同意其中某部分观点。很多艺术作品的诞生都是有特定的时代背景的，天时地利人和三者都是很重要的因素，现有的技术或者以后的技术可能可以完美修复或者仿造，但是其内涵和时代意义无法被复制

1.你认为人工智能能超越人类大脑吗？

这个问题类似于图灵当年提出的问题，不过图灵那个时代还没有定义人工智能，所以图灵的疑问是计算机能不能超越人类。不得不说，现如今人工智能实在是火热，直接或间接使用人工智能技术的产品或是服务在当下的生活中很容易见到，只是用户可能并不清楚背后有人工智能的技术支持。

先从了解人工智能的角度出发，人工智能有很多人给出定义，简单来说就是我们希望计算机能够处理一些具有智能的生物（主要是指人）才能处理的一些问题，而不仅仅是处理暴力重复的工作，让它看起来有自己的思维。非智能的功能，相对比较容易的可以通过硬件、软件的组合赋予，而需要智能才能处理的功能实现起来真的就很难了，所以人工智能先驱或是科技预言家以前说过的大话有很多到现在都没实现。完整意义上的人工智能是跨学科，多领域的，涉及领域非常的广泛，数学、物理、计算机、生物学、心理学等等。这也就使的人工智能产生了很多的研究分支，人们从各自不同的领域或是领域结合着来研究实现人工智能，可能是人们的研究出发点不同，或是自己研究兴趣所在，如今的人工智能研究是存在分歧的。

那么人工智能的未来会超越我们吗？我觉的可以作为人类研究人工智能的目标或期许，实现成功与否还要看理论和技术进步，目前看来不容易做到，却也难说以后的理论进步会不会把技术推进一大步，加速人工智能发展。我们经常会看到说计算机在某某方面比人优秀太多，超越人类早晚的事。但我觉得是这样的：计算机的计算机速度确实比人类快太多，它计算机同样的方程可能比人快不知多少倍，但只要给我们人足够的时间，我们也能解出正确的结果，然而这就说明它比我们人在这方面优秀了吗？那只是计算机的暴力运算结果，不足以更好的体现人类智能，计算机的计算能力强那是因为计算机的硬件和我们人脑生物组织有优势，本就存在差异，二者这样比较是否真的合理？人脑是复杂高级的，这是从早期人类开始经历了近千万年的训练与学习，不断的进步，优胜劣汰，而达到今天的水平。而人工智能从定义诞生到如今都不过百年，并且人类在人工智能领域开始的几十年进步甚至没有近二十年的进步多。当然背后原因是显而易见的，那个时候的硬件和软件资源和今天均是没法比的，受限于理论之外东西的局限远大于今天。而人工智能的大发展不过几十年，短短几十年是不可能超越人脑的。但我们需要承认人脑存在局限，它毕竟是生物组织，我们的记忆是需要过程的，不是一次就能记住的，是反复多次的过程。而计算机作为非生命组织，它的记忆方式就是存储，只要存储下来它就相当于记住了，就可以进行存取操作。

我们提了太多太多的人工智能，好像机器已经能够思考了似的，然而机器更多的只是像是在思考，像是思考过以后回答你的问题。我们似乎还没有突破弱人工智能的瓶颈，强人工智能也不确定什么时候会到来。人工智能只是更善于模仿人类思考。

况且未来的人工智能如果真的做到了很高的智能水平，人性的问题也会暴露出来，如何看待人性问题，智能机器发展起来了，那人类会不会没落呢？很多人的社会生活会不会受到巨大的影响，像就业问题。如果失业人口很多必然会影响社会的稳定，那样的社会生活不敢想象，所以我认为，无论未来的人工智能技术达到怎样的水平，还是不要大规模替代人工，在全球人口如此巨大的今天，不知道会造成多大的影响。我担忧的不是智能机器带给人的可能直接威胁，而是智能化的机器投入社会，影响了很多人的社会生活，当他们安定生活出现破裂时，反而可能会是这些人首先出来造成社会的动荡与不安。美国失业问题引发的社会问题就值得思考。

最后回顾人工智能的发展历史，从诞生到现在大致经历着这样的发展：20世界中叶开始出现；70年代进入“冰河期”，遭受质疑，经费削减；80年代专家系统备受瞩目，稍有回暖；80年代末期又失去了对专家系统的兴趣、信心，遭遇挫折；90年代至今，在经历了半个世界的起起伏伏的发展开始走向稳定，对于人工智能的研究已经有了不错的理论基础，有很多的分支研究，虽然距离实现完全的人工智能还有很长的路要走，但人工智能在发展的过程中还是给我们的生活带来了很多的改变，同时也深刻影响了很多的学科领域。

2.你认为人工智能近期最有可能实现的是什么？

越来越优秀人工智能技术平台和性能越来越来好的人工智能硬件支持，这些都是显而易见的。各大科技巨头生怕在人工智能大发展的时代被超越，纷纷布局自己的AI，开源学习框架等等，极大程度上降低了开发门槛。如今人工智能是平台级的技术方向，没有很好的技术平台支持走不远。

