談起未來，人工智慧可以具備嚴密的邏輯判斷，不出錯或很少出錯，精準作業，可以替代大部分人的工作，為人類服務。

替代、輔助人類的工作，是人工智慧帶給人類的最大福利，可以釋放很多的工作崗位，解放生產力。除危險、高精度作業等替代意外，還有規模化、流程化生產領域，替代重複性工作。智慧輔助，幫助人類更好、更快的工作。機器視覺和識別，可以使人類認識和發現更廣闊的世界。知識管理，儲存人類知識，隨時隨地提供知識查詢。等等。以至於現在的網路上出現有很多關於對機器替代人勞動的帖子，擔心以後的工作問題。其實對社會財富的分配，生產力的發展，相應的生產關係會隨之改變。第三產業、創造性的工作崗位，是目前世界各國發展的方向。而人減輕工作強度，帶給人的物質也不會因此降低，應該是最大程度的造福人類才是。

當然，任何事情都會存在風險。對人工智慧的憂慮，莫過於可以全部替代人類，甚至是超越人類，具有獨立的意識，替代人類成為地球的主宰的可能性。目前看，人類對自己的研究仍在繼續，研發的人工智慧，多是人類的某一行為替代，或某一肢體的替代。而對於未來，機器用於戰爭，自我學習，其中的知識進化，還只是一個科幻。造一個模擬人類的邏輯思維，即人類的理性替代者-機器人，是人類的研究方向，但對機器的危害防控，也是人研究的範圍。

對無人駕車對人的危害，可以是“事故”，對一個可以熟練駕車但仍然造成“事故”，人類會一直“警惕”。

人工智慧已在很多領域慢慢深入我們的生活。大家可以想象：

多媒體領域：我們在多媒體上看到的文章是機器人寫的，影片是機器人剪輯的。

智慧家居：日常家務是機器人開做的，打掃衛生、開燈關燈、機器人保姆看孩子、炒菜洗碗。還有更沒人性的，找個機器人老婆，也許還讓她代孕。還可能有機器人醫生。

工業領域：焊接機器人、組裝機器人、搬運機器人、礦山採煤機器人。

無人駕駛汽車、無人機。

機器人譜曲、寫歌。

機器人服務員端菜、洗碗。

機器人老師網路授課，機器人和人類下棋。

……

按容量來說，一個人可能有幾個機器人在服務，也就是說地球上有50億人，就可能有100億以上的機器人。“人”滿為患呀。

好多工作不需要人來做了，大多數人類可以在家裡動嘴不動手。大街上可能是大多數機器人在忙忙碌碌。

如果大多數工作不需要人類來做了，那麼我們下一步的人類史該怎樣寫呢，唉，不寫了，還是讓機器人去寫吧。

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。