其实人工智能拐点的问题并不复杂，但是又很多的朋友都不太了解人工智能拐点来临，因此呢，今天小编就来为大家分享人工智能拐点的一些知识，希望可以帮助到大家，下面我们一起来看看这个问题的分析吧！
本文目录
- 马云与马斯克世界人工智能大会同台对话，呈现了怎样的观点碰撞？
- 人工智能要什么时候才能普及、普遍应用？
- 后AlphaGo时代，我们离通用人工智能（AGI）还有多远？这方面研究进展如何？
- 人工智能结合互联网、大数据，如何改变生活？
马云与马斯克世界人工智能大会同台对话，呈现了怎样的观点碰撞？
马云属于科技乐观派，认为人定胜天，人一定可以操控技术，完全掌握人工智能，未来的理想状态是人工智能服务人类，人基本就退休了。
马斯克属于科技悲观派，认为要警惕人工智能，人工智能可能是未来人类最大的敌人，人工智能可能会取代人类。
我比较倾向于马斯克，即使未来没那么悲观，警惕人工智能可能产生的副作用也是有必要的。首先，人工智能将替代大量人类工作，人要么进行工作和价值的重新分配，要么将变得越来越无用，这都将对人类现行社会体系有着不可预估的巨大冲击。再，以现在科技的发展速度，人工智能在量变的基础上，会迎来质变，迎来拐点。如果人工智能越来越强大，拥有自我学习，自我复制，自我发展的能力，而人类越来越弱势，人类和人工智能的地位，就像今天人类和动物宠物的地位。
我们该如何把控人工智能，会对人类社会有决定性的影响，但遗憾的是，有些事即使我们能预测到，也无法阻挡它的到来。
人工智能要什么时候才能普及、普遍应用？
谈到人工智能何时普及的问题，不妨参考一下工业革命的历史。蒸汽机从出现到普及只用了几十年，西门子发明发电机到电力普及也只用了几十年。很多人以为人工智能是最近几年诞生并流行，因此是否还需等待几十年才能普及呢？
其实不然。
事实上，人工智能早在上个世纪60年代就成为大热，图灵机的提出以及达特茅斯会议的一众大佬的召开，让人工智能成为了一种新的潮流。
然而由于当时的历史条件，不仅缺乏各种复杂的数学模型，更缺乏庞大的算力的支持。因此在早期，AI领域拿的出手的都是一些简单的工业级机器人，操作局限于简单的几个基本步骤，而在生活领域，更是无法涉及。
当几十年过去，随着半导体技术的突飞猛进，特别是云计算的诞生，人工智能重新焕发了活力。当人力已经无法应付越来越大的数据量时，计算机在无数数学模型的确立下已初具智能，唯一制约的只有算力。
而在云计算的驱动下，这个烦恼终于被解决，计算机可以处理相当复杂的数据，尤其是对于数据的筛选和挖掘。
光是飞天云每天处理的数据都能达到PB级，这就相当于过去几年甚至几十年的数据量。
这意味着什么呢？
也就是说，在这样的海量的数量支持下，人工智能落地的范围相比于以前，更宽广了，不会局限于简单的工业级机器人和基础操作。像是日常生活、政务、工业、农业、服务业，从基础服务到更高阶段的便利，AI有无限想象空间。
以农业为例，过去的农民是靠天吃饭，收益受天时影响，种植靠经验，不可控的因素较大。但现在有“农业大脑”，背靠AI技术，可以根据实时天气和环境变化实现智能调节，这样一来，农田里的作物可以完全脱离人力，实现智能种植，产量远超了以前。
这在人工智能没有普及和技术发展之前，是不可能想象的。
在生活服务领域，以杭州这座新科技城市为例，AI能提供的便利，从交通、出行、医疗到支付、政务办理等，都能覆盖。可以说，从市民走出家门开始，任何一个举动，都可能享受到人工智能带来的便利。
就拿出行来说，过去的杭州是一个集成了堵车难、停车难等诸多城市病的新兴城市，市民面对日益拥挤的城市有些束手无策，而自从“城市大脑”诞生后，依靠数据处理，最终综合统筹，从而实时调度马路上的一举一动，提高了50%的出行时间。
事实上，我们已经身处并在享受人工智能带给我们的改变与红利。
而未来，AI还将触及更多的领域，可能在以后，你从睁开眼到闭上眼，每一个环节，都有AI的身影。
后AlphaGo时代，我们离通用人工智能（AGI）还有多远？这方面研究进展如何？
关于这个问题，首先，有必要首先了解一下通用人工智能究竟是什么，实现它需要什么条件，以及现有的人工智能水平距离通用人工智能还有多远。
人工智能发展的现状如何？
互联网上充斥着各种令人惊叹的故事，描述了现在的各种人工智能应用，在经历了多年人工智能研究之后达到了顶峰。诸如比人类医生更准确地诊断癌症的人工智能系统类似的例子比比皆是，在这些领域里，专用的人工智能正在复制类似人类的推理和认知。
