80年代，AI研究人員轉(zhuǎn)移方向，認為人工智能對事物的推理能力比抽象能力更重要，機器為了獲得真正的智能，機器必須具有軀體，它需要感知、移動、生存，與這個世界交互。為了積累更多推理能力，AI研究人員開發(fā)出專家系統(tǒng)，它能夠依據(jù)一組從專門知識中推演出的邏輯規(guī)則在某一特定領域回答或解決問題。

　　1997年，IBM的超級計算機深藍在國際象棋領域完勝整個人類代表卡斯帕羅夫;相隔20年，Google的AlphaGo在圍棋領域完勝整個人類代表柯潔。劃時代的事件使大部分AI研究人員確信人工智能的時代已經(jīng)降臨。

　　可能大家覺得國際象棋和圍棋好像沒什么區(qū)別，其實兩者的難度不在同一個級別。國際象棋走法的可能性雖多，但棋盤的大小和每顆棋子的規(guī)則大大限制了贏的可能性。深藍可以通過蠻力看到所有的可能性，而且只需要一臺計算機基本上就可以搞定。相比國際象棋，圍棋很不一樣。圍棋布局走法的可能性可能要比宇宙中的原子數(shù)量還多，幾十臺計算機的計算能力都搞不定，所以機器下圍棋想贏非常困難，包括圍棋專家和人工智能領域的專家們也紛紛斷言：計算機要在圍棋領域戰(zhàn)勝人類棋手，還要再等100年。結果機器真的做到了，并據(jù)說AlphaGo擁有圍棋十幾段的實力(目前圍棋棋手最高是9段)。

　　那么深藍和AlphaGo在本質(zhì)上有什么區(qū)別?簡單點說，深藍的代碼是研究人員編程的，知識和經(jīng)驗也是研究人員傳授的，所以可以認為與卡斯帕羅夫?qū)?zhàn)的深藍的背后還是人類，只不過它的運算能力比人類更強，更少失誤。而AlphaGo的代碼是自我更新的，知識和經(jīng)驗是自我訓練出來的。與深藍不一樣的是，AlphaGo擁有兩顆大腦，一顆負責預測落子的最佳概率，一顆做整體的局面判斷，通過兩顆大腦的協(xié)同工作，它能夠判斷出未來幾十步的勝率大小。所以與柯潔對戰(zhàn)的AlphaGo的背后是通過十幾萬盤的海量訓練后，擁有自主學習能力的人工智能系統(tǒng)。

　　這時候社會上出現(xiàn)了不同的聲音：“人工智能會思考并解決所有問題”、“人工智能會搶走人類的大部分工作!”“人工智能會取代人類嗎?”那么已來臨的人工智能究竟是什么?

　　人工智能目前有兩個定義，分別為強人工智能和弱人工智能。

　　普通群眾所遐想的人工智能屬于強人工智能，它屬于通用型機器人，也就是60年代AI研究人員提出的理念。它能夠和人類一樣對世界進行感知和交互，通過自我學習的方式對所有領域進行記憶、推理和解決問題。這樣的強人工智能需要具備以下能力：

　　1)存在不確定因素時進行推理，使用策略，解決問題，制定決策的能力

　　2)知識表示的能力，包括常識性知識的表示能力

　　3)規(guī)劃能力

　　4)學習能力

　　5)使用自然語言進行交流溝通的能力

　　6)將上述能力整合起來實現(xiàn)既定目標的能力

　　說明：以上結論借鑒李開復所著的《人工智能》一書。

　　這些能力在常人看來都很簡單，因為自己都具備著;但由于技術的限制，計算機很難具備以上能力，這也是為什么現(xiàn)階段人工智能很難達到常人思考的水平。

　　由于技術未成熟，現(xiàn)階段的人工智能屬于弱人工智能，還達不到大眾所遐想的強人工智能。弱人工智能也稱限制領域人工智能或應用型人工智能，指的是專注于且只能解決特定領域問題的人工智能，例如AlphaGo，它自身的數(shù)學模型只能解決圍棋領域的問題，可以說它是一個非常狹小領域問題的專家系統(tǒng)，以及它很難擴展到稍微寬廣一些的知識領域，例如如何通過一盤棋表達出自己的性格和靈魂。

　　弱人工智能和強人工智能在能力上存在著巨大鴻溝，弱人工智能想要進一步發(fā)展，必須具備以下能力：

　　1)跨領域推理

　　2)擁有抽象能力

　　3)“知其然，也知其所以然”

　　4)擁有常識

　　5)擁有審美能力

　　6)擁有自我意識和情感

　　說明：以上結論借鑒李開復所著的《人工智能》一書。

　　在計算機理念來說，人工智能是用來處理不確定性以及管理決策中的不確定性。意思是通過一些不確定的數(shù)據(jù)輸入來進行一些具有不確定性的決策。從目前的技術實現(xiàn)來說，人工智能就是深度學習，它是06年由Geoffrey Hinton所提出的機器學習算法，該算法可以使程序擁有自我學習和演變的能力。