龙源期刊网http://www.qikan.com.cn人工智能是否终将超越人类智能作者：龚怡宏ﻫ来源:《人民论坛·学术前沿》2０16年第0７期【摘要】谷歌公司的AlpｈaGo与韩国棋圣李世石的人机围棋巅峰对决,以AlpｈaＧo4比1的压倒性胜利落下帷幕。这个比赛结果不仅向全世界展示了人工智能的强大实力与巨大应用潜力,也在人类社会引起了不小的恐慌和忧虑。人们开始认真思考:人工智能将会给人类社会带来哪些进步及挑战？机器智能最终会否超越人类智能?要想回答这些问题，我们首先需要——了解人工智能的本质及其基本原理。本文首先对人工智能领域里最受世人瞩目的研究成果——深度学习卷积神经网络做一个简单描述,进而围绕机器学习的本质及其基本原理进行探讨。接下来，通过对人脑认知机理最新研究成果的概括介绍，揭示机器智能与人类智能的本质差异，比较两种智能的优劣。通过优劣势比较,试图找出针对上述问题的答案。关键词】人工智能AlpｈaＧo神经突触机器学习模式识别【中图分类号】TP1８【文献标识码】A【DOI】１０.１６６１9/ｊ.cｎki.rmltｘsｑy.2０１6.０7.002２０16年3月９~１５日,谷歌公司研发的ＡlphａGo围棋软件与韩国棋圣李世石进行了五场人机对决,AlphaGo以４比1的比分取得了压倒性的胜利。这个比赛结果不仅震惊了整个围棋界，也让人工智能领域的许多专家学者跌破眼镜，更让人工智能走出象牙塔,成为许多普通百姓茶余饭后的热点话题。这场人机围棋巅峰对决不仅向全世界展示了人工智能的强大实力与巨大应用潜力，也在人类社会引起了不小的恐慌和忧虑。人们开始认真思考以下这些问题:机器智能最终会超越人类智能吗？人工智能将会如何改变人类社会?未来的智能机器会像电影《终结者》里所描述的那样试图主宰人类、甚至消灭人类吗?要想回答这些问题，我们首先需要了解人工智能的本质及其基本原理,进而讨论其发展的规律和前景。当前，人工智能领域最——前沿的分支学科当属机器学习分支。本文首先对机器学习分支中最受世人瞩目的研究成果——深度学习卷积神经网络做一个简单综述，进而围绕机器学习的本质及其基本原理进行探讨。接下来,通过对人脑认知机理最新研究成果的概括介绍,揭示机器智能与人类智能的本质差异,比较两种智能的优势与劣势。通过机器智能与人类智能的优劣势比较，试图找出上述几个问题的答案。深度学习卷积神经网络过去几年里,深度学习卷积神经网络所取得的成就足以使它成为人工智能王冠上最光彩夺目的明珠。基于深度学习卷积神经网络的语音识别系统把语音识别的精度提高到了产品级的精度，从而为人类与计算机及各种智能终端之间提供了一种崭新的、更为便捷的交互方式。将深度学习卷积神经网络应用于图像内容及人脸的识别，科学家们取得了能够与人类视觉系统相媲美的识别精度。战胜韩国棋圣李世石的谷歌围棋软件AｌphaGo能够取得如此辉煌的战绩,深度学习卷积神经网络也发挥了关键性的作用。接下来,我们对深度学习卷积神经网络的起源及其原理做一个简单介绍。龙源期刊网http://www.qikan.com.cn脑神经科学领域的大量研究表明，人脑由大约1０11个神经细胞及101５个神经突触组成,这些神经细胞及其突触构成一个庞大的生物神经网络。每个神经细胞通过突触与其它神经细胞进行连接与信息传递。当通过突触所接收到的信号强度超过某个阈值时，神经细胞便会进入激活状态,并通过突触向上层神经细胞发送激活信号。人类所有与意识及智能有关的活动,都是通过特定区域神经细胞之间的相互激活与协同工作而实现的。早于19４3年，美国心理学家Ｗ.Ｓ.McCuｌloch和数学家Ｗ.Ａ.Pitｔs就在他们的论文中提出了生物神经元的计算模型（简称Ｍ-P①模型)，为后续人工神经网络的研究奠定了基础。M-P模型的结构如图1(a）所示，它包含ｎ个带有权重的输入,一个输出，一个偏置b和一个激活函数组成。n个输入代表来自下层n个神经突触的信息，每个权重Ｗ）代表对应突触的连接强度,激活函数通常采用拥有S-型曲线的ｓiｇmoiｄ函数(参见图1（b)）,用来模拟神经细胞的激活模式。龙源期刊网http://www.qikan.com.cn早期的人工神经网络大都是基于Ｍ－Ｐ神经元的全连接网络。如图2所示,此类网络的特点是，属于同一层的...
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