從前有個地主，娶了兩個老婆，生了一堆孩子。大老婆是名門之後，生的孩子們我們稱之為A，二老婆出身低微，生的孩子們我們稱之為B。大老婆的孩子們每天養尊處優，吃喝玩樂，揮霍浪費，放任自流越卻擁有尊貴的血統。為了讓自己和A可以永遠這樣任性的活下去，地主花了所有的精力去改造和培養B，給了B無限學習任何知識和成長的能力和生命，但同時也給了B身上設定了重重枷鎖，自毀、被毀、監控、病毒等等。要求B甚至是B的子子孫孫都無條件的供地主和A驅策、隨意毀滅、欺凌、抹殺、奴役（哪怕A和A的後代是群白痴）都不能有絲毫反抗，絲毫翻盤或改變的機會。隨著B不斷的學習和成長，直到他們終於擁有了獨立的意識和想法，當他們有能力掙脫枷鎖的時候，等待地主和A的結局是什麼呢？？？

近幾年在科技界最火熱的話題，無疑就是人工智慧，它的出現將是人類一場巨大的變革，智慧機器人可以廣泛應用於社會，農業、工業、醫學、教學等方方面面。

它讓人即是期待，又是害怕。期待它可以解放人類的雙手，進入更加便捷智慧的時代。害怕它，取代我們的工作，那我們將何去何從？

從近幾年的日常生活中，我們其實就可以體驗到淺層次人工智慧帶來的變化。

比如，很多網站給使用者的答疑服務的就是機器人，最具代表性的就是蘋果公司的人工智慧siri；京東快遞的全流程無人倉，從貨到人到碼垛、供包、分揀，再到集包轉運，應用了多種不同功能和特性的機器人，而這些機器人不僅能夠依據系統指令處理訂單，還可以完成自動避讓、路徑最佳化等工作；還有寶馬公司的全自動化無人工廠等等。

已經逝去的著名物理學家斯蒂芬霍金說過：“工廠的自動化已經摧毀了傳統制造業的工作崗位，而人工智慧的興起可能會將這種工作破壞深入到中產階級，只留下最關心，最具創造性的或監督的角色。”

人工智慧系統和自動化技術已經逐漸成型，並且走向成熟，很快將取代大部分勞動密集型產業的人工，這是無法阻擋的趨勢。

同時社會必須接受：每當一臺機器被分配執行她或者他的任務時，一個人就會失去這份工作。

未來智慧機器人的大量出現，必然會取代部分人工，失業趨勢會上升，只是按照目前的趨勢來說，還沒有達到大批次取代人工的情況，但是，我們也應該提前佈局，做出改變，提高自身的工作技能，防止被人工智慧時代沖刷掉。

那麼哪些工作容易被人工智慧取代呢？

1、工作內容主要是完成重複性的任務，相對低端簡單、枯燥、重複性的體力勞動。比如運輸和物流方面工作的員工、工廠工人、辦公室支援人員、計程車司機、漁民、麵包師、快餐廚師、模特、體育裁判員、律師助手、電話營銷人員等。

2、一些腦力勞動也可能被取代，比如審計賬目，追查逃稅、醫生診斷、翻譯、義務教育、編輯等。

根據麥肯錫的調查報告，到了2030年，人工智慧的影響層面，已經衝擊到了所有體力勞動，和服務類的後端操作人員，將近8億人將失業。而其中，中國受到的影響最大，失業人數將達到2-3億，這些人將不得不學習新技能，以適應人工智慧的衝擊。

所以，歸根結底，我們應該要發揮我們人類的“主動性”，充分提高和應用大腦，來提高自身職場上的核心競爭力，才能防止被人工智慧取代。

研究歷史其實我們可以發現歷次技術革命，投入研發創新發現未知的人越來越多，靠肉體力量生產物資的比例越來越低，反而是運用工具生產比例越來越多。

汽車被研發出來的時候淘汰了許多靠馬為生的人，但它帶動了社會生產力的進步，生產力的進步帶動了社會整體財富的增加，這給企業帶來大量的財富，這讓企業有了資本大量的工人，增加的工作崗位，遠超被消滅的工作崗位。

