2016年3月，谷歌用可进行深度学习的人工智能机器人“阿尔法围棋”跟围棋世界冠军棋手李世石进行围棋人机大战，并最终以4：1的比分获得了胜利。
为什么机器人可以在智能上赢得了人类？人工智能真的会成为人类未来的危机吗？
在人机围棋大战中，谷歌使用人类对围棋设定的规则来培训阿尔法围棋，让它经历数百万场的围棋对战，这对战最终不只让它学会了人类在对战过程中施展过的所有战术，甚至它还会自己创造出了之前还没有的战术出来，意思就相当于说，它已经具备了形成“意识”的基矗
对于阿尔法围棋来说，不仅限于人类的知识，没有给出数据，只需要遵守基本的游戏规则，然后仅用了40天的学习时间，它就超越了人类玩了2500年才积累下来围棋战术。
从这个事实中可以看得出来，假如这种水平的人工智能再继续学习进化，那么结果就是很多电影中所描述的，人类未来的危机，无可避免的就是人工智能。
它们诞生于为人类服务的，最终也可能会终止人类的存在，但这真的会发生吗？
在电影中，我们一般都将大部分的人工智能描述为一些要灭掉人类的大反派，但也有像《星际穿越》那样的，看起来描述得更符合现在大家所看到的那种智能机器人。
可实际上，人工智能本身的类型远比我们想象的要多，因为它们被人类创造出来的目的就是为了满足人类不同的需求的。
这种单纯为人类某种服务而存在的弱智人工智能是目前它们唯一能存在的形式。
但阿尔法围棋跟那些侧向于能力比较单一的机器人不同，它擅长语音和图像识别，而且在玩象棋或者围棋等游戏的时候，它会自己跟自己玩，并如同进行了数百万年的一比一的比赛一样，不断的学习。
刚开始的时候，它几乎就跟一个刚学走路的孩子一样，连路都走不好，可随着时间的流逝，它通过机器学习的方法最终超越了人类的智力水平。
通过所谓的机器学习，人工智能是怎么做到跟人类一样的学习和思考的呢？
其实机器学习的本质跟婴儿学习的方式是一样的，我们人类从出生就开始接触世界，然后在接触世界的过程中会慢慢的学习，并且还会改善学习以从我们观察或者交流的过程中获取更多的数据和更多的信息。
现有的使计算机模仿人类大脑的术语叫“神经网络”，而我们的大脑虽很善于解决问题，可大脑中的每个神经元可负责解决问题的能力确实非常微小的。
这就好比将它们理解成一条生产线上的某个工序，为了生产出一个完整的产品，大脑中的每个神经元都要有特定的工作要做。
我们以电脑神经网络来举个简单的例子，为了验证某个人是否还活着，那么他就必须要有脉搏的跳动，或者是要有呼吸。
电脑神经网络中的神经元，它的功能就跟我们大脑中的神经元一样，会接收信息，也会输出信息。
如果这个神经元接收到了这个人有脉搏，有呼吸的信息，那么神经元就可以破译并输出的信息就是这个人还活着。
如果没有接收到脉搏或者呼吸的输入信息，那么它输出的信息就是这个已经死了。
本质上，人工智能的工作原理就是这么简单，当然，原理是简单，但真正运行起来却远不是这么回事，因为在分析数据的时候，它们需要处理的参数可能就达到数百万个之多。
这个世界充满了各种声音，各种色彩和画像，无论是从计算机的角度还是从我们大脑神经角度来看，本质上，它们都只是一些数据而已。
可当一些我们没见过的，或者是我们很难处理的事物出现在我们眼前时，也就是我们的大脑没办法分析处理那些数据的时候，机器学习就派上用场了。
机器不仅可以分析给它提供的数据，并且还要从中学习并产生自己的看法，阿尔法围棋在短短40天内就超越了人类数千年的围棋战术积累，并还创造了一些自己的战术，那它是怎么快速的做到这些的呢？
我们人脑中的生物神经元的运作频率大约是200赫兹，这看起来虽然很低，但事实也说明了，这对我们人类来说早已完全够用了。
可是计算机的呢？它们的平均运作频率高达2G赫兹，完全属于数量级上的碾压。
而我们大脑神经元以每秒约100米左右的移动速度来传递信息，其实这已经非常的快了，它完全可以给我们应对日常的各种状况提供足够的反应时间。
可计算机的呢？它们却可以用光速来进行信息传递，从这我们就可以明显地看得出来，在速度的方面，人脑跟计算机之间的差距到底有大多了。
人工智能可以在短短的一周之内完成相当于人类需要2万年才能得到的知识积累，或者通过极短时间的训练而能完全胜任的一些脑力上的任务。
相较于计算机，我们的大脑必须要适合头部的大小，因此它们可以占用的空间是很有限的，但是一台计算机却可以占据整个房间，甚至是整栋大楼。
人脑的速度跟体积都没法跟计算机的比，而且计算机的机器学习是指数式的，意思就是它刚开始时的学习会很慢，但只要它学到了一个临界点，那么它的学习速度就会急剧的加快。
一旦我们有了可以像人类大脑一样运作的人工智能，至少在大多数情况下，它们就可以在短短几个月，甚至是几周的时间内达到超级智能的水平。
这种程度给人的感觉就像是今天还在看蚂蚁的人类，到了明天可能就是超级人工智能将人类当作是蚂蚁来看了。
