我们是三十年的外观意识的机器。 但是炒作为时过早

<今天，许多全球技术公司都在参与一个独特的种族：努力逐字注入生命的人工智能(AI)。 机学习系统用于许多已经成为一个不可分割的一部分业务，这是不奇怪如果新闻有关的人工智能和神经网络抓住了你的眼睛几乎每天都有。 通常，新闻头条的新闻如下："艾击败的男人在一个视频游戏"或"艾模仿人类的语言"，而有时，"AI更有效的个人指定癌症的发展。" 我们真的非常接近于当时的情报的机器可以相比的人，或那一刻，当男人和机会能够使小小的谈话和一起工作，作为自然的，因为他们之中的人？ 如何远是汽车从恢复意识了?

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过早炒作

<尽管事实上，所有上述"标题"成就大赦国际的现实，人们喜欢伊恩*Lecun主任AI工程在Facebook和计算机科学系教授，纽约大学，相信，我们太高估的能力今天的人工智能系统和创建一个围绕它们过于高度的感觉。

<大段引用><"事实上，我们仍然远远没有建筑机械学习的能力的基本世界观在相同的方式，因为它可以使人和动物，"第8212;评论Lekun在接受采访的边缘。

<大段引用><"是的，不认为在一些特定领域的机器已经得到的功能，超出了人，但在长期内创建一个共同的普遍的人工智能我们甚至还没有接近一级的老鼠".

<所谓的一般人工智能是一个系统，不需要参与的人员和能够执行的几乎任何任务能够执行。 然而，目前的人工智能系统是专用的，只能工作一个特定的任务，例如，参与在讲话或图像或突出显示特定的对象在一个巨大的数据组，那就是，要做的只有他们进行编程。 这种专门AI通常被称为"加AI"或"适当位置AI"，这只能再次显示了他们的有限的知识的能力。

<声明的缺陷的同意*曼努埃尔*Cebrián，研究员在麻省理工学院的开发商之一Shelley,AI算法，能够编写可怕的故事。

<大段引用><"的AI–它只是一个伟大的工具。 但在我看来，根据我的经验与Shelley,AI是从很远的能力创建工作在恐怖片在专业水平，因为它仍从很远的水平的人类智慧的"第8212；上述Cebrián.

<大段引用><"我绝不想贬低所取得的成就我们的同胞工程师和研究人员从DeepMind工作在同一AlphaGo，但是，当人们interpretiruya改善AlphaGo为显着的进展一般的人工智能是错误的。 因为它不是这样的"第8212;评论Lecun.

<皮埃尔Baro首席执行官Aiva技术，开发AI算法Aiva音乐创作，还认为，所取得的成就，我们已经取得了创造合成的情报，有点夸张。

<大段引用><"一般的人工智能是一个主题吸引了很多注意。 在一般情况下，我肯定乐观的关于如何快速的技术不断发展，但同时，我认为，大多数人只是不理解的复杂性，我们自己的大脑，更不要说是多么困难就是创建人工",—；上述Baro.

创建一个一般性的人工智能

<今天，人们爱用的术语AI于任何原因，甚至可以谈别的东西。 任何有关的新闻AI可以找到这样的条款，因为"学习机器"或"学习"和"神经网络"。 虽然这些条款在某种程度上是连接与人工智能的，但实际上它是不是一个AI。

<机学习是一个工具。 一个算法的组成部分的智能系统，该系统是由受过训练的吸收大量的数据。 此外，深入学习是一个学习机，不一定依赖于特定的任务。 另一方面，神经网络是一个系统，该系统模拟的大脑，但它再次运作只有在上下文中的那些特征，根据其产生的机学习算法。

<领域的专家AI认为，所有上述三个组件的根本基础，对于创造合成的情报的能力对于有人认为，这是了解他们的行动及其后果。 但我们仅在开始的这段旅程。 不，我们真的有了很大的进步，但是目前发展实际上移动了我们从地方建立真正的情报。 然而，有趣的是想知道当我们应该期望这种类型的人工智能。 是否有任何时间框架？

<根据卢克唐头的启动TechCode处理AI，这种转移为创造全人工智能"将开始一个突破性的发展监督机学习算法的"。 尽快，我们走到这一点，"机器的情报将超过人"，说唐在接受未来主义。

<说，它将难以实现，几乎没有什么要说的话。

<大段引用><"或创建一个一般性的人工智能，一方面取得了重大进展，在软件开发。 取得的重大进展发展的神经科学和发展的硬件、"第8212；上述Baro.

<大段引用><"我们站在边缘上的能力的摩尔定律，当晶体管变得如此之小，也不可能获得身体上的。 和新硬件环境下，如，例如，量子计算的，但无法证明自己的优势在我们的普通硬件，即使执行标准的任务，"第8212；专家补充说。

<许多人认为处理与艾作为一个真正的情报，它需要满足的五项具体任务，首先是图灵测试，其中一个机需要说服人们，他正在与另一个人并不是一台机器。 同Baro相信，本代将如何对付艾图灵试验，这实际上是骗人的。 然而专家认为，"这不一定必须是完全一般人工智能的事，但它已经更加接近。"

增加情报

<这是不可能不注意到，出现的一般的人工智能将预示着所谓技术性。 对于那些已经忘记了，回想一下，这一概念的一个技术奇点讲述了当时的智能机器会超越人类的智慧，刺激猖獗和指数的技术增长，这在一个基本级别的承诺转变我们的生活。 提交人的术语和概念，是弗农*维格谁在1993年写道：

<大段引用><"不久我们将能够创造智能，将超越我们自己。 当发生这种情况，人类历史上将达到一种奇异的，知识产权过渡到一个新水平。 这是不可能逃脱，只是因为它是不可能逃离的黑洞。 自那时以来，世界将会改变这么多，超出了我们的理解。"

<尽管事实上这一时刻，它是什么在等待这样的人作为首席执行官的软银孙正义和未来学家雷*库兹威尔，有一些(例如，伊隆Max,斯蒂芬霍金，甚至比尔*盖茨)谁都清楚不是很满意这个观点。 他们认为，人们只是不明白什么是真正装置人为的超级智能，我们显然并不准备为可能产生的后果，可以带来一个技术奇点。

<但为什么要看这个问题从这一点来看呢？ 为什么有必要考虑人工智能的落日用于全人类，而不是作为他的同伴，朋友帮助，在结束了吗？ 麝香，要公平，考虑到这一想法，因此他创造了项目Neuralink的。 库兹威尔提及这种合作之间的人员和机器的时候说，在未来的内部，我们会生活的纳米机器人，多次提高我们的能力。

<大段引用><"我们必须把重点放在优点，我们就可以得到的AI–加强情报，这是人类的智慧，他的可能性将得到改善的费用AI"，第8212；上述Baro.

<算法，是类似于Aiva和谢莉已经显示了其在工作与人。 同时，智能机器人，像索菲亚从汉森的机器人和胡椒从SotfBank，可以很容易让我们至少可以想象，真正聪明的机器已经在我们中间。 也许是超级智能与一个IQ的10 000演示，日本Sona将真正成为认知机的情报，这是我们所有人都渴望的？ 如果是这样，那么等待我们仍然没有那么多–大约三十年来，专家说。

<大段引用><"这一级别的艾，我们将达到，也许在30-50年。 一方面，它可能看起来，这是很长的，但在其他—；这意味着我们许多人将有机会实现这一刻，"第8212；以总结出来的唐的。