我们没必要先造出人造设计师，再来发展室内装饰业

当我们站在2018年的起点，聊起人工智能的时候，我们会想说什么？

                               
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2017年5月，智能机器人alpha go战胜职业围棋手柯洁。
2017年7月，百度创始人李彦宏宣布建立“百度AI开放平台”。
2017年7月，人工智能上升为国家战略。
2017年9月，华为发布世界首款人工智能手机芯片。
2017年10月，“女性”机器人 Sophia被授予沙特公民身份

“女性”机器人 Sophia
毫不夸张的说，这是一个智能时代！从我们用的智能手机到各类软件，几乎都能看到人工智能的身影。
人工智能经过50多年的研究开发，已从传统的、学派分立、层次分离的“狭义人工智能”，发展成为现代的、多学派兼容、多层次结合、多智体协同的“广义人工智能”。
麻省理工AI技术可预测未来
预见未来，这个只可能出现在科幻电影中的桥段，现在好像真的要来到现实中了。
美国麻省理工学院人工智能实验室CSAIL的研究人员，已经研发出一套深度学习算法，它可以创作出“未来视频”，可以预测即将发生的场景。

在200多万段视频的高强度训练之后，这套人工智能算法已经可以通过点蚀两个互相攻击的神经网络产生视频。其中一套神经网络可确定哪些物体在静止框架内移动，并创造出“未来场景”。与此同时，另一套神经网络则充当“质量检查员”，以确定该视频是真实的还是虚拟的。也就是说，当充任“检察院”的人工智能受到欺骗，误认为视频是真的时，这项人工视频的技术研发便取得了成功。
这项技术也有其局限性，它无法创作超过未来1.5秒钟的视频。它会错误地意识到物体在移动，实际上它们还处于静止状态，这往往会造成夸大事物体型的不真后果。无论怎样，“预测未来”都可以帮助人工智能理解正在发生的场景，这会对整个计算机视觉领域的进步起到巨大的推动作用。

                               
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人工智能公司猎户星空推出了一款消费级机械臂，这一技术应用的出现完全颠覆了人们原先的认知。机械臂需要的空间感知、自动寻路、判断状态、学习技巧、无人运行……每一项技术都是难点，尽管许多工业级别的团队也可以做到，但除了价格和大小的限制之外，机械臂能进入寻常百姓家极为关键的因素在于“普通用户的可操作性”。
猎豹这支机械臂真可谓是无所不能，充满节奏的切菜、烧烤、浇花……充满节奏的背景音乐，不瞒大家，我都要跟着机械臂动起来了。
机械臂能在夜里为你调一杯酒、为你做爱心早餐，事无巨细地照料你的生活；除了厨师、保姆，它还是一位充满魅力的乐手，还会在夜里守护你，看到最后一幕机械臂为女主盖毛毯简直被温柔化了。
AI并非万能之匙
当然，如果你据此就认为AI在逐渐向万能发展，这显然有点高兴得太早。
站在人类的福祉角度，我们更需要的是建立一种融合技术与艺术、包含选择与决策的大场景系统。就像建立在物理和化学之上的土木工程和化学工程一样，这个系统需要建立在包括“信息”、“算法”、“数据”、“不确定性”等思想基础上。
这是显而易见的，我们能接受AI写的新闻和设计的海报，但无论人工智能发展到哪个阶段，我们都不会接受纯AI给我们设计我们居住的房子。
同时，因为它建立在跟人类有关的数据上，所以也要考虑社会科学和人文科学。

因此，需要重新思考AI，也就是人工智能究竟意味着什么，哪些领域可以扬其长、哪些领域需要避其短，而不是泛泛而谈人工智能。
分清楚AI与IA
今天大家谈论的AI，更多地是指“机器学习”。机器学习是一个算法概念，它把统计学、计算机科学等融合在一起，设计出一套算法来处理数据、做出预测以及帮助人类做决策。像亚马逊这样的公司其实在业务中都使用了机器学习这种技术。它是“数据科学”。
其实，除了类人AI和数据科学之外，另外两个关键的概念，智能增强（IA）和智能基础设施（II）。智能增强，指的是通过计算和数据来增强人类的创造力和智力。
就如我们使用更加智能更加先进的设计软件来做设计一样。而搜索引擎可以增强人类的记忆和知识，自然语言翻译可以增强人类的交流能力。这更多是技术赋能智能增强，也就是IA。

                               
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从历史上看， 1950年代AI这个概念被创造出来，想要表达的是通过计算机软件和硬件实现人类智能的愿望。也就是今天学者说的“类人AI”。
但生命之美思想之美恰来自于其他，比如说艺术、情感。也并不一定要发展出类人AI，才能解决智能基础设施的问题。
道理很简单，我们没必要先造出人造设计师或者泥瓦匠再来发展室内装饰。

                               
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