人工智能機器人是否具有主觀意識，能不能自主思考，這個看似十分難以準確定義的問題，早在上世紀50年代就由數學家、邏輯學家、“人工智能之父”艾倫·麥席森·圖靈給出瞭解決辦法。

這便是大名鼎鼎的圖靈測試，只要機器通過這項測試，便可認爲它擁有智能。

圖靈測試是這樣設計的，在經過多次問答後，如果機器能讓平均每個參與者做出超過30％的誤判，則它通過測試。

圖靈測試問世後一直沒有機器能夠通過，直到2014年6月7日，在英國皇家學會舉行的2014圖靈大會上，聊天程序“尤金·古斯特曼”冒充一個13歲烏克蘭男孩，回答了評委一系列問題後，有33％的評委被其騙過。至此，沉寂了半個多世紀的圖靈測試，終於首次有人工智能通過了。

1946年2月，第一臺電子計算機“ENIAC”在美國賓夕法尼亞誕生，這臺計算機是爲美國軍方解決計算炮彈彈道難題而研製的。這個龐然大物用了一萬八千個電子管，佔地150平方米，重達30噸。

1958年，第二代晶體管計算機誕生。計算機軟件有了較大發展，出現了操作系統的雛形。

1965年，第三代小規模集成電路計算機誕生。在僅僅幾平方毫米的單晶硅片上集成十幾個甚至上百個電子元件，集成電路使計算機體積更小，運算速度更快，程序、應用邁上一個大臺階。

1971年，大規模集成電路計算機問世，這也就是我們現代社會使用的主流電腦。它採用了大規模集成電路邏輯元件，體積比第三代更小，運算速度更快，系統程序、軟件應用等趨於完善。

超級計算機就是基於普通計算機的構成而研發的。它擁有極大的數據存儲容量和極快的數據處理速度。

人工智能機器人要想獲得“智慧”，離不開這些神兵利器。

1997年5月，戰勝了國際象棋冠軍卡斯帕羅夫的國際象棋程序“深藍”，就是一臺由美國IBM公司研發的超級計算機。它重達1270千克，相當於一臺家用轎車。“深藍”擁有32個微處理器，算力強大，可估算出隨後的12步棋，達到了“算無遺漏”的境界。“深藍”的暴力求解法不僅讓國際象棋冠軍甘拜下風，更開創了人工智能的新篇章。

可是，在接下來的圍棋賽場上，類似“深藍”的暴力求解法似乎行不通了。

圍棋盤上有361個落子點，雙方對弈時有黑、白、空三種可能，對於計算機它的計算量則有3的361次方種可能，宇宙的原子數才只有10的80次方。

圍棋的陣地永遠不會被人工智能攻陷嗎？答案是否定的。

2017年5月，在中國烏鎮圍棋峯會上，圍棋人工智能程序阿爾法狗（AlphaGo）以3比0的得分大敗世界排名第一的棋手柯潔。

這不僅是研發阿爾法狗的谷歌公司的勝利，更是人工智能的里程碑，最爲重要的是，阿爾法狗的工作原理或許是讓人工智能機器擁有人類智慧的密鑰。

阿爾法狗採用“深度學習”的方法，通過建立概率模型，從海量數據中，挖掘關鍵信息。阿爾法狗從剛研發出來時的圍棋小白“進化”爲戰勝柯潔的圍棋第一。它“學習”了上千萬的圍棋棋局，把大量矩陣數字作爲輸入，通過非線性激活方法，取權重，再生成另一個數據集合輸出。這已與生物神經大腦的運作機理十分相似。

另外，在運算能力上，昔日的計算機與當今的計算機早已不在同一個數量級上了。大家肯定聽說過摩爾定律，集成電路上可以容納的晶體管數目，在大約經過24個月就會增加一倍。換言之，處理器性能每隔兩年翻一倍。

若是我們能回到幾十年前，一個智能手機的算力足以完虐那些“大傢伙”。世界第一臺計算機“ENIAC”每秒運算5000次，而新款蘋果手機，它的A13處理器每秒能運算1000000000000次。

最後，就是大數據。若沒有海量大數據作支撐，再強大的計算機也只能是巧婦難爲無米之炊。

我們每一次網購，每一次手機導航，每一次朋友圈點贊，甚至於每一次在手機上閱讀的文章，都源源不斷地匯入大數據庫。當我們下一次拿起手機時，人工智能就能把我們喜歡的科普文章準確地推送到眼前了。

精進的運算原理，越來越強的運算能力，隨時間增長的海量大數據。

人工智能通過圖靈測試會越來越容易，它們的“智商”會越來越高。若是真有一天，機器人“覺醒”了，要掌控地球資源，奴役或毀滅人類，那我們豈不……

好了，打住想象吧，前幾篇文章小編大書特書了人工智能的威脅，能有如此逆天的AI也是託了科幻電影的福。

誠然，若是計算機基於現在的馮·諾依曼體系結構，人工智能或許永遠不可能像科幻電影裏那樣不可思議。但它們仍會給我們如今的社會帶來巨大沖擊，甚至讓人無法在社會立足。小編坦言，已是“深受其害”。

我們下次再聊。

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