人工智能会不会比我们更聪明作文

　　人工智能会不会比我们更聪明作文

　　不久前，谷歌公司旗下的一个团队研发了“AlphaGo”围棋人工智能程序，与围棋冠军李世石对战。最终“AlphaGo”以4：1战胜李世石。在这个信息科技发达的世界，一些超级发明不断唤起人们的一声声惊叹。人工智能科技便如此。但是，对科技发达的惊叹中，我们应该冷静沉思，想一想人类与科技的真正关系。

　　人工智能机器是否能超越人类的大脑?有的人会严肃地思考这个问题，甚至会有一种恐惧感。如果有一天人们定论：智能机器超越了人类的大脑。那么，人类好像用自己的双手在自己的星球上创造了一类超级“外星人”，这似乎与地球上的真理相悖;人类发明的机器超越了发明者本身，从发明者的角度看，“超越”的定义又有些荒谬。这些问题或许会使一些预言家绞尽脑汁，然而，我认为人工智能机器是无法超越人类大脑的。

　　我们经常用以评价人类大脑的指标有两个，一为智商，二为情商。

　　人工智能机器的工作能力固然很强大，但它最大的智力缺陷是只能在被分配任务时才会彰显出它的能力，这就意味着，人工智能机器只会“做题”。即便是“阿尔法狗”这样有深度学习能力的系统，它的学习，最终也仅是为了“做题”——计算如何赢得比赛。真正的智慧中蕴含着一种创造力，人类的大脑可以从这个世界上发现题目，自己为自己出题，而不用被上帝告知你应发明什么。这也是一种洞察力。人工智能系统无法主动地感知这个世界，自然也无法主动地思考自己能为此创造什么，因为它无法发现问题，只是被不断输入数据和问题，用固定的逻辑去解答它。人工智能系统的工作，需要更智慧的哲人去指引它，效仿这位哲人的方法后，它才知道该怎么做。这个更聪明的哲人即是人类。

　　与人工智能系统竞争智力的同时，千万不要忘记，人类的大脑还存在另一项重要的功能，那就是爱。如果说逻辑是思辨思维的法则，那么爱便是人类生存与发展的秩序。

　　人类的大脑具有爱的意识，正是因为人类的这种共性，人类才得以和谐生存。试想，如果没有爱，每个人的大脑中只有使自己博弈利益最大化的目标，那么，地球该如何分配它的“内存”，世界的秩序又从何而谈呢?所以，爱的智慧，创造了人类生存的秩序。这是一件伟大的事。我们用自己的智慧为自己创造了生存的条件，而人工智能机器却无法自己为自己编程。因为有爱，人类的大脑才能做出给予、感恩、牺牲等“语句”，所以说，爱的智慧，使人类的眼光更为博大。假使让两台“阿尔法狗”进行博弈，我想，在棋局中一定会很残酷，这相当于“阿尔法狗”用自己程序攻击自己。人类的大脑则不一样，爱的智慧使得人类懂得相互关怀，不会仅从自己的角度自私地执行“最优程序”。一个人会为另一个人的失败伤心惋惜，而不会冷冷地将这个事实写入自己的硬盘，获取经验;一个人会在生活中追求美好善良的人，而不仅是在每一场竞争中对不同对手评估自己有多少胜算，以调整对待他的策略。人类的大脑，不是一个个单独的机器，爱，何尝不是一种超越“程式”的智慧?

　　评价人工智能，我们还需要一种客观的思考方式。与“阿尔法狗”比赛围棋水平，输棋后人们议论纷纷，对围棋冠军和人类的大脑侃侃而谈。其实这毫无必要，这就如同长跑冠军与汽车比马拉松，最强壮的大力士与机械起重器比举重，最伟大的数学家与计算器比算术。种种荒谬的比赛后，我们是否也会质疑人类的能力呢?“阿尔法狗”系统只是继承了人类的优点——逻辑思维和学习能力。同样，人工智能也只是将人脑的一些优点放大而已。

　　人类用智慧发明“机器人”，其实就是为了让它们在某一种特定工作能力上超越人类，人类因此不用去做过多的机械劳动。单独与人工智能系统比某一项工作的能力，人脑或许比不过，但若说人工智能机器能否真正超越一个完整的人类大脑，答案是否定的。人类的大脑，有太多智慧。已知智慧我们仍用不完，还有许多未知的潜能等待着我们去发现，仅仅继承了一部分优点的人工智能机器，怎能超越拥有星空般智慧的人类大脑呢?

　　人工智能专业前景如何?http://www.99zihua.cn

　　极其好。如果说计算机专业是上个时代的老大，那么人工智能专业就是下个时代的龙头。因为：

　　1. 大数据、芯片计算能力、5G网络的发展使得AI人工智能得以高速发展。目前在自动驾驶、智能家居、工业制造等很多领域，人工智能都在快速突破。例如预计5-10年后，美国有50%的车辆将是无人驾驶。

　　2. 真正的人工智能公司发展潜力很大， 人才更容易脱颖而出。如人工智能芯片公司“深鉴科技”，由四名清华高手仅仅创立2年后被收购，收购价3-4亿美元。当然，该专业的工资也很高，真正的人工智能岗位年薪百万比较容易。

　　人工智能专业的要求高么?

　　很高。该专业的前景有多好，对应的专业要求就有多高。 人工智能是计算机+数学建模的结合，该专业要求有极其好的数学逻辑能力，能把该专业真正学明白的估计没多少人。 例如给你1万张手机自拍人脸照片，让你通过编程，建立一个数学模型识别出照片中哪些人脸是高兴的表情。你需要把照片转化为计算机可处理数据，例如不同格式不同尺寸的图片如何统一处理;你需要搭建模型来判断数据有什么规律是表示高兴，例如计算嘴角的弧度、眉头的皱纹等等，同时要考虑不同年龄不同人种的脸部特点;模型要经过大量训练来优化，这会需要大量的计算机处理能力(例如几十台服务器)，需要设计优秀的程序来保证训练过程尽量减少计算机的消耗以及减少计算时间(如并行计算)。

　　因此，基本是绝对的数学学霸可以真正搞定该专业。

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