人工智能的时代真的到来了吗？它会不会取代人类？我们应该如何做准备？人工智能新型人才应该具备哪些素养？
针对这些问题，清华大学未来实验室首席研究员、数字化先进制造研究中心主任、英国谢菲尔德大学智能制造专业终身教授马兆远，在其新书《人工智能之不能》中做了一番冷静的讲解。
1956年夏，约翰·麦卡锡（John McCarthy）和马文·明斯基（Marvin Lee Minsky）等科学家在美国达特茅斯学院开会研讨“如何用机器模拟人的智能”时，首次提出“人工智能”这一概念，标志着人工智能的诞生。从那以后，研究者们发展了众多理论和算法，人工智能的概念也随之扩展。2006年，基于神经网络的深度学习算法取得重要突破，人工智能顺势迎来新一轮投资界和工业界的追捧。
广义的人工智能指人所创造的、代替人从事某些思维行为的设备。它可以是算盘，可以是计算器、计算机，以至于超算中心上基于算法行为实现了类似于人类逻辑推理。从狭义讲，从2006年开始的这一波人工智能浪潮，是在已有科技的基础上因为深度神经网络的突破而获得的发展。
20世纪80年代，个人电脑的普及带来了人类对人工智能的第二次恐慌，1997年计算机“深蓝”战胜了国际象棋特级大师加里·卡斯帕罗夫（Garry Kasparov），电影《终结者》和《机械战警》都是这个时期的代表作品。2006年以后随着深度学习技术的发展，人类迎来了对人工智能的第三次恐慌。美剧《西部世界》和电影《机械姬》就代表了这一阶段人们对技术发展可能超越人类智慧的隐隐恐慌。美国未来学家雷·库兹韦尔（Ray Kurzweil）提出奇点理论，被互联网人追捧，人们担心，到2049年，人工智能就可能超过人类，从此绝尘而去，人类会被机器人奴役，地球会被机器人统治。
人类天生具备的“秘密武器”
的确，在某些特定任务上，计算机已经表现出了远超人类的能力。然而，在执行通用性任务时，如回答问题、感知以及医疗诊断，人工智能系统的能力变得越来越难以评估。
从认知的方式上来讲，人类的认知过程与我们现在谈论的人工智能是不一样的。经典逻辑不能突破哥德尔不完备定理，但是，人却具有这样的能力。
人类有一种认识相对准确结论的直觉方法，这种方法与计算机式的方法不同，我们可以认知新的事物和了解新的问题，而不受哥德尔不完备定理的限制。就计算机的有限逻辑而导致的其内在不完备而言，人却从来不会受到这样的困扰，因为人天生具有突破有限逻辑的能力，也许这构成了我们通常意义上说的感性。这也许是我认为这一代人工智能无法超越人类思维的数学逻辑层面的本质原因。
社会需要的是终身学习者
我自从做了物理学教授，就越来越觉得工程的重要。我深深地觉得我们应该去找到人类与机器的差别，至少它应该影响我们今天的教育内容。谁都不想我们今天教给孩子们的技能，十几二十年后他们长大了才发现机器做得比他们要好得多。
我凭着直觉感到，在车间伴随着时时思考并探索和尝试的动手能力，力学的、电学的、材料的，是无法轻易被机器取代的，相反，坐办公室的工作，却很容易被机器取代。
我一直没有找到好的证明，直到有一天，跟我的导师基思·伯内特（Keith Burnett）先生聊起未来的工厂所应该营造的气氛。人们希望能够在未来工厂营造一种游戏的氛围，让年轻人以打游戏通关的心态从事创造性的工作。人工智能催化的以数字产业为主的知识研发目前还很难覆盖手工业。比如，涉及基于大量操作经验而形成的直觉，这是目前人工智能很难与人进行比照的方向。因此，在制造业中，高级技术工人在工作过程中，所具有的结合数字化和制造业流程本身特点的技能，在人工智能时代会显得尤为重要。
传统工程教育容易造成工程教育活动的开展而忽视学生个体身心发展规律，忽视学生工程实践经验构建以及工程实践中学生的组织和沟通能力的培养。
突破常规而有所创新说起来也不难，但用到自己身上很难。当我们比较了人工智能和人的根本区别，也比较了经典系统和量子力学所预示的系统之间的差别，我们发现人类社会的发展趋势是我们不再那么需要服从纪律的劳动力，这些劳动力可以轻易地被机器人取代。相反，社会对人的科学素养和人文底蕴要求越来越高。这包括人对世界的认知能力和人与人之间的沟通能力，也包括人对自身的感悟能力。社会需要的是具有创造力、充满好奇心并能自我引导的终身学习者，需要他们有能力提出新颖的想法并付诸实施。
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