作者：Vasanth Kumar 2020年3月19日
人工智能是机器展现的智能，而不是人类拥有的智能。 它是一个概括性的术语，代表了诸如认知计算，机器学习，图像识别等技术。 人工智能（AI）成立于1956年，是一门学术学科，经过了很长时间的发展才走到今天。 我们智能手机中的智能助手（Google助手，Siri）全部由人工智能提供支持。 与娱乐相关的应用程序以及以建议的形式提供的服务（银行业安全性的保证）都严重依赖于AI。 实际上，人工智能已经发展到这样的水平：在我们的生活中，几乎所有东西都直接或间接的与人工智能有关。 随着人工智能领域的飞速发展，机器变得比传统机器“多一点”——更智能，更可靠且具有自我修复能力。 建模技术有助于确定给定地形的最佳农作物选择； 公司采用自然语言处理技术来改善语音识别，文本识别和语音合成，因为它们使计算机能够理解和操纵人类语言。
人工智能和人类智能的对比
人类智力是一种心灵的品质，使人们能够利用从存在，抽象概念，认知过程等中获得的知识来操纵环境。可以“模仿”这种品质的机器可以使我们的生活更加简单和高效。这就是人工智能出现的原因。 智力是人类独有的品质。即使是昆虫表现出的最复杂的行为，也没有资格被称为智力。以黄蜂的情况为例：寻找食物的黄蜂在没有遇到入侵者的情况下不会重新进入洞穴。但是，当食物留在洞穴本身的正前方时，黄蜂在进入洞穴之前会先寻找威胁，就像在前一种情况下的反应一样。智力涉及从经验中学习并适应变化的能力，而这是这里所没有的。 开发具有这种复杂特征的机器并不容易。在数以千计的敬业计算机科学家和程序员的辛勤工作下，它仍然是一个缓慢发展的领域，并且需要数十年才能达到顶点。
人工智能
AI不再将情报视为一个整体，而是将重点放在情报的学习，推理，语言，感知和解决问题的方面。数学，统计和算法的结合使我们有能力做到这一点。 人工智能已经克服了我们过去的身体限制，并已超越了另一个不受限制的世界, 人工智能旨在达到这种效果。现在，我们已经达到了可以思考并努力实现强大的人工智能的水平。强大的AI，即人工智能，是机器的认知能力与人类同等的AI形式。该机器具有自我意识，并可以使用我们的语言与我们交流。 这种意识的可能性备受争议。最重要的哲学问题之一是，人工智能是否可以发展为像人的大脑一样做出反应？一些科学家认为，这样的人工智能永远不可能成为现实，但另一些科学家则认为，我们可以在下个世纪甚至更早之前发展到这种程度。
人工智能（AI）与人权
人工智能的发展导致了几个严重的问题。一些人关注AI对人权的影响。 世界各地的国际会议和高级别委员会正在确保AI的发展只会造福于人类，不会损害人权。此外，像Google和Microsoft这样的公司已经发布了有关AI的道德原则。 由于人工智能的发展不会很快，政府和相关机构没有紧迫的要求来解决这个问题并立即找到解决方案。同样，在这样的发展水平下，无法预测AI将对道德和人权产生什么影响。希望，有了有关AI和道德准则的有效框架，人工智能领域的进步只能直接指向人类进步的方向。它将通过生活水平的提高开始一个新时代。
AGI测试
AGI测试可帮助评估AGI模型的复杂程度和有效性。 一些著名的例子： ·图灵测试：一台机器和一个人与另一个人互动。此人看不到设备或其他人。与两者互动后，人类必须识别机器人。如果此人失败，则机器人将赢得测试。 ·就业测试：机器人必须执行重要工作。如果机器人的工作性能与人类相同或更高，那么它将赢得测试。 ·镜像测试：此测试确定对象是否具有自我识别能力。机器人必须区分对象及其镜像。 ·家具测试：在阅读所有提供的说明后，机器必须解开包装，然后正确组装平板包装的家具。 ·咖啡制作测试：机器人必须进入屋子，并通过找出提供给它的所有必需食材来独自制作咖啡。机器人是否煮咖啡通过测试。 ·大学生测试：机器人必须上大学并毕业。它将与人类一起上课，并将与其余班级参加相同的考试。
我们现在到了什么程度了呢？
