可实现的人工智能，从科幻小说到科学事实：当今人工智能的实际情况

亚里士多德(公元前384-322年)提出了我们可以称之为简单概念的东西：三段论。其核心是依靠逻辑和推理来推断出结论。这个概念就是，如果A = B且B = C，则A = C。通过使用我们认为的真理来预测结果的能力是具有革命性的。我们至今仍然使用这一概念，却没有真正意识到这是多么具有开创性。诸如三段论这样的理论将我们带入了21世纪人工智能的现实中。

技术能力促使人工智能呈指数级增长，成为功能现实，并超越理论模型。今天，我们使用各种技术来实现具有多层次智能的人工智能。自1955年约翰·麦卡锡(及团队)首次提出人工智能这一词以来，我们取得了重大进展。从那时起，我们的技术不断发展，对人工智能的定义以及对其潜力的理解也在不断发展。请大家先不要鼓掌，虽然我们取得了进步，但我们只是看到冰山的一角。人工智能有四个主要类别，未来可能会有更多。如今我们只处于第二类的顶端。

让我们仔细看看各种类型的人工智能：

第一类人工智能：反应式机器

这种类型的人工智能完全基于逻辑而没有记忆力。从某种意义上说，它不记得过去可能会影响当前决策的事情。第一种类型人工智能的一个例子是90年代IBM公司设计的深蓝(Deep Blue)国际象棋电脑。

第二类人工智能：有限记忆力

我认为这就是如今我们所处的阶段。机器可以回顾过去，对未来做出判断，并可以了解其周围环境。自动驾驶汽车是第二类人工智能的例子。这些车辆能够感知其环境并在没有人为参与的情况下行驶。让我们深入了解一下当前第二类人工智能的应用：

自动化(A)--有许多种定义，让我们看看最基本的定义。当机器处理人类通常会完成的某一活动时，就会产生自动化。自动化的一个例子是现代家庭安全系统，它可以在发生火灾时联系当地相关部门并触发喷水灭火系统。

机器学习(ML)--这是人工智能的一个应用，它使系统能够在没有显式编程的情况下，随时间推移自动学习和改进其学习。这些系统侧重于对可以访问数据并自己使用这些数据的计算机程序进行开发。当今的语音识别系统，如Siri和Alexa，使用机器学习和深度神经网络来模仿人类的反应。随着这些系统的发展，它们将学会理解我们语言的细微差别和语义，从而可以处理自然语言。

预测分析(PA)--根据其应用，预测分析使用各种统计模型和机器学习技术来分析当前和历史信息以进行预测。从广义上讲，它是用于预测未来的未知事件;但是，预测分析可以应用于任何类型的假设预测。预测分析的一个常见例子是进行欺诈检测，这在金融机构最为常见。

自然语言处理(NLP)--计算机处理和分析语言的能力。尽管我们在这方面取得了重大进展，但仍有很长的路要走。这种特殊类型的人工智能对我们来说一直是一个挑战，这并不奇怪。语言是极其复杂的。回想一下您过去可能参加过的任何语言课程。是的，英语或语法课程也包含在内。这类人工智能极难实现。人工智能需要理解“正确”以及“口语化”短语和句子。虽然存在这些挑战，但谷歌、微软、苹果和亚马逊等公司正在对自然语言处理进行大量投入。

第三类人工智能：心理理论

心理理论是一个人们热衷的心理学术语。它指的是将他人归为具有某些心理状态(如信仰、欲望、目标和意图等)的能力。它还需要人们理解这些心理状态并区别于自己的心理状态。配备心理理论的计算机会将一个主体视为具有自己心理世界的有意识的个体，而不是一个纯粹的、机械的和无生命的东西。人工智能心理理论的一个虚构例子是“星球大战”电影中深受喜爱的R2D2机器人。

第四类人工智能：意识

人工智能的最新阶段是人工意识。我们还没有准确定义它将包含哪些内容。它是否包括智力和情感因素?它是否包括感受的能力(如快乐、痛苦、幸福、爱等)?它是否包括自我意识?它或许包含以上所有内容，或者更多。

这似乎看起来更像科幻小说，而非现实，然而通往现实的道路可能比我们想象的更短。随着人工智能意识的概念从理论向可能性进行发展，人们对这一领域的兴趣也会随之增加，如同我们今天对第二类人工智能的兴趣一样。关于人工智能意识是否对人类和我们的存在构成威胁，仍存在很多争论。关于我们可能对具有意识的人工智能主体构成什么样的威胁，也存在着一些思考。人工智能意识确实是像罗宾·威廉姆斯(Robin Williams，1999年)饰演的二百周年人类所虚构机器人的终极目标。

有些人预测我们距离第三类人工智能还有10 - 20年，距离第四类人工智能还有30 - 50年。希望在我的有生之年能经历这一发展阶段，如果它只是这一阶段的一小步，那么我希望它将是革命性的。有些人认为人工智能的进步会带来好处;另一些人认为它会带来威胁。

这种不情愿和犹豫都是由于害怕失去或被取代所致。人工智能能够完成曾经由人类占据的工作，从而影响国家收入来源。一些政府机构正在考虑对机器人征税。该领域的重大进展和未来发展让我们既兴奋又期待，然而当我们进入未知状态时，又带来了潜在的烦恼。在未来，当真正的人工智能变为现实时，我们应该害怕还是充满希望?只有时间能给出答案。