自2000年以來，全球對人工智慧的投資增長了6倍。據統計，到2025年，全球AI市場預計將增長到600億美元。到2030年，全球GDP將在人工智慧的作用下增長15。7萬億美元。有84％的企業認為人工智慧可以為其帶來競爭優勢，因為它會讓企業生產率提高40％。那麼人工智慧在未來將如何發展以及會經歷哪些階段？

1。 基於規則的系統

這種形式的人工智慧無處不在。無論是在工作中，在家中還是在旅行中，它都圍繞著我們。從商業軟體到智慧應用程式，從飛機到電子裝置，這些都遵循基於規則的系統。機器人流程自動化是基於規則的系統的下一階段，在該系統中，機器可以自行執行完整的流程，而無需人工幫助。

由於它是人工智慧的基本級別，而且也是最普遍的人工智慧，因此它具有成本效益且易快速發展。這就是移動應用程式開發公司使用它的原因。另一方面，它需要全面的專業領域知識，並且需要專業人士參與，所以這樣的系統生成規則是複雜的、費時的、資源密集的。

2。 情境意識和保留

有一類演算法是根據人工智慧在一些特定領域需要產生專業化資訊來開發的。這些演算法是使用專家的知識和經驗進行訓練的，之後進行更新以應對新出現的情況，這使得它們成為同一行業中人類專家的替代品。例如聊天機器人已經改變了企業看待客戶支援和提供客戶服務的方式。它不僅讓企業不需僱傭客戶服務代表，還幫助企業實現了客戶支援的自動化和流程化。除此之外，它還可以在提高客戶滿意度，收集有用的客戶資料，快速響應客戶查詢等方面幫助企業。

3。 特定領域的專業知識

特定領域的專業知識不僅旨在達到人類的能力水平，而且還希望超越人類的能力水平。與人類相比，它可以訪問更多資料，所以它可以做出更好的決策。我們已經看到它在癌症診斷領域中的應用。這種AI的另一個流行示例是谷歌的Alpha Go，2016年3月， Alpha Go以四比一擊敗了18屆世界圍棋大賽冠軍李·塞多爾（Lee Sedol）。這清楚地表明瞭智慧機器的潛力，以及它們在獲得類人智慧時可以做什麼，這是人工智慧領域的重大突破。

4。 推理機

具有思想理論的演算法為這些推理機提供支援，這意味著它們可以理解不同的心理狀態。它們具有信念、知識和意圖，並可用於建立自己的邏輯。因此，它們具有推理、協商並與人類和其他機器互動的能力。這類演算法目前處於開發階段，但是我們可以期望在未來幾年中將其用於商業應用。

5。 自我意識系統

具有自我意識的AI系統將具有更多的視角，還可以理解情緒反應並對其做出反應。就像有自我意識的人一樣，自我意識的機器也可以表現出一定程度的自我控制，並可以根據情況進行自我調節。

6。 人工超智慧

對於AI專家而言，真正的挑戰將是建立能夠在每個部門中勝過人類的AI驅動的系統。這樣的系統將產生新的科學發現，並設計新的經濟和治理模型，就像自我意識的系統一樣。如果AI研究人員沿著這些思路成功地創造出了東西，它可能會被用於解決世界上最大的問題，例如貧困、飢餓和氣候變化。

7。 奇異與超越

在人工超智慧的這一階段，人類能夠相互連線大腦，這將為網際網路的未來鋪平道路。這意味著，人類不僅能進行分享思想這樣的傳統活動，還能實現觀察夢想這樣的高階活動，甚至還能與其他生物（例如植物和動物）進行交流。

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