导读：很多朋友问到关于为什么人工智能出现的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
本文目录一览：
1、怎样科学看待人工智能的出现及其意义2、人工智能产生原因3、人类为什么要发明人工智能机器人?4、人工智能是怎么起源的5、什么是人工智能，为什么要做人工智能？6、人工智能的发展动因有哪些？怎样科学看待人工智能的出现及其意义
人工智能的意义在于将人从一些低级的脑力劳动中解放出来，能去做更加有价值的事情，重复性的事就交给机器去做了。人工智能与我们息息相关，人工智能产品随处可见，人工智能将会深刻改变我们的生活，包括交通、医疗、工作等诸多领域。在人工智能时代，我们也需要重新思考存在的意义。
人工智能的出现，扩大了人们对自身认知的范围，人工智能也将成为人类未来生产力的主要手段，甚至可以突破人类认知的概念，因而，一个新的术语也开始流行起来，那就是“认知科学〞。人工智能将取代人类的，都是重复性的枯燥性工作，从而使人类从枯燥的工作中逐渐地解脱出来。而随着机器人在各行各业逐渐地普及，许多重复性的体力劳动，会逐渐被取代。
事实上现实的智能离我们幻想的智能还是太远。侯世达在书中这样描述人工智能的，“人工智能”反映了一个令人兴奋的愿景，就是说人工智能，可以探索人类心智最深刻的奥秘，还可以通过技术的手段提炼为纯粹的抽象模式。
对于人工智能的研究，可以帮助我们找准人类对于自身的定位。就目前来说，人类是地球上最高形态的智慧存在，但对于整个宇宙来说，其实是不确定的，当然，对于我们研究人工智能，这样能够帮助我们消除对于未知的恐惧。人类对于人工智能的种种担忧，其实可以归为人类对于其他未知形态的生命的害怕。
但是人工智能散发出的商业化的气息，也让人工智能逐渐沦为缺乏深意的时髦词儿，各种空洞的促销，比如人工智能机器人等概念性产品，让大家对人工智能产品抱有非常大的幻想。事实上人工智能的应用还刚刚开始涉足，有许多不能够胜任的领域。
虽然人工智能给人类社会带来的变革和影响，远超人类想象，甚至作用到人类无法涉及的领域。但是，人工智能在本质上是无法超越人类的。
人工智能产生原因
1941年的一项发明使信息存储和处理的各个方面都发生了革命.这项同时在美国和德国出现的 发明就是电子计算机.第一台计算机要占用几间装空调的大房间,对程序员来说是场恶梦:仅仅为运行一 个程序就要设置成千的线路.1949年改进后的能存储程序的计算机使得输入程序变得简单些,而且计算机 理论的发展产生了计算机科学,并最终促使了人工智能的出现.计算机这个用电子方式处理数据的发明,为人工智能的可能实现提供了一种媒介.虽然计算机为AI提供了必要的技术基础,但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间 的联系.Norbert Wiener是最早研究反馈理论的美国人之一.最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器.它 将收集到的房间温度与希望的温度比较,并做出反应将加热器开大或关小,从而控制环境温度.这项对反馈 回路的研究重要性在于:Wiener从理论上指出,所有的智能活动都是反馈机制的结果.而反馈机制是有可 能用机器模拟的.这项发现对早期AI的发展影响很大.1955年末,Newell和Simon做了一个名为"逻辑专家"(Logic Theorist)的程序.这个程序被许多人 认为是第一个AI程序.它将每个问题都表示成一个树形模型,然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解 问题."逻辑专家"对公众和AI研究领域产生的影响使它成为AI发展中一个重要的里程碑.1956年,被认为是 人工智能之父的John McCarthy组织了一次学会,将许多对机器智能感兴趣的专家学者聚集在一起进行了一 个月的讨论.他请他们到 Vermont参加 " Dartmouth人工智能夏季研究会".从那时起,这个领域被命名为 "人工智能".虽然 Dartmouth学会不是非常成功,但它确实集中了AI的创立者们,并为以后的AI研究奠定了基础.
人类为什么要发明人工智能机器人?
