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1 # 駭客觀科技
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2 # N次元科技
關於人工智慧的不同看法
人工智慧最近非常得火，同時也引發一些問題：人工智慧到底能變得多聰明？它們會不會比人更聰明？會不會統治人類？這樣的話題是大家這段時間茶餘酒後熱衷討論的焦點。一些聰明人，像馬斯克、霍金，都憂慮說人工智慧是人類文明的最大威脅；但是另外一些聰明人，像扎克伯格則認為人工智慧對人主要都是好處，我們應該對未來保持樂觀。那麼這個問題到底該如何解答呢？
人工智慧如何思考
人工智慧會不會變得像人一樣，我們需要了解的是人工智慧如何思考，人如何思考，人工智慧和人的思考有什麼差異。人工智慧有很多種不同的演算法，目前最為流行也是前景最好的是深度學習，它在很大程度上是模仿了人類的大腦學習。
但是它模仿的只是大腦的皮層部分，把神經網路學習擴充套件為多層。它會把識別一樣東西拆分成非常非常細小的環節，比如一個字拆成橫豎撇捺。第一層識別有沒有這樣的部件，第二層會識別有沒有更大的結構，到了第三層再去把它綜合起來識別成一個字，於是這樣的多層的神經網路系統就可以把一個問題分解得很小，再進行多層反饋最後得到一個答案。用這樣的迭代方式，我們能讓計算機程式很快速的從大量的資料裡面提取有用的資訊。
深度學習是否足以模仿人類
深度學習的辦法很像我們的大腦皮層的運作方式，可這樣的一種方式是不是就足以模仿我們人類，讓它能夠從下圍棋轉到治療癌症，再轉到音樂，或者日常生活中的決策。實際上人類大腦不僅僅有皮層，它更像一個城堡。皮層是這個城堡的屋頂，這個城堡本身還有很多主體建築，對於我們人類的思維非常重要。我們的大腦總體來講是三層結構，最底下的爬行大腦，負責我們的基礎生理、慾望；再往上面一層是邊緣大腦，負責我們的情緒情感部分，它大致包括感知、情緒、情感、動機、社交以及最高層次的思考。
講述智慧機器人的電影《機械姬》
但是人工智慧不一樣，它所要處理的資料是電子化資料，是我們人類給它製造的二次資料，是我們的消費記錄、拍的照片、網路上的對話，那麼人工智慧很可能是基於電子資料的一種電子生物。它對於我們這個世界的感知、慾望、想要的東西，都會和我們非常不一樣。
我們該擔心嗎？
人工智慧目前的動機基本上還是程式設計師輸入，一個人工智慧再強大也並不能選擇它自己的動機。AlphaGo戰勝了人類所有的棋手，但我們並不會擔心它，因為當程式設計師跟他說，下圍棋，他就去下圍棋。
什麼時候我們擔心呢？就是當程式設計師說下圍棋，他說不，我要去讀柏拉圖。那個時候我們才會感到擔心，哪怕它那個時候再笨我們也會感到擔心。而現在只要他的目標還是人類為他選擇的，那麼我們就永遠不會擔心它對我們有危害。
人工智慧的這種自我意識會不會誕生呢？這可能和人或者人工智慧的社交緊密相關。人的自我意識，很大程度上是由我們的社會化引起的。其實我們過去說人類文明的誕生，會說到一些關鍵性節點，包括用手、包括直立行走、語言等等，但其實讓這個文明最大程度開始加速的，是我們社會化的過程。
我們對於社會地位的敏感，讓我們有了自我提升的追求，有了自我感知，自我意識。另外，我們有對他人的感知，讓我們去不斷地去猜想對方是敵是友，對我是善意還是惡意，讓我們不斷去感知他人的心理，感知他人的思維。於是在這樣強有力的社交過程中，我們有了自我感知、自我意識、自我提升的慾望。也有了對他人的感知，有了合作的慾望，有了和他人競爭的慾望。所有的這些社會性感知，是讓我們人類整體智慧進行突飛猛進發展的起源和開端。
人工智慧的缺陷
