眾所周知，目前的汽車自動駕駛技術被分為L1-L5總共五個級別，盡管如此，市面上很多連L2級別都達不到的汽車產品，也被冠以“智能汽車”的稱謂。那么，現如今人工智能（Artificial Intelligence）做得最好的車，能達到人工智能的什么級別。

在此之前，有人將人工智能簡單地分為四級——

巔峰級：已經實現了人類無法超越的最優能力；

超越人類級：比所有人類的能力都要強；

強人類級：比大多數人類的能力要強；

弱人類級：比大多數人類的能力要弱。

和簡單明了且衡量標準清晰的自動駕駛分級方法相比，人工智能的這種分級方式相當模糊晦澀——什么叫“比所有人類的能力都要強”？衡量標準是什么？如果按照這種分級標準，人類早在上世紀70年代（甚至更早）就已經實現了“巔峰級”的人工智能。1972年，惠普推出第一款掌上計算器HP-35，當時其計算能力就已近做到了“人類無法超越”——到今天也是如此。如今，這種“巔峰級”的“人工智能產品”遍地都是，某寶上最便宜只賣8塊錢一個。

諸如阿爾法狗這類機器人，其人工智能依舊是靠數字計算來實現的。和人對弈的時候，當人類在其面前走出一步棋，那么這步棋產生的所有可能后續效果會被阿爾法狗用窮舉法計算出來，然后阿爾法狗再次對所有的應對走法及其產生的后續效果進行窮舉計算，最后得出最優應對方案。

換句話說，一位國際象棋大師充其量能在腦子里算100步以后的棋，但阿爾法狗則可以在對每顆棋子走法數學排列組合的基礎上，再算出各自100億步以后的棋。所以，在此斷言，就算把全世界的國際象棋大師加起來，都戰勝不了阿爾法狗。至于被阿爾法狗虐哭的柯潔，曾經在一局對弈中僅僅輸掉1/4子，這已經是近似于神的表現了！絕對可以讓柯潔吹一輩子！

不過阿爾法狗還是被打敗了，輸了個0:100。打敗阿爾法狗的是它的“弟弟”阿爾法零。換句話說，阿爾法零比阿爾法狗更先進，更能“算計”。盡管如此，阿爾法零的人工智能依然沒有超脫數字計算的范疇。說得簡單點，阿爾法狗就好比是奔騰時代的計算機，而阿爾法零這是酷睿時代的計算機，僅此而已。

那什么是“模糊計算”？以一只小狗為例，當它想鉆過柵欄下的狗洞時，它不用去計算自己身體最小寬度和高度，更不會去測量狗洞寬多少毫米；而我們人類洗衣服的時候，也不用去計算衣服色差以及菌落總群密度，看一眼就能判斷衣服洗干凈沒有——而且，這種判斷也因人而異，有潔癖的人和隨意的人對衣服干凈程度的判斷也不一樣……這就是模糊計算。

人工智能從根本上來看，其存在的基礎就是數字計算。從嚴格的意義上說，人工智能追求的是“接近”或在顯像上模擬實現模糊計算。至于想在人工智能領域實現真正的模糊計算，則是完全不可能的。有了模糊計算能力，才能說具備了真正的智商和情緒，才能算是真正的智能生物。

所以，人工智能開發到很高程度之后，人類被機器人消滅等等橋段，只能出現在科幻電影里，現實中完全不可能出現——人工智能想取代人腦？請先把人工智能提升到狗狗智商的高度再說。還是那句話，狗狗不會做算術題但是可以爬過狗洞，人工智能可以做到這一點嗎？

所以，我們依然只能在數字計算的基礎上對人工智能進行分級。依照人工智能“接近”模糊計算的程度，“人工智能韋氏分級法”將人工智能分為A1、A2、B1、B2四個等級。

A1級人工智能

當系統具備最簡單的“精確語音交流能力”，即為A1級人工智能。例如你對一臺手機或車機說：“撥打張三電話”。機器能夠領會指令并執行。但是這種級別的人工智能需要人工語音數據庫的精確匹配，而且要求指令完整清晰。你和機器說，“我有點想張三這個家伙了，給他打個電話”，這個時候由于通訊錄數據庫中沒有“他”這個選項，系統便無法執行指令。

A2級人工智能

當系統具備簡單的模糊語音識別能力，可以被視為A2級人工智能。例如你在車內說一聲“我感覺有點熱”，這個時候系統會自動開啟空調。在整個過程中人類不用發出諸如“請打開空調”這樣精準的語音指令，系統會通過“我……熱”這樣的關鍵字數據自己作出判斷。

