2006年，加拿大多倫多大學(xué)教授Geoffrey Hinton在世界頂級學(xué)術(shù)期刊《科學(xué)》上的一篇論文中提出了兩個觀點：一，多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有很強的特征學(xué)習(xí)能力，深度學(xué)習(xí)模型學(xué)習(xí)得到的特征數(shù)據(jù)對原始數(shù)據(jù)有更本質(zhì)的代表性，這將大大便于分類和可視化問題；二，對于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很難訓(xùn)練達(dá)到最優(yōu)的問題，可以采用逐層訓(xùn)練方法解決。深度學(xué)習(xí)使機器模擬人類視聽和思考等大腦活動，解決了很多復(fù)雜的模式識別難題。進一步讓人工智能向人類大腦靠近，能夠模擬更多的人腦功能以及提升實現(xiàn)功能的效果，使得在未來AI取代人類大腦成為可能，人類借此實現(xiàn)永生。
AI簡介
1965年，英特爾的創(chuàng)始人之一戈登·摩爾提出著名的摩爾定律：當(dāng)價格不變時，集成電路上可容納的元器件的數(shù)目，約每隔18-24個月便會增加一倍，性能也將提升一倍。時間證實了摩爾定律的正確性，芯片經(jīng)過數(shù)次更新迭代，到了現(xiàn)今每秒能夠運行百萬億次運算，遠(yuǎn)超人類的計算能力。正是基于此，計算機科學(xué)家在19世紀(jì)提出了人工智能的概念，在今天人工智能已經(jīng)初步實現(xiàn)。
人工智能，Artificial Intelligence，簡稱AI，它是一門集研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人類的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的新科學(xué)。人工智能是計算機科學(xué)的一個分支，它企圖了解人類智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器，該領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。如此，人工智能的研究是使計算機能夠模擬人的思維過程和智能行為（如學(xué)習(xí)、推理、思考、規(guī)劃等），最終達(dá)到人類大腦所能實現(xiàn)的所用功能應(yīng)用。簡單來說，人工智能就是模擬人類思維方式來產(chǎn)生人腦復(fù)制品的科學(xué)。
AI的發(fā)展及成果
1956年夏，麥卡錫、明斯基等計算科學(xué)家在美國達(dá)特茅斯學(xué)院開會研討“如何用機器模擬人的智能”，“人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）”這一概念在此次會議當(dāng)中被首次提出，標(biāo)志著人工智能這門新興科學(xué)的誕生
此后在到20世界70年代期間。人工智能方面雖取得一批令世人所震驚的研究成功，例如機器定理的驗證、跳棋程序，但緊接著而來就是人工智能的第一個發(fā)展低谷期，原因在研究者對這一時期的人工智能保有太大期望，嘗試挑戰(zhàn)各種高難度的任務(wù)，甚至是不切實際的任務(wù)，結(jié)果不言而明，都是一一失敗。
自20世紀(jì)70年代初—90年代。人工智能進入了一個新的發(fā)展高潮，尤其是研發(fā)出的專家系統(tǒng)模在醫(yī)療、化學(xué)、地質(zhì)等領(lǐng)域取得巨大的成功，實現(xiàn)了人工智能從理論向?qū)嶋H應(yīng)用。但隨著人工智能的應(yīng)用范圍擴大，專家系統(tǒng)暴露出各種問題，如應(yīng)用領(lǐng)域狹窄、缺乏常識性知識、知識獲取困難、推理方法單一、缺乏分布式功能、難以與現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫兼容等，人工智能進入緩慢發(fā)展階段。
