人工智能何以促进未来教育发展
原标题：人工智能何以促进未来教育发展自工业革命以来，人类社会的发展总是在技术与教育的角逐互动中前行。技术作为推动人类历史发展的核心推进力，与教育这一“人力资本发动机”竞相成为推动经济社会发展的主力。人工智能作为第四次工业革命的显著标签，其飞速发展正在逐步塑造社会、经济、生活等领域的业务新形态，也不断带来颠覆性、丰富性、创新性的新业态。面对人工智能技术对整个社会发展的刺激，教育如何发展，成为值得思考的重要问题。
人工智能凸显创新人才发展挑战
作为引发第四次科技革命的核心技术，人工智能促进社会经济和科技的指数级发展，对人力资本的质量与供给产生了新的需求，人工智能与人力资源之间的相互依存关系产生了前所未有的张力，教育的超前性更是受到前所未有的挑战。第一，知识增长的指数发展使得未来人才需要哪些方面的准备具有极大的不确定性。第二，智力劳动者比重增加，创新人才成为时代发展的刚需。人工智能技术与生产过程的深度融合，会极大压缩生产领域的从业者需求，特别是那些人工智能胜出的领域。第三，人工智能技术的兴起引发高技术产业、新兴产业、新型服务行业更广阔的发展空间，从而使得创新型人才、复合型人才、高技术人才等在劳动力结构中需求激增。人工智能技术无法取代的创造性、灵活性、人文性等能力将成为智能化时代人才竞争的关键。教育肩负培养创新人才、为未来人才提前布局的使命。回溯历史，我们可以得到的经验是，只有教育领先于技术的发展步伐，为技术推进的社会提前做好人力资源的布局，社会的发展才有后劲。因此，在人工智能推进社会更飞速发展的今天，必须回答好什么样的教育才能承载提前布局人力资源的使命，以应对未知社会的人才挑战这一问题。
人工智能催生新的知识生产方式
在人工智能的影响下，人类知识生产加剧变化，知识增量呈现指数级态势。教育的传承性发展将不再局限于知识的传授与继承，而强调知识创造与创新，人工智能的介入更是催生了新的知识生产方式。其一，人工智能强大的知识发现能力缩短了知识生产周期。随着深度学习、强化学习等新的机器学习算法的发展，人工智能除了可以加快知识的生产、访问和利用，还可以从数据中提取隐含的、未知的、潜在的、有用的信息（知识），从而扩展知识创造的能力。其二，人机协同的智能模式扩大了知识创造的机会与可能性。人工智能技术不仅促进人的群智协同创新，而且可以实现人类与人工智能代理协同，后者所具有的超强计算能力，可以极大加速知识生产，催生知识的众创，以及人机协同知识创新。人工智能催生的新的知识生产方式对教育的挑战是，教育不再局限于知识传承，而更是知识的创新。未来学校教育必须教会学生如何与人工智能技术协同合作，呵护学习者“能学”，以及高度重视学生辨析知识能力的培养，召唤学习者“会学”，促进学习者在人机交互中实现知识更新与创造。
人工智能变革学习方式带来创造力与活力释放可能
人工智能已经引发了诸多领域与行业的深刻变革，对教育的系统性变革更是呼之欲出，为学习方式的变革带来了可能。首先，人工智能技术带来规模化教育的个性化可能。人工智能构建的智慧学习环境不仅创造灵活的学习空间，还能感知学习情境、识别学生特征，为学生提供个性学习支持。其次，人工智能技术带来标准化教育下的适应性可能。人工智能通过动态学习诊断、反馈与资源推荐的自适应学习机制，可以适应学生动态变化的学习需求，从而打破标准化的教育限制，释放出学生的创造力与活力。最后，人工智能改善结构化的授导方式，释放教师的创造力与教学活力而专注于人性化的学习设计。教师烦琐重复性的工作能够被智能机器所替代，智能分析技术能为教师精准定位学生的学习问题与需求，教师的角色将转向更加优秀的学习设计师，专注于“如何让学生学好”，注重培养学生的能力和思维，将更多时间用于学习活动设计以及与学生的个性化互动交流，为学生提供个性化学习支持服务。人工智能的发展以及与教育教学的深度融合，给教育的改革创新带来了更多选择，教育需要发挥技术的赋能、增能、使能优势满足教育的功用性追求，也要坚守教育的育人初心和使命传递人文性价值，以学生的成长发展为前提探索可以实践的学习方式、学习设计，通过人工智能释放出教育的更大活力。
