人工智能的确会改变未来但不是纯粹的智能仍然需要人工

本文主要是介绍人工智能的确会改变未来但不是纯粹的智能仍然需要人工，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

　　首先我们得理解人工智能到底是什么以及宣传中的人工智能和实际中的人工智能的区别，客观合理地看待未来人工智能发展的趋势。
　　人工智能这个词最近几年时常出现在各大媒体，新闻网站，许多公司都以此为噱头来宣传，甚至国家战略上也有此项发展的蓝图。有人说，人工智能能解决人类重复，枯燥的工作，有的说，人工智能应该自我学习帮助人类解决难题，还有人说，人工智能是未来的趋势。这些说的都对，但也都是泛泛而谈，因为都缺了一个重要的基础，也就是为什么可以实现，这也是人工智能真的是否实现的原因，那就是逻辑，具体一点是底层逻辑。
　　这个逻辑这两字，如果就这样摆出来实在难以服众，也流于泛泛而谈。在这里，我们举一个例子，这个例子就是前几年时常被提及，出现在各大媒体头条版面的由DEEPMIND公司开发的围棋智能棋手AlphaGo，在对战世界顶级棋手也能大杀四方。宣传中说了很多专业的词汇，科普的文章等，我们可以基于人工智能的范围去理解一下这位智能棋手，从而更好的理解底层逻辑以及人工智能。
　　有个前提，大家要知道围棋的玩法，如果不明白只能搜索一下了，这个就不科普了。我们直接说阿尔法的人工智能的底层逻辑是什么，首先我们可以想象到，这个肯定很复杂很难，很有价值，要不然不会引起全世界那么多关注。同时，阿尔法也是开发者给予一套逻辑，一套学习的逻辑，然后由机器深度学习，从而战胜各大棋手。区别于咱们玩的人机下象棋或五子棋的游戏，因为那个也是开发者给予一套逻辑，一套不学习的逻辑，是一种算法，是一种程序，你走当头炮，它必然飞象，没有变化，你开局走马，它必当头炮，无论过程。深入一层，可以发现底层学习逻辑是人工智能的关键，那么底层学习逻辑是怎么定义的呢，这里我们不讨论编程的问题。根据阿尔法的逻辑，这个新闻也说得很详尽，不再赘述了，自己跟自己下棋，以计算机的算量快速地进行下棋，记录所有可能的棋局，记录每一步最大的获胜概率，自我纠正，自我调整。好，接下来，我们能再深入一层，可见到，这个学习的底层逻辑并不能自我学习，所谓的自我学习是对某一对象某一过程某一方法方式的修正，对结果而言表现的形式确实是种自我学习，但实际上并不真正的自我学习，因为这是指令，仍然是人为的指令，或者说高级的指令复杂的指令。而这就是人工智能的真相。而底层逻辑就是人工智能的真相，而这才是刨除了一切虚构幻想的结果，正向的且真实的结果。
　　很振奋的说，人工智能的确会改变未来，的确可以更新工业，的确可以使科技更进步，使社会更智能。但又很遗憾地说，它不是纯粹的智能，它是人工智能，它仍然需要人工，需要更高级的智慧去创造那个复杂的指令，是人类的智慧，所以人工智能，这几个翻译过来的名字很准确地描述了这项功能地作用。
　　所以我们应该客观地去审视这样的技术，不应该对此报以不合逻辑的期待，想想人类从猴子进化成人类都花了几万年，更何谈生命的诞生，凭啥短短几十年时间你这个智能就这么智能了？

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