人类大脑已足够智能，为何还需要人工智能

我们一提起人工智能，都会认为它非常聪明。因为大多数科幻电影，倾向于将人工智能机器人描绘成高智商的反派。但现实中，人工智能还远未能到达如此高的智商水平。迄今为止，人类所创造的人工智能，只有在处理特定的事情上才能做得很好。

比如AlphaGo这种人工智能，它擅长围棋，能通过不断自我学习，最终打败人类职业围棋选手；音乐播放器中的人工智能，它擅长推荐我们喜欢的音乐，我们听的歌越多它的推荐就越准确；又或者购物网站中的人工智能，它擅长推荐我们喜欢的商品，通过分析我们的购物习惯，推荐符合我们需求的产品。

它们是如何做到的？实际上这就是机器学习的过程，通过计算机让人工智能像人类大脑一样学习和思考。我们的大脑非常擅长解决问题，每个神经元负责解决非常微小的问题。我们可以把大脑想象成工厂流水线，每个神经元都分工合作，分别处理声音、视觉等。通过信号传输，把各种数据汇总到大脑，从而解决某一个问题。

然而随着越来越多复杂数据的出现，人类大脑难以应付如此高难度的分析工作。而这也正是机器学习的优势，机器不仅可以分析给到它的数据，还可以从中学习并形成自己的观点。让我们回到前文提到的AlphaGo人工智能，它仅仅用了40天时间，就掌握了人们数千年来的围棋策略和技巧，甚至还给自己制定了一些的策略。它是如何快速完成这一切的？

人类大脑的神经元工作频率大约为200Hz，而现代计算机的大脑（CPU）工作频率都在2GHz以上。大脑中的神经元大约以每秒100米的速度将信息传输到轴突，这在我们看来，已经是相当不错的反应速度。但它的速度只是音速的1/3，而计算机则是以光速（比音速更快）传输信息。因此在性能上，我们的大脑与计算机相比，存在着非常大的差异。

一台计算机在七天内的运算，人类大脑要花上2万年才能完成。这是因为大脑空间有限，制约了性能。计算机为了提升性能可以做得很大，而人类大脑不行。目前人工智能虽然还处于初级阶段，但是机器学习具备指数级增长的特性，这意味着人工智能每次重复学习的过程，都会变得更快。人工智能的第一次自我学习也许需要几年，到了第二次可能只需要几个月，到最后，它只需要很短的时间就能学会，因为变聪明了。

即使是现在初级阶段的人工智能，它也能给人类生活带来便利。生活中每时每刻都有数据产生。通过让人工智能去学习特定数据，它就能知道如何去识别面孔（人脸识别）；如何去分辨声音（声音识别）；如何进行语言转换（智能翻译）。

人工智能技术的发展，可能会让人类获得新生，也可能会导致人类灭亡。很多人对人工智能都有抗拒心理，担心人工智能可能会有一些人类所未知的特征，比如贪婪、欺骗、自私甚至背叛人类等。超级人工智能会带来无限可能，只要我们付出足够的耐心去开发它。但问题是，我们真的期待它的到来吗？