1. 我们应该如何定义 AI？
在第一节中，我们将通过研究 AI 的定义和一些示例来熟悉 AI 的概念。
您可能已经注意到，AI 目前是一个"热门话题"：关于 AI 的媒体报道和公众讨论几乎是无法避免的。但是，您可能还注意到 AI 对不同的人意味着不同的东西。对一些人来说，人工智能是关于可以超越人类智能的人工生命形式，而对另一些人来说，几乎任何数据处理技术都可以称为人工智能。
为了设置场景，可以这么说，我们将讨论什么是 AI，如何定义它，以及哪些其他领域或技术密切相关。但是，在此之前，我们将重点介绍 AI 的三个应用，它们说明了 AI 的不同方面。在整个课程中，我们将返回他们中的每一个，以加深我们的理解。
应用 1.自动驾驶汽车
自动驾驶汽车需要多种 AI 技术的组合：搜索和规划从 A 到 B 的最便捷路线，识别障碍物的计算机视觉，以及在不确定性下做出决策以应对复杂和动态的环境。这些中的每一个都必须以近乎完美的精度工作，以避免事故。
相同的技术也用于其他自主系统，例如送货机器人、飞行无人机和自主船舶。
影响： 随着系统的可靠性超过人类水平，道路安全最终应该得到改善。物流链在运输货物时的效率应该会提高。人类进入监督角色，在机器负责驾驶时密切关注发生的事情。由于交通是我们日常生活中如此重要的元素，因此很可能也有一些我们甚至还没有考虑过的影响。
应用 2.内容推荐
我们在典型的一天中遇到的很多信息都是个性化的。示例包括 Facebook、X、Instagram、TikTok 和其他社交媒体内容;在线广告;Spotify 上的音乐推荐;Netflix、Max 和其他流媒体服务上的电影推荐。许多在线出版商（如报纸和广播公司的网站）以及搜索引擎（如 Google）也对他们提供的内容进行个性化设置。
虽然《 纽约时报》 或 《中国日报 》的印刷版头版对所有读者都是相同的，但网络版的头版对于每个用户来说都是不同的。确定您看到的内容的算法基于 AI。
影响： 虽然许多公司不想透露其算法的细节，但了解基本原则有助于您了解潜在影响：这些涉及所谓的过滤气泡、回音室、喷子工厂、假新闻和新形式的宣传。
应用 3.图像和视频处理
人脸识别已经成为许多客户、企业和政府应用程序中使用的商品，例如根据人员组织照片、在社交媒体上自动标记和护照检查。类似的技术可用于识别其他汽车和自动驾驶汽车周围的障碍物，或估计野生动物数量 ，仅举几个例子。
AI 还可用于生成或更改视觉内容。今天已经使用的示例包括样式迁移，通过它可以调整您的个人照片，使其看起来像文森特·梵高 （Vincent van Gogh） 绘制的，以及电影中计算机生成的角色，例如 《阿凡达 》、《 指环王 》和流行的皮克斯动画，其中动画角色复制真实人类演员的手势。
影响： 当此类技术进步并得到更广泛的应用时，将很容易创建看起来自然的虚假事件视频，这些视频无法与真实镜头区分开来。这挑战了"眼见为实"的观念。
2. 什么是人工智能，什么不是人工智能？这不是一个容易的问题！
AI 在媒体中的流行部分是由于人们在提到过去用其他名称称呼的事物时开始使用这个术语。您几乎可以看到任何内容，从统计数据和业务分析到称为 AI 的手动编码的 if-then 规则。为什么会这样呢？为什么公众对 AI 的看法如此模糊？让我们看看几个原因。
原因 1：没有官方认可的定义
即使是 AI 研究人员也没有对 AI 的确切定义。相反，当一些主题被归类为非 AI 时，该领域正在不断被重新定义，并且出现了新的主题。
有一个古老的（极客的）笑话，AI 被定义为"计算机无法做的很酷的事情"。具有讽刺意味的是，在这个定义下，人工智能永远无法取得任何进展：一旦我们找到一种方法来用计算机做一些很酷的事情，它就不再是一个人工智能问题。然而，这个定义中有一个真理的成分。例如，50 年前，用于搜索和规划的自动方法被认为属于 AI 领域。如今，每个计算机科学学生都教授了这种方法。同样，某些处理不确定信息的方法也越来越被理解，以至于它们可能很快就会从 AI 转向统计或概率。
原因 2：科幻小说的遗产
各种科幻文学和电影作品中出现的人工智能愿景使人们对人工智能含义的困惑变得更加严重。科幻小说通常以友好的人形仆人为特色，他们提供过于详细的事实或诙谐的对话，但有时可以追随匹诺曹的脚步，开始怀疑他们是否可以变成人类。科幻小说中的另一类类人形生物怀有险恶的动机，并以巫师学徒的古老故事为背景反对他们的主人，可以追溯到布拉格的魔像及更远的地方。
通常，这些生物的机器人身份只是一个非常像人类的代理人之上的薄薄的外表，这是可以理解的，因为大多数小说------甚至是科幻小说------都需要与人类读者产生共鸣，否则他们就会被过于不同和奇怪的智能所疏远。因此，大多数科幻小说最好被解读为对当前人类状况的隐喻，而机器人可以被视为社会受压迫部分的替身，或者可能是我们对生命意义的追求。
原因 3：看似容易的事其实很难......
