人类实现人工智能究竟需要走多远的路？答案让

　　人工智能的目的是创造出与一个人智力相当的电脑，如果你经常看有关评论的话，这应该不太难。

　　电脑每天都在变得更好，更强，更快，尤其是它们精通人类不擅长的东西，比如说，说出1957乘以683是多少，试试看，你算不了吧。即便如此，我们依旧认为电脑是愚蠢的，如果能够速算并不代表它们是聪明的，那究竟到什么程度，一个机械才算只能呢？图灵测试是对人工智能最出名的一项测试。简单来说，如果一台电脑能够和人类评审持续交谈5分钟，其中三分之一的时间让评审认为是在跟人类说话，那么就算通过。

　　智能机器人

　　除了2014年由于考官降低标准，一台机器人通过了一次充满争议的测试之外，图灵测试至今仍保持零通过率。其中一个原因可能就是根本没什么人尝试攻克图灵测试，从一定程度来讲，图灵测试并不能成为人工智能的终极测试，比如，它不能测试机器辨认图片或者常识性推理的能力。所以随着更多的挑战被提出，电脑也开始一点点克服他们。

　　人脸识别

　　研究人员认为，人工只能应该能够解析视觉信息，比如分辨人脸。最近，电脑也开始在人类设计的游戏里击败我们，谷歌的演算阿尔法狗用神一般的围棋技艺，成功的打败了韩国九段职业棋手李世石，棋场上的游刃有余和认脸能力的确令人惊叹。

　　但一台只能在某一功能达到人类水平的机器，并不能算是智能的，我们只能称它为弱人工智能，而人类的目标是造出强人工只能，要达到这一标准，一台机器必须在人类的水准上完成非常多的东西，所以强人工智能的标准就是，像人类。

　　有感情的机器人

　　这听上去很任性，但其实真的不是，人类的大脑非常强大，因为我们可以学习很多不相关的东西。即使没有明确的指导，我们依然做得到，一个人可以同时辨别人脸，玩儿围棋和惊醒开放式对话，换成一台电脑，那就是天方夜谭。

　　这就是机器学习的用处了，今天的人工智能都有着自学能力，只要给他们足够的数据，现代运算使他们能够编写代码，并且不断自我完善，最基础的脸部识别运算和程式，可能只用来搜索边界这样简单的目标，进一步将不同边界和图形合并，比如圆圈和方形。再进一层，它就能分辨眼睛和鼻子了，这些运算必须要先观察几千数百万张面孔，但最终这些代码会变成识脸专家。

　　Facebook圈人

　　就算光线，角度不同，或者新长了俏胡，它们依然能够分辨出两张照片是否是同一个人。这也是为什么Facebook在你圈人之前就知道哪个是你朋友的脸，因为它们真的有一本满是人脸的虚拟书，一个人工智能不仅能识别指定个体们，还能进行总结，即使是一张从没见过的脸，它们依然可以认出这个丑八怪是个人，而不是树懒。

　　最终，如果一台电脑能自学许多人类的行为，并且有能力飞速自学，这太机器就变成了人工智能，但他的发展不会就此停止，不用太久，这些机器就会超越人类的智慧，成为超人工只能。到了这一天，说不定机器会测试人类，看看我们能不能骗过它们。你懂得，只要已有人提到人工智能，我们就很怕它们会成为人类的统治者。

　　人类和人工智能融合

　　当然，换个角度看也未尝不可，如果人类和人工智能融合到一起会如何呢？