发布时间:2021-08-24 15:47:11来源：转载
人工智能会对社会造成什么样的影响?在可预见的未来中，人工智能的各种应用将会改变社会形式。自动驾驶汽车现在已经在路上进行测试，随着计算机视觉和机械腿设计的进化，机器人非结构化环境正在变得更为实用——可能的应用范围包括农业和服务领域(特别是对于老人和残疾人而言)。
较后，随着机器能够理解人类语言，搜索引擎和手机上的「个人助理」将会改变现有的人机交互方式，它们可以回答问题，整合信息，提供建议，并促进交流。人工智能还可能会对科学领域(如系统生物学)产生重大影响，这些学科中信息的复杂性和数量一直令人望而却步。
常见误解
「机器人正在接管一切」。参见《人工智能的智力何时才能超过人类》，人工智能中的绝大多数进步是基于任务处理的改进。当然，从长远来看，维持人类的控制很重要。
人工智能系统现在能做什么？
人工智能的应用范围已经比几年前大很多了。从围棋、纸牌、简单的问答、从新闻中抓取信息、组合复杂的对象、翻译文字、识别语音、识别图像中的概念、到在「普通」交通条件下驾驶汽车，不一而足。在很多情况下，人工智能在你不知道的情况下发挥着作用，如检测信用卡欺诈，评估信用，甚至在复杂的电子商务拍卖中投标。搜索引擎中的部分功能也是人工智能的简单形式。
常见误解
「像『下棋』这样的任务对机器来说和对人类来说是一样的」。这是一个错误的假设：机器「掌握」一项技能的程度超过了人类。人类通过阅读和理解学会游戏规则，通过观看棋局和下棋来提高水平。但典型的下棋程序没有这样的能力——将下棋规则编程，让机器算法直接给出所有可能的下一步。机器无法「知道」人类所谓的规则(目前新兴的强化学习方式改变了这一点)。DeepMind 的人工智能系统可以学会很多种游戏，它不知道自己在学习什么，看起来也不太可能学会这些游戏的规则。
「机器执行任务的方式和人类一样」。我们不知道人类思考问题的机制，但这种机制与人工智能系统处理任务的方式看起来大不相同。例如，下棋程序通过考虑当前棋局状态和下一步可能的序列比较结果考虑下一步，而人类经常是先发现可能获得的优势，然后继续考虑如何找到一系列方式来实现它。
「如果机器可以做到任务 X，那么它就可以做类似的所有任务了」。参见有关机器 IQ 的问题，机器目前还不能形成通用化的智能，它们的功能通常局限于某一领域。
人工智能系统何时才能超过人类智力？
这是一个难以回答的问题。因为首先它假定这件事必然发生，事实上它具有选择性：假如人类选择不去发展这样的人工智能，这件事就不太可能发生。第二，「超过」假定智力是线性的，而这不是真实情况，机器在某些任务的处理上比人类更快，而在更多放面则很糟糕。第三，如果我们认为「通用的」智能是有用的，我们就可以开发这样的机器，但目前我们不知道它是不是有用的。宽泛地说，实现这样的人工智能还需要很多技术突破，而这些都是难以预测的，大多数科学家认为这件事会在本世纪内发生。
常见误解
「它永远不会发生」。对技术突破进行预测是很难的。1933 年 9 月 11 日，Rutherford，也许是那个时代较的核物理学家，在英国科学促进年会上向人们宣布：「任何想从原子变形过程中获取能源的努力都是徒劳的。」(他在各种场合发表过许多类似言论，大意都是表达使用原子能是不可能的)结果第二天早上，Leo Szilard 发现了中子诱导链式反应，并很快对核反应堆申请了专利。
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