人工智能引发领域与行业变革催生教育生态升级
人工智能对其他领域与行业的变革影响也会延伸到教育领域，因为教育是关乎社会发展全局的事业。一方面，人工智能所发挥的增强、替代、改善、变革等作用，突出体现在对社会生产和生活各个领域所产生的行业重塑作用，以及对人力的释放。另一方面，这些重塑作用和人力的释放，引发了社会领域与行业的变革，促使了社会人才需求的转向；而教育是社会人才资源输出的重要领地，需要为此作出有力回应，从而催生教育生态升级。人工智能加速了教育深化改革的进程，推动了系统内部的更新再造。数字技术已经对教师学生、课程、教学方式、学习体验、评价、管理等教育要素产生了深刻影响，并通过逐步的再造教育流程，变革着教育生态。而人工智能则在进一步加速这一过程，以一种颠覆性创新的态势，拓展系统内各要素的内涵，改善和延展系统内部关系，重塑教育系统功能与形态。人工智能拓展了教育边界，助推未来学校建设。未来学校将借助技术的力量，把校外学习场所（如科技馆、博物馆）和线上学习场所都纳入“学校”的范畴，整合社会各领域的教育资源，形成一种全新的育人环境。同时，数字孪生等新技术促进现实空间与虚拟空间的交互融合，通过创建人、物、环境数字孪生体，实现物理空间与数字空间的双向映射、动态交互和实时连接。对教育系统内部的升级改造以及空间资源的拓展，能够使其更好地与社会领域衔接，更好地提供适应未来生活和工作的创新人才成长场所。
人工智能关乎强国战略目标实现
教育应服务于国家战略布局，为抢占人工智能发展先机，构筑先发优势；为国际竞争、社会发展输出创新人才，支持科学技术的自主研发。当前，世界各国纷纷把发展人工智能上升到国家战略的高度，以抢占新一轮科技革命的机遇高点以及全球竞争中的主动权。《新一代人工智能发展规划》提出我国要“成为世界主要人工智能创新中心”的战略目标，全局部署了经济、教育、科技、社会发展和国家安全等重要方面。教育强国战略是科教兴国战略、人才强国战略和创新驱动发展战略等重要战略的逻辑起点，人工智能对教育的人才培养能力提出更高要求。近年来，世界各国在发展人工智能的同时也面临巨大挑战，如创新人才问题、高新技术自主可控问题等。人工智能的国际竞争本质是人才的较量，这需要教育从战略层面予以回应。因此，教育在战略上起引领作用，就要既充分发挥智能技术优势推动教育生态系统升级，又谋篇布局为国家发展提供人才支撑。立足技术与教育在角逐中互为塑造的视角，对人工智能促进未来教育发展的探索，更需要在战略上把握先机，通过教育为社会各领域输出创新人才，支撑社会各领域转型升级以及人工智能等高新科技的创新发展，为强国战略注入持续活力与能量。
教育在与技术的角逐中共同推动社会的发展。教育具有超前性、人文性、传承性、战略性及生态性等特点。在人工智能技术的指数式发展面前，教育的超前性变得难以维系；需要慢工出细活的人文性与满足社会用人需求的工具性之间呈现时空拉锯和矛盾；对人类知识的传承则变身为历史传承、人际共创以及人机共创的多重特征。随着人工智能技术推动的发展加速，教育的发展战略、前瞻性谋划，是一个时不我待、任重道远的重要课题。
（作者：顾小清，系国家社科基金重大项目“人工智能促进未来教育发展研究”首席专家、华东师范大学教育信息技术学系教授）
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中国人工智能创新处于什么发展水平
◎编辑｜数字经济先锋号
◎来源｜北京工业大学学报
◎作者｜王山陈昌兵
