人工智能的含义及特点
1.人工智能是相对人的自然智能而言，即用人工的方法和技术,模仿、延伸和扩展人的智能,实现某些``机器思维“。2.人类智能的主要特点：感知能力、记忆与思维能力、归纳与演绎能力、学习能力以及行为能力。3.归纳能力是通过大量实例，总结出具有一般性规律的知识的能力。演绎能力是根据已有的知识和所感知到的事实，推理求解问题的能力。
什么是人工智能 会干啥真能取代人类
1.什么是人工智能？
人工智能（ArtificialIntelligence）简称AI，也称作机器智能，是指由人工制造出来的系统所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机实现的智能。该词同时也指研究这样的智能系统是否能够实现，以及如何实现的科学领域。
关于何谓人工智能，目前尚未有标准答案，不同的企业或专家理解也不尽相同。北京邮电大学教授、北邮计算机围棋研究所所长刘知青认为，“人类智慧和人工智能可能是两种不同的智慧，评估的方法是不一样的，两者互补互鉴。”
近日微软召开媒体沟通会披露了由微软全球执行副总裁、微软人工智能及微软研究事业部负责人沈向洋博士首倡的“人工智能创造三原则”。“三原则”指：
1，人工智能创造的主体，须是兼具IQ与EQ的综合体，而不仅仅是具有IQ。
2，人工智能创造的产物，须能成为具有独立知识产权的作品，而不仅仅是某种技术中间状态的成果。
3，人工智能创造的过程，须对应人类某种富有创造力的行为，而不是对人类劳动的简单替代。
资料图：一款家庭用智能机器人吸引小朋友目光
2.人工智能都能干些啥？
目前最为寻常的一个应用就是翻译。深度神经网络的翻译已经到了能够学习多种功能，将输入的“像素”、“音频”等输出为对应的翻译文字或其他需要的形式。其实，关于人工智能已经有很多项目落地。微软最近称，在创造方面，微软小冰采用基于情感计算框架的创造模型，可通用地完成诗歌、歌词和财经评论的创造，其独创性超过83%。另外，目前普遍观点认为，人工智能应用还将在金融和医疗领域爆发。通过人工智能的应用，未来自动诊断和基因排序也将达到个性化的精准医疗。有外媒报道，中国某家移动互联网金融企业通过分析1200项特征数据，能在数秒内生成逾10万种潜在风险情境，从而为用户提供量身定制的贷款，逾期还款率超低。
人工智能宫颈癌诊断机器人“Landing”
3.人工智能将抢人类饭碗、甚至取代人类？
随着人工智能在实际应用中的崭露头角，有人担心：未来人工智能将和人类抢“饭碗”，甚至取代人类。近日，有外媒发文称，受人工智能影响，以后金融服务业雇员可能减少两成至一半。那人工智能和人类智慧究竟孰优孰劣？浙江大学计算机学院副院长陈刚说，“不太明白为什么人们一听说人类顶尖围棋高手被程序打败了就特别紧张，其实目前人类连‘人类智慧’到底是什么都没研究特别清楚。”其实关于人工智能所带来的各种担忧层出不穷，2015年9月，腾讯财经推出了自动化新闻写作机器人，一度引发“记者要下岗了”的论点，但事实是，目前仍有大量记者供职。
中国科技大学信息学院执行院长吴枫接受媒体采访时称，目前深度学习人工智能技术还远不能与人脑相比。近年深度学习人工智能取得了很多成就，但也有很多局限性——深度学习需要大量的数据和限定应用场景的学习，一旦数据量不够充分或者应用场景变数太多，就无法表现出令人满意的性能。
4.中国人工智能发展状况如何？
据业内专家预测，2021年及以后，人工智能领域将继续以有意义的方式进行大规模扩张和发展。预计2021年将出现许多有前途的发展，并可能成为人工智能实施的黄金之年。
自动化治理将控制AI应用程序
2021年，企业将通过在其机器学习操作流程中实施强有力的模型保证，来加强整个企业的人工智能治理能力。这对于确保人工智能应用正确执行其预期功能至关重要。与此同时，这些应用程序将避开隐私侵犯、人口统计学偏见和其他负面算法结果。人工智能治理系统的供应商将扩大他们的能力，部署和管理一个稳定的有保障的模型流，一直到边缘设备。
AIOps是未来趋势