机器人能够代替人类工作、学习、做家务、甚至能够帮忙看护老人，帮助人类解决环境、医疗、贫困等难题，从这个方面来说，人工智能的发展对人类有极大的好处。但是当虚拟现实、人工智能等越来越贴近人类生活，侵犯到人类隐私、信息安全的时候，科技伦理便成了必须回答的问题。“克隆技术会造成人类繁殖能力的退化吗”、“会出现人伦关系混乱、造成性别比例失衡吗”、“可穿戴技术获得的信息能够作为证据吗”等这些问题都是人类在研究开发人工智能时所必须需要解决的。
当面对灾难时，人工智能即使对人脑有着高度相似能力，能发出人类哭的声音，但要实现人类流眼泪这样真实的感情，目前来说仍然有很大困难。许多科学家都一致认为，即使真的能开发出全面实现人类智能的机器人，但这在未来相当长的时间内不会成为现实。
人工智能是怎么起源的
人工智能（Artificial Intelligence）, 英文缩写为 AI, 是一门由计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性新学科。自问世以来AI经过波波折折，但终于作为一门边缘新学科得到世界的承认并且日益引起人们的兴趣和关注。不仅许多其他学科开始引入或借用AI技术，而且AI中的专家系统、自然语言处理和图象识别已成为新兴的知识产业的三大突破口。
人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世纪的巴斯卡和莱布尼茨，他们较早萌生了有智能的机器的想法。十九世纪，英国数学家布尔和德o摩尔根提出了“思维定律“，这些可谓是人工智能的开端。十九世纪二十年代，英国科学家巴贝奇设计了第一架“计算机器“，它被认为是计算机硬件，也是人工智能硬件的前身。电子计算机的问世，使人工智能的研究真正成为可能。
作为一门学科，人工智能于1956年问世，是由“人工智能之父“McCarthy及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家在Dartmouth大学召开的会议上，首次提出。对人工智能的研究，由于研究角度的不同，形成了不同的研究学派。这就是：符号主义学派、连接主义学派和行为主义学派。
传统人工智能是符号主义，它以Newell和Simon提出的物理符号系统假设为基础。物理符号系统是由一组符号实体组成，它们都是物理模式，可在符号结构的实体中作为组成成分出现，可通过各种操作生成其它符号结构。物理符号系统假设认为：物理符号系统是智能行为的充分和必要条件。主要工作是“通用问题求解程序“（General Problem Solver, GPS）：通过抽象，将一个现实系统变成一个符号系统，基于此符号系统，使用动态搜索方法求解问题。
连接主义学派是从人的大脑神经系统结构出发，研究非程序的、适应性的、大脑风格的信息处理的本质和能力，研究大量简单的神经元的集团信息处理能力及其动态行为。
人们也称之为神经计算。研究重点是侧重于模拟和实现人的认识过程中的感觉、知觉过程、形象思维、分布式记忆和自学习、自组织过程。
行为主义学派是从行为心理学出发，认为智能只是在与环境的交互作用中表现出来。
人工智能的研究经历了以下几个阶段：
第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落
人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。
第二阶段：60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮
DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议（International Joint Conferences on Artificial Intelligence即IJCAI）。
第三阶段：80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展
日本1982年开始了“第五代计算机研制计划“，即“知识信息处理计算机系统KIPS“，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。
第四阶段：80年代末，神经网络飞速发展
1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。
第五阶段：90年代，人工智能出现新的研究高潮
由于网络技术特别是国际互连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。
