人工智能来临，有人在担忧失业，有人在憧憬未来，有人在发掘行业机会，也有人在研究围棋。在讨论这些之前，也许我们应该先考虑一下人工智能将怎样影响我们的生活？
与机器人谈“感情”
昨天，看了王煜全在罗辑思维《人工智能：乐观悲观都是错的》讲的视频，使我能人工智能这领域又加深了认识。下面谈谈我所了解与接触的人工智能。
大数据和人工智能到底是什么关系？
大数据先是被神化，继而又被妖魔化，到了今天，其实谁也不知道别人所谓的大数据指的是什么。有时候大数据的定义里既有平台（硬件）又有分析技术。但为了说清楚大数据和人工智能的关系，我们还是回归大数据的本质：海量的、多维度、多形式的数据。
在今年3月进行的围棋人机大战中，阿尔法狗（AlphaGo）最终以4:1战胜了韩国名将李世石九段，引起了全世界的广泛关注，也让神经科学和深度学习等概念进入了公众的视野。
Dileep George认为能够通过数据了解并认识世界，通过不同的学习模型掌握解决问题的技巧，就称得上“人工智能”。而Wendell Wallach则认为，能够从数据中学习是人工智能的一大特征，但因为目前机器还不能在复杂的环境中感知事物，要达到真正的人工智能还有一定的距离。
我第一次接触的智能手机是Windows Mobile Pocket PC的操作系统，这已经是十多年前的事情，那时候智能手机还没有普及。其实，那时的智能手机还真不智能，就是连接个网络也要花费不少时间。
关于大数据，我第一次深度学习的是从涂子沛写的《大数据》和《数据之巅:大数据革命,历史、现实与未来》这两本书中。
今天的话我们在世界上看到无处不在的智能的产品，而我开始使用的智能产品有：智能手机、智能手表、智能水杯、智能插座、智能聊天机器人等等，开一个准备接触的就是智能眼镜、智能电饭煲和智能冰箱。
人工智能会不会让你失业？
人工智能目前的概念有很多，比如无人驾驶，智能机器人，虚拟现实等。在未来，人工智能会带领我们的生活质量走上新台阶。但如果要过得有幸福感，还是要让生活有质量。相信在未来的10至20年后，人工智能会在很多领域里代替人类工作。
具体来说，一些类别性质的需求，人工智能就可以帮人类解答，同时人工智能还可以甄别出哪些需求，需要联系哪些客服人员，这将会为人工客服的专业服务进行颠覆性质的升级。无人驾驶不会立即取代人类司机——它们在特定条件接管汽车，当路况复杂时，再把控制权交还给司机。就好比 ATM 也不会自动读取每一张支票，仅在字体清晰时才能读取。在这两种情况下，机器处理较大比例的工作，但是当它们不敢确定能否处理好时，人类接管是必需的。
未来是复杂的。如果你善于把握机会，职场地位会更高；相反地，如果跟不上时代的潮流，可以胜任的工作会大大减少。
人工智能会不会毁灭人类？
人工智能引发的人类末日已临近了吗?《终结者》、《黑客帝国》等电影早已描绘出计算机开发超级智能、毁灭人类的反乌托邦前景。有学者认为，这种危险的情形并非虚构。
在《终结者》系列影片中，军事人工智能系统“天网”有了自我意识，并用军事设施攻击人类。这种场景极度低估了机器为维持运转而对人类的依赖。现代经济社会中有无数不同种类的机器人，完成各类特定任务。虽然越来越多的机器在某种程度上实现了自动化，但几乎所有的机器都依赖人类提供动力和原材料，在毁坏时予以维修，报废后重新大量生产……
人工智能到底是会解放人类，还是会毁灭人类？业界其实有很多大咖都倾向于后者，他们都很担心人工智能会毁灭人类，我是属于比较乐观的那一类，我认为人工智能会做的是解放人类，至少在我有生之年，它毁灭不了人类。
人工智能的分类？
目前主流观点的分类是三种：弱人工智能、强人工智能、超人工智能。
弱人工智能：弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。比如阿尔法狗，能够在围棋方面战胜人类，但你要问他李世石和柯洁谁更帅，他就无法回答了。弱人工智能依赖于计算机强大的运算能力和重复性的逻辑，看似聪明，其实只能做一些精密的体力活。
目前在汽车生产线上就有很多是弱人工智能，所以在弱人工智能发展的时代，人类确实会迎来一批失业潮，也会发掘出很多新行业。
强人工智能：人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能难得多。
百度的百度大脑和微软的小冰，都算是往强人工智能的探索，通过庞大的数据，帮助强人工智能逐渐学习。强人工智能时代的到来，人类会有很多新的乐趣，也会有很多新的道德观念。
超人工智能：各方面都超过人类的人工智能。超人工智能可以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面都比人类强万亿倍的存在。
当人工智能学会学习和自我纠错之后，会不断加速学习，这个过程可能会产生自我意识，可能不会产生自我意识，唯一可以肯定的是他的能力会得到极大的提高，这其中包括创造能力（阿尔法狗会根据棋手的棋路调整策略就是最浅层的创新体现，普通手机版的围棋，电脑棋路其实就固定的几种）。
我们距离超人工智能时代，到底有多远呢？
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