人工智能在10年前對於大多數人來說，還是一個存在於專業領域的晦澀名詞。但是近幾年，人工智能的火爆程度使之成為了家喻戶曉的名字，被視為“第四次工業革命“的決定性因素，各國投入大量的資金、人才和政策重注下押，以賭佔領下一次工業革命的鰲頭。
現實中，人們對人工智能存在著各種各樣的誤區，例如總是把人工智能和機器人聯繫起來，認為人工智能就是機器人那麼簡單；又或者把人工智能與電影以及科幻小說聯繫起來，認為人工智能是各種高大上的二次元科技設備的結合，或者認為人工智能將統治世界帶來毀滅性的災害。下面我們就給大家科普一下，打破常見的幾種人工智能認識誤區：
一、人工智能就是機器人
錯！
對於大眾來說，有時候很難去想象一個沒有機器載體的“人工智能“，尤其在我們被眾多科幻電影”洗腦“後，但是機器人只是人工智能應用的其中一個領域，並且還不是最有用的應用方式。在定義上來說，人工智能是指能夠在各類環境中自主地，或交互地執行各種擬人任務的一類機器，例如：判斷、推理、證明、識別、感知等思維活動。
人工智能有多個應用領域，例如智能傢俱、智能交通、智能政務、智能建築等，可以和生活的方方面面進行結合。例如我們在高鐵站進站的時候所使用到的身份證人臉識別以及在用美顏相機拍照的時候所用的自動美顏功能，都是人工智能。
二、人工智能會像人類一樣思考
錯！
機器在人類世界中的地位一直處於：“人類輸入任務，機器執行任務。”人工智能刷新人類對機器認知在於其能夠獨立自主地執行任務而不需要人類實時操作，甚至可以擁有思維。機器人能夠擁有思維被視為是人工智能的技術的頂峰，而這一觀點早在1950年，由艾倫•圖靈(Alan Turing)提出。他描述了一項思想實驗，並稱之為“模仿遊戲”。他提出，如果一臺計算機能夠像有思維的人類一樣，做出和人類一模一樣的行為，那麼計算機實際上就是在思考。這個測試也就是著名的圖靈測試(Turing Test)，此後一直作為評估人工智能機器的基準。
圖靈並沒有從哲學的角度去分析這個問題，相反通過分析現實中的行為，把它作為一種存在性的問題去看待。因此，這個測試方式存在一種內生的謬誤，也就是把人工智能的衡量標準定義為模仿人類行為的程度，而不是嘗試去剖析人工智能本身是什麼來對其進行建模。
圖靈測試是定義人工智能的標準，同時也是機器能否思考這一著名論斷的始祖。它以行為來倒推人工智能是否具有人類意識，但其實很多機器雖然具有人類行為，但是背後支配它們並不是意識，而是算法、數據和程序代碼，這跟大多數計算機無異。因此，計算機可以具有跟人類一樣的活動，但是並不能像人類一樣思考，背後只是一系列的數學運算而已。
三、人工智能會
錯！
人工智能進入了井噴式發展階段，2016年美國發布了《為未來人工智能做好準備》和《國家人工智能研究與發展策略規劃》把人工智能上升到國家戰略，英國政府發佈了《人工智能：未來決策制定的機遇和影響》，而中國政府也發佈了《機器人產業發展規劃（2016-2020年）》，各國紛紛佈局人工智能版圖，並普遍認為人工智能是下一次經濟質的飛躍的重要槓桿。
但是，與政府和商業領域對人工智能的一片樂觀向上的態度相比，幾個極具影響力的科技領軍人物提出了反對的聲音，霍金預言人工智能會終結人類，特斯拉創始人馬斯克認為人工智能是人類生存的最大威脅，AI或成為地球永遠的獨裁者。兩方對人工智能的認知存在一個經典的哲學問題：如果機器能夠像人一樣，那麼人性本善還是人性本惡？
人們認為機器是造福人類主要是基於人可以絕對地控制機器，而認為人工智能能帶來毀滅性的災害是因為人類作為控制者，少不了有一些作惡分子，把一些惡意程序輸入到人工智能算法裡，導致不可預料的後果。因此，真正的擔憂並不是機器人是否邪惡，而是人是否可以完全地，絕對地控制人工智能，使之造福於人類。
其實，人工智能在某種上和核武器的威力是相當的，尤其是其在鏈接了萬物互聯網吸收了全球大數據之後，其威力不亞於核武器。這也是馬斯克和霍金對人工智能所擔心的根本點。縱觀人類歷史，各種帶有革命性的機器開發都會帶來利和弊，例如槍支、彈藥、核武器等。因此，人工智能的兩面性不應該成為其是惡魔的理由，它的出現是不可阻擋的科技發展潮流，是市場導向和人類社會進步的象徵，更重要的是社會發展客觀規律的必然結果。
無可否認，人工智能是人類的未來，勢不可擋，是否造福於人類，在於人類如何運用，決定權在我們手上而不在人工智能手裡。
四、機器即將超越人類
錯！
為什麼每次人工智能與國際頂級棋手在圍棋比賽的對決能引起如此大的轟動？這些“人機大賽”意味著什麼？
圍棋被認為是人類腦力競技活動的終極考驗，所謂“一著不慎，滿盤皆輸”，每一步棋都左右著全局的結果，長期被認為是人工智能的試金石。