IBM公司“深蓝“电脑击败了人类的世界国际象棋冠军，美国制定了以多Agent系统应用为重要研究内容的信息高速公路计划，基于Agent技术的Softbot(软机器人)在软件领域和网络搜索引擎中得到了充分应用，同时，美国Sandia实验室建立了国际上最庞大的“虚拟现实“实验室，拟通过数据头盔和数据手套实现更友好的人机交互，建立更好的智能用户接口。图像处理和图像识别，声音处理和声音识别取得了较好的发展，IBM公司推出了ViaVoice声音识别软件，以使声音作为重要的信息输入媒体。国际各大计算机公司又开始将“人工智能“作为其研究内容。人们普遍认为，计算机将会向网络化、智能化、并行化方向发展。二十一世纪的信息技术领域将会以智能信息处理为中心。
目前人工智能主要研究内容是：分布式人工智能与多智能主体系统、人工思维模型、知识系统（包括专家系统、知识库系统和智能决策系统）、知识发现与数据挖掘（从大量的、不完全的、模糊的、有噪声的数据中挖掘出对我们有用的知识）、遗传与演化计算（通过对生物遗传与进化理论的模拟，揭示出人的智能进化规律）、人工生命（通过构造简单的人工生命系统（如：机器虫）并观察其行为，探讨初级智能的奥秘）、人工智能应用（如：模糊控制、智能大厦、智能人机接口、智能机器人等）等等。
人工智能研究与应用虽取得了不少成果，但离全面推广应用还有很大的距离，还有许多问题有待解决，且需要多学科的研究专家共同合作。未来人工智能的研究方向主要有：人工智能理论、机器学习模型和理论、不精确知识表示及其推理、常识知识及其推理、人工思维模型、智能人机接口、多智能主体系统、知识发现与知识获取、人工智能应用基础等。
什么是人工智能，为什么要做人工智能？
第一是数据。因为人工智能的根基是训练，就如同人类如果要获取一定的技能，那必须经过不断地训练才能获得，而且有熟能生巧之说。AI也是如此，只有经过大量的训练，神经网络才能总结出规律，应用到新的样本上。如果现实中出现了训练集中从未有过的场景，则网络会基本处于瞎猜状态，正确率可想而知。比如需要识别勺子，但训练集中勺子总和碗一起出现，网络很可能学到的是碗的特征，如果新的图片只有碗，没有勺子，依然很可能被分类为勺子。因此，对于AI而言，大量的数据太重要了，而且需要覆盖各种可能的场景，这样才能得到一个表现良好的模型，看起来更智能。
第二是算力。有了数据之后，需要进行训练，不断地训练。AI中有一个术语叫epoch，意思是把训练集翻过来、调过去训练多少轮。只把训练集从头到尾训练一遍网络是学不好的，就像和小孩说一个道理，一遍肯定学不会，过目不忘那就是神童了，不过我至今还没见到过。当然，除了训练(train)，AI实际需要运行在硬件上，也需要推理(inference)，这些都需要算力的支撑。
第三是算法。其实大家现在算法谈得很多，也显得很高端，但其实某种程度上来说算法是获取成本最低的。现在有很多不错的paper，开源的网络代码，各种AutoML自动化手段，使得算法的门槛越来越低。另外提一点，算法这块其实是创业公司比较容易的切入点，数据很多人会觉得low，会认为就是打打标签而已，所以愿意做的不多；算力需要芯片支撑，是大公司争夺的主要阵地，留下的只有算法了。
人工智能的发展动因有哪些？
人工智能作为互联网驱动下的一个重要领域，能够发展到今天，不是靠着自身内部的驱动力，而是因为互联网在不断完善，数据变的随处可得，所以，人工智能的进步来源于互联网基础设施的不断进步，离开互联网孤立的来看人工智能，是没有意义的。人工智能的再度兴起并非偶然，因外部环境和人工智能自身都在发生演化。驱动人工智能领域发展到现在程度的外部动因有：
1）传感器能力和数量的大幅提升。受智能手机、可穿戴设备等爆发式增长的推动，传感器无论从数量还是质量上都有了飞跃，而机器的感知能力变强是机器变“聪明”的重要前提。LIGA等微电子技术的日趋成熟，推动着传感器能力有了质的飞跃，大量智能设备的出现则进一步加速了传感器领域的繁荣。这些伸向真实世界各个领域的触角是机器感知世界的基础，而感知则是智能实现的前提之一。
2）计算成本的大幅下降。人类很早就确定了人工智能需要处理的任务，但之前的计算资源使计算机无法完成这样庞大和复杂的信息处理。摩尔定律使得计算成本在迅速下降，同时云计算的出现、GPU的大规模应用使得集中化的数据计算能力变得前所未有得强大。今天人类已经拥有实现这些设计所需要的计算资源，如最新一代微处理器的性能是1971年第一代单片机的400万倍。大规模的集中式计算使得人工智能的发展速度指数级加快，过去仅训练深度神经网络模型对某一物体的认知就要花费近一年时间，而现在这个时间被缩短到几天内。
3）海量数据的出现。2015年，全球产生的数据总量达到了10年前的20多倍。如此海量的数据给机器学习提供了足够多的素材。人工智能的本质其实分为两部分：首先是能够汇集到足够多的有效数据；其次是利用先进的算法对这些数据进行处理。大数据得益于互联网、移动互联网和越发廉价且变得无处不在的传感器。大数据是人工智能发展的助推剂，因为有些人工智能技术是使用统计模型来进行数据的概率推算的，如图像、文本或者语音，通过把这些模型暴露在数据的海洋中，使它们得到不断优化，或者称之为“训练”。
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