人工智能是否会取代人类 关于人工智能的思考
人工智能自上世纪六十年代诞生,经历了半个多世纪的起伏式发展,在近两年的时间里又迎来了“爆发期”。随之而来的是对人工智能的定位、人工智能对于人类发展的作用、人工智能的商业化应用等方面的讨论。但确定无疑的是,人工智能是一条创新且蕴藏巨大能量的发展之路,势必将成为产业变革中强有力且不可替代的助推引擎。
人工智能起源于上世纪的1956年召开的达特茅斯会议,科学家们探讨利用机器模拟人类智能等问题,与此同时首次提出“人工智能”(AI)的术语,AI的名称得以确定。而那时关于人工智能是模拟人类的神经系统、还是模拟人类心智的讨论预示了人工智能随后几十年关于“结构与功能”两条路线的斗争。
AI威胁论一度伴随科技发展而争议不断,“替代人类”成为人工智能强势崛起被世人所忌惮的痛点所在。英国著名物理学家霍金生前曾多次提到人工智能可能会毁灭人类。
要回答这个问题,艾渝认为先要弄清楚人工智能与人类的主要区别。人工智能与人类的区别在于智能与智慧,以及是否有自主学习并创造的能力。目前的状态下,人类赋予人工智能某种能力,让它成为一种工具,更多的帮助人们处理重复性、有规律的事情,使得人们能够有更多的时间去思考、去做更富有创造性的,更高层次的事情。
近年来,我国人工智能领域经历了爆发式的增长。无论从企业数量、还是融资规模,都位列全球首要位置。但据亿欧智库发布的《2018中国人工智能商业落地研究报告》显示,2017年中国AI创业公司累计获得超过500亿人民币融资,但其中商业落地前100强公司累计产生收入却不足100亿人民币。这是否表明人工智能领域的投资过热呢?
在2018年5月牛津大学发布的一份题为《解密中国AI梦》的报告中,通过硬件、数据、算法和商业四个方面分别进行评分,将中国和美国的AI实力做了评估对比。报告的结果是中国综合得分17.1,美国得分32.5。即报告认为中国在人工智能领域实力仅达到美国的一半。那是否就是说,中国的AI发展落后于美国?
针对这个问题,潘天佑表达了他的见解:“我觉得那些比较低端且能够马上见效的东西叫做成功,这方面美国的成功率比我们高。AI有三个发展,分别是模拟人的结构、意识和行为。美国在结构和意识之间做的非常好的,跟现实贴的是非常近的。我们这边尽管数量多,但是我们可能在布局上面以及响应上面有自己的独特优势。但不论谁做出来的东西,都将有利于人类社会的整体发展。”微软亚洲研究院主要聚焦前端的研究、与产业联通、培植未来三大部分,未来将其建立在云上,借助云服务,让人工智能的能力“植入”到更多人和公司,让人工智能技术更普及。
人工智能的发展离不开算力、算法与数据的叠加效应。而就像互联网对实体经济的赋能一样,人工智能将在未来对各行各业进行深度化改造,全面走向智能化部署与决策。因此产业链中的各个层级的数据化、智能化都蕴藏着巨大的投资机会。互联网是首个完全被数据化的产业,在众多的电商平台中,智能化决策系统会根据消费者对于某款产品的偏好自动推荐相关产品。但纵观线下实体店,都很难回答这几个问题:谁来了、来了多少人、停留了多久以及偏好是什么?这样的问题也普遍存在于我们的农业、交通、政务以及智慧城市的管理当中。
“如果一个企业能够用人工智能的相关技术对某一个垂直领域进行深度数据化、网络化、智能化改造,帮助该领域创造出10%的效益优化,那么这将是一个巨大的提升”,艾渝说:“2018年,中国的GDP总量已经超过90万亿人民币,10%的提升将会达到9万亿,这将是一片巨大的蓝海。”
京东物流就是充分利用人工智能赋能传统经济的一个例证。2018年,京东11.11全球好物节累计下单金额超1598亿,每天大概有接近十亿的订单量。而第一份订单从下单状态到送达用户手中仅用时4分钟。截止当日0点前,已经有90%的订单被全部送达至消费者手中,这样的成果在过去是不可想象的,10亿份订单在一天之内被送达到用户手中,准确率更是高达90%。这样的效率提升,是因为背后庞大的人工智能技术的支持:货物数据通过物流传感器输入输出;通过NB-IOT和5G的这样的基础设施连接并形成网络;再通过物流平台的AI系统实现智能化处理,对配送情况进行决策、优化,直至送到客户手中。这一点就是科技对于传统物流行业的改造,是人工智能对于效率的提升。
