一、人工智能会取代人类吗,为什么一百字?
人类在一些方面是无法被人工智能取代。因为人类是最复杂的群体,而且人类的情感,人类的发明创造是人工智能无法达到的,很多地方是可以用人工智能代替人类工作,但是还有很大一部分工作只能是人类来干,所以人工智能只能是人类工作的一部分代替,很多地方无法无人化。
二、人工智能会取代人类吗?
不会取代人类
现在看这个问题答案是明显的,他不能取代,现阶段人工智能处于感知层面快速发展时期,比如OCR图片文字识别,代替了人眼识别文字感知过程,这个技术的进步会代替人类大部分此类工作,当然语音识别也是,把语音转成文字,把文字转成语音,还有一些图片处理,也是在大量学习的基础之上获得的人工智能的感知能力。
三、人工智能能否取代人类哲学解释?
人工能智能的优点在于强大的记忆力和信息的快速搜索能力、准确的执行力。在操作性上机器出现偏差的几率低。但人工智能不能“自我”学习,它必须依靠事先的预设程序。
如果说学习能力由于过于复杂的程序设计的困难不可实现,但在理论上被认为可能,但AI仍有一点不可替代人脑,就素想象力。同时AI没有属于自己的灵魂。它的思维本身素程序。AI只能用来辅助人类的大脑。这个世界素一个庞大的无止境的信息世界,人利用感官收集情报,大脑进行分析整理。用计算机的程序不能复制这个过程。因为我们自己都不清楚,大脑素怎样工作。
理想的高级AI能代替人做不少工作,但就算到那一天,那也不素机器在代替人类思维,它们在复制人的行为。
四、人类能被人工智能取代吗?
人工智能不可能彻底取代人类,有如下的原因:
1,、从软件上讲,人工智能的核心算法都是人类设计的。这些算法都是人类为了解决特定领域的技术问题而设计出来的,并不具备通用性,普适性。诸多算法之间,并无互通性,个算法要能生效,需要大量数据的训练。不同数据集训练出来的人工智能,具备的能力可能大相径庭,并不是实现人类特有的举一反三,触类旁通的思考能力。
2, 从硬件上来说,人工智能的载体,不管是机器人还是某个机器设备,都是人类设计并制造出来的。它们的本质还是机器,是机器就需要维持机器运转所需要的基础原料,比如电力,比如定期维护等等,都需要靠人类来提供。
3,人工智能不具备人类特有的认知能力。认知能力是指人脑加工、储存和提取信息的能力,即我们一般所讲的智力,如观察力、记忆力、想象力等。人们认识客观世界,获得各种各样的知识, 主要依赖于人的认知能力。
五、人工智能会取代人类吗?
会取代人类。
随着科学技术水平的不断提高,我们研发出越来越智能的AI,我们创造了它们,但是当机器智能越超了人工智能的时候,机器智能不再需要人类,它们可以进行自我编程从而变得更加智能,直到将人类远远甩开,这种现象在行业内被称作“奇点”,虽然对于“奇点”到来的时间还存在很大的可能性和不确定性,但依然有很多人坚信它的到来。
六、人工智能代替人类原因?