理解 AI 的另一个困难来源是很难知道哪些任务容易，哪些任务很难。环顾四周，拿起手中的物体，然后想想你做了什么：你用眼睛扫视周围环境，找出哪里有一些适合捡起的物体，选择其中一个并规划出一条轨迹，让你的手碰到那个，然后通过依次收缩各种肌肉来移动你的手，并设法用恰到好处的力量挤压物体以保持它在你的手指之间。
可能很难理解这一切有多么复杂，但有时当出现问题时，它会变得明显：您选择的物体比您预期的要重或轻得多，或者其他人在您伸手去拿把手时打开了门，然后您可能会发现自己严重失去平衡。通常这类任务感觉毫不费力，但这种感觉掩盖了数百万年的进化和几年的童年练习。
虽然对您来说很容易，但机器人抓取物体非常困难，并且这是一个积极学习的领域。最近的例子包括 Boston Dynamics 机器人 。
...看似困难的事情实际上很容易
相比之下，下棋和解决数学练习的任务似乎非常困难，需要多年的练习才能掌握，并涉及我们的"高级官能"和集中的有意识的思考。难怪一些最初的 AI 研究集中在这类任务上，而且在当时似乎它们概括了智能的本质。
后来事实证明，下棋非常适合计算机，它可以遵循相当简单的规则，并以每秒数十亿次计算的速度计算许多替代移动序列。1997 年，计算机在著名的深蓝与卡斯帕罗夫的比赛中击败了卫冕人类世界冠军。你能想象到更难的问题竟然是抓住棋子并将它们移动到棋盘上而不撞倒它！我们将在第 2 章中学习下棋或井字棋等游戏时使用的技术。
同样，虽然深入掌握数学需要（看起来）人类的直觉和聪明才智，但典型的高中或大学课程的许多（但不是全部）练习可以通过应用计算器和一套简单的规则来解决。
3. 那么，什么是更有用的定义呢？
尝试一个比"计算机还不能做什么"的笑话更有用的定义是列出 AI 特有的属性，在本例中是自主性和自适应性。
关键术语：
Autonomy 自治
The ability to perform tasks in complex environments without constant guidance by a user.
能够在复杂环境中执行任务，而无需用户的持续指导。
Adaptivity 自适应性
The ability to improve performance by learning from experience.
通过从经验中学习来提高绩效的能力。
1. 文字可能具有误导性
在定义和谈论 AI 时，我们必须谨慎，因为我们使用的许多词都可能具有很大的误导性。常见的例子是学习、理解和智能。
例如，您很可能会说系统是智能的，可能是因为它提供准确的导航指令或在皮肤病变的照片中检测到黑色素瘤的迹象。当我们听到这样的话时，"智能"这个词很容易暗示该系统能够执行智能人能够执行的任何任务：去杂货店做饭、洗衣服和叠衣服等等。
同样，当我们说计算机视觉系统能够理解图像时，因为它能够将图像分割成不同的对象，例如其他汽车、行人、建筑物、道路等，"理解"一词很容易表明该系统也理解，即使一个人穿着印有道路照片的 T 恤， 在那条路上开车（和碾过人）是不行的。
在上述两种情况下，我们都是错的。
2. 当心 "手提箱词"
认知科学家、人工智能领域最伟大的先驱之一马文·明斯基 （Marvin Minsky） 创造了手提箱这个词 ，指的是带有一大堆不同含义的术语，即使我们只打算使用其中一种。使用此类术语会增加上述误解的风险。
重要的是要认识到智能不是像温度那样的单一维度。您可以将今天的温度与昨天的温度进行比较，或者将赫尔辛基的温度与罗马的温度进行比较，并判断哪个较高，哪个较低。我们甚至倾向于认为可以根据人的智力对人进行排名------这就是智商 （IQ） 应该做的事情。
然而，在 AI 的背景下，很明显，不同的 AI 系统在智能方面无法在单个轴或维度上进行比较。下棋算法比垃圾邮件过滤器更智能，还是音乐推荐系统比自动驾驶汽车更智能？这些问题毫无意义。
这是因为人工智能是狭义的（我们将在本章末尾回到狭义 AI 的含义）：能够解决一个问题并不能告诉我们解决另一个不同问题的能力。
3. 为什么你可以说 "a pinch of AI" 而不是 "an AI"
AI 与非 AI 的分类并不是一个明确的是与否的二分法：虽然有些方法显然是 AI，而另一些方法显然不是 AI，但也有一些方法涉及一小撮 AI，比如一小撮盐。
因此，有时谈论"AIness"（如幸福或令人敬畏）比争论某物是否是 AI 更合适。
4. "AI" 不是一个可数名词
在讨论 AI 时，我们不鼓励将 AI 用作可数名词：一个 AI、两个 AI 等。AI 是一门科学学科，就像数学或生物学一样。这意味着 AI 是概念、问题和解决这些问题的方法的集合。
因为 AI 是一门学科，所以你不应该说"an AI"，就像我们不应该说"a biology"一样。当你尝试说"我们需要更多的人工智能"这样的话时，这一点也应该非常清楚。这听起来很不对劲，不是吗？（对我们来说是这样。
尽管我们很沮丧，但使用 AI 作为可数名词是很常见的。例如， 标题 来自可穿戴设备的数据帮助教会 AI 发现糖尿病的迹象 ，否则这是一个非常好的标题，因为它强调了数据的重要性，并明确表示系统只能检测糖尿病的迹象，而不是做出诊断和治疗决策。你绝对不应该说谷歌的人工智能构建了一个性能优于人类制造的人工智能之类的话，这是我们见过的有史以来最具误导性的人工智能头条新闻之一（请注意，该标题不是来自 Google Research）。
如果所说的有意义，那么使用 AI 作为可数名词当然没什么大不了的，但如果你想像专业人士一样说话，请避免说"an AI"，而是说"an AI method"。
参考：