关于“人工智能”以及未来发展的展望问题
本贴不算完全政治贴。
但是我还是可以把它归类为政治贴，因为考虑到本站很多人不太了解人工智能发展以及趋势，所以我简单做一个科普。我会尝试用小白也能看懂的语言来解释。
什么是人工智能。（台湾称为“人工智慧”）
简单来说就是让机器具备学习和思考问题的能力，而所有与之有关的技术都可以叫人工智能。包括但不限于机器翻译、图片识别、目标跟踪。而现在比较火的chatgpt，就是一个高级版的机器翻译。
人工智能的技术目前发展到什么趋势了？
处于探索的爆棚期，并且在民用和军用领域已经有比较成熟的技术。标枪和毒刺的跟踪导弹能够射后不理就是人工智能的其中一种表现。但是，目前的人工智能也绝不是小白想象的那样，将立刻在短期内超越人类，甚至战胜人类，哪怕是取代你以为的一些人工简单工作。
这是为什么呢？
因为现阶段尝试让机器具备"学习思考”能力的方式是把学习内容转化成数学问题，但是，并不是所有问题都能转化成数学问题（或者可解的数学问题）。人类能够学习语文，但要让机器学习语文就不是把“语文”输入进去这么简单，你需要把它变成电脑能看懂的东西才行。
所以机器和人类思考问题的方式完全不同，是人类“教给它”东西，所以要超过人类，现在的科学技术不可能。
但是，机器相比人类，也有人类比不上的地方，但这种非常有限。
机器和人类相比，有哪些劣势和优势？
机器在储存内容方面，人脑无法相比。机器可以储存上亿条数据，而且只要运转不出故障，就不会“忘”。但人脑不一样，你背单词不多次重复，第二天就会搞忘。
所以去和机器比记忆，人类完败。
一个典型的例子：著名的阿尔法人工AI棋手可以战胜国际象棋大师，这并不是“机器超越了人类”，而是人脑无法储存比机器更多的数据，国际象棋的玩法固定，步数固定单一，规则单一，机器可以通过数据分析确定你下十步、二十步、一百步的所有走向，可以思考上百步，并从中做出一个“绝对不会输”的选择。再厉害的象棋大师，能想到下十步的棋局情况就已经是极限了。
那机器相比人类，有没有劣势呢？多了去了。
正如之前所说，机器只有在一个可解的数学问题上，才能思考。如果不是，那就没法思考，需要人类想办法把它转化成数学问题。
机器需要消耗能源，人类思考不需要。
在创新、变革和超越方面，仍需要人脑去思考，机器才能跟随其后。
机器有可能比人脑还聪明吗？如果未来有一天，人类让机器具备和人脑一样的思考方式和神经，那么机器就会比人类聪明，甚至超越人类，灭亡人类，但这种前卫思想，目前还远远达不到。
人工智能的兴起，会不会取代一些低端乃至高端工作，让你没饭吃？
有的会，有的不会，并且你以为的会，可能不会，你以为的不会，可能会。
听上去好像很拗口？别急，我来解释。
哪些工作会真的被人工智能取代？
如果一个想法可以在五秒之内实现，那么它就容易被人工智能取代。
比如，在工厂里拧螺丝、清扫、组装、操作简单的机器等。这是现在有一些人以为“不会”被人工智能取代的工作。因为你以为这些工作机器无法转化成数学问题，需要人去做，实际上早就能了，不然无人战斗机哪里来的呢？
既然这么先进，那为什么现在工厂没有实施无人化呢？
答案不难解释：成本。
扫地机器人一台价值上千人民币，目前还没有达到一般家庭能承受的范围，就算降价到一百元，在中国同样也是。低端小资工厂也没有能力实施无人化，自然必须雇佣真人去做组装装配。
此外，简单机器操作出现复杂情况，仍然需要人类去校正。