对于人工智能在当下的商业化价值,微软亚洲研究院副院长潘天佑给予了充分肯定,并例举了人工智能提升商业效率的案例。微软亚洲研究院近期跟香港航运公司合作,利用人工智能算法,推算出货轮甲板上的集装箱空置率,并按照如何最小化空置率的目标,帮助航运公司重新规划航线,让整体空置率降低。他指出未来人工智能未必将全部拟人化,而是将人工智能算法赋能于任何单一产品,从而实现降低成本,收益最大化的目的。
人工智能取代人类?2017最佳TED演讲让你思维大爆炸
★关键词：人工智能
GarryKasparov曾是世界顶级的国际象棋选手，在1985年至2006年间,他23次获得世界排名第一。但在1996、1997年，Garry两次与IBM的深蓝机器人对垒，均以失败告终。
对于棋场上所向披靡的GarryKasparov来说，这可以称得上是一次耻辱的经历，但他认为，随着时间的推移，类似的事情将会发生在人类社会的各个领域。
卡斯帕罗夫不敌“深蓝”
因此，GarryKasparov以自己的经历，鼓励人们用不同的思维方式去看待由机器人主导的未来世界。“人工智能绝不是一种‘邪恶力量’，而应该将之视为协助人类消除困难的一种方式。”
观看网址：
http://www.bilibili.com/video/av10998079/
创造更安全
人工智能的3个原则
2
StuartRussell
★关键词：三原则
如果你听完上一场演讲后仍感到意犹未尽，那么接下来这场演讲你也绝不能错过。人工智能专家StuartRussell在GarryKasparov观点的基础上，进一步阐述了机器人驱动未来的发展趋势。他认为在人类创造智能机器的过程中，至少有三个原则要始终坚持:利他主义、谦卑和学习能力。
人工智能的发展已有几十年的历史，本身并不神秘，但在其发展过程中，关于“机器是否会取代人类”这个问题却引起了诸多的讨论和关注，衍生了“机器人威胁论”等观点，但StuartRussell表示：如果机器人能完全无私，承认他们不知道所有关于人类的知识，并且愿意获取更多的信息，那么人类社会将会发展的更好。
观看网址：
https://www.ted.com/talks/stuart_russell_how_ai_might_make_us_better_people?language=en
未来世界
在于建设与挖掘
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ElonMusk
★关键词：挖掘
这场视频，在特斯拉CEO埃隆·马斯克（ElonMusk）与TED首席策划人克里斯·安德森（ChrisAnderson）的精彩对话中展开。席间，他们谈论的主题涉及到无人驾驶汽车，火星探索，以及洛杉矶交通的未来，同时，埃隆也分享了特斯拉（Tesla）、隧道机器（TunnelBoringMachine）、超级高铁（Hyperloop)、太空探索（SpaceX）等科技，还有他对于未来世界的看法。
对于埃隆·马斯克本人，他的朋友们评价是个目标极其明确的人，在上大学的时候，他就常常思考，这个世界面临的真正问题是什么，哪些会影响到人类的未来。事实上，他不仅看好互联网，可持续能源和空间探索，并陆续进入了这三个领域，扔出PayPal，TeslaMotors和SpaceX三个重磅炸弹。谈话中马斯克还透露，对于自己未来的计划很有信心，并希望未来会越来越好。
观看网址：
https://www.ted.com/talks/elon_musk_the_future_we_re_building_and_boring
