一、从模仿自然界的外形到学习自然界的行为

模仿是人类的天性。人类在漫长发展过程，向大自然学习，首先是模仿自然界的动植物的外形，例如：根据蝙蝠独特飞行特点发明了雷达。根据蜻蜓通过翅膀振动可生产不同于周围大气的局部不稳定气流，利用气流产生的涡流来使自己上升，科学家据此结构基础研制成功了直升机。根据大雁飞行呈扇形的特点排列出机群合适的飞行形状等等。

之后人类通过进一步学习自然界中深层次行为和思维，开发了系列智能仿生产品。

二、仿生学带来的奇特变化

仿生学是近年新兴的一个科技前沿学科。它的主要研究方法就是建模，而向智能技术的仿生研究程度大致有3个阶段：

1.生物模型：对生物原型进行研究，建立生物模型。

2.计算模型：将生物模型提供的资料进行数学与信息分析，并将其内在的机理抽象成具有一定意义的计算模型。

3.还要综合机械、传感、电子、软件等等技术来制造出可在工程技术上进行实验的智能机器。

智能仿生学有许多经典实例：

一是视觉仿生基本原理，模仿老鹰的眼睛制造出了“鹰眼”导弹系统；根据青蛙眼睛见动不见静的特点发明了电子蛙眼，广泛应用于机场监控、战场预警和导弹防御等领域；根据苍蝇眼睛可以360度全方位观察到周围的动态发明了蝇眼照相机。还有复眼视觉系统、蛇类视觉系统等等。

仿生视觉感知计算广泛应用于工业机器人、视觉导航、人脸识别、指纹识别和虹膜识别等领域。

二是听觉仿生基本原理，比如语音识别系统、语音输入、主意搜索等。语音助手主要应用于人机互动。

以上是根据视觉识别和语音识别系统来进行智能开发的案例，以下是根据人的大脑机能进行的系列智能计算及推理研究。模拟人脑的思维过程、研究仿生推理计算模式是人工智能的重要分支。

模拟人脑的思维过程、研究仿生推理计算模式是人工智能的重要分支。

其中包括三大逻辑推理：

模糊逻辑推理、神经网络推理和数理逻辑推理。

根据人脑的特性开发制造出了人脑仿生芯片，IBM模仿人脑的运算过程，研究仿生芯片，该芯片由一个集成的内存（模仿突触）、通信（模仿轴突）和计算（模仿神经元）组成。目标是能够记忆和学习，并找到知识的相关性，甚至能自行创造知识。

三、神奇的算法

智能时代离不开各类算法。其中有粒子群算法、蜂群算法和蚁群算法，还有免疫算法、模拟退火算法、进化计算法、遗传算法等等。

我最感兴趣的是群体智能算法。

群体智能算法中有许多种类：

首先是蚁群算法，也是最典型的算法。

蚂蚁的个体智能是较低的，但蚂蚁组成群体后，在觅食过程中，它总能找到从它的食物到它的巢穴最短的路径。

因为蚂蚁它在觅食和回家的过程中，会通过它产生一些外信息素，遗留在它走过的道路中，而这些信息素会随着蚂蚁走过的数量的增加而浓度增加，而蚂蚁又有一种寻着嗅迹前进的特点。浓度越高，说明经过的蚂蚁就越多。经过不断强化，蚂蚁整个群体就会以较大的概率来沿着最短的路径前进。

第二是鸟群，鸟在觅食或飞翔过程中也表现出智能，大雁在迁徙过程中会按照一个非常科学的一个队形来飞翔。因为这样做会最省力。

而一群麻雀在寻找食物时，总能快速地、整体地找到食物，因为它们具有一些相互的通信机制。

第三是鱼群，为了逃避天敌时，为了捕食时，也能表现出很高的智能程度。

第四是蜜蜂，蜜蜂筑巢、采蜜时，在它们互相通信时，在回家的路途中，都会表现出很高的社会行为的智能特点。

这些低等生物群体行为却具有复杂的智能的表现，它们的社会群体行为却具有较复杂的智能行为表现，觅食和回家的路上却能够表现出自动路径寻优的能力，虽然蚂蚁个体的结构和行为简单，但它的行为却具有高度的社会化，群体行为能力远远超越过了个体行为，

正是有了这些算法，才能真正促进智能化的高速发展。

四、触手可及的智能时代

人工智能（ARTIFICIAL INTELLIGENCE），简称AI，于1956年于DARTMOUTH学会上提出。名称来源于雨果·德·加里斯的著作。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大。

人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能是一门边缘学科，属于自然科学和社会科学的交叉。涉及像哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论等多学科。实际应用于机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。

我们在生活中或多或少地感受到了智能产品带给我们的方便与惊喜。身边的智能手机、数字化电视、智能冰箱、微型无人机、已应用于车站和机场的人脸识别系统。

我们在媒体或新闻中所见到的快递分拣机器人、广泛运用于制造业的机器臂、协助残疾人的机器手与机器足、会天气预报的机器人、会授课的机器人、提供基本服务的机器人、无人驾驶汽车等等。

