一、人工智能的终极目标是机器能代替人类劳动
1、人工智能的初级目标是代替人类劳动；中级目标是升级人类意识；高级目标是创造新的经济形式；最终目标是拯救人类。
2、一、人工智能的初级目标：代替人类劳动
3、人类进化30万年，还是处于最低级状态。
4、人类是一个精神和物质的结合体，是一个高级灵长类动物。但是40多万年的进化并没有解决人类的精神发展问题。
5、人类目前还是一个总体上物质性比精神性发达的动物，比如：四肢比脑袋发达；物质欲望比精神欲望发达；动手能力比动脑能力发达；物质创造人口比精神创造人口发达。
6、另外，从人类有两种生产方式，即一种是物质生产，一种是精神生产来看，到目前为止，人类的主体还是在低级的物质生产状态。
7、在人工智能之前，人是一种具体生产场景和技能经验的劳动者。由于特定生产劳动部门和分工不同的限制，劳动者被限制在具体的劳动和生产场景中劳作一生。
8、人工智能来了，就是来帮助人类完成这种劳动升级的使命。
9、人工智能本身是一种超级生产力，通过与各个部门的具体生产力结合起来，再延伸到所有生产领域并作为这些生产领域现代化的基础。
10、同时，人工智能又是一种新的劳动力形式，是劳动者的新替代物，把劳动者从传统的体力劳动中解放出来，把人的劳动从具体生产过程的局限中解放出来，进而把人的活动提高到精神文化、艺术和社会交往活动中去，开创高级的劳动形式，让人类进入高级劳动创造阶段。
11、因此，人工智能是一种精神生产力和物质生产力的结合。
12、人工智能的初级目标，就是要替代劳动和解决人类的物质性问题。
13、二、人工智能的中级目标：升级人类意识
14、目前人类意识总体处于初级状态。
15、人类意识是一个分散性和总体性相结合的意识体。从单个人的角度，意识体现为每一个人的单独性。从宇宙意识和社会意识的角度，人类意识又表现为统一性和总体性。
16、人类意识在40万年中基本处于低级物质性劳动中存在与发展，因此低级意识的开发已经很充分了。像市场经济这种意识产物就是一种低级意识的高级代表。
17、而人的意识体中的高级意识还很少被开发出来。以至于人类总体精神文化意识还是处于既像脱离动物而未完全脱离动物的状态，是一种很低级甚至很动物性的阶段。
18、全世界的“文字盲人”人口还占到三分之一以上；人类的“精神盲人”可能要占到二分之一以上。
19、比如在经济社会领域中很多连动物都不使用的法则，人类照样使在同类身上，比如：消灭对手的市场竞争法治；极端贫富的财富分配法则；疯狂战争掠夺财富法则；强国欺负弱国法则等。
20、一是通过解放人的双手，让人类进入以精神文化和科技创造为主的时代，在这种创造活动中意识达到提升。
21、二是人机结合方式提升人类意识水平。通过高级意识芯片等生物技术柔性化植入方式，还有一种是提升人类高级意识的基因种类。
22、三、人工智能化的高级目标：创造新的经济形式
23、人工智能会对物质生产领域的一切经济组织、市场交换、分配形式、经济结果分配等现存模式进行重组。
24、企业组织将从物质生产领域逐步消失，变成社会化或者国家控制的超级生产力中心，成为完全福利化、共享化、非利润化的中心，成为人类基本物质生产的提供基地。
25、市场经济模式也将从物质资料生产领域彻底退出，信息数据化和智能化会形成全社会消费和需求的智能匹配和衔接，也不需要市场价格的确定，供给制会剔除价格的决定作用，社会数据计划中心会完成全部计划规整。
26、相应地人类的分配形式也会调整为物质生活资料的共享共有，精神文化生活资料的还是暂时依据市场化原则，这样的两种相对立的形式共存。
27、因为在精神文化科技领域，还是人类正待开发的领域，生产力还不高，还需要市场机制起作用，还需要企业去组织生产活动。
28、待人工智能能够介入精神文化科技生产领域的时候，市场经济组织也会全部退出这一领域。
29、四、人工智能的最终目标：拯救人类危局
30、人类目前事实上处于危局之中：核战争哪天会被引爆，贫困饥饿导致人性问题灾难，等等。
31、化解人类自身无法解决的世界性难题和死结，是人工智能最后的一道艰巨任务。
32、这不断是现实问题也是一个人性问题。贫苦问题形成的原因不管是什么，也不需要再纠缠。
33、人工智能和智能制造完全能够解决这一问题。最关键是现有的社会体系愿不愿意去彻底解决，现有的利益格局需不需要再维持一个庞大的贫苦人口的存在。所以说是一个人性问题。
34、智能工厂完全可以提供社会每一个人的合理生存资料。智能科技也可以创造出更多的物资资源。
35、如果不再出现像资本家将好的技术收购后束之高阁，故意维持市场短缺的非人性行为，这个社会应该是财富的阳光总是充满世界的。
36、战争一方面花费巨大的社会财富资源，另一方面具有人类的毁灭性危险。
37、战争的本质还是利益。在私有制主导下的战争就是最终毁灭人类的战争，因为少数财富者的存在就是建立在大多数人死亡的前提下。
38、只有公有制主导的战争才是最终消费战争的法器。
39、人工智能在世界格局没有大的变化情况下，可以通过建立仿战争模型，来模拟战争。
40、在国际社会的监督下和国际战争惩罚机制的作用下，让国家之间的战争尽量走上虚拟化和赔偿化的道路，避免直接的人类战场相见和毁灭性杀伤。
41、三是人类阶级鸿沟和社会平等问题
42、人类阶级鸿沟只有两种方法来解决。一种是通过和平过渡的方法来解决，就像过去50年代工商业改造对资本家的和平赎买政策一样。
43、现在可以将国际社会财富的一部分无偿送给这些国际资本家集团，让他们在保持现有财富不变的同时还能获得一部分增长性收益。
44、但是它们必须遵守新的社会公平法则，尊重绝大多数人的利益和生存权，不能再操纵政府和权力，更不能谋求战争和消灭大多数人类。
45、还有一种就是只有通过社会性强制来消除这种人类的“财富毒瘾”和“财富毒瘤”，让国际社会进入公平发展的和平时代。
46、总之，人工智能是人类自我救赎的一次机会。机会不可能再重复出现两次。人类如果错过了这一次机会，面临的风险就只有天知道了。
47、人类应该抓住这次机遇，首先将人类绝大多数从物质动物状态下解救出来，全社会迁徙到精神文化和科技创新领域，通过人工智能彻底解决人类的物质资料组生产。
48、同时，大力提高人类意识文化、科技和精神发展层次，创造更高的人类文明。
