如何介绍人工智能?人工智能会取代人脑吗?

人工智能的发展与人类意识的关系：

1、人类同机器的关系永远是制造与被制造、支配与被支配、使用与被使用的关系，而不是相反。认为机器思维能够完全取代人脑，人工智能能够战胜人类智能，机器人将会统治世界的观点是没有根据的。

2、人工智能虽不能完全代替人类智能,但它在延长人的大脑,扩大人的智能,放大和部分代替人类脑力劳动方面的作用是不可估量的。

3、人工智能可以代替甚至超过人脑的部分思维能力。但是，人工智能绝不会取代、超越人的意识。

发展方向

《重大领域交叉前沿方向2021》（2021年9月13日由浙江大学中国科教战略研究院发布）认为当前以大数据、深度学习和算力为基础的人工智能在语音识别、人脸识别等以模式识别为特点的技术应用上已较为成熟，但对于需要专家知识、逻辑推理或领域迁移的复杂性任务，人工智能系统的能力还远远不足。

基于统计的深度学习注重关联关系，缺少因果分析，使得人工智能系统的可解释性差，处理动态性和不确定性能力弱，难以与人类自然交互，在一些敏感应用中容易带来安全和伦理风险。类脑智能、认知智能、混合增强智能是重要发展方向。

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”，也可能超过人的智能。

人工智能的定义可以分为两部分，即“ 人工”和“ 智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。

相比专业人工智能只擅长做特定的事情，人类的大脑有着更大的通用性，人类可以应对各种各样的环境，这种能力是与生俱来，无需学习。目前来看，具备类似人脑这种能力的通用人工智能依然任重而道远。

和人脑相比，人工智能算法应对数值和符号计算更加精确快速，稳定可靠。特别是对于有确定规则的计算问题，人工智能可以远远超出人脑的计算速度，也更容易找到最优的解答。比如，在数值计算，图形、语音、生物特征、行为姿态等方面的识别，甚至更加复杂的预测推理任务方面，人工智能都有超越人脑的优秀表现。

人工智能影响：

1、人工智能对自然科学的影响。在需要使用数学计算机工具解决问题的学科，AI带来的帮助不言而喻。更重要的是，AI反过来有助于人类最终认识自身智能的形成。

2、人工智能对经济的影响。专家系统更深入各行各业，带来巨大的宏观效益。AI也促进了计算机工业网络工业的发展。但同时，也带来了劳务就业问题。由于AI在科技和工程中的应用，能够代替人类进行各种技术工作和脑力劳动，会造成社会结构的剧烈变化。

3、人工智能对社会的影响。AI也为人类文化生活提供了新的模式。现有的游戏将逐步发展为更高智能的交互式文化娱乐手段，今天，游戏中的人工智能应用已经深入到各大游戏制造商的开发中。

以上内容参考 百度百科—人工智能、人民网—人工智能时代来了 专家：不可能完全替代人类

“人工智能”（Artificial Intelligence）简称AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能研究如何用计算机去模拟、延伸和扩展人的智能；如何把计算机用得更聪明；如何设计和建造具有高智能水平的计算机应用系统；如何设计和制造更聪明的计算机以及智能水平更高的智能计算机等。

人工智能是计算机科学的一个分支，人工智能是计算机科学技术的前沿科技领域。

人工智能与计算机软件有密切的关系。一方面，各种人工智能应用系统都要用计算机软件去实现，另一方面，许多聪明的计算机软件也应用了人工智能的理论方法和技术。例如，专家系统软件，机器博弈软件等。但是，人工智能不等于软件，除了软件以外，还有硬件及其他自动化和通信设备。
人工智能虽然是计算机科学的一个分支，但它的研究却不仅涉及到计算机科学，而且还涉及到脑科学、神经生理学、心理学、语言学、逻辑学、认知（思维）科学、行为科学和数学以及信息论、控制论和系统论等许多学科领域。因此，人工智能实际上是一门综合性的交叉学科和边缘学科。
人工智能主要研究用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能,实现机器智能。有人把人工智能分成两大类：一类是符号智能，一类是计算智能。符号智能是以知识为基础，通过推理进行问题求解。也即所谓的传统人工智能。计算智能是以数据为基础，通过训练建立联系，进行问题求解。人工神经网络、遗传算法、模糊系统、进化程序设计、人工生命等都可以包括在计算智能。
传统人工智能主要运用知识进行问题求解。从实用观点看，人工智能是一门知识工程学：以知识为对象，研究知识的表示方法、知识的运用和知识获取。

人工智能从1956年提出以来取得了很大的进展和成功。1976年Newell 和Simon提出了物理符号系统假设，认为物理符号系统是表现智能行为必要和充分的条件。这样，可以把任何信息加工系统看成是一个具体的物理系统，如人的神经系统、计算机的构造系统等。80年代Newell 等又致力于SOAR系统的研究。SOAR系统是以知识块(Chunking)理论为基础，利用基于规则的记忆，获取搜索控制知识和操作符，实现通用问题求解。Minsky从心理学的研究出发，认为人们在他们日常的认识活动中，使用了大批从以前的经验中获取并经过整理的知识。该知识是以一种类似框架的结构记存在人脑中。因此，在70年代他提出了框架知识表示方法。到80年代，Minsky认为人的智能，根本不存在统一的理论。1985年，他发表了一本著名的书《Society of Mind(思维社会)》。书中指出思维社会是由大量具有某种思维能力的单元组成的复杂社会。以McCarthy和Nilsson等为代表，主张用逻辑来研究人工智能，即用形式化的方法描述客观世界。逻辑学派在人工智能研究中，强调的是概念化知识表示、模型论语义、演绎推理等。 McCarthy主张任何事物都可以用统一的逻辑框架来表示，在常识推理中以非单调逻辑为中心。传统的人工智能研究思路是“自上而下”式的，它的目标是让机器模仿人，认为人脑的思维活动可以通过一些公式和规则来定义，因此希望通过把人类的思维方式翻译成程序语言输入机器，来使机器有朝一日产生像人类一样的思维能力。这一理论指导了早期人工智能的研究。

