你支持人工智能吗？_ZNDS问答

xuan123

如果未来人工智能有了思维，感情，我们需要如何应对？

支持其实不支持也没用。科技进步提高人类生活的效率其应用的扩大趋势是不以人的意志为转移的。无论是老子弃圣绝智的理想还是欧洲工人破坏机器运动都不可能阻止社会的发展。大家能做的是学会如何与进步相处在进步中学会平衡之道确保技术进步保持在增进人类福祉的正确轨道上

人工智能是今年大火的一个词，很多科技产品都开始接入了所谓的人工智能技术，有出现了安装人工智能芯片的手机，有人工智能汽车，也有可以击败围棋高手存在。对于人工智能，霍金预言：人工智能是导致人类终结的凶手。霍金担心的并不是人工智能本身对人类造成的威胁，而是人工智能让人类的贫富差距更为明显，社会阶级鸿沟更加不可跨越，更容易引发大规模的现代战争。
扎克伯格日前在接受Axel Springer Award颁奖时接受采访，在谈及人工智能威胁论，比如伊隆·马斯克等担心的未来机器将取代人类等担忧时，他认为这些担忧毫无依据 (not valid fear)，简直就是发神经 (hysterical) 。
“人类制造机器就是为了让机器在某些方面强于人类，但是机器在某些方面超越人类不意味着机器有能力学习其他方面的能力，或者将不同的信息联系起来而做超越人类的事情，而这一点非常重要”。

扎克伯格被问道“难道科幻小说里那种（机器超越人类）的事情真的就不可能发生么？我们难道一点都不需要担心人工智能的安全性么？”
扎克伯格解释道：“我们现在担忧人工智能的安全性，就如同两百年前担心要是以后有飞机了飞机坠毁如何办一样。如果我们总是过度担心安全性，我们就不可能造出飞机。不管如何样，我们要先造出飞机，再担心飞机的安全性。
我们过度担忧人工智能，将阻碍人工智能实际的进步。我们要认识到无人驾驶汽车可能可以帮助我们减少车祸的发生，而且人工智能系统甚至能够帮我们诊断疾病，所以因为担心安全性而阻碍人工智能的进步可能是最糟糕的选择，因为我们本来可以利用人工智能让世界更美好。”

无论我们接不接受，支不支持，人工智能的发展已经到了无法阻止的地步。少数派的声音被淹没在群体为人工智能狂欢的高潮之中，个体的发言微不足道。所以表达观点之前应该对自己即将批判的对象有一个比较清晰的认知，这是个什么东西，它会带来什么，我们要如何用？
绝大部分持AI威胁的的人可能看过《黑客帝国》这部电影。随着人工智能技术的发展，机器文明是否会取代人类文明一直是AI威胁论者的最终担忧。每每这类型电影上映，总能引发一场关于人工智能的思考。尤其是Alpha go 战胜柯洁之后，人工智能取代人类的言论便层出不穷。只要人工智能存在，这就将是个永恒的话题，我们暂且不表。

现任博思管理顾问公司大中华区总裁的谢祖墀博士在2017年3月的TFWA广州峰会提出的观点就比较客观:人工智能并不会完全取代人类，站在人类的对立面上。人工智能会让人类社会变得更美好，它会让人类更了解“我们是谁？”

而德国已经先行一步，将AI和区块链技术结合在一起运用于汽车，而我国杭州的“城市大脑”也是人工智能参与人类社会的重大标志。
人工智能的推进和发展已经是势在必行。而就目前的情况来看，其带给人类社会的价值不可估量。只是人工智能的双刃剑效应何时发挥，还要看人类如何使用和发展人工智能了。

