人工智能 比你想象的更具颠覆性的智能革命pdf

人工智能 比你想象的更具颠覆性的智能革命 内容简介

本书将全面介绍人工智能的发展历史、探究过程以及在各个领域的应用，以通俗易懂的语言和生动有趣的示例为你揭示人工智能不为人知的奥秘。全面介绍了人工智能的历史及其在各个领域的发展及应用。既有科学的严谨性，又不乏趣味性，以通俗的语言和生动的示例将科学之美展现得淋漓尽致，有助于读者开阔视野，激发进一步探索科学的兴趣。

人工智能 比你想象的更具颠覆性的智能革命 目录

前言

第一章 快速进化的人工智能——一门极富挑战的AI科学

1.人工智能时代将至，高效能助手的潜在威胁

2.早期的人工智能：控制论概念阐述

3.AI的大发现时代

4.首次低谷带来的启示

5.AI专家系统获得赏识

6.双重动力推进人工智能蓬勃发展

7.辉煌成就：战胜人类的计算机系统

第二章 智能，让机器人更聪明——即将到来的机器人时代

1.人工智能怎样让机器人更聪明

2.襁褓中的机器佣人：一切都从扫地开始

3.如何让机器人拥有“自我保护”能力

4.试错程序，让机器人学会了自我修复

5.当机器人也学会了“上网”

6.高级机器人的特殊功能：情感治愈

7.未来机器人也能够使用繁殖系统吗

第三章 人工神经网络原理——怎样用信息处理人脑神经元

1.什么是人工神经网络

2.人工神经网络都具备哪些优势和特点

3.用函数协议精密定义的人工神经网络

4.BP神经网络能够通过学习减少误差

5.人工神经网络的现实应用

6.如何让人工神经网络具备记忆力

7.人工智能能否让人类灵魂不死

8.人脑工作机制怎样应用于智能机器人

第四章 怎样获得智能感知——可感知人类意识的AI系统

1.能够读懂人心的机器人

2.机器人制造技术当中通常都使用哪些传感器

3.艰难的第一步：如何让机器人获得触觉功能

4.新AI技术破解“人脑密码”的艰辛历程

5.利用生物传感器辅助收发信息的AI技术

6.智能皮肤：能够感知温度变化的新AI

7.AI技术最高级别的感知力：智能认知

8.智能感知的未来:即将到来的物联网时代

第五章 不断进化的人工智能推理——让AI通过推理去行动

1.贝叶斯推理：平凡而又神奇的贝叶斯方法

2.贝叶斯理论如何应用于人工智能推导

3.前向链接和后向链接推理技术

4.新AI技术中的不确定性推理理论

5.错误的推理：人工智能也会受骗

6.利用“黑箱推论”进行逻辑推理的AI系统

第六章 最可怕的“深度学习”——多层神经网络的加速学习

1.人工智能进入“深度学习”阶段

2.深度学习：人工智能引领认知技术创新

3.AlphaGo依靠“深度学习”技术，展现计算未来

4.深度学习将引爆人工智能应用

5.深度学习将引爆下一次科技革命

6.深度学习存在的问题和遇到的挑战

7.深度学习的未来发展趋势

第七章 被唤醒的人工智能识别——感知识别技术的大爆发

1.语言识别：已经被应用的语音智能处理系统

2.图像识别：人工智能怎样识别生活中的图像

3.自然语言处理：人工智能得以实现的关键

4.专家系统：人工智能与专家系统的完美结合

5.从0到1的智能化智能体

6.模式识别及其应用

7.情绪识别：识别技术的更高阶段

第八章 人工智能时代的反思——人工智能对未来世界的影响

1.劳动工人的危机：人工智能技术引发的失业大潮

2.人工智能对行业的潜在影响力

3.未来若干年内，极有可能消失的职业

4.人工智能时代的职业选择

5.全球人工智能“军备竞赛”爆炸升级

人工智能 比你想象的更具颠覆性的智能革命 精彩文摘

1.人工智能时代将至，高效能助手的潜在威胁

毋庸置疑的是，世界各国正在寻求智能化更高、运行速度更快的计算机系统。这样做的结果是显而易见的，更高级别的智能系统会给使用者创造更为客观的社会财富，但与此同时，急速膨胀的人工智能体系，是否也应该引起人类的警觉呢？