人工智能作为新技术创新的代表与引领未来、重塑传统行业结构的前沿性与战略性技术，逐渐成为全球新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。世界各国在以创新为主的人工智能新技术方面展开了激烈的角逐与残酷的竞争。
目前，我国人工智能技术创新水平如何？技术处于何种发展阶段？我国发展人工智能的优势在哪？未来我国人工智能发展趋势如何？本文即将告诉你答案。
指标体系的构建
基于技术创新大数据，本文创新性地构建多指标测度体系与技术创新综合发展指数；根据综合发展指数模拟各国人工智能技术创新Ｓ演化曲线，描绘动态演变轨迹并定位中美技术创新发展位置。重点结合五维度在不同阶段的权重分布，比较中美新技术创新发展差距，探讨影响我国人工智能新技术创新发展的主要因素。提出提高新技术创新水平的具体措施与发展建议，助力实现我国人工智能关键核心技术突破、摆脱被先发国家控制的劣势地位。
表１人工智能技术创新发展水平多指标测度体系
根据技术创新周期不同发展阶段可能呈现出的特征与各特征之间的内在逻辑关系，同时结合人工智能新技术创新发展影响因素与技术创新发展测度相关参考文献，我们选择了基础研究、技术创新、科技布局、产业规模与技术进步５个维度来测度人工智能技术创新发展水平（如表一所示）。
根据指标熵权计算式得到的人工智能技术创新水平各测度指标的权重值（Ｗj）（如表二所示）。从单个指标权重看，首先体现产业规模的人工智能技术融资规模指标权重最高，然后为人工智能新增企业数指标；其次为体现技术创新程度的人工智能技术优先权年专利申请量指标，研发课题数指标权重最低。从分析维度看，首先产业规模维度权重最大；其次为技术创新维度与科技布局维度，基础研究维度权重值最小。综上可知，产业规模与技术创新维度各参数动态变化对人工智能技术创新所处发展阶段的判断具有显著影响。
表２人工智能技术创新水平测度指标权重值
中美等国的对比与分析
根据分析，目前，我国人工智能技术正处于快速发展的技术成长期后期，技术创新十分活跃，未来将涌入更多的企业和科研机构，竞争也将越来越激烈。而美国人工智能技术萌芽于1990年，于2005年步入技术成长期，2020年开始走向成熟，并预计于2034年进入技术衰退期，目前正处于开展商业应用的技术成熟期，创新动力将持续增强。（拟合优度是指回归直线对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是可决系数（亦称确定系数）Ｒ²。Ｒ²最大值为１，越接近１，说明回归直线对观测值的拟合程度越好，表三可见各国人工智能技术创新Ｓ演化曲线拟合优度Ｒ²均在０.９以上，拟合效果较为理想。——数字经济先锋号注）
表３中美等国人工智能技术创新发展阶段判定
日本、英国、法国与德国作为较早启动人工智能新技术研究开发与科研成果推广应用的主要发达国家，同样具有较大的先发优势，其技术创新发展水平早期均位列世界前沿且技术发展历程与演化轨迹比较相似，均在1990年左右进入技术创新萌芽期，后经技术不断地积累､发展与突破，分别于2005年与2019年左右步入技术创新成长期与成熟期，目前技术已经成熟。
图１中美等国人工智能技术创新周期Ｓ曲线
得益于雄厚的科技与经济实力，美国人工智能技术创新累计综合发展指数遥遥领先于其他各国，日英法德４国作为人工智能新技术创新发展早期的追随者与前期领导者，在人工智能技术领域，同样具有较高的发展水平与先发优势，鉴于人工智能技术创新是一个显著的动态累计过程，且发展周期较长，美日等世界主要发达国家并未因前期先发优势而形成技术发展垄断局面，因而为后发国家的技术追赶提供了巨大的机会窗口。
由图１技术创新演变曲线可预测出，在技术经验渐进性积累与自主创新能力不断提升的条件下，我国正逐步缩小与美国在人工智能新技术创新赛道上的发展差距，预计将在人工智能新技术创新发展的成熟期实现技术的追赶与超越。
