人工智慧技術一直是現在各大高校和科學機構的重點研究物件，很多人相信未來的人工智慧會越來越聰明，越來越人性化，為我們的生活、學習、工作提供幫助，成為我們的好朋友和最忠實的後盾，然而對於人工智慧，有一位科學家是極力發對的。

這個科學家就是霍金，霍金認為，人工智慧的飛速發展並不一定就是好事，相反如果未來有一天人工智慧的智慧、能力全面超越了我們人類，很有可能就會成為一場災難。那一天，鋼鐵鑄成的人工智慧會一步一步登上王座，冰冷無情得將人類變成他們的奴隸。

第一點：不要給人工智慧灌輸人類感情

很多電影、小說裡，人工智慧機器人都獲得了人類的感情，他們會開懷大笑，也會傷心欲絕。而小編覺得這是非常危險的一件事，人工智慧和人類最大的不同就是，他們只會憑藉理性去處理問題，而人類則會將理性和感性結合起來看待問題。所以一旦向人工智慧灌輸了屬於我們人類的喜怒哀樂，那誰又能保證他們會一直保持初心，不會變得貪婪，反客為主呢？

《西遊記》相信大家肯定都是看過的，為什麼孫悟空神通廣大，武藝高強卻被唐僧這個手無縛雞之力的人控制的好好的？或許會有網友說，因為唐僧是孫悟空的師父，孫悟空再蠻不講理也不會去傷害他呀，不過這些是後話，初期的孫悟空可是對唐僧不服管教的。對此，觀音菩薩給孫悟空戴上了金箍，只要唐僧一念咒，孫悟空就會頭痛欲裂乖乖聽話。

第三點：讓人工智慧做好本職工作，不要進入其他領域

有一句話說的話“位置決定要做的事情”，如果你是醫療機器人，那你的工作就是協助醫生救助病人；而如果是環保工作的人工智慧機器人，那你只需要打掃好環境就可以了；千萬不能讓人工智慧接觸他領域外的事，畢竟誰也不想看見人工智慧坐在法官的位置上對人性做出審判，對吧？

未來人工智慧大腦會超過大部分人類，但是不會打敗人類。

如果人工智慧和人類打，也是一部分人控制人工智慧打另一部分人。就像作戰機器人，實質還是人打人。

人工智慧顧名思義是有人類建立和製造的，是人類的工具和助手，不會和人類站在對立面，所以不會打敗人類，未來最終人類和人工智慧會融合為一體。

人工智慧，是人類通過科技手段創造、賦予機器智力，使之具有類人及超人的能力，幫助人類工作，加快提高人類的文明進步。

我對人工智慧的簡單分級：

1、弱人工智慧——具有人的少部分能力。

2、中人工智慧——具有人的大部分能力。

4、超人工智慧——超越大部分人的能力。

5、登峰造極——人機融合，人體量子化，人類進入神級文明。

《奇遇未來》神預言！預見未來千萬年！

衣食住行全涉及，生老病死都改變。

方方面面高科技，震撼心靈顛三觀。

讀知未來懂科技，引導創新開腦洞。

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人工智慧在某些程度上遠遠超過人類的智力 比如阿爾法狗系統完勝了國際超一流的圍棋高手 還有Facebook的聊天機器人跳過了程式指令 自動建立了演講稿和機器言語

一些人工智慧的研究者認為 在今後的100年內 計算機將會出現意識 人工智慧將超越人類 成為世界的主宰 在人工智慧領域有一個著名實驗 名為Tierra 虛擬世界的建立 Tierra該實驗是由電腦科學家托馬斯雷設計的虛擬世界的建立最初這一虛擬世界裡只有一些單一的程式複製品 這些程式以進化演算法自我複製 由於這些複製品起初並不完美 因此隨著時間的推移Tierra虛擬世界中的數字生命越來越完善和多樣化 當托馬斯雷在觀察這個虛擬的生物圈時，它發現了從未見過的生命形式 其中包括了虛擬病毒和形成了免疫系統以保衛自己的虛擬宿主的程式 他萬分的激動 雖然這些人工生命還沒有獲得情緒 但是不難看出 如果時間足夠的話 它們將進化出這些能力 由於設計過程中的隨機因素 這種人工情緒將很難預測

有人認為電腦不會有情緒 他們的理由是正真的情緒是不可預測的 因為電腦不會有意識 雖然電腦可以模擬出人類的情緒行為 但電腦永遠不會有主觀的感覺 這種主觀上感覺就構成了情緒的本質

