即使不关注科技圈，只是偶尔看看新闻，也在今年大面积地听到了【人工智能】这个词。
【百度宣布不再是互联网公司，而是人工智能公司】【Google2017开发者大会聚焦人工智能】【苹果WWDC2017聚焦智能硬件】【Google 阿尔法狗击败韩国围棋九段选手李世石】【围棋天才少年柯洁输给Google 阿尔法狗后痛哭】。。。诸如此类的文章层出不穷，仿佛宣告着人类的节节败退，人工智能即将全面统治世界。。。
在此人类生死攸关的重大关口，我等凡夫俗子吃瓜群众武不能上前肉搏，文不会写代码智取，怎么办呢？！我们，还可以茶余饭后聊一聊人工智能，围观一下伟大的时代变迁。这篇文章，就是为了谈资而写，简单科普点到为止。
说到人工智能，常常伴随着高频出现的词语会有 【AI】【VR】【 AR】 【机器学习】【大数据】等等。
AI 全称artificial intelligence，即人工智能。这个词在1956年就被提出来了，用计算机模拟人的思考模拟人的操作都属于AI范畴，很早就进行了研究， 早在1963年IBM的深蓝计算机和人类的国际象棋选手就已经进行了对抗。近年来突飞猛进的人工智能技术，很大程度上得益于计算机计算能力的提升，以及图像处理、大数据、机器学习、神经网络等其他学科的发展。
VR全称vitual reality，即虚拟现实。从词义不难理解，用虚拟创造去模拟现实世界，主要通过场景建模，计算机绘图等手段。大热的一项研究是无人车。无人车上装有摄像头，对车身周围的环境进行视频采集后进行场景建模，行驶的车道线以及路边其他的障碍物都可以模拟构建出来。除了无人车，VR另外投入使用的还有用VR设备看视频玩游戏的娱乐装置。
AR全称Augmented Reality，即增强现实，和虚拟现实不同，增强现实不是完全对现实的虚拟建模，而是一种边角增强。比较常见的应用是AR实景地图。实时地计算摄影机影像的位置及角度并加上相应图像、视频、3D模型的技术等等。
可想而知，VR技术和AR技术，很大程度上就是场景建模和图像处理。图像处理其他广泛应用的场景还有人脸识别的门禁解锁系统，公安部智能监控和跟踪的天眼系统等等。
机器学习，是个很玄乎的词，常听到吃瓜群众感叹机器自己都会学习了还要人类干什么，仿佛机器会学习就是助长了人工智能走向法力无边的。但其实不是这样的。首先机器要学习，需要两个要素：训练样本和学习规则。这两个要素都需要人提供的。样本是实际情况中的各种可能。规则则是游戏进行中的判断规则，用来下象棋的学习规则是象棋规则，用来下围棋的学习规则就是围棋规则。围棋之所以比象棋难，因为象棋的棋盘和棋子较少，走法路径相对较少，可以通过不断穷举和回溯法得到最优解。而围棋的难度在于棋盘的范围和走法以及棋子的数量，难以进行穷举。个人猜测应该是以神经网络或者其他的复杂的数据结构存储在计算机内，机器需要长时间的深度学习之后才能在对弈时计算最优解。
应用好的机器学习并不恐怖，会按照人类的意愿进行执行和判断，避免重复劳动，以及在人难以抵达的死角或复杂环境里代替人类进行工作。
但机器学习有两个隐患：1、被不法之人利用，设计出的样本和规则本来就是反人类和危害社会的；2、机器学习的规则设计本身存在bug，出现了非预期的程序崩溃或者乱码篡改死锁等等，导致机器发生不可预期的行为，带来破坏或攻击等等。以上两种行为，都在种种科幻小说里被预演得淋漓尽致。
如何避免有朝一日的非预期的人机大战，科学家和科幻小说家们都在不遗余力的发挥想象力，大名鼎鼎的机器人三大定律假说就是如此：
第一条：机器人不得危害人类。此外，不可因为疏忽危险的存在而使人类受害。第二条：机器人必须服从人类的命令，但命令违反第一条内容时，则不在此限。第三条：在不违反第一条和第二条的情况下，机器人必须保护自己。 假想学说，欢迎补充。
以上，入门科普，欢迎举手提问，互相讨论。