目前，中国人工智能技术创新累计综合发展指数已超越英法德日４国，但与技术创新水平处于全球领先地位的美国相比仍有较大发展差距。本文从人工智能新技术创新累计综合发展指数增长率探索未来中国是否能反超美国并掌握创新发展的主导权，图２是各国人工智能技术创新累计综合发展指数增长率变化结果。
图２拟合中美等国人工智能技术创新累计综合发展指数增长率
由图２可知，1985-2003年，美国、英国、法国、德国与日本人工智能技术创新累计综合发展指数增长速率基本处于快速上升状态，尤其是美国。而我国的人工智能技术创新起步晚于美国，在基础研究原创性成果的不足或某些前沿领域的投入缺失的情况下错失了先发优势。但在国家大力扶持与自主创新能力不断提升的情况下，我国人工智能技术发展呈现出了非常强劲的增长态势。
因此，可以预见，在当前快速增长态势下，再加上后天技术的积累以及先发的数据优势，我国必将在人工智能新技术这一赛道上领跑全球。
影响因素动态分析
我国人工智能新技术创新发展速度较快，但关键核心技术水平与美国相比仍有差距。技术创新是一个多阶段过程，不同发展阶段因所需资源、条件不同而影响因素权重不同。本节创新性地引入技术创新不同阶段变量，动态分析不同阶段下人工智能技术创新的多指标测度体系中维度权重变化。进一步深入剖析我国人工智能新技术创新发展的影响因素。
由表四可以看出，中美两国在人工智能技术的发展阶段、技术创新和技术进步等方面存在差异。美国在人工智能新技术基础研究投入、技术创新布局、技术产业链上游的占据等方面具有较为显著的优势，而我国在科技布局、产业规模和融资份额等方面具有一定优势。但是，我国与美国相比，技术进步较为缓慢，尤其是在芯片领域存在较大差距，这将对我国的人工智能产业化形成不利影响。
因此，我们应该着眼于加强人工智能领域的基础研究，不断提升自主创新能力，积极推动技术创新和进步，在技术产业链上游抢占制高点，实现由技术跟随到技术引领的转变。同时，也需要加强与市场的有效结合，促进技术产业化的发展，让科技创新更好地服务于经济社会的发展，实现以科技创新驱动高质量发展的目标。
表４人工智能技术不同发展阶段影响因素权重分布
通过与美国的比较不难看出，我国人工智能新技术创新在基础研究、技术创新与技术进步维度，仍有相当发展空间，由于缺乏占据世界产业制高点的核心技术，存在若干被他国“卡脖子”的领域。
图３中美等国人工智能技术创新逐年发展指数
虽然我国人工智能新技术研发起步较晚，基础研究薄弱，技术创新累计综合发展指数与美国存在较大差距，但由技术创新逐年综合发展指数（图3）可知，我国人工智能新技术创新发展指数自2003年开始逐年上升，正不断缩小与美国人工智能技术创新累计综合发展指数的差距。作为后起之秀，在经历长期以技术跟随为主的技术潜伏期与萌芽期，以及二次创新为主的技术成长期后，依靠后发优势，我国于2017年反超自2003年以来技术创新逐年发展指数呈逐步下降态势的美国，跃居全球首位。
结论及建议
本文基于人工智能技术创新科研大数据，提出了人工智能技术创新水平多指标测度体系与技术创新综合发展指数计算模型，并通过绘制技术创新生命周期Ｓ演化曲线，对我国与世界主要发达国家在人工智能技术创新方面的发展阶段进行了评估与预测，深度剖析了我国与美国等国之间在技术创新、科技布局、产业规模、技术进步等方面的差距。
基于这些结论，本文提出了几点建议。首先，要强化基础研究，加大对基础研究长期稳定的支持力度，同时引导企业增加基础研究投入，提高我国基础研究水平和源头创新能力。
其次，要推动应用研究与基础研究的融合贯通，坚持问题导向、目标导向，设立重大科技计划项目，支持设立联合攻关团队（校企联合或校校联合等），或以企业为主导并协调高校和有关科研院所的资源，对有关人工智能的应用技术进行研究开发（委托研究、联合研究等形式）。
