人类科技迅猛发展的时代，人工智能以精准的算法和高效率的工作能力，在人类的生活与工作中起到愈加重要的作用，现在无论是手机、电脑等电子产品乃至于大型机器都涉及人工智能，为了让大家更好地了解人工智能，所以这次跟大家聊一聊人工智能的事儿~

目录

• 引言
• 到底什么是人工智能
• 人工智能也分强弱
• 人工智能的发展趋势
• AI带来的威胁论
• 人工智能的瓶颈
• AI到底改变了什么
• AI取代人类工作？
• 新工作衍生的猜想
• 迎接AI的浪潮

引言

人与AI大战：2017年5月23日至27日在中国乌镇围棋峰会上，世界级围棋选手柯洁与谷歌旗下的AlphaGo（一款围棋人工智能程序），进行人机对战，三番棋全败。

程序与AI大战：同年12月7日AlphaZero（AlphaGo最新版）在国际象棋上击败了Stockfish 8程序。

Stockfish 8是2016年的全球计算机国际象棋冠军，运用的是几百年来累积的人类国际象棋经验，再加上几十年的计算机象棋经验，每秒计算7000万次走法。相较之下，AlphaZero每秒只计算8万次走法，而且写程序的时候完全没教他任何国际象棋规则，它连基本的起手下法都不会！AlphaGo完全是运用最新的机器学习原理，不断和“自己”下棋，就这样自学了国际象棋。

在AlphaZero与Stockfish 8的100场比赛中，AlphaGo赢28场、平局72场，未尝一败。 最重要的是，AlphaZero完全没向任何人类学习任何东西，许多获胜走法和策略对人类来说完全是打破常规的，可以说是创意十足，在一定情况下甚至出现“丢车保帅”用弃子当做陷阱的场面屡屡出现，让Stockfish防不胜防。

要知道，AlphaZero用的是类似人类思维来思考问题，而Stockfish运用的是人类过去的经验。也就是AlphaZero用精密的算法加上类似人类的思维方式完胜了运用以往经验和精密算法的Stockfish。

就单从智力游戏领域来说，近几年，人工智能已经在该领域“所向披靡”了，从完胜人类到完胜普通程序，我们不得不去思考，人工智能在未来对我们人类而言究竟会改变什么会带来什么，它会影响什么？

在探究这一问题之前，我们先要了解，尽人皆知的“人工智能”到底是什么。

到底什么是人工智能

人工智能，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。

人工智能在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。

美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

目前人工智能已经涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴。所以它将带来的影响也是巨大的。

人工智能也分强弱

“弱人工智”能与“强人工智能”两词是约翰·罗杰斯·希尔勒于1980年提针对计算机和其它信息处理机器创造的提出的。

弱人工智能： 弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。比如：能战胜象棋世界冠军的Alpha，智能手机中的语音助手，淘宝的智能导购和客服，无人驾驶汽车。它们仅仅只能在各自的领域做好相应的事情。

这时你可能会想：“机器人难道不算是强人工智能吗？”其实不然，目前出现在公众视野中的机器人都还属于弱人工智能，比如：会弹奏乐器的机器人，美国宇航局的全地形六腿地外探测机器人等。它们在接收到信息后，对信息进行转换和处理然后遵循人们编写的程序指令，自动执行并完成一系列的动作。

强人工智能: 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难得多，我们现在还做不到。Linda Gottfredson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。

它是具有真正推理和解决问题能力的智能机器，并且这样的机器将被认为是有知觉，有自我意识的。可以独立思考，并能找出问题的最佳解决方法，有和普通生物一样的各种本能，比如生存和安全需求。从某种程度上可以看作是一种新的文明。

随着科技的发展，其实人们也重视到强人工智能的发展会对未来有多大的影响和改变，也有许多相关的文章与文献从不同的角度展现了不同的影响力。

好莱坞的很多科幻片也与人工智能相关：

超人工智能：这是最近年才出现的一个新名词。牛津哲学家，知名人工智能思想家Nick Bostrom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，包括科学创新、通识和社交技能。”超人工智能各方面都比人类强。（对此我不会进行太多赘诉，因为它会涉及到许多未知的情况，我不敢妄下结论）

人工智能的发展趋势

在过去不到两百年时间里，我们世界大变样，人类使用几千年的交通工具，被汽车、飞机等各种交通工具取代，飞鸽传书被电话取代，等等。这种科技大爆炸，纵观历史，也是史无前例，如果按数学函数来表达科技进步速度的话，指数函数再适合不过了，而我们目前正处于正处于这个指数函数的拐点（目前还处于一个无法突破的瓶颈），在未来将会迅速增长。这是结合历史与现实所总结出来的结果。