如果未来随着成本的降低，让简单工作完全让机器能完成，是不是相关的工作就没有饭吃了？
当然不是，有个词，叫转行。
二十年前，导航系统还不先进，所有有种工作叫“带路”
但是现在还有吗？
那之前做“带路”的都饿死了？
并没有，他们只是转行做了其他工作，比如进入了开发导航的系统工作里。
关于人工作画。
最近，AI作画的兴起又加强了很多人以为原画师没饭吃了。
还是那句话，第一，AI作画才刚刚兴起，你看上去很惊艳，但缺点太多了。第二，正如之前所说，即使在未来人工作画开始普及，你同样可以转行。
原画师使用PS难道不是相较于以前手工作画的进步吗？你在PS上用软件画出来的东西，有的难道不是手工作画需要花更长时间才能完成的？
那是不是手工作画的因为PS出现他们就没饭吃了？不是，他们变成了“原画师”，会用PS的。
这是AI画出来的，是不是立有点感觉原画师快没饭吃了？似乎人画得没这么好啊？？
这是最近在墙国的一条新闻，称有人作画采用Ai绘画交差，结果被人发现问题，箭头所指的地方，包括染色繁杂和肩带断裂，这是人工作画基本不可能出现的情况。
所以，人工仍需“校正”。而且，现在PS的一堆笔刷帮你描绘人物轮廓，其实也就是一种“AI作画”。
chatgpt是一个很厉害的东西吗？
是的，但是也不算是。
这是一个通过7亿条数据训练的人工对话机器，囊括多个方面，包括解答问题和实时聊天。
但是，开发商为避免现阶段的法律争议，因此要对政治议题和色情话题进行限制。
比如，你对gpt进行“如何制造原子弹”的问题，机器就会告诉你自己制造原子弹属于犯罪行为。
而比如你对一个政治话题抱有倾向性，那么机器同样会告诉你在政治议题上站中立，不会按照你的想法和你问。不会将“反共”作为政治正确。
我可以制造一个反共的机器吗？
当然可以，你可以输入不经过阉割的简体中文数据进行训练，然后机器会回答你所有的内容都是反共的，按照你的想法走的交谈。但是公开发表的人工智能公司，不会这么做，因为这会牵扯到不少问题。
结束语
人工智能现在处于探索的爆棚期，在这方面领导先河的是美国，中国则通过盗取和复制进行发展。所以中国始终不可能在这方面超过发达国家。因为正如我所说，机器需要人类的首先“创新”才能跟进，而中国的政治制度，注定创新是没有市场的，所以不会有超过美国的地方。之所以在纸面上有好看的数据，都是通过盗取外国技术发展而成的。
但是我还是可以把它归类为政治贴，因为考虑到本站很多人不太了解人工智能发展以及趋势，所以我简单做一个科普。我会尝试用小白也能看懂的语言来解释。
什么是人工智能。（台湾称为“人工智慧”）
简单来说就是让机器具备学习和思考问题的能力，而所有与之有关的技术都可以叫人工智能。包括但不限于机器翻译、图片识别、目标跟踪。而现在比较火的chatgpt，就是一个高级版的机器翻译。
人工智能的技术目前发展到什么趋势了？
处于探索的爆棚期，并且在民用和军用领域已经有比较成熟的技术。标枪和毒刺的跟踪导弹能够射后不理就是人工智能的其中一种表现。但是，目前的人工智能也绝不是小白想象的那样，将立刻在短期内超越人类，甚至战胜人类，哪怕是取代你以为的一些人工简单工作。
这是为什么呢？
因为现阶段尝试让机器具备"学习思考”能力的方式是把学习内容转化成数学问题，但是，并不是所有问题都能转化成数学问题（或者可解的数学问题）。人类能够学习语文，但要让机器学习语文就不是把“语文”输入进去这么简单，你需要把它变成电脑能看懂的东西才行。