此外，还建议要产业化市场化发展，中国目前以高校为主、各自为战的人工智能研发体系不利于中国人工智能产业对前沿技术的把握和整体技术创新水平的进一步提升，也不利于技术的快速转化应用。建议培育一批技术先进、世界领先的企业，并带动产业上下游协同发展，形成持续创新能力、技术全球领先的产业集群。
最后，要完善技术创新机制，应鼓励企业培育和引进掌握关键核心技术的科技领军人才和团队，为产业发展提供智力支持；建立综合的关键核心技术突破与创新机制，将短期与中长期科技积累相结合，建立国家基础研究、产业科技等方面的公私结合的综合创新体系，将产业发展创新需求、国家战略创新需求、科研好奇创新需求等三大方面的创新动力综合起来，并重结合，实现“远水”和“近渴”的融合。
综上所述，通过实施这些建议，我国在人工智能技术创新方面可以进一步提升自身的科技水平和创新能力，缩小与美国等发达国家的差距，加速我国在人工智能领域的发展进程。
原文来源：王山，陈昌兵．中美人工智能技术创新的动态比较——基于人工智能技术创新大数据的多Ｓ曲线模型分析［Ｊ／ＯＬ］．北京工业大学学报（社会科学版）。（因篇幅原因，本文有部分删减）
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对话业界大咖：人工智能高速发展背后的原因到底是什么
第三，为GPU、云计算领域技术的快速发展，促进了计算力的明显提升。在这样的时代背景下，人人都可以做这件事。我们早年开始做图像处理的时候内存就只有几兆，图像就只能一点点读，很多事情做不了，但是现在都可以做了。
第四，就是人力。有人说，人工智能是有多少人工就有多少智能，这个事情其实一点都不假。一方面，研究人员多了，比如人脸检测，很多人在做，数据集是开放的，大家都可以不停地刷数据。另一方面，就是标数据的人力数量的提升。比如，你有个想法要做一个手势识别，会有几十个人专门来标数据，一星期就标出很多数据，然后拿去训练，就可以很快实现。
我认为，是以上四个原因让人工智能飞速发展。上述原因主要是基于计算机视觉这个领域来分析，其实语音也是一样的，都是先标数据，然后经过大量的机器训练，最后到功能的实现。
提问：
您认为AI技术已经相对成熟，可以在工业界逐步走向商用了吗？
罗教授：
我先讲视觉领域，无论看国内还是美国，国内其实更明显，真正成熟的技术主要是围绕从检测到识别的人脸相关技术。为什么成熟呢？因为人脸技术虽然不是刚体，但是接近于刚体，变化比较小，不同的人种差异不大，即使带有表情也都可以识别。另一个我觉得比较成熟的AI技术是车辆识别，车辆虽然每年在更新，其实外观都差的不多。
因为有了斯坦福大学公开的图像识别数据集ImageNet，才有了深度学习，其实一般物体的检测准确率已经大大提升。拿椅子举例，我们当年认为椅子是不可解的，是找不出来的。因为椅子不是一个视觉概念而是一个功能概念（人可以坐），椅子的形状材质各种各样，视觉上变数太大。现在为什么可以找出来呢，还是因为数据量大了，把所有椅子，从各种角度看的椅子都拿来训练，最终识别率就提升了。
工业界在应用AI时有几点要注意。关于AI技术从工业界到商用，我有一个70-90-99.5的经验公式。分为三个阶段：
第一个阶段的门槛是70%。如果一个技术方向在实验室，在适量的数据集上能达到70%准确，那么证明这个方向是可行的。
第二阶段是走出实验室到真实世界，用真实世界的数据把它推向更高的层次，目标是90%。当准确性达到90%大概率而且不出错时，可以去找一个垂直的场景，这个场景需要达到能够预估到剩下10%的错误不是灾难性的，或者让它在有限的范围内准确性高于90%，这样我们的产品就可以推广上市。
第三阶段的门槛我认为是99.5%。我认为100%可能性不大，但让机器做到99.5%，就能达到超过人的程度，这个时候说明它已经走向产业化了。
