5月9日晚，谷歌舉辦一年一度的Google I/O大會，會上展現(xiàn)了谷歌新研發(fā)的人工智能軟件谷歌輔佐（Google Assistant）的獨特力氣。一位用戶想剪頭發(fā)，谷歌輔佐直接幫用戶電話預(yù)訂理發(fā)店，在全程與理發(fā)店的真人對話中，谷歌輔佐一點點沒有出現(xiàn)任何滯后和邏輯過錯，理發(fā)店那頭一點點沒有察覺到自己是在和AI對話。谷歌輔佐還可以幫人預(yù)訂飯店、影院、旅行社，通過學(xué)習(xí)還能像一個發(fā)小/閨蜜/老友那樣陪人談天，一同結(jié)束多線處理。
谷歌輔佐展現(xiàn)的功用意味著人工智能的進(jìn)一步晉級，而且具有里程碑意義。假設(shè)讓理發(fā)店的職工都知道不到是在與AI對話，證明谷歌輔佐通過了圖靈測驗，具有了與真人相同或相似的智能或智力。
即便這樣，也并非是AI的逆天或?qū)品祟?，因為這只是人工智能在言語、邏輯上的進(jìn)一步突破，還無法完全具有與人相同的智慧或智能，如人的最根柢的概括分析和思維才干，以及此后的行動，如規(guī)劃、制作和創(chuàng)造等方面的才干。
美國Uber自動駕御轎車發(fā)生事端就闡清楚AI的低能。3月18日晚10點，Uber的一輛無人駕御轎車在亞利桑那州撞死了47歲的行人伊萊恩·赫茨伯格（Elaine Herzberg）?，F(xiàn)在開始的調(diào)查結(jié)果表明，出事前Uber自動駕御轎車現(xiàn)已勘探到了行人，但Uber自動駕御軟件（AI）并沒有作出反應(yīng)。部分原因是，該技術(shù)被調(diào)整為忽視那些被認(rèn)定為“誤報”的物體，如道路上的塑料袋等。
也就是說，自動駕御AI盡管發(fā)現(xiàn)了行人，但把行人誤當(dāng)成塑料袋等物體，沒有理睬和處置，持續(xù)前行，變成大禍。這就是AI與人的智能的嚴(yán)峻差異，是AI的深度學(xué)習(xí)才干與人的概括智能的天壤之別。
人的感知和認(rèn)知是依據(jù)外界事物的全面特征并加以概括分析后靈敏得出結(jié)論并采用方法，有的時分就是所謂的直覺，但是這種感覺是建立在概括感知和概括分析之上的。關(guān)于活著的物體（人和動物），人的認(rèn)知不只要靠容顏、體形，還要通過動態(tài)（運(yùn)動）、立體（三維）、氣味、方向等來判別，就連方向也能分辯為上下、相向、同向和橫向等。
發(fā)生事端時，赫茨伯格是在推著自行車跋涉，這個運(yùn)動特征與人的特征加在一同，可以讓人（駕御員）靈敏判別出前方是人，有必要剎車或轉(zhuǎn)向。悵惘的是，即便有這些辨認(rèn)特征或要素（最重要的就是正在行走的人），AI駕御軟件也沒有辨認(rèn)出是人，誤認(rèn)為是無生命的物體。
晉級的谷歌輔佐和Uber自動駕御轎車事端，再次提出了人工智能的一個根柢問題：人工智能是樸素的仿生（仿人）智慧，仍是獨立或有別于人的智慧。有人認(rèn)為人工智能不是仿生學(xué)，另有人認(rèn)為人工智能就是效法人的大腦的功用，即便不是完全的仿生，也是模仿人的大腦的概括智能。嚴(yán)格說來，從人工智能的術(shù)語以及概括智慧看，人工智能就是在效法人的大腦。
人工智能的另一個開展更說明問題。創(chuàng)造出圍棋人工智能Alpha Go的Deep Mind團(tuán)隊規(guī)劃了一個大型的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（人工智能軟件），放置于虛擬現(xiàn)實的游戲環(huán)境中。經(jīng)歷強(qiáng)化學(xué)習(xí)后，這個人工智能在游戲迷宮中向目的地跋涉的導(dǎo)航才干跨越了一般人，達(dá)到了工作游戲玩家水平——它能像哺乳動物相同，尋找新路線和抄近路。
這個原理就是模仿人的大腦細(xì)胞中不同的辨識方向的神經(jīng)細(xì)胞研發(fā)的，大腦辨識方向有三種細(xì)胞，分別是方位細(xì)胞、方向細(xì)胞和網(wǎng)格細(xì)胞。人工智能學(xué)會了人的辨認(rèn)方向的才干，假設(shè)應(yīng)用到自動駕御當(dāng)然可以更省時間、少跑彎路和節(jié)約汽油。但是，能否避免事端的發(fā)生卻不是具有一切方向細(xì)胞的功用就能擔(dān)任的，而是要結(jié)合大腦的其他功用，如需求結(jié)合感知物體運(yùn)動和空間距離，以及辨認(rèn)表面外形的才干。
在許多單項智能方面，人工智能早就大大超過了人的才干。如德勤公司上一年開發(fā)的財務(wù)機(jī)器人，可以替代15個人工財務(wù)的作業(yè)，機(jī)器人可以把36萬小時的人力作業(yè)在幾秒鐘就結(jié)束。未來包括財務(wù)、核算、核算、低端技術(shù)、體力作業(yè)在內(nèi)的70%的作業(yè)，都可能被人工智能替代或推翻，但人工智能不可能替代人腦的概括智能，更不可能全面接盤觸及生命和健康的工作。
