为了更清晰地展现人工智能可能的发展路径，我们将人工智能能力的演进分为七个不同的阶段：

一阶段——基于规则的系统——如今，从商业软件（RPA）、家用电器到飞机自动驾驶仪，规则系统无处不在。它们是当今世界人工智能常见的应用形式。

二阶段——情境感知与记忆——这些算法会构建一个关于其应用特定领域的知识库。它们基于人类的知识和经验进行训练，并且其知识库会随着新情况和新问题的出现而更新。常见的应用包括聊天机器人（通常用于一线客户咨询处理）和“智能投顾”（可以帮助用户处理各种事务，从推荐合适的摩托车机油到提供投资建议）。

三阶段——领域特定专长——这些系统能够掌握特定领域的专业知识，其能力远超人类，因为它们可以获取海量信息来辅助决策。我们已经看到它们在癌症诊断等领域得到应用。或许常见的例子就是谷歌DeepMind的AlphaGo。该系统被赋予了一套学习规则和获胜目标，然后在人类的辅助下自学围棋，人类会在它做出错误决策时帮助它纠正。据说围棋的走法比宇宙中的原子数量还要多——因此你不能用教国际象棋程序的方式来教它。2016年3月，AlphaGo以4比1的比分击败了18次世界围棋冠军李世石。

四阶段——推理机器——这类算法拥有“心智理论”，能够将心理状态归因于自身和他人，例如，它们感知信念、意图、知识以及自身逻辑的运作方式。因此，它们具备推理、协商以及与人类和其他机器互动的能力。此类算法目前仍处于研发阶段，但我们可以预期在未来几年内看到它们在商业应用中的身影。

五阶段——自我意识系统/通用人工智能（AGI）——这是人工智能领域众多从业者的目标：创造拥有类人智能的系统。目前尚未出现此类应用，但有人认为我们可能在短短五年内就能看到它们的出现，而另一些人则认为我们或许永远无法真正达到这种机器智能水平。大众媒体中有很多通用人工智能的例子，例如《2001太空漫游》中的飞船电脑HAL，以及电视剧《真实的人类》中的“合成人” 。几十年来，编剧和导演们一直试图描绘一个机器能够像人类一样运作的世界。

六阶段——人工智能超级智能（ASI） ——指的是开发出能够在各个领域超越聪明人类的人工智能算法。显然，我们很难准确描述超越人类智能的事物究竟拥有怎样的能力，但我们可以想象，人工智能超级智能能够解决当今世界面临的诸多难题，例如饥饿和气候变化。这类系统甚至可能开创新的科学领域，重塑经济体系，并发展出全新的治理模式。同样，专家们对于这种能力何时以及是否能够实现的看法不一，但很少有人认为我们会在未来十年内看到它的出现。《她》和《机械姬》等电影生动地描绘了这样一个世界：我们的技术或许会超越我们自身。

七阶段——奇点与超越——这一阶段认为，人工智能带来的指数级发展路径可能导致人类能力的极大提升。或许有一天，我们的能力会得到充分的增强和提升，从而能够将彼此的大脑以及未来互联网的升级版连接起来。这种“群体思维”将使我们能够分享想法、集体解决问题，甚至让其他人以观察者或参与者的身份进入我们的梦境。更进一步，我们或许还能超越人体的局限，与地球上其他形式的智能——动物、植物、天气系统以及自然环境——建立连接。一些奇点论的支持者，例如谷歌工程总监雷·库兹韦尔，认为由于一系列科学技术领域的指数级进步，奇点可能在2045年到来。而另一些人则强烈认为这根本不可能，我们永远无法捕捉和数字化人类意识。

本文网址：http://www.rhjmzc.cn/newsdetail_3400094.html