AI前世今生 人脑与最强大脑共存
联合早报
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）也许是2023年最热门的词汇之一。英国《自然》科学期刊将AI聊天机器人ChatGPT评选为年度十大影响科学发现的“人物”。AI被认为将引领人类迈入第四次工业革命。在我们日常生活的各个领域，AI的应用已经越来越普及，例如影像辨识、自动翻译和自动对话等。
人工智能之父
人工智能的发展历程，与人类对大脑认知模型的理解，以及电脑的进步发展，两者息息相关。
我们的大脑由无数个神经元构成，连接在一起形成一个复杂的网络。闵斯基（Marvin Minsky）在1951年建立了模拟大脑认知的一种“神经网络模型”，1969年获得图灵奖。1956年，在美国达特茅斯学院举办为期八周的研究会议中，参与的科学家们首次将能像人类一样思考的机器称为人工智能。
从机器学习到深度学习
在1980年代，个人电脑的迅速发展推动了人工智能的进一步研究，引入各种计算机知识库，例如专用于医疗诊断的“专家系统”。在这一时期，AI的主要任务是进行分类，通过机器学习使计算机能够阅读大量资料，并学习如何有效的分类。当新的未知数据输入时，它能够推断出其属性。
到了1990年代，认知神经科学研究提出了大脑皮层发育理论，推进“人工神经网络”的研究进展。从传统的以分类为主的机器学习，向多层次的深度学习发展。例如，让电脑通过对多个特征反复学习，来提高识别准确性。由于电脑CPU速度和大数据等的指数级增长，深度学习使得AI更加具有智能。这些技术的应用，使得IBM的超级电脑“深蓝”（Deep Blue）在1997年击败人类西洋棋世界冠军；2016年，AlphaGo战胜了韩国围棋棋王。
深度学习极大地推动了图像和视频处理、语言文本分析、语音识别等领域的进展。通过应用AI对天文图像分析的深度学习，天文学家发现了隐藏的星体。利用AI深度学习和大型语言模型，生物学家能够理解其他动物的语言。在医疗领域，AI可用于医学影像分析和疾病诊断。AI也被应用于绘制人类大脑全脑的结构和功能图谱。
除此之外，自动驾驶技术也是AI在交通领域的杰出应用，有望提高交通安全性，减少交通事故，并改善交通效率。在可以预见的未来，AI也将能够找出癌症的治疗方法。
生成式AI进展惊人
人工智能聊天机器人程序ChatGPT，掀起2023年人工智能领域的重大技术革命。（iStock图片）2022年底，开放人工智能研究中心（OpenAI）发布人工智能聊天机器人程序ChatGPT，掀起2023年人工智能领域的重大技术革命。基于大型语言模型（Large language model，简称LLM）的“生成式AI”，能够进行自然语言处理，翻译及创造新的文本及图像，成为年度最引人注目，最具影响力的科技。
人们开始了解ChatGPT及Google Bard等生成式AI的惊人进展，并引发许多对生成的内容的伦理及监督的讨论。美国斯坦福大学的学者设计了DetectGPT，它能够分辨人类撰写的文本，以及ChatGPT生成的文本。OpenAI内部也不断更新对于前沿人工智能开发的风险监管评估流程。
诺贝尔物理学奖得主彭罗斯（Roger Penrose）从哥德尔不完备定理及现有的物理理论，论证人类思维无法完全由任何电脑计算来取代。然而，AI的发展可说是已经形成另一种与人脑不同的智能“有机体”，它将像前几次工业革命一样，创造人类的未来。
目前为止，能表现正常人类所具有的所有智能行为的通用人工智能（Artificial General Intelligence）尚未产生，但相信人类的智慧能够善用这项科技革命，确保AI造福全人类。
四次工业革命
第一次工业革命（1760-1840）：蒸汽机、机器代替人工
第二次工业革命（1870-1945）：电力的大规模应用
第三次工业革命（1970-2010）：电脑与自动化
第四次工业革命（2011－）：人工智能、物联网、自动驾驶