如果有看过电影《回到未来》的朋友，应该还记得这样一个场景：生活在1985年的主角回到了1955年。在1955年，他被电视刚出现时的新颖、便宜的物价而震惊。

试想一下，如果这个事情发生在2019年，一个21世纪出生的人，回到1985年，会是怎样的场景？没有智能手机、没有无人机、没有万维网，会比从1985年回到1955年的主角看到更大的区别。
这就是“加速回报定律”——1985到2019的平均发展速度要比1955到1985快很多，因为1985要比1955更发达，起点更高，所以变化会更大。简单说来就是：随着时间的推移，科技的进步会越来越大，发展速度会越来越快。

所以有人预测，人工智能的发展速度可能是这样：

再夸张点，可能是这样：

AI带来的威胁论

看到上面，你是不是开始担心了？心想：“人工智能这么快就会发展到超人工智能？那人类岂不是就有灾难了！”

不止你一个人，许多名人大咖也在担心。就比如霍金老师

大家都知道，霍金在生前经常会去预言一些事情，尽管他只是物理科学家。在2017年的一场会议中，霍金这样说道：“在我的一生中，我见证了社会深刻的变化。其中最深刻的，同时也是对人类影响与日俱增的变化，是人工智能的崛起。简单来说，我认为强大的人工智能的崛起，要么是人类历史上最好的事，要么是最糟的。我不得不说，是好是坏我们仍不确定。但我们应该竭尽所能，确保其未来发展对我们和我们的环境有利。我们别无选择。我认为人工智能的发展，本身是一种存在着问题的趋势，而这些问题必须在现在和将来得到解决。”

然而，我要告诉你的是，这种人工智能威胁论在真正的人工智能研究业内并不被认可，甚至被不少科学家嗤之以鼻。

前段时间扎克伯格在一次采访中被问到：“如何二人工智能威胁论的相关问题”

他这样说道：“这些担忧毫无依据 ，简直就是发神经。人类制造机器就是为了让机器在某些方面强于人类，但是机器在某些方面超越人类不意味着机器有能力学习其他方面的能力，或者将不同的信息联系起来而做超越人类的事情，而这一点非常重要”

接下来又被问道“科幻小说里那种（机器超越人类）的事情真的有可能发生么？”

扎克伯格解释道：“我们现在担忧人工智能的安全性，就如同两百年前担心要是以后有飞机，飞机坠毁怎么办一样。如果我们总是过度担心安全性，我们就不可能造出飞机。不管怎么样，我们要先造出飞机，再担心飞机的安全”

的确，许多媒体、非专业领域的大咖都对人工智能过度解读了。来自百度首席科学家，人工智能领域的权威、斯坦福大学人工智能实验室主吴恩达也对此进行过发声：“人工智能毁灭人类论就是“炒作”，在那些长期从事人工智能研究的专业人士看来，这项技术远远不值得担忧”

人工智能的瓶颈

我们现在处于还是弱人工智能阶段。如果把AI当作人类来看的话，可能现在的AI智商就跟人类两岁小孩的智商差不多。

我用通俗易懂的方式给大家讲一讲，目前人工智能的瓶颈到底是什么：

引用计算机科学家Donald Knuth的说法，“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。”

在计算机眼里，那些对我们来说很简单的事情，其实是很复杂的。比如：当你用手拿一件东西的时候，你的肩膀、手肘等，瞬间就进行了一组复杂的物理运作，这一切还会用到眼睛、大脑神经（不是学生物的，所以表述可能不准确），使得你的手能都在三维空间中进行运动。

看着下面这个图的时候，你当然能看出来下面这是一个由两种颜色的小长方形组成的一个大长方形，目前的人工智能技术也可以识别。

好了，你和人工智能打了个平手。那么我们再看看下面这张图，它可能就不认识了

这是因为AI理解不到更高深的东西，它没有人的神经网络，或者说人类的神经网络太复杂了，以目前的科学水平，我们自己都没能搞明白神经网络，更不要说机器了。

AI到底改变了什么

掐指一算，人工智能已经火了好几年了。投资者的疯狂涌入，一大批公司涌入。大到BAT互联网巨头，小到新成立的AI公司。行业的竞争之激烈，据2018年9月的统计数据，全球共有人工智能企业5159家，中国以1122家(不含港澳台)位居第二；北京则以445家的总数，成为全球人工智能企业最多的城市。

然而，每年倒闭的公司也是不计其数，下图是一部分名单：

这些公司明明是要制造AI的啊，怎么都倒在了AI的路上？虽然原因很多，但主要原因还是：他们根本不知道自己要做什么，因为 AI 并没有创造工作，只是更新了工具。我用例子来说明：

• 在务农方面：人类的生产工具从锄头发展到了牛，再发展到机械。工具变得越来越自动化，但不管怎么变，人类对农作物的需求没变。
• 在货币方面：人类的交易工具从交换商品发展到了纸币，再发展到移动支付（微信支付、支付宝等）。工具变得越来越方便，但商品的交换需求没变。
• 在出行方面：人类的交通工具从徒步发展到了马，再发展到汽车。工具变得越来越高效，但人类出行的需求没变。

