人工智能 (AI) 一直是一個有趣的話題，常常被包裹在一個謎團之中，受到猜測的驅動，並因好萊塢的浮華而得到增強。

雖然電影將人工智能描繪成充滿情感和意識的有感知的實體，但人們一定想知道今天的人工智能是否反映了這種表現。 是時候揭開當代人工智能的真相了。

了解人工智能的基礎知識

要解碼人工智能，基礎理解至關重要。 人工智能從根本上圍繞著創建能夠執行傳統上要求人類智能執行的任務的計算機系統。 從語音識別到決策，這些任務都有一個本質——它們是執行而不是真正理解或感受。

例子：

考慮一下智能手機的語音助手，例如 Siri 或 Google Assistant。 當您詢問天氣情況時，它會迅速獲取信息並做出響應。 這種快速的檢索和反應使它看起來很聰明。

然而，它並不像人類那樣“理解”天氣。 它感覺不到陽光的溫暖或風的寒冷。 相反，它會識別您的語音命令，處理數據，並根據其編程和它有權訪問的數據提供所請求的信息。

這是人工智能的實際應用，它結合了語音識別和數據處理，提供模仿人類交互的任務。

沒有感知能力，但效率很高

好萊塢可能會建議人工智能具有深刻的情感和復雜的感覺，但今天的人工智能模型，如 OpenAI 的 GPT-4 ，是嚴格計算的。 它們充當複雜的數學模型，以令人難以置信的速度處理大量數據集。 他們的“決定”更多的是即時計算，而不是真正的情感表現。

遺憾的是，擁有情感感知能力的人工智能的夢想卻離我們而去。 引用維基百科：

人工智能（AI）是機器或軟件的智能，而不是人類或動物的智能。 人工智能應用包括高級網絡搜索引擎（例如 Google 搜索）、推薦系統（YouTube、亞馬遜和 Netflix 使用）、理解人類語音（例如 Siri 和 Alexa）、自動駕駛汽車（例如 Waymo）、生成或創意工具（ChatGPT 和AI 藝術），並在戰略遊戲（例如國際象棋和圍棋）中進行最高水平的競爭。

這樣的定義打破了擁有一個能夠與我們的情感產生共鳴並真實反映人類行為的對話式人工智能伴侶的泡沫。

機器學習：現代人工智能的基礎

現代人工智能很大程度上要歸功於機器學習 (ML)。 機器學習通過分析大量數據，使機器無需直接編程即可獲得執行某些任務的能力。

然而，值得注意的是，這更多的是通過統計方式識別模式，而不是真正理解它們，誠然，這可能會讓電影人工智能的粉絲感到失望。

例子：

想像一下您正在瀏覽 Spotify 等音樂流媒體平台。 隨著時間的推移，您可能會注意到該平台會推薦與您的音樂品味密切相關的歌曲或播放列表。 這不是魔法，而是魔法。 這就是機器學習在起作用。

每次您聽一首歌曲、跳過一首歌曲或將一首歌曲添加到播放列表時，Spotify 都會收集這些數據。 然後，機器學習算法會分析您的偏好並識別模式。 根據這些模式，該平台可以預測並推薦您可能喜歡的其他歌曲或流派。

因此，您使用該平台的次數越多，它就越能了解您的音樂偏好，這一切都歸功於機器學習 (ML) 的力量。

從狹義人工智能到通用人工智能：我們在哪裡？

人工智能有兩大類：狹義人工智能和通用人工智能。

  • 狹義人工智能：我們今天主要擁有的人工智能。 這些人工智能在特定任務上表現出色，無論是翻譯語言還是玩遊戲。 他們沒有普遍的理解或意識。 通用人工智能（AGI）：假設的未來人工智能在幾乎所有認知任務上都可以超越人類。 它更類似於電影中的人工智能，但我們還沒有實現這一目標，而且是否會實現這一目標還有待商榷。

為了說明差異：

  • 狹義人工智能：

想想 20 世紀 90 年代末的國際象棋計算機程序“深藍”擊敗了世界象棋冠軍加里·卡斯帕羅夫 。 深藍在下棋方面非常出色，甚至擊敗了最好的人類棋手之一，但這就是它所能做的。

如果讓它給你泡一杯咖啡或者寫一首詩，它就會徹底迷失。

  • 通用人工智能（AGI）：

想像一下《星際迷航：下一代》中虛構的人工智能——數據。 數據擁有涵蓋無數學科的豐富知識，從文學和科學到音樂和人類行為。

他可以繪畫、演奏樂器、進行哲學辯論並適應新情況。 這種跨不同領域的靈活性和適應性代表了 AGI 的理念。

為什麼會出現混亂？

好萊塢和媒體的炒作不經意間塑造了一個放大的人工智能形象。 當人工智能承擔歷史上人類獨有的任務時，很容易將其擬人化，從而導致誤解。

充滿卡通和電影的童年記憶描繪了充滿人工智能的未來。 但現實卻講述了不同的故事。 我們的技術優先事項似乎放錯了位置，真正的創新常常為了金錢利益而被邊緣化。

人工智能的未來：期待什麼

即使人工智能取得了巨大的進步，其核心仍然是計算性的。 對有知覺的機器的渴望（或恐懼）仍然存在於小說中。 然而，人工智能徹底改變行業和提高生活水平的承諾是無可爭議的。

在我看來，只有隨著量子計算機 的出現，向有感知力的人工智能的真正演變可能才會出現曙光。 量子計算機的出現和改進是一個可以加速人工智能進步的值得注意的發展。

傳統計算機利用位作為最小的數據單位，用 0 或 1 表示。然而，量子計算機利用量子位或量子位，由於疊加，它們可以同時存在於 0、1 或兩者的狀態。 這一特性成倍地增強了它們的計算能力。

例子：

想像一下嘗試解決一個複雜的迷宮。 傳統計算機會一次測試每條可能的路線以找到解決方案。 相比之下，量子計算機可以同時探索多條路線，從而大大減少找到解決方案所需的時間。 當應用於人工智能時，這可能意味著更快的數據處理、更複雜的算法以及在當前計算能力有限的領域取得突破。

據推測，通過量子計算，人工智能可以更接近實現以前認為無法實現的壯舉。 一些專家甚至認為，只有我們充分利用量子計算的潛力，真正的人工智能才可能實現。 雖然我們仍處於這項技術的早期階段，但它對人工智能的影響是深遠且令人熱切期待的。

結論

今天的人工智能本身就是一個奇蹟，它正在改變我們社會的結構。 儘管它與電影中描繪的有感知能力的實體相去甚遠，但其計算能力卻不容忽視。 當我們穿越這個技術奇蹟的時代時，理解和明智地利用人工智能變得至關重要。

在一個充滿錯誤信息的世界中，人工智能經常成為誤解的受害者。 信徒必須辨別人工智能的實際能力，避免誤解。 本文旨在闡明人工智能的現實、其影響及其未來發展軌跡。