人工智能会代替人类吗?人工智能存在哪些瓶颈?

在这篇文章中，小编将对人工智能的相关内容和情况加以介绍以帮助大家增进对它的了解程度，和小编一起来阅读以下内容吧。

一、人工智能会替代人类吗

今天的人工智能没有很多文学作者，或者很多文艺青年，还有很多科幻电影想象的那样神奇。实际上今天的人工智能严格来说计算机是没有产生思维的，更不可能产生意识，没有意识也谈不上情感，所以大家所担忧的像《终结者1、2》里面的机器毁灭人类的世界，大家都觉得还是很遥远。

我举个例子，我在伯克利跟他们交流，今天所谓的人工智能只是叫新瓶装旧酒，换句话说就是计算机计算能力的增强，使得过去的算法有了很大速度的提升;今天的互联网和手机的接入采集了大量的数据，然后用深度学习的算法，在大数据的基础之上，实际上是能够让计算机在某些领域产生了一些质的飞跃，比如说在图象识别方面，现在计算机你给它看十万张照片，都美女，再给它看一个新的照片，让它判断是不是美女。

我们现在已经在做这样的事，现在每天有几十万主播到花椒平台，靠人工给他打分，我发现真的来不及，而且打分标准不统一。我们就拿计算机自动打分，后来发现标准全都是锥子脸，计算机就把所有的锥子脸都定义成美女。

反过来，让电脑去理解我们说的语言，我们说的话，能够去做到真正的人机对话，到目前都做不到。所以你看到的Siri，为什么大家用一用就不用了?因为你再聊两句就知道它不是真人，包括我们看到很多做人机对话的，并不是它多聪明，是因为它有很多对话语料，比如把你的对话摘出来是回答另一个人的问题，这并不是代表真正的人工智能。所以在这一点来说，今天的人工智能我觉得未来至少还需要五年到十年的发展。

二、人工智能将遇到哪些瓶颈

通过上面的介绍，想必大家已经知道，人工智能并不会代替人类。在这部分，我们主要来了解下人工智能将遭遇哪些瓶颈。

有学者总结，人工智能发展会面临着一些瓶颈，其中包括语义鸿沟瓶颈、可解释性瓶颈和可靠性瓶颈。

语义鸿沟瓶颈是指人工智能缺乏真正的语言理解能力，无法根据上下文或常识理解一些容易产生歧义的语言，即听不懂“人话”。目前，人工智能在这一点上仍然没有显著的突破。

可解释性瓶颈是指人工智能过于依赖模型中已有的数据，缺乏深层学习能力的缺陷。人工智能很容易学习一个东西是什么，但是很难明白一个东西究竟为什么会这样。如果人工智能不能理解知识或行为之间的深层逻辑，那么它在用已有模型去应对未知变量时，就很容易引起模型崩塌，类似于“死机”。目前，已有学者提出可以使用对抗网络与最优传输技术找到模型坍塌的原因，并提出改进模型，从几何映射的角度上尝试去突破人工智能的可解释问题，在理论上取得了一些进步。

可靠性瓶颈是指人工智能在系统可靠性上的不足。粗略来讲，可靠性主要包含设计可靠性、耐久性和可维修性三个方面。人工智能的设计可靠性可以简单的理解为它的算法是否可靠，它是否能在规定的条件下，完成预定的功能。例如自动汽车在行驶过程中，是否能够正确识别道路情况，并作出合理反应，很大程度上都要依靠自动驾驶系统的设计可靠性。耐久性和可维修性很简单，即能不能长久使用与能不能、方便不方便维修，维修的成本如何。

最后，小编诚心感谢大家的阅读。你们的每一次阅读，对小编来说都是莫大的鼓励和鼓舞。最后的最后，祝大家有个精彩的一天。