2 超級人工智能
超級AI，是一種假想的AI，它不僅模仿或理解人類的智力和行為。ASI是機器變得自我意識並超越人類智能和能力的地方。
除了複製人類的多方麵智慧之外，ASI在理論上將在我們所做的每一件事上都做得更好。數學，科學，體育，藝術，醫學，業餘愛好，情感關係，應有盡有。ASI具有更大的內存和更快的處理和分析數據能力。因此，超級智能的決策和解決問題的能力將遠勝於人類。
人工智能（Artificial Intelligence），重點應該在“智能”，既然是智能，那它應該具備判斷和分析的能力，而不能隻是一個自動化工具。一個駕駛係統，不管它的外在表現是一個應用軟件還是一個人形設備，如果它能實時分析行駛環境和路況並作出判斷，從而進行駕駛，那它就更像是人工智能，反之，如果隻是按照設定好的條件去執行一些駕駛操作，那就隻能算是個自動駕駛工具。
再說得通俗點，人工智能指的是“腦子”，而不是身體，我們期待的人工智能應該是能像人一樣思考並行動，盡管目前還不能完全達到這樣的水平。
如果把人工智能的實現比作一場交響樂演奏，那就需要很多樂器很好地配合才能完成，機器學習、深度學習、自然語言理解、上下文感知就是人工智能交響樂的主要組成樂器，接下來我們逐一來了解這些概念。
機器學習（Machine Learning），從字麵意思就可以大概知道這個術語的含義，古語雲：“人不學，不知義”，我們期待機器具備人類一樣的智慧，同樣也得讓它學習，所以機器學習是人工智能的前奏。
關於人類學習，有一句古語說：“讀書破萬卷，下筆如有神”，那機器學習的主要方式是什麽呢，就目前的情況來看，機器學習也和人差不多。當前主流的機器學習方式，專業說法叫模型訓練，就是讓機器從龐大的數據集中去學習規律，進而具備做出決策和行為的能力，模型訓練是一個不斷修正和完善的過程，很多時候需要人類幹預，所以也叫監督學習。
舉個例子，現在很多網站用人工智能進行色情圖片鑒別，那機器怎麽知道什麽樣的圖片含有色情內容呢，最初，大多是設置一些條件，比如暴漏乳房、下體的就判斷為色情，這其實算不上人工智能，隻能算是一種節省人力的自動化工具，這樣的自動化工具對於不漏點的色情圖片（想象一下兩個人側身抱在一起後入式愛愛，背對著鏡頭）就無能為力了，而且對於設定條件的自動工具，誤判的情況也特別嚴重，著名的社交網站facebook就曾經因下線這張圖片而遭非議。
那人工智能是怎麽訓練色情圖片鑒別模型的呢？目前的做法是將大量的圖片進行標注，然後讓機器去學習這些圖片，在人工幹預的情況下完成模型訓練，從而在遇到新的圖片時就可以根據模型給出一個是不是色情圖片的幾率數據。
深度學習（Deep Learning），是機器學習的一個分支，它是參考人類大腦的神經元之間傳遞、處理信息的模式來實現機器學習的方法，通過多層人工神經網絡層層遞進抽象出處理問題的模型。
拿人臉識別來說，世界上沒有完全一樣的兩張臉，那計算機怎麽能識別呢？人工神經網絡的做法大體上來說就是第一層神經網絡先獲取到人臉圖片的像素分布，第二層人工神經網絡再學習到哪些像素是組成人類輪廓的，第三層再抽象出一些其他臉部特征……直到最後能抽象出一張特定麵孔的特征模型。值得一提的是，多次戰勝世界圍棋冠軍的alphago,其核心技術就是深度學習。
上下文感知（Context Awareness），人工智能和人類一樣，你給它的信息越多，它就越聰明，上下文感知就是給計算機更多的關聯信息並讓它把這些信息統籌起來，以便讓他更好地工作。比如一個人工智能助手，隻是告訴它幫你訂一份午餐，結果可能不會讓你很滿意，如果讓它知道你的位置、喜歡的餐廳、喜歡的口味、飯後是否要駕車等信息，那這個人工智能助手就可能在綜合這些信息後幫你訂一份滿意的午餐。 本章尚未完結,請點擊下一頁繼續閱讀---->>>