所以机器和人类思考问题的方式完全不同，是人类“教给它”东西，所以要超过人类，现在的科学技术不可能。
但是，机器相比人类，也有人类比不上的地方，但这种非常有限。
机器和人类相比，有哪些劣势和优势？
机器在储存内容方面，人脑无法相比。机器可以储存上亿条数据，而且只要运转不出故障，就不会“忘”。但人脑不一样，你背单词不多次重复，第二天就会搞忘。
所以去和机器比记忆，人类完败。
一个典型的例子：著名的阿尔法人工AI棋手可以战胜国际象棋大师，这并不是“机器超越了人类”，而是人脑无法储存比机器更多的数据，国际象棋的玩法固定，步数固定单一，规则单一，机器可以通过数据分析确定你下十步、二十步、一百步的所有走向，可以思考上百步，并从中做出一个“绝对不会输”的选择。再厉害的象棋大师，能想到下十步的棋局情况就已经是极限了。
那机器相比人类，有没有劣势呢？多了去了。
正如之前所说，机器只有在一个可解的数学问题上，才能思考。如果不是，那就没法思考，需要人类想办法把它转化成数学问题。
机器需要消耗能源，人类思考不需要。
在创新、变革和超越方面，仍需要人脑去思考，机器才能跟随其后。
机器有可能比人脑还聪明吗？如果未来有一天，人类让机器具备和人脑一样的思考方式和神经，那么机器就会比人类聪明，甚至超越人类，灭亡人类，但这种前卫思想，目前还远远达不到。
人工智能的兴起，会不会取代一些低端乃至高端工作，让你没饭吃？
有的会，有的不会，并且你以为的会，可能不会，你以为的不会，可能会。
听上去好像很拗口？别急，我来解释。
哪些工作会真的被人工智能取代？
如果一个想法可以在五秒之内实现，那么它就容易被人工智能取代。
比如，在工厂里拧螺丝、清扫、组装、操作简单的机器等。这是现在有一些人以为“不会”被人工智能取代的工作。因为你以为这些工作机器无法转化成数学问题，需要人去做，实际上早就能了，不然无人战斗机哪里来的呢？
既然这么先进，那为什么现在工厂没有实施无人化呢？
答案不难解释：成本。
扫地机器人一台价值上千人民币，目前还没有达到一般家庭能承受的范围，就算降价到一百元，在中国同样也是。低端小资工厂也没有能力实施无人化，自然必须雇佣真人去做组装装配。
此外，简单机器操作出现复杂情况，仍然需要人类去校正。
如果未来随着成本的降低，让简单工作完全让机器能完成，是不是相关的工作就没有饭吃了？
当然不是，有个词，叫转行。
二十年前，导航系统还不先进，所有有种工作叫“带路”
但是现在还有吗？
那之前做“带路”的都饿死了？
并没有，他们只是转行做了其他工作，比如进入了开发导航的系统工作里。
关于人工作画。
最近，AI作画的兴起又加强了很多人以为原画师没饭吃了。
还是那句话，第一，AI作画才刚刚兴起，你看上去很惊艳，但缺点太多了。第二，正如之前所说，即使在未来人工作画开始普及，你同样可以转行。
原画师使用PS难道不是相较于以前手工作画的进步吗？你在PS上用软件画出来的东西，有的难道不是手工作画需要花更长时间才能完成的？
那是不是手工作画的因为PS出现他们就没饭吃了？不是，他们变成了“原画师”，会用PS的。
这是AI画出来的，是不是立有点感觉原画师快没饭吃了？似乎人画得没这么好啊？？
这是最近在墙国的一条新闻，称有人作画采用Ai绘画交差，结果被人发现问题，箭头所指的地方，包括染色繁杂和肩带断裂，这是人工作画基本不可能出现的情况。
所以，人工仍需“校正”。而且，现在PS的一堆笔刷帮你描绘人物轮廓，其实也就是一种“AI作画”。