贫穷的根源：
缺少基本收入保障
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RutgerBregman
★关键词：无条件基本收入
在视频中，历史学家鲁特格·布雷格曼（RutgerBregman）首先，探讨了上世纪70年代在加拿大进行的一项实验，并提出“贫穷的根源来自于缺少基本收入保障”这一论点。
随后，布雷格曼在演讲中，提出了无条件基本收入（UBI）的概念，并追溯了UBI的发展历史。他提倡通过这种简单的财富分配模式－－这种从政府的社会保障支出中，拿出部份配额作为市民的基本收入，使得当地市民每个人不需要任何条件与资格就可以拿到。布雷格曼认为，随着这个方法得到有效推广，将有助于解决全球贫困问题。
观看网址：
https://hls.ted.com/talks/2785.m3u8
为什么你应该
定义恐惧而不是目标
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TimFerriss
★关键词：定义恐惧
蒂姆·弗里斯（TimFerriss）认为：想要在生活中取得进步，首先需要定义的是自己的恐惧，而不是设定目标。因为恐惧可能会使你在成功的开始瘫痪，所以有效管理恐惧情绪应该优先考虑。
他鼓励大家道：在所谓的“恐惧设定（fear-setting）”的练习中，需要详细地设想并记录我们的恐惧。了解如何在高压环境中茁壮成长，并分离出可以控制和自我调节的内容。
观看网址：
https://www.ted.com/talks/tim_ferriss_why_you_should_define_your_fears_instead_of_your_goals
不要同情难民，相信他们
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LumaMufleh
★关键词：重建
“我们已经看到，除了我们的人性，我们生活的每一方面都取得了一定程度的进步。”卢玛·穆弗勒（LumaMufleh）这样说道。她曾是一名来自叙利亚的难民，如今在美国帮助那些因国内冲突而流离失所的孩子。她在美国成立了第一所被认可的难民学校，并致力于增进社会对于这些儿童所处困境的认识。
在演讲中，Mufleh和大家分享了关于希望和韧性的故事，解释了她如何帮助遭受战争蹂躏的孩子们重新振作的过程。“他们的经历令人难以忘却，”Mufleh说，“我每天看到的是希望、坚韧、决心、对生活的热爱和对能够重新开始生活的感激之情。”
观看网址：
https://www.ted.com/talks/luma_mufleh_don_t_feel_sorry_for_refugees_believe_in_them
当你集中注意力时，
大脑发生了什么变化?
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MehdiOrdikhani-Seyedlar
★关键词：大脑、注意力
注意力反应的不仅仅是我们关注的内容，还涉及到我们的大脑过滤过程。根据神经科学家MehdiOrdikhani-Seyedlar提供的实验数据表明，当大脑在试图处理更优先级的事情时，大脑确实会过滤掉一些其他信息。通过研究，他希望建立可用于治疗ADHD的计算机模型，并借此帮助那些失去沟通能力的人。
他认为这些研究结果证明：人们可以与处于昏迷状态的病人进行交流，或者通过使用脑电波来帮助患有多动症的人。
观看网址：
https://www.ted.com/talks/mehdi_ordikhani_seyedlar_what_happens_in_your_brain_when_you_pay_attention
关于人性、
名利与爱的思考
8
RutgerBregman
★关键词：人性、名利与爱
