各位老铁们好，相信很多人对人工智能第一身份都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于人工智能第一身份以及人工智能第一人的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！
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早期的人工智能是什么
最早的人工智能诞生在(20世纪40到50年代)。1956年，著名的图灵测试诞生，按照”人工智能之父”艾伦图灵的定义。如果一台机器能够与人类展开对话(通过电传设备)而不能被辨别出其机器身份，那么称这台机器具有智能。
同一年，图灵还预言会仓造出具有真正智能的机器的可能性。
AlphaGo代表着目前人工智能的最高水平吗？
一、AlphaGo其实只是弱人工智能
AlphaGo的技术细节在今年《自然》杂志上详细公布过，我们细细研究一下，就会发现AlphaGo的原理其实非常简单。
AlphaGo利用深度学习学习人类棋谱，模拟人类来选择几个优势点，然后通过蒙特卡罗树搜索，穷举计算这几个点胜率，从中优选。本质上来说，它还是搜索求解，而且是在非常固定的规则与模式下进行。
它所用到的GPU通用计算，分布式计算，深度学习，神经网络，蒙特卡罗树搜索都不是新技术。只是把这些技术用到围棋上并投入大量资源是首次。
按照人工智能的分类，AlphaGo还属于弱人工智能ArtificialNarrowIntelligence(ANI)。
弱人工智能是只能擅长于单个方面的人工智能，规则是封闭的。AlphaGo的判断可以用于围棋，达到很高的水平，它要下象棋也能达到很高的水平，但是就要从头再搞一套象棋的软硬件，它在围棋的深度学习无法通用于其他领域。
按照人工智能的分类，还有强人工智能ArtificialGeneralIntelligence(AGI)
强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能做的脑力活动它都能做。它没有既定规则和领域，是开放式的。
我们现在看到的各种幻想其实是强人工智能超越人类的高级阶段，AlphaGo作为弱人工智能，层次还相去甚远。
二、强人工智能是什么样子?
AlphaGo在围棋很强大，但是围棋是一个固定规则，有明确输赢判断的游戏，围棋棋盘不会扔进一个象棋棋子。而强人工智能要面对的是真实的世界，它所面对的规则是开放式的。
我们看一下李彦宏演示百度强人工智能的例子。
在百度大会上，李彦宏展示了度秘的多轮对话的人工智能。李彦宏询问度秘度身份，问它来自哪，能做什么，最后还让度秘订了两杯咖啡。
在这一组多轮对话中，李彦宏的问话是随机的，可能说各种问题，没有既定的规则。而度秘的人工智能首先要采集李彦宏的语音，然后把李彦宏的语音拆分成词，识别词意，然后识别李彦宏的语意，通过人工智能作出回答，最后把回答组织成句子，用语音说出来。
李彦宏的话是开放式的，而且有前言后语，针对这种环境的就是强人工智能。看起来这组对话只是小朋友的智力水平，而实际难度远远高于AlphaGo结合深度学习与蒙特卡罗树搜索的弱人工智能。
百度很热衷于展示自己在强人工智能上的成绩，在2015年联想大会上，李彦宏还演示过一次识图对话。
李彦宏打开一张费德勒穿蓝色T恤打网球的图，问AI。
“他在做什么?”“他的衣服是什么颜色的?”“他手里拿着什么?”而AI像人类一样应答无误。
这组对话除了前面例子中开放语言的强人工智能，还有一组图片识别的强人工智能，强人工智能不知道自己看的是什么图片，但是它经过深度学习看过千亿张图片学习后，可以认出颜色，物体，动作。
这个看似小孩能完成的举动，难度也远超AlphaGo。图片没有既定规则，开放中学习寻找规律，远不是深度学习与树搜索能解决的问题。
其实，谷歌也在研发强人工智能，它和百度一样去参加国际评测FDDB与LFW(成绩还输给了百度)。谷歌知道AlphaGo看似酷炫，但是只是可以作作大广告，而人类真正的未在在强人工智能这个方向。
三、AlphaGo距离颠覆人类非常遥远
科学与常识往往是违背的，AlphaGo赢了围棋看似开启了新时代，但是其真实意义类更似于计算器赢了人类口算，是单一领域的智能超越人类。只是围棋的难度远高于象棋，从1997年的深蓝到2016年到AlphaGo，人类因为更大的棋盘等了接近20年。
而AlphaGo放到人工智能科学到角度看，只是计算能力很强的弱鸡，其高度远不如百度达到3、4岁小孩智力的强人工智能。
弱人工智能只能在一些领域帮助人类，而当强人工智能未来发展到成人水平，人类当所有劳动就有可能被完全替代。那个时候人类就可以享受而不用辛劳了。
而当强人工智能完全超过人类以后，人类才需要担心机器会不会背叛人类的问题，那还是非常非常遥远的事情。
所以，AlphaGo只是强大的弱鸡，我们无须过于担心。
企业CXO高管团如何看待人工智能？
根据ForbesInsights对700名C级高管的调查显示，10位CEO中有8人将人工智能视为数字化转型的一部分或者核心组成部分，这与85%的IT负责人保持一致。CMO对此也表示认同，有73%的CMO认为人工智能与数字化转型息息相关。商界领袖们都明确地意识到，人工智能是打造数字化未来的一个重要组成部分，但他们对于人工智能带来的好处和障碍的看法，往往取决于他们在企业中所处的位置。
下面就让我们来看看这些C级高管对人工智能的不同看法：
首席执行官(CEO)
