我们到底该不该继续发展人工智能？

一、我们到底该不该继续发展人工智能？

我们应该“继续发展人工智能”。

现有的计算机距离“霍金的警告”对应的水平还很遥远，“日本推出”的所谓“拟人机器人”跟科学家们谈论的“人工智能的威胁”更是不沾边的。现有的计算机在多个领域的表现还不能让人们满意，显然需要进一步发展。

最近几年，谷歌等科技公司一直在训练各种机器学习模型，规模搞得比不少国家投资的项目还大，因为他们认为在人工智能方面的领先可以转化为大笔利润，你无法指望“科学家对长远未来的预测”去阻挡这些人工智能发展计划——这类预测能起的作用是“让人们更关注人工智能安全课题”，OpenAI就以“可能被用来炮制假新闻”的理由反复推迟GPT系列的公开，但这也很难说有任何实际意义。

长远而言，在你个人的层面，你可以拒绝参与人工智能的发展，但是你很难不让别人去发展。与此类似，在国家的层面，可以有一些国家拒绝投资发展人工智能，但是很难阻止别国和其它非国家组织在这个领域的投资。如果你要幻想“各国达成共识禁止发展人工智能”的可能性，你大可参照“国际上普遍禁止”有没有阻止民间犯罪组织去进行走私、贩毒、买卖人口。ISIS研究人工智能，谁管得了他们呢。

对从业者来说，这不止和个人能力与理念有关，个人的努力能起的作用是有限的。投入人工智能安全研究的资金远少于其它方面，许多企业和国家行为体并不多么注重安全，更别提ISIS了。当然，这相关的安全甚至可能在理论上就不成立：

来自马德里自治大学、马克斯-普朗克人类发展研究所等机构的研究者于2021年1月初发表在《人工智能研究杂志》（JAIR）上的一篇文章谈到，由于计算本身的固有限制，人类可能无法长时间控制强人工智能。

• 例如，旨在确保人工智能无法伤害人类的抑制算法必须模拟人工智能可能采取的行为，来预测其行动的后果，在“可能造成伤害”的时候停止运行并报告。可是，抑制算法不可能良好模拟比自己的运算速度更快的AI的行为。
• 而且，我们可能无法知道自己有没有创造出强人工智能，因为莱斯定理指出“递归可枚举语言的所有非平凡性质都是不可判定的”。我们不能“仅通过观察程序本身，就知道程序可能会输出什么”。

这不是说“强人工智能无法被控制”，而是说“强人工智能无法被永远控制”——这似乎是理所当然的。用这个当理由去阻止发展人工智能的话，你应该考虑一下“我们的后代无法被我们永远控制”的问题。

所以，目前的策略是“继续发展人工智能，并探讨如何防止人工智能毁灭人类等可怕未来”。

在打算教给人工智能来防止它们将来毁灭人类的各种概念里，人类的追求被Elierzer Yudkowsky表述为连贯的外推意志，其内容是这样的：

• 我们的连贯外推意志是我们想要知道更多，思考得更快，变成比我们所希望的更好之人，能一起更远地成长。外推是汇集的而不是发散的，我们的愿望是连贯的而不是被干扰的；我们想要外推的被外推，我们想要解读的被解读。

当然，你无法期待ISIS的人工智能写入这种东西。也许他们会制造出负责消灭所有异教徒的超级计算机，并从一开始就不打算控制这计算机——“和异教徒一起在烈焰中燃烧”对他们来说是完全可以接受的。你可能要指望“正经的科学家比奇奇怪怪的人们更快地发展人工智能”。

而且，能贯彻“连贯的外推意志”这种理念的社会想必是相当美好的，但我们并不知道这具体是个什么样的社会。让人工智能一手包办实现此种社会的过程的话，你可以参照火箭科学：

• 火箭科学是十分艰深的，您可能会遇到意料之外的高效率拆解（爆炸）或垂直着地（坠毁）。
• 改造社会是十分艰深的，您可能会遇到意料之外的高效率拆解（物理）或脑袋着地（字面）。

我们不能用试错法来处理生存危机。一些科学家提出所谓预防原则：如果某件事的后果未知且大量科学家判断这事有极小可能会带来巨大的负面风险，这事最好不要搞。但即使在同行评议的学术界，这些东西的标准也是非常难判断的。

我们可以用环保的情况做参考：

• 在一些科学家跳脚呼吁保护珊瑚礁的情况下，破坏还在持续。在我们造成的过度捕捞、海洋污染、海水酸化和水温上升的联合攻击下，全世界浅海的珊瑚都可能被摧毁，数十年后我们就可能再次看到五亿年前的大海样貌：有许多藻类和水母。

