近年來，一些悲觀的媒體與專家開始擔(dān)憂人工智能的高速發(fā)展將會(huì)對(duì)人類自身的生存產(chǎn)生威脅，甚至連理論物理學(xué)家、《時(shí)間簡(jiǎn)史》的作者霍金都曾公開告誡大眾：“完全人工智能的研發(fā)意味著人類的末日”。特斯拉與Space X的創(chuàng)始人埃隆·馬斯克與霍金有大致相似的擔(dān)憂。馬斯克說：我們必須非常小心人工智能。如果必須預(yù)測(cè)我們面臨的最大現(xiàn)實(shí)威脅，恐怕就是人工智能?！?/p>

李開復(fù)博士在《人工智能》一書中提到了三種不同層級(jí)的人工智能來回答這個(gè)問題。

一、弱人工智能（Weak AI）

弱人工智能（Weak AI）也稱限制領(lǐng)域人工智能（Narrow AI）或應(yīng)用型人工智能（Applied AI），指的是專注于且只能解決特定領(lǐng)域問題的人工智能。毫無(wú)疑問，今天我們看到的所有人工智能算法和應(yīng)用都屬于弱人工智能的范疇。

Alpha Go是弱人工智能的一個(gè)最好實(shí)例。Alpha Go在圍棋領(lǐng)域超越了人類最頂尖選手，笑傲江湖。但Alpha Go的能力也僅止于圍棋（或類似的博弈領(lǐng)域），下棋時(shí)，如果沒有人類的幫助（還記得Alpha Go與李世石比賽時(shí)，幫機(jī)器擺棋的黃士杰博士嗎？），Alpha Go連從棋盒里拿出棋子并置于棋盤之上的能力都沒有，更別提下棋前向?qū)κ中卸Y、下棋后一起復(fù)盤等圍棋禮儀了。

一般而言，限于弱人工智能在功能上的局限性，人們更愿意將弱人工智能看成是人類的工具，而不會(huì)將弱人工智能視為威脅。也就是說，弱人工智能在總體上只是一種技術(shù)工具，如果說弱人工智能存在風(fēng)險(xiǎn)，那也和人類已大規(guī)模使用的其他技術(shù)沒有本質(zhì)的不同。只要嚴(yán)格控制，嚴(yán)密監(jiān)管，人類完全可以像使用其他工具那樣，放心地使用今天的所有AI技術(shù)。

二、強(qiáng)人工智能（Strong AI）

強(qiáng)人工智能又稱通用人工智能（Artificial general intelligence）或完全人工智能（Full AI），指的是可以勝任人類所有工作的人工智能。

人可以做什么，強(qiáng)人工智能就可以做什么。這種定義過于寬泛，缺乏一個(gè)量化的標(biāo)準(zhǔn)來評(píng)估什么樣的計(jì)算機(jī)程序才是強(qiáng)人工智能。為此，不同的研究者提出了許多不同的建議。最為流行、被廣為接受的標(biāo)準(zhǔn)是圖靈測(cè)試。

（圖靈測(cè)試（The Turing test）由艾倫·麥席森·圖靈發(fā)明，指測(cè)試者與被測(cè)試者（一個(gè)人和一臺(tái)機(jī)器）隔開的情況下，通過一些裝置（如鍵盤）向被測(cè)試者隨意提問。

進(jìn)行多次測(cè)試后，如果有超過30%的測(cè)試者不能確定出被測(cè)試者是人還是機(jī)器，那么這臺(tái)機(jī)器就通過了測(cè)試，并被認(rèn)為具有人類智能圖靈測(cè)試一詞來源于計(jì)算機(jī)科學(xué)和密碼學(xué)的先驅(qū)阿蘭·麥席森·圖靈寫于1950年的一篇論文《計(jì)算機(jī)器與智能》，其中30%是圖靈對(duì)2000年時(shí)的機(jī)器思考能力的一個(gè)預(yù)測(cè)，目前我們已遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于這個(gè)預(yù)測(cè)。

