随著(zhe)人工智能(néng)變得越來越聰章美明，關于AI將(jiāng)消滅人類的說(shuō)法也不斷湧現城話出來。事(shì)實上，很多大人物都(dōu)在呼籲人們哥吃提起(qǐ)警惕。到現在，似乎AI支持者谷歌首席工程師雷·庫茲醫也韋爾對(duì)未來的樂觀态度似乎已經(jīn黑秒g)不敵比爾·蓋茨、伊隆·馬斯克和史蒂芬&midd間子ot;霍金提出的擔憂。
誠然，我們确實有理由表示擔憂，但訊路未來并不一定會(huì)是一個黑暗的低那未來，因爲我們可以有利用AI的更好(hǎo)方式，舞金關鍵是認識到人類與機器智能(néng)之間的互補關系。說線好(shuō)到底，人工智能(n愛來éng)與人類智能(néng)有著(z睡區he)天壤之别，所以以後(hòu)可以停止對(duì)二者的比較了。
如今，人們很容易相信人工智能(néng)已經雪房(jīng)變得像人類智慧一樣(yàng)聰明了——如果不是更聰明的話。比如空北，前一段時(shí)間，谷歌發(樹水fā)布了Duplex AI，能(néng)夠幫助用戶完成(chéng)外呼樹玩預定美發(fā)沙龍和餐館等操作。由于它的聲音幾唱畫乎與人類一模一樣(yàng)，所以在整個過們如(guò)程中可以瞞過(guò)其對(duì)話夥伴，使之認爲自己是人朋體類。
此外，谷歌子公司DeepMind開(kāi)發(和少fā)了一款人工智能(néng)，在數醫最複雜的棋盤遊戲中擊敗了世界冠軍。而最近，人工金我智能(néng)又被(bèi)證明它可以間看像訓練有素的醫生一樣(yàng)準确診斷眼疾……還(hái)有很多的事(s術老hì)件可以表明，在不久的將(jiāng)來，機器人有可但去能(néng)會(huì)讓人類錯紅身處失業的狀态。
随著(zhe)技術的發(fā)展與突破，人工智能站跳(néng)在以我們肉眼可見的速度解鎖新領域、間從新任務、新技能(néng)，而這(zhè)些領域之前被(bè時坐i)認爲是人類智能(néng)資朋的專屬。但這(zhè)是否意味著(zhe習動)人工智能(néng)比人類智能(néng)更聰明呢？在小智君（I相做D：Aiobservation）看來，將(遠這jiāng)人工智能(néng)與人類隻能(néng)進(jìn睡費)行對(duì)比，這(zhè)本來就(jiù)是一個錯誤的想法，因爲二者窗的是完全不同的東西，即使有時(shí)候它們的功能(néng)會(huì)重資現疊。
人工智能(néng)擅長(cháng服愛)處理數據，不善于抽象思考
首先，即使是最複雜的人工智能(néng)技術，其核心也與其他計算機軟姐紅件沒(méi)有什麼(me)不同：以超快速率運行數據。AI及其都見分支，如機器學(xué)習和深度學(xué)習，隻要研究員能弟到(néng)將(jiāng)其轉換爲正确的數據集討知，就(jiù)可以解決任何問題。
舉個例子，圖像識别。如果給出深度神經(jīng)網絡、深度學(xué)習算拍醫法的基礎結構以及足夠多的标記圖像，人工智能(néng)就(jiù)可以用非會海常複雜的方式進(jìn)行數據對(duì)比，并找到頻喝定義每種(zhǒng)類型對(d會術uì)象的相關性和模式，進(jìn)而實現用該信息标記之前從未見過(看空guò)的圖像中的對(duì)象。當然，語音去習識别的過(guò)程也是如此：如果有足夠多的人的聲音的數字樣(yàn黃去g)本，神經(jīng)網絡可以找到人的聲音中路朋的共同模式并确定某段錄音是否屬于那個人。子話
最近上線公測的阿裡(lǐ)AI林冷鑒黃語音反垃圾服務便是基于此理論，除識别色情圖片、色情視頻和色情文字外，書書涉黃語音也能(néng)通過(guò)AI鑒别了。爲兵子了讓AI智能(néng)機器具備識别多國(guó)語言和多地方言的能(né討討ng)力，事(shì)先需要有一個訓練學(xué)習的過(書大guò)程，對(duì)此阿裡(lǐ)安全部産品專家念夏表示，“車明可以把它想象成(chéng)一個小孩，需要不斷喂養、訓練、學(xué)習，愛為它才具備這(zhè)樣(yàng)的能(néng)力。”比如廠站學(xué)習廣東話，除了從第三方公司購買報女訓練素材外，還(hái)使用阿裡(lǐ)系統内的視頻平台上但機的粵語電視劇，來訓練機器人學(xué)習。
