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第二是机器学习的进步，真正的人工智能有学习功能。它在跟你不断对话的过程中，不断地学习、累积、改进。它不再是按照设定的程序进行的了，而是会学习。
这才是真正可怕的地方，不知疲倦地自我学习演化，除非断电才能阻止，但是TA早已学会了一百种方法去阻止断电，抑或即使断电了也有蓄电池。
这里所谓学习还是基于内在的已有的信息，学习的是信息的选择显示逻辑形式变化。新学的信息也会受到人工智能的权重算法不会现学现用，会被历史的信息融合再使用。
我们的学习的是通过逻辑形式去获取外部新的信息，可以直接摒除历史所有信息，直接使用坚信某个内容，不受权重的影响。
所以这里的不同对象的学习，他的内在的原来和路径是有差异的。
不知道是不是自己的理解有误，现在还是属于弱人工智能时代，所谓的机器的学习功能是不能和人类的学习功能去对等的，现在的机器还是没有感情的，是陷于程序中的。
目前的机器学习指的是通过大规模的数据训练成模型，然后进行模式识别得出结果，而不是机器自己主动学习和思考。
举个例子：阿尔法狗之所以能战胜人类，他是训练了无数个围棋棋局，掌握了很多围棋棋盘，他可以进行匹配和计算，类似于找到以往对局中相似的棋局下一步走哪最后的成功率最高，然后他就下这里。
意味着他是从无数个围棋大师中选择这一步下的最好的大师走法，而人类的围棋选手哪有学过这么多棋盘，都是自己思考下一步的，众多大师PK一个大师，所以我们这个胜算自然小。
所以我觉得有时候不要盲目悲观，认为机器可以控制人类，设想机器万一有情绪怎么办。
现在有些机器是有所谓的情绪识别功能，所谓能看出你的情绪，但其实他并不知道你的情绪，他是通过无数个情绪表情图片或者实验的训练，得出一个情绪模型，当你有这样的面部特征代表着是这种情绪。
然而并非如此，有时候我们表面开心心里悲伤，话语能体现出来，但机器通过面部扫描匹配数据库只是觉得你的情绪是开心，哪有想这么多。
还有音乐创作、文章创作，并不是代表他真的有这些思想，其实他用的也是大量数据训练模型然后模式匹配。
换句话说，它保存了成万上亿的音乐和文章，发现了一些规律，然后顺手从这些音乐和文章里面整合出一篇的，其实就相当于抄袭了成万上亿的音乐和文章，但因为他抄袭的原型太多了，和某一个相比又算不上抄袭。
我们有句话叫“熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟”，但我们是内化在心中的形成自己的思考，而机器是将转为大量的数据模型但非真的思考。
现在是人工智能的第三个阶段，利用大数据、云计算技术等进行大量的数据训练，形成一个模型后，对于新的数据进行匹配。
个人感觉现在的AI偏向于超级大脑，训练了很多数据模型，对于新的数据他会匹配，所以他能替代很多重复性质或者比较耗费时间的活，但带有思想的工作他并不是真的适合。
他可以模仿上忆篇画作出一副新的画，但是他模仿不了艺术家突然来的艺术灵感，模仿不了艺术家的思考和想象。
他可以存储大量的知识，模仿成千上万的老师上课辅导学生，但是他模仿不了老师的人格和灵魂，可以说，他还是一台没有感情的机器，只是现在功能更强大了。
要达到强人工智能，让机器人真的有思考和情绪能力这些怕是现在还突破不了的问题，曾经有设想是否可以把人的大脑装进机器里，但那样子大脑要怎么养活呢。
我不知道强人工智能智能是否会到达，能否会实现，局限性其实太多了，但我还是会抱着展望的态度，期待未来。
此时此刻，不必过于焦虑，对于工作，如果我们的工作本身没有创造性，而是一个没有感情的机器，那么它就很可能被替代。
我们的灵魂和人格这些是无人可替的，所以回过来还是要修炼自我，提升个人修养和学识，不断学习，也训练我们自己的大脑，优化进步。
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