未来人类将被AI取代？一文读懂人工智能类型与发展阶段

这种类型的人工智能是最基本的人工智能系统，它仅基于当前数据运行的机器，只考虑当前情况。也就是说，反应型机器只能进行反应，它既没有记忆能力，也无法利用过去的经验来制定现在的决策。

反应型机器的一个典型例子就是著名的 IBM 国际象棋程序 Deep Blue)。1997 年 5 月，它以 3.5:2.5 的战绩击败了世界冠军 Garry Kasparov，成为首个在标准比赛时限内击败国际象棋世界冠军的计算机系统。

Deep Blue 看似拥有人的智慧，实际上，它只关注棋盘上的现状，并在可能的走法中作出决策。除了遵守重复棋局不能连续出现三次的规定外，和经验丰富的人类不同，它对过去并没有任何概念。

目前的人工智能，要么对世界没有概念，要么只对其执行的特定任务有极其有限、具体的概念。Deep Blue 的创新之处在于，它放弃了拓宽计算机可能考虑的棋路范围的这种思路。相反，开发人员找到了一种方法，让它缩小自己的“视角”，根据它对某些走法的结果进行评估，停止追求一些可能的走法。类似地，AlphaGo 也无法评估所有的走法，但它采用了比 Deep Blue 更为复杂的方法：使用神经网络来评估棋局的走势。

这种类型的人工智能无法在专业领域之外发挥作用，而且容易被愚弄。它们无法通过交互的方式成为世界的组成部分。很显然，它们只是最基本的人工智能系统，并不符合我们对人工智能系统的未来预期，即能够与人类展开真正的互动，甚至对周围的环境作出真实的反应。

有限的记忆，顾名思义，指人工智能可以通过研究以往的数据作出明智的决策。这种类型的人工智能具有短暂或临时的记忆，可以用来存储过去的经验并评估未来的行为。

自动驾驶汽车就是这种类型的人工智能，它利用最近收集的数据作出即时决定。例如，使用传感器识别过马路的行人、陡峭的道路以及交通信号等，从而作出更好的驾驶决策，这有助于防止交通事故的发生。

然而，自动驾驶汽车的历史信息存在的时间很短暂，无法像经验丰富的人类驾驶员那样将其存储在“经验库”中。这种类型的人工智能，并不能构建全面的“表现”（representations），它并不能记住自己的经验，并学会如何应对新的情况。

心智理论，心理学术语，是人类能够理解自身及周围人的心理状态的能力。这一理论来源于哲学，进入心理学领域后，慢慢成为认知心理学与神经心理学的研究重心之一。心智理论是人类社会形成的关键，通过这一理论，人们可以更好地理解社交、互动的内在动力。试想，如果人类不能理解彼此的动机和意图，那么，相互间的沟通、合作就会变得异常困难，甚至毫无可能。

这种类型的人工智能较前两种更为先进，它在心理学中扮演着重要的角色，主要体现在对机器“情商”的开发上。

如果人工智能系统真的能够与人类并肩行走，它们就必须能够明白，每个人都有思想和感受，理解人类预期，并由此调整自身行为，这正是我们目前的人工智能与未来的人工智能之间的重要差异。

这是人工智能发展的最后一步：构建一套能够形成自我表征的系统。像 Elon Musk 和 Stephen Hawkings 这样的天才一直警告我们警惕人工智能的进化。让我们祈祷，我们永远不会达到这种人工智能的状态。因为，在这种状态下，机器将拥有自己的意识，它能够意识到自我，知道自己的内部状态，还可以预测他人的感受。当前，具有自我意识的人工智能离我们还有很远的距离。然而在未来，到达超人工智能的阶段仍存在可能。

（编辑：PHP编程网 - 黄冈站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!