 机器人技术，从人工智能开始出现与人工智能相关的机器人研究就没停止过，样式种类层出不穷，展示人工智能技术我们想要制造出优秀的机器人。波士顿动力公司的机器人十分惊艳，国内的物流机器人也是非常优秀，这些都是案例，机器人技术也会因为融合人工智能新技术而越来越成熟，我们需要制造机器人帮我们完成重复的手工劳动，我们想要利用机器人解放一部分人的双手。

自动驾驶，不知道被说了多少次了吧，可这就是事实，美国加州无人驾驶研发公司取得路测拍照的不下几十家企业。不出意外的话，2021年左右无人驾驶汽车可能会正式进入商业市场，未来生活可能又会进入一个新阶段。据估计，半自动驾驶和全自动驾驶汽车的市场潜力巨大，在巨大的商业市场面前，各大汽车厂商或是科技企业只会在这个领域更加发力，自动驾驶走入人们的生活现在看来几乎是板上钉钉的事。无人驾驶将会给汽车行业带来巨大变革，未来无人车的普及在交通安全，交通拥挤，空气污染等方面作出贡献。自动驾驶汽车的自动驾驶能力是分级递进的，一种比较主流的自动驾驶分级是分为5级，Level 1至Level 5。Level 1实现单一功能级的自动化，Level 2 实现部分自动化，Level 3有条件自动化，Level 4 高度自动化，Level 5 完全的自动化。而真正可以称汽车可以自动驾驶的话，从Level 3开始算起。当前自动驾驶技术不光存在技术瓶颈，短期内还存在硬件价格瓶颈，自动驾驶汽车上比较贵的硬件如激光雷达，计算平台等。未来自动驾驶进入大众生活还会产生其他问题，有问题不怕慢慢解决。

3.你认为人工智能近期最迫切需要实现的是什么？ 

在大背景下，今天的智能机器或者说以我们如今的人工智能理论和技术还不具备真正的描述和认知这个世界的能力，但今天我们依旧难以达到我们人或是一些动物所拥有的认知能力。那些在哲学家看来非常有趣的问题，在人工智能看来简直就是天书，因为它无法理解，它只是可以发现某些关联，但不存在理解力。相信这一项堪比再造生命智能的技术难题好有很长的路要走。

计算机视觉问题：虽然今天计算机视觉在应用上已经取得了不少成就，面部识别，医疗图像处理分析，但今天的人工智不能像人一样理解视觉图像。并且进行识别可能需要很多的条件，如脸的位置是不是在识别框内，有没有口罩眼镜，不能侧摆，这些都可能会影响识别正确率。人工智能在解决问题时无法以可信赖的方式使用图表，而我们人在几何推理中或在其他需要时绘制抽象关系来做到这一点。网络上网友喜欢用“亮点”这个词语，人看到那张照片后会迅速找到所谓图中的“亮点”，而机器无法理解你所指的亮点是什么在图像的哪里，因为人和机器的视觉过程的不同，在寻找关注点的时候机器会被人类完爆。

Hinton说他致力于机器翻译的研究，他希望能够让机器真的理解语言知识。李开复在自己的自传中曾描述到他在做博士研究语音识别时放弃了导师看好的专家系统选择了统计学方法，机器翻译也不例外，两者有相通之处。当今的机器翻译最成功的方法可以说就是运用了统计分析方法，白话一点来说，计算机翻译程序甚至不要任何语言知识，但是它需要很多的数据，把收集好的成千上万的专业翻译人员翻译的数据输送给计算机，并计算那种译法最常见，最合适，最优，然后选择那种翻译方式便可。这也是为什么李开复的书中提到他的导师帮他说服国防部去给他建立一个庞大数据库，因为统计分析需要。这样的翻译和翻译人员的翻译过程是不同的，翻译人员要学习两种语言知识，并在翻译时结合语境。而机器两种语言都不懂，甚至机器翻译程序的开发者也知识懂得一门语言。综合看来，机器翻译还无法媲美也无法替代人工翻译，还需要继续进步。

1、不能超过

2、最可能实现小突破，更智能的助手

3、迫切实现的研发的突破，感觉现在都是光打雷不下雨，没什么实质性产品

可以

深度学习意味着机器能够像人类一样学习、然后进步。虽就目前来看虽然速度不尽人意但是还是有机会超过。

未来能实现的是有感知的机器人，像人类一样帮助人类

但是安全可能是一个不小的问题

不太懂，但很感兴趣。

看你们回复挺有趣的

新一期的活动又开始了哟，欢迎大家踊跃参与讨论。

另外，推荐大家阅读本期一等奖的回帖（已单独整理成帖子），相信大家会有所收获~

人工智能对人类是很大的威胁，很多专家学者也表示了人工智能的危险性，希望不会超过最好是停留在实用的阶段。

呃，科技向来是一把双刃剑，每一次科技革命都伴随着巨大的争议，但是不能因为存在风险就停滞不前不发展呀。只要把风险把控好，用在对的地方，科技最终还是会造福人类的

倘若都是您这种想法那么我们现在可能还停留在石器时代呢

新的一期，帮楼主顶贴