IT系统的复杂性在过去几年中显著增加。AIOps解决方案允许IT运营和其他团队通过对即将到来的数据量和类别的细微分析来升级基本流程、任务和决策。在这种情况下，IT领导者必须依赖AIOps提供者，后者可以通过数据相关性授权跨团队协作。这些供应商还提供端到端的数字体验，并顺利地集成到IT运营管理工具中。
人工智能与物联网融合
物联网并不是什么新事物，但我们最终会注意到人工智能和物联网的无缝融合。这种趋势已经进入了行业，并且是许多有价值的用例的一部分。采用人工智能技术，将允许AIoT系统在没有人类参与的情况下根据数据自动执行任务和学习。AIoT还将在智能建筑、城市和零售环境中发挥重要作用，利用数据提供最佳的安全性、增强的可持续性实践、顺畅的客户体验、实时提供优化等。毫无疑问，它将影响几乎所有的垂直行业，包括航空、汽车、金融、制造业、医疗保健和供应链。
AI作为一种服务出现
人工智能即服务(AIaaS)将人工智能服务与SaaS商业模式相结合，帮助将人工智能推向大众，而无需支付高昂的价格。作为一种服务，人工智能最突出的优势是，在缺乏人工智能专家的情况下，企业可以利用人工智能的力量，即使没有专业知识来管理它。
新冠肺炎疫情成为未来一段时期全球发展的“新常态”，国内外均处于经济社会创新发展和转型升级期，对人工智能的运用需求迫切，我们判断，随着算法的创新、算力的增强、数据资源的累积，智能化基础设施的建设和传统基础设施将实现智能化升级，人工智能技术有望推动经济发展全要素的智能化革新。
人工智能的定义及特征是什么
1.人工智能是相对人的自然智能而言，即用人工的方法和技术,模仿、延伸和扩展人的智能,实现某些``机器思维“。2.人类智能的主要特点：感知能力、记忆与思维能力、归纳与演绎能力、学习能力以及行为能力。3.归纳能力是通过大量实例，总结出具有一般性规律的知识的能力。演绎能力是根据已有的知识和所感知到的事实，推理求解问题的能力。
人工智能的三大特征
一、通过计算和数据，为人类提供服务
从根本上说，人工智能系统必须以人为本，这些系统是人类设计出的机器，按照人类设定的程序逻辑或软件算法通过人类发明的芯片等硬件载体来运行或工作，其本质体现为计算，通过对数据的采集、加工、处理、分析和挖掘，形成有价值的信息流和知识模型，来为人类提供延伸人类能力的服务，来实现对人类期望的一些“智能行为”的模拟，在理想情况下必须体现服务人类的特点，而不应该伤害人类，特别是不应该有目的性地做出伤害人类的行为。
二、对外界环境进行感知，与人交互互补
人工智能系统应能借助传感器等器件产生对外界环境（包括人类）进行感知的能力，可以像人一样通过听觉、视觉、嗅觉、触觉等接收来自环境的各种信息，对外界输入产生文字、语音、表情、动作（控制执行机构）等必要的反应，甚至影响到环境或人类。借助于按钮、键盘、鼠标、屏幕、手势、体态、表情、力反馈、虚拟现实/增强现实等方式，人与机器间可以产生交互与互动，使机器设备越来越“理解”人类乃至与人类共同协作、优势互补。这样，人工智能系统能够帮助人类做人类不擅长、不喜欢但机器能够完成的工作，而人类则适合于去做更需要创造性、洞察力、想象力、灵活性、多变性乃至用心领悟或需要感情的一些工作。
三、拥有适应和学习特性，可以演化迭代
人工智能系统在理想情况下应具有一定的自适应特性和学习能力，即具有一定的随环境、数据或任务变化而自适应调节参数或更新优化模型的能力；并且，能够在此基础上通过与云、端、人、物越来越广泛深入数字化连接扩展，实现机器客体乃至人类主体的演化迭代，以使系统具有适应性、灵活性、扩展性，来应对不断变化的现实环境，从而使人工智能系统在各行各业产生丰富的应用。
什么是人工智能，这篇文章讲得很透彻！
“智力”是指一个人的智力能力。他知道，记得，判断，思考，想象等等。例如，法国心理学家AlfredBinet将“智能”定义为“判断或判断是适应环境的有力实践，主动性和能力。良好的决策能力，充分的理解力，正确的推理能力，但记忆不同于判断且独立于判断。”在牛津英语词典中，智力”被解释为“获得和应用知识和技能的能力”，这无疑取决于记忆。最后，大脑是一种心理能力，与神经机制和认知活动密切相关。与生物学的“神经”水平相反，从科学和心理学的角度来看，在行为的宏观水平上，智力偏好被赋予“认知”的定义。
什么是人工智能（Al）
