大家都在谈论的人工智能。 但他们是什么意思真的吗？

<在2017年，人工智能已经吸引了12亿美元的投资风险资本家。 我们才开始发现有用的应用程序的大赦国际的。 最近，亚马逊引入零售，如果我可以这样说，储存在那里的银行和现金注册已经由计算机的视野传感器，并深入学习。 并没有投资，按照明和彻底的创新"的人工智能"很长一段时间都没有在听证会。 但是它是否在所有存在吗？

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<说在世界经济论坛，博士凯福利，台湾的风险资本和创始人兼主席的谷歌中国说："我认为，每一个企业家试图把他的公司作为一个公司的人工智能和每一个风险资本家高兴地说，他是在投资AI的"。 但是，大赦国际的一些气泡可能爆发之前2018年底，即"创业，提出了一个不可能的故事，以及欺诈具有吸引风险资本家，因为他们不明白。"

<然而，李博士坚定地认为，艾将继续取得进展和带走的工作人员。 之间的区别是什么AI，与所有其优点和缺点，并通过大肆宣传的故事吗？

<如果你执行的几个故事关于被指控AI,你很快就会发现一个明显的区别在于人们如何定义的人工智能：该线是模糊之间的仿真的智力和学习机应用程序。

<领域的专家AI在努力寻找协商一致，但这个问题引起了更多的问题。 例如，当重要的是可以精确的，与原始语的定义以及何时停止以澄清该定义？ 它并不清楚。 炒作往往妨碍澄清。 此外，宣传为支持12亿美元的资金投入。

<这种对话是必要的，部分是因为世界各国领导人已开始公开讨论的危险，需要AI。 Facebook首席执行官马克*扎克伯格建议，持怀疑态度的人都试图给"来世界末日情况"，这是极不负责任的和令人沮丧。 OpenAI但创造者和拥有者的许多其他公司的伊隆*马斯反击的一个扎克伯格声明，他说，他不是达到结束了解主题事项。 今年二月，马斯克说同样的事情关于哈佛大学教授Steven平克. 他写道，平克不理解之间的差异功能，狭窄AI和大赦国际对一般用途。

<考虑什么样的恐惧所包围，通过人工智能的更广泛的公众，重要的是要了解这些差异的不同级别之间的爱，以便现实地评估潜在的利益和威胁。

聪明的人?

<埃里克*坎布里亚，一位专家在该领域处理自然语言，认为，"今天没有人是从事人工智能的，但大家都说，它因为它听起来很酷。 几年前同样的故事是大数据"。

<坎布里亚注意到，艾为期最初提到的仿真人类的智慧。 "但今天没有什么甚至接近同智能作为最愚蠢的人在地球上。 因此，严格地说，没有一个涉及人工智能，不使它，但是，因为我们不知道如何一个人类大脑的工作"，他说。

<术语"爱"通常用有关功能强大的工具，用于数据分类。 这些工具都是令人印象深刻，但他们的工作在一个完全不同的频谱于人类认知。 此外，因为它说，坎布里亚，人们要求那个神经网络已经成为一部分的新一波的人。 这是奇怪的，因为该技术存在五十年。

<首先，大赦国际提供了进入一个大计算能力。 所有这些成就是值得欢迎的，但它将是错误的假设，机器已经学会了模拟复杂的认知过程。

<大段引用><"公司只使用技巧，以创造的行为，将情报，但它不是真正的情报，但只是其反映。 这样的专家系统可以非常良好的在某些地区，但非常糟糕的在其他人，"他说。

<这个模仿的智慧启发公众的想象力。 系统的工作在某些区域，呼吸生活进入一个广泛的范围内开始。 但没有帮助使世界摆脱混乱呢？ 相反。

辅助、补充或离线

<时候科学的完整性，这个问题的确切定义，不会袖手旁观。 在1974年在加州理工学院与理查德*费曼所说的"首要原则是，你不能欺骗自己—你作弊的容易的。" 并进一步指出："你不应该欺骗的外行人时，你说话的代表的科学家"。 他建议，科学家需要考虑的事实，他们可能是错误的、成熟的根源。 "如果你代表自己作为一个科学家，你必须解释给外行你在做什么—如果他决定不支持你在这些情况下，那是他的决定。"

<在的情况下AI，这可能意味着专业的科学家必须明确，发展中一个非常强大的、有争议、有利可图的，甚至是危险的文书，不代表情报在任何熟悉的或全面的意义。

<术语"人工智能"的可能误导，而是试图澄清它们已经被采取。 在最近的报告概述了普华永道之间的区别"子的情报"，以"增强的情报"和"自治智能"。 辅助的情报想法的GPS导航程序的工作在汽车。 增强的情报"可以让个人和组织做什么他们会无"的。 自治智能"使用车独立运作的"，例如，在这种情况下的自动驾驶的汽车。

<罗马yampolskiy、安全研究人员的情报，认为"情报(人工或自然的)继续演变，和它的潜在问题的这种技术。 我们倾向于认为，艾有一天会掌握的全部范围内的人的能力，将一般人工智能。 然后成为一个超级智能。 但今天我们经常使用的狭窄AI。 问题不是术语，但是在这种系统的复杂性，即使在目前的水平"。

<人们应该害怕的艾吗？ "作为机会不断出现，就会出现各种各样的关联问题，说："亚姆波尔斯基的。 事件涉及艾会更多。

<根据布赖恩*戴克的创始人的英克尔的实验室、计算机学习算法，目前工作完全满足需求程序员。 "营销会告诉你，控制光二极管灯光在走廊上有一个人工智能的，因为"他知道什么时候天黑出"，而良好的工程师将指出，没有一个单位在整个历史的计算从来没有改变，如果它没有构想是按照逻辑之前编程"。