但許多科學家並不認同反對者的觀點 就像不能僅僅因為癱瘓的病人不能說話也不能做出面部表情就認為該病人沒有情緒 。同樣 我們也不能僅僅因為電腦沒有情感行為就否認它沒有情緒

人工生命技術很可能會改變這些的觀點 計算機硬碟上的編碼序列就如同我們人類體內的DNA序列 DNA能夠自我複製和進化 計算機程式也能自我複製和進化 DNA控制著我們的生存本能 電腦程式也是計算機執行的根本 人工生命就是按照生物演化的法則來設計的如果意識和情緒對任何半智慧生物的生存都很重要的話 我們將能看到這些計算機擁有和人類一樣的思維意識

生命的存活和延續所需的意識情緒在很大程度上取決於生物的生存方式和環境 如果這一生物的存在基本上是靜態的 它就不需要社會情感 比如愛 恨 內疚和嫉妒 如果沒有死亡的威脅 它也就不需要恐懼和害怕這類情緒

鑑於計算機與人類在生存環境上的巨大差異 計算機很可能會進化出與人類簡然不同的意識情緒

即使計算機的情緒在表面上與人類情緒相同 機器對它們的情緒的感覺也可能大相徑庭 但人類意識和身體結構之間有著緊密的聯絡 對於情緒的主觀感受就取決於人類的生理細節 而有著金屬軀體的機器情感和有著血肉之軀的人類情感一定有極為不同的內在感覺 因此機器人與人類不同的生理狀態就很有可能使彼此之間無法產生情感聯絡 這就使得機器與人類之間有著巨大隔閡

從這一理論上看 如果機器人擁有了自主意識 那麼還真有可能超越人類，成為主宰

關於電腦與人腦。人工智慧，無非是超級的超快的電腦為基礎。

電腦？人腦？電腦超過人腦。給一個算術式，1234567 X 1234567=？如果讓電腦與人腦同時計算，電腦會很快給出答案，人腦幾乎給不出答案。所以？電腦在這道算術題上完勝人腦。現在怎麼辦呢？把電腦的電斷掉，然後人拿一張紙一隻筆，慢慢的計算。答案？答案是人腦完勝電腦。這是開玩笑嗎？不是的。這說明人腦可以發現電腦的弱點，而電腦只是人腦的產品。

電腦，它的致命弱點就是電。當電腦沒有電的時候，它就是隻剩下腦。一個腦字，即不是電腦，也不是人腦。它什麼都不是。電腦，是人工智慧的基礎，是人工智慧的核心，是人工智慧的大腦，所以？人工智慧的弱點就是電。不只是人工智慧，一切電子裝置，它們的前提是電子，電子的前提是電，一切電子裝置的電，都是其致命的弱點。

網路攻擊，如果真的發生一個國家對另一個國家的網路攻擊。國家對國家，這就是戰爭，發生戰爭的網路攻擊首先攻擊什麼目標呢？不是你的軍事力量，不是你的武器裝備，不是你的通訊系統，而是你的電力系統。只要控制摧毀電力系統，所有以電腦為核心的軍用或者民用系統都會停止工作。既然今天的社會已經不能離開計算機，不能離開計算機網路，那麼電力系統一旦被攻破會發生什麼事情呢？而且電力系統不屬於軍用，是受保護最弱的，最容易被攻擊的。

斷掉電腦的電，電腦就不能工作了。這是作弊行為，這是人在耍無賴。這當然可以理解為人的無聊的行為，不過這也確實說明了人的智慧，人的智慧也就是在這裡。一是發現某物的弱點，二是耍無賴。這裡其一其二，恰好是電腦的弱點。怎麼辦呢？現在給電腦通上電，繼續上面的比賽。

電腦？人腦？電腦超過人腦。給一個算術式，1234567 X 1234567=？如果讓電腦與人腦同時計算，電腦會很快給出答案。電腦給出的答案是什麼呢？1234567 X 1234567=0。關於這個算術式電腦給出明確的答案是0。不可能啊？!不可能嗎？反覆不斷的把上述算術式提供給電腦，電腦給出來的答案都是0。既然反覆的實驗，那就說明電腦是沒有錯的，而且我們也知道電腦是不會在算術計算上出錯的。那麼究竟誰出錯了？這個時候程式設計師站了出來，不好意思啊，這個程式是我編制的，是我把程式搞錯了。哦，原來是程式設計師出錯了。

