大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能下的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能下的解答，让我们一起看看吧。
如果人工智能将代替人类，未来将会怎么样？
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之前也有过说明了，从某种程度上说人工智能是还不能完全取代人类的其他行为，不要担心失业。比如思想，心理学，社会伦理等等，人工智能还需要时间。人工智能从概念提出到现在的批量发展，是在告知我们，科技发展的日新月异。目前人工智能主要完成的任务是替代人类不能完成或者比较难操作的事情！希望人工智能在不久的将来，成为人类发展进步的好助推器和带来各种便利！
人工智能的发展将会让人类变得一无是处？在Yelp（美国版大众点评）搜索团队的产品经理Yue Wu看来是无稽之谈。他近日在venturebeat上发表了一篇文章指出，人类的自觉仍旧是不可取代的。在解决问题的过程中，也遵循着一种80/20法则，仍旧需要人工智能（80）与人类直觉（20）携手并进。
把机器学习算法放到一个具体的场景来进行优化，它将展现出远超人类的能力。但作为人类，我们应该继续专注于我们最擅长的事情，比如创造性地思考，建立同理心，来以引导机器向正确的方向前进。
比如，一个朋友想让你推荐一些气氛比较适合约会的餐厅。和大多数人一样，你可能会根据一些突出的特点进行评估，比如舒适、别致的氛围、食物的口味等等，或许还会分享给他一些可口的甜点。根据这些特征的重要性，你会想起几家在这些方面都做得很好的餐厅，并给出建议。
同时，这位朋友还向一个“黑匣子机器学习算法”发出了同样的请求。机器学习算法可以获取用户评分和价格等多种商业属性，并用所有这些数据进行训练。然后，它拿出了一份有几百家餐厅的清单，按照得分高低排好顺序。
从这个简单的比较中可以清楚地看出，人类的直觉和机器学习在不同的方面有优势。我们的优势在于，作为人类，我们花了很多时间在“约会”这个场景中，和朋友建立了隐含的共享内容情节。我们很了解朋友，我们知道这次约会对于他来说至关重要，我们甚至会想些能帮助他度过一个神奇的夜晚的细节。晚上结束的时候，如果我们的朋友打电话给我们抱怨他等了近一个小时，而且停车也非常麻烦，我们也会记得这些信息，并在下次推荐餐馆时把它们考虑进去。
关于机器学习的“80/20”法则已经有了一些讨论。普遍的想法是，完成一种目标的时候，机器能帮我们做到80%，在大多数情况下，这可能已经称得上是“足够好”了。但仍有许多方面需要人类的参与和判断，才能完成最后的20%。
理解问题
如今，随着对机器学习的大肆宣传，遇到问题时，人们很容易直接进入机器学习导向型的解决方案。曾经有过这样的例子，我们热切地盯着我邻居们在用崭新的机器学习算法，特别想知道如果我们能把其加入一些更奇特的模型中的话，能解决什么样的问题。这种想法很容易就会把整个团队带到沟里去，最终很有可能建立一个非常强大的基础设施来解决一个只存在于***想中的用户问题。
在最初的浪漫餐厅推荐场景中，隐含着这样一个事实：我们已经完成了用户的研究（了解了我们的朋友），并确定了准确的用户需求（至关重要的约会）。与机器相比，人类在各种形式的生成性用户研究（***访、焦点小组、观察研究）中都非常出色——这些都需要极大的同理心和非结构化的人际互动。无数的研究（包括麦肯锡最近的一份报告）反复重申，人类在具有这些特征的领域会继续超越机器。至少在可预见的未来，人类仍将是识别这些主要问题的关键。
首先，随着人工智能的不断发展，未来人工智能产品（智能体）将广泛参与到社会分工当中，但是人工智能完全代替人类的情况将很难出现，因为随着人工智能的发展，人力岗位也会不断升级，这并不是一个此消彼长的过程，而是互相促进的过程。按照历史经验来看，科技的进步往往会创造出更多的就业岗位。
未来智能体将逐渐替代掉一些传统的工作岗位，这些工作岗位往往具备规则清晰、技术结构单一、重复率高、劳动强度大、危险系数高等特点，随着智能体的不断发展，可以替代的工作岗位也会逐渐升级，当然这个过程可能会比较漫长。由于人工智能领域涉及到的内容非常多，所以人工智能领域的发展往往比较缓慢。目前在大数据的推动下，机器学习包括深度学习得到了一定的发展，基于机器学习的应用也在增加，所以人工智能领域的发展往往需要一些基础条件的支撑。
智能体目前替代的岗位往往都存在岗位附加值低、招聘难等问题，通过智能体的采用能够解决传统制造业的很多问题，不仅降低了生产成本，也能在一定程度上提升生产效率，比如在汽车领域智能体就有广泛的应用，未来在产业互联网阶段将有更多的传统行业陆续普及智能体的使用。
在智能体陆续普及应用的过程中，对于职场人也会提出新的要求，这些要求就是掌握人工智能的相关知识，能够与智能体进行必要的交流合作。从目前的知识结构来看，从编程语言开始学起是个不错的选择，比如Python语言。
我从事互联网行业多年，目前也在带[_a***_]专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！
未来人类大部分的记忆能力会被人工智能取代，死记硬背的应试教育还能适应社会发展吗？
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其实很多人都误解了。一个人真正的能力肯定不是死记硬背，但反复训练却真是掌握和提升能力的重要手段，君不闻王献之练书法用光十八缸水的故事吗？还有现代研究也表明，大多数的技能10000小时的练习，是区分专业和非专业的分水岭，任何事情都要有量的积累，才有质的飞跃。
倒是有一个问题需要我们深思，随着科技进步，将来一些基础的知识和技能很有可能以芯片植入或数据倒入的方式直接进入人类的大脑，不再需要漫长的学习过程，这才是真正的死记硬背，人类如何提高思考的效率和深度，才是真的问题。
第一，大家也都当过学生，死记硬背真的会考的超高分吗？好好回忆自己身边那些学霸学神，有多少是死记硬背的。死记硬背会考的还行，但是要是真的出类拔萃靠死记硬背真的是行不通的。文科的我不知道，但是作为一个理科生，我感觉死记硬背真的有点自寻死路了，更多的是要理解，而不是记忆。而且，死记硬背也并不是全部的不可行，具体的情况具体分析，就算是同一门学科，不同的知识类型，对待的方式也应该有所区别，要是一句话就全部概括，那就有失偏颇。
第二，人类的记忆和人工智能是有很大的区别的。人的记忆不会遗传给下一代，一个孩子只能通过漫长的学习才能够掌握一定的知识，形成自己的知识储备，并且这个知识储备是不会和自己的家长、老师一样，因为吸收知识的时候，会有自己的理解加入，这可能也是人类能不断发展，不断创新的源泉之一，因此思维不会那么容易固化。但是作为机器存在的人工智能就不是那么多变了，遵循某些算法去学习，就算是在智能，如果还是依靠某些特定的算法，那也会有一定的局限性存在。
所以，应式教育说了那么多年了，其实作为一个还没毕业的学生来说，个人理解：如果连简单的应试教育都过不了关，你还能成功到哪里去。不要给我举那些没受过良好的教育，没有通过应试教育也能成功的例子，我只能说幸存者偏差了，无论是科举制度还是现在的教育制度，选***的精英真的太多太多，也肯定有漏掉的，但是组成封建社精英的群体，还是现代社会的精英群体，是通过应试教育来获得精英席位的人占绝大多数。
到此，以上就是小编对于人工智能下的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能下的2点解答对大家有用。
