即使拋開類人智能的持久夢想不談，人工智能的未來有望在消費者和商業市場中發揮深遠的重要作用。

人工智能對世界的影響已經以各種方式體現出來，從國際象棋計算機到搜索引擎算法，再到一個令人信服的聊天機器人，以至于谷歌的研究人員認為它是有靈性的。那么，人工智能的未來是什么？

很明顯，人工智能的未來就像明天的彩票號碼一樣，無法預測。但是，即使在該領域的研究推動技術越來越遠的時候，我們也可以戴上我們的未來學家的帽子，猜測一下在人工智能驅動的未來，世界會是什么樣子。

為了清晰起見，我們將專注于商業領域的人工智能進展，但我們也將描繪出整個世界的情況。

流行文化中的人工智能的未來

小說可以對現實世界的科學研究產生影響。艾薩克-阿西莫夫（Isaac Asimov）在其短篇小說《Runaround》中提出的機器人三定律，自該領域開始以來一直是人工智能倫理討論的一部分，即使現代倫理討論傾向于將阿西莫夫的定律視為一個公平但缺乏的出發點。

在這些虛構的描寫中，人們對人工智能作為武器的使用感到非常焦慮。可以說，最著名的人工智能的虛構實例是《2001年：太空漫游》中的HAL 9000或同名系列中的終結者。這兩部作品都涉及到人工智能試圖通過任何必要手段殺死人類。

然而，人工智能也經常被描繪成英雄，而不是怪物，盡管它的武器地位往往仍然是最重要的。許多讀者可能還記得《鋼鐵巨人》，其中一個50英尺高的外星機器人在與自己的身份和美國軍方的斗爭中，最終決定它寧愿做超人也不做武器。

這些對人工智能作為武器的焦慮，無論是否有根據，都對現代人工智能相關政策產生了影響。就在最近的2019年，聯合國正在討論禁止致命性自主武器系統（LAWS），這讓人想起我們小說中存在的那種 "殺手機器人 "的焦慮。

今天的人工智能概述

人工智能已經成為現代生活中的一個普遍現象。當你在谷歌上搜索東西時，你將與它的多任務統一模型（MUM）人工智能算法打交道，這是谷歌搜索引擎核心的一系列人工智能中的最新算法。如果你擁有亞馬遜的Alexa或類似的家庭虛擬助理，你已經把人工智能帶進了你的家。

專注于商業用途，人工智能基本上無處不在。像用于客戶服務的聊天機器人、自主欺詐檢測和自動發票處理等技術正在被世界各地的大小公司使用。事實上，這篇文章就是在谷歌文檔中寫的，它有一個人工智能驅動的智能撰寫功能，被許多人廣泛使用。

世界上幾乎每家大型科技公司都有一個部門在積極研究或實施人工智能，如果不是多個部門的話。世界上有無數新的人工智能初創公司，提供人工智能驅動的軟件即服務平臺，聲稱它們可以為企業節省資金。商業世界，尤其是科技行業，充斥著人工智能和機器學習。

驅動未來人工智能的用途

那么，為什么這些公司如此使用人工智能，為什么有這么多初創公司如雨后春筍般出現，為消費者和高管提供這類人工智能驅動的服務？簡單的答案是，人工智能是一個有起有落的趨勢，目前它作為一種可行的商業技術，在興趣方面呈上升趨勢。

事實上，Grand View Research預測，從2022年到2030年，人工智能將以每年38.1%的復合速度增長。

除了趨勢之外，還有一些可行的人工智能用例，正在推動人工智能的未來發展。早在20世紀80年代，美國的大公司就在使用專家系統來實現某些任務的自動化，效果非常好。

例如，機器人流程自動化（RPA）使用人工智能或機器學習來實現簡單重復性任務的自動化，如上述的發票處理。如果實施得當，它可以成為一個巨大的成本節約工具，特別是對于那些沒有能力支付人力來執行相同任務的中小型企業（SMB）。預計這一用例在未來將大大增加。

此外，許多公司使用算法來幫助優化用戶的體驗，如客戶服務聊天機器人或谷歌照片的自動圖像增強功能。對于前者，它提供了24/7的服務，這是任何一個人都無法單獨提供的。對于后者，它可以消除照片的手動圖像增強中存在的人為錯誤，從而使圖片得到更一致的改善。

然而，面向客戶的人工智能也有其缺點。Google Photos的照片標記算法在過去是臭名昭著的不準確，任何不得不與IT支持的聊天機器人交談的人都知道，如果你不知道與它溝通的確切方式，它們可能是多么的無助。但這項技術的進步肯定會推動未來的人工智能發展。

在人工智能中向人類一樣的學習邁進

任何關于人工智能未來的討論都將不可避免地轉向人工智能重新創造類似人類的學習和成長模式的想法，或者達到一種有意識的版本。自從該領域在20世紀50年代首次起飛以來，這一概念一直主導著人工智能的討論，無論是在該領域內部還是外部。

