关于人工智能，大家并不陌生。但是，如果我问：什么是人工智能？可能没有人会给出一个明确的定义。目前，人工智能在全球范围内如火如荼的发展着，很多人也产生了一些担忧，人工智能会走向哪一步？会不会代替人类？

• PART 1：人工智能的发展

很明显，人工智能不是单一的智能，人工智能可以扩展到许许多多未知的领域，可能是我们现在无法想象的。

这里我没有给出具体的定义，对于人工智能，后面还有具体的解释。

这里是人工智能的一些普遍的分类。我并没有对其做具体的解释。目前我们应用最广泛的可能就是通用人工智能。这里需要涉及到的就是持续的机器学习。比如我们常见的，登录系统时，我们常常需要输入验证码，这是为了防止某些黑客的持续登录造成系统瘫痪。但是我们输入验证码需要识别，只有输入正确才能进入。那么怎么识别呢？很简单，就是机器学习，这可能需要后台对其进行成千上万次的不断尝试，才能使得机器识别成功。

下面我们谈一谈人工智能的发展历程。

这是对人工智能发展历程的一个具体划分。很显然，人工智能不是近几年才有的，它的历史已经远远超出我们的想象。

说到人工智能的起源，我们必须提到达特茅斯会议。

1956年8月，在美国汉诺斯小镇宁静的达特茅斯学院中，约翰·麦卡锡（John McCarthy）、马文·闵斯基（Marvin Minsky，人工智能与认知学专家）、克劳德·香农（Claude Shannon，信息论的创始人）、艾伦·纽厄尔（Allen Newell，计算机科学家）、赫伯特·西蒙（Herbert Simon，诺贝尔经济学奖得主）等科学家正聚在一起，讨论着一个完全不食人间烟火的主题：用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能。会议足足开了两个月的时间，虽然大家没有达成普遍的共识，但是却为会议讨论的内容起了一个名字：人工智能。因此，1956年也就成为了人工智能元年。

其实，到了今天，对于“人工智能”，我们现在了解的仅仅是冰山一角。在后面几节，我会逐步深入到智能中，为大家解释人工智能以及它的未来。其实，不仅仅是人工智能，在其它领域的科学探索之中，我们目前还只是在海洋中心。这个探索是没有边际的，它需要我们一直去感悟，去挖掘。

• PART 2：AlphaGo的原理

2016年，AlphoGo的战绩震惊的全世界。自此，人工智能走入了全世界人的眼中。AlphaGo是如何实现的呢？离不开一个基本原理——机器学习。

这或许听起来很荒谬。机器是如何像人类一样，实现自我学习的功能呢？事实上，我们给予它类似人的大脑一样的神经网络系统。一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个数据集作为输出。类似于生物体的大脑，通过合适的矩阵数量，多层组织链接一起，形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理。

AlphaGo为了应对围棋的复杂性，结合了监督学习和强化学习的优势。它通过训练形成一个策略网络（policy network），将棋盘上的局势作为输入信息，并对所有可行的落子位置生成一个概率分布。然后，训练出一个价值网络（value network）对自我对弈进行预测，以 -1（对手的绝对胜利）到1（AlphaGo的绝对胜利）的标准，预测所有可行落子位置的结果。这两个网络自身都十分强大，而阿尔法围棋将这两种网络整合进基于概率的蒙特卡罗树搜索（MCTS）中，实现了它真正的优势。新版的阿尔法围棋产生大量自我对弈棋局，为下一代版本提供了训练数据，此过程循环往复。在获取棋局信息后，阿尔法围棋会根据策略网络（policy network）探索哪个位置同时具备高潜在价值和高可能性，进而决定最佳落子位置。在分配的搜索时间结束时，模拟过程中被系统最频繁考察的位置将成为阿尔法围棋的最终选择。在经过先期的全盘探索和过程中对最佳落子的不断揣摩后，阿尔法围棋的搜索算法就能在其计算能力之上加入近似人类的直觉判断。

• PART 3：什么是“智能”

我们知道，人工智能就是“人工+智能”。什么是人工？“人工”可以理解为什么呢？“人工”就是“人”造的，人手工打造的。或者是人利用自己的双手，创造生产线从而大规模的进行生产活动等等，我们都能够认定为“人工”。那么什么是“智能”？

就如同我上面图片中所说，“人工智能”中的“智能”不等同于人脑中的“智能”。因此，对于智能的理解，我们的认识也逐渐深入。我们最初的认知是：智能系统代替人完成一些逻辑推理工作，能够实现与环境的交互，从环境中获取信息。现在，我们认为，智能系统应当具有人的认知和思维能力，能够发现新知识，完成一些特殊的任务。人工智能甚至超过人的智能。

人工智能的智能具体扩充到下面四个含义：

一、聚合智能。即不同类型智能的聚合。比如说，图形和语音是两个不同领域的事物。然而，人类的智能往往将各种感官获得的信息聚合，从而形成认知。我们手机中的智慧语音和智慧视觉，这就是聚合智能的典型案例。

二、自适应智能。人工智能必须能够不断学习，与时俱进。我们在图像识别和智商测试方面的研究很好的体现了自适应智能的特性。

三、隐形智能。目前的人工智能还只是在人需要的时候才能被动开启。未来，我们期待人工智能可以实现主动学习，主动服务。

四、增强智能。运用人工智能这个了不起的“左脑”，与人类的右脑充分配合，充分利用人类才有的创造力延伸出无限的可能。

总之，人工智能的发展是不会走向低谷的。现在人工智能正处于狂热期。未来人工智能将会给我们的世界演绎出无限的可能。但是，人工智能的发展必然会产生一些问题。这些问题我们应当这样面对？以及最终人工智能是否会替代人类？这一切的答案都是未知的。下一期，我们将对其做具体的分析。   

来源：ZZQ Dream进行时

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