要点
- 人工智能是指执行传统上由人类执行的任务、利用数据有效做出决策的技术。
- 人工智能并不意味着像人类一样思考；它基于数据和预定义规则运行。
- 并非所有标记为人工智能的技术都符合标准。有些缺乏学习和适应能力，例如某些聊天机器人或工业机械机器人。
- 当前的人工智能主要属于“弱/狭义人工智能”，专注于没有真正智能的特定任务。
- 强/通用人工智能和超级智能等理论概念设想人工智能具有类似人类的推理能力和远超人类的能力。
- 人工智能既带来了机遇也带来了挑战，从快速的生产力和个性化体验到对工作替代、偏见和道德影响的担忧。
- 人工智能的创新和效率潜力需要在其开发和部署时进行明智的采用和道德考虑。
AI，即人工智能，是一项正在快速发展的技术，在许多领域的应用越来越多。它的游行同样引发了乐观和担忧。但它到底是什么？
在本文中，我们将超越炒作，探索人工智能的工作原理、它带来的威胁和机遇，以及如何明智地利用这一快速发展的工具。
1. 人工智能意味着什么
人工智能程序可以执行传统上由人类执行的任务。例如，这些可能包括进行对话、推荐产品或识别图像中的模式。
AI 可能代表“人工智能”，但这并不意味着人工智能程序的思考方式与人类相同。人工智能根据输入的数据做出决策，并且可以比任何人脑更快、更有效地处理大量信息。
2. 人工智能不意味着什么
有时，“人工智能”在指代不符合定义的技术时被用作流行语。人工智能程序旨在学习和适应。并非所有“看起来很聪明”的技术都能做到这些事情——如果不能，就像下面的例子一样，它就不符合人工智能的资格。
- 有些聊天机器人是人工智能，但不是全部。有些遵循脚本，无法适应或生成原始响应。
- 目前大多数机器人还不是人工智能。例如，工业机器人可能会执行重复的、基于运动的任务，而无需学习或做出决策。
- 图像、语音识别或预测模型（如预测工具）可能看起来很先进，但严格依赖于预定义的规则。
- 超级计算机具有非常高的性能水平，可以进行极快的计算。但它们不一定是人工智能。
3. 人工智能的起源
人工智能的概念至少自古希腊以来就已存在，哲学家和剧作家普及了有关机械人的神话（例如为守护克里特岛而创造的青铜战士巨人塔洛斯）。
“人工智能”一词是由计算机科学家 John McCarthy 在 1956 年达特茅斯会议上创造的。几年后，第一个人工神经网络（一种模仿人类大脑工作方式的人工智能）“感知器 Mark I， “ 被建。
现代人工智能程序现在可以识别图像和语言、生成文本和媒体输出、玩游戏、驾驶车辆、诊断疾病等等。
2022 年，人工智能研究非营利组织 OpenAI 发布了大型语言模型 ChatGPT。它可以响应用户的提示和指令，生成基于文本的问题答案或编写文档。
尽管期望不高，ChatGPT 仍成为有史以来最受欢迎的应用程序之一。
4. 人工智能的类型
一般来说，人工智能分为三种不同类型：
1.弱/狭义AI：这是目前唯一存在的AI。它专注于执行单一任务，并且通常可以比人类更快更好地执行该任务。这些技术没有真正的智能；相反，他们做的是他们被设计要做的事情。就 Siri 而言，它处理我们的查询并搜索结果。例如，ChatGPT 进行基于文本的聊天。
2.强/AGI（通用人工智能）：理论上，这种人工智能可以执行人类可以执行的任何智力任务，包括推理、解决问题、规划和决策。强大的人工智能模型将能够利用之前的学习来执行新任务，而无需首先经过人类训练。
3.超级智能：这种类型的人工智能能够推理、学习和思考。它的能力将远远超过最聪明的人类大脑。但即使存在的话，它也不太可能存在，直到遥远的未来。
5. 人工智能的功能
人工智能可以根据其功能进行分类。
- 反应式机器人工智能没有记忆。它通过查看提供的数据并使用统计数据进行分析来执行特定任务。IBM Deep Blue（国际象棋计算机）就是一个例子。
- 有限记忆人工智能可以使用过去和现在的数据来决定实现结果的最佳选择，这意味着它的性能会随着时间的推移而提高。像 ChatGPT 这样的生成式 AI 模型使用有限的内存来预测最适合上下文的下一个单词。
