如何看待人工智能的发展现状和未来可能

网上有关“如何看待人工智能的发展现状和未来可能”话题很是火热，小编也是针对如何看待人工智能的发展现状和未来可能寻找了一些与之相关的一些信息进行分析，如果能碰巧解决你现在面临的问题，希望能够帮助到您。

未来： 1、人工智能的进步速度是惊人的，未来我们将开始与人工智能并肩工作。

AlphaGo火了，五场亿人围观的“人机大战”，最终它依托大数据与深度学习的技术优势以4：1的胜利者姿态告诉人们，人工智能真的来了，不再只是**中的场景，而是现实世界里正在上演的又一轮产业变革，然而这种变革让不少人感到惶恐，一时间各种人工智能威胁人类的声音铺天盖地，据英国科学协会委托网络调研公司YouGov进行的一项调查显示，大约36%的人认为人工智能技术的兴起会对人类长期生存构成威胁。人们在各种人工智能会带来大波“失业潮”的言论中深感忧虑，同时也在如此强悍的AlphaGo会不会被恶意利用等问题上担心不已，那么真实情况到底是怎样的?我们不妨听一下业内的大咖们都持怎样的看法。

AlphaGo被坏人利用怎么办?AlphaGo无思维能力，不必对其担忧

韩国著名棋手李世石九段不敌AlphaGo，不得不承认这是一件让人感到有点可怕的事情，如此强悍的AlphaGo倘若遭到坏人的恶意利用，后果岂不是很严重?

对此创新工场联合创始人汪华在惊蛰论坛中表示，这个担心其实是完全没有必要的，因为无论是自动控制机器人还是AlphaGo的技术进展都是来自于2006年、2007年在深度学习方面的一些突破，但这个东西其实不是真正的人工智能，它只能进行简单重复的模式识别，相当于脑力里面的机械运动，而在真正的所谓的人类思维方面，到目前为止连基础理论都还没有发现和突破，更何谈工程应用，因此没必要担心。此外汪华也表示，以前人类发明的工具大部分都是降低人在体力上的机械重复运动，而现在则是人类历史上第一次有可能发明出一种能降低人类在脑力方面的机械重复劳动的工具，因此他认为对于基础技术的研发不应该在它还没有真正出来的时候就做太多的道德或者价值等方面的限制与干涉。

未来五年人工智能将导致千万人失业?是的!但更应警惕的是让人类丧失斗志

人工智能技术的崛起将导致“失业潮”的发生已基本成为行业的共识。“世界经济论坛”2016年年会，基于对全球企业战略高管和个人的调查发布的报告称，未来五年，机器人和人工智能等技术的崛起，将导致全球15个主要国家的就业岗位减少710万个，2/3将属于办公和行政人员。莱斯大学计算机工程教授摩西·瓦迪近日同样表示，今后30年，电脑可以从事人类的所有工作，他预计，2045年的人类失业率将超过50%。

创新工场董事长兼首席执行官李开复表示，这些强大的机器带给人类的“下岗潮”还不是最可怕的，因为这些机器会产生巨大的商业价值，养活着这些下岗者，进而养活着人类。人类最应该担心的是“人工智能”机器真正可能带来的危机，不是奴役人类，而是让人类丧失斗志，无所事事。

人工智能只有“智商”没“情商”?已诞生情感社交机器人

如果你认为人工智能只能完成高超的逻辑思考，而不会理解人类的情感情绪，包括喜、怒、哀、乐、爱、恨、贪、痴，那就错了。事实上，越来越精准的图像、声音和面部识别系统均能让计算机更好地探查人的情感状态。《福布斯》杂志近期刊文称，随着人工智能技术的发展，基于人工智能的设备不仅可以完成逻辑思考，还将出现类似人类的情感。

而目前也已经出现了情感社交机器人如在北京诞生的“公子小白”，其独有的情感表达系统，能够识别人类情绪，同时能够表达自身情绪。强大的语义识别分析能力及知识库，能够更好地理解人类不同语义及语义中表达的不同情感，并通过数据分析做出最富“人性化”的回应。制造出公子小白机器人的狗尾草智能科技CEO邱楠表示“无论科技如何发展，回归人性、回归情感、重塑连接将依旧是情感机器人所需要努力的方向。”

大数据如何帮助人工智能？

大数据支撑人工智能发展 应用爆发将迎拐点

随着大数据等技术发展，人工智能应用令人瞩目。有专家认为，这是20年来全球最重要的科技，并将成为工业机器人、无人机、无人驾驶等新兴产业的重要基础。

人工智能应用爆发

记者从微软亚洲互联网工程研究院获悉，微软人工智能机器人“小冰”即将登陆屏幕，成为上海广播电视台东方卫视早间一档新闻直播节目的“主持人”。

人工智能已成为当今学术界、产业界，甚至是社会上火热的话题。全球科技领域预言家、《失控》作者凯文.凯利日前表示，未来20年全球最重要的技术是人工智能。

华安证券认为，“互联网+”概念中，随着人工智能技术的发展，可以看到利用互联网技术与人工智能自动化技术的深度融合将成为新的高精尖科技领域。

微软亚洲互联网工程研究院院长王永东坦言，人工智能发展一开始发展缓慢，但这一两年随着互联网发展，积累了许多数据，让普通用户贡献数据成为可能，以大数据和云计算的基础，对人工智能的发展起到极大促进作用，将从前以算法为主的模式发展到“算法+大数据”结合的发展模式。搜索引擎和大数据技术是人工智能发展的基础。