鄙人认为“人工智能”是一个时代的标志，理当支持，不过，就算不支持，AI还是会进步，还是会在不知不觉变成你日常高频的应用，比如：扫地机器人、智能视频监控、语音类助手等。
其实AI不可怕，只要人类开发的过程中，不要破坏一些原则，“人工智能”与人类的相处还是会很融洽的，下面鄙人来说几点开发原则（不全面之处愿谅解且补充）。
1、命令执行权限
电脑只能接受人脑的“指令”，必须由人预先将思维过程加以形式化和符号化，将指令输入电脑才可正常工作。因此，相关指令应当不包括：“极端行为”、“伤害他人行为”、“非法行为”等，不安全、不规范、不道德行为。
2、被读取及学习风险（选择性学习能力、是非观）
在“人工智能”可以正常运行的前提，需要已被完全编程的主板，为防止其被恶意读取数据修改指令编程，安全方面需注意，鄙人认为可做“恶意修改感知”类格式化处理。另外，通过互联网的主动学习也许屏蔽一些非法、不健康、不道德等知识及案例。
3、感性、社会性
总所周知，当今AI的应用已广泛市场，比如：医疗行业、教育行业、律师行业、制造行业、安保行业等，目前涉及的职位都需严谨，毋庸置疑，这是“AI工作者”不社会化认知、感情用事的去工作为佳，因此，在类似岗位上工作的“AI工作者”将不设定其感性思考逻辑、社会化认知系统（当然，现在技术还不具备使AI拥有这两个技能，未雨绸缪一下）。
4、维护
为避免“人工智能将代替人类”、“人工智能将被恶意使用”此类伤害人类、扰乱社会的现象出现（当然，鄙人还是不相信人工智能会对人类产生威胁），对设备的后期维护，硬件升级最好保证开放方人类工作者来完成，即使科技进步飞快，也不要设定为“A人工智能”去维护“B人工智能”模式。
社会总归需进步，生活模式、工作模式总归要随之改变，将忧患转换为热情与接受，国将更强。
综上所提种种观点，或有不足或有纰漏，敬请谅解，学术交流为主，欢迎指教。

老铁，什么项目有了国家的支持，都会有很大的发展。先不管支不支持，人工智能这个概念已经有了。
近日，在科技部召开的新一代人工智能发展规划暨重大科技项目启动会，宣布首批国家新一代人工智能开放创新平台名单。

它已不是简单的支持不支持问题，科技已推演到这一步，我们要想的是如何支持，如何让人工智能更好地为人类服务。
当然，这也是一厢情愿的看法，人工智能让人类的智能得以加强，最终将突破人类这一肉体的限制，朝着更广泛的领域发展而去。
想到人工智能，至少要有两点认识。其一，它是来帮助人类解决不可解问题的；其二，它其实永远在提供一个大概的答案，不过人类永远无法去验证它。也就是说，我们要了解目前人工智能的本质，它不过是向人类不可解问题提供大致的结果。要最终超越人类，还有很长的路要走。
支持人工智能的发展，但也不要过于恐慌，走到路跟前，另一条出路，甚至更广阔的出路就会自然呈现出来。

人工智能到底是什么？最粗浅地解释：人工智能就是大概性，能提供大概的答案。人工智能就像一个黑盒子，用尽一切办法把输入进盒子的信息进行解读，用某种方法找到一个好“答案”，然后输出这一个大概的结果。

一直以来，人类总希望所有的问题都有一个确定的答案。比如说1+1=2，两个点最短距离是条直线，这些都是确定的答案。计算机长久以来也在协助人类解决确定的答案。

但是，确定的答案不是总能得到。有不少问题，一时找不到确定答案。问为什么不提供确定答案呢？你会回答说算不过来呀。算不过来这个词，有个洋名字叫做：NP。Non-Deterministic Polynomial，非确定多项式问题，就是不可计算问题。“不可计算”这一概念当年由图灵提出来，就是说世界上有许多问题是不可计算的。为什么不可计算？因为越来越难，寻找准确答案的难度成指数级上升。
人工智能算法就是一个利用随机数来寻找的一个大概解，而这个大概的解每次还都不一样。这就是人工智能神奇的地方。其实，人也是模糊地解决各类问题的。
确定算法就是每次跑这个程序得到的答案都是一样的。人工智能算法是每次跑程序得到的答案是不一样的。它有非常强的随机性，就像我们人脑想问题一样，有非常强的随机性。
虽然人工智能每次得到的答案不一样，但它能够解决很多传统计算机解决不了的问题。人工智能是计算机理论的一个大的突破。