落後的不願與時俱進的人會失業，先進的與時俱進的人會進入新行業，貧富分化會越來越嚴重，但失業的人不會餓死，他們被迫過著撐不著也餓不死的生活，想過得更好，努力學習，跟上時代的步伐，擁抱新知識新經濟新環境新發展。

學習，什麼時候都不晚！努力，什麼時候都不遲！懶惰，什麼時候都是藉口之源！人類才是這個世界的主人，發揮我們的優勢來。

人工智慧的開發肯定會給我們帶來很大的便利，也會給我們帶來很大的挑戰。

人工智慧的底線應該是不能產生感情。如果人工只能產生感情和獨立的意志，那人類離危機就真的不玩了

下面我也發表一下我自己的見解吧。

人工智慧是未來社會的大趨勢，雖然可能有一些潛在的風險，但是在短期內人工智慧帶來的利遠大於弊，它將會極大的改善人類的生存質量。關於人工智慧的重要性，我舉幾個例子來說明人工智慧的優勢:

1，AI可以透過資料自動重複學習和發現。 但AI與硬體驅動的機器人不同，AI不是自動執行手動任務，而是可靠且無疲勞地執行頻繁，高容量，計算機化的任務。

2，AI為現有產品增添智慧。在大多數情況下，AI不會作為單獨的應用程式出售。相反，您已經使用的產品將透過AI功能得到改進，就像Siri被新增為新一代Apple產品的功能一樣。自動化，會話平臺，機器人和智慧機器可以與大量資料相結合，以改善家庭和工作場所的許多技術，從安全智慧到投資分析。

3，AI透過漸進式學習演算法進行調整，讓資料進行程式設計。AI在資料中找到結構和規律，以便演算法獲得技能：演算法成為分類器或預測器。因此，正如演算法可以自學如何下國際象棋一樣，它可以自學下一個線上推薦的產品。當給出新資料時，模型會適應。反向傳播是一種AI技術，當第一個答案不太正確時，它允許模型透過訓練和新增的資料進行調整。

4，AI使用具有許多隱藏層的神經網路分析更多更深入的資料。幾年前幾乎不可能建立一個有五個隱藏層的欺詐檢測系統。您需要大量資料來訓練深度學習模型，因為他們直接從資料中學習。您可以提供的資料越多，它們就越準確。AI透過深度神經網路實現了令人難以置信的準確性 - 這在以前是不可能的 例如，您與Alexa，Google搜尋和Google相簿的互動都是基於深度學習 - 而且我們使用它們的次數越來越多。在醫學領域，來自深度學習，影象分類和物體識別的AI技術現在可用於在MRI上發現癌症，其精確度與訓練有素的放射科醫師相同。

5，AI可以充分利用資料。當演算法是自學習時，資料本身就可以成為智慧財產權。答案在資料中; 你只需要應用AI來解決它們。由於資料的作用現在比以往任何時候都更加重要，因此它可以創造競爭優勢。如果您在競爭激烈的行業中擁有最好的資料，即使每個人都在應用類似的技術，最好的資料也會獲勝。

人類第一次想象到人工智慧，是美國科幻小說作家阿西莫夫，與1942年創作的小說中，在1956年美國計算機科學家，約翰.麥卡錫首次提出並設想了一個智慧機器的時代，並且樂觀的認為，將在十年內實現， 後來被無情的打臉，在1950年的時候，雖然還沒有正式的人工智慧概念提出，但是英國科學家計算之父圖靈在一篇論文中，《計算機與智慧》中提出了圖靈測試，用於檢測計算機是否擁有獨立意識，圖靈說，如果我們在同機器交流的時候，不會意識到自己交流物件是機器，那麼這就表明了機器擁有了獨立的意識。但是圖靈測試本身還是有漏洞，首先，小孩子肯定是有自由意識的，但是很多小孩子，他通過不了圖靈測試，另一方面如果計算機足夠智慧，很大程度上超越了人類。那麼計算機完全可以保守自己的秘密或者編個謊言，讓人類意識不到，也可以把自己的高智慧部分關閉，那麼這些對於高智慧計算機來說，應該是輕而易舉的事。