一般而言，智力主要包括学习能力，对环境的适应能力，灵活的应对能力和创造思想的能力。可以说，智力将超越主体的功能，即心理能力。因此，智力与体现在感知，适应，训练，感觉，判断，意识和创造力中的心理机制的实施密切相关。因此，AI可以定义为促进或替代人类思维的工具，无论数据中心或通过诸如机器人之类的手段，它都体现在计算机程序中。同时，人工智能（AI)工具还具有在特定条件下有目的地获取和应用知识和技能的能力。
人工智能（AI)分类根据AI算法，AI可以分为符号AI和AI研究深度，但从实践的角度来看，AI可以分为弱AI，强人类AI和普通AI。
弱人工智能（AI)意味着通过可编程逻辑判断，数据存储和搜索机来实现智能。
弱人工智能（AI)只要求机器具有智能行为，具体的实现细节并不重要。作为“蓝色”的创造者，它没有遵循国际象棋大师的思想，仅遵循既定的操作步骤。
人工智能引领人类第四次工业革命-智能化
强大的人工智能（AI)意味着一台机器可以发展思维，甚至拥有比人更高的思维。强大的AI需要创造一种可以像人类一样思考的机器，以理解信息并保持意识。至于强大的人工智能（AI)，其创造应该基于人类思维的原理，也就是说，人工智能（AI)的优缺点不是力量，而是机器智能的程度，而是意识的真正独立性。
物理人工智能（AI)。与强大的人工智能（AI)不同，物理人工智能（AI)不是专注于人脑的机器，而是因为该机器越来越多地模仿人体，并且似乎已经成为一个聪明的人。例如，一群具有蚂蚁智能的机器人例如智能狗在清理灾区碎片和寻找幸存者方面可以发挥重要作用。
人工智能（AI)已渗透到人们的生活中
另外，根据人工智能（AI)的应用范围，可以分为三类：特殊人工智能（AI)，通用人工智能（AI)和超级人工智能（AI)。当前，基于一个或多个专业领域的人工智能（AI)主要是一种特殊的人工智能（AI)，它发展迅速，产生了更加丰富的成果。通用人工智能（AI)意味着一台机器，就像一个人一样，可以自动知道并扩展以做所有可能的事情。超级人工智能（AI)是指具有自我意识的人工智能（AI)，例如具有独立的价值观，世界观等。
如您所见，AI的分离主要基于技术开发逻辑的变化以及其在技术应用中实际效用的差异。这样的划分无法解释AI的性质，因此它无法应对使用AI的后果。
人工智能（AI)的本质人工智能（AI)的创造和发展一直伴随着人类思维的矛盾。因此，可以从矛盾的另一个方面获得人工智能（AI)的本质。通常，在人类思维和人工智能（AI)中，人类与工具之间存在矛盾。因此，人工智能（AI)的本质也显示出思维模式相对于人类的特殊性。
首先，就人工智能（AI)的功能特性而言，人工智能（AI)不仅被理解为机器人或智能工具，而且被理解为用于建模，扩展和开发人类智能的人工智能（AI)产品，以及一系列的人工智能（AI)。产生的技术。因此，人工智能（AI)的本质与计算有关，它成为计算机科学的重要分支和解决问题能力的体现。简而言之，人工智能（AI)的本质是对问题的解决方案的计算。其次，人工智能（AI)是必须具有技术和人工特征的人工产品。这与通常意义上的技术无关。
人工智能发展历程
就人工智能（AI)而言，“智慧”与人类思维并不平衡，但是人类思维与工作智慧正在融合。因此，人工智能（AI)不能总是与“人工”成分分开。它的本质仍然是“人造”属性。最后，作为人类智能类似物的“一类”，人工智能（AI)的发展是使用一种算法来模拟人类的思维和行为，无论结论是计算学习还是独立学习。因此，随着特定领域操作能力的提高，人工智能（AI)的未来发展必然要高于人类，但永远无法完全取代人类的思维。
人工智能系统的技术架构人工智能发展历程
因此，人工智能（AI)的本质就是机器思维的本质，属于人工智能（AI)的范畴。尽管人工智能（AI)具有人类的某些功能和属性，但它不能超越和替代其本质，或者与人类的思维无关。因此，人工智能（AI)解决问题的能力不能超出人们的思维和意识范围，更不用说产生人们所依赖的联系和社会实践。
当前，人工智能（AI)是全世界研究的重点对象，也是人们茶余饭后讨论的经典话题。不管怎样，人工智能(AI)将是今后人类社会发展的方向。人工智能的出现是人类社会在某个阶段发展的科学技术产物。它的发生，应用和发展对人类生存具有重要意义。在哲学上，人工智能加深了对物质反应的理解。在社会上，人工智能(AI)释放生产力并提高经济效率：对于生活而言，人工智能(AI)使生活更加便利。
