1. 人工智能和普通计算机学科有何不同？
人工智能是计算机学科的一个分支，在按指令运转的程序和被动数据运算的基础之上，侧重于自动分析，推理，思考，规划等主动性较强的工作内容。视频软件按照用户偏好来推荐视频的功能，就是人工智能的一种应用。
自动饮料售卖机是普通技术，因为机器仅执行单一按键指令。而如果我去商店买饮料，对售货员说，我今天心情不好，拜托你推荐一个饮料。售货员拿了芬达给我，对我说，心情不好要多喝芬达噢～ 这个动作自动售卖机能不能做到呢？答案是可以的，只要提前录入程序：心情不好＝芬达，于是自动售卖机就可以为每一个输入心情不好的用户推出一瓶芬达。
如果我对售货员说，今天下雨，我的心情有些灰蒙蒙的，拜托你推荐一个饮料。售货员会理解一下，噢，灰蒙蒙的就是不高兴，可以归类到心情不好，所以拿了芬达给我，对我说心情不好要多喝芬达噢～这个动作，上文中已经录入“心情不好＝芬达”程序的自动售卖机能不能做到呢？ 答案是否定的，如果我输入“心情灰蒙蒙的”，自动售卖机会反应“心情灰蒙蒙的不等于心情不好，查无此项，Error.”
即便这个自动售卖机被录入了“心情灰蒙蒙的＝心情不好”程序，也不可能录入所有文人的风花雪月，于是就很难去处理针对复杂情绪推荐饮料的问题。
人工智能可以做到的事情，就是通过大量数据分析模拟练习后，具备归类，推理，思考，规划的能力。人工智能不仅可以执行“心情不好＝芬达”这样的直等指令，还可以进行“心情灰蒙蒙的，日子有些阴暗，墙角的风在诉说我的孤独等“归类为“心情不好”相似项，然后约等于芬达。数据库越详实，分析判断的准确性越高。因此，数据的采集规模和采集能力决定了人工智能的发展速度。
2. 人工智能在不同领域中的应用
将上文的结论延伸开去，我们发现人工智能就是通过处理大规模的数据，进行分类分析之后，进行甄选判断的与人类相似的思维模式。由于人工智能对数据的记忆速度和准确性要远远高于人脑，人工智能作出分析判断所基于的数据库要远远大于人脑的容量，因此在多个领域，人工智能都可以得出比人脑更加完善的结论，或者在部分环节中辅助人脑的分析和判断。如下图所示：
图片来源：2017年6月19日中金的行研报告：《人工智能时代：10年之后我们还能干什么》
凡是涉及记忆分析处理大规模数据的领域，人工智能都可以作出比人类更准确的判断，例如“人脸识别” “电商精准营销，广告精准投放”“医疗影像诊断，辅助治疗，手术机器人”等。在《最强大脑》节目中，百度出品的 AI “小度” 也印证了人工智能在记忆数据和基于数据记忆作出甄选判断时比人类更强的能力。
3. 人脑相对人工智能的优势
虽然人工智能可以通过分析比人脑记忆容量更大的数据库，得出比人类更加准确的分析结论, 却仍然不可以完全替代人脑：就“灵魂”的问题而言，人脑对与世界的描述方式是“印象”，而人工智能认识世界的方式只有数据描述。即便是人工智能也可以记忆图片，但记忆的方式是将图片转化为数据，而非印象。
“印象”和“数据”有什么分别？ 数据是客观的，每一个像素方块在转换成数据的时候都拥有相同的权重。“印象”是主观的，人眼看到一幅画之后，自动对一幅画的不同色彩，不同部分给予了不一样的“记忆权重” 。人眼有51亿像素，究竟给这幅画的哪一个部分相对较高的权重，给哪一个部分比较低的权重呢？ 人们只想看到他们想看到的东西，所以每一个人给予同一幅画不同部分的记忆权重都是不一样的，因此一千个读者就有一千个哈姆雷特。
当然，人工智能可以通过分析我的历史“记忆权重”，然后模拟我的“记忆权重”，从而判断我以后的选择和偏好。但人工智能也许永远没有办法拥有自己的“记忆权重”，它始终平等地处理所有它观察到的数据，或按照既定权重处理数据。人工智能在追求准确的路上渐行渐远，而所谓的“灵魂”，则是基于人类特有的经历自然而然分配给数据的“记忆权重”。人会自然地忽略一些数据，或格外重视一些数据。这个权重产生的原因和背景极为复杂，人工智能无法主动拥有。
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