好处：CEO们看到了人工智能在生产力方面的优势，他们重视人工智能，因为人工智能在在决策过程中提供了更高的准确性，并且能更快地提供洞察力。有3/4的CEO非常有信心地认为，人工智能可以在战略决策中发挥重要作用。
障碍：CEO们认为，除了打造和维护人工智能系统必需的技能之外，IT基础设施也是人工智能实施的主要障碍。像很多CEO一样，斯特雷耶大学和卡佩拉大学母公司StrategicEducation首席执行官KarlMcDonnell表示，他对于能否为AI项目找到合适的人才感到很担心。
“我们的团队人才济济，但是我看到有越来越多的企业都在这么做，并且希望自身有能力实施人工智能，所以未来人工智能开发人员和工程师的人才短缺问题将日益凸显。这是我们需要密切关注的，因为未来要寻找这方面的人才会变得越来越难。”
首席数据官(CDO)
好处：就人工智能所能带来的好处而言，CDO往往比CEO更注重内部影响。CDO们认为，人工智能带来的一个重要好处就是提高了运营效率。
障碍：有不到半数(47%)的CDO——所有C级高管中最低的类别——认为他们所在的企业组织正在努力确保有高质量的数据用于构建和训练AI应用，这表明他们需要更多地关注数据集的质量和可行性。实际上，数据治理是CDO的主要关注点，这也是OhioHealth高级副总裁兼首席战略官和转型官MichaelKrouse首要考虑的因素。
他说：“人工智能有赖于良好的数据质量，为什么早期的人工智能项目没有获得回报，你会发现，那是因为糟糕的数据质量会带来不良的后果。”
首席财务官(CFO)
好处：有38%的CFO认为，人工智能的主要优势在于以增强产品创新的方式改善市场营销和客户互动，有40%的CFO认为是提高了客户体验，有39%的CFO认为是增加了竞争优势。
障碍：有趣的是，提到数据变现这一好处的CFO要远远少于其他C级高管，这可能反应了AI项目相对还不够成熟，以及CFO通常比较谨慎的态度。有31%的CFO认为，人工智能需要得到高管层的更多支持才能取得成功，这是最大的障碍。
首席信息官/首席技术官(CIO/CTO)
好处：CIO和CTO是支持人工智能项目的技术主力，因此他们最看好人工智能是数字化转型核心组成部分一点都不令人意外，有85%的CIO/CTO认为人工智能至少也是数字化转型中的一个组成部分。
“我们专注于利用人工智能进行数字化转型，思考如何将整个客户体验、员工体验实现数字化，以及真正转型我们的数据生态系统，”RoyalCaribbean数字高级副总裁JaySchneider这样表示。
障碍：对于CIO们来说，安全和隐私是最重要的障碍，同时还有员工的数据技能。此外，建立支持AI的强大数据集成，也是CIO/CTO们首要考虑的因素。Schneider表示，他们现在面临的挑战是要整合来自全球各地60个数据中心的数据，以支持他们的海上和陆上业务。
他说：“我们需要整合所有这些数据，能够实时或者接近实时地使用这些数据。我们花费了大量精力来整合不同的数据系统，以确保我们可以全方位地了解客户，用于推荐引擎或虚拟礼宾等服务。”
首席信息安全官(CISO)
好处：人工智能具有提高安全性的潜力，CISO们对于它所提供的服务持乐观态度。在次调查中，有65%的CISO将威胁检测和补救视为人工智能在网络安全方面最理想的用例;还有大约相同百分比的受访者认为，人工智能在身份管理方面具有一定潜力。此外CISO们还提到了与人工智能相关的视频监控解决方案。
障碍：虽然有29%的CISO认为安全和隐私是他们主要担忧的方面，但与其他C级高管一样,CISO认为人工智能成功的最大障碍是员工的数据素养和技能。
首席市场官(CMO)
好处：CMO们认为，人工智能的主要优点是增强了市场营销和客户互动，这主要体现在强化产品创新和提高客户体验方面。
障碍：有高达81%(是所有C级高管中比例最高的)的CMO认为，他们对于非传统竞争者进入他们的市场表示高度担忧。有66%的CMO认同关于他们的“公司已经将人工智能确定为未来成功的关键推动因素”这一说法，但实际上对于这项技术的信任度却较低。只有15%的CMO表示，完全信任人工智能提供的高层决策。
一个积极的共识
成功实施人工智能需要企业组织各方的支持和参与，因为每位高管负责不同的业务领域，所以他们自然会对人工智能抱有不同的看法和期望。好的一点是，他们都认同人工智能将能带来更加创新的经营方式。
人工智能提出者
人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是指计算机像人一样拥有智能能力，是一个融合计算机科学、统计学、脑神经学和社会科学的前沿综合学科，可以代替人类实现识别、认知，分析和决策等多种功能。如当你说一句话时，机器能够识别成文字，并理解你话的意思，进行分析和对话等。
人工智能的起源：人工智能在五六十年代时正式提出，1950年，一位名叫马文·明斯基(后被人称为“人工智能之父”)的大四学生与他的同学邓恩·埃德蒙一起，建造了世界上第一台神经网络计算机。这也被看做是人工智能的一个起点。巧合的是，同样是在1950年，被称为“计算机之父”的阿兰·图灵提出了一个举世瞩目的想法——图灵测试。按照图灵的设想：如果一台机器能够与人类开展对话而不能被辨别出机器身份，那么这台机器就具有智能。而就在这一年，图灵还大胆预言了真正具备智能机器的可行性。
关于人工智能第一身份到此分享完毕，希望能帮助到您。
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