未来人类有必要担心人工智能吗

　　未来人类有必要担心人工智能吗

　　自“人工智能”一词在1956年达特茅斯学院的会议上被提出后，这个词随着人工智能的发展越来越多地出现在人们的视线中。而随着时代的不断的推进，人类对人工智能的异军突起显得越来越害怕，那么我们到底在害怕什么?难道我们已经忘了研究人工智能的初衷了么?

　　目前，对于人工智能，人们基本持有以下三种观点。

　　首先，对人工智能的研究抱有乐观态度的，一般是科技工作者。他们一般都集中于谷歌、微软、阿里巴巴、华为这样的公司，这些企业基本都处于人工智能研究的前沿领域。

　　第二种观点就是反对，强烈地反对，代表人物就是著名的物理学家霍金。霍金曾经在2024年接受BBC的采访，当被问到对于AI的态度时，他表明：“人工智能的全面发展将宣告人类的灭亡。”

　　他的担心并不是杞人忧天，现在已经有更多的科学家在警示人类，发展人工智能将会把人类送入坟墓。他们所依据的理论是：从目前看来，人工智能对人类并没有什么威胁，因为它们还处于弱人工智能阶段;但是等到人工智能通过深度学习掌握了向强人工智能进化的途径，那就会在很短的时间内超越人类。

　　第三种态度，保持中立，也就是观望。持这种态度的最多，大约有50亿人——你没有看错，就是这个数目。确切地说，就是我们绝大多数人，都在观望，都在期待科学家和专家们帮助我们解决这个难题，或者等待国家领导人来解决问题。但是在这里，我想告诉大家，这件事不仅和我们都有关系，而且有很大的关系，因为全人类是一个命运共同体。

　　向左转|向右转

　　1957年，美国科学家司马贺曾预言10年内计算机下棋将击败人类。到1997年时，这个预言实现了，国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫输给了IBM的计算机“深蓝”，标志着国际象棋领域被机器攻陷，尽管比预计时间晚了30年。

　　到2024年3月9日，这个预言又一次上演。拥有1200多个处理器的谷歌人工智能系统AlphaGo，在深奥的围棋棋盘上把世界围棋冠军、韩国棋手李世石逼到绝路，曾经独孤求败的九段高手不得不投子认输，总比分以1∶4落败。战胜李世石之后，AlphaGo又在一系列在线匿名比赛中击败了数十位知名棋手。

　　那么，我们到底在害怕人工智能什么呢?人工智能强大了，难道不是可以更多地帮助我们人类吗?

　　其实，我们在害怕自己，怕自己拥有了它们之后，一日三餐，甚至连起床、上床都是它们帮我们完成，我们不用多消耗任何一点能量。可这样下去，我们最后发现，在它们眼里人类一无是处，我们将没有任何梦想，也没有任何动力。那时，才真正是它们支配着我们的生活，不是吗?

　　我们真的有必要害怕吗

　　现在我们每个人都知道这个名词——人工智能，而且知道自己害怕它们，在之前的漫长历史中，没有过这样的恐慌。但是我们人类真的需要害怕吗?人类，是世界上最聪明、拥有最强大脑的物种，需要害怕自己造出来的一堆“机器”吗?与其害怕，还不如反省。在对待人工智能的态度上，自负和欲望是带领人类真正走进坟墓的助推剂，因此，真正让人类害怕的应该是我们的内心。

　　不是因为我们太过强大，而是因为太过自负，这个世界上有相当多的一部分人到现在还在做着人类可以掌控一切的美梦，以为人工智能只能成为人类的工具。而在人类做着这样的美梦时，人工智能正在一点一滴地追赶着人类的科技文明。但是，目前人工智能还没超越那个“度”，它的发展存在三个阶段。

　　第一个阶段，人工智能应该需要100年的时间来追赶这个“度”。

　　第二个阶段，是它们跨越这个“度”。所需时间或长或短，有可能是一个小时或者一秒钟。

　　第三个阶段，当它们跨越过这个“度”后，将会花很短的时间甩开人类数千年的科技文明。在这之后，人类不要再妄想理解它们，因为它们已经超越人类文明太多了。

　　人工智能专业前景如何?

　　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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