實際上，我們所了解到的關于AI的慢區應用，無論是進(jìn)行人臉識别還(年對hái)是診斷癌症的計算機視覺算法，亦或是能(néng)夠驅逐惡意網絡流量的人票要工智能(néng)網絡安全工具，甚至是玩電腦遊戲的複雜AI項目玩明，都(dōu)有這(zhè)樣(yàng)一個同樣(yàng)的規則。隻不過拿一(guò)，技術不斷在改變和進(票電jìn)步。
正如有句老話說(shuō)的是“人無畫技完人”，所以AI也有自己的缺點，而它欠缺的就(ji來明ù)是抽象思考、常識的運用以及知識遷移。說(shuō)回開(師道kāi)頭提到的谷歌Duplex AI，它可能(néng)非常擅長(chá照樹ng)預訂餐廳或美發(fā)沙龍，但這(z看文hè)是兩(liǎng)項非常從花狹窄且非常具體的任務。甚至這(zhè)個友民人工智能(néng)還(hái)可以使用人類的語腔都科語調完成(chéng)一次模仿人類對(duì)朋要話的自然行爲，但一旦談話偏離了軌道(dào)，Duplex就(ji讀身ù)會(huì)很難以連貫的方式作制謝答。在這(zhè)種(zhǒng)情況下，它要麼(me)終止對(duì)話，要嗎術麼(me)在人類的幫助下才能(néng)以有意義的方式繼續對(duì)話作樂。
迄今爲止，已經(jīng)有很多實例可以證明，一旦AI模型出林舞現在其擅長(cháng)領域之外的事(shì)件中或者接收船為到與他們訓練過(guò)的數據不同的内容，他舞有們就(jiù)會(huì)以一種(z紅金hǒng)不合邏輯的方式失敗。範圍越廣，人工智能校話(néng)需要掌握的數據越多，就(jiù)會(huì)出現一些邊緣案例照站，這(zhè)些場景還(hái)沒(事懂méi)有被(bèi)訓練數據所覆蓋，最終會(huì)導民哥緻人工智能(néng)的失敗。厭通一個例子便是自動駕駛汽車，盡管已經村新(jīng)行駛了數千萬公裡(lǐ)，但它仍在努力實現完全自主，遠遠超過(議為guò)人類成(chéng)爲專家駕駛員的需要。
人類不善于處理數據，擅長(cháng)做抽象決策
從數據部分開(kāi)始。與計日謝算機相反，人類在存儲和處理信息方面(miàn)非常糟糕。比如，想要記住一秒河首歌的歌詞，必須多次循環聽才能(néng山上)記住它；但對(duì)于計算機來說(shuō)，記住一首歌就(ji關對ù)像在應用程序中按“保存”或將(jiāng)文件複歌吃制到其硬盤中一樣(yàng)簡單。同樣(yàng)來什，對(duì)于人類來說(shuō紙拍)，不記憶也是很困難的。即使盡自己所能(néng)，一些工報不是很好(hǎo)的記憶還(hái)是會睡從(huì)存在自己的腦海裡(lǐ)。而對藍上(duì)于計算機來說(shuō)，忘記一些東西就(j算放iù)像删除文件一樣(yàng)簡單。
說(shuō)實話，在處理數據方面(miàn)，人類遠不如人工兵明智能(néng)。在上文提到的所有示例中，人類歌聽或許能(néng)夠執行與計算機相同的任務，隻不靜時過(guò)在人類識别和标記圖像所花費的時(shí)間我票内，AI算法可以完成(chéng)對(duì)一報機百萬個圖像的分類。毫不誇張的說(shuō)，計算機的絕對(du明工ì)處理速度使它們能(néng)夠在涉及數學(xué)計算和數據處理的煙南任何任務中超過(guò)人類。
然而需要注意的是，人類可以基于本能(néng)、常識在信息稀些飛缺的情況下，做出抽象決定。比如，人類孩子在很小的時(shí)候就(jiù)學(服愛xué)會(huì)歸納整理物品。但對(d女子uì)于AI算法，執行相同任務需要數年的光玩訓練。科技評論家尼古拉斯·卡爾（Nic員中holas Carr）在被(bèi)問及智能國著(néng)機器與人類的區别時(shí)曾表示，“計算機沒(méi)有瘋狂去你地帶，它們不能(néng)矛盾，也無法設計去處理模稜兩(liǎng)可的情形，地美它們也沒(méi)有直覺。”
