这几年人工智能（AI）火起来后，许多人由于不理解其原理，发生了迷信和崇拜。乃至以为《终结者》《星球大战》中的情形就要变成实际了。就连霍金和马斯克，都以为人工智能有或许发生自主认识并控制人类。真是隔行如隔山，显着他们并不理解人工智能的原理，闹了笑话。
开始，人们发现用电路的开和关，能够表明1和0。那么许多个电路安排在一起，不同的摆放改动，就能够表明许多的作业，比方色彩、形状、字母。
电路逻辑层层嵌套，层层封装之后，咱们改动电流状况的办法，就变成了“编写程序语言”。程序猿便是干这个的。
能不能让电脑自己学习，遇到问题自己处理呢？而咱们只需要告知它一套学习办法。
咱们还记得1997年的时分，IBM用专门规划的核算机，下赢了国际象棋冠军。其实，它的办法很笨——暴力核算，术语叫“穷举”（实际上，为了节约算力，IBM人工替它修剪去了许多不必要的核算，比方那些显着的蠢棋，并针对卡斯帕罗夫的风格做了优化）。核算机把每一步棋的每一种下法悉数算清楚，然后比照人类的竞赛棋谱，找出最优解。
可是到了围棋这儿，无法再这样穷举了。力气再大，终有极限。围棋的或许性走法，远超国际中悉数原子之和（已知），即运用现在最牛逼的超算，也要算几万年。在量子核算机老练之前，电子核算机几无或许。
人类的一切认知，都来源于对观察到的现象进行总结，并依据总结的规则，猜测未来。
当你见过一只四条腿、短毛、个子中等、嘴巴长、汪汪叫的动物，名之为狗，你就会把今后见到的一切相似物体，归为狗类。
（特征提取器，总结目标的特征，然后把特征放进一个池子里整合，全衔接神经网络输出终究定论）
所以，神经网络这种办法，尽管多年前就有了（那时还叫作“感知机”）。可是受限于数据量和核算力，没有发展起来。
神经网络听起来比感知机不知道高端到哪里去了！这再次告知咱们起一个好听的姓名关于研（zhuang）究（bi）有多重要！
现在，这两个条件都已具有——大数据和云核算。谁具有数据，谁才有或许做AI。
图画辨认（安防辨认、指纹、美颜、图片查找、医疗图画确诊），用的是“卷积神经网络（CNN）”，首要提取空间维度的特征，来辨认图画。
天然语言处理（人机对话、翻译），用的是”循环神经网络（RNN）“，首要提取时刻维度的特征。由于说话是有前后次序的，单词呈现的时刻决议了语义。
神经网络算法的规划水平，决议了它对实际的描写才能。尖端大牛吴恩达就从前规划过高达100多层的卷积层（层数过多简单呈现过拟合问题）。
这个国际是是有量子（随机）特征的，就决议了核算机的理论局限性。——事实上，核算机连真实的随机数都发生不了。
本年（2018）初的时分，某家公司曾在电视上演示了他们使用人工智能确诊医学影像的精确率，比医师人工判断得还准。引起一片惊奇。
其实这是多正常的事呀。起重机创造出来之后，当然比最健壮的大力士能举起更重的物体。
人类医师的确诊，是对发病机理、化验成果的结合，而机器仅仅是依据医师对很多化验成果的前史确诊，估算出近似值。尽管外表看起来还算精确，一旦有个新病出来，它又不知道怎样处理了。
——机器能不能模仿整个人体体系？器官、血液、心境、饮食、劳动强度？模仿它们之间的彼此联络，从而懂得发病机理？
——不或许。由于人体体系具有量子效应——随机的微观体现，更不用说人的自发认识对疾病的影响了。
其实，咱们连什么是智能、认识，还都彻底没弄清楚。只要几个哲学家争辩，科学界对此毫无发展，连下个界说都很难！谈何机器具有自主认识？
AI将极大前进生产力，是没什么疑问的，就像从前的内燃机相同。也或许会发生损坏——但不是它自主损坏的，而是运用不当，杀人不是刀的错。
第一次工业革命中，新式纺织机抢走了纺织工人的饭碗。其时，工人们还真的联合起来闹了一闹，砸了一些工厂和机器。
现在是不是又到了那个阶段？自从电脑呈现，人们就一直在忧虑电脑抢了自己饭碗。
人的愿望和需求是无止境的，当技能的前进加大了低端产品供应时，需求会天然向高端移动。
她亲热地向你问候，详尽地问询你的需求，处理一大堆文件、签字。怎样看，都不是一个机器人所能担任的。
但依据“需求途径理论”（今后宣布，请重视《功夫读书》），这个进程不是被代替，而是被越过。这种作业也是风险的。
作业的结构性调整，进程是渐进的。并不会说AI产品一会儿悉数铺开，很多工人一会儿赋闲。
理论上讲，没有肯定不或许代替的作业，大势浩荡，无法阻挠。只能是加强学习，加大教育出资。但别被那些哗众取宠的文章给吓到，焦虑不安。
