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| 未知
如果仅限于弱人工智能时代，这样的话题仍然值得讨论，但也确实难以找到一个标准的答案。如果人工智能进步到接近人脑的水平，甚至超过人脑的水平，人类……
此前，在某个峰会现场，张首晟教授站在台上，向在座的观众讲了有关人工智能的话题。
张首晟教授说（在不改变原意的基础上做了适当的修改）：
我们今天的确是生活在一个非常伟大，非常奇特的时代。因为，我们人类作为一个物种，在地球上已经演化了差不多10万多年，在过去10万多年当中，我们在地球上一直是最智慧的物种。但是我们今天也碰到了一个新的挑战，是一个新的物种已经出现了，那就是人工智能，今后机器的智慧在很大的程度上可能会超过人类的智慧。
为什么我们在过去的10万年当中，突然会在今天出现了这么一个神奇的物种？主要是三个大的趋势汇聚所致。第一，是我们的计算能力，自从计算机被人类发明之后，计算机的计算能力在过去的五、六十年当中，基本上是按照摩尔定律在增长。正因如此，我们现在到了一个科技突飞猛进的时代。第二，由于互联网的产生之后，我们有大量的数据产生，人工智能一定要是学习，通过大量的数据能够得到学习。数据的产生是由于互联网的产生，把我们生活的每一个角落都数据化了。第三，就是算法。我们人一开始会模拟大脑工作的原理，来开发出一些人工智能、机器学习的算法。但是今后的发展过程当中，我们可能会推出一些算法，大脑根本不能实现的，但是在机器里面却能够实现，比如说量子计算和数学上一些完全新的算法。
关于人工智能在算法层面上的提高，我想先就人工智能做一个比喻。我们今天做人工智能，最主要的原因也是想模仿人的大脑，我们今天看人工智能的过去、以及人工智能的未来，我想通过一个比喻来跟大家做一个解释。
因为我们今天是看到人的大脑，想模仿人的大脑。但是我们在500年以前，我们看到鸟飞的时候，我们就想到一个问题，人会不会像鸟一样飞行，或者造出一种飞行器？所以，首先，是我们看到大自然的生物有这么一个神奇的功能，我们自己想造，我们能不能来仿生？我们一开始学习飞行，是在简单地模仿鸟的飞行。后来我们能做出飞机，并不是我们在学鸟如何飞，我们真正想清楚了那个飞行的数学原理是什么。所以，我们一旦理解了那个数学原理之后，我们设计出来的飞机，它是完全能够比鸟飞得更好，并不一定要完全像鸟一样飞行。我们现在设计一个完全像鸟飞的飞行器反而比较麻烦，但是我们设计一个比鸟飞得更高、更快的飞机，相对来说比较容易。
同样的思维，我们来想今天的人工智能。我们第一步是通过神经网络在模仿人的大脑，现在还只是在一个简单的模仿时期。到下一步应该如何做呢？真正理解智能、智慧的数学原理是什么，就像我们理解了飞行的数学原理是什么。一旦理解了这个之后，就能够设计出更好的算法，这些算法不一定是大脑能够实现的，但却可以比大脑做得更加好。
比如说，人们所知道的自动驾驶。人是由原子组成发，机器同样是由原子组成的，所以人和机器没有本质的差别。人既然能够驾驶汽车、不需要激光雷达，不需要三维地图；那么照理说，计算机也该能够把算法做得足够好，照样也能够实现自主驾驶。
在今天的大数据时代，使得人们在金融的数据、教育的数据、健康的数据大量地产生。我们现在机器学习的能力，就是通过大数据的本身就能够学习到这里面的智慧，能够帮我们大大提高在金融领域、教育领域、健康领域的效率。
我想大家在人工智能领域最想问的一个问题是，在未来某一天，机器的智慧真能够超过人？我们如何衡量机器的智慧真正超过了人？比如说，过去两年我们看到的人机大赛，谷歌DeepMind开发的人工智能项目在下围棋方面能够战胜人类最好的选手，这是不是已经说明计算机已超过人类？我想最经典的测试方法就是图灵测试。但我觉得这个测试还是有一定的误导，因为机器的智慧如果完全模仿人，说明还是一个很漫长的过程。人过去通过几百万年的生物演化，的确把一些非理性的成分带到了今天，但让机器学习人类理性的成分比较容易，学习非理性的成分（情感）说不定还不是那么容易。所以，如何样衡量机器已经超过人？我提出一个新的想法，爱因斯坦能够写出E=mc^2，如果有机器人也能写出相当于E=mc^2这样深奥的定理，在这种情况下就可以说，机器的智慧已经超过了人类。
人类要推动人工智能发展，学术界和工业界必须紧密结合。因为，学术界往往有很多聪明的人才能够想出最好的算法，工业界，尤其互联网企业都有大量的数据。只有紧密合作，才能把人工智能推向进步。我们要发展好人工智能，既要注重产学院融合，又要强化中、美两国合作。
结语：人工智能要得以进步，必须有三方面的支撑和进步。一是物理材料，以推动计算机的算力实现质的飞跃（如量子计算机），二是大数据，三是算法。既然知道了人工智能，还有必要去思考人类应该具备什么技能才能不被人工智能替代？！ |
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