人工智能的利弊分析有什么， 人工智能的出现对我们是好是坏？任何事物都有两面性，人工智能也是如此。以下是边肖为您整理的人工智能利弊分析，供大家阅读！
人工智能的利与弊
霍金、马斯克等科技界大腕都公开发声，担心人工智能失控，上演科幻小说中人机大战的情节。其他人担心认知工作的自动化会导致大范围的失业。两个世纪后的今天，曾经的“机器问题”卷土重来，我们需要找到一个可行的解决方案。
人工智能的兴起引发了担忧。应该如何应对？
据报道，关于机器人的兴起，专家们曾警告称“机器取代人类劳动可能导致人口冗余”，他们担心“这种超能力技术的发展已经超越了人类的控制能力。”现在有人担心，如果人工智能继续进化，我们会失去工作和存在感，甚至被“终结者”消灭。但实际上，这些恐惧与两个世纪前人们对机械化和蒸汽机发展的讨论如出一辙，当时人们针对机器的威胁展开了一场名为“机器问题”的讨论。现在，一场关于人工智能利弊的争论正在悄然兴起。
人工智能技术(AI)诞生之初，也经历了风风雨雨。但在过去几年的黄金发展期，AI技术突飞猛进，得益于“深度学习”技术开启的新篇章。深度学习旨在模拟人脑的结构，构建大规模(或“深度”)神经网络。在丰富的数据支持下，神经网络可以通过训练处理各种事情。
事实上，所谓的深度学习技术已经默默为我们服务了很多年。谷歌(微博)搜索，脸书的自动图片标记功能，苹果的siri语音助手，亚马逊的推送购物清单，甚至特斯拉的自动驾驶汽车，都是深度学习的产物。但这种快速发展也引起了人们对安全和失业的担忧。霍金、马斯克等科技界大腕都公开发声，担心人工智能失控，上演科幻小说中人机大战的情节。还有人担心认知工作的自动化会导致大规模失业。两个世纪后的今天，曾经的“机器问题”卷土重来，我们需要找到一个可行的解决方案。
“机器问题”和解决方案
人们最担心的是，人工智能技术会打破牢笼，变得邪恶不可控。早在工业革命席卷全球的时候，人机矛盾就已经出现了。现在，矛盾只是披上了人工智能的新外衣，人类的焦虑依旧。《科学怪人》以及此后类似的文学作品都是这种关注的反映。然而，尽管人工智能技术已经成为一门突出的学科，但它们只能完成特定的任务。AI距离在智商上打败人类还有很长的路要走。另外，AI是否真的能超越人类也未可知。
对失业的恐惧由来已久。“技术失业”的恐慌在20世纪60年代(公司开始安装电脑和使用机器人)和80年代(个人电脑上市)蔓延开来。看来大规模自动化办公即将到来，要裁员了。
但事实上，每一次恐慌之后，科技进步为社会创造的就业岗位远远多于它扼杀的过时岗位，我们需要更多的人从事全新的工作。比如ATM机取代了部分银行柜员，节省了银行设立分支机构的成本，让员工进入了机器做不到的销售和客服领域。同样，电子商务的出现增加了零售商的生存空间。但是，在办公室引入电脑并不是为了取代员工的职位。员工获得新技能后，将成为计算机的助手。尽管此前有报道称，未来10年或20年，美国将有47%的工作面临自动化，但我们的研究表明，这一数字可能连10%都不到。
虽然部分岗位短期消失的弊端会被新岗位的长期冲击完全抵消，带来更大的收益，但19世纪工业革命的经验表明，转型的过程是极其痛苦的。从停滞的生活水平来看，反映经济增长需要几百年，而从显著的收入变化来看，只需要几十年。从农村涌入城市工厂的人口造成了当时欧洲的动荡。政府花了整整一个世纪来建立新的教育和福利体系以适应这种变化。
这一次的变化似乎更加迅速，现在的技术传播速度比200多年前快了很多。得益于技术的辅助，高技术工人的工资会更高，所以收入不平等的现象在加深。这给用人单位和政府带来两个挑战：如何帮助劳动者学习和掌握新技能；在人工智能遍布全球的社会，如何让后代为工作机会做好准备？
聪明的反应
随着技术的发展，工作岗位的需求发生了变化，劳动者必须适应这种变化。这意味着调整教育和培训模式，使其足够灵活，能够快速高效地教授全新的技能。终身学习和在职培训更加重要，在线学习和电子游戏模拟将更加普遍。人工智能可以帮助制定个性化的计算机学习计划，并根据工人的技能差距提供新技术的培训机会。
此外，社交能力将变得更加重要。由于工作岗位的快速变化，技术创新的步伐逐渐加快，人类的工作寿命越来越长，社交技能成为了社会的基石。它可以在人工智能主导的社会中保持人类的优越感，帮助人类完成基于情感和人际交往的工作，这是机器无法具备的优势。
对人工智能和自动化的担忧也催生了人们对“安全网”的渴望，通过安全网，普通人可以免受劳动力市场动荡的影响。有人认为应该改革福利制度，让每个人都能享受到保证生存的“基本收入”。但是，在没有足够证据证明技术革命会导致劳动力需求大幅下降的情况下，这种做法是不可取的。相反，各国应该学习丹麦的“弹性保障体系”制度，让企业更容易裁员，但在被裁员工的再培训和求职期间提供保障。在这个制度下，福利、养老、医保等。应该跟个人本身走，而不是跟员工身份挂钩。
尽管技术进步很快，但工业时代的教育和福利制度并没有完全现代化，相关制度也不够灵活。创新势在必行，决策者必须采取行动，否则当前的福利体系将面临更大的压力。在19世纪40年代，约翰穆勒写道，“没有什么比立法者对这些人的关心更合法的了。“他们的生活被科技的发展所拖累。在steam时代，这是真理，在人工智能时代，也是真理。