前路仍需双脚走，人工智能（AI)必将深深地影响着我们每一个人的生活，让我们拥抱人工智能，一起见证人工智能的辉煌明天！返回搜狐，查看更多
人工智能是什么
人工智能是什么？欢迎大家迈入人工智能的大门1.人工智能的定义2.人工智能的话题3.人工智能的四大技术分支4.人工智能的主要应用领域5.人工智能的三种形态5.1.弱人工智能到强人工智能有多难？5.2.弱人工智能的前进方式5.3.强人工智能到超级人工智能之路5.4.智能爆炸——强人工智能时代微信公众号同步欢迎大家迈入人工智能的大门人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是当前全球最热门的话题之一，是21世纪引领世界未来科技领域发展和生活方式转变的风向标，人们在日常生活中其实已经方方面面地运用到了人工智能技术，比如网上购物的个人化推荐系统、人脸识别门禁、人工智能医疗影像、人工智能导航系统、人工智能写作助手、人工智能语音助手等等。目前有大量群体对人工智能的定义、原理、分类、应用产生了极大地兴趣，可是网上媒体发布的一些资料信息大多具有极强的偏向性和导向性，很少有客观全面的总结。在这里，我做了一个详细的“人工智能图解笔记”，从人工智能的定义、分类和发展路径等角度，给大家展示了一个全面的人工智能图谱。
1.人工智能的定义人工智能的定义主要有以下几种：
人工智能的一种定义：《人工智能，一种现代的方法》笔记：人工智能是类人思考、类人行为，理性的思考、理性的行动。人工智能的基础是哲学、数学、经济学、神经科学、心理学、计算机工程、控制论、语言学。人工智能的发展，经过了孕育、诞生、早期的热情、现实的困难等数个阶段；人工智能的另一种定义：人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，它是计算机科学的一个分支；人工智能是一门什么科学？：人工智能科学的主旨是研究和开发出智能实体，在这一点上它属于工程学。工程的一些基础学科自不用说，数学、逻辑学、归纳学、统计学，系统学、控制学、工程学、计算机科学，还包括对哲学、心理学、生物学、神经科学、认知科学、仿生学、经济学、语言学等其它学科的研究，可以说这是一门集数门学科精华的尖端学科中的尖端学科——因此说人工智能是一门综合学科。2.人工智能的话题人工智能的话题有且不限于以下几种：
我们总是把人工智能和电影想到一起：星球大战、终结者、2001：太空漫游等等，电影是虚构的，那些电影角色也是虚构的，所以我们总是觉得人工智能缺乏真实感；人工智能是个很宽泛的话题：从手机上的计算器到无人驾驶汽车，到未来可能改变世界的重大变革，人工智能可以用来描述很多东西，所以人们会有疑惑；我们日常生活中已经每天都在使用人工智能：生活中很多互联网工具已经是人工智能了，只是我们没意识到，或者已经习惯了而已。JohnMcCarthy在1956年最早使用的人工智能(ArtificialIntelligence)这个词，他总是抱怨“一旦一样东西用人工智能实现了，人们就不再叫它人工智能了。”；一些场景的弱人工智能例子：谷歌，一个巨大的搜索热人工智能；智能手机，弱人工智能系统；智能汽车，很多已经安装了控制汽油渗入，控制防抱死系统的电脑等；垃圾邮箱过滤器也是经典的弱人工智能。3.人工智能的四大技术分支人工智能的四大技术分支如下所示：
模式识别：是指对表征事物或者现象的各种形式（数值的文字、逻辑的关系等等）信息进行处理分析，以及对事物或现象进行描述分析分类解释的过程，例如汽车车牌号的辨识，涉及到图像处理分析等技术；机器学习：研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构是指不断完善自身的性能，或者达到操作者的特定要求；数据挖掘：知识库的知识发现，通过算法搜索挖掘出有用的信息，应用于市场分析、科学探索、疾病预测等等；智能算法：解决某类问题的一些特定模式算法，例如我们最熟悉的最短路径问题，以及工程预算问题等等。4.人工智能的主要应用领域人工智能的主要应用领域有哪些呢？