美国人乔治·德沃尔在1954年造出世界上第一台可编程的机器人之后,就时而有人出来发布未来机器人会在能力上超越人类并最终取代人类的警告,只是此类“取代警告”或者出自科幻作家的想象,或者属于个别学者的单纯预言,缺乏说理。
事实也是如此,那时计算机论域中与人相关的讨论,还聚焦在电脑或人工智能是否会有类似于人的意识或智能的问题上。而绝大多数学者对此问题的回答,还都是否定性的观点。
可是近些年的情况明显不同。
一个不同是,发出“取代警告”的人已经不是科幻作家与个别学者,而是变成许多专家,其中就有当今世界著名的科学家和技术家。
如著名的物理学家霍金曾警告:“人类由于受到缓慢的生物进化的限制,无法与机器竞争,并会被取代,全人工智能的发展可能导致人类的终结。”
马斯克则是著名的技术家,他也将人工智能说成人类“最大的生存威胁”,并将发展人工智能比喻成“召唤恶魔”。
另一个不同是,此时的“取代警告”已经有了理论论证以及某种程度的事实佐证和可感受性。
尤其是当人们发现战胜人类围棋世界冠军的智能机器阿尔法狗居然会自己学习时,就不得不在惊叹之余,相信人工智能还会有越来越快速的发展和越来越令人惊诧的表现。
正是在这样的背景下,关于未来的机器人是否将取代人类的讨论就空前热火地在学界展开了,众多学者纷纷参与,各抒己见。
霍金、马斯克等发出“取代警告”的理论依据,是这些年盛行于人工智能学界的AI(人工智能)技术发展目标理论和AI技术奇点理论。
AI技术发展目标理论
AI技术发展目标理论是经20世纪中叶的L.G.古德到现在的尼克·博斯特罗姆等一众科学家的论述而形成的理论。他们将AI技术的发展分为弱人工智能、强人工智能和超级人工智能三个阶段,并将超级人工智能作为AI技术发展的终极目标。
时下已有的智能机,不论是非人形的智能机,还是人形智能机即智能机器人,如美国的阿尔法狗、埃及的索菲亚、日本的Shibuya Mirai,都还属于第一阶段的弱人工智能,是基本上只能完成一个单纯任务的专用智能机。
第二阶段的通用人工智能属于强人工智能,能拥有像人一样的能力,可以通过学习胜任人的任何工作,只是没有创造能力和自主意识。
第三阶段的超级人工智能更胜一筹,不仅具备人类的创造能力和自主意识,而且还比人类的所有能力都更为强大,可谓超人人工智能。
古德在1956年首次提出超级人工智能设想的论文中说:“一台超级智能机器可以定义为是一台在所有智能活动上都远超人类——不管人有多聪明——的机器。
由于机器设计属于这些智能活动的一种,那么一台超级智能机器当然能够设计更出色的机器,那么毫无疑问会出现一场‘智能爆炸’,把人的智力远远抛在后面。
因此,第一台超级智能机器也就成为人类做出的最后的发明了——前提是这台机器足够听话且愿意告诉我们怎样控制它。”
而用博斯特罗姆的话说就是:“完全成熟的超级智能能够出色完成智能升级、战略策划、社会操纵、黑客技术、技术研发、经济生产等任务,这也是为什么科学家会认为超级智能将控制人类”。
与当年古德对超级人工智能只有设想不同,现在已经有了各种实现路径,它们来自诸多专家的不同构思和论述,大体可概括为如下六条。
第一条路径是全脑仿真或人脑复制。它直接通过扫描人的大脑,将扫描得到的原始数据输入计算机,然后在一个足够强大的计算机系统中输出神经计算结构,造出仿人脑的电脑。
第二条路径是提升复杂度。博斯特罗姆在《超级智能》中指出,“我们之所以能控制地球,是因为我们的大脑比即使最聪明的动物的大脑都要复杂得多”。
据此,只要设法让电脑的“神经元”也足够多,电脑的系统也足够复杂时,电脑就能达到乃至超越人脑的意识。
第三条路径是功能模仿。此路径的提出者认为,人体有11种系统功能,每个系统的最底层都是微处理器,因而只要模仿这11种系统功能来建造人工智能系统并将它们合在一起,就可以使智能机器人达到人类智能的水平,继而,就可以实现超越。
