人工智能中替换的概念有哪些-人工智能中替换的概念有哪些呢

C0f3d30c8时间2024-05-21 16:10:09分类AI认识浏览23

导读：大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能中替换的概念有哪些的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能中替换的概念有哪些的解答，让我们一起看看吧。人工智能的发展历史，说得具体点？智能社会机器代替人工，资本将高度集中，剩余劳动力如何生存？据说未来最容易被人工智能代替的是程序员，程序员被人工智能……...

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能中替换的概念有哪些的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能中替换的概念有哪些的解答，让我们一起看看吧。

人工智能的发展历史，说得具体点？
智能社会机器代替人工，资本将高度集中，剩余劳动力如何生存？
据说未来最容易被人工智能代替的是程序员，程序员被人工智能代替后社会会有什么变化？

人工智能的发展历史，说得具体点？

人工智能一词是在上世纪五六十年代提出的，随之这一概念也扩展开来，产生了多种表现形式，大概可以归结为两类，强人工智能与弱人工智能。强人工智能认为机器会有知觉，有自我意识。而弱人工智能恰恰相反。

现如今，主流科研都集中在弱人工智能上，其最主要的一个原因就是在这一领域已经取得可观成就，而强人工智能则处于停滞不前的状态。

（图片来源网络，侵删）

强人工智能

提到强人工智能可能我们最熟悉的就是各种炫酷的机器人。先进的机器人不但拥有可以乱真的人类外表，还能感知自身的存在，这正是强人工智能的特征。

世界上还有不少人热衷于研究强人工智能，很大一个原因就是因为他们有相应的理论支撑。这个世界是一个可以对信息进行编码的世界。

（图片来源网络，侵删）

即使是人类的思考，在大脑中也有类似的像计算机处理信息的一个过程，而这个过程能够进行分析模仿。

弱人工智能

弱人工智能，就是表现得像人类的系统，但并不会为我们展现大脑工作的图像，IBM公司研发的“深蓝”便是个例子。在棋盘上开始实际步骤之前，它已经计算过了说百万次步骤。用现在的流行词语说就是“机器学习”。

（图片来源网络，侵删）

经过了60多年的发展，人工智能（Artificial Intelligence, AI）就是父母口中所说的那个别人家的孩子，看上去毫不费力却取得了很大的成功。其实，今天的AI只是一个勤奋、听话、精力充沛、几近完美的“笨小孩”。比如，打败围棋九段柯洁和李世石的AlphaGo存储了多达100万盘棋谱，它正是通过学习这些数据才总结出柯洁和李世石下棋的策略，进而提前做出布局。而柯洁和李世石两个人加起来终其一生也不可能下到100万盘棋。尽管后来AlphaGo的升级版AlphaGo Zero已经无需再输入棋谱，而是从零基础开始，通过自己左右互搏自学成才。AlphaGo Zero不断探索和累积经验，现在已碾压AlphaGo。但是，我们却很难把AlphaGo和AlphaGo Zero与“聪明”关联起来。因为它们的成功更多来自“勤能补拙”，就像是我们自己家的那个懂事勤奋又刻苦的孩子，确实取得了很大成功，但是着实相当不易，非常辛苦！我们由衷地为孩子高兴，却又总觉得苦了孩子，总希望他们能多一点聪明，少一点辛劳！同样的道理，我们也希望未来的AI更多地赢在“智能”而不是“人工”上。

长文预警。

一、孕育期

1.1943年 Warren McCulloch和Walter Pitts利用三种***：基础生理学知识和脑神经元的功能、罗素和怀特海德对命题逻辑的形势分析、图灵的计算理论，提出了人工神经元模型。

2.1949年Donald Hebb提出用于修改神经元之间的连接强度的更新规则，即赫布型学习。

3.1950年Marvin Minsky和Dean Edmonds建造了第一台神经网络计算机SNARC，使用3000个真空管和自动指示装置模拟40个神经元构成的网络。

4.1950年阿兰.图灵提出图灵测试、机器学习、遗传算法和强化学习。

5.1952年阿瑟.萨穆尔的西洋跳棋程序，可以通过学习达到业余高手的水平。

二、诞生

这里具体介绍一下人工智能的发展历史，从几个关键节点入手：

1956年夏天，美国东部的达特茅斯学院校园，一群年轻的科学家聚集一起，他们试图利用整个暑***时间，讨论如何建造一台会思考的机器。

会议上，他们决定把“像人类思考的机器”称为“人工智能/Artificial Intelligence“，至此，AI这个称谓沿用至今。而这次会议，被认为是人工智能正式诞生的标志。

