要說時下最為熱火的技術，莫過於人工智能技術了！
普通公眾對人工智能的認知，始於2016年初Alpha Go的驚世對局。
在欣賞圍棋對局的同時，人們總是不惜發揮豐富的想象，將Alpha Go或類似的人工智能程序與科幻電影中出現過的，擁有人類智慧，可以和人平等交流，甚至外貌與你我相似的人形機器人關聯起來。
但這只是人們對未知事物的想象，想真正理解和認識人工智能，首先我們必須面對一個可能讓很多人難以相信的事實：
人工智能已經來了，而且它就在我們身邊，幾乎無處不在。
請拋開人工智能就是人形機器人的固有偏見，然後，打開你的手機。 我們先來看一看，已經變成每個人生活的一部分的智能手機裡，到底藏著多少人工智能的神奇魔術。
可能很多人都猜不到，人工智能技術已經是 手機上許多應用程序的核心驅動力了。
蘋果Siri、百度度秘、Google All、微軟小冰、亞馬遜Alexa等智能助理和智能聊天類應用，正試圖顛覆你和手機交流的根本方式，將手機變成聰明的小秘書。
新聞頭條等熱門新聞應用依賴於人工智能技術向你推送最適合你的新聞內容。
甚至，今天的不少新聞稿件根本就是由人工智能程序自動撰寫的。
使用手機購物時 ，淘寶、亞馬遜等電子商務網站使用人工智能技術為你推薦最適合你的商品，而先進的倉儲機器人、物流機器 人和物流無人機正幫助電子商務企業，擁有從前想都不敢想的龐大物流配送能力。
諸如此類的種種革新的人工智能技術，正在深刻的改變著我們的生活方式。
然而，當人們提起人工智能時，想到的往往都是各種計算機科學，又有多少人知道人工智能其實是基於生物學理論發展出來的呢？
近代生物學理論的發展，為我們人類的生活方式帶來了革命性的改變。
這一點卻被普通人所忽視了。
除了科學界的人，普通大眾又有幾個人知道當今生物學理論的具體情況呢？
大多數人的目光都只是盯著量子物理學等少數幾個十分重大的物理科學突破上。
很少有人瞭解，生物學的發展到底給我們的日常生活帶來了多麼深刻的改變。
今天，筆者就為大家介紹一下，人工智能技術的起源。
同時，也幫助各位讀者更好的認識自己！
人工智能的發展是基於一種名為人工神經網絡深度學習的技術。
神經網絡這個詞我想大家都明白，說的就是我們的大腦中由數萬億個神經細胞組成的網絡。
而人工神經網絡正是人們利用計算機的元器件，模仿大腦神經網絡這一結構製作出來的。
問題是想要模仿大腦建立起一個人工神經網絡，這裡有一個重要的前提，那就是要對人類大腦的組成和運作方式有著深刻的認知。
想要達到這一目的，恰恰離不開生物學的進步，而這也正是筆者為何會說，人工智能技術的發展源於生物學理論的進步的原因。
生物神經網絡的演化歷程
生命的起源我們無從知曉，但可以做出推測。
我們知道組成生命最基本的物質就是DNA和蛋白質，蛋白質的功能需要DNA代碼來控制，而DNA代碼的複製又需要蛋白質來實現，若二者都必不可少，那先有雞還是先有蛋？
所以人們猜測地球上現存所有生命的始祖可能是同時具有二者功能的RNA集合體，並給了她一個名字，盧卡！
盧卡應該是從能累積高濃度核苷酸的海底溫泉噴發，形成最初和病毒一樣，只會自我複製，而能量由海底溫泉爆發口所提供。
隨著時間流逝，生命慢慢演化成由DNA存儲模型，由蛋白質實現模型功能，且可獨立獲得能量的細菌。
問題來了，既然細菌已經可以不斷自我複製，那他們又為什麼會犧牲複製速度，轉而向更復雜的DNA加蛋白質的高等生命形式演化呢？
答案就是環境的熵增！
如果把整個宇宙視為一個孤立系統，熵會不斷增大，而生命靠減熵來維持自身穩定的狀態，但代價卻是不斷增加環境的熵。
環境的熵增加到一定程度就必然會出現生命無法適應的情況，導致生命體的死亡。
比如，盧卡的後代在很長一段時期內都是厭氧菌，因為當時大氣成分的氧含量非常稀少。
大約在26億年前有一類叫做藍綠菌的分支，演化出了光合作用，可用太陽能將二氧化碳和水轉化成養料的同時排出氧氣。
這種等同於有無限能源的優勢，使得藍綠菌的數量爆炸式增長，地球大氣氧含量迅速增加，被地質學家稱為大氧化事件。
這些額外的氧氣不斷消耗給地球保溫的甲烷，由此引發了地球史上最嚴重且持續時間最長的一次冰河時期——休倫冰河期。
而氧氣對當時的生命屬於毒氣，這使得地球上的生命包括藍綠菌幾乎全部滅絕，相當於被排洩物淹沒至死。
由此可見，若一個物種的個體可以永生，一旦演化出某個優勢模型，固步自封，無限加速繁殖的個體會讓環境也加速熵增，該物種反而會因為演化的減熵速度無法跟上環境的熵增速度而滅絕。
但是，生命只要存在就必然會導致環境的熵增。
若想在加速熵增的環境中繼續維持生存狀態，就需要更強的能力來適應更為複雜的環境，來使自身的減熵速度跟上環境的熵增速度，也就無法原地踏步。
