編譯 | 陳韻竹 邱陸陸
作者 | MATTHEW REYNOLDS
來源 | WIRED
有人說人工智慧會拯救人類，還有人說他們會毀滅人類，這主要取決於你問的是誰。同時，從家庭助手到洗衣機，人工智慧似乎參與了生活的方方面面。但是，人工智慧到底是什麼，為什麼所有人都在談論它？
如果吃晚飯的時候，你突然收到七大姑八大姨的詢問：你幫我看看，我是不是已經一不小心把人工智慧帶回家了？該如何向他們解釋？
人工智慧是啥？
簡單地說，人工智慧研究旨在創造能夠完成那些通常需要人類智慧參與的任務的計算機。這些任務包括，語音和影像識別、翻譯、複雜決策等。迄今為止，上述任務仍然需要人類的參與。
所以，人工智慧只是計算機的一種時髦叫法唄？
不能這麼說。如今的計算機在執行大多數任務的時候根本不會做任何與智慧沾邊的事。只需要看看「計算機」這個詞你就明白了：計算機是用來「計算」的，基本上可以說是一個大號計算器了。計算機只是接受來自人類的輸入——無論是數字、影像還是指令——執行一系列預定義好的計算，並給出答案。
所以人工智慧有啥不一樣？
在談人工智慧之前先來看看人是怎麼完成任務的吧，看看我們為什麼「與眾不同」。比如說，我們在街上遇到一隻漂亮的狗。就算我們只看到狗的前半身，或者只聽到犬吠，大部分人仍然可以立即辨認出，這是一隻狗。無論這些狗長成什麼樣——即使它們只是一個卡通形象或是一張潦草的素描，我們仍然能夠一眼就把狗認出來。而且辨認的過程中我們不需要其他人正襟危坐地逐一給我們展示所有不同種類的狗，卡通的和真實世界的都不能漏下，並且明確地告訴我們，「這是狗」，「這也是狗」。但是，大多數的程式都做不到這一點。稍早一些的計算機識別軟體需要人類準確地告訴計算機需要注意什麼（邊、角、點、對稱性等），才能正確識別影像。
我現在比一分鐘之前還還懵比，狗和人工智慧是怎麼扯上關係的？還有狗工智慧嗎？
這只是一個例子。人工智慧背後的基本思想就是看看我們能否讓計算機擁有一些類似人類的決策能力。即使沒有得到明確規則，且只擁有較少資料，人類仍然非常善於理解世界。僅僅透過看著、聽著別人說話，我們自己就能學會說話。但是，如果沒有明確的指示，任何機器都不具備這種人類生而有之的能力。
好吧，知道要整啥了，現在問題是，咋整呢？
人工智慧領域已經有數十年曆史，但直到近期，機器學習領域取得了巨大突破，它才變得火熱起來。機器學習演算法有很多種，常見途徑之一就是將收集特別特別大量的資料，然後透過一種特殊的演算法進行訓練，使其能逐步提取資料背後的含義。回到上面提過的「狗」的例子，你可以將成千上萬個被標記為「狗」的照片展示給一個機器學習演算法——如果一切順利的話——最終演算法應該能在那些它從未看過的照片裡找到含有狗的那些。
喔，醬嬸兒的嗎？
目前來說，這項技術尚處於早期階段，但研究者們正努力在各種不同任務當中重建這種方法。如今，從亞馬遜的語音助手 Alexa 到谷歌的谷歌翻譯，其中都多多少少包含了上述技術。迄今為止，大部分機器學習的實際應用都針對特定任務。機器學習演算法已經能很好地教會計算機執行專門的任務，但是它們現在還沒辦法完成更廣泛的工作。
人工智慧的未來長啥樣？
研究者們真正感興趣的一個領域叫做通用人工智慧（AGI）。人類不僅善於學習具體的任務，還善於在不同任務之間完成知識的遷移。例如，一旦我們學會如何拿起一個馬克杯，我們不用從零開始學起就能拿起一本書。通用人工智慧的研究者們有志於創造能將知識從一個領域遷移到另一領域的機器。這就是為什麼谷歌每次提起機器學習總要帶出來遛遛的 DeepMind 公司的研究者們實現了 AlphaGo 演算法之後這麼開心：AlphaGo 既能擊敗頂級圍棋選手，也能學會下國際象棋。
那麼，人工智慧對於我意味著什麼？
有些人——特別是 Elon Musk——擔心我們正在走向一條超級人工智慧的不歸路，最終，機器人可能會意識到，他們懂得比人類更多，並且會運用這種優勢把我們這些渣渣消滅掉之類的。目前來說，還沒有迫在眉睫的威脅，但是 Musk 的觀點或許有一定道理。如果我們堅持要賦予機器類人的能力的花，許多人認為我們應該認真考慮如何確保他們不會最終使用這種能力傷害人類。但是僅僅就目前來說，你的洗衣機還不會秒變科學巨怪然後做掉你全家，嗯，大概，不會吧。