近期，机器人“Ameca”接入了 Stable Diffusion，它一边与旁边的人类工程师谈笑自若，一边熟练地用马克笔在白板上画出一只简笔的猫，最初还在白板右下角签名。
当 Ameca 询问工程师是否对它的作品是否称心时，工程师答复“这画得有点简略了”。Ameca 怄气地“怼”了回去：“如果你不喜爱我的画，可能只是不懂艺术”。
大家也能够从图中 Ameca 皱起的眉头中，读出她的不满。当初人工智能曾经这么像人了，它是如何做到的呢？
什么是人工智能
人工智能能够定义为计算机科学的一个分支，其指标是发明与人类智力相当的技术。但智力到底是什么？如何利用技术来复制智力？这个疑难并不存在繁多的了解，目前曾经有了许多实践和办法来答复这些问题。
人工智能的实现形式次要有两种：一种是基于规定的人工智能，通过事后编写的规定和逻辑来实现特定的工作；另一种是基于机器学习的人工智能，通过让计算机从数据中学习和优化算法，来实现特定的工作。基于规定的人工智能次要实用于一些特定的畛域，如游戏、推理等，而基于机器学习的人工智能则更加通用，能够利用于很多不同的畛域，如自然语言解决、计算机视觉等。以后的人工智能技术次要是为了技术工作而开发的。这种类型的人工智能技术不太重视把握人类交换的艺术，而更重视以无效的形式执行高度专业化的工作。如果一个技术零碎可能达到与人类相当的程度（例如，在进行医疗诊断或下棋时），则它被认为是一个人工智能零碎。在特定工作或常识畛域体现出类人的能力导致了人工智能两种定义的倒退：强人工智能和弱人工智能。
愿景：强人工智能
强人工智能是指在各种条件下，能够像人类一样进行思考、感知、认知和做出决策的人工智能零碎。它不仅能够实现特定的工作，而且能够了解、学习、适应和扭转，具备高度的自主性和创造力。强人工智能被认为是人工智能畛域的最高指标和最终目标，然而目前尚未实现。智力不是一维的。它涵盖了认知、感觉、静止、情感和社交能力。目前人工智能的大部分利用都在认知智能畛域，即逻辑、布局、解决问题、自力更生和个人观点的造成。这是不是有点像文章结尾的机器人 Ameca。
理论：弱人工智能
弱人工智能的定义是人工智能的开发和利用产生在明确定义、标记的畛域。这就是人工智能此时此刻所处的地位。以后人工智能的简直所有用处都能够被定义为弱的，但无疑也很业余。主动驾驶汽车、医疗诊断和智能搜索算法的倒退就是一个很好的例子。
过来几年，弱人工智能畛域的钻研获得了突破性的胜利。各个领域智能零碎的倒退曾经证实，与超级智能的钻研相比，它不仅十分实用，而且从伦理上讲危害也更小。人工智能利用的畛域极其多样化，眼下的人工智能在医学、金融、运输、营销，还有在线畛域获得了微小的胜利。
符号 & 神经元人工智能
人工智能畛域有两种重要的办法，即符号办法和神经元办法。
符号人工智能
符号人工智能是一种基于逻辑和常识示意的人工智能办法。它的根本思维是将常识示意为符号，并通过规定或算法进行推理和决策。其次要长处是逻辑清晰、规定明确，能够解决符号和逻辑关系，实用于问题求解和常识示意。然而，符号办法须要手动构建规定和知识库，无奈解决简单和非结构化的数据，以及须要大规模的计算资源。符号人工智能的经典用处是文字处理和语音辨认，还有其余逻辑流动，例如下棋。符号人工智能基于设定的规定工作，随着计算能力的加强，能够解决日益简单的问题。在 1997 年，IBM 的深蓝曾经可能博得与过后的世界冠军加里·卡斯帕罗夫的国际象棋较量。符号人工智能有以下长处：
- 可解释性较强：应用符号和规定来示意常识和推理过程，推理过程能够被解释和了解。
- 精度较高：能够提供准确的推理和决策，尤其在解决逻辑推理和数学问题时体现优异。
- 可扩展性强：能够轻松扩大和批改知识库和规定，从而应答新的状况和问题。