那麼對於人工智慧來說，它能不能形成這種非常廣泛的社會交往的感知？在這裡有一個很大的困難：目前的人工智慧是基於矽晶片，能量消耗比我們碳基生物高太多太多倍。做同樣的計算，它們可能需要消耗的能量是我們的數億倍。這就意味著一個矽基的大腦，不可能在這麼小的範圍裡，在跟我們做同樣計算的時候消耗同樣少的能量。
AlphaGo 背後的伺服器
那麼一個機器人，它想要在自己有限的軀體裡進行計算，就必然要與一個大的網際網路，與分散式計算，與一個程式相結合。AlphaGo有數千個CPU、數百個GPU，它是一個很大很大的系統來完成的同一個計算。對於人工智慧來說，他的獨立性、自主性和行動力三者不可能都具備。
未來很可能發展的一個方向，是儘管人工智慧可能會有一些終端，有一些可以和外界接觸的操作的部件，但是它的大腦會是一個分散式的、聯網式的大腦，這就意味著人工智慧它很難像人類一樣，誕生出無數個獨立的個體，每一個獨立的個體進行自己一個單機操作。於是我們會認為，哪怕人工智慧在未來進行了很大程度的跨越的發展，它很可能不會形成像我們人類那種自我意識，和人與人之間的相互關係。
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3 # 外星人玩Python
強人工智慧應用將非常廣，但目前業界的發展狀況，只能算是弱人工智慧。
個人認為強人工智慧有以下幾點應用：
1，大範圍智慧計劃安排，生活或工作上。比如：能不斷根據你的個人行為，給出每天合理的個人計劃，並且是可以解釋為什麼這樣安排。
目前的弱人工智慧，可以做到小範圍，且不可解釋。
2，智慧保安工作。能自動識別特定區域是否存在不安全因素。
目前已有相關技術，但識別率有問題。
3，危機預測。像惡劣天氣預測，事故預測。
目前來說，這塊是做得比較好。
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4 # 程式媛丶米兒
關於人工智慧的不同看法
關於這個問題，下面我就給大家解答一下。在今年，人工智慧飛速發展，無論是從概念的普及還是從人工智慧技術上的應用，都已經進入了一個完全的新時代。有人覺得我們離真正的人工智慧還很遙遠，其實初級的人工智慧以及覆蓋了我們的生活。而在未來，人工智慧會給人類帶來哪些生活上的變化呢？
交通運輸方面肯定會有很大的轉變，從現在的人工駕駛逐步轉換成以後的無人駕駛。現在在美國矽谷就時常可以見到那些無人駕駛的車投入使用了，不僅是無人駕駛的汽車，飛機也可以利用無人駕駛技術翱翔在天空中，餓了麼商業用途的小型無人機已經開始送外賣了。所以在交通上，肯定會有著一大轉變。
醫療方面也肯定會有著巨大的差距。人工智慧透過自動瀏覽使用者的病情將自動化進行診斷，同時，可穿戴醫療裝置，移動應用，都能夠讓我們在未來的人工智慧醫療方面更進一步。在輪椅、智慧骨骼等方面也能能夠進一步的提升。
安全方面人工智慧在未來必定也是不可少的一份子。在未來人工智慧在治安方面將會成為非常重要的一份子，無論是從監控上的人臉識別技術還是從未來的機器人警察法官等都會有著重要的地位。在目前人臉識別技術已經用在了大部分的攝像頭上，對警察在尋找嫌疑人方面有著巨大的幫助，相信在未來人工智慧對於警察會有更大的幫助。
以上就是我的分享，希望對大家有幫助。
人工智慧最近非常得火，同時也引發一些問題：人工智慧到底能變得多聰明？它們會不會比人更聰明？會不會統治人類？這樣的話題是大家這段時間茶餘酒後熱衷討論的焦點。一些聰明人，像馬斯克、霍金，都憂慮說人工智慧是人類文明的最大威脅；但是另外一些聰明人，像扎克伯格則認為人工智慧對人主要都是好處，我們應該對未來保持樂觀。那麼這個問題到底該如何解答呢？
