大白话解释:到底什么是人工智能(AI),小学生都能看懂

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  现在人工智能(AI) 一词满天飞,上到国家和地方 ZF 的科技创新扶持政策,下到大小公司的各种智能 XXX、智慧 XXX 产品或解决方案,似乎不加上人工智能,就显得没有技术含量、不够高端。反正人工智能一词有点泛滥成灾的意思了,前几天还看到一家 “AI 烧烤店 ”,也没搞懂智能在哪里。

言归正传,到底什么是人工智能 (AI)?

一提到 “ 人工智能 ”(AI), 对于普通人来说,脑海里可能首先浮现的就是高科技、脑袋里装有芯片的机器人,以及科幻电影里机器人的各种超能力,把人类踏在脚底下磨擦的场景。对于普通 IT 人员来说,可能想到就是各种数学算法、模型、高数公式等等,总而言之,很复杂。

既然是大白话解释,这里我准备尽可能绕开一些专业术语,尝试从普通人的角度来解释清楚以下 3 个问题。可能表述上没有那么严谨,但普通人看了能理解个七七八八,文章目的就达到了。

一、人工智能到底是啥意思,想要达到什么目的?

人工智能,其实是英文 “Artificial Intelligence”(AI 就是它的缩写,显然它来自于老外)的中文翻译,意思就是 “ 一种人造的智能 ”,所以个人觉得把它翻译成 “ 人造智能 ” 或许更合适,更容易理解。那么什么又是人造智能呢?其实这里的人造一词就跟人造皮革、人造卫星的人造是一个意思,指的是由人生产出来的,而不是自然形成的,唯一不同的是,这里生产出来的产品不是皮革和卫星,是人的聪明才智(可以简单理解成人的大脑)而已。就像宅男们的最爱 ——c 气娃娃,也可以说它是人造女盆友!

搞明白人工智能一词的含义后,接下来理解其目的就简单多了。人工智能的目的就是,科学家们希望通过人造的方式,生产一种智能出来,来代替我们完成一些需要人类用脑才能完成的工作,或者人类肉身不太好去完成的工作。比如机器人客服,就是希望通过机器人来取代客服人员,降低企业的客服成本,因为大部份的客服问题都是常见的几类问题,只是目前的技术还不够先进,很多时候还需要人工客服。

二、人工智能是怎么实现的?

人工智能自诞生以来,科学家们想了很多种办法试图去实现它,最有影响力的就是 “ 专家系统 ” 方案和当前在用的 “ 机器学习 ” 方案(注意:深度学习是机器学习的一种)。不要被这两个专业名词吓到,其实很简单,很容易理解,听我慢慢道来。

1. 专家系统方案

是科学家们早期想出来的一个实现人工智能的办法(其实我们普通人也能想到这个办法)。这个办法的思路很简单,既然想让机器具备智能,能够代替人处理某一方面的思考和决策问题(比如打桌球),那我们就找一堆桌球高手(即专家,比如奥沙利文、丁俊辉以及最近的颜丙涛),把他们每个人的打法、某种球型下的解法都集中在一起,写成一个牛逼的计算机程序,这个计算机程序列举了所有高手在不同球型下的解法和打法,一但桌面上出现某种球型,通过这个程序,机器就知道接下来怎么打,这就是所谓的专家系统。

很明显,专家系统就是一个写死逻辑步骤和可能性的软件而已,还算不上严格意义上的智能,有比较大的局陷。还以打桌球为例,专家系统不可能穷举所有球型和打法,一旦遇到程序中没有的球型,就不知道该怎么打了。而且打法技术在进步,专家系统程序一旦写成就定型了,对新技术打法没有学习能力。这也是普通计算机软件程序也不能认为是人工智能的原因,因为它不智能,只是程序员已定死的几种逻辑而已。

2. 机器学习方案

既然专家系统没有学习能力,科学家们又在想,能不能搞一个具备学习能力的方法出来,就像小孩子一样,刚生下来啥也不懂,让他读几十年的书,最后变成一个聪明的小孩?这个方法就 “ 机器学习 ”,一种让机器能够具备学习能力的一种方法。

怎么才能够做到呢?

我们以在 APP 上买东西时候的智能推介(APP 自动给你推荐商品)为例,APP 怎么知道哪些才是你可能喜欢的商品呢?方法思路很简单,我们先给他整一个数学公式,这个数学公式有很多参与计算的因素(比如性别、年龄、颜色喜好、职业、收入等等,反正很多种),然后每个计算因素固定一个对结果的影响权重(这个权重就像小孩竞选班干部,其他小朋友投 1 票就算 1 票,但老师投 1 票要算 10 票),最后确定出这样一个计算公式:“0.1* 性别 +0.2* 年龄 +0.3* 颜色喜好 +0.4* 职业 +0.5* 收入 ”,然后根据每个人的情况计算出一个结果来,根据结果的不同数值范围,我们给他推荐不同的商品。

看到这里,可能有的网友会问了,没看出来哪里体现了 “ 学习 ” 能力呀?莫慌,上面的公式中,还有一个问题没有解决,那就是那些权重系数 0.1、0.2、0.3 是怎么来的?你凭什么说性别的权重就是 0.1?显然不能拍脑袋,这个权重就是要通过大量的现有案例数据让机器自动学习出来的,这也是为什么互联网公司 APP 要偷窥我们隐私数据的原因。也许通过大量案例数据的学习后发现,性别的权重不应该是 0.1, 可能 0.52 更合适,那么就 0.52 了。而且随着案例数据越积越多,这个权重可能更准确,最后变成了 0.523421 之类的。

三、人工智能当前发展到什么阶段了?

老实说,人工智能当前仍然处于初级阶段,还远不具备替代人类智慧的能力,所以大家不要过于担心自己失业的问题,离那一天还有很远的路要走。目前人工智能只能做一些点上局限的事情,比如通过人脸识别自动认人、自动将中文翻译英文、自动将语音转换成文字之类的。

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不知道
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