这要如何理解。
问1+1等于多少，你马上会不加思索地回答等于2。如果距离都比较稳定、比较小，就可以得出确定的答案。误差如果足够小的话，这个算法就非常好。
由此，我们可以总结出一句至理名言：“人工智能可以大概解决世界上一切的问题”。

人工智能就是个大概解。这个大概多么有力量，可以解决多么广的问题，这就是人工智能算法美妙的地方。目前，最为流行的深度学习算法，就是人工智能的先进版，体现着美妙神奇之处。

我们可以把人工智能算法简单分为两派，一派是巩固式学习，一派是自由式学习。巩固式学习一上来就告诉程序大概可分为几大类，大概有几个区间。
拿人做比喻。黑人、白人、黄种人，皮肤是什么颜色，颜色指数到多少，身高到多少，什么区间内大概是小孩、男人、女人，黑人、白人。把照片输进去，让机器分出类别来。

分析数据，来一个分析一个，程序把这个系统训练得非常好之后，下一次再来一组数字。虽然这个数据之前没测验过，但根据之前所学，依据身高，头发，肤色等，能大概判断出这张照片是男的、女的。这就是巩固式学习。
自由式学习就是让程序自己从大堆输入的数据中找规律，不提前告诉要如何分组，不说要分出男人、女人，或者黑人、白人，智能机器通过读取分析各种数据，自己学会分出男女，或者还可能分出第三种、第四种人来。

有人也把它称为有监督的学习和无监督学习，这些就是目前人工智能比较前沿的理论。

答案是支持。

从人类历史演进的过程来看，能提高效率降低成本的应用都被人类所使用，在使用的过程中不断探索新的技术来代替旧的技术。

比如武器，冷兵器时代，人们炼铁打造大刀长矛，用于打猎和战争，随着时代的不断进步、科技的不断发展，火药诞生后，火枪随机诞生，直到今天航空母舰，远程导弹都是慢慢进步而来的。

人工智能也一样，是大数据、计算机的逐步演进和成熟而催生的。人工智能在发展生产时能提高效率，降低成本，这也是为什么它能出现的原因。至于它会不会取代人类，统治地球，这是一个需要时间来回答的问题。在当下，人工智能的出现它应该是代替人类去做那些低效率的事情，节省出人力去做更有意义的事情，或者享受生活。

从这个方面看，应该支持人工智能的发展，期待有更多机器人可以涉及到更多场景，将人类从繁杂劳累的工作场景中解放出来。

人工智能无所不在，并不是人们想象的机器人而已。人工智能时代已经来了，并且无法阻挡，用过的人几乎离不开他们。小到每一个拍照修图软件、翻译、搜索引擎；大到智能电视机机，Echo播放器，waston应用甚至到第一个获得公民身份的机器人。
题主说如果未来人工智能有感情、思维，如何办？
我想说，如果你能活到那个时候也许你应该考虑的不是机器人领导人类，而是如何提高自己的生存价值。其实，很多科学研究人员是十分期待人工智能的进化的，杞人忧天的大多数来自社科学者和普通人的臆想。
自从美联社开始应用人工智能，也就是AI，编辑大量美国上市公司业绩报告以后，就标志着，AI在某种程度上已经学会了编辑文字、搭架结构的能力。简而言之，可以说是拥有了思考的技能，一个人学会一种语言不过也是要从“听说读写”开始，现在的语音交互实现了听和说，人机交互和视觉交互将会实现读写功能。
所以，与其纠结道德伦理的问题，不如先想想未来作为人类的自己应该学会哪种事物，来辨别人类与机器人的不同，从而继续做到与AI同生存，共进步的状态。人类，也必须学会，尊重每一个机器人。
所以，我支持！