圍棋源於中國，擁有3000年曆史，選手要在19 x 19的格子棋盤上通過落子圍住對手的棋子來獲勝。圍棋之所以是人工智能中的一個里程碑主要因為兩點：第一、圍棋是一個規則鮮明的，可以在任意階段計算勝率的遊戲；第二、而要計算上述勝率需要遠超於現在計算能力的計算速率。一盤圍棋通常是120個回合（240手），平均每回合的變化數總量在10 的5次方以上，而整盤圍棋的變化總數不少於10的600次方。現在可觀測宇宙的原子總量為10的80次方，也就是說如果把宇宙中的每一個原子都做成儲存器的話，只能存下很小一部分的棋局。其複雜性，是常人難以想象的。
機器學習的本質與圍棋不謀而合，機器學習是特定規則下模仿人腦的神經網絡，通過不斷地自我學習，以及超強的運算能力（“思維能力“），來完成特定的目標。最新的Alpha Go採用深度卷積神經網絡，對應人類的常見判斷做出價值網絡，預測所有可行落子位置的結果。深度學習算法的特點是，模仿人類思考的過程，對輸入進行運算，得出某種結論，然後再對結論進行驗證，進行偏差識別，再修正，再識別，再修正，通過不斷地學習來完善算法，最終形成”經驗“，這些 “經驗”又成為計算的數據，不斷地完善算法（“思維過程“）。這聽上去是不是很熟悉？對的，這就是人類形成經驗的過程，人類需要幾年甚至幾十年形成的”經驗“，Alpha Go在幾個小時甚至幾十分鐘內就完成了。
因此AlphaGo在打敗圍棋世界冠軍李世石的時候，意味著人工智能在思考能力和經驗（極限腦力運動）已經具有遠遠超過人類的潛力，每一次Alpha Go的勝利都代表著AI運算能力的新的里程碑。
然而雖然圍棋的複雜度非常高，但畢竟是理論上有解的問題。當計算變成了開放性問題，不是非黑即白的輸贏問題，才會是人工智能的真正挑戰。更重要的是問題，對於人類而言，發問是一種本能，但是發問對於人工智能而言，卻是難以逾越的鴻溝，人工智能離人類智慧的巔峰尚有距離。
五、機器人將運作整個城市
很多人認為，人工智能城市就是指無人駕駛、無人超市等設施，即由機器人來運作整個城市。全球各地的人工智能城市理念都是一樣的。
錯！
智慧城市不單只是無人駕駛、無人超市等一些列智能化設施那麼簡單，這只是智慧城市的人們最直觀和最容易感受到的場景，但並不是智慧城市的全部。其次，人工智能城市也不會如科幻電影裡的場景，機器人無處不在、隨處可見。
從科學定義來說，人工智能城市是數字城市與物聯網相結合的產物，包含智慧傳感網、智慧控制網和智慧安全網。智慧城市的理念是把傳感器裝備到城市生活中的各種物體中形成物聯網，並通過超級計算機和雲計算實現物聯網的整合，從而城市萬物和互聯網中樞控制的融合。
各個國家對人工智能城市已經展開探索，但是並沒有任何一個成熟的摸具，對於人工智能城市的標準和形式還沒有定論，其中最著名的莫過於谷歌在多倫多打造的“未來之城“。
西方代表：谷歌—— 把人工智能城市當作 “智能手機”
谷歌把它自己視為一個平臺提供商，以城市為“手機“，以城市雲（數據中樞控制系統）作為城市版“Android”操作系統，提供各種智能化的”城市APP“ (從識別可用停車位的軟件到監控機器人準確定位服務)。谷歌計劃讓第三方訪問數據和技術，就像開發人員可以使用谷歌和蘋果的軟件工具來製作應用程序一樣。這樣的摸具有利於谷歌將產品在世界各地城市進行量身定做，向全球輸出人工智能摸具，佈局未來人工智能產業版圖。
東方代表：重慶九龍坡——把人工智能城市看作"人類大腦"
如果西方的人工智能城市理念是“城市智能手機”，那麼擁有5000年華夏文明智慧的東方，則是把問題挖得更深邃，把人工智能城市比喻成“人類大腦”。
作為西部工業重地、創新中心以及一帶一路的重要節點的重慶，九龍坡區政府提出“打造人工智能城市”，可謂在中國人工智能城市的版圖上具有舉足輕重的意義。它提出的人工智能城市理念是以人工智能為“大腦”的生命型城市，以立體生態作為呼吸系統，新型交通作為循環系統，創新產業作為能量系統，城市運營作為免疫系統，市民服務作為活力系統，用人工智能--市雲腦驅動城市神經中樞和神經網絡，主導、調節、控制調節整個城市運作。
兩種思路，兩個方法，兩個模式，都充滿著智慧的火花，但是它們都離不開一個共同點：“因時因地因人制宜”。谷歌作為全球最大的安卓手機操作系統運營商，充分利用其手機平臺開發優勢，把手機平臺開發經驗與人工智能城市理念無縫對接。九龍坡則向人工智能的理念精髓進行挖掘，並且中國大型互聯網企業具有相對成熟的城市雲腦資源（阿里”城市大腦“），由”城市大腦中樞“進行集中運營，統一管理，充分發揮政府統籌規劃，“集中力量辦大事”以及提高辦事效率。
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