CDA字幕組對該視頻進行了漢化，附有中文字幕的視頻如下：

六分鐘揭開 AI 的神秘面紗

針對不方面開視頻的小伙伴，CDA字幕組也貼心的整理了文字版本，如下：

(文末有彩蛋! )

每天，相當多的人都在科技發(fā)展的支配下。實際上，很少有人明白當中深意。

人工智能

人工智能，比如HAL9000和偏執(zhí)的機器人Marvin。(注：兩者分別為科幻小說《太空漫游》和《銀河系漫游指南》中的人工智能)

多虧了書和電影，每一代都有一個屬于自己的幻想世界。這個世界也許被機器人主宰，或者由機器人提供服務(wù)。我們已經(jīng)習慣于期待這樣一個未來:可以避開交通的飛行汽車，以及平日里由機器人女仆為我們準備晚餐。

但是如果AI時代已經(jīng)來臨的話，為什么我們的生活不像"杰森一家"那樣呢？(注：杰特森一家(The Jetsons)描繪未來世界的美國動畫片)

首先，那是動畫片。如果你們有瀏覽過Netflix的電影推薦，或者讓Alexa點一份披薩(Alexa: Amazon的語音助手) 。那么，你和人工智能的互動可能比你意識到的要還多。

那就對了。AI所設(shè)計的目的就是，讓你不會意識到背后是計算機發(fā)號施令。這同樣也幫助我們理解什么是AI，什么不是AI。

聽起來有些復雜，用基本術(shù)語來說，AI屬于計算機科學的一個廣泛領(lǐng)域。它讓機器看起來擁有人的智慧。因此不僅僅是對計算機進行編程，讓它通過遵守交通信號駕駛車輛。同時程序也學會展示出人類具有的行為，比如路怒癥。(注:路怒癥指機動車駕駛?cè)藥еo張憤怒的情緒開車)

雖然感覺有些嚇人，但這項技術(shù)并不是最近才出現(xiàn)的。實際上，在過去的半個世紀這個超前的想法已經(jīng)出現(xiàn)了。

"人工智能"這個術(shù)語是在1956年, 由達特茅斯學院的John McCarthy教授提出。

他召集了一群計算機科學家和數(shù)學家來研究通過反復實驗的方法，機器是否可以像小孩子一樣學習，從而發(fā)展出形式推理(formal reasoning)的能力。

項目提議中提到他們將弄清楚如何讓機器使用語言，形成抽象概念和觀點，以解決留給人類的問題，同時實現(xiàn)機器的自我提升。

這是六十多年前了。之后AI大部分都只存在于大學教室和超級機密的實驗室中。但如今正在發(fā)生改變，就像那些指數(shù)曲線一樣，很難說清一條緩慢爬升的曲線，什么時候就會像火箭一樣一飛沖天。

但是在過去的幾年，一些因素使得AI即將成為下一個大熱門。

首先，每分鐘都在產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。

實際上世界上90%的數(shù)據(jù)都在過去的兩年中產(chǎn)生。如今歸功于處理速度的提升，計算機能夠更快地理解所有這些信息。因此科技巨頭和風險投資家開始投身于AI，為市場注入資本和新的應(yīng)用。

很快 "人工智能"會變得不那么"人工”，但更加"智能”。

那么問題來了。你是否要為終結(jié)者電影中的情節(jié)發(fā)生在現(xiàn)實生活中發(fā)做好準備，并不是。

別再想著機器人了，當我們提到AI時機器人只不過是一層殼。它隱藏了究竟是什么在驅(qū)動著科技，也就是說AI可以表現(xiàn)為許多不同形式。

讓我們來深究一下。首先是機器人，這些機器人基于文本 并且異常強大，但是同樣也有局限。比如讓天氣機器人預報天氣時，它會告訴你局部多云，最高溫度為57華氏度(約13.8攝氏度)。但當問它現(xiàn)在的東京時間時，它就不清楚了。因為它僅僅被編程為從特定的數(shù)據(jù)源中調(diào)取天氣信息。

自然語言處理讓這些機器人變的更加復雜。

當你問Siri或者Cortana最近的加油站在哪兒時，這只是把你的聲音轉(zhuǎn)成文字，再把文字輸進一個搜索引擎，之后把搜索的答案以人類語法念出來。換句話來說就是，你無需用代碼來表達。

另一個要提到的就是機器學習。事實上這是AI領(lǐng)域中最讓人興奮的部分。就像人類一樣，機器保留信息并隨著時間變得越來越聰明。但是和人類不一樣的是，它并不會由于短暫失憶、信息過載、睡眠不足以及注意力分散而受到影響。

機器究竟如何學習?

對人類而言，區(qū)分貓和狗是很簡單的，但對計算機來說并非如此。如果只考慮外形，貓和狗的區(qū)別并不明顯。你可以說貓耳朵是尖的，而狗耳朵是下垂的，但是這些規(guī)則不是通用的。尾巴長度、皮毛質(zhì)地和顏色存在很多可能。也就是說需要手動編程一些冗長的規(guī)則，來幫助計算機來進行區(qū)分。

要記住，機器學習能夠讓機器像人一樣學習。就像幼兒一樣，機器需要通過經(jīng)驗來學習。

借助機器學習，程序能夠通過分析數(shù)千個樣例來構(gòu)建算法。然后根據(jù)算法是否達到目標來進行調(diào)整，隨著時間的推移程序變得越來越聰明。

從而類似IBM Watson的機器人就能夠診斷癌癥，創(chuàng)作古典交響曲，或者在危險邊緣(美國的知識類問答節(jié)目)中碾壓Ken Jennings(危險邊緣的常勝將軍)。

有些程序甚至模仿人腦的結(jié)構(gòu)，加之神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來更好地幫助人類。如今機器能夠解決問題。

AI可能帶來的后果

人類很早就在思考AI可能帶來的后果。在腦海中想象機器對人類實行報復，或者給人類社會帶來毀滅性破壞。

然而，更合理且更迫在眉睫的問題是：

AI會對你的工作帶來什么影響?

它會像淘汰你的工作嗎?

就像工業(yè)革命，這不是人類對抗機器，而是人類聯(lián)合機器共同解決問題。

重點是讓AI幫助你在更短時間內(nèi)完成更多內(nèi)容，它處理你工作中的重復性任務(wù)，讓你處理策略和人際關(guān)系的問題。

從而人類可以去做真正擅長的事，”做人類" (而不是機器)。