在無人駕駛的背后，交通場景物體識別技術(shù)和環(huán)境感知技術(shù)，實現(xiàn)高精度車輛探測識別、跟蹤、距離和速度估計、路面分割、車道線檢測，這些都需要調(diào)動起來，為自動駕駛的智能決策提供依據(jù)。也正是如此，Robin會談到，“讓機器學下圍棋是容易，讓人去下棋、拿到圍棋九段很難；讓機器開車很難，但人去拿到一個駕照很容易。”
在金融、保險領(lǐng)域同樣如此。根據(jù)國外媒體的報道，美國金融巨頭們已經(jīng)在在使用機器學習來進行精確決策和預測分析。比如說，Affirm正通過成功深入挖掘海量數(shù)據(jù)改寫信用評估行業(yè)的游戲規(guī)則。防止欺詐和建立信用數(shù)據(jù)，這家公司使用了機器學習模型。ZestFinance正通過用機器學習技術(shù)和大數(shù)據(jù)分析來利用海量數(shù)據(jù)，并做出更精確的信貸決策。該公司在發(fā)行債券時使用了機器學習和大數(shù)據(jù)分析。Kabbage則在搭建下一代機器學習和分析平臺，以此搭建信用風險模型和分析已有的資產(chǎn)組合。
當然，目前來看，無論是交通、金融、保險等行業(yè)，強人工智能的全面推廣都存在一定的障礙。因為在立法層面、社會倫理層面上，人工智能的運用可能會引發(fā)一定的糾紛。
比如說，無人駕駛的汽車出現(xiàn)車禍時，事故責任到底是屬于車主還是研發(fā)公司？金融保險行業(yè)里，一旦決策失誤，損失到底該如何劃分？這些都需要日后深入討論，也正是如此。李彥宏今年在兩會上提出了有關(guān)無人駕駛的提案，而歐美、日本無人駕駛市場中，領(lǐng)頭企業(yè)也是催促國家層面的立法。
也就是說，強人工智能的推廣，可能需要社會、法律層面的深入探討才能持續(xù)推進。
如何在技術(shù)層面看待超人工智能
超人工智能其實正是人們目前所猜測的人工智能會不會擁有自我意識，未來會不會反噬人類。那么，未來這種超人工智能是不是會達到更高的智力水準？很難說，也正是如此，超人工智能會被人們所恐慌。
正是基于這樣的恐慌，1940年科幻作家阿西莫夫曾提出過 “機器人三原則”——機器人不得傷害人類，或看到人類受到傷害而袖手旁觀。機器人必須服從人類的命令，除非這條命令與第一條相矛盾。機器人必須保護自己，除非這種保護與以上兩條相矛盾。
但從歷史的角度分析來看，超人工智能與人類之間的倫理關(guān)系其實是非常明確的。人工智能不過是生產(chǎn)工具，是人類用來提升生產(chǎn)力的工具。人工智能并不可怕，也就是李彥宏所說的，“披著狼皮的羊”，我們現(xiàn)在覺得它很神奇，甚至產(chǎn)生了一定的恐懼。
但人工智能是很有益的，可以為人們所用。技術(shù)會不斷地替代掉各種各樣的東西，比如說人工智能最先替代的工作可能就是翻譯。正如李開復在IT領(lǐng)袖峰會上所說的，深度學習所基于的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也已經(jīng)存在五六十年，“阿爾法狗再厲害也是我們?nèi)祟惖呐`，他厲害的是能夠復制出1000個奴隸幫我們干活。”
也正是如此，人類對待人工智能時，還是要用更為開放的觀點。人工智能并不可怕，人工智能也不是用來炫技的工具，人工智能作為人們的工具來提高效率、改善生活才是應(yīng)有之義。
所以，人工智能在實用領(lǐng)域的價值才是第一位的。反過來說，人工智能在無人駕駛、寫稿、翻譯等領(lǐng)域的實用價值才是第一位的。如今在這些領(lǐng)域中真正發(fā)力的廠商，可謂是抓住了人工智能發(fā)展的核心和要義。
美國知名科技媒體《連線》曾經(jīng)透露“百度大腦”計劃——這個人工智能已經(jīng)達到了3歲孩子的智力水平。目前來看，人工智能更多在呈現(xiàn)出技術(shù)擴散的趨勢。過去在實驗室里那個深不可測的人工智能大腦，如今正在如一針催化劑一樣，給其他行業(yè)帶來活力。今天的無人駕駛汽車、銀行證券業(yè)的人工智能分析，無不是如此。
寫在最后：
IT領(lǐng)袖峰會上，甚至有嘉賓提出，雖然從倫理上仍有問題，但是技術(shù)層面上看，人工智能可能會讓人長生不老。這種說法其實也正是進入了超人工智能的層面上。
這種說法令人驚恐。不過，人工智能的三重門，每一重都充滿了未知的效果，也正在給人們的生活帶來更多便利，讓人生活的更幸福。在今天來看，可以預見的是，人工智能就像一種基礎(chǔ)性的資源，在各個領(lǐng)域發(fā)揮效果。這背后的算法、思維和計算，可以被用于各行各業(yè)之中，用于提升效率。或許，有一天“人工智能＋”會像“互聯(lián)網(wǎng)＋”一樣，成為一個時髦的詞匯。