1.不要迷信人工智能

人工智能的熱潮席卷全球，關于人工智能的過度褒貶不乏其辭。樂觀主義認為人工智能將使人類成為神一樣的存在，而人工智能則是我們忠實的仆人；而悲觀主義認為人工智能是對人類極大的威脅，人類終有一天會稱為人工智能的奴隸。但這兩種看法其實都過于“科幻”了。從發(fā)展角度來看，人工智能之所以很熱，只是因為關于人工智能的基礎研究剛剛成熟，關于它的各種應用才剛剛起步，這個階段的人工智能屬于“弱人工智能”，充其量只是一個工具。而那些關于人工智能的幻想，是“強人工智能”時代才可能發(fā)生的事。我們對人類自身大腦的機理仍不清楚，要造出比人類還要智能的機器大腦目前來看仍未可能。

2.尋找人工智能時代的機會

上面提到，現(xiàn)階段的人工智能對于人類來講是一件工具。那么對于工具來講，我們可以成為造工具的人，也可以成為使用工具的人。

人工智能雖然是最近幾年才開始火熱的，但其發(fā)展可以追溯到30年前。現(xiàn)代人工智能的發(fā)展起源于80年代初加拿大多倫多大學一位名叫Geoffrey Hinton的教授。Geoffrey Hinton從小就對人腦的機能有興趣，大學就開始研究神經(jīng)科學，并于上世紀80年代初開始研究用計算機系統(tǒng)架構(gòu)來模擬人類大腦，就是我們今天說的深度學習的原型?。

雖然人工智能的發(fā)展不止深度神經(jīng)網(wǎng)絡學習一條路，但也可以看出要想開發(fā)出一個這樣的體系需要大量的時間，無論對于公司還是個人，都是極高的時間代價。因此想要從事人工智能基礎工作的開發(fā)并非明智之舉。

人工智能的使用要滿足3個條件：

• 第一：要有足夠強的計算能力，要用GPU（圖形處理單元）來做處理。
• 第二：要有可用的算法
• 第三：要有足夠的數(shù)據(jù)

對于第一點來講，過去只有大公司有這個財力來購買足夠好足夠多的處理器，但現(xiàn)在大公司把自身的計算能力作為一種服務放到云計算平臺上，用戶只要支付使用費用，而不需要自己花大價錢購買一整套設備。

對于第二點來講，人工智能的算法在經(jīng)過將近30年的發(fā)展后，已經(jīng)達到了當前最佳狀態(tài)。幾乎沒有哪個小公司或者個人可以花這么長時間去開發(fā)一個算法，但好在人工智能的算法是開源的，而且隨著它的迅速擴散，變得越來越開源，越來越通用。

因此前兩個條件并不會構(gòu)成人工智能使用的門檻，真正的門檻是數(shù)據(jù)。人工是能是基于深度學習算法的，需要大量的數(shù)據(jù)來對它進行“喂養(yǎng)”。而一般只有大公司才會擁有大量數(shù)據(jù)，而且大公司也完全由能力實現(xiàn)前兩個條件，因此大公司既不可能把自己擁有的數(shù)據(jù)共享，也不需要尋求合作者，大公司自身可以獨立進行人工智能的開發(fā)和應用。

所以對于滿足上述3個條件的公司來講，要找到符合自身價值的人工智能應用領域。比如IBM把人工智能運用在醫(yī)療領域，Facebook把人工智能運用在社交領域，淘寶等網(wǎng)站運用人工智能來進行客戶購買行為分析從而做出更好的購買推薦。這些領域的運用都將提升該領域的效能，挖掘更大的潛力。

對于個人來講，如果對人工智能的運用有某個方面的想法或者興趣，可以積極尋找參與的機會。這樣不僅可以更加深入理解人工智能，也為今后的人機交互社會的到來做好準備。

3.為什么要掌握人工智能的運用

對于缺乏數(shù)據(jù)的小公司和幾乎什么都沒有的個人來講，既然已經(jīng)不太可能直接運用人工智能進行生產(chǎn)了，那我們還有必要對人工智能進行學習嗎？答案是肯定的。這就好比村里接自來水，只有一戶人家有自來水，其他人家都要去河里挑水，那有自來水就是優(yōu)勢。等到家家戶戶都有自來水，那這個優(yōu)勢自然就沒有了，但是還是要裝自來水，這樣才能保證不產(chǎn)生劣勢。

人工智能時代也是一樣，既然人工智能的算法開源，人人都可以去學習，那找掌握人工智能的使用就不會帶來大的優(yōu)勢。但如果別人會而你不會，那你就相對別人存在劣勢。未來的社會必然是一個人機交互的社會，理解機器，會使用機器，這或許是未來的基本生存技能。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的我们该怎么样看待人工智能？的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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