会写毛笔字的机器王阳明，还有多次出现于广告中的机器人“小胖”。

美国福特公司制造出机械臂，帮助产业工人能长时间举起重物而减少疲劳感。

在CCTV-4台晚间新闻里播放的美国波士顿动力公司制造出人形机器人“阿特拉斯”能走“梅花桩”，还能秀后空翻，完成了一段精彩绝伦的体操表演。

2017年11月21日《新闻联播》中播放的今年深圳高交会上机器手，它能真切感受咖啡杯的温度和形状，并准确地握住、拿起。

《机智过人》节目中播放的人脸识别系统“深瞳”，能快速在人群中识别目标对象，1秒之间在茫茫人海中（识别距离控制在视觉范围50米以内）能准确识别出上百张目标对象的面孔。

还有我们国家探月的月球车，智能移动机器人，国防上使用的无人机，是飞翔的机器人等等。

从1997年IBM深蓝电脑击败国际象棋世界冠军卡斯巴罗夫，到2016年4月，人类的目光被一只叫“阿法狗”的智能围棋大师所吸引，它以4:1大胜韩国围棋高手李世石，之后“阿法狗”的升级版Master再次挑战世界各大围棋高手并占据榜首。

而在前不久，在医生束手无策的前提下，IBM的人工智能“沃森”在学习了海量医学论文，十分钟内判断出一名女性病人患了罕见的白血病，并给予相应的治疗方案。

这些都是智能时代的高科技产品给我们的日常生活带来了翻天覆地的变化。

五、智能时代的喜与忧

（一）智能时代中的喜悦

人工智能的发展是为了解放人类，提高人类的幸福感。给人类带来了便捷，让人类从简单重复而又繁重的体力劳动中解脱出来，让人类有更多的时间和精力去从事更深层的思维性、创造性的工作，也能有更充裕的时间去从事自己喜欢的活动和休闲。

（二）智能时代中的忧虑

人们最担心的问题无非就是：究竟最后的人工智能发展会不会真的像科幻电影里那些机器一样，拥有了人类的意识和情感，最终威胁到人类的地位和安全。

当然，为了防止此类情况出现，人们也在积极制定一些人工智能道德规则来防止上述事件的发生，来杜绝有朝一日机器人会威胁到人类。

每一项技术诞生的背后肯定会有有利的一面也会有不利的一面。其实人工智能也是如此，也是一把双刃剑，用好了可以帮助人类，就像开始提到的人工智能“沃森”通过学习帮助人类找到治疗确诊疾病并提出相关的治疗方案。用不好的话如同像科幻电影《Her》中的一个机械姬，给人类造成严重伤害。

这牵涉到三个现象，

第一个是人工智能大规模“入侵”我们大部分及多个领域，例如制造业和数据分析，它们都正在接管人类同行的工作，在未来的几十年内，机器可能还会接管70%现有的工作岗位。

第二个现象值得警惕，也就是当代的科技越来越成为只有少数精英才能完全理解的东西，而大众则越来越处于信息不对等的状态。

第三个现象则是现代人工智能正在模仿人类的学习模式，并且能以人类无法比拟的速度学习和成长。

反而是处于科技智能高速发展时代的人类，却因为越来越多地接收到同质化的信息，而使思维和行动的选择越来越同质化。据一则微信上所说，搜索引擎可以在几毫秒之内就找到答案。这就意味着一个人花了16年的人生黄金阶段的时间去掌握计算机一秒钟就可以搞定的事，这会不会意味着在不久的将来，人类不需要去进行记忆甚至是思考，就通过强大的电脑芯片直接接入到人脑就可以实现。这样来说，对人类是真正的进化还是退步呢？这些都值得我们深思。

六、为了迎接人工智能高速发展，你准备好了吗？

人工智能高速发展，人工智能对自然科学、对经济的影响和对社会的影响。百度、阿里云、腾讯和科大讯飞4家企业，将分别围绕自动驾驶、城市大脑、医疗影像和智能语言等领域，开展建设创新。现在人工智能专业成为当今社会的“金饽饽”，在2017年11月22日的“中青报·中青在线”上刊登，企业为AI专业的应届生提供的年薪高达30~50万，但依然存在人才缺口。

但高度智能化会导致社会巨大变革，许多传统产业的消亡，意味着会有大量的低端劳动力（例如股票交易员、助理、秘书以及一些理工科的职位和一些从事重复性劳动的人）会被替代。

要知道，人工智能是解放人类（像那些繁重且危险的工作：高楼外墙清洁工、矿工等），而不是完全替代人类。因为，某些领域是无法替代的（思维领域）。

如何才能不被人工智能轻易取代，这才是我们值得深思的问题。

当今许多新兴产业进一步崛起、发展。例如：快递行业、快速送餐行业、智能创造行业及操作管理行业、大数据分析行业、共享行业等等。

让我们不断学习，及时更新知识、更新思维，紧跟时代步伐，放开视野，努力提升自己专业水平，努力做那批不容易被替代的人吧！

来迎接新的机遇和挑战。我们坚信智能发展未来会更好！

注：本文中涉及概念参考学习课程及百度词条。