盡管如此，但所有同類產品上的A2級人工智能的程序數據庫其實都是一樣的，以目前最新的iPhone XS手機為例，兩個月前出廠的iPhone XS和昨天出廠的iPhone XS相比，其Siri語音程序數據庫并無不同。從這個意義上看，A2級其實只能算是A1級的升級產物。

B1級人工智能

看到這里有人或許好奇了，為什么人工智能的第三等級不叫“A3”而叫“B1”？這是個好問題。因為“B”和“A”之間已經有了本質上的區別，即程序具備了自我學習、自我編寫以及數據庫的自我擴充能力。這就意味著，如果蘋果公司開發出具備B1級別人工智能的Siri，那么兩個月前出廠的手機和昨天出廠的手機，其程序數據庫完全不一樣。

還是以打電話來說明，拿到新手機之后，錄入通訊錄，然后你對手機說“打個電話給張三”，手機照做了。電話一接通，你開口就說：“嗨，禿子，昨晚上哪嗨皮去了……”這個時候系統就會將“禿子”和“張三”進行關聯標定，并通過跟蹤車主多次打電話的習慣，認定通訊錄上的“張三”就等同于車主口中的“禿子”。下次車主無意間脫口而出“給禿子打個電話”的時候，系統的人工智能就能判斷，車主是要和張三打電話，并立即執行。

隨著時間的推移，B2級別人工智能越來越符合用戶個人的使用習慣，甚至會學習外語或特定的語言使用方式。而不同的用戶，不同的累計使用時間，也會導致終端的人工智能程序數據庫出現明顯的差異化。從這個意義上看，之前大熱的阿爾法狗，其實還達不到B1級人工智能，只能算A2級人工智能。

B2級人工智能

而到了B2級別的人工智能，基本上就已近接近數字計算的極限了，開始表現出類似人類大腦“模糊計算”的顯像。其特征為可以預見用戶的行為后果，可以識別用戶的情緒，在用戶猶豫的時候可以主動給出合理建議，甚至是在沒有接到用戶指令的前提下自動執行一些操作；在用戶行為失當或者是選擇了風險較大方案的時候，會強行接管系統操作以避免風險的產生。

換句話說，B2級別人工智能就是在B1級別的基礎上實現“自主分析”、“自主判斷”、“主動性”甚至是“自我保護”。

俄羅斯科幻作家阿西莫夫曾經提出著名的機器人三大定律：

1、機器人不得傷害人類，或者目睹人類將遭受危險而袖手不管；

2、機器人必須服從人類命令，但命令與第一定律沖突時例外；

3、機器人在不違反第一、第二定律的情況下，要盡可能保護自己。

這三大定律，只要到了B2級別人工智能的時候才有可能成為現實原則。

如果有人在車上放了個屁，系統通過傳感器偵測到糞臭素的存在，但是人工智能沒有辦法判斷香臭的，但是發現車主臉上略顯不悅或尷尬，于是學習到了——只要車內糞臭素濃度達到了多少多少，就是壞事情，而且這種事情貌似還不太好說。

等到車上只有車主一個人的時候，系統就會問了，剛才是怎么一回事？答曰有人在車上放屁了。于是人工智能就明白了，剛才那玩意原來是“屁”。系統又問，那你為毛不開窗或開空調外循環？車主又回答，為了照顧放屁者的面子，否則放屁者會感覺更尷尬……以后再有人在車上放屁，不用車主說話，也不用偵測車主情緒，系統就會悄悄切換空調外循環并打開很小的風量……這是一種高“人工情商”的表現。

如果車主酒后在車上試圖強制接管人工駕駛，人工智能會向車主發出警告，警告無效后人工智能會主動切斷人工駕駛模式通道并讓其不能被再次開啟，同時會主動接管系統開關從而避免車主一怒之下關閉人工智能，必要時甚至會自動報警；如果車輛不具備自動駕駛功能或不具備自動駕駛條件，人工智能還會控制車輛的啟動系統，讓車輛從一開始就無法啟動……

那么，回到最初的問題，現在的智能汽車，都達到了人工智能的第幾級？

答案是A2級別。

有人說，有些車搭載的車聯網具備“學習”功能，例如不同的人坐上駕駛座的時候，系統會根據不同人的喜好，選擇不同風格的在線音樂。這其實是一種提前就設定好的多用戶設置，但是人工智能的單一用戶程序數據庫隨著時間的推移，并不會自動增添新的東西。

所以，判斷一套人工智能系統是A2還是B1，其標準就是看程序數據庫在單獨的用戶環境中，有沒有通過自主學習主動更新數據庫的能力。而且這種數據更新還因人而異，具有唯一性特征。