chatgpt是一个很厉害的东西吗？
是的，但是也不算是。
这是一个通过7亿条数据训练的人工对话机器，囊括多个方面，包括解答问题和实时聊天。
但是，开发商为避免现阶段的法律争议，因此要对政治议题和色情话题进行限制。
比如，你对gpt进行“如何制造原子弹”的问题，机器就会告诉你自己制造原子弹属于犯罪行为。
而比如你对一个政治话题抱有倾向性，那么机器同样会告诉你在政治议题上站中立，不会按照你的想法和你问。不会将“反共”作为政治正确。
我可以制造一个反共的机器吗？
当然可以，你可以输入不经过阉割的简体中文数据进行训练，然后机器会回答你所有的内容都是反共的，按照你的想法走的交谈。但是公开发表的人工智能公司，不会这么做，因为这会牵扯到不少问题。
结束语
人工智能现在处于探索的爆棚期，在这方面领导先河的是美国，中国则通过盗取和复制进行发展。所以中国始终不可能在这方面超过发达国家。因为正如我所说，机器需要人类的首先“创新”才能跟进，而中国的政治制度，注定创新是没有市场的，所以不会有超过美国的地方。之所以在纸面上有好看的数据，都是通过盗取外国技术发展而成的。
9 个评论
謝謝題主解釋，覺得非常有趣，看到人類有進步的地方。
野蛮战胜文明历史上也并不少见，和共匪这种人渣集团缠斗，本身也是一种拖累
坐拥人类智力资源高地的美国，是有责任把共匪国的危害控制在一个有限度的小范围内的，而且还要想办法确保其他国家不会被共匪国捕获，成为魔鬼的傀儡，否则对于人类文明是一种灾难，倒退几百年是起步价，甚至就此进入大过滤器都有可能，巴别塔建的越高，一旦倒塌后想要重建越困难。
坐拥人类智力资源高地的美国，是有责任把共匪国的危害控制在一个有限度的小范围内的，而且还要想办法确保其他国家不会被共匪国捕获，成为魔鬼的傀儡，否则对于人类文明是一种灾难，倒退几百年是起步价，甚至就此进入大过滤器都有可能，巴别塔建的越高，一旦倒塌后想要重建越困难。
中国通过盗取和复制进行发展人工智能，在国内必然输入的都是政治洗脑数据进行训练，机器会回答你所有的内容都是讲好中国、唱衰美国。而且后台会记录提问反共问题的使用人资料，提交有关部门大数据审查。
在国外输入的都是假中立的数据，对国内问题回答就是避重就轻，对美国负面问题回答就是夸张渲染，机器人有立场。
在国外输入的都是假中立的数据，对国内问题回答就是避重就轻，对美国负面问题回答就是夸张渲染，机器人有立场。
我老人家就曾经这么说过 当今社会其实并不需要太多人 被机器替代是完全可能的
比如生产线好了 完全可以通过科学管理法降低智力的需求
曾经的生产线就是密集产业劳动 而今天的机械是完全可以做到完全替代的 虽然成本会上升
可能在你支用支那人来生产还真的比机械便宜
考虑到机器磨损等情况 支那人工商都赔不了一台机器的钱
但是上述情况姑且不论 看似门槛很高的高智力工作完全可以通过泰勒管理法变成傻逼都能上的生产线
比如生产线好了 完全可以通过科学管理法降低智力的需求
曾经的生产线就是密集产业劳动 而今天的机械是完全可以做到完全替代的 虽然成本会上升
可能在你支用支那人来生产还真的比机械便宜
考虑到机器磨损等情况 支那人工商都赔不了一台机器的钱
但是上述情况姑且不论 看似门槛很高的高智力工作完全可以通过泰勒管理法变成傻逼都能上的生产线
>>中国通过盗取和复制进行发展人工智能，在国内必然输入的都是政治洗脑数据进行训练，机器会回答你所有的内容...
