神一樣的豆腐渣
當時我以為最危險的工種是體力勞動者，我想著他們會很快被人工智能取代，但現在我發現並不是這樣的。諸如看護老人、打掃衛生這樣的工種並沒有統一標準，機器人並不能完全取而代之。
只有產業工人才會非常容易被取代。真正的高危行業反而是那些白領，腦力工作者，我們已經聽說過寫稿機器人、律師機器人，醫生機器人還有人工智能在金融行業的應用，那麼未來是不是就像預言家所說，99%的人都是無用之人呢？ 如果真是那樣，可能城市摺疊都不夠用了。
人工智能給不出“正確”答案
我們已經看到Alpha Go戰勝了人類所有選手，如果人工智能什麼都能學會，那我們還能做什麼呢？讓我們來看看，人工智能和人類到底有哪些不一樣？有哪些能力是目前的人工智能還做不到的。
首先，人工智能和人類的目標不一樣。
我們先來看看人工智能的目標，《Super intelligence》一書中提到，人工智能是一個用來做工具性優化的智能，能為任何目標服務，它的智能和動機是彼此獨立的。
這也就意味著，無論是深度學習，還是其他算法，人工智能都是為了一個現有目標去做優化，是為了在所有可行的解決方案中去找尋最佳路徑，為了達成目標而存在，而這個目標本身又由程序員設定。
當程序員讓Alpha Go去下圍棋時，它不會拒絕，更不會說想去看金融或者喝咖啡。只要人工智能的目標還由程序員設定，我們就永遠不需要擔心人工智能會對人類不利。 
那麼，人類的目標又從何而來？我們人類並不需要依靠程序員來設定目標，人類有自己的智慧去做出選擇。在認知心理學的入門級書籍裡提到，除了學校考試和事實的計算型問題，我們日常生活中的多數決策本身都沒有正確答案。
應對不確定性，是人類大腦額葉最著名的功能。人工智能擅長解答人類提出的確定性問題，而人類大腦可以處理多種目標、衝突、優先級等複雜問題，這又是目前單一的人工智能達不到的。
會下圍棋的人工智能不會寫稿，會金融的人工智能不會做醫療。如果人工智能在未來一直這麼功能單一，那麼它們將永遠只是人類的助手。
真正可怕的是那種通用型人工智能，各個領域的知識都能懂一些。但如果真的有那麼一天，它們又將面臨我們今天面臨的前額葉問題，例如如何去給不同的目標排序。
人工智能不具備抽象思維 第二個我要談到的人工智能目前還不能做到或者說覺得難的，就是隻有統計思維而不具備抽象思維。統計思維是從現有的大數據中學習，學習現有的規律再進行推導預測；而抽象思維則是站在高處去理解事物。
舉個例子，假如我們看到一群小孩子在這邊，一個小孩子在那邊，他們隨機的奔跑。以統計思維看，你從中總結不出什麼規律，但是以抽象思維看，這就是老鷹抓小雞的遊戲。
再舉個例子，以統計思維看，你會說過去幾年來，房價一直在上漲，人均GDP一直在上漲，那麼未來房價也一定會上漲，我們應該去做房地產生意。但是以抽象思維看，這就叫消費升級，未來別的很多領域也會有發展。
擁有抽象思維可以幫助你去理解這個時代，從而做出一些不同於統計數字的判斷，這也是一種綜合認知能力。當你去問一個小朋友，樹上有5只鳥，打掉一隻還有幾隻，他可以給出自己的猜測和理由。但是你去問人工智能，他們就不能回答。
對於人工智能來說，由於他們缺乏對他人、對世界、對常識的理解，他們給不出一個合理的回答。他們缺少對世界的整體性認知，頭腦中沒有一個固定的世界模型，因而無法將語言與一個世界模型相對照。
而我們人類擁有最強大的常識系統，我們知道自然界的樣子，知道人與人的關係，知道自己生活的物理空間與社會空間。我們每一天接觸到的碎片化知識都可以被總結成一個完整的系統，這個能力幫助我們理解世界，做出趨勢判斷。 一個下圍棋的人工智能和一個做醫療及金融的人工智能還以為他們生活在不同的世界。
人工智能沒有世界觀
人工智能和人類的第三個區別就是邏輯學習和聯想學習。邏輯學習指的是從一個明確的邏輯前提出發，經過一定的規則推導出一個明確的與之相關的邏輯結果。但其實在現實生活中，我們很少使用邏輯學習的方法，我們大多使用聯想學習。
與此同時，我們的想象力也不是無源之水。一個小說家想象一個故事往往來自於他對現實人世的理解，再加上自己的轉換從而聯想到其他領域。在這個方面，小孩子的能力又是非常強大的。
以上提及的幾點總結成一個詞，就是“世界觀”，也就是說，我們人類比人工智能多了世界觀，也可以說是世界模型。我們人類有一個非常穩固的世界觀、世界模型來作為一切知識的背景。
當我們向前行走時，視網膜上接收到的所有視覺信息都是碎片的、不停移動的，那是因為我們的眼球在連續不停地收集各種信息，但我們又會感到自己走在一個連續的物理空間裡，眼前是深度的三維圖像，這就是我們大腦對信息的自行處理。