近年来神经生理学和脑科学的研究成果表明，脑的感知部分，包括视觉、听觉、运动等脑皮层区不仅具有输入/输出通道的功能，而且具有直接参与思维的功能。智能不仅是运用知识，通过推理解决问题，智能也处于感知通道。

1990年史忠植提出了人类思维的层次模型，表明人类思维有感知思维、形象思维、抽象思维，并构成层次关系。感知思维是简单的思维形态，它通过人的眼、耳、鼻、舌、身感知器官产生表象，形成初级的思维。感知思维中知觉的表达是关键。形象思维主要是用典型化的方法进行概括，并用形象材料来思维，可以高度并行处理。抽象思维以物理符号系统为理论基础，用语言表述抽象的概念。由于注意的作用，使其处理基本上是串行的.

（1）人工智能是指用电子计算机来模拟和代替人脑的某些功能和智能。电脑的出现，使得人工智能有了突破性的进展。电脑不仅能代替人脑的某些功能，而且在速度和准确性上大大超过人脑，它不仅能模拟人脑部分分析和综合的功能，而且越来越显示某种意识的特性。真正成了人脑的延伸和增强。
（2）电脑的发展和广泛使用，迅速有力地推动了人工智能的发展，产生了巨大而深远的意义。
第一，巨大的哲学意义。对于唯物主义哲学来说，有一个问题非常值得研究，这就是：那种看来完全没有感觉的物质，跟那种由同样原子（或电子）构成的却具有明显感觉能力的物质是如何发生联系的？电脑的出现对于这个问题的解决向前迈进了一大步。因为电脑主要是一种机械的电子的运动，组成电脑的物质本身是无感觉能力的，而电脑所显示出来的功能不仅超过感觉，甚至达到了一定程度的思维。这个进步不仅对于解决无感觉的物质如何进到有感觉的物质非常重要，而且有力地证明了意识根源于物质这一唯物主义观点……
我理解的人类智能的那种学习过程是一种进化的过程，即由简单而复杂的自我成长过程。同时，我觉得人的这种智能系统的自组织过程完全依赖于其规模极其庞大的神经组织，在人的大脑中是不存在所谓软件的，即人脑的功能可以说是完全由”硬件”实现的，只不过那是能够自组织的生物”硬件”。

尽管人的大脑中没有所谓软件的概念，但是大脑与神经系统的自组织自学习的这种”硬件”工作的过程能不能抽象成一个算法呢？即人脑的这种”硬件”结构所具有的功能能不能以我们所理解的软件实现呢？这样我便不得不再次提到计算理论的问题。我们现在的算法概念是基于图灵计算模型定义的，于是问题的关键便在于图灵计算模型的能力与人的大脑的能力相比是否等价（或超过）？只有保证了这种等价性，我们才有可能（还不是一定）基于图灵计算模型设计出与人类智能产生过程效能上等价的算法。也就是说图灵机与人脑的等价性是功能上等价于人脑的算法存在的必要条件。所以说物质基础是前提，这绝非是哲学上的空谈。

那么图灵计算模型与人脑是否等价呢？我们已经知道，那种将人脑看成离散的自动机的看法实际上早已过时。但我们也许又会问，尽管大脑不是离散性的，但是它到底能不能够与某种也许很复杂但终究是离散的自动机等价呢？好了我们已经知道，任何离散的形式化的自动机其能力都不会超过图灵机，这样问题又回到了本段开头：图灵计算模型在能力上到底与人脑等价与否？现在，我只能说这个问题确实是一个大问题。要严格地证明两者等价与否首先得能够将人脑形式化地描述出来，而这在现阶段显然是不可能的（以后也难说），因为这需要对人脑的完全透彻的理解（而且即使有了透彻理解，到底能不能形式化地将这种理解表述出来又是一个问题）。对于这个等价性的问题，现在的我们唯一可以肯定仅仅是人的大脑的确是极其复杂的。而我对这个证明的态度是悲观的，但是同时在这个问题上，我对超越图灵机的计算理论的能力并不悲观。

人工智能在某种程度上是大于百分九十以上的人类大脑，人工智能数据库的装载远远超越常人的知识量。但相对于控制人工智能的人来说，人工智能不能比！
上述的比较可以看出，人工智能的优势和对比。取代人脑也只是由控制人工智能的人来取代并非人工智能取代！

就目前的处理器，还不可以，但是不排除以后可以像人一样思考。
以前阿法狗的那场围棋，据说仅仅交电费就得3000美元，cpu的数字不知道，但是肯定不少。
所以说，人工智能，像人一样思考并不是不可能，只不过，我们的cpu还是太垃圾

目前来说，超越人脑还不可能实现。现在的人工智能虽然发展速度惊人，但只是计算和分析方面。要想超越人脑，必须让计算机拥有情商，也就是感情色彩。现在还没有哪家计算机公司在这方面有所突破。