对于大部分印度人来说，沙鲁克·汗如同一个“印度梦”。他双亲早逝，出身平凡，凭借自身努力，孤身前往孟买辛苦打拼，最终成为了宝莱坞近20年来最具影响和代表性的人物。
几十年后，作为一个自称为“老电影明星”的知名演员，他的演讲把他对生活、互联网、舞蹈和在艰难中寻找自我的经历交织在一起。
观看网址：
https://www.ted.com/talks/shah_rukh_khan_thoughts_on_humanity_fame_and_love
一个孩子真正
感兴趣的暑期夏令营
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KarimAbouelnaga
★关键词：教育
在美国，大部分的孩子都有一个非常漫长的暑假时间，在这段时间他们会忘记许多在学校学到的东西，而这种“夏季遗忘（summerslide）”在低收入家庭的孩子身上体现的尤为明显。
KarimAbouelnaga作为PracticeMakesPerfect的联合创始人兼首席执行官，致力于在暑假的六周内，雇佣导师帮助低收入家庭的小孩学习知识，从而有计划地扭转这种学习损失，帮助他们拥有更美好未来的机会。
观看网址：
https://www.ted.com/talks/karim_abouelnaga_a_summer_school_kids_actually_want_to_attend#t-35674
去年最受欢迎的TED演讲者TimUrban曾表示：“与其说TED是演讲，不如说是短片，唯一的演员是我的脸、唯一的剧情是我说的话、唯一的编导是我来回踱步。”
观看TED的过程也是思想碰撞的过程，让我们多一个角度理解这个世界。有时候，懂得倾听，才能更好地认识这个世界。
References：
http://www.businessinsider.com/most-mind-expanding-ted-talks-2017-2017-7/#a-summer-school-kids-actually-want-to-attend-by-karim-abouelnaga-9
在精英说，读懂美国万象，读懂风云变幻。返回搜狐，查看更多
人工智能是否会超越人类，人类是否是硅基生命的过渡阶段
0分享至未来的某一天，人工智能有没有可能取代人类，成为地球上的主宰？随着AI技术的不断发展和进步，人工智能系统已经在各个领域展现出了超越人类的能力。例如，谷歌旗下的阿尔法机器人在2016年和2017年分别击败了世界顶尖围棋选手李世石和柯洁，震惊了全球。而近期问世并快速更迭的ChatGPT系列模型，则展现了人工智能技术在自然语言处理方面的强大能力，这些令人惊叹的成就让我们不禁思考：未来的人工智能将会成为一种比人类更加强大的生命体吗？它们是否会有自己的意识和目标，并试图战胜或取代人类成为地球上的主宰呢？这些问题并不是空穴来风，而是许多科学家、企业家和思想家都曾经提出过的担忧。例如，著名物理学家霍金就曾警告说：“人工智能可能是人类历史上最好或最坏的发明。”而特斯拉创始人马斯克也曾表示：“我认为我们应该非常小心的对待人工智能。如果你不小心，你可能会创造出一个恶魔。”那么，这些担忧有没有道理呢？我们是否真的需要害怕未来的人工智能呢？人工智能是一种由人类创造的智能机器，它们能够模仿人的思维动作来为人类服务。科学家利用计算机语言编写程序，构建神经网络，并通过多次实验进行深度学习，以使机器能够完成人类能够完成的任务。自上世纪四十年代第一台计算机的诞生以来，计算机科学取得了翻天覆地的变化，人工智能也逐渐崭露头角。在短短几十年的时间里，人工智能已经广泛渗透到我们生活的各个领域，包括医疗技术、生活、出行、信息处理等方面。随着科技的不断进步，人工智能已经成为未来世界的发展趋势之一。相比于人类大脑的生长有极限，计算机的处理能力则不同。计算机以指数级增长的速度不断发展，科学家预计到2030年，计算机的信息加工速度将会超过现在的人脑。