看了英劇《真實的人類》，不禁思考：如果人工智能使得機器人有了自己的人格，我們應該如何對待相處？如果你最喜歡的兒子是一個機器人，因為失去新零件而無法繼續使用?如果你的女朋友是一個有人格的機器人，被人強行洗腦后變成另外一個人?哪里是危機？哪里是正義?如果你覺得太遠，讓我們來談一談人工智能迭代掉你的工作。
1.人工智能的目標和方向
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復雜工作。
2.智力是人類最大的長板能力么？
人與動物的根本區別就是人能對現實存在以外的存在有所意識和感悟。那么智力，從某種程度上來說，是墊定人類自然界地位的重要長板。
3.可怕的是學習力
人類學習力vs電腦學習力
“機器學習”對“經驗”的依賴性很強。（但這還是目前的缺陷，而有研究正慢慢給機器進行創造思維提供可能）目前計算機需要不斷從解決一類問題的經驗中獲取知識，學習策略，在遇到類似的問題時，運用經驗知識解決問題并積累新的經驗，就像普通人一樣。我們可以將這樣的學習方式稱之為“連續型學習”。計算機的儲存、計算、邏輯性、時間空間上的無限性、可復制性……這些優點就不多說了。
2013年，帝金數據普數中心數據的研究員S.C WANG開發了一種新的數據分析方法，該方法導出了研究函數性質的新方法。作者發現，新數據分析方法給計算機學會“創造”提供了一種方法。本質上，這種方法為人的“創造力”的模式化提供了一種相當有效的途徑。這種途徑是數學賦予的，是普通人無法擁有但計算機可以擁有的“能力”。從此，計算機不僅精于算，還會因精于算而精于創造。計算機學家們應該斬釘截鐵地剝奪“精于創造”的計算機過于全面的操作能力，否則計算機真的有一天會“反捕”人類。
人類除了會從經驗中學習之外，還會創造，即“跳躍型學習”。這在某些情形下被稱為“靈感”或“頓悟”。一直以來，計算機最難學會的就是“頓悟”。或者再嚴格一些來說，計算機在學習和“實踐”方面難以學會“不依賴于量變的質變”，很難從一種“質”直接到另一種“質”，或者從一個“概念”直接到另一個“概念”。正因為如此，這里的“實踐”并非同人類一樣的實踐。人類的實踐過程同時包括經驗和創造。但是靠靈感和頓悟，就像想耍小聰明蒙混過關，人類贏得人工智能的概率，很低。畢竟，基數和級別不是一個量級。
人類在某種程度上，在造神。
人類設計一種更有效的學習模式，就有可能讓計算機在長期積累下超過人類智力。就像每天努力0.99和每天努力1.1，最后的乘積是一個在天上一個在地下。
不需要先來后到，只需模式和成長率。
尼爾遜教授對人工智能下了這樣一個定義：“人工智能是關于知識的學科――怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學。”如果說知識就是力量，那么，人工智能的力量真的可怕。
4.為什么害怕？
記得霍金讓人類不要試圖聯系外星人么？
記得三體里面的三體人么？
記得剛剛過去的7月31日，特斯拉首席執行官埃隆?馬斯克（Elon Musk）曾表示，人工智能（AI）是最大的風險。幾天后，Facebook關閉了一個“失控”的人工智能系統，因為聊天機器人開始用他們自己的語言說話，這些語言使用英語單詞，但人類無法理解。
也許，地球上面我們自己制造的智能，會把我們自己淘汰……