所以，工作是根据人们需求的改变而改变的，需求不变，工作不变。但工作所需要的工具会随着时代而更新。

AI取代人类的工作？

三十年前，计算机是一个新兴行业，在当时没人会想到计算机只是更新了所有行业的工作效率。更多的人是在害怕自己的工作被计算机取代。的确，计算机是取代了一部分人的工作，但并不是计算机取代了人类，而是利用计算机的人类取代了没有计算机辅助的人类。

如今人们对人工智能的担忧与30年前对计算机取代工作的担忧一样——不是人工智能取代人类，而是利用人工智能的人类在取代没有利用人工智能的人类。

还有一个惊人的事实：45年前，自从美国引进自动提款机(atm机）后，美国银行的柜台从业人数，增加了将近一倍，从25万人增加到近50万人，其中10万人是2000年以后增加的。这不得不让我们去思考，为什么自动化服务到现在还没有让他们失业？过去200年来，那些伟大的发明不都是为了让机械取代人工劳力吗？让机器的精密性取代人工的不确定性吗？

事实上atm机的出现代替了三分之二的银行柜台人员，同期内，银行建立的分行增长了近百分之四十。结果就是，分行越多，柜台人员越多，但这些银行职员做的工作与之前有点不同，随着他们常规业务的减少，他们变得不太像服务人员，反而更像是推销人员，甚至需要哦与客户培养感情，推销他们的新产品，像是信用卡、贷款、投资型产品。这就说明自动化带来的不仅仅是失业，还有新的甚至更重要更难的工作。

新工作的衍生的猜想

哈弗经济学家克雷姆所著《O型经济理论》中指出，一项新工作的诞生，是由一系列互相连接的步骤所组成的链，必须环环相扣才能完成任务，一旦有任何环节出现问题，该任务、产品或服务就会失败。也就是说，每项工作都有其意义和重要性，一旦它消失了也将会衍生出更重要或者是难度更高的工作。而人工智能能给我们带来什么新机遇呢？我们可以大胆来猜测下：

医疗：由于人工智能特别重要的两种非人类能力“连接性”和“可更新性”，在医疗方面，它可以代替普通的药房，从看病到开药，人工智能都可以在网络数据库查找、调用这种病的解决方法，方便、快捷，还不容易“误诊”。别忘了，医生的工作远不止开药这么简单，就拿手术来说，手术是一个非常精细的操作过程，人工智能还远远达不到，甚至永远达不到。

艺术：其实以现在的科技水平，我们就已经能让机器创作艺术了。但通过AI实现的图片、音乐等艺术形式都需要人工操作。到时候谁来对AI生成的内容进行审核？当然要靠艺术家。将来AI公司研发出的艺术生成软件，卖给谁？当然还是艺术家。所以，AI绝不会取代艺术家，而是会成为提高艺术家创作效率的工具。

信息检索：在这个信息大爆炸的时代，每天都有无数的信息在发布，如果你想去找到一条你迫切想知道的信息，那么你可能会花上很多时间。而人工智能的搜索引擎就可以帮你的大忙了！！！不同于普通的搜索引擎，人工智能可以帮你检测出你最需要了解到的关键信息。

就比如今日头条搜索，在今日头条上面搜索任何你想知道的资讯信息，它都能如你所愿，去其糟粕，取其精华

使用方法：可以直接用今日头条app上方的搜索框输入你想了解的信息即可。看完本文马上去试一试，你可以体验到真正的人工智能哦~

在未来，人类应该会和人工智能创造出一种新的工作模式——由人工智能衍生出来的工作来维持人类的工作需求。举例来说，无人机取代飞行员，有些工作确实消失了，但同时在远程控制、数据分析和网络安全等方面也创造出了许多新的工作机会。美国军方每派出一架无人机飞越叙利亚，就需要有30人在幕后操作；至于收集完数据的后续分析至少还需要几十人，而这几十人的空缺就是新工作。

尽管衍生出来的新工作很多，但也总有一部分人会失业，那么我们要怎么去避免失业，保持自身的竞争力呢？

迎接AI浪潮

在高速发展的今天，需求和工具都在不停的变化和更新，想要保持自身价值，只有适应当代工作模式，半生学习变为终生学习。其实写这篇文章我主要想告诉大家，在不管是在未来还是现在，一切的竞争力都建立在学习能力之上，如果没有高效的学习能力，我们的工作终究还是会被代替，而且不是人工智能，更有可能是人类。我们作为新时代的接力者必须掌握一定的技能，思考如何更好的将人工智能与自己的专业、行业结合，而不是一位地想去转专业、转行。做好迎接“第四次工业革命”的准备，至少在人工智能的浪潮翻滚过来时，我们还能顶住风浪，站起来。

不要认为自己完全不擅长学习！计算机是模拟机器，可人类却是天生的学习机器，学习能力是融入我们血液之中的。