这是当然的，所以也间接告诉大家，机器都是被人类操作去学习，机器是不具备自己思考问题能力的。他会怎么做都会取决于人类怎么训练他。
在很远的未来，如果机器具备了人类一样的思考问题方式，那么才可能造成机器起义或者造反的可能。
你干嘛哎呦
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怎么训练chatgpt啊，我问的好多政治问题，回答都是不站任何立场的，就跟维基百科一样
>>怎么训练chatgpt啊，我问的好多政治问题，回答都是不站任何立场的，就跟维基百科一样
怎么训练那是搞人工智能的人去做的，你要去做，需要自己先从基本电脑知识学起，然后熟知人工智能框架，再在往上搜索代码和编写程序，你不是这个领域的人不要想着去做了。
不过你需要清楚，公开人工智能行业会尽量规避政治以免牵涉问题，这是基本素养，我认为没有问题。
你也可以自己去训练发表一个反共的机器，然后公开发表，但是你也得做好，匪共将会采取打压渗透乃至通过海外举报的一切准备，如果你还是中国人，那么就直接抓人了。你个人是否能承担这样的代价，就看你自己了。
楼主的这个帖子基本和人工智能写出来的差不多，了无新意，而且没有到点子上。
AI对人类的3大挑战是。
第一、如何解决多余劳动力，这不是转岗的问题，而实实在在失业问题。因为大量劳动者是无法平行伴飞AI的，最多在AI对产业重组后，寄生于产业的尾巴。并且从绝对数量上，必然出现大量劳动力空闲。这些人口使用奶头乐主义人畜圈养还是普遍基本收入什么的，对社会的政治形态是一个挑战，对西方难度不大，因为民众的选票对争取自身权力有很大帮助。而中国这种低人权优势国家，这个制度不会考虑你怎么样，你们也没有博弈机会，民众会极度煎熬，进入一个社会主义赛博朋克社会。
第二、AI的法则问题。AI是人类的影子的实体化。目前来说，AI给出的东西，还基于管理员输入的法律、伦理、功利主义等原则的不同权重后的综合结果，并没有独立的自由裁量权。而人类本身对于很多法律、伦理和准则上本身就有很多纠纷，没有共识，普世价值还没有被全球遵守。包括全人类级别的对AI进行限制的普世价值本身的讨论没有进行。独裁国家和DS打造的AI可能会很邪恶，反噬人类本身。
第三、AI可能会助推超人主义议程，将人类变成半机器人。进而在某个奇点，完成对人类的接管。需要了解的是地球并不是人类独立运作的，是多维势力运作的结果。某些势力本身就遭到AI污染。这事关人类整体发展方向问题。绝大多数人对此一无所知。
总而言之，人类面临：人类自身心理，全球整合，人类政治制度发展，以及多维势力整合（人族觉醒）几大挑战。而最后是关键中的关键，因为前几者本身是人类的倒影（服务于自我模式的分形）。
AI对人类的3大挑战是。
第一、如何解决多余劳动力，这不是转岗的问题，而实实在在失业问题。因为大量劳动者是无法平行伴飞AI的，最多在AI对产业重组后，寄生于产业的尾巴。并且从绝对数量上，必然出现大量劳动力空闲。这些人口使用奶头乐主义人畜圈养还是普遍基本收入什么的，对社会的政治形态是一个挑战，对西方难度不大，因为民众的选票对争取自身权力有很大帮助。而中国这种低人权优势国家，这个制度不会考虑你怎么样，你们也没有博弈机会，民众会极度煎熬，进入一个社会主义赛博朋克社会。
第二、AI的法则问题。AI是人类的影子的实体化。目前来说，AI给出的东西，还基于管理员输入的法律、伦理、功利主义等原则的不同权重后的综合结果，并没有独立的自由裁量权。而人类本身对于很多法律、伦理和准则上本身就有很多纠纷，没有共识，普世价值还没有被全球遵守。包括全人类级别的对AI进行限制的普世价值本身的讨论没有进行。独裁国家和DS打造的AI可能会很邪恶，反噬人类本身。