所以局部的生命演化可能沒有方向，但是把所有生命整體視為一個複雜系統時，它也會向不斷增大智能的方向演化。
而增大智能的方式除了增強每個個體之外，還可以通過將若干個體組織成一個新個體的方式實現。
於是生命就向著更為複雜的多細胞生命形態開始演化了。
細胞多了，每個細胞之間就需要溝通交流，這樣才能形成一個統一的整體，從而更好的適應環境。
就像我們人類的國家等組織一樣，需要共同語言，同時也需要通信手段。
這就是神經系統的起源！
雖然在有了神經系統之後，低等生物有湧現成高等生物的趨勢，但卻都遇到了一個瓶頸，那就是隨機突變的單細胞無法達到湧現成複雜多細胞生物所需要的穩定性。
需要一個能將多細胞生物作為整體來增加差異性的機制，而有性生殖剛好最滿足這個特性。
這也解釋了為什麼高等生物都採用有性生殖，同時抑制單個細胞變異，並非僅僅是為了增加演化的差異性，而是在穩定整體的基礎上增加差異性。
但是不能大範圍移動的多細胞生物只能和相近的個體交配，會因無法提供足夠的差異性，導致演化速率過低而滅絕。
可當多細胞生物大範圍移動後，環境也會隨移動而改變，又會因之前所演化出的模型，無法預測新環境的信息而死亡。
處於這種兩難困境的低等生物始終無法形成更復雜的生命系統，直到寒武紀之前的埃迪卡拉紀演化出了神經細胞。
神經細胞形成的神經網，配合演化機制，加快了學習環境模型的速率，出現了不少如水母一樣的刺胞動物。
而到了寒武紀初期，眼睛等高級感官系統相繼產生，比如當時的頂級捕食者奇蝦就有一對很大的眼睛，使得實時觀測信息成為了可能。
增加了實施感官能力的神經網絡，就允許個體在新環境中學習用上一時刻信息，來預測下一時刻信息的模型。
比如我們可以躲避車輛，就是因為曾經看過上下時刻都發生了什麼和用神經網絡構建出了應對這種情況的模型。
當在看到車輛迎面而來時，我們可以即時預測車輛下一時刻的位置，進而執行躲避的動作。
我們人類的大腦是目前生物演化出來的神經網絡的巔峰形態。
它的能力讓我們能夠適應各種各樣複雜的環境，也使人類成為地球歷史上最為成功的生命。
人類大腦的神經網絡系統
人腦究竟是如何實現穩定連接和信息交流的？
經歷了一代又一代的變異與篩選，神經細胞演化出了一條長長的尾巴叫軸突，與其他神經細胞的胞體和樹突連接在一起。
同時還有另一類叫做膠質細胞的支撐和隔離神經細胞提供養分，也就解決了網絡搭建問題。
除此之外，系統還需要統一的交流。
蛋白質使細胞已經擁有了製造電脈衝的能力，而神經細胞所使用的，也正是這種電脈衝的發送頻率。
而為了加快信號傳導速度，又有一類叫做施旺細胞的工人，一層一層包裹住軸突形成髓鞘，使動作電位只能在中段的部分也叫藍氏結之間跳躍式傳導，將速度從10米每秒增至到了150米每秒。
但卻存在一個問題，按鍵發送的信號都是一樣的，這就好比所有鋼琴鍵只能發出一種聲音，要想形成語言，神經細胞必須要有改變信號頻率的能力。
而這一調整就發生在神經細胞之間的突觸上，該過程同時涉及到了運輸車，也叫突觸囊泡門控離子通道。
動作電位傳導到末梢時，突觸囊泡穿過細胞膜，而在接收信息的神經細胞的細胞膜上有很多不同的受體，在與特定的神經遞質結合時會開門，允許對應離子通過。
這一整套系統使神經細胞可以靠頻率來發送不同的信息。
這就是首次在前寒武紀所出現的系統，然而他的出現卻徹底打破了整個生物界的平衡。
神經細胞一起工作時就不僅可以傳遞信息，還可以通過計算實現任何功能。
比如按一個比例改變頻率，就可以實現異或門功能，而按其他頻率就可以識別數字。
神經系統出現之前，即使演化出了眼睛也無法使用，因為細胞們根本來不及搞清探測到的光子信息意味著什麼信息就改變了。
但有了神經系統之後，想演化出眼鏡，只需要感光細胞矩成一排，把掃過的光線信號及時的翻譯成電脈衝頻率，再經神經細胞群的整合運算，就可以瞬間得出形狀和方向的信息。
不僅是反光，任何物理信息都可以被對應的感知細胞轉換成電脈衝頻率，形成能感知外界環境的多維繫統。
而感知系統偵測到的信息，又可以經過另一組神經細胞群的計算，得到實時控制心跳，血壓，肌肉等各個部門的工作指令，讓所有細胞湧現出一種全新的超智能體。
這就是自然界億萬年演化出來的強大智能體！
人類目前製造出來的種種人工智能科技產品全都是模仿人類大腦神經網絡的成果。
但想要達到當前人類大腦的水準，現在的人工智能技術還有漫長的路要走。
最重要的一點是當今的技術還無法深入到分子層級，去探究到底大腦內部更深層的架構邏輯。
以及大腦又是如何演化出更高等的意識——這一顛覆性成果的。
所以我們不必擔心，人工智能的反叛發生在當下，至少在可預見的未來，這種可能性都很小。
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