人工智能带来了从农业到医学再到客户服务等许多领域的进步。其中大多数都涉及一种称为机器学习的人工智能，它使用算法（规则和指令集），这些算法在大量数据上进行训练，直到人工智能能够根据经验做出选择。
机器学习的子类型包括深度学习。它使用多层神经网络来处理数据和预测结果，以及自然语言处理 （NLP），它可以分析和生成基于语言的通信。
6.人工智能威胁
人工智能带来的主要挑战包括：
- 工作替代：根据 ResumeBuilder 的一份报告，37%的美国商界领袖表示，人工智能将在 2023 年取代人类员工。其中许多工作级别较低或更容易实现自动化。这并不意味着人工智能会“取代你的工作”。工作更有可能会流向那些知道如何使用最新人工智能技术的人。
- 不准确和幻觉：人工智能可能会产生不准确的信息和判断。计算机视觉可能会将有毒植物误认为可食用植物。或者它可以编造不存在的参考文献，例如书籍或法律案例。（当人工智能发明信息时，它被称为“幻觉”。）
- 内置偏见：人工智能将复制嵌入在用于训练它的数据集中的偏见。例如，这可能会导致人工智能经过训练，对职位候选人进行分类，推荐带有男性或西方名字的简历。
- 安全问题：一些人工智能使用个人数据来推荐书籍或电影等。如果人工智能访问过多，就会引发隐私问题。如果人工智能导致网络攻击或武器控制，可能会出现严重的安全问题。
- 道德问题： 当生成人工智能在未经创作者许可的情况下使用材料时，关于违反版权法的诉讼已经出现。由于担心隐私或错误信息，一些国家/地区已禁止 ChatGPT 。
7. 人工智能机会
人工智能在专业领域提供了许多机会。这里仅仅是少数。
- 快速生产力：生成式人工智能能够根据您的要求快速创建书面文档、艺术作品和视频等内容。一般来说，人工智能通常可以比人类更快地执行任务，在某些情况下甚至更好，这可以提高效率。
- 节省成本和盈利能力：企业已经报告称，人工智能使他们能够重新分配资源，从而节省了大量时间和成本。这可以极大地提高效率，有助于提高盈利能力、生产力和竞争力，每年节省数千亿美元。
- 无障碍：使用非母语进行交流的人们可以使用人工智能起草清晰的信件，而不会出现语法错误。任何人都可以学习提示人工智能模型创建图像。
- 快速分析：人工智能可以处理大量数据并以惊人的速度生成见解。
- 个性化：许多人工智能工具都可以针对用户进行定制，无论是满足单个客户的需求还是创建可以让您保持井井有条的虚拟助手。随着人工智能变得越来越容易访问和定制，这一趋势将会持续下去。
- 创新：人工智能推动了许多领域的进步。在医疗保健领域，它被用来开发新的个性化治疗方法。它还支持自动驾驶汽车的发展，并为新的科学理解做出了贡献。
最新人工智能技术的早期采用者将能够更快地完成更多工作，并有机会将这些工具推向令人兴奋的新方向。
提示：
有关如何在团队中充分利用人工智能的更多信息，请参阅我们的文章《如何将人工智能用作经理》。要预测人工智能的发展方向，请阅读我们对 Tracey Follows 的专家访谈。
关键点
当前的人工智能可以执行传统上由人类执行的任务，但根据输入的数据做出决策。它无法像人类一样思考。
现代人工智能程序可识别图像和语言、生成文本和媒体输出（例如 ChatGPT）、玩游戏、驾驶车辆、诊断疾病等。
一般来说，人工智能分为三种不同类型
- 弱/狭义人工智能： 现有的人工智能技术。他们没有真正的智慧；他们做他们被设计要做的事情。
- Strong/AGI（通用人工智能）：理论上，这种人工智能可以执行人类可以执行的任何智力任务，包括推理、解决问题和决策。它们无需人类训练即可学习。
- 超级智能：这种人工智能的能力远远超过最聪明的人类大脑。但它不太可能存在，直到遥远的未来（如果有的话）。
人工智能带来的主要挑战包括工作取代、不准确和“幻觉”、内在偏见、安全和道德问题。
人工智能提供了许多机会，包括大幅提高生产力、节省成本、提高盈利能力，并且可以推动创新。
