那未來人工智能與人類、與你的關系到底是如何？

 

        作為翔正國際的小編來說，我也很好奇，雖然我們目前的所有海外商務考察研修班，都與智能制造、精益生產、科技創新、綠色生產等精益化、數據化、智能化的智能制造有關，但是人工智能在這些領域內已經無處不在，所以不論我們是參加日本的《精益生產與企業經營》、德國的《智能制造與綠色生產》、美國的《工業創新升級與服務型制造》等海外商務考察研修班，從觀看數字化建模、流程化生產、豐田無人整車工廠、博世及CAT等數據系統應用，所有的這些都已經將機器數據和人類智慧的結合，并實際應用及生產延伸，所以說人工智能，在目前的制造業的生產線上，已經不是什么不可探知的神秘科學，而是提質增效的企業經營關鍵所在。

 

        對于人工智能的了解，我們先來看看人工智能和人類智商在未來的關系。

        隨著新技術的出現，全球就各界的專家們都不約而同的發聲，詮釋現在人類的智力的定義，正在被改變和被定義。聰明的人不僅是能夠獨立解決復雜問題的人，而且還是那些懂得使用人工智能為其服務的人。簡單來說，就是你需要學會使用和理解新技術，這是至關重要的。

 

        然而，科技和人工智能，經常讓那些糾結于人工智能是什么？以及人工智能是如何工作的？復雜到自己都無法說服自己的人感到害怕。曾經有兩位教授,一位是芝加哥大學布斯商學院的尼克Polson教授，一位是德克薩斯大學奧斯汀分校的詹姆斯·斯科特教授,試圖把人臉識別技術,在自己的書中講明白,通過幾個例子說明了人工智能的開端的歷史人物和其他個人關系的算法，及對于人類的發展不同的問題關系。

 

        這本書的名字是《AIQ:人與機器是如何結合在一起的》(AIQ: How People and Machines Are Smarter Together)，該書列出了在第二次世界大戰中，與敵人作戰的數學方法，以及在克里米亞戰爭中，更好地記錄健康狀況。它的使命是讓讀者明白，人工智能只是人們為了提高效率而制造的另一種技術。波爾森近期分享了本書對人工智能的一些見解，以及這項技術在美國新聞中面臨的挑戰。采訪內容經過了篇幅和清晰度的編輯。

 

        面對復雜的理論研究說明，我們普通人更容易從一些電視、電影、網絡媒體上去側面的了解人工智能，那樣可能更直觀，更容易理解，可是好萊塢大片中的人工智能為了迎合觀眾的欣賞價值，獲取商業利潤，在故事情節中對人工智能及機器人有了負面的展示，這讓好多人走入誤區，只要是一談到機器人、一談到人工智能就會擔心機器人有朝一日會變得具有自我意識，并與我們作對，那該怎么辦？

 

        其實人工智能并不新鮮，在一開始沒有人會把它和殺人機器人或工作剝奪聯系起來。現在我們的AI的便是原始的開始。

 

        人工智能的開始將是收集和記錄數據的開始。人工智能所需的燃料只是純數據。在《AIQ:人與機器是如何結合在一起的》的書中講述了7個關于人類用人工智能解決問題的故事。主人公弗洛倫斯•南丁格爾(英國改革家、現代護理的創始人)是收集醫療記錄的人之一，他們試圖根據數據做出更好的醫療決策，所以在某種意義上，人工智能可以追溯到數據收集的開始。

 

        面對當下各國進行的大數據系統的建立，近期中國的房屋登記統一平臺的亮相，這些其實都是數據的收集，也是人工智能的開始，你會覺得這樣的數據收集會給你帶來生活上的方便，還是不便，明顯的例子那就是visa卡的使用，全球各地即時到賬等業務，是不是讓我們的生活變得越來越便捷，還有微信、支付寶等等，你會擔心這些人工智能會與你產生意見不一而大打出手嗎！

 

        那么，我們就需要仔細考慮我們需要對人工智能實施何種監管。例如，也許你在網上和聊天機器人聊天，也許應該有一個小窗口說你實際上是在和電腦說話，而不是跟人說話。人工智能的監管問題也是一個很大的挑戰，但要正確監管，首先要了解它。

 

        那么年輕一代應該準備什么？來應對將來科技發展后的人工智能的普及呢？

 

        首先，孩子們需要去學習數據科學或數據分析，學習任何可以用來提高這些技能的課程。而且，還需要從小孩子抓起。其次，要培養孩子們喜歡研究這些類型的東西的興趣，這是一項在過去五到十年中不斷增長的技能，而且似乎正在爆炸式增長。很多人想做更多的分析和數據科學，這是人工智能革命的另一個積極的方面，人們現在正試圖理解這些方法和應用。

 

        對于研究者、執政者來說，如何在自動化應用的同時，對我們的工作產生負面影響做出相應的對策?

 

        機器在很多事情上已經比人類好，比如下棋。在那種情況下，人類根本無法打敗機器。甚至在像圖像識別這樣的事情上——試圖弄清楚照片里是貓還是狗——這些機器也在這方面做得非常好。另一方面，有很多事情人類仍然比機器做得更好。例如，拿起一個杯子喝水，這是人類可以非常有效地做的事情，而對機器來說則是困難重重。所以你不用太擔心，還有很多東西是機器不擅長的。

 

        因此，我們就沒有什么可以擔心的，在未來人和機器一起更聰明地工作，就是人工智能與人類智商的結合，也是人工智能與你的微妙關系的窗戶紙，探明人工智能的用途后，我們其實沒有必要去擔心，機器人統治世界的影片故事情節了。