那么，你觉得“我们到底该不该继续发展经济”呢。

显然，问题根本就不在于“该不该”。人工智能的情况也是一样的。

二、人工智能发展历程？

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过计算机技术实现智能化的一种技术。其发展历程可以大致分为以下几个阶段：

人工智能诞生阶段（1956-1974年）：1956年，美国达特茅斯学院举办了首次人工智能会议，标志着人工智能学科的正式诞生。在这个阶段，人工智能的研究主要集中在推理、学习、自然语言处理等方面。

知识库阶段（1974-1980年代）：在这个阶段，人工智能研究开始注重利用专家知识来解决问题。研究者将专家知识存储在计算机中，形成专家系统，以帮助决策和问题求解。

过渡期阶段（1980-1995年）：这个阶段是人工智能发展的低潮期，主要原因是专家系统的应用受到限制，无法广泛应用于实际应用领域。同时，神经网络、遗传算法等新的研究方法也开始出现。

统计学习阶段（1995-2010年）：在这个阶段，机器学习开始成为人工智能的主要研究方向，特别是统计学习的兴起。此外，随着计算机硬件和互联网技术的发展，人工智能技术开始应用于搜索引擎、推荐系统、自然语言处理等领域。

深度学习阶段（2010年至今）：深度学习是机器学习的一种，通过神经网络模拟人脑神经元之间的联接来实现对数据的学习和处理。随着计算机性能的提高和大数据的普及，深度学习技术得到了广泛应用，如人脸识别、语音识别、自动驾驶等。

总体来说，人工智能的发展历程经历了不断的起伏和变革，但其在各个领域的应用和发展前景仍然广阔。

三、人工智能的发展？

经历了从符号主义到连接主义的转变，从监督学习到无监督学习的进步，以及从单模态到多模态的拓展。

随着数据量的增加和计算能力的提升，人工智能的应用范围越来越广泛，包括但不限于自然语言处理、图像识别、语音识别、推荐系统等。未来，人工智能将继续向更广泛、更深入的方向发展，为人类社会带来更多的便利和创新。

四、人工智能发展纲要？

一是推动人工智能与实体经济融合，大力发展智能制造，提高智能化技术的可及性和可靠性，打造更多赋能中小企业的智能化解决方案和服务平台，积极发展适应人口老龄化的服务产业，强化智能技术培训，促进智能技术的创新创业创造，利用智能化技术加快改造高耗能产业，推动城市低碳化运行，培育更多服务碳达峰、碳中和的智能化产业。

二是推动完善人工智能发展环境，制定“十四五”新型基础设施建设规划，布局一体化大数据中心体系，大力发展算力设施，构建交通、能源等智能化融合措施，积极发展技术和数据要素市场，推动完善行业标准规范和法律法规，发展多样化的人工智能产业。

三是推动构建产业发展新生态。积极支持集成电路，推进创新伙伴计划，搭建合作平台，推动人工智能企业与先进计算、信息服务等融合发展，推动人工智能技术服务与人类命运共同体的构建，积极支持各国企业来华创新创业。

五、人工智能发展理念？

当前人工智能技术正处于飞速发展时期，人工智能技术发展过程中催生了许多新兴行业的出现，比如智能机器人、手势控制、自然语言处理、虚拟私人助理等。未来人工智能的就业和发展前景都非常值得期待。

2016年，国际著名的咨询公司对全球超过900家人工智能企业的发展情况进行了统计分析，结果显示，21世纪，人工智能行业已经成为各国重要的创业及投资点，全球人工智能企业总融资金额超过48亿美元。

国内人工智能行业的发展现状

人工智能是继蒸汽技术、电力技术、计算机及信息技术革命之后的第四次科技革命核心驱动力。从20世纪50年代发展至今，人工智能已经形成全新的生产力，对生产结构和生产关系产生了颠覆性的改变和影响。

经历了技术驱动和数据驱动的阶段，人工智能现在已经进入场景驱动阶段，深陷解决各行业中不同场景的问题。这样的行业实践应用也反过来继续优化人工智能核心算法，形成了向前发展的态势。现在，人工智能主要在制造、住宅、金融、零售、交通、安全、医疗、物流、教育等行业广泛使用。

随着工业制造4.0时代的推进，传统制造业对人工智能的需求开始爆发，众多提供智能工业解决方案的企业应势而生，例如智航无人机、祈飞科技等。而在智能家居方面则主要是基于物联网技术，通过智能硬件、软件系统、云计算平台构成一套完整的家居生态圈。用户可以进行远程控制设备，设备间可以互联互通，并进行自我学习等，来整体优化家居环境的安全性、节能性、便捷性等。

