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《超能查派》：我们想象中的人工智能是这样的
对于强人工智能的判定，最著名的莫过于以计算机科学奠基人图灵为名的“图灵测试”。图灵测试的问题很简单：让一个人面对两个对象对话，其中一个对象是人工智能，一个对象是人类；如果这个人不能成功的分辨出谁是机器，那么就说明这个人工智能通过了“图灵测试”。
而弱人工智能对于人工智能的定义就宽泛多了。基本上能够帮我们解决某些特定领域问题的，都可以算作是弱人工智能。于是说，我们用的搜索引擎是人工智能；我们的手机摄像头的人脸识别功能也是人工智能；网购“猜你喜欢”也是人工智能；输入法的自动选词功能也是人工智能。
上世纪七八十年代强人工智能的研究者发现他们要解决的通用的认知和推理过程是无法跨越的障碍——毕竟人类对于人脑在认知学习和推理的过程都没有认识，怎么可能能够把这些过程在计算机上复现出来？
于是很多科学家和工程师们转向了更加实用的，工程化的弱人工智能研究。他们在这些领域取得了丰硕的成果：人工神经网络、支持向量机、甚至最简单的线性回归理论在足够大的数据量和计算量支撑下，都可以获得非常出色的结果——比方说识别人脸，或者识别字迹。于是这些弱人工智能也迅速的应用到了我们的网络和生活的方方面面，从买东西，出门，网上订餐，我们都用到这些人工智能。
要达到这一境界，云计算、大数据、物联网势必会起到非常重要的作用。就像Erica，她是一个美貌的机器人，研究团队用了30位美丽女性的照片，将她们的长相混合在一起，对鼻子、眼睛等每一处部位都做了平均化，而且通过嵌入到硅胶皮肤中的数十个气动执行器来表达一系列情绪。这样看来，每一台具有人类感觉的机器人就像是一台云计算终端，“再现”人类所赋予的感知数据。实际上，自从工业4.0和中国制造2025提出来后，就有越来越多的云计算融入机器人的控制系统中，不过现在各家云技术标准不同，企业间的数据分享平台也还没有建立，这就会造成技术对接、资源共享方面的断层，在互联互通的时代，这是个硬伤。标准的制定、资源的共享是一个长期的过程，而且过程也很艰巨。
机器人在人类的“帮助”下，正变得越来越聪明，而且在医疗、交通、工业制造等领域，也帮助人类完成了“不可能的任务”，当前阶段，人工智能扮演的角色更像是人类的第二个大脑，主要帮助人类完成一些指令和思考。例如微软的人工智能机器人小冰，以及百度的人工智能机器人度秘。
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