人工智慧如何思考
人工智慧會不會變得像人一樣，我們需要了解的是人工智慧如何思考，人如何思考，人工智慧和人的思考有什麼差異。人工智慧有很多種不同的演算法，目前最為流行也是前景最好的是深度學習，它在很大程度上是模仿了人類的大腦學習。
但是它模仿的只是大腦的皮層部分，把神經網路學習擴充套件為多層。它會把識別一樣東西拆分成非常非常細小的環節，比如一個字拆成橫豎撇捺。第一層識別有沒有這樣的部件，第二層會識別有沒有更大的結構，到了第三層再去把它綜合起來識別成一個字，於是這樣的多層的神經網路系統就可以把一個問題分解得很小，再進行多層反饋最後得到一個答案。用這樣的迭代方式，我們能讓計算機程式很快速的從大量的資料裡面提取有用的資訊。
深度學習是否足以模仿人類
深度學習的辦法很像我們的大腦皮層的運作方式，可這樣的一種方式是不是就足以模仿我們人類，讓它能夠從下圍棋轉到治療癌症，再轉到音樂，或者日常生活中的決策。實際上人類大腦不僅僅有皮層，它更像一個城堡。皮層是這個城堡的屋頂，這個城堡本身還有很多主體建築，對於我們人類的思維非常重要。我們的大腦總體來講是三層結構，最底下的爬行大腦，負責我們的基礎生理、慾望；再往上面一層是邊緣大腦，負責我們的情緒情感部分，它大致包括感知、情緒、情感、動機、社交以及最高層次的思考。
講述智慧機器人的電影《機械姬》
但是人工智慧不一樣，它所要處理的資料是電子化資料，是我們人類給它製造的二次資料，是我們的消費記錄、拍的照片、網路上的對話，那麼人工智慧很可能是基於電子資料的一種電子生物。它對於我們這個世界的感知、慾望、想要的東西，都會和我們非常不一樣。
我們該擔心嗎？
人工智慧目前的動機基本上還是程式設計師輸入，一個人工智慧再強大也並不能選擇它自己的動機。AlphaGo戰勝了人類所有的棋手，但我們並不會擔心它，因為當程式設計師跟他說，下圍棋，他就去下圍棋。
什麼時候我們擔心呢？就是當程式設計師說下圍棋，他說不，我要去讀柏拉圖。那個時候我們才會感到擔心，哪怕它那個時候再笨我們也會感到擔心。而現在只要他的目標還是人類為他選擇的，那麼我們就永遠不會擔心它對我們有危害。
人工智慧的這種自我意識會不會誕生呢？這可能和人或者人工智慧的社交緊密相關。人的自我意識，很大程度上是由我們的社會化引起的。其實我們過去說人類文明的誕生，會說到一些關鍵性節點，包括用手、包括直立行走、語言等等，但其實讓這個文明最大程度開始加速的，是我們社會化的過程。
我們對於社會地位的敏感，讓我們有了自我提升的追求，有了自我感知，自我意識。另外，我們有對他人的感知，讓我們去不斷地去猜想對方是敵是友，對我是善意還是惡意，讓我們不斷去感知他人的心理，感知他人的思維。於是在這樣強有力的社交過程中，我們有了自我感知、自我意識、自我提升的慾望。也有了對他人的感知，有了合作的慾望，有了和他人競爭的慾望。所有的這些社會性感知，是讓我們人類整體智慧進行突飛猛進發展的起源和開端。
人工智慧的缺陷
那麼對於人工智慧來說，它能不能形成這種非常廣泛的社會交往的感知？在這裡有一個很大的困難：目前的人工智慧是基於矽晶片，能量消耗比我們碳基生物高太多太多倍。做同樣的計算，它們可能需要消耗的能量是我們的數億倍。這就意味著一個矽基的大腦，不可能在這麼小的範圍裡，在跟我們做同樣計算的時候消耗同樣少的能量。
AlphaGo 背後的伺服器
那麼一個機器人，它想要在自己有限的軀體裡進行計算，就必然要與一個大的網際網路，與分散式計算，與一個程式相結合。AlphaGo有數千個CPU、數百個GPU，它是一個很大很大的系統來完成的同一個計算。對於人工智慧來說，他的獨立性、自主性和行動力三者不可能都具備。