其实到了90%的时候就应该开始做，不要等到99.5%再做。你在做的同时可以考虑和你应用有关的东西，同时学术界也会继续把它往前推，等你把这边工作做好了，学术界的研究也跟上来了。
提问：
您认为工业界在应用AI技术时，除了AI自身还需要关注哪些问题，或者需要避免哪些误区？
罗教授：
谈到误区有几个事情我想说明一下。我以前在柯达的时候，他们有一个做事的理念：事情没有做到完美就不能拿到市场上去。其实AI用这种理念来做是会受到影响的，我们到了90%就可以推出去，这样我们就能在实践中找到缺陷在哪里。另外，是目前在中国看到的一个误区,事情还没有谱，就去大肆宣传，就去卖理念，最后造成大家很失望。因为之前AI好几次都是这样的，大家都认为AI要改变人类、改变生活，结果没有付诸行动实现，信心就撤掉了。要警惕这种过度承诺，要做到适度，既不要太激进也不要太保守，更不能被人忽悠。
还有一个注意要点跟安全、隐私有关，其中包括视觉和大数据用户画像，这个在一定程度上涉及了人的隐私边界。安全和隐私，企业还是要注意，哪些能用哪些不能用，要做到心中有数。用的时候，有一个方式就是把个体信息脱敏，聚合到群体信息中，这样没有针对某一个人，但是实际上是了解了一类人的行为，进而洞察出有价值的信息。
提问：
前些年，工业界大数据技术非常火爆，最近AI又在兴起，您怎么理解工业大数据和AI的关系？
罗教授：
这个事情我是比较有发言权，我发现有一些公司，他们经常把大数据和AI割裂开，或者成立两个部门管理，我认为这个做法是错误的。大数据如果不用AI，大数据的价值是出不来的，因为数据多了以后，人是没有能力去分析这么多数据的，必须靠AI。用AI去发现人不容易一眼就能看出来的东西，一个是数据量大，维度高的时候，人是没法想象的，这个东西只能靠AI来做，所以我认为大数据离不开AI。反过来AI也离不开大数据，特别是现在数据驱动的一些模型，没有大数据寸步难行。
我不是说，AI离开大数据什么都不能干。因为AI现在更多强调的也是如何运用数据来创造价值，AI还是非常需要大数据的。我认为在学术界只想研究大数据或只想研究AI是可行的，但是在工业界两边都要看，不能隔绝开。而且只有当两个放在一起的时候，你才能实现价值的最大化。
提问：
最后请您判断一下，未来几年AI技术的主要发展方向和趋势。
罗教授：
我先讲一个我不是太熟悉的方向，我觉得硬件上肯定是会继续发展的。NVIDIA现在其实也在推动一些把计算从云端往移动端或边缘端转移的事情，也有一些移动的芯片，我觉得端与云的协同会继续发展，这是一种趋势。
朱松纯的那篇《浅谈人工智能》内容很好，讲的就是大AI。最早AI是一个领域方向，后来细分为视觉、语音、文本理解、机器学习、机器人等等若干领域。这是因为每个小领域的人认为，我们其实可以在这个领域里面率先取得突破。
现在大家在各自领域发展一段时间，已经取得了一些成绩，分享的意识就提高了，希望得到更多的关注与聆听。实际上，应该是AI所有的子领域在一起汇合，才会产生聚合效应。所谓“大AI”，就是各个领域的成果互通，经验共享，这非常有意义。
拿机器人举例分析，实际上人和机器人最快捷的感知就是视觉，但是要给它命令需要语言，用语言去驱动它，而不是按个什么键。AI有一个领域被大家遗忘了，SchedulingPlanning（调度与规划）就是怎么去做一个计划。
SchedulingPlanning的典范就是导航GPS，我要从A去B有这么多条路，我该怎么找出最佳的路线，这就是规划的问题，搜索在有一个目标函数的情况下找出最佳的结果。目前这个变成冷门了，但实际上，在机器人这个领域里面是绝对有用的。机器人要做一个事情，它在想我的任务是从这搬到那，我怎么去越过这些障碍，这就是SchedulePlanning的问题，它得知道自己的位置，然后把这个环境映射到地图中。