但即便是圖靈測(cè)試本身，也只是關(guān)注于計(jì)算機(jī)的行為和人類行為之間，從觀察者角度而言的不可區(qū)分性，并沒有提及計(jì)算機(jī)到底需要具備哪些具體的特質(zhì)或能力，才能實(shí)現(xiàn)這種不可區(qū)分性。

一般認(rèn)為，一個(gè)可以稱得上強(qiáng)人工智能的程序，大概需要具備以下幾方面的能力：

1）存在不確定因素時(shí)進(jìn)行推理，使用策略，解決問題，制定決策的能力；

2）知識(shí)表示的能力，包括常識(shí)性知識(shí)的表示能力；

3）規(guī)劃能力；

4）學(xué)習(xí)能力；

5）使用自然語(yǔ)言進(jìn)行交流溝通的能力；

6）將上述能力整合起來實(shí)現(xiàn)既定目標(biāo)的能力；

基于上面幾種能力的描述，我們大概可以想象，一個(gè)具備強(qiáng)人工智能的計(jì)算機(jī)程序會(huì)表現(xiàn)出什么樣的行為特征。一旦實(shí)現(xiàn)了符合這一描述的強(qiáng)人工智能，那我們幾乎可以肯定地說，所有人類工作都可以由人工智能來取代。從樂觀主義的角度講，人類到時(shí)就可以坐享其成，讓機(jī)器人為我們服務(wù)，每部機(jī)器人也許可以一對(duì)一地替換每個(gè)人類個(gè)體的具體工作，人類則獲得完全意義上的自由，只負(fù)責(zé)享樂，不再需要?jiǎng)趧?dòng)。

強(qiáng)人工智能的定義里，存在一個(gè)關(guān)鍵的爭(zhēng)議性問題：強(qiáng)人工智能是否有必要具備人類的“意識(shí)”（Consciousness）。有些研究者認(rèn)為，只有具備人類意識(shí)的人工智能才可以叫強(qiáng)人工智能。另一些研究者則說，強(qiáng)人工智能只需要具備勝任人類所有工作的能力就可以了，未必需要人類的意識(shí)。

一旦牽涉“意識(shí)”，強(qiáng)人工智能的定義和評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)就會(huì)變得異常復(fù)雜。而人們對(duì)于強(qiáng)人工智能的擔(dān)憂也主要來源于此。不難設(shè)想，一旦強(qiáng)人工智能程序具備人類的意識(shí)，那我們就必然需要像對(duì)待一個(gè)有健全人格的人那樣對(duì)待一臺(tái)機(jī)器。那時(shí)，人與機(jī)器的關(guān)系就絕非工具使用者與工具本身這么簡(jiǎn)單。擁有意識(shí)的機(jī)器會(huì)不會(huì)甘愿為人類服務(wù)？機(jī)器會(huì)不會(huì)因?yàn)槟撤N共同訴求而聯(lián)合起來站在人類的對(duì)立面？一旦擁有意識(shí)的強(qiáng)人工智能得以實(shí)現(xiàn)，這些問題將直接成為人類面臨的現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)。

三、超人工智能（Superintelligence）

假設(shè)計(jì)算機(jī)程序通過不斷發(fā)展，可以比世界上最聰明、最有天賦的人類還聰明，那么，由此產(chǎn)生的人工智能系統(tǒng)就可以被稱為超人工智能。

牛津大學(xué)哲學(xué)家、未來學(xué)家尼克·波斯特洛姆（Nick Bostrom）在他的《超級(jí)智能》一書中，將超人工智能定義為“在科學(xué)創(chuàng)造力、智慧和社交能力等每一方面都比最強(qiáng)的人類大腦聰明很多的智能”。顯然，對(duì)今天的人來說，這是一種只存在于科幻電影中的想象場(chǎng)景。

與弱人工智能、強(qiáng)人工智能相比，超人工智能的定義最為模糊，因?yàn)闆]人知道，超越人類最高水平的智慧到底會(huì)表現(xiàn)為何種能力。如果說對(duì)于強(qiáng)人工智能，我們還存在從技術(shù)角度進(jìn)行探討的可能性的話，那么，對(duì)于超人工智能，今天的人類大多就只能從哲學(xué)或科幻的角度加以解析了。

