下面 ， 我们就来看看这个领域的前沿思想家是怎么想的 ， 以及为什么这场革命来得比想象的快得多 。
三、当下——一个运作在弱人工智能上的世界
弱人工智能(ANI)是在特定方面等同于或超过人类智能或效率的机器智能 。 从垃圾邮件过滤到淘宝上的商品推荐 ， 从自动驾驶到高频交易 ， 从商业到军事 ， 从制造业到医疗……ANI遍地都是 。 它会从你的操作中精进自己的技艺 ， 也会组成一个网络 ， 互相交流关于你的信息 。
现在的ANI系统还不是特别可怕 。 最坏的情况是 ， 一个编程有问题的ANI可能会导致毁灭性的灾难 ， 比如使电网瘫痪 ， 从而导致核电站故障 ， 危害人类健康；或者引发一场金融市场灾难（比如2010年的闪电崩盘：ANI程序对一个意外情况做出了错误的反应 ， 导致股市短暂暴跌、1万亿美元市值流失 ， 等这一错误被纠正过来后 ， 只有一部分得以恢复） 。
尽管现在的ANI没能力危及人类生存 ， 但我们应该意识到 ， 日益庞大复杂的ANI生态系统可能是是一场改变世界的龙卷风的前驱 。 每一项ANI创新都在给走向通用人工智能和超级人工智能的道路上添砖加瓦 。 或者如亚伦·萨恩斯（Aaron Saenz）所见 ， 当今世界的ANI系统“就像地球早期土壤中的氨基酸”一样 ， 是构成生命的无生命物质 ， 将在一个意想不到的时刻苏醒过来 。
四、弱人工智能到通用人工智能之路
这件事为什么这么难？
恐怕尝试研发通用人工智能（AGI）的人最能欣赏人类大脑的精巧复杂（只有他们知道造个全能的机器脑子有多难） 。 造大楼 ， 去太空 ， 研究宇宙大爆炸 ， 都远远比理解或者制造人脑容易得多 。 到目前为止 ， 人脑是已知的宇宙中最复杂的东西 。
通用人工智能指的是像人类大脑一般全能的计算机 ， 其能力范围不局限于某狭窄的领域 。 有趣的是 ， 试图构建通用人工智能的困难部分 ， 可能跟你直觉想的不一样 。 对计算机来说 ， 算两位数乘法太简单 ， 分辨“眼前”的动物是狗还是猫却很难 。 在象棋比赛中打遍天下无敌手已经实现了 ， 而为了理解一段6岁小孩故事书水平的文字 ， 谷歌花了几十亿美元 。 微积分、市场策略和语言翻译这样的硬骨头对计算机来说too easy ， 而视觉、运动、动作和知觉对计算机来说却极其困难 。 正如计算机科学家唐纳德·克努特（Donald Knuth）所说 ， “人工智能已经成功地完成了所有需要’过脑子’的事情 ， 但却几乎未能完成人类和动物’不用过脑子’的事情 。 ”
这是因为 ， 对于人类和大多数动物 ， 这些技能在数亿年的进化过程中得到了优化 。 当你把手伸向一个物体时 ， 肩膀、肘部和手腕上的肌肉、肌腱和骨骼会在瞬间完成一系列的物理活动 ， 与眼睛协调配合 ， 让你的手能够在三维空间中沿直线移动 。 这对你来说似乎不费吹灰之力 ， 因为你已经完善了你大脑中的软件 。 恶意软件没法识别出验证码里的斜体字母不是因为它太蠢 ， 而是因为你的大脑太令人赞叹了 。
另一方面 ， 大数乘法或下棋对生物来说是相对新鲜的事物 ， 我们还没有足够的时间进化到精通它们 ， 因此计算机不需要太努力就能打败我们 。 想想你更愿意做哪个任务：写一个能算出大数乘法的程序 ， 还是写一个程序 ， 能在成千上万个字体或者手写体中瞬间识别出字母B ， 并理解他的全部含义？
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