在过去的几年里，人工智能的快速发展席卷了世界，因为许多专家认为机器学习技术将从根本上改变全人类的生活方式。

　　人工智能的一般思想是，它代表了模仿人类意识的能力，因此可以完成只有人类才能完成的任务。人工智能有多种用途，例如在国际象棋比赛中做出最佳决策，驾驶一家四口穿越美国，或者为大学生写一篇 3，000 篇世界论文。

　　人工智能的最基本形式是反应式机器，它通过编程到机器中的简单输出对输入做出反应。在这种形式的人工智能中，程序实际上并没有学习一个新概念，也没有能力根据数据集进行预测。在人工智能的第一阶段，反应式机器不存储输入，因此不能使用过去的决策来通知当前的决策。

　　最简单的人工智能类型出现在反应式机器中，这些机器在 1990 年代后期被用来击败世界上最好的国际象棋选手。

　　反应式机器最能体现最早的人工智能形式。反应式机器能够在 1990 年代后期击败世界上最好的国际象棋选手，根据对手的举动做出最佳决策。当IBM的国际象棋选手深蓝（Deep Blue）在1997年的复赛中击败国际象棋大师盖伊·卡斯帕罗夫（Guy Kasparov）时，全世界都感到震惊。

　　反应式机器能够根据输入在当前产生数千种不同的可能性;但是，AI忽略了当前所有其他形式的数据，并且没有实际的学习发生。无论如何，这种编程引领了机器学习计算的道路，并首次向公众介绍了人工智能的独特力量。

　　有限的内存进一步扩展了机器学习计算的复杂性和能力。这种形式的人工智能理解存储先前数据并使用它来对未来做出准确预测的概念。通过一系列的试错努力，有限的内存使程序能够完善通常由人类完成的任务，例如驾驶汽车。

　　有限记忆人工智能由科学家训练，在构建具有纠正错误能力并强化批准行为的环境之前记住数据集。然后，人工智能通过接收来自人类或环境刺激的反馈来完善其在训练阶段完成任务的能力。然后对该反馈进行审查，并用于将来做出更好的决策。

　　埃隆·马斯克（Elon Musk）是领先的自动驾驶汽车公司特斯拉的创始人兼首席执行官。

　　有限记忆人工智能的一个完美例子是自动驾驶汽车。该模型检查当前其他汽车的速度和方向，以在道路上做出最佳决策。自动驾驶汽车的训练阶段还考虑了交通信号灯、道路结构、车道标记以及人类驾驶员在道路上的行为方式。像特斯拉这样的公司在生产和大规模营销人工智能控制的自动驾驶汽车方面处于领先地位。

　　计算机科学家仍在研究和开发心智理论AI系统，可能代表机器学习的未来。心智理论的一般概念是，人工智能系统将能够实时对它遇到的人类实体的情绪和心理特征做出反应。科学家们希望人工智能能够通过了解人类个体的情感、信仰、思维和需求来完成这些任务。

　　这个未来的人工智能系统需要有能力查看数据，并理解人类通常不是基于纯粹合理的逻辑或事实做出决定，而是基于他们的心理状态和整体情绪。因此，机器学习需要根据人类的精神状态来调整自己的决策和行为。

　　以今天的技术，自我意识人工智能的发展是不可能的，但这将是机器学习科学的一项巨大成就。

　　虽然目前这是不可能的，但如果心灵理论成为现实，这将是几十年来人工智能计算最伟大的发展之一。

　　人工智能发展的最后阶段是机器具有自我意识并形成自己身份的能力。这种形式的人工智能在今天根本不可能，但几十年来一直在科幻媒体中使用，以吓唬和吸引公众。为了使自我意识人工智能成为可能，科学家们需要找到一种方法将意识复制到机器中。

　　映射人类意识的能力是一个目标，远远超出了简单地将输入插入人工智能程序或使用数据集来预测未来结果。它代表了机器学习技术的巅峰之作，可能会从根本上改变人类与自己和世界的互动方式。