人工智能是目前科技技術前沿一個比較火熱的話題。圍棋大戰，人工智能AlphaGo完勝人類。於是，有人開始思索，人工智能到底是什麼？人工智能目前真的達到智能嗎？人工智能真的有一天會代替人類嗎？

1、人工智能起源

1956年，一羣來自不同專業領域的傑出專家決定組織一個關於“人工智能”的夏季研究項目。

約翰·麥卡錫（達特茅斯學院）、馬文·明斯基（哈佛大學）、納撒尼爾·羅切斯特（IBM）和克勞德·香農（貝爾電話實驗室）四人組織並領導該夏季研究項目。

該研究項目的主要目的是解決“力求可以相當精確地描述學習的每個方面或任何其他智能特徵，使機器可以模擬它。”，這才導致了產生研製智能計算機的想法。

一個充滿希望的新時代就這樣開始了——人工智能

人工智能與機器學習、深度學習

這裏給大家說明一下機器學習和深度學習的概念，方便理解人工智能與機器學習、深度學習的區別。

機器學習

是一種通過尋找數據中存在的特徵進行未來預測的模式；是一種研究實例和經驗的學習算法；與硬編碼規則不同的是，機器可以自己學習來找到這些規則。

深度學習

是機器學習的一個子領域，學習階段是通過神經網絡完成的。深度學習並不意味着機器能學到更深入的知識，而是一種使用多維度數據進行學習的算法。深度學習模型的深度由模型中的層數表示。例如，用於圖像識別的Google Lenet模型有22層。

人工智能是一種具有類人特性的計算機，是模擬人類能力傾向的大型科學。而機器學習是人工智能的一個獨特的子集，它訓練機器如何學習。深度學習則是實現機器學習的一種重要算法。

2、人工智能存在的誤區

01 人工智能不應該長得像人

百度創始人李宏彥在2018年中國人工智能峯會上說道：

“提到人工智能，可能會想到一個長得像人的機器，但是這是一個誤區。

研究人工智能的精力不應該關注於怎麼讓機器長得像人，不應該關注怎麼樣讓機器走路、跑步、怎麼學會上下樓梯，這是一個機械時代的思維。如果讓機器替代我們人類的體力，這個在工業化時代已經解決。

我們要解決的是讓機器能夠像人一樣思考。

圖片來源於網絡，如有侵權，請聯繫刪除。

02 人工智能不是仿生學

機器怎麼像人一樣思考，很多人覺得應該研究人的大腦是怎麼去思考。可是目前，我們根本沒有弄明白人的大腦是如何思考，又何談讓機器來模仿人腦。

人工智能不是仿生學。事實上，我們現在很多在人工智能算法方面的創新、科學技術研究其實跟人的大腦是沒有太大關係的。

所以人工智能不是模仿人的工作原理，而是要用機器的方式實現人腦能夠實現的價值。

圖片來源於網絡，如有侵權，請聯繫刪除

03 誇大人工智能的威脅論

讓機器能夠像人類一樣思考，是一個比我們想象中要難得多得多的問題。

目前通用人工智能AGI(Artificial general intelligence)離我們還很遙遠，還有很多問題沒有解決，對於其產生的能力、風險還非常非常遠。

我們更應該擔心的問題是，技術成熟的不夠快而導致的問題。就像自動駕駛還有很多技術難題沒有攻破，技術成熟的還不夠，會出撞人違章等問題，而我們卻在擔心人工智能的威脅。

圖片來源於網絡，如有侵權，請聯繫刪除

04 目前人工智能還遠遠沒有達到智能

目前，有很多智能產品出現，比如智能音箱，智能家居等，可這些產品真的是智能嗎？

你對着智能音箱說，“誰最帥？”，它會甜蜜地回答，“你最帥”。

人們覺得這個很好玩，可是這只是一種程序設定，機器真的懂你說的是什麼嗎？

所以人工智能的路還很遙遠。

內容來源：吾愛人工智能網