人工智慧有多智能呢？

不久前，高考機器人和高考狀元展開了一場解答高考數學題的較量，雖然機器人最終落敗，但其理解語義、邏輯分析以及快速學習的能力令人讚歎。

從簡單的娛樂遊戲到輔助人類智慧決策的工具，人工智慧正更加廣泛地應用到人們的生活中。儘管人工智慧仍處於「嬰兒期」，但它的時代或許正悄悄到來。

人工智慧最重要的特徵是有學習能力隨著技術的發展，人工智慧可以達到甚至超過人類的識別精度關於人工智慧，學界尚沒有統一的準確定義。通常認為，人工智慧的核心是演算法，是一套利用機器智能解決問題的手段。

人工智慧最重要的特徵是有學習能力，即機器能根據以往的經驗來不斷優化演算法。例如「阿爾法狗」就能梳理決策模式，並從之前的比賽中吸取經驗，平時也會通過跟自己下棋來強化學習。

人工智慧並不是一個新名詞。上世紀50年代，科學家就提出了人工智慧概念，並於上世紀70年代掀起了一個小高潮。但當時演算法採用的是符號邏輯推理規則，缺乏自我學習能力。80年代，科學家改進了機器學習模型，但智能水平依舊較低，有價值的成果寥寥無幾，人工智慧研究進入低潮期。

大約10年前，一種被稱為深度學習的新的機器學習方法，讓人工智慧的演算法更智能。「深度學習通過多層結構演算法，讓機器對數據集的『特徵』進行篩選和提取，通過反覆訓練，最終獲得了提取抽象概念的能力。」

「人工智慧擁有計算機視覺、語音識別、自然語言處理等能力，與之對應，它就能像人一樣看、聽、理解事物。隨著技術的發展，人工智慧可以達到甚至超過人類的識別精度。」

人工智慧在語音識別上的突破，讓機器能夠像人一樣去「聽」。「聽」懂之外，它還能通過對語音的不斷學習，準確地轉換出相應文本。目前，人工智慧技術已經應用到一些語音助理、語音輸入、家庭管家等產品中。不用打字，人們說話就能完成遠程控制。

藉助計算機視覺，人工智慧還學會了「看」，具備識別出物體、場景和活動的能力。基於深度學習訓練出來的人臉識別技術，能對海量視頻監控數據、圖像數據進行實時對照處理，遇到突發情況能快速響應，機器「看」的人臉越多，訓練數據越大，理解就越深，它對人臉的判斷也會更準確、更迅速。

刷臉識別也給人們生活帶來很多便利。過去，到銀行開戶必須拿著身份證驗證身份，不僅耽誤時間，也給一些行動不便者帶來麻煩。藉助人工智慧人臉識別系統，人們在網上就能完成實名驗證。

幫助人類擁有更好的生活，是人工智慧的根本出發點和落腳點。現在，人工智慧雖然可以幫助人們完成一部分工作，但在創造力方面還有很大空間。科學家估計，不久的將來，人工智慧將更「智慧」，會和互聯網一樣成為我們生活中不可缺少的一部分。

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