“我设想在未来，我们可能就相当于机器人的宠物狗狗，到那时我也会支持机器人的。”——克劳德·香农

我们如何看待人工智能？

这些年，人工智能成为一个谁都无法回避的话题，一方面，我们更在享受人工智能技术发展带给我们的便利。另一方面，我们同时又担忧着，如果未来有一天，人工智能通过大数据，只需要几分钟就可以学会我们一生中所学到的所有知识，只需要一个机器人就可以完全代替我们做从事的工作，并且可以实现数倍的效率提升。那么出于经济利益的因素驱使，必然会出现大量的人工智能替代人类工作的情况，并且形成历史潮流，而我们在这滚滚的历史与科技裹挟的浪潮中，会不会变得一无是处，甚至会不会被人工智能所奴役？

从技术进化的的进程来说，这已经不是一种杞人忧天，而很可能是一种不可逆的趋势。在未来，人工智能取代人类的很多工作，将成为一种必然！

人们普遍认为自己是这个世界中的万物之灵（绝大多数达尔文进化论者也信奉《圣经》），具有其他一切动物所不具有的优越性，具有灵魂、具有意识、具有自由意志，正因如此，人类才成为了世间的主宰，其他动物只不过是低级动物，为了人类社会的意义而存在，或成为食物，或成为工具，或成为宠物，它们均不具有真正意义的文明。

此观点认为，对于由人类自己所创造出来的人工智能，也仅仅是为了丰富人类的意义，它们不能成为食物，但可以成为工具或成为宠物。再强的人工智能，也是由人所创造的，人类是人工智能的主人，正如我们是自己家狗狗的主人一样。即便人工智能的算法再快，也无法超越我们自身。

人工智能和人脑，谁更快呢？

这种想法，只是基于经验主义的思维，虽然人工智能确实是由人类创造，但算法一经产生，便步入了自身的进化体系中，数据的进化速度和能量是惊人的，算法的深度和未知的走向，远远不是我们人类大脑所无法企及的。

人工智能的记忆是显性的，识别到什么信息，就直接读取，显性的存款有一个弱点，即信息容易丢失，存在鲁棒性不足的缺陷（鲁棒性：异常和危险情况下系统生存的关键）。为了弥补这个缺点，我们在给机器进行传输和存储数据的时候，可以通过冗余和检验来提高鲁棒性，同时图灵机器还有一个缺点，即太过于机械化，缺乏模糊性和通用性，特计的程序，只能处理特定的问题。要处理更复杂的内容，就需要提高算法的复杂度，应用在真实世界时，策略模型理论上可以计算，但实际计算不出来。

相对于机器而言，人脑则是隐性的，人脑由无数个神经元网络构成，输入的神经电冲动经过神经元网络，输出特定模式的神经冲动信号，而决策依赖于人所习得的知识和记忆的碰撞。人类的记忆分散在各个神经元内部，这种记忆存储是隐性的，你无去找到某个记忆所对应的神经元，这会使得鲁棒性加强，一个神经元出错，不会影响整个系统的输出模式。但如果是机器，某个数据出错，就会导致完全错误的输出。

人脑和机器相比，也有非常明显的缺点，即人脑并不适合做大量的计算，对于普通人而言，只能进行较为简单的运算，稍复杂的计算，就需要拿一个计算器过来了。而机器却可以在毫秒级之间达到数百万次运算的速率。从理论上来说，人脑的运算速度是远大于机器的，人脑运算速度大约在10^26--10^30次之间，而目前国内的“神威.太湖之光”每秒9.3亿忆次的浮点运算速度，为9.3^17次，远远追不上人脑的速度，但问题是人脑的理论最快速度是大脑细胞所有突触及其突触上所有蛋白质瞬间同时启动后的速度，现实世界中，大脑更多的细胞处于“待业”状态，使得人类真正运算速度远远不及机器。

人类不可替代只是一厢情愿

因此，如果人类普遍认为自己是万物之灵，具有其他一切动物所不具有的优越性，人工智能自然仅仅是人类操控的一个工具而已，再强的人工智能，再快的算法也无法超越人类。不过这种想法有一种自厢情愿的成分，仅仅是因为目前人类依然是世界的主宰这一前提作出的认知。