人工智能在金融领域的应用也比较广泛，主要包括：智能获客、身份识别、大数据风控、智能投顾、智能客服、金融云等，该行业也是人工智能渗透最早、最全面的行业。

在我国，人工智能在零售领域的应用更是广泛，无人便利店、智慧供应链、客流统计、无人仓/无人车等等都是的热门方向。目前，我国在ITS方面的应用主要是通过对交通中的车辆流量、行车速度进行采集和分析，可以对交通进行实时监控和调度，有效提高通行能力、简化交通管理、降低环境污染等。

智能安防也是国家在城市智能化建设中投入比重较大的项目，预计2017-2021 年国内智能安防产品市场空间将从 166 亿元增长至 2094 亿元。在医疗方面，在垂直领域的图像算法和自然语言处理技术已可基本满足医疗行业的需求，市场上出现了众多技术服务商，例如提供智能医学影像技术的德尚韵兴，研发人工智能细胞识别医学诊断系统的智微信科，提供智能辅助诊断服务平台的若水医疗，统计及处理医疗数据的易通天下等。

我国人工智能相关人才缺口超过500万

随着智能技术在制造、金融等领域的深入应用，“机器换人”对劳动力的解放让部分传统劳动密集型产业对用人的需求下降。同时，随着产业智能化升级的推进，各行业中与信息、智能相关岗位对毕业生的需求可能进一步扩大。

从现在的大发展趋势来看，人工智能确实全面重构了整个社会的资源配置结构，很多产业领域的生产运营模式也发生了很大的变化。这个过程促进人才结构的调整。有些职位被智能体取代，有些职位被升级，同时增加一些新职位。这些新增加的工作岗位往往有很大的价值空间，如果能及时把握这些新的工作岗位，很有可能掌握新时代的奖金。

在智能化的时代，普通人依然有把握很多发展机会的能力，但是要把握这些机会，除了提高自己的行业认知度外，还可以找到自己发展的力量。在智能化时代，普通人的发展能力可以用三种方法来寻找。一个是追逐热点本身就有一定的风险，而在热点领域发展本身也面临着更大的竞争。

大数据时代与人工智能相关的技术越来越受到关注。市场对人工智能产品的呼声越来越高，很多科技公司开始在人工智能领域实施战略部署。另外，由于相关人才数量少、培训时间长，人工智能人才今后也会有一定的差距。

这是一个属于人工智能的时代，世界各国都在加紧人工智能发展布局，人工智能、移动终端、云计算、大数据等相关专业人才倍受关注。数据显示，我国人工智能相关人才缺口超过500万，而国家提出的人工智能三步走的发展战略，更是将人工智能上升到国家战略层面。

智能化是未来的重要趋势之一

随着互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这个大背景下，智能化必然是发展趋势之一。人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用，然后陆续普及到其他行业。所以，从大的发展前景来看，人工智能相关领域的发展前景还是非常广阔的。

随着智能逐步进入生产环境，未来的职场人在工作过程中频繁地进行大量智能和交流与合作。这对职场人提出了新的要求。将来有必要掌握有关人工智能的技术。从这个角度来看，未来掌握人工智能技术是必然的趋势，相关技能的教育市场也将迎来巨大的发展机会。

为了人工智能的发展，展示了人工智能的效率和服从。在未来，当人工智能的发展进入全新的领域时，很多人会暂时休息。对全世界的经济和社会来说，影响很大。

在人工智能研究过程中，机器学习是行业研究的核心，也是实现人工智能目标的最根本途径。是现在人工智能发展的主要瓶颈。关于机械学习的研究是业界研究的重点，无论是融资金额还是公司数量都明显超过了其他研究内容。人工智能属于全球科研发展的尖端技术，在发展过程中与信息技术、计算机技术、精密制造技术、互联网技术密切相关。对各行业、各领域的发展有一定影响。在人工智能发展过程中，必须认真、深入地研究其未来的发展方向。

六、ai人工智能哪家强？

目前，全球人工智能技术发展较为集中的是Google、Amazon、Microsoft、Facebook、IBM、咨询、HomeKit、百度、Intel英特尔、科大讯飞、iFLYTEK、阿里巴巴等公司。其中，华为、腾讯、百度、小米、阿里巴巴、海康威视、科大讯飞、搜狗、国家电网和好未来等企业在国内人工智能领域也处于领先地位。此外，口碑好或知名度高、有实力的公司也是不错的选择。因此，具体哪家强需要根据具体需求和场景来选择。

国内人工智能企业排名:百度/腾讯/华为前三,阿里第4, 根据榜单显示,排名前十的分别是:百度、腾讯、华为、阿里巴巴、平安集团、华大基因、搜狗、科大讯飞、中科创达、珍岛集团。

