·你在上网时候出现的各种其它电商网站的产品推荐，还有社交网站的好友推荐，这些都是弱人工智能的组成的，弱人工智能联网互相沟通，利用你的信息来进行推荐。网购时出现的“买这个商品的人还购买了”推荐，其实就是收集数百万用户行为然后产生信息来卖东西给你的弱人工智能。

·谷歌翻译也是一种经典的人工智能——非常擅长单个领域。声音识别也是一种。很多软件利用这两种智能的合作，使得你能对着手机说中文，手机直接给你翻译成英文。

·当飞机着陆时候，不是一个人类决定飞机该去那个登机口接驳。就好像你在网上买票时票据不是一个人类决定的。

·世界最强的跳棋、象棋、拼字棋、双陆棋和黑白棋选手都是弱人工智能。

·谷歌搜索是一个巨大的弱人工智能，背后是非常复杂的排序方法和内容检索。社交网络的新鲜事同样是这样。

·这些还只是消费级产品的例子。军事、制造、金融（高频算法交易占到了美国股票交易的一半）等领域广泛运用各种复杂的弱人工智能。专业系统也有，比如帮助医生诊断疾病的系统，还有著名的IBM的华生，储存了大量事实数据，还能理解主持人的提问，在竞猜节目中能够战胜最厉害的参赛者。

现在的弱人工智能系统并不吓人。最糟糕的情况，无非是代码没写好，程序出故障，造成了单独的灾难，比如造成停电、核电站故障、金融市场崩盘等等。

虽然现在的弱人工智能没有威胁我们生存的能力，我们还是要怀着警惕的观点看待正在变得更加庞大和复杂的弱人工智能的生态。每一个弱人工智能的创新，都在给通往强人工智能和超人工智能的旅途添砖加瓦。用Aaron Saenz的观点，现在的弱人工智能，就是地球早期软泥中的氨基酸——没有动静的物质，突然之间就组成了生命。

弱人工智能到强人工智能之路

只有明白创造一个人类智能水平的电脑是多么不容易，才能让你真的理解人类的智能是多么不可思议。造摩天大楼、把人送入太空、明白宇宙大爆炸的细节——这些都比理解人类的大脑，并且创造个类似的东西要简单太多了。至今为止，人类的大脑是我们所知宇宙中最复杂的东西。

而且创造强人工智能的难处，并不是你本能认为的那些。

造一个能在瞬间算出十位数乘法的计算机——非常简单

造一个能分辨出一个动物是猫还是狗的计算机——极端困难

造一个能战胜世界象棋冠军的电脑——早就成功了

造一个能够读懂六岁小朋友的图片书中的文字，并且了解那些词汇意思的电脑——谷歌花了几十亿美元在做，还没做出来。

一些我们觉得困难的事情——微积分、金融市场策略、翻译等，对于电脑来说都太简单了。

我们觉得容易的事情——视觉、动态、移动、直觉——对电脑来说太TM的难了。

用计算机科学家Donald Knuth的说法，“人工智能已经在几乎所有需要思考的领域超过了人类，但是在那些人类和其它动物不需要思考就能完成的事情上，还差得很远。”

读者应该能很快意识到，那些对我们来说很简单的事情，其实是很复杂的，它们看上去很简单，因为它们已经在动物进化的过程中经历了几亿年的优化了。当你举手拿一件东西的时候，你肩膀、手肘、手腕里的肌肉、肌腱和骨头，瞬间就进行了一组复杂的物理运作，这一切还配合着你的眼睛的运作，使得你的手能都在三维空间中进行直线运作。对你来说这一切轻而易举，因为在你脑中负责处理这些的“软件”已经很完美了。同样的，软件很难识别网站的验证码，不是因为软件太蠢，恰恰相反，是因为能够读懂验证码是件碉堡了的事情。

同样的，大数相乘、下棋等等，对于生物来说是很新的技能，我们还没有几亿年的世界来进化这些能力，所以电脑很轻易的就击败了我们。试想一下，如果让你写一个程序，是一个能做大数相乘的程序容易写，还是能够识别千千万万种字体和笔迹下书写的英文字母的程序难写？

比如看着下面这个图的时候，你和电脑都能识别出这是一个由两种颜色的小长方形组成的一个大长方形。

你和电脑打了个平手。接着我们把图中的黑色部分去除：

你可以轻易的描述图形中透明或不透明的圆柱和3D图形，但是电脑就看不出来了。电脑会描述出2D的阴影细节，但是人脑却能够把这些阴影所展现的深度、阴影混合、房屋灯光解读出来。

再看下面这张图，电脑看到的是黑白灰，我们看到的却是一块全黑的石头：

而且，我们到现在谈的还是静态不变的信息。要想达到人类级别的智能，电脑必须要理解更高深的东西，比如微小的脸部表情变化，开心、放松、满足、满意、高兴这些类似情绪间的区别，以及为什么《布达佩斯大饭店》是好电影，而《富春山居图》是烂电影。

想想就很难吧？我们要怎样才能达到这样的水平呢？

通往强人工智能的第一步：增加电脑处理速度

要达到强人工智能，肯定要满足的就是电脑硬件的运算能力。如果一个人工智能要像人脑一般聪明，它至少要能达到人脑的运算能力。用来描述运算能力的单位叫作cps（calculations per second，每秒计算次数），要计算人脑的cps只要了解人脑中所有结构的最高cps，然后加起来就行了。

Kurzweil把对于一个结构的最大cps的专业估算，然后考虑这个结构占整个大脑的重量，做乘法，来得出人脑的cps。听起来不太靠谱，但是Kurzweil用了对于不同大脑区域的专业估算值，得出的最终结果都非常类似，是10^16 cps，也就是1亿亿次计算每秒。

现在最快的超级计算机，中国的天河二号，其实已经超过这个运算力了，天河每秒能进行3.4亿亿次计算。当然，天河二号占地720平方米，耗电2400万瓦，耗费了3.9亿美元建造。广泛应用就不提了，即使是大部分商业或者工业运用也是很贵的。

Kurzweil认为考虑电脑的发展程度的标杆是看1000美元能买到多少cps，当1000美元能买到人脑级别的1亿亿运算能力的时候，强人工智能可能就是生活的一部分了。

摩尔定律认为全世界的电脑运算能力每两年就翻一倍，这一定律有历史数据所支持，这同样表明电脑硬件的发展和人类发展一样是指数级别的。我们用