49、最终，通过人工智能解决人类面临的危机与死结，化解贫困、战争和财富分配机制等问题，推动人类迈上真正宇宙高级文明的阶段。
二、人工智能服务有哪些
1、无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶控制器来实现无人驾驶。无人驾驶中涉及的技术包含多个方面，例如计算机视觉、自动控制技术等
2、人脸识别也称人像识别、面部识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。人脸识别涉及的技术主要包括计算机视觉、图像处理等。
3、人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，之后，随着计算机技术和光学成像技术的发展，人脸识别技术水平在20世纪80年代得到不断提高。在20世纪90年代后期，人脸识别技术进入初级应用阶段。目前，人脸识别技术已广泛应用于多个领域，如金融、司法、公安、边检、航天、电力、教育、医疗等。
4、机器翻译是计算语言学的一个分支，是利用计算机将一种自然语言转换为另一种自然语言的过程。机器翻译用到的技术主要是神经机器翻译技术（NeuralMachineTranslation，NMT），该技术当前在很多语言上的表现已经超过人类。
5、生物特征识别技术包括很多种，除了人脸识别，目前用得比较多的有声纹识别。声纹识别是一种生物鉴权技术，也称为说话人识别，包括说话人辨认和说话人确认。
6、智能客服机器人是一种利用机器模拟人类行为的人工智能实体形态，它能够实现语音识别和自然语义理解，具有业务推理、话术应答等能力。
7、智能外呼机器人是人工智能在语音识别方面的典型应用，它能够自动发起电话外呼，以语音合成的自然人声形式，主动向用户群体介绍产品。
8、智能音箱是语音识别、自然语言处理等人工智能技术的电子产品类应用与载体，随着智能音箱的迅猛发展，其也被视为智能家居的未来入口。究其本质，智能音箱就是能完成对话环节的拥有语音交互能力的机器。通过与它直接对话，家庭消费者能够完成自助点歌、控制家居设备和唤起生活服务等操作
9、个性化推荐是一种基于聚类与协同过滤技术的人工智能应用，它建立在海量数据挖掘的基础上，通过分析用户的历史行为建立推荐模型，主动给用户提供匹配他们的需求与兴趣的信息，如商品推荐、新闻推荐等。
10、医学图像处理是目前人工智能在医疗领域的典型应用，它的处理对象是由各种不同成像机理，如在临床医学中广泛使用的核磁共振成像、超声成像等生成的医学影像
11、图像搜索是近几年用户需求日益旺盛的信息检索类应用，分为基于文本的和基于内容的两类搜索方式。传统的图像搜索只识别图像本身的颜色、纹理等要素，基于深度学习的图像搜索还会计入人脸、姿态、地理位置和字符等语义特征，针对海量数据进行多维度的分析与匹配。
三、人工智能两个分支是什么
计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。物体检测和人脸识别是其比较成功的研究领域。
语音识别是指识别语音(说出的语言)并将其转换成对应文本的技术。相反的任务(文本转语音/TTS)也是这一领域内一个类似的研究主题。
这里的文本挖掘主要是指文本分类，该技术可用于理解、组织和分类结构化或非结构化文本文档。其涵盖的主要任务有句法分析、情绪分析和垃圾信息检测。
机器翻译(MT)是利用机器的力量自动将一种自然语言(源语言)的文本翻译成另一种语言(目标语言)。
机器人学(Robotics)研究的是机器人的设计、制造、运作和应用，以及控制它们的计算机系统、传感反馈和信息处理。
机器人可以分成两大类:固定机器人和移动机器人。固定机器人通常被用于工业生产(比如用于装配线)。常见的移动机器人应用有货运机器人、空中机器人和自动载具。机器人需要不同部件和系统的协作才能实现最优的作业。其中在硬件上包含传感器、反应器和控制器;另外还有能够实现感知能力的软件，比如定位、地图测绘和目标识别。
四、人工智能的发展时期7个阶段
1、50年代人工智能的兴起和冷落。人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题、求解程序、LISTP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。
2、60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-Ⅱ语音处理系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议。
3、80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展。日本1982年开始了”第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统KIPS”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。
4、80年代末，神经网络飞速发展。1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。
5、90年代，人工智能出现新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，使人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深人到社会生活的各个领域。
五、关于人工智能改变世界的事例
当前，新一代人工智能技术正在全球范围内蓬勃兴起，与大数据、区块链、5G等新技术相互融合、相互因应，为经济社会发展尤其是数字经济发展注入新动能，正在深刻改变着人类的生产生活方式。与此同时，如何在新技术变革浪潮中始终立于主动，实现人工智能等前沿科技领域有效治理，确保其持续健康发展，也成为国际国内、社会各界广泛关注。
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