这意味着，计算机储存越来越多的知识，它们将取代越来越多的人类功能。也许有一天，电脑能够复制大脑的传导通路，能够进化和自学，甚至产生自我意识和知觉，就像我们经常在科幻电影中看到的那些智能机器，它们虽然是被人类所创造，但是它们却拥有了超越人类的智慧和思维。随着现代人工智能技术的不断创新，它们可以模仿一切人类能做的，甚至能做到人类不能做的事情。根据现代的太空旅行技术，人类的肉体在理论上根本不可能飞出太阳系，而以硅为基础的生命形式则可以超越肉体的局限。这种硅基生命不受温度、低压力、辐射等因素的限制，在有适当硬件支持的情况下，其强大的存储和计算能力是人类大脑的数倍甚至更高。它们能够在瞬间接收和处理大量的知识。只要有足够的资源，他们就可以无限的自我复制，并且个体之间的沟通协作也会比人类高效很多，不仅可以实现数据的融合，甚至达到永生的境界，所以硅基生命更适合文明的发展和星际扩张，根据目前科技发展的趋势，人类正在不可避免地朝着创造硅基生命的方向迈进。随着人工智能大面积普及，人们对其影响和潜力的看法也越来越复杂。一些知名科学家和企业家对人工智能的未来表达了担忧和警告。著名天文物理学家霍金认为，人工智能可以模仿人类，不久的将来会超越人类，未来人类可能被藐视或者被毁灭，这都是有可能的。马斯克和比尔盖茨则认为，人工智能会主宰世界。他们认为不是因为智能才有野性，而是智能本身就是自由的产物。人工智能终将会跨过智能的门槛。到那时，他们会变得思维自主，不再受人类约束。当然，也有人持较乐观看法，认为人工智能是人类制造的，它们没有自我意识，更不会凭空产生自我意识，它们没有抽象思维，人工智能只是在“模仿”人类。它们的一切都掌握在人类手中。它们是为了服务人类而设计的，不可能会超越人类，主宰地球。然而，一些研究人工智能的学者却认为，人工智能的出现就像生命进化中的一个巨大飞跃，它可能标志着硅基生命的开始，就像蛋白质作为碳基生物的物质基础一样。人类的行为或许正在为硅基生物开启程序。在整个地球生命演化的过程中，第一个单细胞生物大约诞生于40亿年前，最早的人类则出现在一百多万年前，而现代人类文明大约1万年前才开始出现。也就是说，人类只占据了生命演化过程中不到0.0005%的时间。而这一切，或许都是在为硅基生命的出现做铺垫。也许，碳基生命发展到最后，会发现自己只不过是硅基生命的跳板。就像曾经恐龙的消失为哺乳动物的进化创造了条件一样。从这个角度来看，人类可能只是硅基生命进化路径上的一个短暂节点。硅基生物的诞生，也许就是碳基生物存在的终极意义。我们不知道未来的某一天，人工智能是否会取代人类，成为地球上的主宰。也许这是一个永远无法回答的问题，但你绝对不能说这是杞人忧天。不管怎么说，人类和人工智能的冲突是未来的事情，现在是人类控制着人工智能，这才是最重要的。就目前而言，人工智能确实给我们带来不少有利的影响。人工智能依托大数据以及本身很强的逻辑与计算能力，可以胜任很多繁琐的工作，使人类从枯燥乏味的工作中解脱出来。也在众多领域中做出独特的贡献。关于人工智能，你们怎么认为呢？好了，本期内容就到这里了，欢迎大家踊跃讨论，感谢大家观看。特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
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近期，人工智能和机器人领域进展频频。谷歌旗下总部位于伦敦的人工智能公司DeepMind近期在机器学习方面取得了重大突破，宣布AlphaGoZero可以在没有人为干预的情况下自主学习。两周前，索菲亚（Sophia）获得沙特阿拉伯公民身份，成为第一个获得人类公民身份的机器人。昨天，波士顿动力机器人学会后空翻的视频刷爆朋友圈。
一时间，各种人工智能取代人类、人工智能威胁论的言论满天飞。