1939年10月的一天，美国爱荷华大学的一所实验室里笑声不断，而此时和同伴谈笑风生的约翰·文森特·阿塔纳索夫教授还没有意识到眼前这台笨拙的机器将会对人类社会带来翻天覆地的变化。他和助手——研究生克利福德·贝理给这台机器起了一个粗糙的名字：ABC，即两人姓氏的首字母“A”和“B”，外加“Computer”的“C”。而这台当时还没有引起过多关注的“ABC”机器，也就是后来各代先进计算机的雏形。

受制于时代的限制，阿塔纳索夫和贝理并没有高度重视起自己这一项伟大的发明，“ABC”也只是做一些数学方程式的解算。几年之后，美国当局也被卷入了世界大战的漩涡，阿塔纳索夫和贝理都放下了手中所有的学术研究，转而投向国防、武器制造等方面，而“ABC”的进一步精研，也就这样被搁置了。到1946年，世界战争进入白热化阶段，美国社会各阶层都不约而同地通过缩减开支来援助政府，爱荷华大学的教育经费也大量停减。在这样一个时代背景下，“ABC”的部分零部件都被拆除移作他用了，只剩下存储装置还孤零零地留在原地。

尽管“ABC”没有引起社会的重视，但爱荷华大学教授发明出了能够自主解算超高难度方程式的机器，这一消息在业内还是吸引了不少科研人员的目光，宾夕法尼亚大学的电力工程学教授莫奇利·约翰·威廉姆就是其中之一。在参观了遗留在爱荷华大学储存室里的“ABC”之后，他认真地和阿塔纳索夫教授沟通了部分意见，这为后来莫奇利研究出更高级别的计算机“艾尼阿克”提供了基础。

到1946年2月14日，由莫奇利教授和他的学生——年仅25岁的艾克特·约翰·普洛斯博共同推出的新型计算机“艾尼阿克”号宣布诞生。与阿塔纳索夫主导的“ABC”不同，艾尼阿克得到了军方的大力支持，原因是美国当局希望通过电子运算，来规范炮弹运行轨迹，进而提升命中率。根据当时的报道，艾尼阿克号计算机长50英尺，宽30英尺，重量更是达到了30吨。而当艾尼阿克号开始启动的时候，整个费拉德费亚市都需要关闭民用电源，以确保艾尼阿克号的正常运转。

除了占地面积大、吨位过重、用电量惊人之外，艾尼阿克号还需要18800个真空管来支持工作。更重要的是，数量庞大的真空管损耗率惊人，差多不15分钟就会有一根真空管被烧毁，然后工作人员不得不再花费大量的时间来查找、替换掉坏掉的零件。

然而，尽管从资源消耗方面来说，艾尼阿克号计算机的消耗是非常惊人的，但与此同时，它也展示出了物有所值的性能：在加法运算方面，它每秒钟的速度达到了5000次。这在当时可以说是一个“骇人听闻”的成就，而当然这也是任何人脑都无法比拟的。

当然，从历史的角度来看，这一切都只是一个开始，随着社会各界的高度重视，计算机技术也不断突飞猛进。时至今日，每秒钟运行亿万次计算的计算机已经不能被看做“一流产品”。法国原子能署出品的“tera-10”型号计算机每秒钟42.9万亿次的运算速度，都只能勉强跻身业内第七，那么艾尼阿克当年每秒钟的5000次加法运算，或者是每秒400次乘法运算，看上去就都显得微不足道了。

