强人工智能和弱人工智能该如何定义

　　强人工智能和弱人工智能该如何定义

　　强人工智能就是我们经常在科幻电影动画小说里所想象出的那种人工智能。而弱人工智能对于人工智能的定义就宽泛多了。基本上能够帮我们解决某些特定领域问题的，都可以算作是弱人工智能。

　　按照定义，强人工智能就是能够执行“通用任务”(Generalized Mission)的人工智能：它能够进行通常意义上的学习、推理、认知，解决并非特定领域的问题。按照普罗大众的想象，它就是真正的人工智能

　　超能查派。我们想象中的人工智能是这样的。

　　对于强人工智能的判定，最著名的莫过于以计算机科学奠基人图灵为名的“图灵测试”。图灵测试的问题很简单：让一个人面对两个对象对话，其中一个对象是人工智能，一个对象是人类;如果这个人不能成功的分辨出谁是机器，那么就说明这个人工智能通过了“图灵测试”。

　　上世纪七八十年代强人工智能的研究者发现他们要解决的通用的认知和推理过程是无法跨越的障碍。于是很多科学家和工程师们转向了更加实用的，工程化的弱人工智能研究。他们在这些领域取得了丰硕的成果：人工神经网络、支持向量机、甚至最简单的线性回归理论在足够大的数据量和计算量支撑下，都可以获得非常出色的结果——比方说识别人脸，或者识别字迹。于是这些弱人工智能也迅速的应用到了我们的网络和生活的方方面面，从买东西，出门，网上订餐，我们都用到这些人工智能。

　　人工智能终会与我们朝夕相处。

　　人工智能专业前景如何?

　　极其好。如果说计算机专业是上个时代的老大，那么人工智能专业就是下个时代的龙头。因为：

　　1. 大数据、芯片计算能力、5G网络的发展使得AI人工智能得以高速发展。目前在自动驾驶、智能家居、工业制造等很多领域，人工智能都在快速突破。例如预计5-10年后，美国有50%的车辆将是无人驾驶。

　　2. 真正的人工智能公司发展潜力很大， 人才更容易脱颖而出。如人工智能芯片公司“深鉴科技”，由四名清华高手仅仅创立2年后被收购，收购价3-4亿美元。当然，该专业的工资也很高，真正的人工智能岗位年薪百万比较容易。

　　人工智能专业的要求高么?

　　很高。该专业的前景有多好，对应的专业要求就有多高。 人工智能是计算机+数学建模的结合，该专业要求有极其好的数学逻辑能力，能把该专业真正学明白的估计没多少人。 例如给你1万张手机自拍人脸照片，让你通过编程，建立一个数学模型识别出照片中哪些人脸是高兴的表情。你需要把照片转化为计算机可处理数据，例如不同格式不同尺寸的图片如何统一处理;你需要搭建模型来判断数据有什么规律是表示高兴，例如计算嘴角的弧度、眉头的皱纹等等，同时要考虑不同年龄不同人种的脸部特点;模型要经过大量训练来优化，这会需要大量的计算机处理能力(例如几十台服务器)，需要设计优秀的程序来保证训练过程尽量减少计算机的消耗以及减少计算时间(如并行计算)。

　　因此，基本是绝对的数学学霸可以真正搞定该专业。

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