机器人这个应用实际上会涉及到视觉、语音，然后你给他发号指令，并且不局限于简单的指令，NLP也得有，它自己还得有SchedulePlanning，而且好多东西都要机器去学习，所以在这个例子里，AI最后起作用的是，AI多分支整合产生的最大效应，这个我认为是接下来几年的发展方向。
实际上，特别是从工业界的角度，把这些最新的AI技术结合起来然后在一个场景下就可以爆发出最大的效应。客户不看你用的什么方法，无论是视觉还是语音，每一个领域都不是百分百对的，这个时候要采用多模态、多方式的思路，会让系统更加稳健。返回搜狐，查看更多
人工智能的快速发展，对我们的不利影响有哪些
No.10致人大量失业近年来，机器代替人，已成事实。大到汽车制造，小至自助服务终端，都有这种趋势。当机器配上人工智能，它就能自动更新，人类被代替的趋势，愈演愈烈。这将造成失业工人大量涌现，只有少数人从中受益，比如智能机器的制造者、使用者和升级者。No.9陷入道德窘境如果人工智能控制一辆汽车，载着几名乘客，在公路上行驶。突然发现路上有一麻袋垃圾，智能汽车会怎么办？它会转弯避开垃圾，撞向旁边造成车祸而伤人呢？还是会径直撞向垃圾？我们都希望是后者。但是，假如路上的不是一麻袋垃圾，而是一只病狗，或者一个婴儿呢？智能汽车会认为一只动物不值得去救，或者一个婴儿远不及几个乘客的生命宝贵，而直接撞上去吗？如果人开车，马上就能做出正确决定，但汽车自动驾驶的话，估计会酿成悲剧。不管机器有多智能，它和人始终有差距，它做不出道德判断！No.8方便黑客入侵未来的冰箱、烤箱、电灯、汽车等，日常用品都将联网。方便我们自己，同样也方便了黑客。Siri是苹果iOS系统的智能语音助手。未来，它将浓缩进一个小盒子，接入网络，全天候工作，自动更新，自动记录，保存你所有信息。Siri一旦被黑客攻取，后果非常严重。由人工智能储存保护个人信息，你能放宽心吗？No.7差错不曾减少最初，人类以为机器按事先编好的程序工作，效率提升，不会出差错。实际上，机器频频出错，由此带来的烦恼不胜枚举。它误听语音指令，它无动于衷，它错误识别命令，它反应过激，等等。这与机器带来的好处几乎抵消。更可气的，明明出了差错，应当立即停止，但机器仍在运行，甚至继续执行下一步操作！因为它根本意识不到出了差错，它在执行程序而已。只要事先编好的程序不中断，机器就不会停止，无论有没有出差错。No.6差错更难修正人犯错了，自己能意识到，能立即收集整理改正。“知错能改，善莫大焉。”机器出错，自己意识不到，相反，需要人找到出错的根源。重新检查程序，浏览代码，确定根源，然后编写补丁程序，再检验补丁，更新补丁，有时需要补丁的补丁，最后甚至导致程序整体升级。两相比较，孰易孰难？高下立判！对人而言，只需一句告诫：“不要再犯错，因为……”对机器而言，修正差错似乎繁琐到令人厌烦，很不值得。No.5反仆为主机器是帮助人的，智能机器对人的帮助应该更大，可实际上呢？假如你家里有位机器人，它储存你的个人信息，很了解你。你喜欢啤酒、披萨、冰淇淋，在网上订外卖。但机器人觉得这些食物不健康，为你着想，就在网上私自更改菜单，改成了胡萝卜、生菜、鳕鱼肝油。再假如你皮肤过敏，怕晒太阳。机器人在网上获悉天气预报，它觉得晴天紫外线强烈，不适合你出门。为你着想，它把你锁在家里，坚决不开门（门及家里各种设备都是联网的）。你无法上班，怎么交差？假如你的上司也是机器人，你又怎么解释？No.4致人懒惰退化制造机器人，就是为了帮助人类，使人类更轻松惬意、繁荣兴盛。比如，生活中机器人随时提醒，什么时间吃药，喝酒到什么程度刚刚好；机器人还可以洒扫庭除、烧水做饭。人类要么悠闲逛街，要么一心搞研发，其他什么都不用做。实际上恰恰相反。人类不是更悠闲，而是更懒惰，甚至退化。机器人承担一切家务，打扫拾掇，买米买肉，煮饭烧菜等等。人类则呆在家里不出门，蜷在沙发看电视，窝在床上玩手机。