支持，人工智能可以把美女打回原形。

爱美之心人皆有，但并不是每个人都能生来天姿国色，因此各类美图软件应运而生。此类软件应用泛滥的一个直接结果就是网络上的“假美女”越来越多，真假难辨的图片无解了吗？并非如此，借助人工智能算法的帮助，给图片卸妆将美女打回原形并非不可能。

　　戴上面具
　　美图软件的技术应用本来就属于人工智能图像识别领域中的一部分，而解铃还须系铃人，帮助擦去图片上的伪装的也是人工智能。
　　美图技术的达成并非简单的傻瓜化Photoshop，而是各种算法与数据交织后而达到的一种智能图像处理。与简单P图不同，美图需要精准的从各种不同的环境中识别出人像。想做到这一点就要有足够的图形数据帮助系统进行机器学习，而图形和人像的数据往往是非结构化数据，因此必然需要经过处理然后形成带有标记、结构化和窄领域的特点，这样才能发挥数据的价值。
人工智能给我们带上太多面具
　　再者，图像识别之后就需要进行精确的处理。图像处理需要根据不同的算法对不同部位进行针对性的美化，这包括了美白、磨皮、突出五官、美化脸型等多种内容，而算法的搭建也需要结合用户的不同需求提供不同的美图的方案。
　　有了这两种功能的帮助，各种一件美图的软件开始泛滥，因此在网上的美女、风景、合影等各种图片大多都是经过了美化处理。一些人物图片甚至已经严重与本尊偏离，甚至让熟人都无法辨识。因此，反美图处理技术就应运而生。
擦掉伪装

　　擦掉伪装
　　上月底，腾讯优图团队在国际计算机视觉大会上就展示了一种美图相反的技术，也就是利用人工智能算法实现一键卸妆。
过度美图引人工智能反抗（图片来自网络）
　　经过了美化的图像尽管已经发生变化，但是这并不代表这种图像就与原图彻底脱离关系。据团队介绍来，但腾讯方面提出了一种新的深度网络结构，即使操作类型与美化程度的具体参数都无法得知，这种网络结构也能够帮助把美化后的图像映射为原始图像，而且这种盲复原后的图像还能够保持较高的还原度。
　　美化人像的盲复原应用范围也绝不会拘泥于反抗过度的美图，其应用范围要比美图更为宽广。图像还原除了在2C领域有应用需求外，还可以在监控、刑侦、公共安全等多个领域中应用，解决多种层次上的难题。
　　人工智能为图片上妆，也可以借助图形处理把图片中的“美女”打回原形。
　　人工智能的功守道
　　美图与还原，人工智能技术的发展一直都是呈现出工具的原始特点——两面性。
人工智能具有两面性
　　人工智能能够成为司机，掌控无人机、无人车等，也可以担当交通管理者，辅助交通、指挥车辆、处理简单的交通事故；人工智能能够帮助人们执行工作，在工厂里以机器人代替人类提高工作效率，也能把这些工人的饭碗抢走，还能够创造出机器人制造、操作、修理等新的岗位。
人工智能的功守道

　　更重要的一方面在于网络安全领域里，由于网络攻击的频率正在不断增加，因此防御体系自动化需求变得逐步旺盛。但值得担心的是，人工智能可以用于网络安全的防御，也可能被用于进攻。
　　黑客攻击在近年来呈现高频化和傻瓜化趋势，因此一旦有居心叵测的攻击者利用人工智能进行攻击训练，实现把AI技术用于网络攻击时，互联网安全形势势必将会比现在更为严重。
美图虽好，可绝非万能
　　结束语
　　人的美貌固然重要，但却并不是全部。人可以借助人工智能给自己上妆，也可能随时被打回原形，但人的内在品质是无法遮挡，不需要掩饰的，内心的美好将会比AI的掩饰更重要。

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