人类能够制造出“超级大脑”吗？我们从模拟一只眼睛开始。大家好，今天我的演讲题目是《机器崛起，智能无疆》。比起“人工智能”，我更喜欢用“机器智能”这个词。因为人工智能总让人想到是人类在设计智能，但事实并非如此。机器作为智能的载体，它本身会不断地发展、进化。它在发展时，会带动智能不断发展。
什么是智能呢？这是一个很基础的也很难定义的概念。我给智能的定义是这样的：智能是系统通过获取和加工信息而获得的一种能力，从而让系统实现从简单到复杂的演化。
有了这个定义，我们就很容易区分生物智能和机器智能这两种智能。生物智能的载体就是有机生物体；而机器智能的载体是包括计算机在内的各种非生物体的机械、机器。生物智能属于生命科学领域，而机器智能以机器为载体，机器本身是不断地发展的。
那么何处是它的边界呢？生物智能在不断地进化，但是进化速度比较慢，它是有边界的；但是机器进化的速度将来会特别快，它的智能是无穷无尽的，所以说机器智能是技术科学的无尽疆域。
说起人工智能，大家可能喜欢说它是通过在计算机上写程序、编算法实现的智能。这其实是一种对机器智能的狭义理解，它们只是实现机器智能的一种途径。机器智能在过去60多年的发展历史中大致可以分成三个阶段。
第一个阶段是在20世纪五六十年代到七十年代初，那时基本的思想是把逻辑、推理这样的一些规则赋予机器，也就是编程、写算法，然后让机器去执行。第二个阶段是在七八十年代，那时像专家系统、知识工程这样的一套方法发展起来。这套方法提出：不仅要向机器灌输规则，还得教给它如“北京是中国的首都”这样的知识。
第三个阶段是上个世纪八十年代到现在，称为“从数据中学习”的阶段。即不是靠人来编规则、编知识，而是让机器、计算机直接从数据里找规则、找规律，也就是机器学习的时代。
机器智能的实现有三个重要的学术流派，分别是符号主义、连接主义和行为主义。符号主义讲的是机器应该能够思考；连接主义认为实现智能就得有一个类似于头脑、神经系统这样的一个物理载体；而行为主义则认为，如果光有头脑没有身体，就无法与环境互动，也不能形成智能和发展智能。
在上个世纪八十年代前后，有好几个研究组都提出了一个类似的思想，我们今天叫它反向传播算法。生物的神经网络要比简单的人工神经网络复杂得多，但人类只能按照自己的理解去设计这样的简单人工神经网络。这样的一个简单结构怎么产生智能呢？这个网络在开始时，所有的神经连接是随机的。它的左边是输入，右边是输出。
深度学习的一个例子就是AlphaGo。2016年AlphaGo围棋系统战胜了李世石。机器能看到大量的图像，因为有些图像最终导致赢，有些图像导致输，这个结果是很清楚的。
机器的眼睛比人类快1000倍，甚至是1万倍也可能，它的机械动作也比人高很多倍，机器跟人类互相对战的现象不会发生。特斯拉在1896年讲过一句话，他说：“我认为任何一种对人类心灵的冲击，都比不过一个发明家亲眼见证人造大脑变为现实。”
如果以人工、电子、光电的方式实现大脑的话，这个世界会发生翻天覆地的变化。未来人类如何跟这种越来越强大的智能共存，是一个挑战性特别大的问题。