未来人工智能会成为人类的头号宿敌吗？

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人工智能，目前最火热的话题之一，光是这个名字就让人浮想联翩，拥有人类思维的程序，再加上各种影片给我们塑造了人工智能毁灭世界的一个印象，导致很多人对于人工智能持担心的态度。那么人工智能是否像影片中的一样，会成为人类的头号宿敌，拥有毁灭人类的能力呢？

其实人工智能也分等级，弱人工智能，强人工智能和超人工智能。弱人工智能通俗来讲就是只擅长某个方面的人工智能。而强人工智能则是各方面都和人类比肩的人工智能。超人工智能，则是各个方面都比最聪明的大脑还要强很多，包括社交、创新等。而目前的人工智能全部处于弱人工智能阶段，只能用于某方面，还没有达到影片中人工智能的程度。要想达到称为人类头号宿敌的程度，必须是超人工智能，但人类未来能否创造出来超人工智能还是一个未知数，所以完全不用担心人工智能毁灭人类的情况。目前的人工智能都是用来方便人类的生活。

人工智能一般包含深度学习和机器学习两个部分，而这两个部分从本质上来说都是和数学有关，目前的人工智能，仅仅是通过数学算法或是一些参数加上特定的神经网络结构得出结果，和拥有自我意识还差的很远。更何况深度学习最主要的结构神经网络也是从人大脑结构获得启发而出现的，连生物学家都没弄明白人为什么会产生意识，更何况只由一些代码构成的人工智能呢？

所以人工智能对于人类的危害程度根本可以忽略不计，这个问题完全不用担心。未来的人工智能只可能朝着好的、方便人类生活的方向去发展，而不可能站在人类的对立面。

人工智能的未来发展会对人类有好处吗？

人工智能技术关系到人工智能产品是否可以顺利应用到我们的生活场景中。在人工智能领域，它普遍包含了机器学习、知识图谱、自然语言处理、人机交互、计算机视觉、生物特征识别、AR/VR七个关键技术。

一、机器学习

机器学习(MachineLearning)是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据(样本)出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。

根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。

根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。

二、知识图谱

知识图谱本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其相关“属性—值”对。不同实体之间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。在知识图谱中，每个节点表示现实世界的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。

知识图谱可用于反欺诈、不一致性验证、组团欺诈等公共安全保障领域，需要用到异常分析、静态分析、动态分析等数据挖掘方法。特别地，知识图谱在搜索引擎、可视化展示和精准营销方面有很大的优势，已成为业界的热门工具。但是，知识图谱的发展还有很大的挑战，如数据的噪声问题，即数据本身有错误或者数据存在冗余。随着知识图谱应用的不断深入，还有一系列关键技术需要突破。

三、自然语言处理

自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及的领域较多，主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。

机器翻译

机器翻译技术是指利用计算机技术实现从一种自然语言到另外一种自然语言的翻译过程。基于统计的机器翻译方法突破了之前基于规则和实例翻译方法的局限性，翻译性能取得巨大提升。基于深度神经网络的机器翻译在日常口语等一些场景的成功应用已经显现出了巨大的潜力。随着上下文的语境表征和知识逻辑推理能力的发展，自然语言知识图谱不断扩充，机器翻译将会在多轮对话翻译及篇章翻译等领域取得更大进展。

语义理解

语义理解技术是指利用计算机技术实现对文本篇章的理解，并且回答与篇章相关问题的过程。语义理解更注重于对上下文的理解以及对答案精准程度的把控。随着MCTest数据集的发布，语义理解受到更多关注，取得了快速发展，相关数据集和对应的神经网络模型层出不穷。语义理解技术将在智能客服、产品自动问答等相关领域发挥重要作用，进一步提高问答与对话系统的精度。

问答系统

问答系统分为开放领域的对话系统和特定领域的问答系统。问答系统技术是指让计算机像人类一样用自然语言与人交流的技术。人们可以向问答系统提交用自然语言表达的问题，系统会返回关联性较高的答案。尽管问答系统目前已经有了不少应用产品出现，但大多是在实际信息服务系统和智能手机助手等领域中的应用，在问答系统鲁棒性方面仍然存在着问题和挑战。

自然语言处理面临四大挑战：

一是在词法、句法、语义、语用和语音等不同层面存在不确定性;

二是新的词汇、术语、语义和语法导致未知语言现象的不可预测性;

三是数据资源的不充分使其难以覆盖复杂的语言现象;

四是语义知识的模糊性和错综复杂的关联性难以用简单的数学模型描述，语义计算需要参数庞大的非线性计算

四、人机交互

人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。人机交互是与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术等密切相关的综合学科。传统的人与计算机之间的信息交换主要依靠交互设备进行，主要包括键盘、鼠标、操纵杆、数据服装、眼动跟踪器、位置跟踪器、数据手套、压力笔等输入设备，以及打印机、绘图仪、显示器、头盔式显示器、音箱等输出设备。人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互外，还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术。

五、计算机视觉

计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。近来随着深度学习的发展，预处理、特征提取与算法处理渐渐融合，形成端到端的人工智能算法技术。根据解决的问题，计算机视觉可分为计算成像学、图像理解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类。

目前，计算机视觉技术发展迅速，已具备初步的产业规模。未来计算机视觉技术的发展主要面临以下挑战：

一是如何在不同的应用领域和其他技术更好的结合，计算机视觉在解决某些问题时可以广泛利用大数据，已经逐渐成熟并且可以超过人类，而在某些问题上却无法达到很高的精度;