20世紀(jì)90年代—2010年?；ヂ?lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，使得人工智能的研究也得到巨大地提速，致使人工智能技術(shù)進一步走向?qū)嶋H應(yīng)用。這一時期的標(biāo)志性事件就是在1997年5月11日IBM打造的超級計算機“深藍(lán)”戰(zhàn)勝了當(dāng)時國際象棋的世界冠軍卡斯帕羅夫，這是人工智能首次向全世界證明它的能力是要超越人類的。
2011年至今。人工智能已經(jīng)走進人類的日常生活當(dāng)中。在此階段中，由于大數(shù)據(jù)、云計算、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)的發(fā)展，以及泛在感知數(shù)據(jù)和圖形處理器等計算平臺推動以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的人工智能技術(shù)飛速發(fā)展，使得人工稚嫩跨越了阻礙在科學(xué)與應(yīng)用之間的“技術(shù)鴻溝”，諸如圖像分類、語音識別、知識問答、人機對弈、無人駕駛等人工智能技術(shù)實現(xiàn)了從“不能用、不好用”到“可以用”的技術(shù)突破，迎來爆發(fā)式增長的新高潮。最為著名的成果就是在2016年3月15日，“AlphaGo”戰(zhàn)勝了圍棋九段高手李世石，以及在2017年5月27日，“AlphaGo”戰(zhàn)勝了世界圍棋排名第一的九段高手柯潔。
AI代替人類大腦成為可能
如果AI要對人類的思維方式進行模擬，有兩條路是可以行得通的：一種是人腦的結(jié)構(gòu)模擬，仿照人腦的結(jié)構(gòu)機制，制造出“類人腦”的機器，進而達(dá)到人腦所能產(chǎn)生的效果，如人腦神經(jīng)元的信息傳遞方式、人腦的功能分區(qū)等等；另一種是功能模擬，先將人腦的結(jié)構(gòu)放置一旁，從人腦的功能過程進行模擬，如人類的語言功能、眼睛的功能、搜索信息功能等?，F(xiàn)代我們所使用的電子計算機便是基于對人腦思維功能的模擬而生產(chǎn)，不過它僅僅是對人腦思維的信息處理過程進行模擬產(chǎn)生的。所以從思維的角度來看，人工智能不能僅僅限于邏輯思維，要考慮形象思維、靈感思維才能促進人工智能的突破性的發(fā)展。如果人工智能能夠?qū)崿F(xiàn)上述兩種方式中的任何一種，它都將具備人腦的功效，也就具備代替人腦承載人類思維的基本潛質(zhì)。
現(xiàn)今的人工智能已經(jīng)在視、聽、觸、感覺及思維方式的模擬取得長足的應(yīng)用成功，現(xiàn)代所使用的手機普遍具有指紋識別、人臉識別語音識別，而在某些更加重視識別功能的應(yīng)用中以能夠?qū)崿F(xiàn)視網(wǎng)膜和紅膜識別。人工智能與各種小程序的結(jié)合，模擬實現(xiàn)了人類大腦的篩選功能，根據(jù)使用者的瀏覽偏好，推薦各種準(zhǔn)確的信息達(dá)到使用者眼前。數(shù)據(jù)庫以及云端技術(shù)使得人工智能可以攘括人類從誕生至今演化出出來所有知識，而硬件發(fā)發(fā)展，從3G到4G到5G，6G也正在走進人類的眼簾，這使得人工智能可以急速地完成上傳下載信息，實現(xiàn)瞬間的信息反饋，達(dá)到人腦的反應(yīng)速度，甚至在計算等方面已經(jīng)超越人類。深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展促使人工智能的功能向人類大腦無限趨近，發(fā)展出符合人類需要的各種大腦信息出來功能，最終走向取代人腦的道路。當(dāng)人工智能代替人類思維的新容器，人類將不在受到任何限制，實現(xiàn)真正意義上的永生。
雖然人工智能經(jīng)過了半個世紀(jì)的發(fā)展，但是要幫助人類實現(xiàn)永生的愿景，還有十萬八千里的距離要走。但是隨著理論和技術(shù)的日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域的不斷擴大，人工智能必然可以成為人類的智慧甚至是思維的“容器”，它將承載了人類的思維永遠(yuǎn)的生存在這個無限的宇宙星空中。