机器人领域：人工智能机器人，如PET聊天机器人，它能理解人的语言，用人类语言进行对话，并能够用特定传感器采集分析出现的情况、调整自己的动作来达到特定的目的；语音识别领域：该领域其实与机器人领域有交叉，设计的应用是把语言和声音转换成可进行处理的信息，如语音开锁（特定语音识别）、语音邮件以及未来的计算机输入等方面；图像识别领域：利用计算机进行图像处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，例如人脸识别、汽车牌号识别等等；专家系统：具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，后台采用的数据库，相当于人脑具有丰富的知识储备，采用数据库中的知识数据和知识推理技术来模拟专家解决复杂问题。5.人工智能的三种形态人工智能具体有哪三种形态呢？
弱人工智能：弱人工智能(ArtificialNarrowIntelligence,ANI)是擅长与单个方面的人工智能，比如有能战胜象棋世界冠军的人工智能，但是它只会下象棋，你要问它怎样更好地在硬盘上存储数据，它就不知道怎么回答你了；强人工智能：强人工智能(ArtificialGeneralIntelligence,AGI)，是人类级别的人工智能，强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能要难得多，我们现在还做不到。LindaGottfredson教授把智能定义为“一种宽泛的心理能力，能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念，快速学习和从经验中学习等操作”。强人工智能在进行这些操作时，应该和人类一样得心应手；超人工智能：超人工智能(ArtificialSuperIntelligence,ASI)，牛津哲学家，知名人工智能思想家NickBostrom把超级智能定义为“在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科技创新、通识和社交技能”。超人工智能可以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面都比人类强万亿倍，超人工智能也正是为什么人工智能这个话题这么火热的缘故，同样也是为什么永生和灭绝这两个词会在本文中多次出现。5.1.弱人工智能到强人工智能有多难？弱人工智能已经实现了，强人工智能还有一段路要走。那么目前究竟遇到了哪些困难呢？
一个大困难：人类的大脑是我们所知宇宙中最复杂的东西，至今我们都还没完全搞清楚；可以简单解决的：可简单解决的造一个能在瞬间算出10位数乘法的计算器；目前比较难以解决的：选一个能分辨出一个动物是猫还是狗的计算机；已经成功的：造一个能战胜世界象棋冠军的电脑；还没做出来的：谷歌目前花了几十亿美元在做一个能够读懂六岁小朋友的图片书中的文字，并且了解那些词汇意思的电脑；逻辑容易感知难：一些我们觉得困难的事情——微积分，金融市场策略、翻译等等，对于电脑来说都太简单了；而且我们觉得容易的事情——视觉、动态、转移、直觉——对电脑来说太难了；计算机科学家DonaldKnuth：人工智能已经在几乎所有需要思考的领域超过了人类，但是在那些人类和其它动物不需要思考就能完成的事情上还差得很远；人工智能的一个典型目标例子：要想达到人类级别的智能电脑，电脑必须要理解更高深的东西，比如微小的脸部表情变化，开心、放松、满足、满意、高兴这些类似情绪间的区别，以及为什么《布达佩斯大饭店》是好电影，而《富春山居图》是烂电影。5.2.弱人工智能的前进方式弱人工智能已经实现了，强人工智能还有一段路要走。那么目前究竟遇到了哪些困难呢？
