六分钟动画揭开 AI 的神秘面纱(附视频中字)

针对不方面开视频的小伙伴，CDA字幕组也贴心的整理了文字版本，如下：

每天，相当多的人都在科技发展的支配下。实际上，很少有人明白当中深意。

人工智能

人工智能，比如HAL9000和偏执的机器人Marvin。(注：两者分别为科幻小说《太空漫游》和《银河系漫游指南》中的人工智能)

多亏了书和电影，每一代都有一个属于自己的幻想世界。这个世界也许被机器人主宰，或者由机器人提供服务。我们已经习惯于期待这样一个未来:可以避开交通的飞行汽车，以及平日里由机器人女仆为我们准备晚餐。

但是如果AI时代已经来临的话，为什么我们的生活不像"杰森一家"那样呢？(注：杰特森一家(The Jetsons)描绘未来世界的美国动画片)

首先，那是动画片。如果你们有浏览过Netflix的电影推荐，或者让Alexa点一份披萨(Alexa: Amazon的语音助手)。那么，你和人工智能的互动可能比你意识到的要还多。

那就对了。AI所设计的目的就是，让你不会意识到背后是计算机发号施令。这同样也帮助我们理解什么是AI，什么不是AI。

听起来有些复杂，用基本术语来说，AI属于计算机科学的一个广泛领域。它让机器看起来拥有人的智慧。因此不仅仅是对计算机进行编程，让它通过遵守交通信号驾驶车辆。同时程序也学会展示出人类具有的行为，比如路怒症。(注:路怒症指机动车驾驶人带着紧张愤怒的情绪开车)

虽然感觉有些吓人，但这项技术并不是最近才出现的。实际上，在过去的半个世纪这个超前的想法已经出现了。

"人工智能"这个术语是在1956年, 由达特茅斯学院的John McCarthy教授提出。

他召集了一群计算机科学家和数学家来研究通过反复实验的方法，机器是否可以像小孩子一样学习，从而发展出形式推理(formal reasoning)的能力。

项目提议中提到他们将弄清楚如何让机器使用语言，形成抽象概念和观点，以解决留给人类的问题，同时实现机器的自我提升。

这是六十多年前了。之后AI大部分都只存在于大学教室和超级机密的实验室中。但如今正在发生改变，就像那些指数曲线一样，很难说清一条缓慢爬升的曲线，什么时候就会像火箭一样一飞冲天。

但是在过去的几年，一些因素使得AI即将成为下一个大热门。

首先，每分钟都在产生大量数据。

实际上世界上90%的数据都在过去的两年中产生。如今归功于处理速度的提升，计算机能够更快地理解所有这些信息。因此科技巨头和风险投资家开始投身于AI，为市场注入资本和新的应用。

很快 "人工智能"会变得不那么"人工”，但更加"智能”。

那么问题来了。你是否要为终结者电影中的情节发生在现实生活中发做好准备，并不是。

别再想着机器人了，当我们提到AI时机器人只不过是一层壳。它隐藏了究竟是什么在驱动着科技，也就是说AI可以表现为许多不同形式。

让我们来深究一下。首先是机器人，这些机器人基于文本 并且异常强大，但是同样也有局限。比如让天气机器人预报天气时，它会告诉你局部多云，最高温度为57华氏度(约13.8摄氏度)。但当问它现在的东京时间时，它就不清楚了。因为它仅仅被编程为从特定的数据源中调取天气信息。

自然语言处理让这些机器人变的更加复杂。

当你问Siri或者Cortana最近的加油站在哪儿时，这只是把你的声音转成文字，再把文字输进一个搜索引擎，之后把搜索的答案以人类语法念出来。换句话来说就是，你无需用代码来表达。

另一个要提到的就是机器学习。事实上这是AI领域中最让人兴奋的部分。就像人类一样，机器保留信息并随着时间变得越来越聪明。但是和人类不一样的是，它并不会由于短暂失忆、信息过载、睡眠不足以及注意力分散而受到影响。

机器究竟如何学习?

对人类而言，区分猫和狗是很简单的，但对计算机来说并非如此。如果只考虑外形，猫和狗的区别并不明显。你可以说猫耳朵是尖的，而狗耳朵是下垂的，但是这些规则不是通用的。尾巴长度、皮毛质地和颜色存在很多可能。也就是说需要手动编程一些冗长的规则，来帮助计算机来进行区分。

要记住，机器学习能够让机器像人一样学习。就像幼儿一样，机器需要通过经验来学习。

借助机器学习，程序能够通过分析数千个样例来构建算法。然后根据算法是否达到目标来进行调整，随着时间的推移程序变得越来越聪明。

从而类似IBM Watson的机器人就能够诊断癌症，创作古典交响曲，或者在危险边缘(美国的知识类问答节目)中碾压Ken Jennings(危险边缘的常胜将军)。

有些程序甚至模仿人脑的结构，加之神经网络来更好地帮助人类。如今机器能够解决问题。

AI可能带来的后果

人类很早就在思考AI可能带来的后果。在脑海中想象机器对人类实行报复，或者给人类社会带来毁灭性破坏。

然而，更合理且更迫在眉睫的问题是：

AI会对你的工作带来什么影响?

它会像淘汰你的工作吗?

就像工业革命，这不是人类对抗机器，而是人类联合机器共同解决问题。

重点是让AI帮助你在更短时间内完成更多内容，它处理你工作中的重复性任务，让你处理策略和人际关系的问题。

从而人类可以去做真正擅长的事，”做人类" (而不是机器)。