1950年，英国[_a***_]家图灵发表了跨时代论文《计算机器与智能》，这篇文章后来被改名为《机器能思维吗？》，提出了著名的图灵测试。

“将人与机器隔开，人向机器随意提问，多次问答后，如果有超过30%的人不能确定出被测试者是人还是机器，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。”

图灵曾经乐观预言，在2000年就会出现这样的机器（超过30%比例），至今为止，通过图灵测试，依然是所有人工智能科学家的最高目标。

最让人遗憾的，图灵在1954年英年早逝，计算机领域最高奖“图灵奖”就是为他而设立的。

1957年，心理学家赫伯特·西蒙和计算机学家艾伦·纽厄尔，发明了逻辑机，使机器迈出了逻辑推理的第一步。

1958年，约翰·麦卡锡发明了表处理语言LISP，使计算机不仅可以处理数据，还可以处理符号，这是人工智能界第一个最广泛流行的语言，至今仍有着广泛应用。

至此，基于物理符号研究人工智能的“符号主义”学派，在世界各地风生水起。

智能社会机器代替人工，资本将高度集中，剩余劳动力如何生存？

人们将无工可打，只有建设全民控股的公共网络，让股权分红代替工资，让机器人为全民工作，而不是为资本工作，如何建设全民控股的公共网络呢？首先个人是消费者，集体也是消费者，人从一出生到老走后都是消费者，互联网把现实社会一分为二，人们都可以在网上买买买，卖，卖卖，成就的是私人企业，比如阿里，腾讯，消费者用自己的手机和休闲时间+消费成就了私人这些互联网公司，互联网巨头们就会开发创新，把消费者的工作干没了，消费者没得好处，如果全民（消费者）一起来建设公共网络，建设自己的网络，让股权分红代替工资，这样大家老有所依，具体文案框架已经做好，就等全民一起进来了，有智慧者，想为建设公共网络的请认真看中信出版社出版的智能社会一书，可以在头条搜索高金波先生，一定会有你想要的答案，谢谢！

谢谢问答邀请！

我不认为后人工智能时代已经到来，而题主所描述的这些能力，人工智能还有很长的路要走。特别是对脑科学的研究还有类脑人工智能的研究，还有很长的路要走。

虽然我一直以为人类社会发展已经从解放双手到了解放大脑的时代，但也只是刚刚开始，探索的道路还很长。

比如你说的传感器，从现在的发展看，要想取代人类的感观是不切实际的。应对传感器的发展要有清楚的认识，虽然传感器的发展越来越接近人类的感官，可是也要看到这还只是模仿人类感觉的初级阶段。更何况，现在从脑科学对人类感觉的研究还是要有很长的路要走。

从《生理心理学》的第二章《感觉》可以看到“感觉系统由感觉器官(感观)、传入神经、感觉通路和感觉中枢构成”。书中也说眼耳鼻舌身只是直观的分类，而实际细分是“视、听、嗅、味、触、温、痛、动、位置和平衡10个感觉系统”。

再从书中“视觉信息加工与编码”、“听觉信息的神经编码”看“计算神经科学与认知神经生物学相结合都显示了很大优越性”。而研究者也认为90年代脑研究的脑模拟、神经计算研究与“人工智能和人工神经网络的研究密切相关”。还有纳米神经生物学的发展在研究蛋白质变构的动力过程或膜动力过程与心理活功的研究也有进展，研究也指出学科的合作会有很***展。

可是也要看到有很学科的合作发展也只是刚开始，特别是人工智能与脑科学的交叉研究还有许多需要深入的。

还有我一直以现在只是工业自动化的初级阶段，虽然机器换人是趋势，但是也要看到这个趋势是有过程、有行业区分，不可能出现工业体系的大规模机器换人出现。再从机器对自然语言的翻译看，这个过程也很长。

科学技术的发展是人类社会向前发展必须的，随着科学技术的发展，人类社会也会有新的适合人的岗位的工作产生。这些从以前的报道看，也有这样的趋势。

所以说，对社会的发展要有全面客观的分析！

科学技术的进步是时代需要，也是市场经济竞争的必然结果。这种趋势会更加明显。智能社会机器代替人工，也推动了资本的投资方向。剩余劳动力的生存在不同的社会制度下会出现不同的结果。在我国，我们把一切工作的中心放在人民这里。国家正在***取措施，解决再就业问题。一方面社会产生新的社会生产服务业态，如互联网经济，互联网服务。国家鼓励支持劳动者向新业态的转型，通过就业，创业培训等措施，使劳动者实现新的就业和创业。作为劳动者自身要主动实行这种变化，主动学习新知识，新技能，新本领，去主动适应变化了的社会生产劳动力需求。当命运给你关上一扇门的时候，自己努力打开新的一扇门。