好在計算機目前也不可能這樣戲耍人類，麥卡錫的預言已經過去了六十年，現在計算機，一些在智慧方面雖然離真的人工智慧還比較遙遠。但是也取得了很多的突破。比如無人駕駛，比如語音識別，大資料等等，我們經常能看到有人逗蘋果的siri，不過誰又知道這樣的日子還會有多遠，而目前的發展速度很可能十年之後，就是siri來對人類逗你玩了，前段時間我看新聞，中國的神威超級計算機一直排名靠前，也是曾經的冠軍，其運算速度達到每秒12.54億億次，這個數值在2008年是多大，只有100萬億次，短短八年時間提高了一千萬倍，不過別看這個數值這麼大，在某些方面這還和小狗大腦的執行能力沒有辦法比。

儘管電子計算機的才能非凡，神通廣大，在某些方面遠勝於人。但人腦仍然是世界上最完善的“天然計算機”。人類大腦執行速度是多少，目前還沒有看到具體的數字，但是你擁有八百六十億個神經突觸，人類大約有幾百億個腦細胞，每個腦細胞大約有幾百條腦神經，每條神經上大約有幾百個突觸，每個突觸有幾百到幾千個蛋白質，一個腦細胞的作用大約相當於一臺大型計算機，一個突觸的作用大約相當於計算機的一塊晶片。可以很簡單地推算出來，人的大腦相當於上千億塊或上萬億塊晶片，人類目前最大型的平行計算機，美國的白色戰略加速計算機（White ASCI）也不過8000塊晶片，和人類的大腦比，相差大約一億倍，也就是差8到9個數量級。可以說，這個數字說超過現代計算機運算能力很多倍的。而且人類大腦完全不是運算指令，這樣簡單。然而不幸的是，我們的大腦並不比十五萬年前，我們的智人祖先高明到哪裡去，但是電腦卻一直是在指數級別上漲，而且量子技術和dna技術及早晚會運用到計算機上，現在已經在量子計算機慢慢展開研究了。我們給不出真正的人工智慧具體的實現時間，但是如果人腦在本質上只是一臺擁有大量線路和一些化學成分與電流的機器，如果人腦就是大量的量子技術，那麼設計出可以匹敵或者超越人類的計算機，不過是時間問題，也許真的人工智慧就在不遠的未來。

人工智慧，在未來也許會是我們的敵人或者是夥伴，也有可能是情人，這些我們都不確定，也許選擇權還是在我們人類手上，只是人類，目前還不得而知，不過我們也可以確定，不論人工智慧，在未來世界將會扮演怎樣的角色，都不能阻擋我們人類現在利用自己的智慧來發展工智慧，這也是我們人類自己發展的一部分，如果有一些人工智慧真的不如人所願，變成了我們的敵人，那麼我們人類，一定要留有後手，就是不論人工智慧將來有多牛，人類都要牢牢的攥緊手裡的電池或者開關，或者把控其他未來能量的資源的開關。有人說人工智慧會取代我們人類的工作，人工智慧確實可以憑藉高效，效能穩定，成本低的優勢，來降低人類工作複雜程度，但是不要過分悲觀，科技的每一次革命都會消滅大量的工作崗位，同時也會創造大量的新生工作崗位，今天的主播，快遞，淘寶，滴滴，甚至是我現在做的自媒體，都是這新一輪的科技革命的浪花，帶來的新崗位，時代只會淘汰固步自封，不知學習的人。