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首先给大家介绍一下本次采访的嘉宾：
刘志毅
信息化与数字经济研究智库创始人
数字经济与科技哲学领域独立学者
他主要研究的领域包括人工智能信息哲学以及数字经济等，专著《无界》人工智能时代的认知升级，入选心智经管图书价值榜，欢迎刘志毅老师做客本期筱静观察。
以下是采访他的内容，由筱静观察整理和发布。
不管你欢迎还是不欢迎，我们已经进入到人工智能的时代，现在的人工智能可能还处在比较低级的阶段，未来可能还会有更加高级的人工智能出现。对于人工智能，很多人理解的人工智能可能是谷歌的AlphaGo、特斯拉的自动驾驶汽车等概念。
那什么是真正的人工智能，它现在处于什么阶段以及未来会有怎么样的发展等问题，我结合自己多年的从业经验以及个人的思考，谈谈我对人工智能的理解和看法。
关于人工智能，我认为应该从三个角度理解这个问题:
01、第一个角度，我们叫它智能增强
为什么叫智能增强？
一般来说，智能增强指的是利用信息技术来增强人类能力，有助于提高人类的潜能——即通过提高生产力、减轻工作量来提高我们的工作效率。
如今，人工智能越来越多地被用于广泛描述那些能够模仿人类能力（比如学习和解决问题）的机器，但它最初建立的前提条件是，人类智能可以被精确描述，且能够用所制作的机器进行模拟。
我们目前所看到的是机器在任务执行方面的能力提升，在这方面它们几十年前就胜过人类了。而未来十年中，我们会看到人工智能技术将进一步渗透众多行业和生活领域，从而推动社会和产业变革变革。
就像现有的所有的人工智能的应用，都是基于人类本身的某种特定能力做的增强。譬如谷歌翻译、图像识别和语音识别等应用。
02、第二个角度叫智能架构
我们提到智慧城市，城市大脑、智慧家居等概念，它就是给我们提供一个智能的架构，使得这些原本的生态当中加上智能要素。
譬如阿里和滴滴提出的城市数据大脑，它可以将城市交通、能源、供水等设施与之前不能数据化的工具全部数据化，连接城市各个单元的数据资源，打通各个数据源之间的壁垒，对整个城市进行实时分析，让数据和人工智能技术帮助我们更好的管理城市，将城市打造成自我调节、与人类良性互动的城市系统。
03、第三个角度叫自动算法
以往的人工智能更多的是通过人的编程去实现某些特使的功能，而现在的算法是通过深度学习，让算法自己来找到最合适的路径来完成某个特定的功能。譬如谷歌DeepMind 打破围棋高手、亚马逊 Alexa 的自然会话接口以及特斯拉的自动驾驶功能。
这些都是由机器学习的进步所推动，更确切地说是深度学习和神经网络，它是人工智能的一个重要分支，所以，我理解的人工智能是智能增强+智能架构+自动算法，这三个概念和功能加一起那就是人工智能。
根据上面的描述，人工智能已经在学习技能方面取得了非常大进展，它们已经进入了模仿“人类”技能的早期阶段。这些技术是使用机器独有的能力（处理数据）来有效地增强人类能力，当然，现阶段机器系统输出的结果，通常还是由设计它们的人决定。
最近几年，随着人工智能底层技术的发展，已经让智能机器逐步实现从“简单地模仿”到“个性化场景落地”的跨越。人工智能将会是数字革命的下一站吗？各大科技公司都在跑步进人工智能的各个领域，积极布局争取通往AI世界的“钥匙”，很显然，他们已经将人工智能视为数字革命的下一站。
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