未來很可能發展的一個方向，是儘管人工智慧可能會有一些終端，有一些可以和外界接觸的操作的部件，但是它的大腦會是一個分散式的、聯網式的大腦，這就意味著人工智慧它很難像人類一樣，誕生出無數個獨立的個體，每一個獨立的個體進行自己一個單機操作。於是我們會認為，哪怕人工智慧在未來進行了很大程度的跨越的發展，它很可能不會形成像我們人類那種自我意識，和人與人之間的相互關係。
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5 # 感知未來生活
導讀：技術改變生活，而各種新技術每天都在重新定義我們的生活狀態。技術改變娛樂，甚至有了網際網路時代“娛樂至死”的警語。
當人工智慧介入我們的生活，特別是娛樂的時候，一切又將大為不同。儘管很多時候我們很難察覺人工智慧的存在，但它正在帶給我們一個又一個無法拒絕的嶄新的現實。
當孩子習慣於和智慧音箱交流，與機器人玩具互動時；當我們沉迷於移動應用自動推薦的各種短影片時；當我們陶醉在美顏自拍時；當我們深夜拿著手機刷朋友圈，而不想睡覺時；當越來越多的年輕人日常討論的內容都是“吃雞”、“王者榮耀”時……這些變化的背後都可以找到AI的身影。
AI+娛樂,再往後又會如何？未來學家Thomas Frey為我們描述了人工智慧將帶來的未來31種娛樂體驗，包括攝影、音樂、電影、烹飪、體育、旅行等方方面面。
總體而言，未來的AI+娛樂將更懂我們，更個性化、更便利；同時，人工智慧同樣能天馬行空地發揮“想象力”，帶來更想象不到的趣味性。當然，當我們醉心於這些光怪陸離的新娛樂方式時，“娛樂至死”這幾個大字的意義在那個時代恐怕會被更多提及。
01 攝影
隨著手機攝影功能越來越多，影象捕獲和修圖技術也越來越強大，我們不再需要學習Photoshop這樣的專業工具來修圖，而AI也已經被用於影象增強的各個方面，以生成最佳的照片。
1. 時間旅行者
我們已經可以在歷史中的任何時間將任何人放入任何照片中，透過AI可以更容易地獲得更真實的視覺效果。
2. 整體制作
透過假人物、假背景和假照明生成一張完全虛構的，並且可以吸引他人關注的照片。
3. 照片修復
透過使用最佳光線、重新聚焦、重新定位、重新著色、並轉換到最佳視角，可以將一張壞照片變成攝影佳作。
4. 完美修圖
利用AI，可以讓人變得更好看，把胖子變瘦，讓老人變年輕，讓疲倦的人變得精力充沛。
5. 即時標題
任何照片都可以利用AI標題生成器新增一個有趣的標題。
02 音樂
儘管未來幾十年中，音樂本身並不會發生太大的變化，但音樂製作工具，以及聽眾所接觸的音樂背後的機制已經產生了巨大的變化。
6. 情緒匹配
當音樂可以與我們的情緒和心態同步時，每一首音樂都會成為我們的精神理療師。AI可以安撫我們的不安與焦慮，讓我們的心態變得更加積極與健康。
7. 永不結束的音樂
AI自動生成的音樂可以圍繞某一特定的特徵而不斷變化，可以永遠地演奏下去，也可以根據需求而結束。
8. 全息現場表演
歌曲可以透過全息顯示的方式展現，並可以從最初的樂隊轉變為跳舞熊、惡作劇鴨子、唱歌彈球機等各種可定製的全息形象。
9. 實時背景音樂
就像在電影中的背景音樂一樣，AI可以根據每個人生活中的每個瞬間自動生成適合當前環境的音樂。
03 幽默與笑話
當前的大多數AI都是基於大資料的分析，由於軟體速度快且永不疲倦，因此在大多數簡單任務的處理上，AI要優於人類。但人類的文化是與情感緊密融合的，這也是目前很多幽默娛樂節目的核心所在，但這也讓AI在處理情感和情緒時會變得很困難。
幽默與笑話並沒有固定的公式，而它們吸引我們的大部分內容取決於諸如語境、語調和肢體語言等微妙因素。未來的人工智慧或許將以不尋常的方式透過逆向工程學會幽默。