对人工智能发展有重大贡献的马文·明斯基说:“如果我们能制造一个和人一样聪明的机器人,那我们也就可以制造一个比人更聪明的机器人。”
第四条路径是机器与生物相结合。其要旨是将人体基因或仿人体基因植入机器人,使机器人不仅有比人更强大的逻辑思维运算能力,而且也有欲望、情感和非逻辑思维的智慧。
比如有位韩国科学家就正在研究如何将人造染色体赋予机器人,使之也有性欲。
第五条路径属于本质性建构。这就是“学习胡塞尔的‘想象力自由变更’的办法,对‘智能’的本质进行直观剖析。
该办法的具体操作步骤便是:对各种可能的智能类型进行展列,并由此为出发点对各种可能的智能形式进行想象,最终剔除关于智能的偶然性成分,找到智能的本质性要素”,从而用它制造超级人工智能。
第六条路径是制造以量子计算为基础的人工智能。随着量子力学的发展及其对量子特性了解的增多,许多著名科学家都“提出了人类意识的量子假设”,猜测“人类智能的底层机理就是量子效应”。
于是有人认为,“以量子计算为基础的人工智能”可以成为超越人类能力的人工智能,这种超级人工智能会成为取代人类的“后人类”。
AI技术奇点理论
AI技术奇点理论是享誉世界的美国发明家和未来学家雷·库兹韦尔提出的,他在2005年出版的《奇点临近》一书中,预言人工智能将在2045年超过人类智能,而这一刻,就是AI技术的“奇点”。
奇点预言的根据,是库兹韦尔本人受启发于摩尔定律所归纳出的“加速回报定律”。摩尔定律是指半导体芯片上集成的晶体管和电阻数量将每两年增加一倍,加速回报定律是指“对技术史的分析表明,技术变革是指数性的,与常识性的‘直觉的线性观’相反。
所以我们在21世纪将不会经历100年的进步——它将更像是2万年的进步(以今天的速度)”。正因如此,“几十年内,机器智能将超越人类智能,并导致技术奇点的来临”。
由于库兹韦尔以往的多种科技预言都足够灵验,尤其是他依据“加速回报定律”对人类基因组计划的完成时间为7年的预测,虽然与当时所有人预计的时间至少都要少一半以上(该研究项目计划用15年完成,对此很多人还是认为根本不可能),但最终的实际完成时间证明他的预言是准确的,所以他的AI技术奇点理论一经提出,也得到学界很多人的广泛认同,乃至可以开办奇点大学,广招天下学员。
“取代论”除了从正面用超级人工智能理论和AI技术奇点为自己立论外,有时也从反面通过对已经存在或可能的挑战观点进行预防性反驳。
一个反驳针对的是“机器人作为无机物构成,不可能超过有机物”的观点。其驳辞是:“然而没有人能够证明思想一定和身体有关。就信息处理和数据输出获取而言,机器人比人脑有更多的优越性” 。
一个反驳针对的观点是:模拟者怎么会超越被模拟者?人工智能怎么会超越被模拟的人类?其驳辞是:“没有任何一条定理证明被创造的东西不能超过造物主,现实生活中反而有很多相反的例子,比如孩子比父母聪明,就非常典型”。
七、人工智能能否取代人类物质和意识?
不会完全取代,未来将有47%的工作被机器人取代。
和人脑相比,人工智能算法应对数值和符号计算更加精确快速,稳定可靠。特别是对于有确定规则的计算问题,人工智能可以远远超出人脑的计算速度,也更容易找到最优的解答。比如,在数值计算,图形、语音、生物特征、行为姿态等方面的识别,甚至更加复杂的预测推理任务方面,人工智能都有超越人脑的优秀表现。
人工智能不具备感性思维,无法跨越到意识领域。当前的计算机架构和编程模式具有本质上的劣势,使得人工智能无法实现与人脑情感、意志、心态、情绪、经验等方面的自然交互。本质上,人工智能仅仅是物质世界范畴的概念,无法跨越到意识领域。
在一个真正实现人工智能的工作场景中,传统劳动者也并未被‘下岗’,只是改变了角色而已。仍然需要人类对人工智能的表现进行监控,进行情报采集与分析,以及开展预测性的实验与评估,引导性的过程管理与控制。
相信将来人类90%以上的工作是由人工智能提供的,就像今天我们大多数的工作是由计算机和各种其它机器提供的一样。
八、关于人工智能是否会取代人类的思考?