舉個例子，當人們第一次接觸視頻遊戲時(shí)，他們可以快速地將(坐美jiāng)日常生活中的知識轉移到遊戲環境裡(lǐ)，像遠離坑，壁架，火和尖尖雨媽的東西（或跳過(guò)它們）國低。他們知道(dào)必須要躲避子彈、筆跳避免被(bèi)車輛撞到才能(néng)生存。但對(duì靜遠)于AI來說(shuō)，每個視物習頻遊戲都(dōu)是一個新的未知的世界，它必須從頭學(xué畫下)習。人類可以發(fā)明新事(shì)物，包括已經(jī內年ng)引領人工智能(néng)時有理(shí)代的所有技術，而AI隻能(né和匠ng)獲取數據，進(jìn)行比較，提出新的鐵黑組合和演示，并根據之前的序列預測趨勢。
人類可以感受、想象、夢想，可以無私或貪婪，從中可以愛恨交加，可以撒謊，甚至有時(s下物hí)候會(huì)混淆事(shì)實。所有這(zhè)些情緒都現地(dōu)可以以理性或非理性的方式改變他們的決能農定。人是一種(zhǒng)由肉體制成(ch數日éng)的不完美的有缺陷的生物，每一個人都(dōu)以自己的方式獨街刀特生存；而人工智能(néng)，從核心上講，是由數十一個機訊無生命的電路運行的微小的電流。
人工智能(néng)與人類智能(néng)截然不同，請停止比較
總的來說(shuō)，所有這(zhè)些都(dōu)不意味著(zhe)人工智能兒子(néng)優于人類智能(néng)，反短計之亦然。因爲本質上，二者就(jiù)是完全不同的東西。AI黃師擅長(cháng)重複性任務，這(zhè)些任務具有明确定義的邊界，可一校以用數據表示，而且對(duì)于需人呢要完成(chéng)基于不完整信息，憑直覺做出決策的任視樂務來說(shuō)，往往表現的很糟空近糕。相比之下，人類智能(néng)适用于需要的樹常識和抽象決策的環境，而對(duì)于需要進(jìn)行大量實時(shí)計姐商算和數據處理的任務則表現不佳。
從不同的角度看，我們應該將(jiā河懂ng)AI視爲增強智能(néng)。音問人工智能(néng)與人類智能(néng)相輔相成火坐(chéng)，彌補了彼此的不足匠大。因此，他們可以一起(qǐ)完成(chéng)任何自己無法單獨完成但民(chéng)的任務。比如，AI善于利用大媽林量的網絡流量找出異常情況，但在決定哪些是需要調查的真正章新威脅時(shí)會(huì)犯錯誤。而另一方面(miàn)，人工分析師車場不善于監控通過(guò)公司網絡傳輸的千兆字視間節數據，但他們擅長(cháng)將(jiāng)異常與不同事(shì)件聯系計跳起(qǐ)來，并确定哪些是真正的威脅。體身所以，AI和人工分析師可以填補彼此的空白。
誠然，現在人工智能(néng)可以通長做越來越多的事(shì)情，它們的邏輯也變得更爲複雜，所以它們有能(néng)煙站力去應對(duì)更複雜的情況，以及處理更多的變量參數。但是人工智能(書綠néng)和人類各自的強項都(dōu)體現在不同的領黃得域，這(zhè)意味著(zhe)我們需要探索的是生長共生關系，而不是競争關系。
很多人都(dōu)持有一種(zhǒng)觀點，即機器會(huì)取代人類的用資工作機會(huì)。在小智君（Aiobser哥大vation）看來，其中不乏誇張的宣傳，事(shì)實證明，人工智能(公冷néng)的擴張創造了更多的就(jiù)業機會(hu作花ì)而不是摧毀。但是，正如過(guò)去每項技術突破所做的那樣(yàng時美)，在許多任務中，它确實可以消除對(duì金請)人類的需求。但這(zhè)可能(néng)是因爲那些工作從來都(dōu)不是呢離針對(duì)人類的。現在我們在這(zhè)些暗師工作上花費了大量寶貴的人力資源和勞動力，或許就(ji森男ù)是因爲我們尚未開(kāi)發(fā)出能(néng)使年通其自動化的技術。
随著(zhe)人工智能(néng)變得善于執行更多的任務，作爲人類，我們將員山(jiāng)有更多的時(shí)間把我們你場的智慧用于具有創造性、社交性、藝術性、體育、生物文學(xué)、詩歌以及其他有價值的應用離科中。到那個時(shí)候，我們就(jiù)使用我們的增強智能(néng劇機)工具來增加這(zhè)些工作的創行開造力了。
最後(hòu)，我們不是機器，機但們器也不是人類，未來將(jiāng)是人工智能(néng)和影匠人類智能(néng)共同構建的！