1234567 X 1234567=0，這個算式的答案等於0，不是電腦錯了，而是程式設計師錯了，程式設計師是人，人錯了，電腦就錯了。反之，人對了，電腦就對了。為什麼？原來人通過程式控制電腦。人，程式，電腦。如果電腦沒有程式會怎麼樣呢？那電腦就不會計算上述的算術式。如果電腦有程式，而程式錯了會怎麼樣呢？那麼算術式的答案就會出錯。所以，電腦不能沒有程式，而且電腦的程式也不能出錯。看來，這個程式對於電腦來說太重要了。那麼程式是從那裡來的？

程式最初不在電腦裡，是人編制程式，並且把這個程式放到電腦裡。所以？所以電腦最初是空的，是沒有程式的。現在可以前面的簡單總結一下，程式控制電腦，人控制程式。人控制程式對，程式控制電腦就對。人控制程式錯，程式控制電腦就錯。所有的問題都出現在人這裡，一切的根源都由人控制。電腦就是程式，程式就是人，人就是人腦與雙手，人就是人的現實生活。

人的現實生活是什麼呢？這裡關於人的現實生活，什麼是人的現實生活，這裡並不需要也不太可能討論。因為，人的現實生活，首先要考量人是如何來的，人是從那裡來的呢？這又是一個很複雜的，幾乎不可能，並非絕對不可能說清楚的問題。既然這篇文章的標題是電腦，那隻要得到下面的結論就可以了。電腦？根本不需要關心電腦是什麼，只要關注人的現實生活就可以了。一切電腦的問題，總的來說都可以歸結為人的問題。

第一從社會發展角度：

隨著科技發展的日新月異，人工智慧是科技發展的一種趨勢，但任何的科技發展，都建立在以人為本的基礎上，就現在的人工智慧來看，它無非也就是建立在程式設計師手中的一串串程式碼之上，只不過程式碼所搭建出來程式會更加的模擬人的大腦，而其出發點卻始終以人的大腦本身為模型，與其說它將來可能會有人的思考方式，倒不如說是賦予了它更加健全的功能性，更加以人性化的方式來服務於社會。

第二從人類文明角度：

縱觀我們人類的發展史，每一個階段都有其對應的革命性產物，從最早的石器時代，到最近的工業大革命，推陳出新，甚至革命性、顛覆性的產物數不勝數，而絕大數產物都有其利弊存在，因此人工智慧的發展也將會是下一個時代的產物，無論如何，它都是科技高速發展的衍生品，小c君沒有辦法精準的預測其利弊關係，但至少就目前來看，它的確優勢大於劣勢，它在潛移默化的改變著我們的生活方式，支付方式，出行方式等，使我們的生活更加便捷。

第三從科學本身角度：

就如同第一點中所提到的那樣，人工智慧的本質也是建立在一串串程式碼之上，其實留意身邊的環境我們不難發現，人工智慧的宣傳術語早已充實在我們周圍，但就小c君看來，目前所謂的人工智慧，例如全屋智慧家居，智慧手機，智慧行車等，並不算真正意義上的人工智慧，它是建立在以大資料的基礎上，分析和揣測人們的行為習慣，因此，真正意義上的人工智慧，還離我們太遙遠，如果有朝一日，像電影鋼鐵俠中那樣的人工智慧出現時，在電影中，我們可以發現，賈維斯有自己的思考方式有自己處理問題的方式，而這些都是建立在以人為本，保護人類的基礎上。當這樣的人工智慧真正出現時，小c君感覺它倒真不是一件壞事。

綜上所述，大力發展科技生產力一定是對的，它的衍生產品不僅只限於人工智慧，還會有更多的我們無法想象，卻更令人期待的產物，我們要做的就是好好學習就對了，盡情享受科技所帶給我們的便利，同時不要滋生小聰明利用科技之便，去做一些有違道德基礎之事。

以上便是小c君的簡單分享，如有不當還望海涵w

我覺得人工智慧大腦不會打敗人類，既然是人制造出來的肯定要駕馭得了，加上人類大腦的潛能現在只是開發了很少，我覺得隨著科技發展以後開發人類的大腦潛能一定會比人工智慧更加厲害！

關於人腦和人工智慧，著名的歌德爾定理就一直在被運用到這一領域。計算機到現在有了極大的發展，但是基本原理還是馮·諾依曼提出來的，只是速度和效率大大提高了。從根本上說，計算機的程式，就是一種基於2進位制數字運算的命題演算系統。其中給出的公理是有限的，規則是可計算，而判定出命題的真偽時，輸出結果，停機並轉向下一個命題的處理。這就符合了哥德爾第一不完備定理的條件。可如該定理所說，這樣的系統必然是不完備的，也就是說至少有一個命題不能通過這樣的“程式”被判明真偽，系統在處理這樣的命題時，就無法“停機”，用俗話說就是被“卡”住了，永遠不能繞過（舉個很簡單的例子，就是計算圓周率，永遠計算不出結果）。無論你怎樣擴充公理集，只要是有限的，這個現象就始終存在。而無限的公理集對於計算機來說，就意味著無限大的儲存空間，這顯然是不可能的。因此，有些數學家，如彭羅斯就認為，這表明了計算機是有致命缺陷的，而人類的“直覺”不受該定理的限制，所以計算機永遠不可能具有人腦的能力，人工智慧期望中的真正具有智慧的“電腦”，只不過是如“皇帝的新衣”那樣的“皇帝的新腦”。