10. AI與人類的笑話
在未來的聚會上，在人和機器人之間進行笑話比賽將成為活動的焦點。
11. 適當插入笑話
在撰寫冗長的文章時，可以在某行或某個點插入一個笑話作為標記，AI可以提供多種建議。
12. 緩解緊張情緒
當一個人特別緊張時，AI帶來的一個小小的幽默將是緩解壓力並重新調整情緒的好方法。
04 講述故事
人工智慧將重塑故事的創作和講述的方式。當我們從被動的觀察者轉變為積極的參與者時，講故事就會變得大不相同，我們每天都可以體驗自己的“英雄之旅”。
13. 錄製個人傳記
使用AI記錄故事，將更容易製作個人傳記。
14. 終極大BOSS
當需要時，我們可以讓AI從我們選擇的任何電影和書籍中重新設計一個全新的大反派。
15. 永不結束的故事
隨著時間的推移，AI會產生一個無數頁的故事情節，且存在許多種劇情發展變化的線路。
16. 完美的結局
很多故事都以懸而未決的問題作為結尾，以引起讀者的遐想。未來AI可以幫我們找到並完成最完美的結局。
05 電影製作
今天，我們已經拍攝了很多關於人工智慧的電影。未來，AI將幫助我們製作電影，並徹底改變這個行業。今天，99％的電影作品都很平凡。未來，人工智慧將成為一個強大的工具，並讓傳統電影製作變得更加省時且有趣。
17. 動態情節變化
AI可以根據觀眾的興趣變化和劇院內的注意力，及時轉變情節，以使觀眾保持在最佳觀影狀態。
18. 虛擬電影明星
AI可以創造出完美演技的虛擬影星，而不再需要片酬過高的人類明星。
19. 完美的故事情節
最好的電影往往是情緒呈現過山車式的變化，人工智慧將很快利用這一點，並根據每個場景、情節、變化來創造完美的故事情節。
20. 全息電影
在之前，電影從黑白走向了彩色。在未來，AI將為觀影者帶來真正的3D全息體驗。
06 餐飲與烹飪藝術
美食不可辜負，AI同樣將發揮其價值。IBM的AI平臺Watson已經讓我們看到了AI如何幫助人類廚師開發新的，具有獨特風味的食物組合。
21. 完美的情緒食物
未來，我們身體上的感測器將破譯我們身體的所有需求，比如我們想要什麼樣的啤酒，適合我們的美食份量，甚至餐後適合什麼樣的小點心。
22. 健康飲食
合適的人工智慧將幫助我們在正確的時間，正確的地方品嚐正確的食物，從而保持健康飲食。
23. 實時講解美食
就像導遊講解歷史建築、文化、故事一樣，AI將透過藝術性的方式幫助我們理解每道菜背後的故事。
24. 現場食品
未來，每一幅素描、影象和二維的藝術性食品都將出現在我們的餐桌上，透過軟體設計、修改、3D列印，讓我們把每一餐都變成藝術品。
07 遊戲和體育
遊戲化正在成為各種商業模式的典型特徵，我們生活的方方面面幾乎都可以實現遊戲化，包括就業、娛樂、社互動動、教育、家庭生活，甚至社會目標。
25. 教育遊戲化
很快，我們的學校將被一個精心設計的終身學習系統所取代，這個系統圍繞著每個學生的興趣和關注點而顯現出高度的個性化。
26. 完全沉浸式運動
當攝像頭和感測器被放置在球場上的每個球員身上時，作為觀眾，我們透過特殊的“體驗頭盔”，可以實時看到、聽到、感覺到併成為任何體育賽事的一部分。
27. 生活遊戲化
遊戲很快就會完美地融入到我們的生活中，幾乎生活的每個方面都能夠被實行遊戲化的量化、評分、評級和比較。
28. 工作遊戲化
在未來幾年，許多工作將成為需要完成遊戲化的版本，AI將使我們保持正常執行並向我們展示如何更好地執行和完成任務。
08 旅行
目前，在我們出行的時候，各種安全檢查方式繁瑣而又耗時。未來，AI將替代所有傳統安檢方式，讓我們更快更安全地透過檢查。 當然，在你的旅途之中，會一直有AI相伴。
29. 無縫安全