神经元人工智能
神经元人工智能是一种基于神经网络的人工智能办法，它应用神经网络来模仿人脑神经元之间的连贯和交互，从而实现对数据的学习和解决。神经网络由多个神经元组成，每个神经元都有多个输出和一个输入。神经元之间的连贯和权重能够通过训练来优化，从而实现对数据的学习和分类。这些神经元造成群体，并变得越来越大，从而造成多样化且分支的人工神经元网络。与符号人工智能不同的是，神经元网络是经过训练的。例如，机器人技术通过感觉运动数据来实现学习。依据这些教训，人工智能生成了一直增长的知识库。神经元办法的学习和训练须要大量的数据和计算资源，与符号人工智能不同，其得出的论断可解释性较差，难以了解其决策和行为的背地起因。智能机器人可能学会怼人，是大语言模型学习的功绩，而大语言模型的学习是基于神经网络算法的，它应用了 RNN 或者 Transformer 网络来学习自然语言，通过反向流传算法来更新网络的权重和参数，从而实现对文本数据的建模和预测。这也是让机器人在沟通上更像人的次要起因。在理论利用中，能够将符号办法和神经元办法相结合，以充分利用两者的劣势，实现更高效和智能的人工智能零碎。
市面上常见的人工智能
无论是面部辨认、语音助手还是翻译软件，人工智能曾经成为咱们日常生活中的一部分。即便你无意识地防止应用此类工具，也很难解脱人工智能在数字环境中的影响。例如，人工智能零碎在电商平台的产品举荐以及短视频平台的播放举荐方面施展着重要作用，这些零碎旨在为您提供越来越适宜您偏好的倡议。
上面是目前市面上常见的一些人工智能的：
ChatGPT：ChatGPT 是由 Open AI 开发的人工智能聊天机器人。该软件能够了解文本输出并答复问题以及生成、重写和翻译文本。
- RankBrain：RankBrain 是 Google 的一种人工智能算法，最后开发的目标是为了更好地了解首次搜寻时可能未知的搜寻查问。2015 年，谷歌发表 Rankbrain 是继链接和内容之后谷歌搜寻 200 多个排名因素中第三重要的因素。这意味着 RankBrain 对 SEO 有着很大的影响。
- DeepMind：DeepMind 于 2014 年被谷歌收买，是一家发明了许多翻新人工智能技术的公司，其中包含 AlphaGo（把握棋盘游戏围棋的计算机程序）。2023 年 4 月，谷歌发表将公司与其外部人工智能部门 Google Brain 合并。DeepMind 通过为人工智能装备短期记忆而在人工智能钻研畛域怀才不遇。
- Voice.ai：通过 Voice.ai 程序，能够实时用不同的声音谈话，例如好莱坞明星或其余驰名名人的声音。该软件还能够依据用户输出进行训练，让用户能够为语音配置文件配上本人的录音。
- DALL-E：AI 零碎 DALL-E 能够在几秒钟内依据书面输出创立令人印象粗浅且独特的 2D 和 3D 图像。OpenAI 软件的公开测试版已于 2022 年 9 月推出。据开发团队称，该应用程序每天创立超过 200 万张图像。
- 文心一言：文心一言是百度研发的常识加强大语言模型，可能与人对话互动，答复问题，帮助创作，高效便捷地帮忙人们获取信息、常识和灵感。
人工智能倒退速度之快、应用领域之广令人惊叹。它不仅粗浅地扭转了咱们的生存形式，也在推动着社会各个领域的翻新和倒退。只管人工智能的将来充斥了挑战和不确定性，但咱们能够预感其微小的后劲和可能性。随着技术的不断进步和倒退，咱们有理由置信人工智能将在将来带来更多的惊喜和翻新。让咱们期待这个充斥有限可能的将来吧！对了，如果你也想尝试下 AI 绘画，能够依据咱们之前的教程《从 0 到 1，带你玩转 AI 绘画》来搭建本人的 AI 作图环境哦，画出难看的小姐姐不要太简略哦。