為什麼人腦與電腦有這樣的根本差別呢，彭羅斯認為可能是量子力學不確定性和複雜非線形系統的混沌作用共同造成的。但也有的數學家並不這樣認為，他們指出，人腦就基本意義和工作原理來說，與人工智慧原理的“圖靈機”無根本差別，電腦也存在上述兩種作用，這就說明人腦也要受到哥德爾定理的限制。兩者間的差別，可用包含非確定性的計算系統說明，就是所謂的“模糊”處理。人腦正是這樣的包含了非確定性的自然形成的神經網路系統，它之所以看上去具有電腦不具備的“直覺”，正是這種系統的“模糊”處理能力和效率極高的表現。而傳統的圖靈機則是確定性的序列處理系統，雖然也可以模擬這樣的“模糊”處理，但是效率太低下了。而正在研究中的量子計算機和計算機神經網路系統才真正有希望解決這樣的問題，達到人腦的能力。

對於電腦是“真腦”還是“皇帝的新腦”，還存在很大的爭議，有很多的問題需要解決，很多都是現在世界上的頂尖科學家研究的尖端課題。各方面研究都表明，人腦在“運算”時，的確與電腦的基本原理是一樣的，只不過電腦是用電子元件的“開、閉”和電訊號的傳遞體現，人腦則表現為神經原的“衝動、抑制”和化學訊號（當然也包括電訊號）的傳遞。這與哥德爾定理的條件沒有本質上的差別。而認識過程中的“思維是客觀實在的近似反映，語言是思維的近似表達”這點，正是受哥德爾定理限制的結果。就拿語言（指形式上的）來說，完全可以轉化為有限公理和一定規則下的符號邏輯系統，也就是一種符合定理條件的形式公理系統。該定理恰恰說明，這樣的系統中不完備，存在不能用該系統證實的命題，對於這個系統來說，就是語言對思維的表達不完全，也就是我們常說的“只可意會，不可言傳”。這也與我們經常感覺到的“辭不達意”是相吻合的，任何形式上的語言都不能完全準確的表達我們的思想。還有另一個事實也說明這點，就是翻譯。文對文的形式語言翻譯雖然不難，可是如實地表達原來語言中的準確蘊義就非常難了，甚至可以說是不可能的事情。如果能證明人類的思維也可以轉化為這樣的形式公理系統，那人腦也一定受哥德爾定理的限制。

人工智慧和人腦的問題我們先說到這裡。接下去說一下人類毀滅和被什麼替代的問題。如果人類在未進化到一定程度前就被毀滅，那這一話題就無實質意義了。那麼我們就說下人類進化後應該是被什麼所替代的問題。我個人觀點是，人類如果能順利進化，那之後肯定是擺脫包括肉體的所有有形載體的束縛以另一種能量形式存在於宇宙中的更高智慧體。而人工智慧無法避免的需要某種有形載體才能存在。因此被人工智慧所取代的想法太過狹義了。

談一下個人看法，先說結論，個人覺得人工智慧很可能打敗人類。

人工智慧的發展分為三個階段：

1、運算智慧：通過暴力計算來窮舉所有可能性來體現智慧，例如“深藍打敗國際象棋選手”

2、感知智慧：在某一特定領域的下的智慧，屬於窄人工智慧，如人臉識別、語音識別等

3、認知智慧：即通用人工智慧、我們希望機器達到的真正智慧狀態

當前我們處於第二個時代，主要是基於數理統計和概率論，將難以精確求解的問題轉換為概率問題（如極大似然函式），從而得到近似解。這個階段，在很多單一的領域，人工智慧已經超過了人類，比如說聲紋識別（對於通過變聲器的聲音，人類已經無法識別，但對機器卻易如反掌）。