这可能只是一种自我安慰，随着人工智能技术的发展，科学界逐逐认识到了算法的强大，甚至人类本身也是一种算法，我们作出的决策，我们的所谓自由意志，只不过是大脑中数百亿个神经元产生作用经过算法作出的一个结果。

目前的科学反馈可以简单概括为三项原则：

1.生物是算法。每种动物（包括智人）都是各种有机算法的集合，经过数百万年进化自然选择而成。

2.算法的运作不受组成物质的影响。算盘的算珠无论是木质、铁质还是塑料质，两个珠子加上两个珠子还是等于四个珠子。

3.因此，没有理由相信非有机算法永远无法复制或超越有机算法能做的事。只要运算结果有效，算法是以碳来表现还是硅来表现又有何差别？

根据这三个原而来看，机器可以通过算法实现与人类同样算法的结果，甚至获得更高的效率。使得未来人工智能机器人代替人类从事极大多数工作成为一种必然。即便人类不愿意相信机器可以比人类自己做得更好，但从经济和效率的角度来看，也不得不去选择使用机器人代替人类从事更多原本由人类自己从事的工作。

在五年前，可能有人会说面部识别技术，婴儿可以轻松做到，电脑却做不到，嘲笑电其实没那么厉害，但是现在，人脸识别技术已经全面铺开，速度已经达到毫秒级，计算机AI对人脸识别的速度和效率已远超人类。警方通过摄像头，可以在很短的时间内识别和追踪到嫌犯，而这在以前需要多么大的警力才能作到？

阿尔法狗在数年前就战胜了世界围棋冠军李世石，后来又战胜了柯洁，对于普通人来说，那更不在划下了。很多大型工厂已经在用机器要进行货物搬运，通过货号对应，更高效率的运行仓储运转。快速公司也在使用机器人进行快件的分练处理，效率大大提升。未来自动驾驶汽车可以替代出租车司机，医疗机器人看诊断X光片会比人类医生更准确。些原本由人来完成的工作，将会逐渐被人工智能机器人代替，并且机器人不需要双休日，不需要加班费，不需要上厕所......

甚至机器人通过深度算法，已经学会了写作，创作音乐，画画，这种原本认为创意型的工作，机器人已经在开始挑战人类了。当然，真正的艺术，其实是学不会的，在机器人真正具有自主意识之前，对于创意型工作，只能是一种模仿和随机的组合，在没有说明的情况下，人们无法区分谁是人创作的，什么是机器人创作的，但只要我们知道作者后，会强行的将人类的作品赋予人文意义，因而未来真正的艺术家暂时还是不会被淘汰。

当然，十年、二十年以后，也可能出现许多新职业，比如一种全新的AI创意型工作。然而，这样的工作比现有的工作要求更高，而且如果收银员或保险业务员到了中年失业，能否成功转型为创意师，也是未知数。就算他们真的转型成功，AI技术又驱动时代变化了，很有可能再过10年又得重新转型。毕竟，算法也可能会在虚拟世界里打败人类。

我们不知道未来的就业情况，所以现在很多人不光在为自己未来可能的失业感到焦虑，并且已经开始为孩子的未来就业前景感到焦虑，甚至不知道应该如何去教育后代才是更好的选择。等到孩子长到大以后，他们在学校学的一切知识可能都已经过时。人生主要两个学习期，一个是在学校接受系统学习，另一个是工作后接受各类培训学习。但这种传统模式可能在人工智能高速发展的时候将很快过时，想要不被淘汰只有一条路：一辈子不断学习，随时更新和提升自己。

总结：人工智能高速发展，虽然人脑理论上速度高于机器，但人脑开发利用效率极低，机器在算法上已大大超越人类，极大部分简单的、重复的、机械化的工作，都已完全可以被人工智能代替。而随着算法的进化，甚至某些创意型工作也开始向人类发起挑战。但是，一种工作失去，可能会有另一种在AI领域的创意性工作产生，我们能做的就是不断学习、不断进化，找到自己的新位置。只不过，许多人，甚至是大多数人，不会相信也不愿相信这个事实，很难做到这一点。

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