投资大幅增加

发达国家已充分认识到人工智能的战略意义，纷纷从国家层面加大投入。比如，美国国防部、欧盟在近年以资金或项目的方式支持人工智能技术的发展。

外国科技巨头也加速在人工智能领域的投资和研发。有资料显示，截至2014年4月，谷歌已斥巨资收购了包括波士顿动力公司在内的多家机器人公司，还不惜重金收购代表人工智能发展方向的深度学习神经网络技术公司。脸书在2013年底宣布成立新的人工智能实验室，宣称要给人工智能带来重大突破，15亿用户所产生的数据和搜索技术成为其发展人工智能的基础。微软也是较早研究人工智能的企业，除了布局深度学习之外，微软还在软件层面加强了人工智能的应用和基础研究，并基于必应搜索技术以Windows10为入口直接推出了面向公众的人工智能产品小冰和小娜。

微软亚洲互联网工程研究院资深总监、“小冰”项目负责人李笛直言，人工智能投入巨大，微软进行了大量技术积累，未来将会提供人工智能的基础服务，再接入上下游相对应的垂直行业，形成一种新的行业或矩阵。

特斯拉CEO伊隆.马斯克最近宣布，将和多位硅谷投资人发起OpenAI人工智能项目，该项目获得了10亿美元投资。

发展迎拐点

我国科技企业在人工智能领域的研发和人才等方面的投入不断加大，人工智能领域的技术储备和积累与先进国家企业的差距不断缩小。据百度介绍，其已建成全球最大的深度神经网络，包含200亿个参数，在人工智能多个应用领域达到世界领先水平。

业内人士和专家认为，人工智能技术将极大提升和扩展人类的能力边界，对促进技术创新、提升国家竞争优势，乃至推动人类社会发展产生深远影响。当前，人工智能技术的发展已迎来拐点。

从宏观层面看，由于人工智能技术与互联网密切相关，而互联网的“泛在化”使其正在渗透进生产生活的各个角落，因此人工智能技术对于人类社会的影响将是全面而深远的。无论是机器人、无人飞机，还是其他智能设备，都需有强大的人工智能系统作为核心技术支撑。

从微观层面看，人工智能有着改变操作系统、互联网入口乃至各种传统产品的潜能。微软全球副总裁陆奇说，通过听觉和基于大数据和用户个性化研究，将极大提升用户体验和获取信息的方式。比如，作为操作系统层面上的人工智能，微软人工智能助手“小冰”背后不仅可以连接整个互联网的大数据，更能将来自合作伙伴的信息、服务和产品囊括其中，实现人工智能入口的价值。

未来人工智能的商业化潜力巨大。陆奇认为，从商业角度看人工智能的发展具有颠覆性，很多商业模式和新的需求行为将随之形成。同时，人工智能也是具有显著产业溢出效应的基础性技术，能够推动多个领域的变革和跨越式发展。

百度公司CEO李彦宏认为，人工智能可以加速发现医治疾病的新疗法，降低新药研发成本，促进医疗产业的创新；可带动工业机器人、无人驾驶汽车等新兴产业的发展，将成为新一轮工业革命的推动器。

“目前，可说是介入人工智能的较好时机。”李笛说，“人工智能投入巨大，需要深入的积累，未来人工智能可能会形成产业链，但现在还处于雏形。”

李彦宏建议，国家需将传统“相马模式”的科研机制，转变为“赛马模式”的市场机制，吸引相关各方的广泛参与。

同时，尽快搭建人工智能基础资源和公共服务平台，支撑各计划参与方的数据调用、模型调试和应用开发，高效对接全社会的智力、数据、技术和计算资源，依托统一平台实现资源共享，促进研发创新。

现在的人工智能虽然发展快速，但是并没有进入黄金时期，只能说，现在的人工智能还处于初级发展阶段。人工智能作为一门涉及广泛且高深学问的科目，涉及到了很多的技术，比如说数据分析、大数据、深度学习、神经网络等。今天，小编来给大家讲述一下，在人工智能领域，大数据是如何帮助人工智能的。事不宜迟，现在就跟随小编的脚步往下看吧。

1.大数据如何帮助人工智能呢？

可以说现阶段的人工智能大多数都是数据驱动的人工智能，如果没有数据，就没有深度学习的成功。数据驱动的人工智能离不开大数据，大数据与人工智能是一种共生关系，一方面，人工智能基础理论技术的发展为大数据机器学习和数据挖掘提供了更丰富的模型和算法，如深度神经网络衍生出的一系列技术和方法，这些技术就是深度学习、强化学习、迁移学习、对抗学习等。在另一方面，大数据为人工智能的发展提供了新的动力和燃料，数据规模大了之后，传统机器学习算法面临挑战，要做并行化、要加速要改进。当前的弱人工智能应用都遵从这一技术路线，绕不开大数据。所以做好人工智能是离不开大数据的。

2.如何做非数据驱动的人工智能呢？

传统的规则式人工智能可以说是非数据驱动的，更多靠人工内置的经验和知识驱动，不过它最大的问题也是要人工介入，而且很难具有学习能力，靠的知识、记忆和经验建立的规则体系。强人工智能的目标是机器智能化、拟人化，机器要完成和人一样的工作，那就离不开知识、记忆和经验，同时也离不开通过知识、经验和记忆建立起来的认知体系。从这个角度讲，强人工智能要实现只靠深度学习还不够，但也不能绕过深度学习，通过深度学习进行物理世界基础知识的初步监督式或半监督学习，深度学习掌握的知识必须要能存储记忆并形成经验规则，只有这样遇到新的问题之后，才能智能响应。

在这篇文章中我们给大家解答了关于大数据在人工智能领域发挥的作用，可见大数据在人工智能发展中还是占据非常重要的位置的。人工智能涉及很多技术，大数据就是其中不可或缺的一种，学习人工智能的朋友一定要打好大数据方面的知识根基，这样对日后的人工智能地学习是非常有帮助的。

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