导读：今天首席CTO笔记来给各位分享关于人工智能终点在哪里的相关内容，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
人工智能大爆炸：技术奇点，是否也是人类的终点
有可能是的。
因为奇点的威力是巨大的，是不可预测的。
奇点前看起来平淡无奇，但奇点一出现，便足以撼动世界。
所以，持保留意见，人工技能的技术奇点，也许会让人力陷入巨大的危机中。
人工智能会超过人类吗？
：随着人工智能的飞速发展，很多人都在担忧人工智能是否会超越人类、甚至毁灭人类，比如像特斯拉的CEO埃隆.马斯克认为也许只有人看到人工智能在街上杀人的时候，才会意识到这个问题的严重性。很多人对这个问题都有自己的答案，但是他们的答案也许只是因为他们的直觉，而真正的原因恐怕连他们自己也不清楚，比如有的人可能会说因为自己觉得未来人工智能会有自主学习的能力，所以人工智能会超越人类，而另一类人也许会说因为人工智能也是由人制造的，所以不会超越人类。一般人这么思考问题也许不能算错，但是作为一名IT人，必须学会用工程的思维来思考问题，而不是靠自己的直觉，本篇文章就带大家了解一下吴军老师是如何用工程的思维论证这个问题的：
图灵机是什么？
图灵博士被认为是神一样的人。在20世纪，全世界智力水平可以和爱因斯坦平起平坐的人恐怕只有图灵和冯.诺依曼两个人了（而后者被认为的智力甚至超越了爱因斯坦）。在上个实际30年代中期，图灵在思考三个问题：
1.世界上是否所有的数学问题都有明确的答案？
2.如果有明确答案，是否可以通过有限步骤的计算得到答案？
3.对于那些有可能在有限步骤计算出来的数学问题，能否有一种假想的机械，让它不断运动，最后当机械停下来的时候，那个数学问题就解决了？
图灵思考问题的这个方法后人称之为图灵机，是一个数学模型。今天所有的计算机，包括全世界正在设计的计算机，从解决问题的能力来讲，都没有超出图灵机的范畴。
人工智能的边界在哪里？
解释完图灵机，我们可以回到最初的问题了，人工智能的边界在哪里？
其实给出图灵思考问题的答案就可以得到结论了：
世界上有很多问题，其中只有一小部分是数学问题
在数学问题中，只有一小部分是有解的
在有解的问题中，只有一小部分是理想状态的图灵机可以解决的
在后一类问题中，又只有一部分是今天实际的计算机可以解决的
而人工智能可以解决的问题，又只是计算机可以解决问题的一部分
吴军老师把这个问题画成了一张图：
这里写图片描述
至此，我们应该可以得到问题的答案了：
人工智能所能解决的问题只是世界上的很小一部分。对于人工智能来讲，个人觉得现在世界没有解决的问题太多，无论是人还是机器（其实是背后编写程序的人），都应该想办法解决各种问题，而不是杞人忧天，担心人工智能这个
人工智能会不会取代人类
如果人类不再主宰地球，那下一任主宰会是谁呢？
如果人类不再主宰地球，那下一任主宰会是谁呢？
我们知道，在人类主宰地球之前，还曾经有别的霸主，就比如有恐龙，但是这不是一成不变的，曾经的霸主已经消失在了历史河流当中，而就有可能有那么一天，我们人类不再是地球主宰，那一天的到来，下一任的地球主宰又会是谁呢？极有可能就是超级AI。没错，我们人类很有可能败在自己所研发出来的物品中。人工智能这个词在我们生活中已经是常见词汇了，特别是智能这个词，像智能手机，智能电视，智能马桶等等。
人工智能被称为AI，而它是一门新的技术科学，自诞生以来，其所在的应用领域是不断扩大，目前涉及了机器人、语言识别、图像识别、掌纹识别、智能搜索等等，研发的目标走向，是希望机器能够胜任一些需要人类智能才能够完成的复杂工作，就好比现代电子计算机的产生，就是对人脑思维功能的模拟，也是对人脑思维的信息过程的模拟。强人工智能就又是一个跨越了，虽然强人工智能暂时处于瓶颈，还需要全人类的共同努力的，但是对于强人工智能的目标是很明确的，它不受领域、规则的限制，还具有自我意识的人工智能，可以看作是一种新的文明，它可以做到推理和解决问题，能够产生思考。
这听上去就好像是科幻电影一样，但是强人工智能的理念是真实存在的，并且也在尝试着做出突破，不过有一部分学者认为，让它们拥有属于自己的智慧，能够独立思考是很危险的，有可能会做到反抗人类。强人工智能还被分为类人的人工智能和非类人的人工智能。类人的人工智能，可以让机器做到像人的思维一样，进行思考和推理。非类人的人工智能，指机器和人进行完全不一样的知觉和意识，以及不一样的推理方式。但是目前来说这一切只是在理论和验证当中，所以对于强人工智能的强大是没有争议的，但是能否出现，就存在着争论。然而强人工智能还不是终点，再往后更加强大的则是超级AI，超级AI将会成为超越人类智能的存在。
