所以说：你只知道人工智能AI，然而，默默改变世界的，却是智能增强IA——《新未来简史》如是说。

这里，我们首先来给人工智能归纳一下类别。这个很重要，不然，大家会搞混淆的。

最早的机器智能可分为“传统人工智能”(Artificial Intelligence，简称AI)和“增强智能((intelligence augmentation，简称IA)”。这一划分标准在如今的研发、实践界还比较盛行。

后来，或许有人为了将这些概念尽可能的统一起来，于是，人工智能有了三种类别的划分，即弱人工智能、强人工智能和超强人工智能，其中“增强智能”几乎等同于“弱人工智能”，但却略有不同，前者立足并偏重于“人机交互”。而传统人工智能则类似于“通用人工智能”，但又有所不同，应该还包含强人工智能。

强人工智能观点认为，有可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器，并且，这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识的。强人工智能可以又可以分为两类：

一是类人的人工智能，即机器的思考和推理就像人的思维一样;二是非类人的人工智能，即机器产生了和人完全不一样的知觉和意识，使用和人完全不一样的推理方式。

弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理和解决问题的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。

通用人工智能与强人工智能有很多相似的地方，但又是不同的：

所谓通用人工智能(Artificial General Intelligence，AGI)，是指在不特别编码知识与应用区域的情况下，应对多种甚至泛化问题的人工智能技术。这个技术虽然冷门并遥远，但其实也有不少学术机构与企业在做，一般被认为是人工智能技术未来的发展方向。而强人工智能(Strong Artificial Intelligence)则不仅要具备人类的某些能力，还要有知觉、有自我意识，可以独立思考并解决问题。

虽然两个概念似乎都对应着人工智能解决问题的能力，但我们可以把前者想象为无所不能的计算机，后者则类似穿着钢铁侠战甲的人类。

按照强弱人工智能的观念，强调“人机交互”增强智能IA就属于弱人工智能范畴的内容。时至今日，日常生活和实践中的所有人工智能，都属于“弱人工智能”。通用人工智能、强人工智能目前全都存在于理论与人们的想象之中，超级人工智能更不用说了。

也就是说截至目前，强人工智能基本上还没有真正起步呢!那些有关未来最恐怖的预测基本上都属于强人工智能或超强人工智能概念下的理解与发挥。

早期，绝大多数研究者们都陷入“用计算机取代人类”这一传统人工智能研究方向中，这是主流。这是自上而下的定义与思考模式。

但是，有一些少数的人开始另辟蹊径，他们采用了自下而上的研究途径，试图从逐渐增长的数据量中寻找模式，这种方法几乎都未建立人脑模型，却造就了人类当前绝大多数，甚至几乎是所有的与计算机相关的认知系统。这一途径就是上文提及的“智能增强”(或弱人工智能)，这是与传统人工智智能的AI相对，简称IA。

在“智能增强”的倡导者们看来，计算机只知道什么是理性与冰冷，从来就不懂得什么是人情冷暖，人类只是在大量重复、海量计算和海量记忆上逊色于计算机，在处理抽象化、情绪化、非逻辑性的问题上似乎有着计算机不可逾越的优势。当机器人变得足够复杂的时候，它们既不是仆人，也不是主人，而是人类的伙伴。所以，通过人机交互，将机器擅长的这些事情交给计算机，就能很好地弥补我们的短板。

按照“智能增强”这一概念，其内容和涉及的领域包括机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，智能工厂、自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计如无人驾驶，智能控制，机器人学，语言识别、自然语言处理、图像识别与遗传编程等，虽然这些都被主流传统人工智能AI的推崇者们归为AI的范畴。

比如在上世纪五六十年代，传统人工智智能的局外人道格拉斯·恩格尔巴特，他认为“用计算机来增强人类智慧”远比“用计算机取代人类”更有意义。

在这一思想下，他发明了计算机鼠标，开发了超文本链接系统、网络计算机，以及图形用户界面，并致力于倡导运用计算机和网络，来协同解决世界上日益增长的紧急而又复杂的问题。这些发明与研究，在随后的10年间成为了现代个人电脑(PC)以及在几十年后的现代互联网的根基。他的研究小组作为“人机交互”的拓荒者，还在相关领域获得21项专利技术。