近年来,人工智能技术发展极其迅速,各种智能设备、智能软件已走进千家万户,改变了我们的生活方式和工作方式。因此,不少人认为,在不久的将来,人工智能将会全面代替人类智能,甚至超越人类智能。不过,这种观点过于悲观,人类的思想和行为中最重要最独特的部分,是人工智能无法实现,更无法替代的。
人工智能不管多么发达,归根结底,都是在人类给定的框架下解决问题。比如,某人每天上下班,公司和家之间的距离有15公里。他可以选择的交通工具包括打的、公交车、地铁、自驾车、共享单车,以及这些工具的组合。如果他去问导航软件,导航软件可以根据他的要求以及实时路况,给出一个最优的出行方案。这在现实中往往是很有用的。然而,虽然有不少人会选择在工作地点附近买房或租房来解决通勤问题,导航软件却绝不会给出搬家的方案。因为导航软件的运行程序,或者说运行框架没有这种手段可供选择,但人却不会受既有框架的约束。
人工智能也不能主动确定需要解决的问题是什么。举一个非常简单的例子,如果我问智能应答软件:“帅帅在哪里,你看到帅帅了么?”它要么回答不知道,要么给出一个错误的答案。而我如果拿这个问题去问人,被问的人不管知识水平如何,第一个反应恐怕都是:“你说的帅帅是谁啊?”我就会告诉他,帅帅是我的小狗,是什么样子,有多大,有什么特点,等等。可见,人类首先能够主动确定要解决的问题是什么,也就是说确定目标。我举的这个例子非常简单,以后人工智能或许也能应对,但并不是软件学会了如何确定问题所在,而是设计人员扩充了或者改变了软件运行的程序或框架。
总之,如果人类确定了问题,确定了可用的手段或者信息,人工智能可以给出答案,乃至近乎完美的答案。但是,人工智能不会设计这种目的—手段的框架,也不会主动突破这种框架。
人是追求意义的智慧生物,因此有自己的价值观。人类赋予某些事物以意义或价值,才构成了目的—手段的逻辑关系。也就是说,人能知道自己要的是什么,怎样才算是达成了目的。而人工智能没有意义的概念,需要人类将具有意义的逻辑关系编码输入,人工智能才能按照这种关系工作,但它本身无从建立这种关系。
人以意义来理解世界,也以此与他人交流、合作。米塞斯曾举过一个例子,假如某人闯入了一个从未去过的原始部落。那些原始人未开化,没有语言,或者即使有语言他也听不懂。但是,如果他看到这些原始人架锅生火,他就会知道,他们是要做饭了。人类有相似的心智结构,即使语言不通,也可以相互理解。如果换成机器人呢?除非是科幻电影里那些由演员扮演的机器人,否则它只会搜索和输出代码,而不会真正试图去理解眼前所发生的事。
可见,人与人工智能最大的不同,就是人通过意义和价值与外部世界建立联系。这是人作为主体而不是客体的基础,也是人类合作和创新的基础。人工智能没有意义的概念,没有价值观,终究只能是人的工具,而不可能超越人类。
值得注意的是,我们可以看出,主流新古典经济学的理性经济人假设,正是将人当成了在既有目的—手段框架下寻求最优解的机器。这其实是省略了人的行为中最具有本质性和创新性的部分。理性经济人所构成的经济体,是静态的、机械的,被动的,充其量是人工智能的世界,而不是人类社会。
经济学是价值中立的科学,因此经济学不研究也没有足够的能力研究某个个人究竟应该确定什么具体的目标,运用什么具体的手段,但是,经济学应该将个人在目的—手段框架的行为模式纳入研究的范畴,否则就是舍本逐末,具有难以克服的缺陷