例如，社交媒体网站使用的深度学习算法越来越擅长识别对象和人，甚至还能够识别这些对象和人的详细特征。由深度学习推动的现代计算机视觉技术现在可以识别发布到社交媒体的图像中的人、图像中人物的位置、他们的表情以及他们可能穿着的任何配饰。这使人工智能系统能够感知与人类相似的图像，不仅可以简单地从图像中识别人物，还可以分析细微的模式以识别那些不那么显而易见的属性。一个例子是斯坦福大学的一项研究，该研究表明，通过分析人的面部图像，神经网络能够识别人的性取向——而这种能力不太可能出现在人类身上。
执行类似人类功能的人工智能系统的另一个实例是自然语言处理（NLP），人工智能可以理解以自然语言传递的语音或文本。作为智能手机中聊天机器人和虚拟助手等应用程序（如Siri、Cortana等）的一部分，人工智能能够精准理解文本和语音的含义。自然语言生成也取得了进步，这是一种生成正常人类语言信息的技术，被用于需要机器响应人们语音或文本的众多应用程序之中。
随着这些发展，人类智能和人工智能之间的差距似乎正在快速缩小。这可能会让你觉得强大的人工智能系统或通用人工智能系统的未来可能不会太遥远。然而，至关重要的是，要理解通用人工智能可不仅仅是在特定任务上胜过人类这么简单。
通用人工智能究竟是什么？简而言之，通用人工智能（AGI）可以定义为可以完成任何人类可以完成任务的机器。尽管上面提到的应用显示出人工智能可以比人类更有效地完成很多任务，但是它们并不是通用人工智能，也就是说，它们只是在某个单一的功能上表现出色，而对于任何其他的事情都无能为力。因此，尽管人工智能应用在完成某项特定任务时可以相当于一百个训练有素的人类，但是在完成任何其他的任务方面，它可能会输给一个年仅五岁的孩子。例如，计算机视觉系统虽然擅长理解视觉信息，却无法将这种能力转化并应用于其他任务。相反，人类虽然有时无法非常熟练地执行这些任务，但是和当今任何现有的人工智能程序相比，人类能够执行更广泛的任务。
人工智能要想实现任何功能，都必须使用大量的数据进行训练，而人类需要的学习经验明显要少得多。而且，人类——以及未来可能具有通用人工智能的机器人——可以更好地将一种学习体验应用到其他类似的学习体验之中。具有通用人工智能的机器人不仅需要的训练数据相对较少，而且还能够将从一个领域获得的知识应用于另一个领域。例如，一个经过训练，使用NLP处理一种语言的通用人工智能代理可能学习使用相同词根和类似语法的语言。这种能力将使人工智能系统的学习过程和人类相似，能够极大地减少培训时间，同时让机器获得多个领域的能力。
人工智能是否能够实现通用智能？人工智能系统，尤其是通用人工智能系统，参考了人脑。由于我们自己对大脑及其功能没有全面的了解，因此很难对其进行建模并复制它的工作方式。然而，正如Church-Turing论文所述，创建能够复制人类大脑复杂计算能力的算法从理论上说是可能的，用简单的话说——如果有无限的时间和记忆，任何一种问题可以通过算法解决。这是有道理的，因为深度学习和人工智能的其他子集基本上是存储器的函数，拥有无限（或足够大量）的存储器则意味着可以使用算法来解决复杂度最高的问题。
我们距离实现通用人工智能还有多远？虽然复制人脑的功能从理论上说是可能的，但是目前尚不可行。因此，在能力方面，我们在突飞猛进。然而，在时间方面，人工智能开发新功能的速度越来越快，这意味着当人工智能研究界在通用人工智能开发方面取得了突破时，我们可能会接近拐点。最近一项面向人工智能专家的调查结果显示通用人工智能或奇点可能会在2060年出现。
因此，尽管在能力方面，我们远未实现通用人工智能，但人工智能研究的指数级推进可能最终会在我们的一生中或本世纪末发明通用人工智能。通用人工智能的发展是否对人类有益还有待于辩论和猜测。对世界上首个真实世界中的通用人工智能出现所需的时间也只是一种估计。但是确定无疑的是——通用人工智能的发展将触发一系列事件并带来不可逆的变化（好的或者是坏的），它将永远重塑我们所知道的世界和生活。
人工智能结合互联网、大数据，如何改变生活？
4G改变生活，5G改变社会。对于大数据、人工智能这些高新技术必将给各行各业带了深刻的变化，举两个简单例子，以前我们经常在街上会被人拦住，递来一页纸说是某个行业要做社会调查问卷，现在大数据一出那还会有这种场景。另一个例子是人工智能加持的智能机器制造，经常看到报道原来成百上千工人忙碌的生产线，上了智能机器人后，原来偌大的产线仅仅剩下几个人维护，让人感慨不亦。
我想说的是这些新技术的出现后，很多传统的工作岗位将只会保留在人们的记忆中，大家欣喜之余是否还有一丝焦虑。当然，也不必过分担心，伴随新着这些新技术的发展肯定会有新的工作机会出现，比如电商的发展催生了快递行业，所以我们每个人必须与时俱进，只争朝夕,不负韶华，明天会更好！
关于人工智能拐点到此分享完毕，希望能帮助到您。
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