幾乎所有人工檢查都將被無形的AI所取代，而不是透過無休止的排隊和人工檢查，而且不會打亂我們出遊的興趣。
30. 最佳旅行
自動駕駛汽車將為我們推薦最佳的景點和活動，以充分利用旅途中的時間。
31. 全天候導遊
無論我們在何處旅行，都可以與AI進行互動對話，瞭解各種旅遊問題。
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6 # 萬智文摘
其實現在說強人工智慧還很遙遠，如果強人工智慧實現了，就意味著人類對人類智慧的原理已經研究的非常透徹了。
有這樣一種人工智慧，在現有條件下可以實現，它最適於作決策規劃系統，你說它是強人工智慧也好，是弱人工智慧也罷，那都設關係。關鍵是你想用它做什麼。它能實現的產品有以下特點。
●‘通用性"即它學到的知識有可遷移性，它能透過個例舉一反三，觸類傍通，不用大量的資料來訓練它。
●它有趨吉避凶的本能，當人給它裝上辨別利害的知覺它就能按此約束構建性格，生成符合人意的智慧形態，知道該做什麼不該做什麼。
●它的意識被設定為三選一的開關(自主、服從、商定)由使用者實時選定用於影響它的意識形態的形成。
●它有多種智慧動作來驅動執行，如預想、回想、創想、聯想、構想、思考、思索、思念等本能。可由人或程式控制選出一個動作，使其運轉。
●它的感知與表達都是連續存在的，在它的運轉過程中體現出類似生物的智慧特徵。
●它的感覺器官和表達器由設計者視需要來選定，它可以具有情感並用以決定思維方式和關注方式實現自功智慧用無線方式連線體端與腦端的通訊，這可以保護髮明人的利益。
● 對它的教導方式就是透過對意識開關和利害開關的實時控制，影響性格的形成和意識形態的形成。它的學習方式就是行為過程，隨學隨用與人一樣使用門坎低，任何人都可以按自己的意願去訓教它使之成為主人如意高智寵物。
有想用它做具體產品者，可得到體端的訓練經營權，腦端可租用，有足夠好的產品方案和實施能力後腦端便可現身。
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7 # 江城小仙兒
強人工智慧就是人腦智慧，機器具備人的大腦意識，具備真正的自學習能力和抽象能力。至於語音識別、自然語言處理、影象識別、運動仿生這些，都是周邊配套。
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關於這個問題，下面我就給大家解答一下。在今年，人工智慧飛速發展，無論是從概念的普及還是從人工智慧技術上的應用，都已經進入了一個完全的新時代。有人覺得我們離真正的人工智慧還很遙遠，其實初級的人工智慧以及覆蓋了我們的生活。而在未來，人工智慧會給人類帶來哪些生活上的變化呢？
交通運輸方面肯定會有很大的轉變，從現在的人工駕駛逐步轉換成以後的無人駕駛。現在在美國矽谷就時常可以見到那些無人駕駛的車投入使用了，不僅是無人駕駛的汽車，飛機也可以利用無人駕駛技術翱翔在天空中，餓了麼商業用途的小型無人機已經開始送外賣了。所以在交通上，肯定會有著一大轉變。
醫療方面也肯定會有著巨大的差距。人工智慧透過自動瀏覽使用者的病情將自動化進行診斷，同時，可穿戴醫療裝置，移動應用，都能夠讓我們在未來的人工智慧醫療方面更進一步。在輪椅、智慧骨骼等方面也能能夠進一步的提升。
安全方面人工智慧在未來必定也是不可少的一份子。在未來人工智慧在治安方面將會成為非常重要的一份子，無論是從監控上的人臉識別技術還是從未來的機器人警察法官等都會有著重要的地位。在目前人臉識別技術已經用在了大部分的攝像頭上，對警察在尋找嫌疑人方面有著巨大的幫助，相信在未來人工智慧對於警察會有更大的幫助。
以上就是我的分享，希望對大家有幫助。