二是如何降低计算机视觉算法的开发时间和人力成本，目前计算机视觉算法需要大量的数据与人工标注，需要较长的研发周期以达到应用领域所要求的精度与耗时;

三是如何加快新型算法的设计开发，随着新的成像硬件与人工智能芯片的出现，针对不同芯片与数据采集设备的计算机视觉算法的设计与开发也是挑战之一。

六、生物特征识别

生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。从应用流程看，生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。注册阶段通过传感器对人体的生物表征信息进行采集，如利用图像传感器对指纹和人脸等光学信息、麦克风对说话声等声学信息进行采集，利用数据预处理以及特征提取技术对采集的数据进行处理，得到相应的特征进行存储。

识别过程采用与注册过程一致的信息采集方式对待识别人进行信息采集、数据预处理和特征提取，然后将提取的特征与存储的特征进行比对分析，完成识别。从应用任务看，生物特征识别一般分为辨认与确认两种任务，辨认是指从存储库中确定待识别人身份的过程，是一对多的问题;确认是指将待识别人信息与存储库中特定单人信息进行比对，确定身份的过程，是一对一的问题。

生物特征识别技术涉及的内容十分广泛，包括指纹、掌纹、人脸、虹膜、指静脉、声纹、步态等多种生物特征，其识别过程涉及到图像处理、计算机视觉、语音识别、机器学习等多项技术。目前生物特征识别作为重要的智能化身份认证技术，在金融、公共安全、教育、交通等领域得到广泛的应用。

七、VR/AR

虚拟现实(VR)/增强现实(AR)是以计算机为核心的新型视听技术。结合相关科学技术，在一定范围内生成与真实环境在视觉、听觉、触感等方面高度近似的数字化环境。用户借助必要的装备与数字化环境中的对象进行交互，相互影响，获得近似真实环境的感受和体验，通过显示设备、跟踪定位设备、触力觉交互设备、数据获取设备、专用芯片等实现。

虚拟现实/增强现实从技术特征角度，按照不同处理阶段，可以分为获取与建模技术、分析与利用技术、交换与分发技术、展示与交互技术以及技术标准与评价体系五个方面。获取与建模技术研究如何把物理世界或者人类的创意进行数字化和模型化，难点是三维物理世界的数字化和模型化技术;分析与利用技术重点研究对数字内容进行分析、理解、搜索和知识化方法，其难点是在于内容的语义表示和分析;交换与分发技术主要强调各种网络环境下大规模的数字化内容流通、转换、集成和面向不同终端用户的个性化服务等，其核心是开放的内容交换和版权管理技术;展示与交换技术重点研究符合人类习惯数字内容的各种显示技术及交互方法，以期提高人对复杂信息的认知能力，其难点在于建立自然和谐的人机交互环境;标准与评价体系重点研究虚拟现实/增强现实基础资源、内容编目、信源编码等的规范标准以及相应的评估技术。

目前虚拟现实/增强现实面临的挑战主要体现在智能获取、普适设备、自由交互和感知融合四个方面。在硬件平台与装置、核心芯片与器件、软件平台与工具、相关标准与规范等方面存在一系列科学技术问题。总体来说虚拟现实/增强现实呈现虚拟现实系统智能化、虚实环境对象无缝融合、自然交互全方位与舒适化的发展趋势

有好有坏，但主要还是坏处多。随着信息时代的到来，人类对科技创新的渴望变得无穷无尽。人工智能简称?AI?。AI的概念提出于1956年，至今已有63年的历史。近年来，各大新闻媒体再次将人工智能的话题提到了一个新的高度。人工智能时代人工智能将取代人类、大多数人将失业等新闻屡见不鲜，引起了许多人对这个时代到来的好奇。

AI这几年的发展成果可以说是硕果累累。相信大家都听过?阿尔法狗?，是谷歌开发的AI机器人。他打败了围棋大师李世石，在与世界各地围棋大师的对抗中取得了巨大的成就。后来在与中国围棋职业九段选手柯洁的人机大战中，柯洁终于在第一场战斗中败给了对手，阿尔法狗大获全胜。

所以AI的发展就成了我们不得不关注的问题。2016年，首个获得公民身份证的索菲亚女机器人诞生。她有橡胶皮肤，长相和人类差不多，能和人类聊天，还能根据自己的感受产生丰富的表情。所以索菲亚一出生就吸引了很多人的目光，然后她参加电视节目，接受了很多媒体的采访。索菲亚对采访的回应非常自然冷静，主持人的提问也是生动的回答。令人毛骨悚然的是，当主持人人道:?你会毁灭人类吗？?她的回答是:?我要毁灭。?终于，一个诡异的笑容出现了。AI技术未来的发展无疑会超出我们的想象，但是AI的到来究竟是对人类的便利还是毁灭，是革命性的还是有害的，值得深思。最近上映的很多科幻**电视剧也涉及到人工智能。今天我要讲一个我很喜欢的电视剧《真人》。这部电视剧对AI未来发展方向的预测让我目瞪口呆。

《真人真事》由美国AMC电视台和英国第四频道联合制作，由LewisArnold执导。在剧中向观众展示的是一个人造人变得流行的世界。他们的四肢、瞳孔、五官都和人类一样，长相和人类没有太大区别。但是，刚开始的时候，普通的合成人并没有人类那么自觉。他们更像一个没有感情和痛苦的机器人。甚至他们不需要睡觉，他们只需要充电来维持机器的运转，但他们主要是以执行人类的命令为天职。

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