人工智能时代如何竞争?人工智能能否战胜人脑?
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随着人工智能的不断发展,它对就业的影响表现的越来越明显。人工智能已是未来发展趋势,不可阻挡,并且会扫荡到各个领域,或迟或早,成为你我的竞争对手。
从就业的角度看,人工智能的影响表现得越来越明显。实际上,即使是在2008年金融危机之前,一些海内外知名高校人工智能专业的毕业生,找工作都不太容易。但是,近年来,这些知名高校人工智能方面的研究生往往还没有毕业就已经被一些海外大型企业一抢而空。
可以预计,随着人工智能的不断发展,人工智能对于就业的影响会表现得越来越明显。当人工智能不断击败最优秀的人类围棋选手时,我们就可以预计,未来的年轻人可能就不会像以前那样花那么多的时间去钻研围棋,而会去学习更加适应人工智能时代的新知识了。
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作出反应的智能机器。
在移动互联网技术发展与应用不断成熟基础上,互联网+人工智能已在大力发展中,成为未来科技革命和产业变革的新引擎,也将带动和促进传统产业的转型升级。
将来人与物、物与物之间的对话、指令、自动化控制,大部分将由人工智能程序控制,甚至实现“万物互联”。
如今的人工智能应用范围甚广,机器翻译、智能控制、专家系统、机器人学、语言和图像理解、自动程序设计、航天应用等等。
人工智能的时代正在来临。
人工智能不是说要和人类具备一样的智能,它们的作用是帮助人类;
未来,人工智能可以作为一个商品来售卖,
把人工智能运用在某一个领域的工作;
对人工智能来说,使用的人越多,它就越聪明。
随着它越来越聪明,使用它的人就会越来越多,
这是一个循环;人工智能给人类创造新的工作机会。
未来人们的收入高低,将很大程度上取决于能否和机器人默契配合。
每一轮科技革命都会带来新一轮工作革命,人工智能将大量淘汰传统劳动力,
很显然会有不少行业,会因为人工智能的兴起而消亡。
未来机器人将会替代人工服务和操作,
这可能将导致大量的服务工作、流程工作和中层管理环节 “消失”。
只有新型劳动力才能适应智能时代。
同时,虽然机械性的、可重复的脑力或体力劳动,将被人工智能或机器人取代,
人工智能时代的到来,将会给我们的社会分工、文化、习惯等各方面带来巨大的改变。
再则,要积极拥抱人工智能,充分认知自身职业特点或职业规划与人工智能的关系,
积极运用人工智能提升岗位价值,如成为机器人、人工智能的调配管理者,
成为人工智能的个性化、定制化创意设计师,
成为运用思维、策划方案引领人工智能去落实业务得到成果的高端营销策划师等等。5年前 -
人工智能是人类智能的延伸,所以人工只能会有人类智能的局限.如果用集合表现的话人工智能应该从属于人类智能,也就是说人工智能是人类智能的一种表现,也可以说属于人类智能的范畴.因此人工智能超越人类智能在哲学上讲是一个悖论.虽然卡斯怕罗夫最终输给了深蓝但深蓝是人类工程师制造的,其所有棋步于演算来自全世界的国际象棋棋手,可以说是卡斯怕罗夫跟全世界顶尖的国际象棋棋手下棋而深蓝只是个媒介,归根结底他还是输给了人类智能.人工智能是不会战胜人类的.6年前
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不会的。
首先人工智能远远没有智能到有思想,而且这一步需要的可不是几十年、几百年就能够研究出来的,另外,人工智能的开发是为了更好的辅助人类,既然是辅助,那么能发展成战胜人类几乎不可能。7年前 -
首先,人工智能是不可能建立在现代计算机基础上的。因为现代计算机的一切都是需要人给出模式的。它不可能有创造性的思维能力。
关于人脑和人工智能,著名的歌德尔定理就一直在被运用到这一领域。计算机到现在有了极大的发展,但是基本原理还是冯·诺依曼提出来的,只是速度和效率大大提高了。从根本上说,计算机的程序,就是一种基于2进制数字运算的命题演算系统。其中给出的公理是有限的,规则是可计算,而判定出命题的真伪时,输出结果,停机并转向下一个命题的处理。这就符合了哥德尔第一不完备定理的条件。可如该定理所说,这样的系统必然是不完备的,也就是说至少有一个命题不能通过这样的“程序”被判明真伪,系统在处理这样的命题时,就无法“停机”,用俗话说就是被“卡”住了,永远不能绕过(举个很简单的例子,就是计算圆周率,永远计算不出结果)。无论你怎样扩充公理集,只要是有限的,这个现象就始终存在。而无限的公理集对于计算机来说,就意味着无限大的存储空间,这显然是不可能的。因此,有些数学家,如彭罗斯就认为,这表明了计算机是有致命缺陷的,而人类的“直觉”不受该定理的限制,所以计算机永远不可能具有人脑的能力,人工智能期望中的真正具有智慧的“电脑”,只不过是如“皇帝的新衣”那样的“皇帝的新脑”。关于这个问题的详细情况,可阅读彭罗斯的《皇帝新脑》。