又比如1997年战胜世界国际象棋第一人的IBM的超级计算机“更深的蓝”也是IA，而不是传统意义上的人工智能AI，虽然这一事件被一些人冠以“人工智能历史上具有里程碑的事件”。

还比如美国杜克大学米格尔·尼科莱利斯教授设计的“机械战甲”，这套复杂庞大的装置让一位瘫痪病人得以在2014年巴西世界杯的赛场上踢出首球，跨出脑科学史上的重要一步;以及可用自然语音交流就能按时提醒你或帮你寻找地方、答疑解惑、代劳发短信的苹果Siri，谷歌与特斯拉的无人驾驶汽车等都是“人机交互”的很好的例子，都不是传统意义上的人工智能AI。

甚至如今基于神经网络模型、卷积神经网CNN)等时髦的“深度学习”、“增强学习”等，也属于IA，而不是传统意义上的人工智能AI。

所以，如IBM的现任CEO罗睿兰(Ginni Rometty)在2016年10月前后为《华尔街日报》撰写“人工智能”主题的文章中甚至说：至于如今大火的AI概念，“尽管‘AI’一词最终胜出，但这只是一个误称”。

按照上述观点，用一个比喻来描述人工智能AI与智能增强IA之间的关系：AI创造了一个让大家都关注(喜欢与惧怕)的美妙概念，然后就翘起“二郎腿”开始玩耍了。这个概念有如一套房间，IA住了进来，没日没夜的拼命工作。IA一有突破和进展，AI就风光一回，它不仅上台领奖，而且人们都将IA所做的这些功劳全部归于AI的名下，虽然AI几乎从来都不做事。

所以有人这样说：或许，你知道人工智能AI;然而，默默改变世界的，却是智能增强IA。

随着IA业绩的扩大，AI越来越出名，而且人们对它的期待与惧怕的预测就越来越疯狂了。

比如1993年，即便是当时人工智能已经经历了两次寒冬，主流观念的科幻小说作家、计算机科学家弗诺·文奇依然提出了计算的“奇点”概念，这一概念后来被著名的未来学家雷·库兹韦尔发扬光大：随着机器智能的飞速进步，人工智能将成功地跨过“奇点”这道门槛，然后实现飞跃，成为“超级人类”。

人们更加乐观地相信，最迟在2045年，在一些非常重要的工作中，人类将告别历史舞台。更有甚者，有人提出，计算机将快速进化，最终将用一代人或者最多两代人的时间超越人类智能。

还有一些人认为：“传统人工智能AI”和注重人机交互的“增强智能IA”本是同根同源，如同一枚硬币的正反两面。两者的根本区别在于，制造越来越强大的计算机、软件和机器人的目的，是用以满足人类用户这一核心来设计，还是去替代人类。

现在，在“人工智能”与“增强智能”这两条发展的道路上，人们越走越远。甚至今天，在大多数大学里，人工智能和人机交互(增强智能的目的和实现方式)仍然是完全不同的两个学科。当然，也有一些乐观者们认为，在未来，传统人工智能AI和增强智能IA最后将会融合在一起。

不过，主流人工智能的研究者和推崇者们乐观不已，他们更是期望将“增强智能”纳入人工智能的麾下，他们说，智能增强IA不过只是人工智能AI发展历史上的一个过渡阶段而已。

于是，一些聪明的人提出了另一个重要的概念：、超强人工智能、强人工智能和弱人工智能。这个概念的提出在很大程度上，甚至几乎就解决了上述这一分歧。这个回到了前面所提到的分类描述。

至于未来是否能够创造出真正的强人工智能的话题，这个将在后面专章讲述。不过，只要是没有突破“意识”和“精神”，不管是类人的和非类人的，“人工智能”中的“智能”或许都是一个美丽的拟人化的比喻。