音樂有強大的魔力，例如，沒有配樂的電影不會激發同樣的情感回應。那么，有沒有辦法量化這些這些回應呢？如果可以，能不能對其進行逆向操作呢？在最近的一篇新論文中，南加州大學的研究人員繪制音調、節奏等的元素并觀察它們是如何誘發不同類型的大腦活動、生理反應和情緒變化，以便使人工智能學習如何利用這些關系來預測人們對一段新的音樂的反應。借助于機器的協助，他們得以反向對人類進行研究。而這也恰恰體現出了人工智能容易被人所忽視的一大功能：去幫助人類更好地理解這個世界和他們自身。

人工智能作為一個飛速發展的“新興”產業，其最終目的是了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大。不談其他，光是我國，近些年來便涌現出了一大波人工智能領域的創新企業，其中也不乏曠視科技、極鏈科技等深耕者。

現代社會的大部分人在提到人工智能時，往往都會抱有這樣的一個想法：“人工智能的存在是否會取代掉一部分人類的存在意義呢？”比如說，全自動隔離欄的存在可能會使收費員這個職業不復存在，而自動記賬系統也顯然比基礎的會計員更為高效且精準。可事實上，這種擔憂真的會成為現實嗎？

舉個可以改變人生的例子，也就是癌癥診斷。當醫生懷疑你有癌癥時，他們會先取樣交給病理學家，病理學家再利用顯微鏡來看樣本。病理學家每天要看數百片的載玻片及數百萬個細胞。所以為了支援這項工作，有幾位研究人員做出了一種人工智能分類器。現在，這個分類器已經能通過圖片來進行分辨：“這是不是癌癥？”盡管分類器挺厲害的，但它還遠達不到人類的準確率：人類大部分都能判讀正確。

但是，事情的有趣之處在于人類比較擅長判斷假陽性案例，而機器則比較擅長判斷難以辨別的案例。當機器與人類的能力結合在一起時，正確率可以達到99.5%。通過加上人工智能的協作，人類病理學家能減少個人判斷時85%的錯誤。也即是說，通過結合人類與機器的能力，所創造出的合作關系能極大地提升人類原本的水平。

所以說，我們可以選擇要如何使用這強大的技術。我們既可以選擇用人工智能來做自動化的工作，并與我們競爭，或者我們也可以選擇用人工智能來做增強化的工作，并與我們合作。通過這種方式，我們可以克服自己的認知限制，并協助自身去做真正想要做的事，而且做得更好。隨著我們發掘出新的方式來將智能賦予給機器，我們可以把那種智能移轉到全世界所有的人工智能助理身上，以此來確保每個人都能因此而受惠。那就是為什么每次當機器變更的聰明，我們也會變得更睿智。而這就是人工智能值得推廣的原因。

人工智能的核心在于，它可以被視為一個將非結構化信息轉化為有用且可操作知識的過程。人工智能的科學承諾是，我們可以綜合、自動化和優化這一過程，進而以技術為工具，幫助我們在一些領域快速獲得新知識——對人類來說，這些領域目前仍然令人不堪重負。

當然，像任何強大的技術一樣，人工智能也必須以負責任、有道德的方式進行使用，使每個人都從中受益。我們還必須明確認識到人工智能算法的實用性和局限性。但是，由于對人工智能的密切關注，加上對相關數據質量影響的更多研究，我們終有一天會發現，人工智能通過發現可逃過人眼的模式和來源，在支持各類專家的工作方面發揮至關重要的作用。

正是科學家與算法之間的這種合作，將決定著未來幾十年里科學進步的具體成就。人工智能將有很大概率成為科學家可以部署的解決方案，進而提升我們的日常生活質量，使得我們所有人都能更快、更高效地工作。如果我們可以廣泛、適度地部署這些工具，創造一種生機勃勃的環境，讓每個人都能參與并從中受益，那么我們就有機會豐富和推進人類的整體發展。

在此過程中，我們可能還會學到一些關于我們自己的東西。當我們發現了更多有關學習過程本身的事情，并將其與人類大腦進行比較時，我們有一天就可以更好地了解使人類獨一無二的東西，比如揭示思維中一些長期未解的謎團，如夢想、創造力、甚至是意識。

如果人工智能不僅可以幫助我們整個社會拯救環境、治愈疾病和探索宇宙，還能更好地了解我們自己，這也許最終會成為人類獲得的最偉大的發現之一。