人工智能的定义详解
人工智能的定义可以分为两部分，即“人工的”和“智能的”。“人工”很好理解，没有争议。有时候我们要考虑人能做什么，或者人自身的智力是否高到可以创造人工智能等等。但一般来说，“人工系统”就是通常意义上的人工系统。
关于什么是“智能”，有很多问题。这涉及到意识、自我、心智(包括无意识_心智)等等其他问题。人们普遍认为，人们知道的唯一智能是他们自己的智能。但我们对自身智能的了解非常有限，也知道人类智能的必要元素，所以很难定义什么是“人工”智能。所以对人工智能的研究往往涉及到对人类智能本身的研究。关于其他动物或其他人工系统的智能，一般被认为是与人工智能相关的研究课题。
人工智能在计算机领域越来越受到重视。它已应用于机器人、经济和政治决策、控制系统和仿真系统。
美国斯坦福大学人工智能著名研究中心尼尔森教授对人工智能的定义是：“人工智能是一门关于知识的学科——关于如何表达知识以及如何获取和使用知识的科学。”另一位麻省理工学院的温斯顿教授说，“人工智能就是研究如何让计算机做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能的基本思想和内容。即人工智能是通过研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何使计算机完成过去需要人类智能才能完成的任务，从而如何应用计算机软硬件模拟人类的某些智能行为的基本理论、方法和技术。
人工智能是计算机科学的一个分支。自20世纪70年代以来，它被称为世界三大尖端技术(空间技术、能源技术和人工智能)之一。也被认为是21世纪三大前沿技术(基因工程、纳米科学、人工智能)之一。这是因为在过去的三十年中，它取得了飞速的发展，在许多学科中得到了广泛的应用，并取得了丰硕的成果。人工智能逐渐成为一个独立的分支，在理论和实践上都自成体系。
人工智能是研究计算机如何模拟一些人的思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、计划等)的学科。).主要包括计算机实现智能的原理，使计算机类似于人脑智能，使计算机实现更高层次的应用。人工智能将涉及计算机科学、心理学、哲学和语言学。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已经远远超出了计算机科学的范畴。人工智能和思维科学的关系是实践和理论的关系。人工智能处于思维科学的技术应用层面，是它的一个应用分支。从思维上来说，人工智能并不局限于逻辑思维。推动人工智能的突破性发展，需要考虑形象思维和灵感思维。数学往往被认为是许多学科的基础科学，它也进入语言和思维领域。人工智能学科也必须借用数学工具。数学不仅在标准逻辑和模糊数学的范围内发挥作用，而且进入人工智能学科，会相互促进，发展更快。
字体例如，繁重的科学和工程计算应该由人脑来承担。现在计算机不仅能完成这样的计算，而且比人脑做得更快更准。因此，当代人不再把这样的计算视为“需要人类智慧来完成的复杂任务”。可见，复杂工作的定义随着时代的发展和技术的进步而变化，人工智能科学的具体目标自然也随着时代的变化而发展。一方面不断取得新的进步，另一方面转向更有意义和难度的目标。
一般机器学习的数学基础是统计学，信息论，控制论。还包括其他非数学科目。这种“机器学习”高度依赖“经验”。计算机需要不断地从解决一类问题的经验中获取知识，学习策略。遇到类似问题时，他们可以像普通人一样，利用经验知识解决问题，积累新的经验。我们可以把这种学习方法称为“持续学习”。但人类除了从经验中学习，还可以创造，也就是“跨越式学习”。这在某些情况下被称为“灵感”或“顿悟”。一直以来，计算机最难学的就是“顿悟”。或者更严格地说，计算机在学习和实践中很难学会“独立于量变的质变”，很难直接从一种性质到另一种性质，或者从一种概念到另一种概念。正因为如此，这里的“修行”和人类的修行不是一回事。人类实践的过程既包括经验，也包括创造。
这是英特尔的梦想
2013年，数据中心的数据研究员S.C WANG开发了一种新的数据分析方法，由此衍生出一种研究函数性质的新方法。作者发现，新的数据分析方法为计算机社会提供了一种“创造”的方法。从本质上说，这种方法提供了一种相当有效的方法来模拟人的“创造力”。这种方法是数学赋予的，是普通人无法拥有而计算机可以拥有的“能力”。从此，计算机不仅擅长计算，而且擅长创造。计算机科学家应该断然剥夺“创造性”计算机的全方位运算能力，否则计算机总有一天真的会“抓住”人类。
回顾新方法的推导过程和数学，扩展了对思维和数学的理解。数学是简洁的，清晰的，可靠的，模型化的。在数学发展史上，数学大师们创造力的光辉处处闪耀。这些创造性以各种数学定理或结论的形式呈现出来，而数学定理的最大特点就是以一些基本概念和公理为基础，用模式化的语言方式表达出来，蕴含着丰富的信息。应该说，数学是最简单直白地体现(至少一种)创造力模式的学科。
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