我們會用世界模型去指導眼睛，這種視覺指導能力對腦科學家而言是一個公認的常識。這種能力對人類而言很基本，但目前人工智能卻完全不具備。在目力所及的將來，我也不覺得光靠深度學習、大數據，它們可以建立起這種世界模型。
人工智能不及小孩子
還有什麼能力是人工智能沒有而我們人類有的呢？如果你們家裡有小孩子，可以觀察他們，小孩子身上有幾個在我看來是非常寶貴的人類才有的特點。
其一，求新求變。如果你告訴小孩子學一個東西，他剛開始學了兩下覺得有意思，後來說太沒意思了，覺得不想學了。恭喜你，他已經超過人工智能一次了，只有懂得厭倦才能夠懂得求新。
而Alpha Go就在不斷地下圍棋、下圍棋、下圍棋，下一百年也不厭倦，那他就沒有一種衝動說要去學習新的東西，要去突破自我認知的邊界。只有人類才會學會一樣東西后覺得無聊，要求新求變，這是本能，也是我們創新的一個心理源泉。
其二，叛逆反抗。當你家的小孩子在小學或者青春期階段對你說，我不要聽你的了，不管你說的對還是不對，我要聽自己的了。這個時候，恭喜你或者你的孩子已經有了戰勝人工智能的第二個特點。
這種不喜歡聽從權威指導，渴求自我獨立的強烈的叛逆的心理慾念，人工智能現在沒有。將來有沒有不清楚，至少現在你讓Alpha Go去贏，它就努力的去贏，你讓它去輸，它就努力的去輸。
其三，冒險精神。有很多時候我們並不是在尋求一個最優路徑，即便別人告訴你按照一個套路走，你就會成功，但你還是不願意。我們就想去那個沒有到過的、哪怕會犯錯的地方。我們想要去嘗試和探索，我們不怕犯錯。
小孩子更是如此，你越是告訴他要怎樣，他越不會這樣。所以當小朋友大膽地去冒險的時候，他已經有了第三個超過人工智能的地方。人類很多偉大的真知灼見都是在錯誤中發現的，一個科學家會在他從沒想到的地方有新的發現。
人工智能沒有情感
前些天聽一個科學家說，Alpha Go最慘的一點是，他戰勝了人類所有的高手卻不知道高興，他甚至都不知道自己戰勝了這麼多高手。而我們呢，我們所有的提升都和情感緊密相連，我們每一次的小成就都能伴隨強烈的快樂的情緒。
我們對世界的整體認知都經過了情緒的加工，情緒給到我們的信號讓我們對世界做出有意識地抉擇，幫助我們選擇目標，自我調節。因為有情感，人類也可以快速學習和成長，可以在理解自己的同時理解他人，這都是人工智能不具備的。
晉運達人
計算快，查找快，統計快，分析快。總體來說，目前人工智能對信息的處理已經有了一個不錯的開端，運行程度，存儲，精準度遠遠超過人類。而且人類的傳承到了下一代都是重頭學起，而人工智能是完全可以複製傳遞。
人工智能是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成具體去51cto學院看看，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的複雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“複雜工作”的理解是不同的。
在考慮是否使用機器人自動化進行大部分客戶服務時，只有一件事真正重要：什麼是B計劃？
應始終將完整的客戶體驗放在第一位。無論您的新虛擬座席的自然語言理解能力有多麼強大，客戶都傾向於跟人工交互，即使是最好的機器也一樣。出於多種原因可能會出現問題；從問題會超出範圍，到獨特的無法預料的方式構建的問題，機器會直接拒絕客戶的請求。它會發生，而且會定期發生。關鍵部分是考慮接下來會發生什麼。
如果您關心客戶體驗，那麼在自動化客戶交互時，沒有什麼比虛擬座席知道當不知道的時候該怎麼做更重要的了。當它收到問題或請求而它又不確定如何處理時會發生什麼？通常是兩種之一：要麼承認它不理解，要麼提供錯誤的答案。但如果有第三個可能呢？
哈嘍Captain
人類與人工智能的關係好比是主人與寵物的關係，人工智能是人類發明出來為人類服務的產物。
人工智能在很多方面會超過人類，就像運算速度，人類大腦早就比不上電子計算器，電腦，更比不上人工智能。人類跑步，可能比不過汽車，火車，飛機，但這有什麼關係呢？人類製造萬物，都是為人類服務的。
人類需要防範的是，別製造出一個能夠自我進化的，脫離人類控制的超級人工智能。一旦脫離控制，一旦其做惡，會對社會，環境，和人類自身造成大的傷害。就像壞人一旦掌握了核武器，會怎麼樣？
所以，人類需要制定有關人工智能方面的法律法規，來化解和防範風險。
周宇松2019
人類的優勢在於智慧的思維和幻想希望。而智慧的機器人也是人設置的產品而已……它不會產生希望和幻想。
