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人工智能在未来能彻底取代脑力工作者吗

我觉得这个未来说的太遥远了，感觉也就10年以内的事了，尤其是中国，并没有限制人工智能的超速发展。政府总是想更快的控制和监控一切，所以高科技公司就跟着各种智能化和自动化，最后的结果是脑力劳动者先背取代，再往后是各种人力背取代，再往后交融智能化，数字货币化，农业智能化，网络虚拟化，城市虚拟化不知道人除了吃穿睡生孩子娱乐以后还需要干什么，或者有一天真的像终结者一样[捂脸]

伟大的英国著名物理学家和宇宙学家斯蒂芬·威廉·霍金在观看了德普主演的新片《超验骇客》后，在为《独立》杂志撰写的一篇文章中明确地表达了他的担忧。他说：“人工智能的短期影响取决于由谁来控制它，而长期影响则取决于它是否能够被控制。”

我们来先看看人工智能实现的途径。曾经，神经网络是现代人工智能雏形。使用历史先验数据对网络进行训练，当网络稳定后即可对新的输入计算预期的输出结果，这就是霍金先生前半句话：“由谁来控制它”，换句话说，如果你用不同的数据训练同一个初始状态的网络，可能得到一个圣人，也可能得到一个傻子，结果的好坏取决于即先验数据的来源。

我们再来看看现在的人工智能的无监督学习。从alpha go到alpha zero，无监督学习的人工智能，完全靠自己从落子开始学起，用了几个月的时间模拟了近千万盘对弈之后，毫无悬念的击败所有人类职业选手。计算机用强大的计算能力和不知疲劳的“精神”取得了完胜。这是霍金先生后半句话：“取决于它是否能够被控制”。

由此可以设想 ，如果是一个优秀的智能算法被用心险恶的人把握，那么它就会学习到最“坏”的能力，如果缺少一个“紧急制动”按钮，随着硬件规模的发展，不仅仅是取代人类的工作，甚至人工智能确实有机会变成《黑客帝国》中的那个奴役人类的“matrix”。

很高兴回答你的问题，本人对人工智能的发展也很感兴趣，

我认为：在未来，所有简单重复的脑力劳动，都将被人工智能取代。这和机器取代简单重复的体力劳动如出一辙。

计算机擅长的是解决某类具体问题，例如指纹识别、人脸识别、车牌识别、今天这些领域早已经被广泛的应用于我们的生活中，这些简单重复的脑力劳动已被人工智能取代，但对于真正的脑力劳动者而言，需要不断创新和思考的岗位，则是很难被人工智能取代。

这里讨论的还只是弱人工智能，强人工智能目前还无法想象，相信随着科技的进步，终有到来的一天，会取代更多的脑力劳动，

但话又说回来，不用过度担心，人不是为了工作而活着，到时吹吹风、晒晒太阳，享受生活就好了，哈哈

我从实际角度告诉你吧：暂时还不完全能，但是可以辅助。

比如经常使用场景在识别领域，还是有很多误差的，就需要人工进行干涉。但是的确可以减轻工作量。比如我朋友做出版的，用这个可以识别95%以上，然后人工校对就可以了，这样可以提高效率。

但是在nlp等领域，进展还非常有限。所以人工智能只是在一些领域可以使用，但是并非万能的。

另外，创造性的东西，还是需要依赖人脑的。所以未来人才培养，需要具有独立思考能力。

人工智能在未来是不可能彻底取代脑力工作者，但是可能会取代大部分非脑力工作者。

从以往的历史来看，因为技术进步，生产力提高，让人们从低效率的工作解放出来，去参与更高效率的工作。不但不会造成大规模失业，还会创造更多的工作机会。

按照这个逻辑，如今的人工智能时代是不是也同样如此呢？答案当然不是

赫拉利在他的《人类简史》就说过，这次的信息革命和工业革命有着很大的区别，技术革命确实会创造许多的新的工作单位，但是今天失去一个生产线工人的职位，一个驾驶员的职位，可能被创造出来的是一个算法工程师的职位，一个生物研究员的职位，而这些职位他们又怎能胜任下来呢

或许你会感到绝望与愤怒，可是那又有什么用呢，在资本面前一切都以利益为主，不要妄想资本会对你施加仁慈。要想不被淘汰，你除了改变别无选择，只有不断的学习，不断的努力，在未来才有可能有你的立足之地。

破解魔方完胜人类，最新的人工智能是如何做到的

对于破解魔方，最快的人需要走50步，而UCI计算机科学教授Pierre Baldi的人工智能只需走大约20步，而且大部分时间都能以最少步数完成破解。

自1974年一位匈牙利建筑师发明了魔方以来，许多人都因为无法破解它而愁眉紧锁。现在，这个三维逻辑难题却无法难倒一款最新的人工智能系统——“DeepCubeA”。

据美国科学促进会（AAAS）运营的全球科技***服务网站优睿科（EurekAlert）7月15日消息称，这个名为“DeepCubeA”的AI系统是由美国加州大学欧文分校（University of California, Irvine，简称UCI）的计算机科学家和数学家共同编写的一种深度强化学习算法，它可以在不到一秒钟的时间内找到破解魔方的方案，而不需要任何特定领域的知识或人类在游戏内的任何训练与指导。

在《自然·机器智能》7月15日刊发的一篇研究论文中，研究人员证实，DeepCubeA能100%地解决所有测试组态，并且在大约60%的时间里找到通往目标状态的最短路径。该算法也适用于其他组合游戏，如滑动拼图、熄灯（Lights Out）和推箱子（Sokoban）等等。

该论文的资深作者、UCI的计算机科学教授Pierre Baldi介绍道：“一方面，人工智能可以打败世界上最好的象棋和围棋选手，然而，有一些更困难的谜题，比如破解魔方，还未能被计算机所解决。所以，我们认为，人工智能是解决这一难题的潜在手段。另一方面，魔方的破解方案会涉及到更多的符号思维、数学思维和抽象思维，因此，能够破解这种谜题的深度学习机器，正在越来越接近于一种能够思考、推理、计划和决策的AI系统。”

研究人员感兴趣的是，了解人工智能如何以及为什么会做出特定的选择，以及它需要多长时间来完善所采用的方法。Baldi教授评价道：“它真的是‘自学成才’的。有些人，尤其是十几岁的孩子，可以很快地解出魔方，不过，即使是他们，也需要走50步左右，而我们的人工智能只用走大约20步，并且在大部分时间中会以最少步数解决问题。从这一点就能看出，它运用的是不同的推理策略。因此，我最准确的猜测是，人工智能的推理形式与人类的完全不同。”

这位资深计算机科学家表示，这类项目的最终目标是构建下一代AI系统。不管人们是否意识到，当前我们每天都会通过Siri等应用程序接触到人工智能。他指出：“但是，这些系统并不能称得上是真正的智能——它们很脆弱，你很容易就能扰乱或者骗过它们。我们如何能创造出更智能、更具鲁棒性以及更有推理、理解和规划能力的高级人工智能呢?这项研究就是朝着这个宏伟目标迈出的一小步。”

到此，大家对人工智能变傻的解答时否满意，希望人工智能变傻的2解答对大家有用，如内容不符合请联系小编修改。