人工智能现在已经成为一个全国性的话题。
人工智能的诞生可以追溯到很久以前，但是许多人认为它是由1956年聚集在达特茅斯大学的一群科学家讨论的。在过去的几十年里，计算机以惊人的速度发展，现在它们的计算速度比人脑快得多。从乐观的角度来看，鉴于计算机领域取得的令人难以置信的进步，获得这样的结果是合理的。艾伦·图灵，一位有才华的计算机科学家，几年前在人工智能领域提出了机器具有思考能力的可能性。科学家也有一个相当简单的想法:智力可以比作数学计算过程，而人脑也是一台机器。掌握这个过程后，你可以让一台机器来模拟它。
这个问题似乎并不难。正如达特茅斯的科学家所写的，“如果一个精心挑选的科学家小组整个夏天坐在一起讨论，我们认为他们可以在一个或多个问题上取得重大进展。”顺便说一下，我想说的是，这项研究计划包含了人工智能这个术语的最早部分。他们对此有很多想法，例如，模拟人脑的神经元模型可以实现并教会机器人类语言抽象规则的重要性。
科学家对此持乐观态度，毫不奇怪，他们的努力终于有了回报。在那之前，他们有一个能理解人类语言的计算机程序，它能解决代数问题。人们自信地预测，在未来20年，人类将建造一台人工智能机器。
我们可以预测的是，在人工智能产业出现后不久，真正的仿生人工智能机器人也会出现并变得越来越像我们。事实上，它的推测可以从图灵关于“思维机器”的第一篇论文开始，在这篇论文中，他预测图灵测试(一种可以使人们相信机器具有人类特征的测试)将在50年后正式通过，并且这样的机器可能在2000年左右出现。当然，像著名科学家雷·库兹韦尔这样的人仍然在预测未来20年人工智能的可能进展。在今天许多不同的专家和分析调查中，你几乎想知道人工智能研究者是否只是试图给出一个自动的答案:“我已经知道你要问的问题，或者不知道，我真的不能预测你要说什么。”
试图预测人工智能在人类同一水平上出现的确切日期的问题是，我们实际上不知道要达到这个目标还有多远。这不像摩尔定律。摩尔定律指出，机器的信息处理能力每两年可以增加一倍，这可以对一个非常特殊的现象做出非常具体的预测。由此，我们可以大致理解如何实现目标，例如改进硅片的工程设计:我们知道我们还没有达到当前方法的基本极限(至少，直到你尝试在原子尺度上改造芯片)。但是人工智能和我们上面所说的是无法相比的。它们是完全不同的东西。
常见错误
斯图亚特·阿姆斯特朗的调查研究了这些关于人工智能发展趋势的预测。具体来说，他主要在寻找两种主要的认知偏见。首先，人工智能专家预测真正的人工智能会在他们死前出现(并防止他们死亡)。这是人们对库兹韦尔的“书呆子之怒”的批评，因为他们认为库兹韦尔的预测源于他对死亡的恐惧，他对永生的渴望，并且从根本上讲是不合理的。这使得创造超级智能的能力成为一个带有个人信念的项目。当然，人工智能发展领域的工作人员也对人工智能今天遇到的挫折和局限提出了批评意见。
其次，大多数人认为真正的人工智能将在15到20年内出现在公众视野中。这段时间实际上足以让人们相信，他们正在做的事情很快会被证明是一场新的革命(人们不会对他们试图遵循的规则印象深刻，这种情况已经存在了几个世纪)，到目前为止，他们还没有说这些证据是错误的。在这两种偏差中，阿姆斯特朗的研究为后者提供了更多的数据信息。人们非常乐意选择预测人工智能死后的发展趋势。虽然大多数人不这样做，但历史预测中确实存在“15-20年后”的偏差。
衡量进展
阿姆斯特朗指出，如果你想评估一个特定预测的可行性，在此之前有许多参数可以参考。例如，通过模拟人脑来发展人类智力的想法至少会给你提供一个评估进步的清晰方法。每当我们得到一张更详细的大脑地图或成功模拟大脑的另一部分时，我们就能看到我们正朝着这个最终目标前进，这可能在人类水平的人工智能出现后最终实现。我们也许能够在不到20年的时间内完成这条道路，但至少我们可以用科学的方法来评估巩固这些进展。
如果网络足够复杂并具有足够的处理能力，人工智能就会“出现”。这可能是我们想象中出现在进化过程中的人类智慧和所谓的“意识”——尽管人类进化已经有几十亿年，而不仅仅是几十年。但问题是我们从未有过经验证据:我们从未见过意识在复杂的网络中得到反映。我们不仅不知道这是否可能，我们也不知道离它还有多远，因为我们甚至无法衡量它的发展潜力和价值。
要理解人工智能发展中哪些任务是困难的，从它诞生之日到今天甚至更远，还有很长的路要走。只要看看最初的研究计划，从理解人类语言到随机性和创造性，以及自我完善能力都可以相提并论。我们有很好的自然语言处理能力，但是我们的计算机能理解它们在处理什么吗？我们有人工智能。它可以随机变化。这是“创造性的”。但是它有创造性吗？奇点经常依赖的自我完善的指数过程似乎离目标很远。
我们也很难理解智力的含义。例如，人工智能专家总是低估人工智能玩围棋的能力。许多人相信人类在2015年甚至2027年仍将探索这个问题。但最终只花了两年，而不是十二年。但这是否意味着人工智能可以写“伟大的美国小说”？这是否意味着对我们周围世界更深入的概念理解？或者这是否意味着它更接近于我们所说的人类层次的代理？这些暂时无法解释清楚。
不是人类，但比人类聪明
但也许我们一直从错误的角度看待这些问题。例如，图灵测试还没有通过，人工智能不能让人类相信它是一个可以和人类相似的代理。当然，还有计算的能力。也许执行其他任务的能力，比如模式识别和驾驶汽车，很快就会远远超过人类的水平。随着“较弱”的人工智能算法做出更多决策，以及物联网传播者和技术乐观主义者试图找到更多方法来提供更多数据或更多算法，这种“人工智能”对社会的影响只会是一种不断增加的趋势。
也许我们还没有为人类智能建立相关的管理机制，因为我们不知道我们可以用现有的算法影响它多久。国家自动化将会扰乱社会，并从根本上改变对它的风险调查，因为我们对一些模糊的超级智能几乎没有什么假设。
然后有人指出，我们应该担心人工智能的诞生，因为其他原因。仅仅因为我们不确定人类的人工智能在本世纪是否会发展到同样的水平，或者它永远不会存在于我们的生活中，这并不意味着我们不应该为乐观的预测结果是正确的可能性做准备。我们需要确保人们的价值观融入到这些算法中，以便他们能够理解生命的价值，并以基于正确道德标准的方式行事。
《未来人类繁荣计划》的作者菲尔·托雷斯在接受我采访时表达了这一点。他指出，如果我们突然决定将智能机器人融入我们作为一个发展中社会的生活，我们就必须在未来解决这样的道德问题(决定将机器融入我们生活的对与错)。那我们能做到吗？
因此，我们应该质疑这些预测。请记住，人工智能的先驱们预见到的问题比预期的要复杂得多，今天它们还是一样的。与此同时，我们不能对人工智能的出现毫无准备。我们应该了解风险并采取预防措施。1956年，当这些科学家在达特茅斯大学举行合作会谈时，他们不知道未来会面临什么。六十年后，我们仍然不知道在人工智能的发展中我们会走多远。但是我们可以肯定的是，我们会到达它的某个地方。届时，我们需要共同努力，共同思考，迎接它的到来。
作者:我们什么时候能实现真正的人工智能？