人工智能已经可以做很多人类无法做到的事情，但我们距离打造“像人类一样”的人工智能还有多远？在我们达成目标之前，我们需要解决哪些关键问题？
为了让机器变得和人类一样聪明，有很多巨大的挑战，人工智能正在或者可能解决其中的四座大山：普遍性、转移学习、自主学习、常识。让我们依次来看看今天人工智能的发展水平。
人工智能已经解决和可能解决的挑战
普遍性：这意味着我们开发出一种方法，或者一种可以应用于任何其他独立于领域问题的系统架构。我认为这个问题在很大程度上得到了解决。人工智能的概率方法，比如深度倾斜网络(比如专家系统)，已经证明了其通用性。我们可以使用同样的深度学习网络和算法来解决几乎所有问题——这是一个很好的机器学习的范例。
自主学习：这就是DeepMind的“AlphaGoZero”所取得的成就。通过对第一个AlphaGo所使用的原始强化学习方法的调整和简化，他们演示了一个给定目标的神经网络(如“赢”)可以自己学习，并为实现这一目标而发明策略。这是一个重大的突破，它让我们离人工智能更近了一步。
迁移学习：这意味着一个系统可以使用或抽象地利用它通过解决特定问题积累的知识，并将这些知识应用于解决不同的问题。这是我们人类的天性，我们会在问题中“看到固定的模式”和“问题之间的相似性”，我们运用积累的“经验”来解决它们。在人工智能领域，我们还没有实现这一目标。
尽管在机器中，似乎至少有一条实现转移学习的有希望的途径，方法是将概率和非概率(“象征性”)方法结合起来。例如，假设一个系统能够检测出它的神经网络在解决某个特定问题时所采取的步骤，并将它们转换为一种启发式算法，然后对这种特定领域的启发式算法进行归纳，并用它来驱动神经网络去解决另一个问题。
常识：这是一个非常难的问题。举个例子，“迈克尔·菲尔普斯在北京奥运会上获得了400米蝶泳金牌”。当你读到这句话的时候，你会立刻、隐隐地想到一长串的事情;例如，菲尔普斯在获得奖章时身上是湿了的，他必须在进入游泳池之前把袜子脱掉等等。
这种逻辑假设与原始陈述的关联在计算机中是极其难以编码的。我们距离解决常识问题还有很长的路要走。但是，一个好的开始就是研究神经科学能教给我们怎样形成、保留和使用记忆的方式。人类记忆的功能或许是在机器中开发常识的关键。
人工智能不可能拥有的人类特质
第一，人类的想象力。因为你把全世界的文字都输入机器中，即便它能检索出来，也无法像人类一样凭空想象出来另外一个故事。比如《爱丽丝漫游奇境》、《哈利波特》、《疯狂动物城》这样的故事，机器人是想不出来的，只有人类能够想出来。所以，人类能够通过自己想象力来进一步创造和丰满世界。
第二，人类的独创思维。独创思维是这个世界上原来没有，但人类通过自己的思考最终创造出来的新东西。比如人类能够去探索宇宙，但靠机器人是做不出来的，必须先由人类去突破思维形成理论，比如“混沌理论”等。尽管科技和智能对研究有很大帮助，但实际上这些都是人类探索精神和独创思维所带来的结果。同时独创思维又与想象力、创新能力结合在一起，不断发挥科技能力来为人类服务，使人类不断走向自由和幸福。
第三，人类之间有温度的交流能力。机器人也许能跟你对话甚至能知道你想要什么，但机器人在某种意义上是冰凉的。当真正的人型机器人长久与你在一起生活，甚至恋爱，你会开始产生厌烦情绪，因为他没有血肉、没有真正有温度的交流能力。这种交流能力与人类的情感能力是紧紧连在一起的。机器人能够把人类的情感输入系统中，通过人工智能的方式筛选、判断你现在的情绪，选择怎么进行交流。但是，人类内心真正渴望的情感、互相之间的感情交流能力，那种无语凝噎的情感，和眉目之间的情愫，人工智能很难达到。
从生物的角度来说，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。我们的想象力、思维、情感的运行机制目前仅仅揭开了冰山一角。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。”