人工智能不能取代人类的真正原因
原标题：人工智能不能取代人类的真正原因人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI，是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新的技术科学。AI所涉及的学科十分复杂和广泛，例如：哲学和认知科学、数学、神经生理学、心理学、计算机科学、信息论、控制论、不定性论等等，同时人工智能又是一门边缘学科，属于自然科学和社会科学的交叉。
目前，人工智能已经应用在机器视觉、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、自动规划、智能搜索、定理证明、博弈、自动程序设计、智能控制、机器人学、语言和图像理解、遗传编程等领域中。由此看出，人工智能已经渗入到人类生活中并且将人类的生活提升到另一个层次，而就在这样的发展形势下，有人对人工智能提出了担忧和质疑：人工智能会不会从体力劳动和脑力劳动方面逐步取代人类？
1956年，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家首次提出了“人工智能”这一术语。人工智能学科发展了六十年，而AI是否能代替人类也反反复复经历了很多个阶段，从否认机器人可以代替人类的工作，到承认可以帮助人类做很多事情，到尽管可以做很多事情，但却要人类来处理AI出现的故障；从AI的工作从不出错到训练它完成更新的任务，到最后，认为很多工作根本就不应该是人类应该做的。从人类的心理变化，可以看出，AI正在一步一步的减轻人类的负担，提高人类的工作效率，甚至会让人担心自己的工作会被AI所代替。
1997年，美国IBM公司的“深蓝”超级计算机以2胜1负3平战胜了当时世界国际象棋冠军，成为早期人工智能技术的一个完美例子。2016年3月15日，随着谷歌围棋人工智能“阿法狗（AlphaGo）”与韩国棋手李世石最后一轮较量的结束，这场引起全世界广泛关注的“人机大战”总比分定格在1:4。“人工智能”战胜“人类智慧”。
“阿法狗”完胜李世石，体现了深度学习神经网络技术和人工智能的巨大潜力。但是机器人的智力与人类的智力相比还是有很大差距的，谷歌的人工智能虽然在围棋博弈这方面智力水平达到了职业九段选手，但是人类的感知、学习、理解、认知等综合能力是当前机器人无法达到的。
总的来说，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够像人类一样思考。如果希望做出一台能够思考的机器，那就必须知道什么是思考，更进一步讲就是什么是智慧。什么样的机器才是智慧的呢？科学家已经作出了汽车，火车，飞机，收音机等等，它们模仿我们身体器官的功能，但是能不能模仿人类大脑的功能呢？到目前为止，我们也仅仅知道这个装在我们天灵盖里面的东西是由数十亿个神经细胞组成的器官，我们对这些细胞的了解甚少，模仿它们恐怕是天方夜谭。就像有些人说的那样：“人能创造机器人，但是机器人永远都创造不了人。就凭这一点，机器人就无法取代人类。”
展开全文智能的布局体现在两个方面，一个通过经验获得知识，另一个是对整体环境的理解。从这个角度来看，机器人在面对未知环境的变化，未知的任务，它的决策能力还是非常弱的。从专业角度分析，人类比机器人强的地方在于学习与理解能力。人可以通过经验来学习新事物，并具备触类旁通的能力。人是通过数以亿计的神经元互相连结构成大脑，大脑是一个并联机制，所以人善于学习，通过所经历的事情或经验，能够发现事物的特征，发现本质规律，从而全面理解周围环境。与此同时，人类生活的日常环境却是多任务的，要面对各种各样的情况。人工智能的优势就在于能用复杂的计算处理简单的任务。因此有专家认为，人工智能自我学习、举一反三的能力还不如5岁孩子。有谁会担心，五岁的孩子来统治人类？
人类制造了机器人并不是用来代替人类，而是来帮助人类、延伸人类的能力。机器人是人造的，需要人去维护，而机器人有很多能力是人所不及的，如一些危险环境，人不能去而机器人可以去；而机器人在很多未知和复杂的危险环境如地震环境，无法做出正确的决策，这时就需要有丰富经验与知识的人类与它合作，共同完成任务，因此人与机器人是合作的关系。
