弱人工智能不會對我們造成什麼威脅
當前我們的世界充滿了弱人工智能，不要以為人工智能是個什麼新鮮玩意，其實它早就以弱人工智能的形式圍繞著我們了。比如：
汽車上有很多的弱人工智能系統，從控制防抱死系統的電腦，到控制汽油注入參數的電腦。谷歌正在測試的無人駕駛車，就包括了很多弱人工智能，這些弱人工智能能夠感知周圍環境並作出反應。
你的手機也充滿了弱人工智能系統。當你用地圖軟件導航，接受音樂電臺推薦，查詢明天的天氣，和Siri聊天，以及其它很多很多應用，其實都是弱人工智能。
垃圾郵件過濾器是一種經典的弱人工智能——它一開始就加載了很多識別垃圾郵件的智能，並且它會學習並且根據你的使用而獲得經驗。智能室溫調節也是一樣，它能根據你的日常習慣來智能調節。
谷歌翻譯也是一種經典的人工智能——非常擅長單個領域。聲音識別也是一種。很多軟件利用這兩種智能的合作，使得你能對著手機說中文，手機直接給你翻譯成英文。
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谷歌搜索是一個巨大的弱人工智能，背後是非常複雜的排序方法和內容檢索。社交網絡的新鮮事同樣是這樣。
IBM的深藍計算機下象棋打敗國際象棋冠軍，谷歌的AlphaGo打敗了人類圍棋冠軍李世石，它們都是弱人工智能的經典。
但其實我們一點也不用擔心弱人工智能，因為AlphaGo頂多下象棋贏你，其他它什麼都贏不了你。
最糟糕的情況是什麼呢？代碼寫錯了，電力調度的AI出故障造成大停電了，證券交易所的AI故障造成股市停擺了，僅此而已，它最多造成一個大恐慌，頂多也就相關負責人出面解釋讓大家放心，電力很快恢復，股市很快恢復正常。
所以你說AlphaGo能威脅你生命嗎？
很多科幻片裡出現的機器人威脅人類的場景
目前絕無可能！！
為什麼你現在不用擔心人工智能
當前我們正在如火如荼發展的弱人工智能，頂多是人類的輔助工具，而這個輔助工具也是人類窮幾十年之力才取得了突破的，就這個窮了幾十年之力而取得突破的弱人工智能，完全無法對我們造成任何生命上的威脅。
所有你可以想象，想要實現真正的人工智能——強人工智能有多難。
我們可以對比下，人工智能在什麼情況下是容易實現的，在什麼情況下卻很難：
造一個能在瞬間算出十位數乘法的計算機——非常簡單
造一個能分辨出一個動物是貓還是狗的計算機——極端困難，但經過人類幾十年的努力終於實現了
造一個能戰勝世界象棋冠軍的電腦——早就成功了
造一個能夠讀懂六歲小朋友的圖片書中的文字，並且瞭解那些詞彙意思的電腦——谷歌花了幾十億美元在做，還沒做出來。
總結起來就是：一些我們覺得困難的事情——微積分、金融市場策略、翻譯等，對於電腦來說都太簡單了，而我們人類覺得容易的事情——視覺、動態、移動、直覺——對電腦來說太困難了。
或者有人總結說：我們人類需要通過後天學習而獲得的能力，對人工智能來說，比較容易實現，而對於人類先天通過進化而來的能力，對人工智能來說，太難了。
這也跟計算機科學家Donald Knuth的說法不謀而合，“人工智能已經在幾乎所有需要思考的領域超過了人類，但是在那些人類和其它動物不需要思考就能完成的事情上，還差得很遠。”
想想也是，我們人類先天通過幾十億年從生命起源進化而來的能力，豈是人工智能隨隨便便就能實現的？
比如看著下面這個圖的時候，你和電腦都能識別出這是一個由兩種顏色的小長方形組成的一個大長方形。
平面長方形
你和電腦打了個平手。接著我們把途中的黑色部分去除：
3D圖形
你可以輕易的描述圖形中透明或不透明的圓柱和3D圖形，但是電腦就看不出來了。電腦會描述出2D的陰影細節，但是人腦卻能夠把這些陰影所展現的深度、陰影混合、房屋燈光解讀出來。
再看下面這張圖，電腦看到的是黑白灰，我們看到的卻是一塊全黑的石頭
黑色石頭
而且，我們到現在談的還是靜態不變的信息。要想達到人類級別的智能(即強人工智能)，電腦必須要理解更高深的東西，比如微小的臉部表情變化，開心、放鬆、滿足、滿意、高興這些類似情緒間的區別，以及為什麼《布達佩斯大飯店》是好電影，而《富春山居圖》是爛電影。
想想就很難吧？(所以說你暫時不用擔心機器人能夠KO你)
我們要怎樣才能讓人工智能達到這樣的水平呢？
且聽下回分解！
(未完待續)
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