首先，我們不知道強(qiáng)于人類的智慧形式將是怎樣的一種存在?，F(xiàn)在去談?wù)摮斯ぶ悄芎腿祟惖年P(guān)系，不僅僅是為時(shí)過早，而是根本不存在可以清晰界定的討論對(duì)象。

其次，我們沒有方法，也沒有經(jīng)驗(yàn)去預(yù)測(cè)超人工智能到底是一種不現(xiàn)實(shí)的幻想，還是一種在未來（不管這個(gè)未來是一百年還是一千年、一萬(wàn)年）必然會(huì)降臨的結(jié)局。事實(shí)上，我們根本無(wú)法準(zhǔn)確推斷，到底計(jì)算機(jī)程序有沒有能力達(dá)到這一目標(biāo)。

顯然，如果公眾對(duì)人工智能會(huì)不會(huì)挑戰(zhàn)、威脅人類有擔(dān)憂的話，公眾心目中所擔(dān)心的那個(gè)人工智能，基本上屬于這里所說的“強(qiáng)人工智能”和“超人工智能”。

我們到底該如何看待“強(qiáng)人工智能”和“超人工智能”的未來？它們會(huì)像Alpha Go那樣，以遠(yuǎn)超我們預(yù)料的速度降臨世間嗎？

科技發(fā)展瓶頸帶來的緩沖帶

那么究竟什么到什么時(shí)候強(qiáng)人工智能和超人工智能才能被制造出來？是有前提的，前提是人類科技總是以加速度形式躍進(jìn)的基礎(chǔ)上的。一種更有可能出現(xiàn)的情況是：特定的科技如人工智能，在一定時(shí)間的加速發(fā)展后，會(huì)遇到某些難以逾越的技術(shù)瓶頸。

有關(guān)計(jì)算機(jī)芯片性能的摩爾定律（價(jià)格不變時(shí)，集成電路上可容納的元器件數(shù)目每隔18到24個(gè)月便會(huì)增加一倍，性能也將提升一倍）就是一個(gè)技術(shù)發(fā)展遭遇瓶頸的很好例子。計(jì)算機(jī)芯片的處理速度，曾在1975年到2012年的數(shù)十年間保持穩(wěn)定的增長(zhǎng)趨勢(shì)，卻在2013年前后顯著放緩。2015年，連提出摩爾定律的高登·摩爾（Gordon Moore）本人都說：“我猜我可以看見摩爾定律會(huì)在大約10年內(nèi)失效，但這并不是一件令人吃驚的事。”

正如原本受摩爾定律左右的芯片性能發(fā)展已遭遇技術(shù)瓶頸那樣，人工智能在從弱人工智能發(fā)展到強(qiáng)人工智能的道路上，未必就是一帆風(fēng)順的。從技術(shù)角度說，弱人工智能與強(qiáng)人工智能之間的鴻溝可能遠(yuǎn)比我們目前所能想象的要大得多。而且，最重要的是，由于基礎(chǔ)科學(xué)（如物理學(xué)和生物學(xué)）尚缺乏對(duì)人類智慧和意識(shí)的精確描述，從弱人工智能發(fā)展到強(qiáng)人工智能，其間有很大概率存在難以在短期內(nèi)解決的技術(shù)難題。今天，學(xué)者們對(duì)超人工智能何時(shí)到來的問題眾說紛紜。悲觀者認(rèn)為技術(shù)加速發(fā)展的趨勢(shì)無(wú)法改變，超越人類智能的機(jī)器將在不遠(yuǎn)的將來得以實(shí)現(xiàn)，那時(shí)的人類將面臨生死存亡的重大考驗(yàn)。而樂觀主義者則更愿意相信，人工智能在未來相當(dāng)長(zhǎng)的一個(gè)歷史時(shí)期都只是人類的工具，很難突破超人工智能的門檻。