獲獎的計算機科學家和Meta公司的首席人工智能科學家Yann LeCun在2022年6月底發表了一篇論文，討論了他自己對機器如何能夠開始像人類一樣思考的看法。在論文中，LeCun建議使用世界模型的心理學概念，讓人工智能復制人類可以直觀地預測某些行為的后果的方式。

LeCun使用的一個例子是自動駕駛汽車和人類司機之間的區別。一輛自動駕駛汽車可能需要多次失敗的例子來學習在轉彎時開得太快是個壞主意，但人類司機對物理學的本能知識會告訴他們，在轉彎時開得太快可能不會有好結果。

在整個論文中，LeCun建立了如何將這一概念復制到人工智能中。他為人工智能提出了一個六模塊的架構，其中每個模塊都相互反饋，以復制人類大腦的所有部分相互反饋的方式來創造我們對世界的觀察和模型。

雖然LeCun自己承認他的建議有局限性和缺陷，但這篇論文是為具有最少技術或數學知識的讀者編寫的，允許任何行業的讀者能夠理解具有類似人類思維模式的人工智能的潛力。

LeCun顯然不是唯一一個展望人工智能未來的人，事實上，谷歌子公司DeepMind AI的一些研究人員已經成功開發出PLATO，一種大致復制嬰兒學習簡單物理概念的人工智能。

外部進步推動人工智能的未來

如果我們只看人工智能本身的進步，這并不能描繪出一幅完整的畫面。技術進步不會在平行的孤島上發生，像人工智能這樣的跨學科領域尤其受到其周圍技術狀況的影響。

例如，云計算在使人工智能更容易獲得方面走了很長一段路。云計算提供的基礎設施和服務意味著從業者不再需要為其人工智能平臺建立和維護單獨的基礎設施。

這也是雙向的，因為一些開發者利用人工智能來幫助推動云計算的發展。這種整合允許簡化數據訪問，從云服務器訪問自動數據挖掘，以及其他好處。

建立在量子物理學原理上的量子計算，可以讓人工智能處理比傳統計算方法更大、更復雜的數據集。

IB+M是這一領域的領導者，在2022年5月，他們公布了建立以量子為中心的計算機的路線圖，并預測在2025年前開始開發一些基于量子的軟件應用。隨著量子計算的發展和變得更容易獲得，人工智能很可能也會開始取得飛躍性的進步。

人工智能對世界的潛在影響

在21世紀，人工智能已經對我們周圍的世界產生了重大影響，但隨著更多的研究和資源被投入到該領域的發展中，我們將開始看到人工智能在我們日常生活中的更多影響。

在醫療保健領域，人工智能為醫療專業人士提供了處理日益龐大的數據集的能力。研究人員從大流行病開始就在使用人工智能建模來幫助開發COVID-19疫苗。隨著人工智能的進步和變得更容易獲得，人工智能將可能被用于對抗其他疾病和病痛。

制造業是人工智能和自動化重塑世界的一個典型例子。在美國，計算機取代這個行業的藍領工作的想法在很多人的腦海中根深蒂固。而事實上，自動化已經推動了一些工業場景下的工作流失。

在現實中，計算機并沒有大規模地奪走每個人的工作，但人工智能的進步可能會在這個過程中增加更多的自動化。我們很可能看到人工智能不僅生產制成品，而且進行質量檢查，以確保產品適合出貨，并盡量減少人為監督。

隨著許多企業轉向在家工作和混合安排，人工智能（特別是RPA）可用于自動化一些辦公室環境中必要的更多重復性任務，如客戶支持。這可以為人類員工提供更多的時間來分析和開發創造性的解決方案，以解決他們被雇用來解決的那種復雜問題。

銀行和金融服務已經在使用人工智能，但它的影響在于這些公司分析數據的方式，提供財務建議，以及檢測欺詐。隨著人工智能越來越先進，我們可以看到銀行進一步利用人工智能來維護和促進他們提供的許多服務，如貸款和抵押貸款。

人工智能日益增長的影響力

整個科技行業在不斷推動進步，而人工智能一直是整個21世紀進步的支柱之一。隨著進步和研究的進行，人工智能對行業和世界的影響可能只會越來越大。

如前所述，我們在日常生活中通過搜索引擎算法和虛擬助手看到了人工智能，但隨著銀行業和醫療保健等行業開始采用越來越多的人工智能驅動的軟件和解決方案，人工智能可能是我們當今世界最重要的科技領域。前提是另一個人工智能的冬天沒有出現，讓這個領域再次冷卻。

也就是說，無論是量子計算將其能力提升到新的高度，還是類似人類智能的持久夢想，人工智能的未來預計將在消費者和商業市場中發揮深遠的重要作用。