第一步：增加电脑处理速度：要达到强人工智能，肯定要满足的就是电脑硬件的运算能力，如果一个人工智能要像人脑一般聪明，他至少要能达到人脑的运算能力。从人脑的发展速度来看，预计到了2025年就能花1000美元买到可以和人脑运算速度抗衡的电脑了；第二步：让电脑变得更智能：抄袭人脑，参考人脑范本做一个复杂的人工神经网络，科学界正在努力逆向工程人脑，来理解生物进化是怎么造出这个神奇的东西的，乐观的估计是我们在2030年之前能够完成这个任务，我们已经能模拟小虫子的大脑了，蚂蚁的大脑也不远了，接着就是老鼠的大脑，到那时模拟人类大脑就不是那么不现实的事情了；模仿生物演化，除了抄袭人了，也可以像制造飞机、模拟小鸟那样模拟类似的生物形式。不全部复制，包括部分人工的设计干预，因为人类主导的演化会比自然快很多很多，但是我们依然不清楚这些优势是否能使演化模拟成为可行的策略。让电脑来解决这些问题，如果抄学霸的答案和模拟学霸备考的方法都走不通，那就干脆让考题自己解答自己吧。这种想法很无厘头，却是最有希望的一种。总的思路是我们建造一个能进行两项任务的电脑——研究人工智能和修改自己的代码，这样他就不只能改进自己的架构了，我们直接把电脑变成了电脑科学家，提高电脑的智能就变成了电脑自己的任务，前期会很慢，但一旦上路，后面会飞速发展。5.3.强人工智能到超级人工智能之路从强人工智能到强人工智能，还有哪些需要改进和增强的地方呢？
发展的观点：总有一天，我们会造出和人类智能相当的强人工智能电脑。到了这个时候，人工智能不会停下来，考虑到强人工智能之于人脑的种种优势，人工智能只会在“人类水平”这个节点做短暂的停留，然后就会开始大踏步向超人类级别的智能走去；超级人工智能比人类牛逼的地方：硬件上，运算速度往着几何级的速度增长；容量和存储空间也会迅速提升，远超人类，而且不断拉开距离；可靠性、持续性，不会疲惫，能持续不断的思考；软件上，可编辑性、升级性，以及更多的可能性。和人脑不同，电脑软件可以进行更多的升级和修正，并且很容易做测试，另外一个则是集体能力，人类的集体智能是我们统治其它物种的重要原因之一，而电脑在这方面比我们要强得很多，一个运行特定程序的人工智能网络能够经常在全球范围内自我同步，这样一台电脑学到的东西会立刻被其它所有电脑学得，而电脑集群可以共同执行同一个任务，因为异见、动力、自利这些人类特有的东西未必会出现在电脑身上。5.4.智能爆炸——强人工智能时代如果强人工智能时代来临，地球将是一幅怎样的景象呢？
人类统治地球观：人类对于地球的统治教给我们一个道理——智能就是力量，也就是说一个超人工智能，一旦被创造出来，将是地球有史以来最强大的东西，而所有生物，包括人类都只能屈居于其下——而这一切有可能在未来几十年就发生。当一个超人工智能出生的时候，对我们来说，就像一个全能的上帝降临地球一般；递归的自我改进概念：一个运行在特定智能水平的人工智能，比如说脑残人类水平，有自我改进的机制，当它完成一次自我改进后，她比原来更加聪明了，我们假设它到了爱因斯坦水平，而这个时候它继续进行自我改进，然而现在它有了爱因斯坦水平的智能，所以这次改进会比上一次更加容易，效果也更好。第二次的改进使它比爱因斯坦还要聪明很多，但它接下来的改进进步更加明显。如此反复，这个强人工智能的智能水平越长越快，直到它达到了超人工智能的水平——这就是智能爆炸，也是加速回报定律的终极体现；当人工智能达到人类水平：以下的情景可能会发生：一个人工智能系统，花了几十年时间到达了人类脑残智能水平，而这个节点发生的时候，电脑对于世界的感知大概和一个四岁小孩一般；而这个节点后一个小时，电脑立马推导出了统一广义相对论和量子力学的物理理论；而在这之后一个半小时，这个超人工智能变成了超人工智能，智能达到了普通人类的17万倍；科技大佬警惕人工智能的原因：现在很多科技大佬包括科学家都在提出警惕人工智能，要建立和完善法律法规，目的就是担心未来人类会因此毁灭。那些在我们看来超自然的只属于全能的上帝的能力，对于一个超人工智能来说，可能就像按下一个电灯开关那么简单，防止人类衰老、治疗各种不治之症、解决世界饥荒、甚至让人类永生、操纵气候来保护地球未来什么的，这一切都将变得可能，同样可能的是地球上所有生命的终结。微信公众号同步小编在这里通知大家，关注微信公众号“机器学习和人工智能”，干货多多~ 我们会定期推送Python编程，人工智能基础算法，学术界、工业界最新动态，让更多的人了解人工智能~ 欢迎扫描下方二维码关注哈~