IT思维

学习新语言（Duolingo），制定新的晚餐计划（Replika），让摄影再度流行（Prisma），这些都是我们的商业伙伴引入人工智能后所迸发的潜力。

我们对人工智能的计划

如果我问你怎么建房子，你会想到一系列的步骤。当问及如何验证一个公司的技术安全范围时，你脑海中就会立即涌现出各种行动步骤。当你去巴西度假的时候，你就会迅速而清晰想到在沙滩上前行的方法。

当然我们谈论的主题并非建造房屋、创建安全范围，或是安排假期。我们讨论的重点是如何把强大的人工智能介绍给商业领域的佼佼者、科学家以及医学专家。我们从哪里开始着手呢？我们第一步应该做什么呢？

迈向人工智能的三个步骤

人工智能可以分为两类：（1）思维过程和推理（2）行为。无论你是更倾向于数学和工程学方面（理性主义者）还是更接近以人为本的方法（行为），人工智能的核心是试着理解人类的思维方式。

第一步：企业决定探索何种人工智能。

（1）人性化思维：能像人类一样思考的系统

（2）人性化行为：能像人类一样行动的系统

（3）理性思维：理性思考的系统

（4）理性行为：理性行动的系统

第二步：确定人工智能计划的意图。

人性化思维（认知建模）将人工智能与模型相结合——就像神经生理学实验那样。在认知科学领域的实际实验依赖于对人类或动物的观察和调查。人性化行为（图灵测试）试图在零智力和令人满意的智力之间建立一条界限。理性思维能抓住计算机语言中的“正确思维”。编程逻辑难度很大，是因为非正式的知识不能很好地转化为正式的符号。理性行为是有关于行动的行为。代理执行行为，“理性代理”可以自主操作，适应变化和进化（学习型智能）。

第三步：确定所需能力。

人性化思维能力：

（1）观察

（2）匹配人类行为

（3）解决问题的推理方法

（4）解决问题

（5）模拟人类思维的计算机模型

人性化行为能力：

（1）自然语言处理

（2）自动推理

（3）机器学习

（4）知识呈现

（5）计算机视觉和机器人技术

理性思维能力：

（1）编纂思维

（2）模式论证结构

（3）编纂事实和逻辑（知识）

（4）在实践（而非原理）中解决问题

（5）用逻辑符号解决问题

理性行为：

（1）思维推断

（2）适应变化（代理，聊天机器人）

（3）分析多个正确结果

（4）自主操作

（5）创造和实现目标

超越

自20世纪40年代中期以来，人工智能已经从哲学层面跨越到控制理论。逻辑和理性哲学奠定了学习、语言和推理的基础。数学在形式上代表计算和概率。心理学阐明了运动和精神物理学（实验技术）的现象。语言学研究了形态学、句法、语音学和语义学。神经科学研究了神经系统和大脑的功能。控制理论将动态系统的复杂性以及反馈改变行为的方法结合起来。

导航、神经网络、基因表达、气候模型和生产理论都来自于控制系统工程。

为避免搞混人工智能的各种可能性，首先，我们必须决定探索哪一种人工智能。其次，我们必须确定人工智能计划的意图。第三，我们必须确定所需能力。总而言之：先制定计划，再执行这三个步骤，才能激发人工智能的潜力。