算法的效果就无法像预期那样好了。

与人工智能不同，人类可以将单个技能结合起来，并将其应用于多项复杂的任务中。一旦我们学会了如何解魔方，即使我们将其倒置，尽管一开始可能会觉得很奇怪，但我们仍然可以快速手解魔方。而对于大多数机器人算法来说，它们需要新的数据或重新编程才能做到这点。此外，自动驾驶汽车需要每种情况的真实数据，而人类司机可以根据预先学习的概念做出理性决定，以应对无数种情况。这些例子让人类智能和机器人算法形成了鲜明的对比：机器人算法无法在数据不足的情况下执行任务。

环顾四周，我们的日常生活充满了算法。由于所有算法都是基于数字，于是我们使用诸如“目标函数”这样的术语，它是一个表示特定目标的数值函数。许多算法的唯一目的是达到该函数的最大值或最小值，并且算法的特性因实现方式而异。

人工智能已经应用于与数据处理相关的信息服务，比较突出的例子如语音识别和面部识别。现如今，我们即将进入一个人工智能的新时代，它可以高效地为我们提供物理服务。也就是说，复杂物理任务的自动化时代即将到来。

尤其值得关注的是，日益老龄化的社会给我们带来了巨大的挑战。劳动力短缺变成了明显的社会问题。因此，我们迫切需要讨论如何开发增强人类能力的技术，从而让我们能够专注于更有价值的工作，追求人类特有的生活。这就是为什么工程师以及来自各个领域的社会成员都应该提高他们对人工智能和无意识认知偏见的理解。如上所述，人工智能很容易被误解，因为它在本质上就不同于人类智能。

赋予人的思维，让计算机超越计算机模式

在过去十年左右的时间里，世界各地的研究人员一直在尝试开发受大脑启发的计算机系统，也称为神经形态计算工具。这些系统中的大多数目前用于运行深度学习算法和其他人工智能 (AI) 工具。

桑迪亚国家实验室的研究人员最近进行了一项研究，评估神经形态架构执行不同类型计算的潜力，即随机游走计算。这些计算涉及数学空间中的一系列随机步骤。该团队的研究结果发表在Nature Electronics上，表明神经形态架构可能非常适合实现这些计算，因此可以超越机器学习应用程序。

过去大多数与神经形态计算相关的研究都集中在认知应用上，例如深度学习，虽然我们也对这个方向感到兴奋，但我们想提出一个不同且互补的问题：神经形态计算能否在我们的大脑无法真正解决的复杂数学任务中表现出色？”

到目前为止，计算机科学界已经排除了类脑计算机系统在复杂的数学任务中表现良好的可能性。Aimone 和他的同事最近的研究表明，出乎意料的是，情况可能确实如此。更具体地说，该团队发现这些芯片也可能有望使用随机游走计算来模拟离散时间马尔可夫链。

最近研究背后的团队包括数学家、计算机工程师和理论神经科学家 Aimone。结合他们的专业知识，研究人员能够在神经形态计算的背景下检查蒙特卡罗模拟，迄今为止，这些模拟主要是使用传统计算工具实现的。这使他们能够展示神经形态架构在完成一项可能具有“神经形态优势”的著名复杂数学任务方面的潜力。

Aimone 和他的同事表明，神经形态硬件比其他系统更节能，因为它可以执行比传统 CPU 和 GPU 更多的每焦耳随机游走计算。此外，虽然神经形态芯片仍然比现有的 CPU 和 GPU 慢，但该团队发现，随着问题变得更大和更复杂，这种速度差异会减小。

鉴于神经形态硬件继续快速改进并且更大的系统将很快推出，我们预计这种优势将继续增长，以解决更大的问题，有许多现实世界的应用程序使用蒙特卡洛随机游走模型作为其计算工作量的一部分，包括计算生物学、材料科学、金融建模和人工智能。然而，这些模型通常在计算上运行起来很昂贵，并且具有巨大的能量，时间和财务成本。

神经形态硬件仍处于早期开发阶段，但它们将逐渐变得易于使用且更易于编程。一旦发生这种情况，这组研究人员最近的研究可能会激发使用受大脑启发的系统来更有效地解决数学问题。

Aimone 和他的同事最近的研究主要集中在简单的随机游走模拟，例如那些代表扩散过程的模拟。然而，在未来，该团队还希望测试神经形态芯片在运行更复杂的随机游走模拟方面的潜力。

总结：人类对人工智能和机器人存在认知偏见是件很自然的事。但是，如果我们不清楚地了解这个认知偏见，我们就无法为这项技术的研究、应用和政策制定合适的方向。作为一个科学共同体，为了使科学的发展富有成效，我们需要在促进技术适当开发和应用的过程中密切关注我们的认知。