人类大脑的记忆能力和计算能力的确比不上机器，但是人脑的智慧其实是对于信息的分析和决策能力，这是世界上任何最强大的电脑都无法比拟的。正因为如此，人工智能在未来几十年内应该都没有办法赶超我们人类的大脑，但它们会在生活中广泛应用，人类需要担心的并不是人工智能奴役人类，而真正要担心的是人类本身会不会退化。（来源：宇辰网）
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责任编辑：人工智能否取代教师中科院院士：缺情感，无法替代许多工作
2015年6月3日，一台“机器人”在九江学院一间教室里为学生讲课。未来，教师这个职业会消失吗？
5月13日，一场探讨“人工智能与未来教育”的高峰论坛在华东师范大学举行。十余名专家作了主题演讲，探讨人工智能将如何影响教育、改变教育等问题。
多名学者认为，目前看来，因为情感能力、认知能力等方面的局限，人工智能尚无法取代教师，但凭借数据处理等方面的优势，人工智能在教育领域大有可为。
也有专家指出，人工智能神经元呈指数型成长，未来完全可以承担创造性工作，甚至获得情感能力。
讨论：机器人未来会取代教师吗？
多位学者在当天的发言中认为，至少在短期内，人工智能仍无法取代教师。
中国科学院院士、华东师范大学信息科学技术学院院长褚君浩相信，机器人教师可以汇聚好老师经验，在未来完全可以承担具体的教师工作。
但他也指出，现阶段机器人耗能大，且无法融入情感等，无法替代教师的很多工作。“人有精神来驱动，有哲学来指导他，所以能够做出很好的成绩。”
华东师范大学计算机科学与软件工程学院副院长蒲戈光认为，当下人工智能革命的本质，是机器对知识的处理取得巨大进步。“但是人类的优势，就在于破坏知识和创造知识。”
沪江网创始人伏彩瑞也对人工智能完全取代教师持有怀疑态度。“我还是琢磨着，一直到最后它也不如人聪明。”他说。
伏彩瑞提出，未来十年会是人工智能和人的智能并举的时代，机器人能承担很多重复性的枯燥工作，而教师的工作重点，会是机器做不到的事，包括培养孩子的综合素质、情商等。
不过，也有多名技术领域的专家指出，人工智能发展迅猛，未来完全可能胜任创造性工作，甚至具备情感能力。
机器学习与量化金融专家邹昊表示，人工智能神经元的数量增长是指数式的，认知技术、情感技术都是发展重点。未来，机器人在和学生的沟通当中，完全有可能习得如何了解他们的情感和需求。
他表示，未来几十年，人工智能完全可能胜任创造性工作。
专家：记忆教育将走向创新教育
科大讯飞副总裁吴晓如在发言中指出，短期内，人工智能完全替代教师并不可能。当前环境下，应该更多地考虑，师生怎么在人工智能背景下更好地教、更好地学。
他举例，现阶段大班制教学中，教师往往只能掌握前几名和后几名学生的情况，对大部分学生学业情况其实并不了解。
“这就需要老师有更多双眼睛和耳朵关注更多的学生。”他认为，这就是人工智能可以作为的地方，“我们要让学校里面越来越多地添置一些基础数据采集设备。”
他认为，随着数据越来越多，学校的智慧系统会越来越强大。不仅可以提高课堂效率，甚至可以指导教和学的过程。
值得一提的是，发言中多名学者都提到，人工智能的发展将重新界定教育内容。未来，研究性学习、创造性思维培育等将是教育的重心所在。
中国教育三十人论坛成员、南京师范大学教育科学学院教授项贤明认为，未来“知识中心主义”慢慢会淡出教育舞台，“全人教育”会占据核心，“记忆的教育将走向创新的教育”。
（文中涉及演讲内容由记者根据论坛现场整理，未经嘉宾本人审定。）
人工智能无法取代人类医生的5个理由
医学未来学家认为，像维诺德·柯斯拉这样的投资者并不完全了解医学行业，因此他所描绘的愿景不会出现。永远也不会出现。
根据牛津大学的CarlBenediktFrey和MichaelA.Osborne的报告，医学转录员，医疗记录员和健康信息技术人员以及医疗秘书是未来最有可能由计算机化实现的工作，但只有0.42%的概率让医生和外科医生的职业实现自动化。
别误会我的意思，AI将在未来10到15年内在医学领域出现。例如，放射学家和临床学者休·哈维估计在10年内使用AI将成为NHS常规实践。博思艾伦咨询公司的健康信息学/精准医学主管安娜·费尔南德斯说在三年内我们将有许多机器学习算法在美国进行积极的临床试验测试并获得批准在医学领域中使用。