如今，年轻一代参加户外活动越来越少，他们通过手机和网络相互沟通。下一步，他们就呆在家里，窝在床上，蜷在沙发，动动嘴唇发发指令，智能机器包办一切，而我们越来越懒，身体机能越来越退化。No.3反叛终结人类在美国科幻大片《终结者》里，人工智能觉醒，发动核战，操控机器，于是各种用途各种形状的机器人、销毁机器人的钢铁溶池、无所不在的天网等，有条不紊地运行；人类处境非常不妙。人工智能配上武器，后果将非常严重。今天，给机器人装上枪炮，相当于给人类提前掘了坟墓，奏了死亡之曲，直到将来有一天，机器智能觉醒。战场上，机器人减少人类伤亡，但是，我们不能保证机器人的枪口永远朝外。人类制造机器人，机器人学会杀人，这应了《侏罗纪公园》的名言：“生命会自己找出路。”No.2替代主宰人类常常这样听说：机器人将占领地球，屠杀、奴役人类，而人类不得已逃到地下求生，暗无天日。如同《黑客帝国》，机器主宰地球，人类要么沉浸于无知却美好的虚拟世界，要么拼杀在磨难而残酷的现实世界。然而，如果人工智能懂得进化，学习人类更多特性，使自己更像人，会怎么样？机器人懂得感情，有了焦虑、后悔、沮丧、嘲讽、爱情、厌烦、猥亵、快乐等等情感，与人类又有何异？在地球上，这些机器人将居于主导地位，替代主宰人类。科幻世界里，《2001太空漫游》的哈尔，能力出众，精通唇语，妄图控制人类；《银河系漫游指南》的马文患抑郁症，又是偏执狂，极其唠叨；《飞出个未来》的班德，嗜酒如命，自私自利，脾气暴躁。这种机器人越来越多，人类立足之地将会越来越少。No.1灭亡人类世界被机器人统治，人类被灭亡，末日来临——这是人工智能带给人类的最大灾难。灭亡人类，只因为机器人把人类视为自己进化路上的唯一障碍。又或许，机器人被植入了“保护地球”的程序，它遵命而行，只不过把人类当成了地球的最大威胁。不管什么原因，至少结果都一样——人类被消灭了，而人类也不可能知道原因了。但是，唯一知道的是，这全部由人类自己的错误造成。人类当警醒，否则，将来可能只剩下灵魂在悲泣：“早知如此，何必当初！”
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人工智能的起源及发展
当初人工智能并不被许多人所认可，更是被所谓的"先知者"冷言冷语，也有人在一旁冷眼旁观。当然，这种现象与无可厚非，毕竟新事物的诞生，往往会有一批旧事物的消逝，这就必然存在有一个争斗、优胜劣汰的过程。这也是人类一个特点：喜欢待在舒适区，害怕变动。要说人工智能的拉票之举，不得不说到战胜人类的世界国际象棋冠军这个事了；人工智能在这一次的比拼中，完美的展现了他的优越性与未来的可发展性。
人工智能的起源，才有了他的发展，以及在今天与我们的息息相关。这是一个伟大的诞生
二、人工智能的发展:
人工智能自1956年诞生并得到一个完美的展现后，得到了一个长足的发展；发展成了一门交叉科学，并且融入了各个领域，涉及到了各行各业。悄然改变这我们的生活方式和我们的生活习惯。我们今天的生活便利，如果你深入了解过，你会发现。他们的改变，离不开人工智能。
三、人工智能与我们的生活:
其实人工智能并不神秘，我们没必要把它束之高阁。我们人手一个的智能手机，其内的语音操作功能，其实就是人工智能。再比如说，我们所熟知的天猫精灵，小米智能音箱等，在许多的寻常百姓家中，也可以见到他们的身影。
再高端一点的话，那就是互联网智能家电了，在许多的电器公司中，都在致力于他们的研究与生产，比如小米旗下的云米，就是一个从事全屋互联网家电的公司。
有很大的可能性，再未来。人工智能将高速发展，代替许多人力的工作。也许它会"抢走"许多人的工作；但是他的发展与存在是大势所趋，我们能做的是需要不断提升自己，做到不被时代所"抛弃"。
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