1.5 人工智能

1.人工智能的定义

人工智能（Artificial Intelligence, AI），亦称“机器智能”，与人和其他动物表现出的“天然智能”相反，是指由人工制造出来的系统所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通电脑实现的智能。

历史上，人工智能的定义历经多次转变，一些肤浅的、未能揭示内在的规律的定义很早就被研究者抛弃，但是直到今天，被广泛接受的定义仍有很多种，具体使用哪一种定义，通常取决于我们讨论问题的语境和关注的焦点。

很多知名人士或组织都曾对人工智能给出定义，下面我们就再简要列举几种历史上有影响的，或目前还流行的人工智能的定义。

形式1：人工智能就是让人觉得不可思议的计算机程序。

形式2：人工智能就是与人类思考方式相似的计算机程序。

形式3：人工智能就是与人类行为相似的计算机程序。

形式4：人工智能就是会学习的计算机程序。

维基百科有关人工智能定义认为，人工智能是有关“智能主体（Intelligent Agent）的研究与设计”的学问，而“智能主体是指一个可以感知周围环境并作出行动以最大可能性达到某个目标的系统”（https://zh.wikipedia.org/wiki/人工智能）。用通俗的话说，就是让机器像人一样认识环境并采取行动。本书采取了人工智能就是智能体这种观点来定义的。

定义1.5 人工智能就是能够感知周围环境，同时根据环境的变化做出合理判断和行动，从而实现某些目标的智能体。

人工智能的定义中包含三个部分：环境感知、判断行动和实现目标。这个定义将上面几个实用主义的定义都涵盖了进去，既强调人工智能可以根据环境感知做出主动反应，又强调人工智能所做出的反应必须达致目标，同时，不再强调人工智能对人类思维方式，或人类总结的思维法则（逻辑学规律）的模仿。

2.人工智能和普通程序的比较

人工智能虽然目前是通过计算机编程算法来实现，但人工智能与传统计算机编程相比是有本质上的区别和飞跃，这可以用一句话来概括，就是传统计算机技术是让人学习并使用机器的语言来处理问题，而人工智能则是让机器学习使用人类的语言和思维方式来处理问题。

下面就针对“环境感知”“判断行动”和“实现目标”三个层面来详细对比一下普通的计算机程序和人工智能（见表1-1）。

3.人工智能的发展阶段

人工智能的发展有三个阶段，分别是计算智能、感知智能、认知智能。现在的机器人已经进入到第二个阶段，但距离实现认知智能差距还比较远。

（1）计算智能

人工智能首先是计算行为，即涉及数据、计算力和算法。运算智能即快速计算和记忆存储能力。旨在协助存储和快速处理海量数据，是感知和认知的基础，以科学运算、逻辑处理、统计查询等形式化、规则化运算为核心。在此方面，计算机早已超过人类，但是，集合证明、数学符号证明一类的复杂逻辑推理，仍需要人类直觉的辅助。

1996年，IBM的深蓝计算机战胜了当时的国际象棋冠军卡斯帕罗夫，体现的就是计算机在计算智能方面的优势。

计算智能使得机器能够像人类一样进行计算，诸如神经网络和遗传算法的出现，使得机器能够更高效、快速处理海量的数据，即“能存会算”。计算智能是以生物进化的观点认识和模拟智能。按照这一观点，智能是在生物的遗传、变异、生长以及外部环境的自然选择中产生的。在用进废退、优胜劣汰的过程中，适应度高的（头脑）结构被保存下来，智能水平也随之提高。因此说计算智能就是基于结构演化的智能。

（2）感知智能

第二个是感知智能，涉及机器的视觉、听觉、触觉等感知能力，即机器可以通过各种类型的传感器对周围的环境信息进行捕捉和分析，并在处理后根据要求做出合乎理性的应答与反应。

感知智能，让机器能听懂我们的语言、看懂世界万物。目前热门的视觉识别、语音识别等正是感知智能，它起到的是替代人类的眼睛、耳朵等感官的作用。

人和动物都具备，能够通过各种智能感知能力与自然界进行交互。

自动驾驶汽车，就是通过激光雷达等感知设备和人工智能算法，实现这样的感知智能的。

机器在感知世界方面，比人类还有优势。人类都是被动感知的，但是机器可以主动感知，如：激光雷达、微波雷达和红外雷达。不管是Big Dog这样的感知机器人，还是自动驾驶汽车，因为充分利用了DNN和大数据的成果，机器在感知智能方面已越来越接近于人类。旨在让机器“看”懂与“听”懂，并据此辅助人类高效地完成“看”与“听”的相关工作，以图像理解、语音识别、语言翻译为代表。由于深度学习方法的突破和重大进展，感知智能开始逐步趋于实用水平，目前已接近人类。

（3）认知智能

认知智能，机器将能够主动思考、理解并采取行动，实现全面辅助甚至替代人类工作。认知智能则是对人类深思熟虑行为的模拟，包括推理、规划、记忆、决策与知识学习等高级智能行为。

认知智能即“能理解、会思考”。人类有语言，才有概念，才有推理，所以概念、意识、观念等都是人类认知智能的表现。旨在让机器学会主动思考及行动，以实现全面辅助或替代人类工作，以理解、推理和决策为代表，强调会思考、能决策等。因其综合性更强，更接近人类智能，认知智能研究难度更大，长期以来进展一直比较缓慢。

4.弱人工智能、强人工智能和超人工智能

弱人工智能是专用人工智能，很难直接用在别的场景中。

现在很多科学家的理想目标是强人工智能，这样的通用人工智能可以迁移到其他应用场景中。通用人工智能尚处于起步阶段。人的大脑是一个通用的智能系统，能举一反三、融会贯通，可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题，可谓“一脑万用”。真正意义上完备的人工智能系统应该是一个通用的智能系统。

目前，虽然专用人工智能领域已取得突破性进展，但是通用人工智能领域的研究与应用仍然任重而道远，人工智能总体发展水平仍处于起步阶段。当前的人工智能系统在信息感知、机器学习等“浅层智能”方面进步显著，但是在概念抽象和推理决策等“深层智能”方面的能力还很薄弱。总体上看，目前的人工智能系统可谓有智能没智慧、有智商没有情商、会计算不会“算计”、有专才而无通才。因此，人工智能依旧存在明显的局限性，依然还有很多“不能”，与人类智慧还相差甚远。

超人工智能则是指超过人类的智能，现在还不存在，美国科学家、发明家库兹韦尔认为，通用人工智能在21世纪的30年代或40年代有可能超过人类，并把这一个时间点看成“奇点”。

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”。人工智能可以实现对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考，也可能超过人的智能。