人工智能会不会引爆科技？

天文学会认为：人工智能的发展可以帮助我们预测其他行星的生命可能性。该研究使用人工神经网络（ANN）将行星分为五类，估计每种情况下的生命概率，这可用于未来的星际探测任务。

复合图像显示了土星卫星泰坦的红外视图，取自NASA的卡西尼号航天器。有些措施表明，根据诸如能源可用性，各种地表和大气特征等因素，泰坦的地球可吸收能力评分最高。

根据位于普利茅斯大学的一个团队的新研究，人工智能的发展可能帮助我们预测其他星球的生命可能性。该研究使用人工神经网络（ANN）将行星分为五类，估计每种情况下的生命概率，这可用于未来的星际探测任务。4月4日，Christopher Bishop先生在利物浦的欧洲天文与空间科学周（EWASS）上发表了这项工作。

人工神经网络是试图复制人类大脑学习方式的系统。它们是机器学习中使用的主要工具之一，尤其擅长识别对于生物大脑来说过于复杂的模式。

这个团队位于普利茅斯大学机器人和神经系统中心，他们已经测试了他们的网络，把行星分类成五种不同的类型。基于他们是否最像现在的地球，早期的地球，火星，金星或土星的卫星泰坦，将行星分为五种不同的类型。所有这五个都是具有大气的岩石体，是我们太阳系中最有可能居住的物体之一。

Bishop先生评论说：“我们目前对这些人工神经网络感兴趣，以便优先探索一个假设的，智能的星际航天器探测范围外的系外行星系统。”

他补充说：“我们也在研究如何使用大面积，可展开的平面菲涅耳天线将数据从大距离的星际探测器传回地球，如果未来将这种技术用于机器人航天器“。

将五个太阳系天体的大气观测称为光谱，作为网络的输入，然后按要求用行星类型对它们进行分类。由于目前仅知道生命存在于地球上，所以该分类使用“生命概率”度量，这是基于五个目标类型的相对较好理解的大气和轨道性质。

Bishop用超过一百种不同的光谱轮廓调试了这个网络，每一个光谱都具有几百个有助于可居住性的参数。到目前为止，网络在呈现前所未见的测试光谱配置文件时表现良好。

“鉴于迄今为止的结果，该方法可能证明对于使用地面和近地观测站的结果对不同类型的系外行星进行分类非常有用，”项目主管Angelo Cangelosi博士说。

考虑到即将到来的太空任务，例如欧空局的阿里尔太空任务和美国宇航局的詹姆斯韦伯太空望远镜预计的光谱细节的增加，该技术也可能非常适合选择未来观测的目标。

人工智能分弱人工智能和强人工智能。强人工智能是表现出与人类同等智慧、甚至超越人类的智慧，能具有正常人类的所有智能行为。弱人工智能则是只能处理特定的问题，它不需要有人类完整的认知能力，甚至可以没有任何的感知能力，只需要能表现出来有智能即可。很遗憾的是，我们目前能听到的大热词汇，如机器学习、深度学习等，都是在弱人工智能范畴。

因为目前我们的人工智能还很薄弱，它没有自主学习的能力，我们需要人的合作。我们现在也不需要恐慌AI来取代我们的人类。事实上，就像工业革命一样，出现了新的和更好的工具来帮助我们，然后我们可以做得更好。人工智能和人类不是相互排斥的，而是共存的。

至于引爆科技，个人认为并不一定会是人工智能引爆科技。随着现在一些科技领域新名词的诞生，我们可以看到，云计算、大数据等这些都会带来一定的科技成果。因此，不论是从概念上，还是技术上，引爆科技绝不是一种技术所带来的，而是多种技术的融合创新，所创造的时代产物。

首先，不要把所谓的智能想象为人的思维能力。现在我们讲的人工智能是在硬件升级的基础上对于算法的升级，简单的说就是机器的思维方式的进步，但是最终的目标并不是对人类的思维方式的模仿或者无线靠近，而是自有的一套体系的升级，并且他们的体系比人类的更高级。比如计算机在围棋上打败李世石，并不是说机器拥有比李更高的棋艺，会更高的套路。而是他根本不像人类棋手那样思考怎么下棋，他是在自己的cpu里将后面的各种可能走法无限穷举，一秒的时间后面几亿种可能的走法他都走了一遍然后找出最好的一步走法。所以人类在这样的机器面前根本无法招架，但是机器的智能水平却根本达不到李的水平。

其次：不要把人工智能单纯的想象为会思考的机器人，他最后就是一个简单的算法软件而已。他对未来的影响并不是单独的产生新的产业和应用，而是对现有行业的升级。我们纵观历史，每次技术升级都不是单纯的产生自己的行业，比如蒸汽机发明之后对纺织业的升级，电产生之后对冶铝业的升级（电解铝技术产生之前铝的价格是黄金的几倍），现在正在进行的中的互联网加也是，传统零售业加上互联网成了淘宝，传统租车加上互联网成了滴滴和摩拜。人工智能将来也是一样，我们现在能看到端倪的：人工智能加汽车制造成了无人驾驶等等，传统家电加人工智能成为智能家电（不是现在的智能家电，而是更智能的），人工智能加翻译成为智能翻译（科大讯飞刚刚出了个产品算是个雏形）

人工智能的基础是大运算量和大数据，比如无人驾驶汽车，现在各个公司都在路测就是为了收集数据，每种可能发生的情况都保存下来之后，真的自动驾驶汽车才出现，科大讯飞的智能翻译也是，现在我们抱怨网上的翻译不靠谱，因为那就是一个英文对一个中文的翻译，一个单词对应过来可能有几十个选择，他们可以穷举，但是却不知道哪个是最合适的，但是当他有百亿万亿级的对话的数据量后，选择最合适的翻译就变得简单了，因为他会去和储存的话语对比，他并不知道苹果是什么东西，但是他知道这句话中的苹果是个水果，那句话中的确是手机。