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三體|你以后可能會沒工作？人工智能的發展，是否會威脅到人類？

大數據深度學習三體

三體|你以后可能會沒工作？人工智能的發展，是否會威脅到人類？

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三體|你以后可能會沒工作？人工智能的發展，是否會威脅到人類？

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【三體|你以后可能會沒工作？人工智能的發展，是否會威脅到人類？】三體|你以后可能會沒工作？人工智能的發展，是否會威脅到人類？

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雖然關于人工智能是眾說紛紜 ， 但是老百姓卻是云里霧里 ， 目前大家接觸到的人工智能 ， 大都是低級別的 ， 沒什么科技含量 。 之后我們開始做一件自相矛盾的事 ， 一方面積極研發人工智能 ， 渴求更高級的AI ， 一方面又想將人工智能關在制度或者道德的“牢籠”中 ， 希望AI不會威脅到人類 。 對這個話題感興趣的朋友快動動小手 ， 給隊長點點關注點點贊 ， 我們馬上開始 。

為什么會擔心人工智能？我們從小到大努力學習 ， 直到掌握一門技能在社會上立足 ， 這其中可能要付出無數挑燈夜讀 ， 才能學有所成 ， 卻發現這項技能可能一文不值 。 比如：清政府在1905年全面廢除科舉制 ， 那之前十年頭懸梁、錐刺股的付出變得毫無意義；你每天練習外語口譯 ， 如果知道幾年后 ， 這有可能被人工智能全面替代 ， 現在你還會繼續做這樣的練習嗎？通過阿爾法狗與李世石的圍棋比賽 ， 人工智能的話題開始進入普通人的生活 ， IBM公司制造的醫療AI機器人 ， 在一位女性身患重病 ， 醫生束手無策的時候 ， 它花了十幾分鐘就閱讀了2000萬份醫療文獻 ， 提出合理的醫療建議 ， 成功救人 ， 于是“人類會不會被AI毀滅”的話題不再局限于科幻迷的圈子 。

這里就得提到一個如何判斷人工智能的標準--“圖靈測試” ， 艾倫·圖靈是計算機鼻祖 ， 也是AI的開拓者 ， 他在1950年所提出的“圖靈測試”直到現在仍然是我們判定一部機器是否具有人類智慧的重要手段 ， 簡單來說是像“雙盲隨機實驗” ， 就是測試者與計算機通過屏幕對話 ， 測試者并不知道是人還是機器 ， 在這樣的情況下 ， 去判斷有思考能力的計算機是否可以做得與人類一樣 。 《我 ， 機器人》科幻片中關于人工智能的展望和擔憂似乎要轉化成現實問題 。

人工智能的三個階段人工智能的迅猛發展 ， 是否會威脅到人類？我們可以先了解以下情況進行判斷 。
首先是人工智能發展的第一階段——智能識別 ， 主要是語音和視覺識別 。 例如蘋果的Siri ， 天貓精靈等等 ， 雖然它們可以無障礙地與人類進行交流 ， 但我們能明顯感受到這其中的“生硬”感 ， 它們只不過是通過人類對話數據庫中查找匹配的回答 ， 遇到一些復雜問題 ， 只會答非所問 。 人臉識別 ， 自1998年開始運用到實際情況中 ， 時至今日在我們的手機中 ， 門禁系統、安全交易系統中都得到廣泛運用 。 但是翻車的情況也不少 。 低智能屬于相對容易控制和管理的計算機程序 ， 總體來說只是一種技術工具 。

第二個階段是——計算智能 ， 從已有的數據中建立模板 。 社會數據化就是AI的基礎 ， 而且已經開始有一定自主建模的能力 ， 這就意味著它能從現有的數據中嘗試重新構建一個世界 ， 怎么樣？熱點名詞--元宇宙呼之欲出了 。 龐大的元宇宙概念如果不能自行構建進行裂變 ， 那這場元宇宙狂歡也不過是真人體感游戲罷了 ， 但是這種裂變要遵從什么規律？那么就得說說第三階段——深度學習 。 人工神經網絡 ， 強大的計算能力和高質量的大數據 ， 從計算機誕生之初就有人提出 ， 計算機如果模仿人類神經系統處理數據會如何？2006年是“深度學習”發展史的分水嶺 ， 2010年才逐漸成熟 ， 現在深度學習、大規模計算、大數據三位一體 。 隊長盡量通俗地解釋這個詞匯 ， 計算機把要學習的一堆數據快速掌握 ， 這是AI第一階段就會的事；然后把這些數據放進龐大復雜、多層次的數據庫中 ， 這是AI第二個階段會做的事；最后計算機計算各種結果 ， 如果符合就保留這一套模板 ， 如果不符合 ， 就會鍥而不舍地繼續調整尋找 ， 直到滿意的結果出現 ， 這就是AI第三階段的“深度學習” 。

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