人工智能与设计（二）：AI 是什么

姓名：饶明磊

学号：19021210815

【嵌牛导读】随着人工智能的兴起，设计师会不会担心自己被取代？

【嵌牛鼻子】机器学习 深度学习 创意设计

【嵌牛提问】人工智能对设计起到辅助作用还是会完全取代设计师？

【嵌牛正文】AI 的定义

在60年代，AI研究人员认为人工智能是一台通用机器人，由于当时理念、技术和数据的限制，人工智能在模式识别、信息表示、问题解决和自然语言处理等不同领域发展缓慢；

80年代，AI研究人员转移方向，认为人工智能对事物的推理能力比抽象能力更重要，机器为了获得真正的智能，机器必须具有躯体，它需要感知、移动、生存，与这个世界交互。为了积累更多推理能力，AI研究人员开发出专家系统，它能够依据一组从专门知识中推演出的逻辑规则在某一特定领域回答或解决问题；

1997年，IBM的超级计算机深蓝在国际象棋领域完胜整个人类代表卡斯帕罗夫；相隔20年，Google的AlphaGo在围棋领域完胜整个人类代表柯洁。划时代的事件使大部分AI研究人员确信人工智能的时代已经降临。

可能大家觉得国际象棋和围棋好像没什么区别，其实两者的难度不在同一个级别。国际象棋走法的可能性虽多，但棋盘的大小和每颗棋子的规则大大限制了赢的可能性。深蓝可以通过蛮力看到所有的可能性，而且只需要一台计算机基本上就可以搞定。相比国际象棋，围棋很不一样。围棋布局走法的可能性可能要比宇宙中的原子数量还多，几十台计算机的计算能力都搞不定，所以机器下围棋想赢非常困难，包括围棋专家和人工智能领域的专家们也纷纷断言：计算机要在围棋领域战胜人类棋手，还要再等100年。结果机器真的做到了，并据说AlphaGo拥有围棋十几段的实力（目前围棋棋手最高是9段）。

那么深蓝和AlphaGo在本质上有什么区别？简单点说，深蓝的代码是研究人员编程的，知识和经验也是研究人员传授的，所以可以认为与卡斯帕罗夫对战的深蓝的背后还是人类，只不过它的运算能力比人类更强，更少失误。而AlphaGo的代码是自我更新的，知识和经验是自我训练出来的。与深蓝不一样的是，AlphaGo拥有两颗大脑，一颗负责预测落子的最佳概率，一颗做整体的局面判断，通过两颗大脑的协同工作，它能够判断出未来几十步的胜率大小。所以与柯洁对战的AlphaGo的背后是通过十几万盘的海量训练后，拥有自主学习能力的人工智能系统。

这时候社会上出现了不同的声音：“人工智能会思考并解决所有问题”、“人工智能会抢走人类的大部分工作！”“人工智能会取代人类吗？”那么已来临的人工智能究竟是什么？

人工智能目前有两个定义，分别为强人工智能和弱人工智能。

普通群众所遐想的人工智能属于强人工智能，它属于通用型机器人，也就是60年代AI研究人员提出的理念。它能够和人类一样对世界进行感知和交互，通过自我学习的方式对所有领域进行记忆、推理和解决问题。这样的强人工智能需要具备以下能力：

1）存在不确定因素时进行推理，使用策略，解决问题，制定决策的能力

2）知识表示的能力，包括常识性知识的表示能力

3）规划能力

4）学习能力

5）使用自然语言进行交流沟通的能力

6）将上述能力整合起来实现既定目标的能力

（说明：以上结论借鉴李开复所著的《人工智能》一书。）

这些能力在常人看来都很简单，因为自己都具备着；但由于技术的限制，计算机很难具备以上能力，这也是为什么现阶段人工智能很难达到常人思考的水平。

由于技术未成熟，现阶段的人工智能属于弱人工智能，还达不到大众所遐想的强人工智能。弱人工智能也称限制领域人工智能或应用型人工智能，指的是专注于且只能解决特定领域问题的人工智能，例如AlphaGo，它自身的数学模型只能解决围棋领域的问题，可以说它是一个非常狭小领域问题的专家系统，以及它很难扩展到稍微宽广一些的知识领域，例如如何通过一盘棋表达出自己的性格和灵魂。

弱人工智能和强人工智能在能力上存在着巨大鸿沟，弱人工智能想要进一步发展，必须具备以下能力：

1）跨领域推理

2）拥有抽象能力

3）“知其然，也知其所以然”

4）拥有常识

5）拥有审美能力

6）拥有自我意识和情感

（说明：以上结论借鉴李开复所著的《人工智能》一书。）

在计算机理念来说，人工智能是用来处理不确定性以及管理决策中的不确定性。意思是通过一些不确定的数据输入来进行一些具有不确定性的决策。从目前的技术实现来说，人工智能就是深度学习，它是06年由Geoffrey Hinton所提出的机器学习算法，该算法可以使程序拥有自我学习和演变的能力。

音频、图片、文本、视频这四种载体可以承载着来自世界万物的信息，人类在理解这些内容时毫不费劲；对于只懂结构化数据的计算机来说，理解这些非结构化内容比登天还难，这也就是为什么人与计算机交流时非常费劲。全世界有80%的数据都是非结构化数据，人工智能想要达到看懂、听懂的状态，必须要把非结构化数据这块硬骨头啃下来。学者在深度学习的帮助下在这领域取得了突破性成就，这成就为人工智能其他各种能力奠定了基础。

经过多年的人工智能研究，人工智能的主要发展方向分为：计算智能、感知智能、认知智能，这一观点也得到业界的广泛认可。

计算智能算法主要包括神经计算、模糊计算和进化计算三大部分，神经网络和遗传算法的出现，使得机器的运算能力大幅度提升，能够更高效、快速处理海量的数据。计算智能是人工智能的基础，AlphaGo是计算智能的代表。 感知智能是以视觉、听觉、触觉等感知能力辅助机器，让机器能听懂我们的语言、看懂世界万物。相比起人类的感知能力，机器可以通过传感器获取更多信息，例如温度传感器、湿度传感器、红外雷达、激光雷达等等。感知智能也是人工智能的基础，机器人、自动驾驶汽车是感知智能的代表。

认知智能是指机器具有主动思考和理解的能力，不用人类事先编程就可以实现自我学习，有目的推理并与人类自然交互。人类有语言，才有概念、推理，所以概念、意识、观念等都是人类认知智能的表现，机器实现以上能力还有漫长的路需要探索。

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