近期，有很多朋友問我，到底什麼是人工智慧，它是否存在威脅性，現如今的人工智慧技術發展到了什麼地步，智慧型是否可以完全代替人類的工作等問題。今天，我們通過簡述人工智慧的發展歷程，來向大眾揭開人工智慧領域的神秘面紗，從而回答這些問題。
人工智慧的歷史，追根溯源，我們要從基礎數學研究說起。2023年，德國數學家希爾伯特，在第二屆數學大會上提出了著名的23個數學問題。其中，第二個問題：算術公理的相容性.歐幾里得幾何的相容性可歸結為算術公理的相容性。(也就是數學的一致性和完備性)；第十個問題：能否用一種由有限步構成的一般演算法判斷乙個丟番圖方程的可解性。對這兩個問題的研究奠定了人工智慧的發展。
人工智慧思想的起源來自於哥德爾，2023年，哥德爾在研究希爾伯特第二個問題時，提出了著名的哥德爾不完備性定理，該定理主要說明了，如果存在乙個程式可以計算所有的數學公式，那麼該程式也是可以公式化的，但是這個公式是不可判定的。簡單的來說，是指任何計算機都存在著極限，通用的計算機無法實現自我程式設計。這也說明通用計算機並不能代替通用學習機（人腦）。
人工智慧的初步設想，是在2023年，英國數學家麥迪森·圖靈在研究希爾伯特第十問題時提出了著名的理論計算機的抽象模型———圖靈機。圖靈機的本質是乙個抽象的數學模型，這個數學模型可以構造乙個虛擬的機器，從而來代替人在紙上進行的數**算的過程。圖靈機的提出給出了人工智慧的初步構想，而麥迪森·圖靈也被譽為「人工智慧之父」。自此，圖靈開始對圖靈機進行深入的研究，試圖超越哥德爾不完備定理的侷限性，2023年，圖靈在發表的《計算機器與智慧型》中提出了機器是否能夠思維的哲學思考，也就是通用學習能否實現的問題。這也說明了通用學習機（agi）是人工智慧領域研究的終極目標。
然而，人工智慧的真正開端，是2023年，在美國特茅斯學院舉行了第一次人工智慧研討會，麥卡錫首次提出了人工智慧的概念，標誌著人工智慧研究真正登上了人類發展的歷史舞台。時至今日，人工智慧經歷了三段輝煌歲月：
第乙個段發展初期：是自2023年至20世紀60年代，人工智慧初步進入人類程序中，產生了一些振奮人心的結果：例如機器定理證明，跳棋程式等，這些成果給人工智慧的研究者提供了很大的信心。因此，開始嘗試更具有挑戰性的智慧型任務，但是都以失敗而告終，使得人工智慧在60到70年代進入了第乙個低谷時期。
第二段應用發展時期：70 年代初到80年代中期.各類專家系統相繼出現, 實現了人工智慧從理論研究走向實際應用的重大轉變. 隨著一般思維規律**到專門知識運用的重大突破, 人工智慧走入了應用發展的新高潮.但是，隨著人工智慧的需求不斷擴大，專家系統的弊端逐漸顯示出來，許多功能很難滿足人類的需求，因此在80年代到90年代，人工智慧進入了低迷發展時期
第三段穩步發展到蓬勃發展時期：自90年代至今，人工智慧算是進入了乙個新的紀元，不斷的硬體加持和大資料數學模型的介入，使得人工智慧的發展更加迅速。2023年，基於神經網路深度學習系統在工程學上的應用取得了成功之後，人類做出了真正的學習機，例如：alphago在圍棋比賽中贏得了人類圍棋大師，是人工智慧的乙個重大轉折。一時間，大資料，人工智慧，物聯網等紛紛登上國際舞台，也使得世界進入了大資料時代。
經過不同時期的發展，人工智慧在逐步朝向自己的終極目標發展。如果說從計算機到通用計算機是計算機科學技術的提公升，那麼學習機的出現將是一種新的紀元，alphago就是乙個在圍棋領域的學習機，我們發現它具有自我對弈的能力，並且能夠解決在圍棋中人類思維的盲區，也就是在所有方案中找出最優的對弈策略，另外自動駕駛，人臉識別等其實都是基於深度學習基礎上發展出來的，已經基本接近我們對專用學習的設想了。然而，這些只能算是學習機的萌芽階段。
隨著深度學習研究的加深，人工智慧威脅論的聲音也逐漸出現。甚至，有人認為人工智慧已經具有5歲孩子的水平，還有一些人認為，30年後人工智慧將完全超越人類。這些錯誤的認知對人工智慧的發展會產生不利的影響。僅從目前研究的現狀來說，深度學習的應用可以說已經接近了天花板，而我們目前所出現的自動駕駛，人機對話，alphago等只能算是初級的專用學習機，它並不具有觸類旁通的能力，而人類的大腦是一台通用學習機，這種舉一反三，觸類旁通的學習能力目前很難被機器所取代，如若哥德爾不完備定理沒有辦法從理論層面證明可被超越，那通用學習機也只能成為一種設想，可能這需要理論科學更為超前的發展。
綜上所述，我們發現人工智慧起源數學，依賴於數學，通過計算機而實現，所以數學與計算機的發展缺一不可。而，現如今人工智慧+的概念也被廣泛關注，人工智慧在醫療，金融，建築設計，物流等領域找到了更為現實的落地，幫助人類制定更為合理的系統搭建方案，從而改進我們的生活。而通用學習機這個終極目標發展還有很長的的一段科研路程。
揭開人工智慧的神秘面紗
一 什麼是人工智慧 1 具有感知 理解 決策能力。2 學習的能力，是智慧型的本質。二常見人工智慧產品 智慧型手錶 智慧型手機 家電家具 三 大資料時代 大資料時代造就了人工智慧的發展。人工智慧 需要先有人工，然後再去智慧型。人工 需要乙個龐大的資料去支撐智慧型的發展 四 事例 人機大戰 猜測 李世石...
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