當然，人工智慧模型的建立過程確實需要人類的輔助，例如前斯坦福的牛人李飛飛花了幾年的時間在網上僱傭了167個國家共計5萬人，給10億張圖片篩選、排序、打標籤。這個資料集包含了使用日常英語標記的超過 1400 萬張影象，跨越 21800 個類別。它就是大名鼎鼎的ImageNet資料庫。如今，計算機識別的錯誤率已經從28%降到3.6%，比人眼識別錯誤率5.1%還要低。這都要歸功於 ImageNet 資料庫以及李飛飛團隊的努力。可見人類需要付出很多的努力才能得到某一領域的智慧模型，不過雖然模型的建立需要人的參與，但模型的效果已經超出了人類的能力。

在某些領域，已經體現了人工智慧的創意，比如說繪畫、作曲、寫作等等，尤其是近兩年大火的生成對抗網路（GAN），可以生成完全沒有歷史經驗記錄的內容，給人工智慧的未來帶來了很大的想象空間；深度學習網路也是如此，具備強大的端到端表達能力、但進化過程人類幾乎無法解釋。

5G時代的資料聚集速度遠遠大於當前，雲端計算、AI專用晶片、更多維度的海量資料等等都是人工智慧發展的催化劑。

當然，正因為如此，我們更應該學習、瞭解人工智慧、讓人工智慧更好的服務於人類社會。

首先，“人工智慧全面超越人類”並沒有可靠的依據。業界對此也沒有達成共識。但就目前已知/可預見的技術路線來講，人工智慧的“智慧”來自於給定的資料和指定的規則/目的下進行自主歸納總結或者人工矯正，換句話說，“有多少人工，就有多少智慧。”

人工智慧的優勢繼承自計算機的特性，超強記憶力、計算能力、邏輯推理能力，以及機器所特有的在極端環境下的生存能力、無休止持續運作能力。

因此，但凡是主要依靠記憶、計算、推理、高危作業、24小時持續工作高度相關的領域，都有被超越的風險，但與此關係不大的領域，則完全不是那麼回事。

基本上，凡是左腦擅長的領域，都存在被人工智慧超越和取代的可能性，但在右腦擅長領域，人工智慧毫無優勢。

從長遠的角度，但凡是“枯燥無聊的工作”，即那些能夠被規則化、步驟化、制度化的工作，都有可能被人工智慧取代。

但是涉及到與左腦特性關係不大的創意、高階藝術、好奇心、想象力、靈感直覺、探索自然規律等領域，人工智慧沒有任何趕超人類的希望。

當然，基於對海量人類作品的大資料建模，人工智慧有可能實現一些“輕度創新/藝術”（例如：微軟小冰寫詩、自動生成小說等），但此類創新並非是“真創新”，本質上只是歸納總結/提高效率，僅限於可以系統訓練、資料高度相似、大眾廣泛參與的領域。

類似的，在目標明確的前提下，通過針對性的演算法設計、海量資料的堆積，人工智慧也能夠做出一些看似創新的人類無法完成的事（例如：視訊換臉），但這些“創新”卻離不開人類的參與。

可見，人工智慧全面超越淘汰人類，多少有點杞人憂天的成份。

人工智慧更多的可能性是取代那些“枯燥乏味的工作”以及充當人類的“工具”。

當然，對於某些習慣於使用左腦的精英們來講，可能不是好事。因為他們賴以生存並獲取社會優質資源的左腦優勢（例如：知識面、記憶力、計算能力、邏輯分析能力、執行能力）在面對人工智慧時將變得毫無優勢，而那些曾經被他們瞧不起的“右腦人”，則可以藉助人工智慧獲取“類左腦”輔助加成的同時，爆發出不可思議的威力。

進一步的，對我們的傳統教育模式也是很大挑戰。當教育提供的“加成”被人工智慧“加成”碾壓時，教育的意義何在？

舉個例子，辛辛苦苦背誦大量的可能一輩子用不到的知識，而這些知識卻可以輕易的被任何一個人通過網路在幾秒鐘內獲取。

大腦有很多種功能的，就看你說的是哪一個方向了。當然，也要看你說的將來是指多遠了。如果是情感方面的功能的話，人工智慧估計很難超越人類。 如果是某些決策方面的功能的話，那現在的人工智慧有些已經超越人類了，例如之前的人機大戰中的 AlphaGo對戰李世石，那時候AlphaGo下的關鍵的那一步棋，李世石都會為之一驚，那時候也的確是人工智慧贏了。 AlphaGo贏在深度學習和強化學習演算法上。

回到正題上來，目前的大部分人工智慧都還是弱人工智慧的階段，主要還是用在某些決策，推薦等方面，離真正的強人工智慧階段還有很長的一段時間，所以，未來的一段時間裡，人工智慧還無法真正的超越和打敗人類。等到強人工智慧時代，超越人類是有可能的，當然這得很久以後了。