可以说，自第一台电子计算机“ABC”问世开始，在不到一百年时间里，人类对于计算机技术的开发和使用是异常惊人的。单纯从运行速度上来讲，21世纪之后研发出来的超级计算机，在效率上要比首代计算机快上亿倍，这个差距已经是不能用“天堑”来比拟了。更重要的是，从时代需求角度来说，由计算机主导的智能化体系，也已经在人类社会根深蒂固，早已经渗透到人类生活的方方面面了。

从社会生产角度来说，无论是工业生产还是农副养殖，利用智能化数字管控的劳作体系都是更具生产效率的。在美国，从事农业生产的人口不到全国人口总数的2%，但是他们却支撑起了整个美利坚全部的食品供应，且还大量对外输出农产品，是世界头号农产出口国。更加令人称道的是，美国农夫并不需要每天夜以继日地播种或者是放牧牛羊，他们更多需要做的是坐在电脑旁边，喝着咖啡，通过电子系统完成农业生产。在高自动化机械生产体系的帮助下，一对美国夫妇能够完成3000英亩的农庄作业，同时他们还能喂养近200头牛。在面对来访者提问时，拉里·格雷格还向对方展示了自己利用安装了GPS系统的电脑终端控制拖拉机犁地的过程。

相对而言，智能系统对于农业生产的应用，是落后于工业生产应用的。这也就是说，智能化体系对于全球工业生产的影响是更显著的。美国纽约州立大学社会学教授理查德·拉克曼就表示：“假如我们把智能操作从工业生产当中完全去掉，那么我们的生产效率将会下降一万倍甚至更多。”所以说，就社会生产而言，人类社会对于智能化系统的依赖和使用，已经达到了非常高的地步。

从日常生活角度来说，智能化电子产品也已经成为人类生活当中的重要组成部分。而假如没有了电话，远程交流就只能通过信件或者电报来完成。这显然是一件可怕的事情。

总体而言，自从第一台电子计算机问世起，人类就已经逐渐开始了智能社会的历程。经过了一系列的探索之后，智能化产品的研发进程和使用技术，都呈现出了飞跃性的发展。从艾尼阿克号的每秒5000次加法，到tera-10的每秒超过40万亿次，计算机领域发生了翻天覆地的变化。同时，在社会生产和日常生活方面，智能体系应用也扮演着举足轻重的角色。然而，这样一种对于电子机器的超高程度依赖，必然也是利弊共存的。就好比是经营着3000英亩农庄的格雷格夫妇，当他们家中的智能操作系统按部就班的工作时，他能够轻松地完成每一年的劳作，而一旦这些系统产生故障，或者是失去控制呢？当然，对于人工智能的开发和应用，我们也不必过于悲观或者持有疑虑，因为从现阶段来看，智能化操作对于人类社会的推动意义还是远远超过其暗藏的隐患的。只不过，从电子计算机在短短几十年时间里运行速度疯狂飙升近百亿倍这一点来看，对人工智能系统保持警觉，其实也是有必要的。

2.早期的人工智能：控制论概念阐述

在人工智能发展的历史上，控制论同样占据了非常重要的位置。从定义上来说，控制论是一门指导人类如何通过数据信息的选取和使用，来改善某个受控制目标的状态和发展前景的学科。它的核心概念就在于信息的传输：控制系统配合传输器将信息数据输送出去，之后又需要将反馈信号递送回来，继而对信息的再发送产生相关影响。对应到人工智能方面来说，就是人工智能实体当中的控制系统负责调控和监督整个实体内部的数据发送与反馈，并以此为基础掌控、规范整个实体的行为活动。

由美国国家航天总局主持研发的“墨菲斯”系列高端机器人，就是人工智能控制理论下的杰出产物。从外观上来看，“墨菲斯”的主体是由数个巨大的球状物环抱而成的，主体下是数个支撑腿，核心服务器就安装在多个球状物上。与一般机器人由电子计算机控制不同的是，“墨菲斯”完全是按照人类大脑思维执行任务的。当进入工作状态之后，“墨菲斯”会依据人类的脑电波信号及波纹图来计算出自己应有的举动，以此完成各种任务。