第三、AI可能会助推超人主义议程，将人类变成半机器人。进而在某个奇点，完成对人类的接管。需要了解的是地球并不是人类独立运作的，是多维势力运作的结果。某些势力本身就遭到AI污染。这事关人类整体发展方向问题。绝大多数人对此一无所知。
总而言之，人类面临：人类自身心理，全球整合，人类政治制度发展，以及多维势力整合（人族觉醒）几大挑战。而最后是关键中的关键，因为前几者本身是人类的倒影（服务于自我模式的分形）。
我也就人工智能這課題補充少少：
早於1936年前已有科學家從事人工智能的研究 ，到了1950在人工智能研究上雖然已有突破性的發展，但因著它的發展受到傳媒過份誇張的宣揚，使很多人感到憂慮，在1974年美國和英國便刪去其經費補助，讓人工智能的發展頓了下來。
直至1980年對於人工智能的研究熱情又再興起，無論是美國或日本都投下了大量的科研經費，特別是日本政府更全力支持一個叫「第五代電腦系統計畫」（Fifth Generation Computer Systems Project）。這計劃極具野心，其原因是希望能造出可以對話、有人類推理能力，並明白人類心中所想的機械人，並能在1990完成，當然這計劃在當時的科學技術層面中不容易達到，以致逃不出失敗的收場。
除著1997年IBM的電腦「深藍」（Deep Blue）在國際象棋中打敗了世界棋王蓋瑞‧卡斯帕洛夫（Garry Kasparov），打開了人工智能的低谷，「深藍」擁有強大的運算能力，能每秒運算一百一十億次，當然這運算能力並不同等於智能。而最著名AI再一次戰勝人類事件就是2016年3月期間，AlphaGo戰勝世界冠軍韓國職業棋士李世乭（이세돌）九段；再加上2017年5月連續戰勝了世界圍棋第一的柯潔，讓人對人工智能的運算能力再不可以輕視，但AI的運算能力仍是以數學運算為最強。
當然AI能力與「摩爾定律」對電腦處理器的發展有關：因每十八個月CPU在相同的面積的電晶體會加倍，使其運算速度不斷加速，讓人工智能的支持者認為我們已進入一個人工智能的時代充滿信心。有趣的是「摩爾定律」究竟可時停止，有不同學者都有爭論，但台積電的技術突破發展，讓「摩爾定律」繼續維持下去。
（本人並不是業界人士，不過對AI發展很有興趣，今日就討論到這裡吧！）
早於1936年前已有科學家從事人工智能的研究 ，到了1950在人工智能研究上雖然已有突破性的發展，但因著它的發展受到傳媒過份誇張的宣揚，使很多人感到憂慮，在1974年美國和英國便刪去其經費補助，讓人工智能的發展頓了下來。
直至1980年對於人工智能的研究熱情又再興起，無論是美國或日本都投下了大量的科研經費，特別是日本政府更全力支持一個叫「第五代電腦系統計畫」（Fifth Generation Computer Systems Project）。這計劃極具野心，其原因是希望能造出可以對話、有人類推理能力，並明白人類心中所想的機械人，並能在1990完成，當然這計劃在當時的科學技術層面中不容易達到，以致逃不出失敗的收場。
除著1997年IBM的電腦「深藍」（Deep Blue）在國際象棋中打敗了世界棋王蓋瑞‧卡斯帕洛夫（Garry Kasparov），打開了人工智能的低谷，「深藍」擁有強大的運算能力，能每秒運算一百一十億次，當然這運算能力並不同等於智能。而最著名AI再一次戰勝人類事件就是2016年3月期間，AlphaGo戰勝世界冠軍韓國職業棋士李世乭（이세돌）九段；再加上2017年5月連續戰勝了世界圍棋第一的柯潔，讓人對人工智能的運算能力再不可以輕視，但AI的運算能力仍是以數學運算為最強。
當然AI能力與「摩爾定律」對電腦處理器的發展有關：因每十八個月CPU在相同的面積的電晶體會加倍，使其運算速度不斷加速，讓人工智能的支持者認為我們已進入一個人工智能的時代充滿信心。有趣的是「摩爾定律」究竟可時停止，有不同學者都有爭論，但台積電的技術突破發展，讓「摩爾定律」繼續維持下去。
（本人並不是業界人士，不過對AI發展很有興趣，今日就討論到這裡吧！）