为什么人脑与电脑有这样的根本差别呢,彭罗斯认为可能是量子力学不确定性和复杂非线形系统的混沌作用共同造成的。但也有的数学家并不这样认为,他们指出,人脑就基本意义和工作原理来说,与人工智能原理的“图灵机”无根本差别,电脑也存在上述两种作用,这就说明人脑也要受到哥德尔定理的限制。两者间的差别,可用包含非确定性的计算系统说明,就是所谓的“模糊”处理。人脑正是这样的包含了非确定性的自然形成的神经网络系统,它之所以看上去具有电脑不具备的“直觉”,正是这种系统的“模糊”处理能力和效率极高的表现。而传统的图灵机则是确定性的串行处理系统,虽然也可以模拟这样的“模糊”处理,但是效率太低下了。而正在研究中的量子计算机和计算机神经网络系统才真正有希望解决这样的问题,达到人脑的能力。
对于电脑是“真脑”还是“皇帝的新脑”,还存在很大的争议,有很多的问题需要解决,很多都是现在世界上的顶尖科学家研究的尖端课题。各方面研究都表明,人脑在“运算”时,的确与电脑的基本原理是一样的,只不过电脑是用电子元件的“开、闭”和电信号的传递体现,人脑则表现为神经原的“冲动、抑制”和化学信号(当然也包括电信号)的传递。这与哥德尔定理的条件没有本质上的差别。而认识过程中的“思维是客观实在的近似反映,语言是思维的近似表达”这点,正是受哥德尔定理限制的结果。就拿语言(指形式上的)来说,完全可以转化为有限公理和一定规则下的符号逻辑系统,也就是一种符合定理条件的形式公理系统。该定理恰恰说明,这样的系统中不完备,存在不能用该系统证实的命题,对于这个系统来说,就是语言对思维的表达不完全,也就是我们常说的“只可意会,不可言传”。这也与我们经常感觉到的“辞不达意”是相吻合的,任何形式上的语言都不能完全准确的表达我们的思想。还有另一个事实也说明这点,就是翻译。文对文的形式语言翻译虽然不难,可是如实地表达原来语言中的准确蕴义就非常难了,甚至可以说是不可能的事情。如果能证明人类的思维也可以转化为这样的形式公理系统,那人脑也一定受哥德尔定理的限制。
人工智能和人脑的问题我们先说到这里。接下去说一下人类毁灭和被什么替代的问题。如果人类在未进化到一定程度前就被毁灭,那这一话题就无实质意义了。那么我们就说下人类进化后应该是被什么所替代的问题。我个人观点是,人类如果能顺利进化,那之后肯定是摆脱包括肉体的所有有形载体的束缚以另一种能量形式存在于宇宙中的更高智慧体。而人工智能无法避免的需要某种有形载体才能存在。因此被人工智能所取代的想法太过狭义了。8年前 -
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。8年前
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简单的说人工智能就是人类通过编写程序来让机器做一些模仿人类思考问题的过程来控制机器来做一些操作。就如楼上所说以现在的科技来说电子元件时候出现电脑战胜人脑的事情是不大可能,也许将来会有。但现在是不可能。16年前
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首先问房主你所说的是哪一种人工智能,人类现在可以制造两种人工智能:
A;用各种程序定义人工智能的思维,将这些人造思维限制在程序的范围之内,这种人工智能专业化倾向很大,基本上只是一台按照程序工作的机器,或者说根本不算智慧。
B;运用意识原理改造电脑系统,从而产生智能效应,这种人工智能会发展成什么样子完全靠长期与之接触的人是如何教育它的,它的优点就是全面化,只要你能想得到(现实中可以作到)他就能帮助人类实现属于自主思维的人工智能,最大的缺点也就是它不受人类完全控制。人工智能会不会挑战人类完全是掌握在人类自己手中的,人类自身的道德水平达到了那种“脱俗”的阶段时,自然这种所谓的、担忧就不存在了,如果全人类用自己的“俗念”去教导人工智能最终不是它们会不会取代人类,而是他们想不想取代人类。人类永远不是自己发明的机器的对手,人类太脆弱了
19年前 -
“阿西莫夫机器人三定律”也是人定出来的,对于”死”的机器绝对有用,但是”自组织”却是自然规律,我们虽然不能肯定,但也绝对不能否定电脑通过电和金属元件能够达到我们通过生物电和细胞构成的人脑结构.当他拥有了自己的思维他干吗还要遵守你的游戏规则?
而事实证明了,电脑的开发速度是远远快过人脑的.现在的电脑的确不能战胜人脑,因为他具有太强烈的逻辑思维而忽视了非逻辑思维的存在,但是现在技术前沿的一些方法论如”模糊论””遗传算法”等也是基于半逻辑机构的,如果广泛的把这些算法运用于电脑的程序构造中,让他拥有了一个完整的方法论,他战胜人类也不是没有可能(不管哪方面的”战胜”)!
再说了,我们所知道的生物的确都是由”有机”物构成的,但这个仅仅适用于地球或者说我们已知的范围,但是这个范围在宇宙中来说太狭窄,如果说复杂”生命”形式是宇宙物质自组织的必然结果的话,我们这种脆弱的”生物”远远不会是全部,或者有一种”生物”就是机器那样的钢铁也说不一定啊!19年前