“墨菲斯”系列机器人的应用，实际上就是控制论在人工智能当中发挥特殊作用的一个经典事例。自美国应用数学家诺伯特·维纳首度提出“控制论”概念以来，控制论的思想和方法已经渗透到现代科技的方方面面。与“墨菲斯”形成对比的是，世界上第一台机器人“尤尼梅特”，只能做一些简单的固定程序，其功用特征更像是一根不停劳作的机械臂。可以说，在控制论理念的指引下，人工智能在过去几十年时间里取得了惊人的成就。那么，从理论属性上分析，控制论又都具备哪些优良特征呢？

（1）控制论强调在整个系统内部是需要设定一个稳定的平衡状态的。这就是说，在人工智能范畴之内，受控主体必须是受到既定规律约束的，相关程序需要按照一个稳定的状态来运行和计算，而非以一种随机的态势运转。以“尤尼梅特”为例，它的最基本功用是工业生产，那么在执行生产命令的过程当中，它就必须是受到既定速率制约的。假如这个机器人在抓举频率上快慢不均，那么生产任务一定会受到破坏。要达成这一目标，设计者就需要对“尤尼梅特”的速率控制系统拟定相应的“率值”，以限定它在相应的范围内进行劳动操作。当然，“速率限定”只是庞大控制系统当中很小的一部分，在一些技术水平要求更高的人工智能体当中，还会有更多的管控因素被引入，这一点是毋庸置疑的。

（2）信息传递是控制论理念之中必不可缺的一部分。作为一个受外部因素引导的人工智能体，其个体行为必然是需要遵循相关指令限定的。在这一过程当中，数据传导就显得不可或缺。比如在美国国家航天总局的指挥下，“墨菲斯”机器人需要执行一项外太空探索任务，那么这名机器人和相关工作人员之间就是存在信号的发送与接收的。对于智能体和操作者之间的这种关联状态，约瑟夫·恩格尔伯格就说：“机器人是人类手臂、躯干、视野的延伸者和替代品，它们的行为是受到相关命令驱使才能实现的。”值得注意的是，就目前而言，即便是最高端的人工智能体，它们的活动也是在外部信息的驱动下进行的。

（3）控制系统当中必须存在用以修正行为偏差的功能装置。这一点同样也非常重要，因为对于生物个体来说，它们为了适应外部环境的变化需要更改自身状态或行为。在某些情况下，人工智能体同样也会面对“突发状况”。比如一个双足行走的军用机器人，它在崎岖不平的路面上快速行进时，就需要通过核心处理器来调整自己步伐的频率或者抬脚高度，而如果设计者在这名机器人的程序当中没有配备行为修正装置，那么这名机器人在遇到障碍物时，肯定会因外部阻力而无法完成命令任务。

第四，除了通过特殊装置调节偏差以外，控制系统还要求有专门辅助矫正非稳定性因素的自我调节机制。也就是说，控制系统从整体上而言是处于动态的，它会在工作波动较大时采取行动，以维持运转的稳定性。值得注意的是，自我调节机制属于系统内的程序设定，是一种拟定的程序，它与风向调节器、运动加速器等外化装置是存在概念上的区别的。

可以看到，控制论概念的提出，对于稳定、改良、操纵一个系统模型而言带来了难以估量的理论支持。无论是简单质朴的“尤尼梅特”，还是设计精良、用途广泛的“墨菲斯”，这些新时代出品的机器人设计全都毫无例外地采用了控制论当中的基本概念。也正是在这些严谨、实用的理论引导下，关于人工智能的产业、产品才能够屡屡攻破难关的。正如恩格尔伯格所说的那样：“正是由于理论基础的完整化、精确化，才使得人造机器人脱离了‘玩具’的范畴，并一步步得以改良和完善。”所以说，控制论作为人工智能早期理论基础之一，为其后来的高速发展产生了巨大推动作用。