如何认识和看待人工智能？人工智能的巅峰是什么？

如何认识和看待人工智能？人工智能的巅峰是什么？

首先先了解什么是人工智能。人工智能英文缩写为AI，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的的一门新的技术。
人工智能是计算机科学的一个分枝，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等等。它是对人的意识、思维的信息过程的模拟，人工智能不是人的智力，但是能像人那样思考，也很可能超过人的智能。


人工智能技术的发展，很有可能会颠覆我们目前的整个社会结构和一些制度方面的问题，到时候我们社会也许就是另一番景象了。
目前，国内企业也在积极发展人工智能技术，致力于让人工智能技术更快的服务于整个社会，比如华为基于自身ICT技术在AI2.0时代加速来临之际，发布了全栈全场景的AI解决方案，主张建设平台+AI+生态的发展战略，基于自研的AI芯片和华为云等各种形态的云服务性能，加速AI在各行各业的规模落地。
当下，人工智能其实已经在许多领域有了初步的应用，比如人脸识别、语音识别、语音机器人助手等而且无人驾驶汽车以及无人超市、无人银行等等也已经被人类制造出来。在未来也许还会有可以代替我们工作、家务的机器人出现，甚至会大大超过我们人类的水平。


如果人工智能时代来临，按照人工智能这样的发展，我们人类未来会不会灭绝呢？
这样的言论也不是没有的，但是对于人工智能技术我们要正确的看待和使用，人工智能的好处是可以大大优化我们现在人类的生产技术和工作、服务能力。可以解放人类双手，帮助人们做一些不想做甚至一些不能做到的事，而且效果还不错，所以人工智能技术出来绝对是有好处的。
但任何一项技术出来，肯定是会对整个社会发展有所影响的，但如何利用就要看人类如何看待这项技术了。所以对于人工智能的威胁论更多时候是对于人类自身的提醒和警惕而不是对这项技术的否定和警惕。对于人工智能，更多的是要人类正确认识自身，如何与这项技术融洽相处，如何在未来未雨绸缪，不要让技术和时代的发展而让自己被时代抛弃。
人工智能的巅峰当然是取代人类，甚至超越人类，但是这似乎是不太可能的，因为人工智能技术虽然很强大，但它毕竟是没有人类情感的，一些具有感性和创造力工作的也是它无法胜任的。虽然人类的情感也可以习得，但想要和人类一模一样似乎是不可能的，所以对于人工智能的那些威胁言论，大家更要理智看待。

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“人工智能”这个词组现在要慎用，否则的话，你在谈论的很可能是科幻而不是科学。
基本上，在Artificail Intelligence这个CS分支发展的历史上，强人工智能（Strong AI）和弱人工智能（Applied AI）一直在争夺AI领域的主流话语权，并且这种争论极大的导致了AI这个学术群体的割裂。上世纪50年代到80年代左右，是强AI的天下，主要就是符号化(symbolized)，基于知识(knowledge-based)的方法，可以看作是一种自上而下构造全人工智能的方法，主要目的是产生可以与人类智慧匹配的人工智能。在初期，强AI的人们很乐观，而且那个时期受到电影（说的就是你，斯坦利库布里克！）和科幻文学（说的还是你，亚瑟克拉克！）的诸多影响，不仅主流学术界认为强AI将会在10~20年左右的时间内诞生，普通民众也有很多持类似观点的人存在。然而，事实证明，研究人员低估了强AI的难度，在70~80年代左右，强AI不仅没有诞生，而且就研究情况来看，强AI的问题非常困难，几乎看不到希望，因此大部分研究基金，包括公共的和私人公司的，撤销了对人工智能的支持，人工智能的研究陷入瓶颈。强AI的巅峰就是专家系统，80年代就发展的比较完善了。其研究成果目前是被归纳逻辑编程(Inductive Logic Programming)这个CS研究方向所继承。
当强AI陷入麻烦后，曾经被强AI嘲笑、鄙视甚至一度被排除出主流人工智能和计算机科学研究领域的弱AI卷土重来。弱AI的目的就是在一些子领域，特别(specific)的问题上实现一定程度的智能化，能人所不能，可以看作是一种自下而上的方法。弱AI基本上较多的使用神经网络和统计计算理论的方法，带有明显的数据驱动(data-based)的特点。因为神经网络的黑箱特征和统计这个词汇，所以在早期被强AI黑的体无完肤，当然这些方法当时也有其自身局限性，比如单层神经网络无法解决线性不可分问题，统计计算理论早期较少考虑“可计算性”的问题，“概率性”的解决某个问题这个提法，在当时并不符合计算机科学研究者的期望。随着神经网络后向算法(back propagation)的提出，和统计计算理论的进一步完善，弱AI在诸如计算机视觉，自然语言处理等很多领域上取得了极大的成功，从某种角度来看，这些领域变得相当智能了，比人类强大多了。
然而，弱AI自从被强AI踢出计算机科学界后（实际上并没有，是强AI的人自己瞧不上人家），改叫机器学习了，而经历了强AI梦碎后，强AI学术界再也不提要实现“人工智能”的宏伟目标了，并且很委屈的表示，当初自己是被科幻啦、舆论啦等等误导了，其实俺们搞的是逻辑编程啦。关于这两种AI实现路线，乐观的研究人员认为会在某个时间点合并起来，这样也就实现了伟大的“人工智能”。然而也有很多人认为，这两个方向渐行渐远永远不会在实现全面人工智能的道路上相遇。不过，这已经是哲学讨论的范畴了，离计算机科学比较远了。
回到题主的问题“如何看待人工智能”，严肃的说，当前被称为“人工智能”学界的，实际上是相当广泛的一批人，人工智能的问题也是相当的多样化，所以主流学术界一般都不会称自己是搞“人工智能”的，一般都是搞机器学习啦，统计学习啦，神经网络啦，逻辑编程啦等等。毫不客气的说，“人工智能”这个词汇，在当前，其科幻意义要超过了其科学意义。

人工智能的巔峰是「技術奇異點」。首先話要兩說——這個巔峰不一定能達到。然後我們說達到的情況。如果人類真的成功的實現了強人工智能，那麼不是這個智能如何和人類相處那麼簡單，而是意識的進化出現了新的模式。強人工智能的出現，標誌著一種智能可以創造出比自己更優秀的智能。所以，強人工智能必然會構建出更強的智能（人工^2 智能），並且構建的速度一定比人類研究第一代強人工智能要快。如此指數發展下去，意識的進化會完全超出人類的理解力。

人工智能的巅峰是AI们集体讨论该如何解决人类问题。

或者AI们来到知乎讨论这样的问题
“你们是如何认识 看待人类的？”