新形式的人类
虽然大多数研究人员认为这不太可能，但鉴于人类的进化历史，未来可能有一种新物种出现在这个星球上。当人类居住在其他恒星系统中后，可能会出现一个新的人类物种，以适应不同的行星环境。
人工智能的前景怎么样，可以做吗？
人工智能是未来必然趋势，不进入你去哪儿。若你还在旧时代生活，就是等着被时代淘汰。应该这样问，现在进入人工智能还来得及吗？
根据智库Institut Sapiens的研究，随着数位化科技的发展，在不远的将来，有5种当前人数众多的职业将会消亡。这5种职业是：会计、出纳、银行或保险公司业务员、行政秘书与仓库管理。从历史角度讲，这场技术数字的革命是历史潮流。
在未来几年，全球会有大概210万人看到他们的工作会被人工智能或智能机器人取代。随着科学技术的发展，人工所创造的智能生物，可以读懂机器语言的机器，已然会逐渐取代人而更被雇佣者所青睐。。
现在正处在人工智能开发的快速增长期，这场人工智能变革的终点在哪里，至今没有人可以给出答案，也没有人探的到底。
人类的生活终将被人工智能所优化，至于可以有多优化，那要取决于人，和人类大脑极限。现在生活中所接触到的人工智能，其实只是人工智能中最简单最接近人类生活的程序。人工智能这个大片海域至今等着开发，要是你想做其开发的勇士之一，请不要犹豫。
放手去探索吧！
人工智能蓬勃兴起，它会不会完全取代人类劳动力？
我认为人工智能以后会完全取代人类的劳动力。
在科学技术时代，有无数的技术发明。其中，计算机的发展对人类的影响最大。是人类发明了计算机，这些计算机过去可以通过计算完成许多复杂的计算和其他任务。人类文明可以如此迅速地发展。随着计算机性能的不断提高，圆周率的位数也在增加。目前已计算出十万亿个数字。这是一个巨大的数字，如果我们依靠人类来手动计算，它可能会给我们10,000年的时间还什么也做不了。这是计算机在现代科学中的重要作用，如今，计算机已渗透到人们生活的各个方面，并进入了各行各业。
我相信很多朋友都知道计算机可以很快更新，那么计算机的终点是什么？可能有人已经知道了，那就是人工智能。是的，当计算机提升到一定水平时，它也会经历从机械计算机到人工智能的质变。近年来，关于人工智能的研究和课题很多，人类的人工智能技术也在迅速发展。基本上，每年都会有巨大的进步。随着人工智能的快速发展，人工智能机器人的重要应用已开始不断出现，许多工作已被智能机器人取代，所以有人开始担心，人工智能将有一天完全取代人类的工作，因此这会发生吗？
我们不否认人工智能的迅速发展已导致越来越多的工作被智能机器人取代，例如智能机器人工厂，港口和码头的货物运输以及物流。并且在将来，这种被人工智能替代的工作将会越来越多，而需要人工操作的工作将基本上被人工智能替代。人工智能代替人类的工作这是科学技术发展的大趋势，也是人类文明道路上的重要转折点。
人工智能的边界
最近十年来，人工智能作为 科技 领域无比时髦的词，一直是投资人和从业者争相踏足的行业。尤其是在经济疲软的周期内，人工智能俨然成为了软件互联网相关行业的救命稻草，成为了业内企业技术水平的评判标准。言必称”人工智能“已经成为了企业的面子问题。
奇怪的是，人工智能作为软件行业的流量大户，从业门槛并不高。任何一家需要亮点的软件互联网企业，都可以通过调用几个库包，称自己具备人工智能的能力。一个行业的技术底线，决定于行业内普通水平从业人员的水平。因此， 人工智能目前的技术底线，应该只是会写“import”之类的代码足以。
近年来如雨后春笋般上线的人工智能项目，做为信息化项目的组成甚至是亮点，在我们身边不断上线，无论是政府基建、B端平台还是消费应用。这类人工智能项目的上线，如果只是噱头还好，顶多是浪费了一点试错成本。如果是真的应用，还真的让人有些惶恐不安。
我们为什么要称这些技术为人工智能。是因为我们希望通过技术手段，让我们的产品具备一些只有人才具备的能力。既然人工智能来自于“人”，那么“ 人的能力边界是什么，人工智能的应用边界是什么？ ”，就成为了人工智能行业最核心的问题。
当下，人工智能的主要研究领域主要在人类感官模仿，交互、学习等方面。但是无论是哪个应用方向，我们首先要知道，人工智能作为一门计算机 科技 学，它存在的底层根据是如何“数字化”地看待世界。我们知道，无论是计算机视觉、图像识别分析、语音分析、机器学习等目前主流的人工智能课题，技术的前提都是把图像、视频、语音、方法模型转化为计算机可以识别的二进制信息。换言之， 要了解人工智能应用边界，就要知道用纯数字的方式看待世界的边界。
