斯坦福报告：AI如何在2030年改变人类的生活

什么是人工智能？

1.定义人工智能

奇怪的是，人工智能缺乏一个精确的、被普遍接受的定义，这或许有助于该领域的加速成长、繁荣以及前进。虽然人工智能的从业者、研究人员和开发人员由一种粗略的方向感和一个「与它相处」的命令所引导，人工智能的定义仍然很重要，而 Nils J. Nilsson 就提供了一个有用的定义：「人工智能就是致力于让机器变得智能的活动，而智能就是使实体在其环境中有远见地、适当地实现功能性的能力。

从这个角度来看，对人工智能的表征取决于个人愿意「适当地」并「有远见地」为功能性提供合成软件和硬件的信用。一个简单的电子计算器比人类大脑进行的计算要快得多，而且几乎从来不出错。

电子计算器智能吗？像 Nilsson 一样，研究小组以一种宽泛的视角来看待此问题，认为智力取决于一个多维频谱。根据这一观点，算术计算器和人脑之间的区别不是某一类，而是规模、速度、自主性和通用性的区别。

同样的因素可以用来评估智能的其他各例——智能语音识别软件、动物大脑、汽车巡航控制系统、围棋程序、自动调温器——并将它们放置在频谱中的适当位置。虽然我们的宽泛解释把计算器列在了智能频谱中，但是如此简单的设备与今天的人工智能相比几乎没有相似之处。

从这个角度看，对人工智能的表征取决于个人愿意「适当地」并「有远见地」为功能提供合成软件和硬件的信用。一个简单的电子计算器比人脑计算快得多而且几乎从不出错。

人工智能的边界已经远远走在前面，而计算器可以实现的功能只是当下的智能手机的百万分之一。目前人工智能开发人员正在改进、推广和扩大从当下的智能手机中所建立起来的智能。事实上人工智能领域是一个不断努力推动机器智能向前发展的过程。

具有讽刺意味的是，人工智能正在遭受失去话语权的长期灾难，最终不可避免地会被拉到边界内，即一个被称为「人工智能效应（AI effect）」或「奇怪悖论（odd paradox）」的重复模式——人工智能将一种新技术带到了普通大众中去，人们习惯了这种技术，它便不再被认为是人工智能，然后更新的技术出现了。

同样的模式将在未来继续下去。人工智能并没有「交付」一个惊雷般改变生活的产品。相反人工智能技术以一个连续的、进步的方式正在继续更好的发展。

2.人工智能研究趋势

直到本世纪初，人工智能的吸引点主要在于它所传递的承诺，但在过去的十五年里，大多这样的承诺已经得到兑现。人工智能技术已经充斥了我们的生活。当它们成为了社会的一股中心力量时，该领域正在从仅仅建立智能系统，转向了建立有人类意识的、值得信赖的智能系统。

几个因素加速了人工智能革命。其中最重要的是机器学习的成熟，部分由云计算资源和广泛普及的、基于 Web 的数据收集所支持。机器学习已经被「深度学习（deep learning）」急剧地向前推进了，后者是一种利用被称作反向传播的方法所训练的适应性人工神经网络的一种形式。

信息处理算法的这种性能飞跃一直伴随着用于基本操作的硬件技术的显著进步，比如感觉、感知和目标识别。数据驱动型产品的新平台和新市场，以及发现新产品和新市场的经济激励机制，也都促进了人工智能驱动型技术的问世。

所有这些趋势都推动着下文中所描述的「热门」研究领域。这种编辑只是想要通过某个或另一个度量标准来反映目前比其他领域得到更大关注的领域。它们不一定比其他领域更重要或更有价值。事实上目前的一些「热门」领域在过去几年中并不怎么流行，而其他领域可能在未来会以类似的方式重新出现。

大规模机器学习

许多机器学习的基本问题（如监督和非监督学习）是很好理解的。目前努力的一个重点是将现有算法扩展到更庞大的数据集上。例如鉴于传统方法能够负担得起若干遍数据集的处理，现代方法是为单次处理所设计；某些情况只认同非线性方法（那些只关注一部分数据的方法）。

深度学习

成功训练卷积神经网络的能力非常有益于计算机视觉领域，比如目标识别、视频标签、行为识别和几个相关变体的应用。深度学习也在大举进军感知方面的其他领域，如音频、语音和自然语言处理。

强化学习

(编辑：mao35  来源：网络整理)