當(dāng)然，從邏輯上說，未來也存在人工智能推翻人類的可能，但那是建立在全面模仿和跨越人腦的概括智能的根底之上。
谷歌輔佐展現(xiàn)的功用意味著人工智能的進(jìn)一步晉級，而且具有里程碑意義。假設(shè)讓理發(fā)店的職工都知道不到是在與AI對話，證明谷歌輔佐通過了圖靈測驗，具有了與真人相同或相似的智能或智力。
即便這樣，也并非是AI的逆天或?qū)品祟?，因為這只是人工智能在言語、邏輯上的進(jìn)一步突破，還無法完全具有與人相同的智慧或智能，如人的最根柢的概括分析和思維才干，以及此后的行動，如規(guī)劃、制作和創(chuàng)造等方面的才干。
美國Uber自動駕御轎車發(fā)生事端就闡清楚AI的低能。3月18日晚10點，Uber的一輛無人駕御轎車在亞利桑那州撞死了47歲的行人伊萊恩·赫茨伯格（Elaine Herzberg）?，F(xiàn)在開始的調(diào)查結(jié)果表明，出事前Uber自動駕御轎車現(xiàn)已勘探到了行人，但Uber自動駕御軟件（AI）并沒有作出反應(yīng)。部分原因是，該技術(shù)被調(diào)整為忽視那些被認(rèn)定為“誤報”的物體，如道路上的塑料袋等。
也就是說，自動駕御AI盡管發(fā)現(xiàn)了行人，但把行人誤當(dāng)成塑料袋等物體，沒有理睬和處置，持續(xù)前行，變成大禍。這就是AI與人的智能的嚴(yán)峻差異，是AI的深度學(xué)習(xí)才干與人的概括智能的天壤之別。
人的感知和認(rèn)知是依據(jù)外界事物的全面特征并加以概括分析后靈敏得出結(jié)論并采用方法，有的時分就是所謂的直覺，但是這種感覺是建立在概括感知和概括分析之上的。關(guān)于活著的物體（人和動物），人的認(rèn)知不只要靠容顏、體形，還要通過動態(tài)（運(yùn)動）、立體（三維）、氣味、方向等來判別，就連方向也能分辯為上下、相向、同向和橫向等。
發(fā)生事端時，赫茨伯格是在推著自行車跋涉，這個運(yùn)動特征與人的特征加在一同，可以讓人（駕御員）靈敏判別出前方是人，有必要剎車或轉(zhuǎn)向。悵惘的是，即便有這些辨認(rèn)特征或要素（最重要的就是正在行走的人），AI駕御軟件也沒有辨認(rèn)出是人，誤認(rèn)為是無生命的物體。
晉級的谷歌輔佐和Uber自動駕御轎車事端，再次提出了人工智能的一個根柢問題：人工智能是樸素的仿生（仿人）智慧，仍是獨立或有別于人的智慧。有人認(rèn)為人工智能不是仿生學(xué)，另有人認(rèn)為人工智能就是效法人的大腦的功用，即便不是完全的仿生，也是模仿人的大腦的概括智能。嚴(yán)格說來，從人工智能的術(shù)語以及概括智慧看，人工智能就是在效法人的大腦。
人工智能的另一個開展更說明問題。創(chuàng)造出圍棋人工智能Alpha Go的Deep Mind團(tuán)隊規(guī)劃了一個大型的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（人工智能軟件），放置于虛擬現(xiàn)實的游戲環(huán)境中。經(jīng)歷強(qiáng)化學(xué)習(xí)后，這個人工智能在游戲迷宮中向目的地跋涉的導(dǎo)航才干跨越了一般人，達(dá)到了工作游戲玩家水平——它能像哺乳動物相同，尋找新路線和抄近路。
這個原理就是模仿人的大腦細(xì)胞中不同的辨識方向的神經(jīng)細(xì)胞研發(fā)的，大腦辨識方向有三種細(xì)胞，分別是方位細(xì)胞、方向細(xì)胞和網(wǎng)格細(xì)胞。人工智能學(xué)會了人的辨認(rèn)方向的才干，假設(shè)應(yīng)用到自動駕御當(dāng)然可以更省時間、少跑彎路和節(jié)約汽油。但是，能否避免事端的發(fā)生卻不是具有一切方向細(xì)胞的功用就能擔(dān)任的，而是要結(jié)合大腦的其他功用，如需求結(jié)合感知物體運(yùn)動和空間距離，以及辨認(rèn)表面外形的才干。
在許多單項智能方面，人工智能早就大大超過了人的才干。如德勤公司上一年開發(fā)的財務(wù)機(jī)器人，可以替代15個人工財務(wù)的作業(yè)，機(jī)器人可以把36萬小時的人力作業(yè)在幾秒鐘就結(jié)束。未來包括財務(wù)、核算、核算、低端技術(shù)、體力作業(yè)在內(nèi)的70%的作業(yè)，都可能被人工智能替代或推翻，但人工智能不可能替代人腦的概括智能，更不可能全面接盤觸及生命和健康的工作。
當(dāng)然，從邏輯上說，未來也存在人工智能推翻人類的可能，但那是建立在全面模仿和跨越人腦的概括智能的根底之上。