七、传统工业该不该在北京发展？

传统工业不应该在北京发展，因为传统工业污染比较严重

八、问道手游bb强5该不该往上强？

这要看你是不是有钱人了.土豪可以强化满。非土豪的话建议先点化。强5以上成功率不高了。

九、人工智能IT发展前景？

人工智能的发展前景如何 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，

并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

我们都是追梦人

十、人工智能专业发展历史？

1.早期人工智能的发展

人工智能的历史可以追溯到20世纪50年代。1950年，计算机科学家艾伦·图灵提出了“图灵测试”，这是人工智能领域的一个里程碑事件。图灵测试是一种测试机器是否能够模拟人类智能的方法，即将人类和机器进行随机的交互，如果机器能够通过测试，那么它就被认为是具有人类智能的。

在图灵测试的基础上，人工智能领域开始了一系列的探索和研究。1956年，美国达特茅斯学院举办了一次会议，会议上正式提出了人工智能这个名词，并将其作为一门独立的学科来研究。

在人工智能领域的早期，主要研究的是基于逻辑的推理和问题求解。1960年代，人工智能的研究重心开始向机器学习和知识表示方向转移。机器学习是指让机器通过数据学习模式并改进自身，知识表示则是指如何将知识以一种计算机可以理解的方式表示出来。

2.人工智能的发展进展

20世纪70年代，人工智能开始进入了一个高潮期。许多机器学习算法和知识表示方法被开发出来，并被广泛应用于实际生产和科研中。在这个时期，人工智能领域的一些重要的技术和应用也开始形成，包括专家系统、自然语言处理、机器视觉等。

专家系统是指一种可以通过知识库中的专家知识进行推理和决策的计算机程序。它最初是用来模拟专业人士的知识和经验，用来帮助决策和问题解决。自然语言处理是指让计算机能够理解和使用人类自然语言的技术。机器视觉则是指让计算机能够识别和理解图像和视频的技术。

在20世纪80年代，人工智能的研究进一步深入，人工神经网络、遗传算法等技术逐渐被引入人工智能领域。人工神经网络是一种能够模拟生物神经网络的计算机系统，它可以学习和适应新的数据。遗传算法是一种受自然界进化规律启发的优化算法，它通过模拟自然界进化的过程来寻找最优解。这些技术的引入，进一步丰富了人工智能的研究内容和应用领域。

到了20世纪90年代，人工智能领域的研究进入了一个新的阶段，机器学习和深度学习成为了人工智能领域的主要研究方向。这些技术可以通过让计算机学习大量的数据来改进自身，使得机器在某些任务上的表现甚至超越了人类。例如，在2011年，IBM开发的人工智能系统“沃森”在美国电视节目《危险边缘》中击败了两位前冠军，展示出了其在自然语言处理方面的优异表现。

3.人工智能的应用

随着人工智能技术的不断发展，其应用范围也越来越广泛。人工智能已经渗透到各行各业，并为我们的生活和工作带来了很多便利和改变。

在医疗领域，人工智能可以帮助医生进行疾病诊断和治疗。例如，在2018年，一家人工智能公司开发了一款可以诊断眼部疾病的人工智能系统，其精度可以与顶尖专家医生相媲美。

在金融领域，人工智能可以帮助银行和金融机构进行风险评估和投资决策。例如，一些金融公司已经开始使用人工智能技术来自动化交易和投资组合管理。

在交通领域，人工智能可以帮助优化交通流量，减少交通拥堵。例如，谷歌地图使用的交通预测算法就是基于人工智能技术实现的。

在制造业领域，人工智能可以帮助企业优化生产流程和管理，提高生产效率。例如，一些制造企业已经开始使用人工智能技术来实现智能化制造和工业自动化。

在媒体和娱乐领域，人工智能可以帮助媒体公司和制片公司进行内容分发和推荐。例如，Netflix使用人工智能技术来分析用户的观看历史和偏好，为其推荐个性化的视频内容。

在农业领域，人工智能可以帮助农民优化农业生产和管理，提高农业产量和效益。例如，一些农业企业已经开始使用人工智能技术来分析农业数据和环境因素，制定最优的农业生产策略。

除此之外，人工智能还可以应用于智能家居、智慧城市、物联网等领域，为人们的生活和工作带来更多的便利和效率。

总体来说，人工智能作为一项新兴技术，已经深刻影响了我们的生活和工作，其应用领域还在不断拓展和深化。未来，随着人工智能技术的不断发展和完善，我们相信它将会为人类带来更多的惊喜和变革。