此外，AI将改变当医生的意义：一些任务将消失，而其他任务将被添加到工作程序中。然而，永远不会出现自动化（机器人或算法）取代医生的情况。让我告诉你五个原因吧。
1
医学不能没有同理心
即使一系列技术将提供出色的解决方案，它们也很难模仿同理心。为什么？因为同理心的核心有建立信任的过程：倾听对方，关注他/她们的需要，表达同情的感觉，并以对方理解的方式作出回应。
目前，你不会相信机器人或智能算法做出的性命攸关的决定，甚至决定是否服用止痛药的决定你也不会相信。以NHS及其实验为例，通过聊天机器人可以减轻健康热线的负担。参与试验的患者表示他们将使用该系统更快地与医生预约，而不是采用聊天机器人给出的建议。
如果健康问题较为简单，患者在自我照顾方面承担更多责任，未来可能会发生变化，但我们可能永远无法想象没有同理心的医学。我们需要医生握着我们的手，同时告诉我们一个性命攸关的诊断，治疗指导和整体支持。而算法无法取代。永远也无法取代。
2
医生采用非线性工作方法
《豪斯医生》有一集，团队无法弄清楚一个小男孩是如何中毒的。他们考虑了很多可能：药物，食物中毒，农药中毒。对于每种可能的诊断，他们建议采用不同的治疗方案。
他们每个人都让病人变得更糟——直到他们偶然发现这个男孩沾染到了亚胺硫磷，这是一种牛仔裤使用的杀虫剂，男孩从把裤子放在一辆卡车里的街头小贩那里买来牛仔裤。这个男孩没有洗过就穿上了那条裤子，这就是他的皮肤吸收毒物的方式。
没有算法可以做出这样的诊断。虽然数据，测量和定量分析是医生工作的重要组成部分——而且在未来这些将变得更加重要（你知道，数据是工业新的石油或食物）——建立诊断和治疗患者是非线性过程。它需要算法和机器人永远不会拥有的创造力和解决问题的技能。
患者和他们的生活方式也各有不同。疾病具有相同的特征。因此，情况并非如此;每个病人都需要人类医生的关注。在复杂的数字解决方案出现之前，医生将把从简单医疗设备采集的数据转换为医疗决策。将来，任务还是一样的，不过医生将使用更复杂的技术。
3
技术需要有能力的医生
越来越复杂的数字健康解决方案将需要合格的医疗专业人员的能力，无论是关于机器人还是AI方面都是如此。以最常见的手术机器人达芬奇手术系统为例。它具有3D高清放大视觉系统和弯曲和旋转远远超过人手的微型手腕器械。然而，外科医生必须学会如何操作它，而掌握它需要练习。
同样，看看IBMWatson。它是为肿瘤学家设计的独特项目，为临床医生提供了基于循证医学的治疗方案。尽管如此，只有医生加上可以选择治疗的患者，只有医生才能评估智能算法是否给出了可能有用的建议。没有机器人或算法可以解释清楚复杂的，多层次的挑战，包括心理方面。虽然它们将提供数据，但解释将始终是人类的领土。
4
总有人类才能完成的任务
医生，护士和其他医务人员每天都要完成繁琐单调和重复的任务。一项研究表明，在美国，普通医生每周在药物配给的时间为8.7小时。精神科医生在文书工作工作时间中比例最高（20.3％），其次是内科医生（17.3％）和家庭/全科医生（17.3％）。这些类型的任务和程序可以自动化，而且它们也应该自动化。
但是，技术也有无法履行的职责和责任。虽然IBMWatson可以在几秒钟内筛选出数百万页的文档，但它永远无法进行海姆利克急救法。比之技术，总会有些任务人类可以更快完成，更可靠地完成或以更低的成本完成。
5
从来不是技术与人类的对决
把AI塑造成人类永远的敌人，这种想法应该彻底停止了。它从来就不是技术与人类之间的对决，或者技术的一部分与人类之间的的对决，因为技术创新总能达到帮助人们的目的。
我们在同一战壕内作战。无论是AI，机器人，增强显示技术还是虚拟现实技术，我们都应该接受它们对医学运营方式产生的巨大影响，然后开始利用它们的力量。想象一下，如果将创造力和解决问题的技能与无限的计算能力和技术认知资源相结合，医学能够取得多大的成就。
人与技术之间的合作是最终的回应。通过深度学习识别转移性乳腺癌的研究揭示了类似的情况。当深度学习系统的预测与人类病理学家的诊断相结合时，图像分类以及肿瘤定位评分显著增加。此外，人为错误率下降了85％。研究结果表明，人工智能和人类在合作时最有效。
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