随着时间的流逝和技术的发展，人工智能也超越了它的视野。过去，计算机科学家希望创建配备AI的机器来为我们执行独立任务。他们的成功使科学家们想到了开发能够与我们一起执行任务的设备。这种转变开始以来，已经取得了很大进步-从为我们执行任务到与我们一起执行任务。 在一些发达国家中，具有AI功能的机器人在与患者对话后进行了基本的健康检查。具有AI功能的机器人可以检测肿瘤的进展，制造药物等，从而在医学领域找到自己的空间。有些机器人可以帮助照顾老年人并设计治疗方法。 这些是传统机器无法完成的功能。启用AI的机器的独特之处在于它们利用机器学习算法，使它们可以访问信息，解释信息并提供有效，真实且定义明确的最终结果。
愿景与挑战
支持AI的产品为用户提供了逻辑解决方案。 运行产品的算法可确保这一点。 一旦他们理解并解释了人类的文字和语音，机器的质量及其结果将得到提高。 但是这样的过程并不容易，因为要使其成为现实，必须具有能够将自然和视觉处理相结合的计算模型。 这是一个难以克服的障碍，因为人类语言是一个复杂的现象，并且在人工智能驱动的机器中理解人类语言非常困难，因为我们的单词的意思会随着上下文的变化而改变，因此这是发展类人动物的道路。 这种奇迹之路的另一个障碍是，即使医学科学取得了巨大进步，我们仍然对人的思维或人类智能的功能尚无一个具体的认识。 我们不知道构成我们智慧的各种要素，也不知道这些要素如何相互依存。 首先，我们需要更好地了解我们的思维和智力是如何工作的，以便制造以某种方式模仿它们并由此与我们互动的机器。 计算机神经科学是一个研究领域，利用数学通过创建我们的大脑理论模型来学习人脑。 在这些领域的研究向我们揭示了有关我们神经系统的细节，这是以前未知的。 现有的新信息增进了我们对神经系统处理能力的理解，因此使我们有机会借助这些信息来改善人工智能。 人工神经网络（ANN）从人的神经系统中汲取灵感，旨在模拟人脑解决问题的能力。 与使用编程的和面向任务的规则或算法来工作相反，ANN系统通过参考示例来学习如何执行动作并从以前的经验中学习（而不是从字面意义上推断“学习”）。 考虑下面的示例：
人工神经网络系统经过训练可以识别特定的图像（例如汽车），方法是让其学习先前手动标记为“汽车”和“非汽车”的图像。 现在，它已被编程为仅选择包含汽车而非其余图像的模型。 保存该结果以供以后参考。 在这里，程序没有向系统提供汽车的详细信息，以使其在呈现给汽车时能够识别汽车的图像。 该系统可以自动从汽车中找到相似的特征，并可以将它们识别为与汽车有关。 因此，系统学习如何从给定的图像集中识别汽车。
此技术用于图像识别。 Facebook的图像识别系统DeepFace是在这项技术的帮助下开发的。 DeepFace经过训练，可以在数百万张已上传的图像的帮助下识别人脸。
发展前景
如今限制强大的AI发挥其全部潜力的局限性不可能长期存在。 正是技术将我们的世界带入如此高度，它必将进一步超越此高度。 随着像Google和IBM这样的全球巨头致力于AI的发展，AI的进步必将飞快。 子孙后代将生活在人类与类人动物共存的世界中，而现有的类人动物则为人类服务。 那将是人机交互和与人类共存日子。 在这个时代，生活将比我们能想象的更加先进和优越。 超过75％的客户以一种或另一种方式使用AI驱动系统的服务。 此外，超过80％的全球商业组织都相信人工智能能够为他们提供竞争优势。 昨天的科幻小说成为现实完全不需要花费很多时间。 全球人工智能市场将增长到600亿美元，是2016年的25倍以上。
人们的接受程度
但是，撇开所有商业事实和统计数据，人工智能也在其与人类用户的交互性也在改善的方向上取得了重大进展。 随着该领域中的发展，特别是在语音合成和语音分析领域中，用户和他/她的虚拟助手之间的差距越来越小。 人们已经开始依赖他们的聊天机器人。 他们也一直信任机器人给出的医疗诊断。 我们打电话给客户服务机构，希望机器人会响应我们； 我们登录网站以获得聊天机器人的帮助。 人类的思想所取得的成就也将有一天欢迎机器人世界。 将会有一天，人类智能与人工智能将共同努力，以实现一个共同的目标-使我们的生活更加美好。 如果您正在寻找进一步深入人工智能的方法，可以查看我们的人工智能和机器学习PG计划。 原文链接：https://www.mygreatlearning.com/blog/artificial-intelligence-human-intelligence/
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