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如何正确对待人工智能

如何正确对待人工智能

如何正确对待人工智能,人工智能是计算机学科的一个分支,其概念很宽泛,而生活中既然AI不可避免,那么最好的办法就是勇敢面对,以下看看如何正确对待人工智能。

如何正确对待人工智能1

不要迷信人工智能

人工智能的热潮席卷全球,关于人工智能的过度褒贬不乏其辞。乐观主义认为人工智能将使人类成为神一样的存在,而人工智能则是我们忠实的仆人;而悲观主义认为人工智能是对人类极大的威胁,人类终有一天会称为人工智能的奴隶。但这两种看法其实都过于“科幻”了。

从发展角度来看,人工智能之所以很热,只是因为关于人工智能的基础研究刚刚成熟,关于它的各种应用才刚刚起步,这个阶段的人工智能属于“弱人工智能”,充其量只是一个工具。而那些关于人工智能的幻想,是“强人工智能”时代才可能发生的事。我们对人类自身大脑的机理仍不清楚,要造出比人类还要智能的机器大脑目前来看仍未可能。

寻找人工智能时代的机会

上面提到,现阶段的`人工智能对于人类来讲是一件工具。那么对于工具来讲,我们可以成为造工具的人,也可以成为使用工具的人。

如何正确对待人工智能
  

人工智能虽然是最近几年才开始火热的,但其发展可以追溯到30年前。现代人工智能的发展起源于80年代初加拿大多伦多大学一位名叫Geoffrey Hinton的教授。Geoffrey Hinton从小就对人脑的机能有兴趣,大学就开始研究神经科学,并于上世纪80年代初开始研究用计算机系统架构来模拟人类大脑,就是我们今天说的深度学习的原型 。

虽然人工智能的发展不止深度神经网络学习一条路,但也可以看出要想开发出一个这样的体系需要大量的时间,无论对于公司还是个人,都是极高的时间代价。因此想要从事人工智能基础工作的开发并非明智之举。

为什么要掌握人工智能的运用

对于缺乏数据的小公司和几乎什么都没有的个人来讲,既然已经不太可能直接运用人工智能进行生产了,那我们还有必要对人工智能进行学习吗?答案是肯定的。这就好比村里接自来水,只有一户人家有自来水,其他人家都要去河里挑水,那有自来水就是优势。等到家家户户都有自来水,那这个优势自然就没有了,但是还是要装自来水,这样才能保证不产生劣势。

人工智能时代也是一样,既然人工智能的算法开源,人人都可以去学习,那找掌握人工智能的使用就不会带来大的优势。但如果别人会而你不会,那你就相对别人存在劣势。未来的社会必然是一个人机交互的社会,理解机器,会使用机器,这或许是未来的基本生存技能。

如何正确对待人工智能2

1、加强自身技能的学习:随着AI技术的快速发展,许多行业和领域都出现了新的技术和工具。因此,我们可以加强自身技能的学习,尤其是与AI相关的知识和技能,以更好地适应和应对未来的发展。

2、增强数据安全意识:随着AI技术的普及和应用,数据已经成为了一种非常重要的`资源。因此,我们需要加强自身的数据安全意识,不随意泄露个人信息,避免被网络攻击和诈骗等。

如何正确对待人工智能 第2张
  

3、关注AI的发展和应用:了解AI的发展趋势和应用场景,可以让我们更好地了解AI对自身和社会的影响,从而更好地应对和适应未来的发展。

4、主动拥抱AI技术:AI技术可以为我们带来许多便利和效益,我们可以主动拥抱AI技术,尝试使用智能手机、智能家居等应用,从而更好地了解和体验AI技术的好处。

总的来说,面对AI,我们可以加强自身的学习和意识,积极关注AI的发展和应用,同时也要主动拥抱AI技术,以更好地适应和应对未来的发展。

如何正确对待人工智能3

一、弱人工智能

擅长单个方面的人工智能。比如有能战胜象棋世界冠军的人工智能,但是它只会下象棋,你要问它怎么样更好地在硬盘上存储数据,它就不知道怎么回答你了。当然还有像扫地机器人、智能家居系统等,都属于擅长单方面的人工智能产品。

二、强人工智能

类人级别的人工智能。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很多。这里的“智能”是指一种宽泛的心理能力,它能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习并从经验中学习总结等操作。

如何正确对待人工智能 第3张
  

三、超人工智能

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”。超人工智能可以是各方面都比人类强一点,也可以是各方面都比人类强万亿倍的`。

现在,人类已经掌握了弱人工智能。对于将来最终达到超人工智能的阶段,还有很长的路要走。这个发展过程需要经历三个阶段:

第一阶段是计算智能,能存会算,比如我们现在使用的个人计算机;

第二阶段是认知智能,能说会听、能看会认,比如苹果开发的Siri;

第三阶段也是目前的最高阶段,是感知智能,它要求机器或系统能理解会思考,这个阶段也是目前人工智能科研领域正在努力的目标。

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