我们都知道，人类的理性思考能力主要来源于 分析判断及综合判断 。前者使用演绎，推断事物的必然性。后者运用归纳，无法给出事物的必然性，只能给出概率意义上的或然性。
我们可以运用演绎，从一个公理推出无数的定理，而通过归纳得出公理，这两者基本构成了现代科学发展的所有武器。但是到目前为止，我们的逻辑思考能力仍然不能用于做价值判断，而 我们在现实场景之中思考问题的时候，往往不知不觉已经结合当下我们所处的场景、融合了价值因素去做判断。
因此，只有在我们清楚的认识到这个判断不需要综合任何价值因素的时候，我们才可以把这份工作交给人工智能完成。而目前我们的这种认识往往过于随意。
举个例子：当我们通过摄像机去识别违章行为，并予以阻拦的时候，我们必须要考虑做出给应急车辆放行的机制。如果车上是一个病重的患者或者待产的孕妇。阻拦必须要能够及时干预撤除，否则后果不堪设想。因此我们发现运用只能在识别范围，而不适合在识别上随意增加业务。
现在智能语音助手和智能客服已经成为了各家互联网公司的必备应用。语音识别的边界其实相当显而易见。基本上每个用户都在与智能助手的交互过程中体会到了各式各样的不和谐，也闹出了不少笑话。而在语言识别的 探索 中，最大的问题就是要理解日常语言和人工语言的差异。
我们都知道，在日常语言的交往中，人们判断对方说话或文字的意义，除了语言本身，还包括上下文关系、说话人的神态表情，地域文化甚至亚文化属性。例如：当流氓对对女性说：“我会对你好的”，这句话的意义明显和事态关系完全相反。这时候人工智能是很难做出任何正确的分析的。
晚期的维特根斯坦提出“语言 游戏 ”说，语言的理理解是根据内容、观点和场景的种种关系对接收到的篇章作出系统阐释的过程 。单纯的局限于语言本身的语义作为交互的依据，反倒是把人当作了机器来处理。
因此，我们要了解，人工智能在语言识别和交互上，更多的应该局限在意义明确的信息检索及查询上，而不应该过多地滥用于对话过程，否则越多的交流就越体现“智能”的匮乏。
我们都知道，机器学习技术的核心其实是模仿人类对信息的归纳。机器学习相较与人，可以在归纳的过程中输入更多的因变量，从而找到更多的关联。因此机器学习的主要价值是用来对给定的模型进行调优。
我们可以很显然的发现，给定的模型是机器之所以能够“学习”的前提，自然也是机器学习的边界。 从始至终，人类对知识的把握，也都来源于归纳。 我们看到太阳的日出日落，天气的阴晴圆缺，就能够给出相应的时间和季节模型，并因此安排生活。在这过程中最根本的一点，在于人类可以通过现象的归纳，得出普遍性的法则，从而创造新的因果联系。新的因果联系成为公理，被进一步运用到新的演绎推论之中，产生新的知识体系。
在这个过程中，我们 创造了新的符号秩序，而不仅仅是调优了原来的符号模型 。正如机器被苹果砸一亿次，也无法得出牛顿定律一样。
当下的人工智能，不仅仅会下围棋，甚至会作诗作曲。甚至下围棋已经实现了打谝人类无敌手，写的诗往往也以假乱者像那么回事。甚至AlphaGo已经成了人工智能的一面旗帜。
我们不仅要问，这些原来只有人类能够参与的领域，是否未来可以完全被人工智能替代呢。其实很简单， 如果一个领域，只要输入规则便可以无限循环往复发展，那么确实可以被人工智能替代 。但是艺术是规则吗，我们今天看诗、听曲、欣赏画，也许可能因为一个固定的手法和标准，就认定作者水平有限。有了一定标准就认定作品还可以，这种方式咱们老祖宗几千年的科举早就实践过了。
你在一幅画中看到了时代、看到了自己，看到了曾经的时光，你沉浸在画带给你的美好感觉中，无论它是否具备具备那些所谓的手法，你都会体验到一种舒畅。这种舒畅不源于理性，源于你的意志，源于那些你之所以为人的根本原因。艺术原本就是人类在 历史 中的灵感乍现，通过艺术的美我们在一瞬间感受到了世界的真谛，说不清也道不明，机器又如何评价呢。
人尚且是有限的。正如康德所揭示的，人类看待世界，总是在人类所局限的框架之中。人工智能的存在，让我们用机器去无限接近我们自己的框架。我们不知道自己的框架是如何搭建起来的。
当“西部世界”里的NPC“突然”一下得到了主体性，他/她们开始思考，开始判断，那么人工智能就仿佛走到了学科的终点。而这个“突然”究竟是什么，就连人类本身也无法得知。 而这种鸿沟，是人类自己的任务，是人类自己的有限性 ，我们尚不得而知，何况机器。
人工智能说起来是人工“智能”，实际上何尝不是人工“愚昧”呢。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于人工智能终点在哪里的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。