应用人工智能系统只是AGI的有限版本。

尽管许多人认为，人工智能的技术水平仍然远远落后于人类的智力。人工智能，即AGI，一直是所有人工智能科学家的研发动力，从图灵到今天。在某种程度上类似于炼金术，对AGI复制和超越人类智能的永恒追求已经导致了许多技术的应用和科学突破。AGI帮助我们理解了人类和自然智慧的各个方面，因此，我们建立了有效的算法，这些算法受到我们的追求更加高效计算能力和学习模型的启发。

然而，当涉及到人工智能的实际应用时，人工智能实践者并不一定局限于人类决策、学习和解决问题的纯模型。相反，为了解决问题和实现可接受的性能，AI实践者通常会做构建实际系统所需的事情。例如，深度学习系统的算法突破的核心是一种叫做反向传播的技术。然而，这种技术并不是大脑建立世界模型的方式。这就引出了下一个误解：一刀切的人工智能解决方案。

一个常见的误解是，人工智能可以用来解决所有的问题，也就是说，人工智能的发展已经达到了一个水平，小规模的“人工智能”可以让我们解决不同的问题。我甚至听过有人认为，从一个问题到另一个问题会使人工智能系统变得更聪明，就好像同一个人工智能系统同时解决了两个问题一样。现实情况则大不相同：人工智能系统需要进行工程设计，这需要巨量的计算和编程，并且需要经过专门培训的模型才能应用于一个问题。虽然类似的任务，特别是涉及感知世界的任务(例如，语音识别、图像或视频处理)，现在有了一个可用参考模型库，但这些模型需要专门设计以满足部署要求，而且可能无法开箱即用。此外，人工智能系统很少是人工智能解决方案的唯一组成部分它通常需要许多定制的古典编程组件，以加强一个或多个人工智能技术在一个系统中使用。是的，有许多不同的人工智能技术，单独使用或与其他解决方案混合使用，因此：人工智能和深度学习是一样的

我们认为人工神经网络(ANS)这个词真的很酷。直到，但是，它缺乏规模化的应用。现在这些问题大部分已经解决了，我们已经通过将人工神经网络重新命名为“深度学习”。深度学习或深度网络是一个规模很大的网络，“深度”指的不是深度思考，而是指我们现在可以负担得起的隐藏层的数量(以前最多只有几层，现在可以是几百层)。深度学习用于从标记数据集生成模型。深度学习方法中的“学习”指的是模型的生成，而不是当新的数据可用时，模型能够实时地学习。深度学习模型的“学习”阶段实际上发生在离线状态下，需要多次迭代，时间和过程都很紧张，而且很难并行化。

近年来，深度学习模型在线学习应用中得到了广泛的应用。这种系统中的在线学习是通过不同的人工智能技术来实现的，比如强化学习，或在线神经进化。这类系统的一个局限性是，只有在离线学习期间才能最大限度地实践到应用领域，才能实现深度学习模式的贡献。一旦生成模型，它将保持静态，这方面的一个很好的例子是电子商务应用程序-电子商务网站上的季节性变化或短期销售将需要一个深入的学习模式才能离线，并对销售项目或新库存进行再培训。然而，现在有了这样的平台利用进化算法对网站进行优化，不再需要大量的历史数据，而是利用神经进化，根据网站当前的环境，实时地对网站进行调整。

大型的、不平衡的数据集可能具有欺骗性，特别是当它们只部分捕获与该领域最相关的数据时。此外，在许多领域，历史数据可能很快变得无关紧要。例如，在纽约证券交易所的高频交易中，最近的数据比2001年以前的数据具有更大的相关性和价值，而2001年以前的数据还没有被采纳。

最后，我经常遇到一个普遍的误解：

如果一个系统解决了我们认为需要智能的问题，那就意味着它正在使用人工智能。

这是一个有点哲学的性质，它确实取决于你对智力的定义。事实上，图灵的定义并不能反驳这一点。然而，就主流人工智能而言，一个完全设计的系统，比如不使用任何人工智能技术的自动驾驶汽车，并不被认为是人工智能系统。如果系统的行为不是引擎盖下使用的人工智能技术的紧急行为的结果，那么如果程序员从头到尾以确定性和工程化的方式编写代码，那么系统就不被认为是基于人工智能的系统，即使它看起来好像是人工智能。

AI为更美好的未来铺平了道路。尽管人们对人工智能有着普遍的误解，但正确的假设是，人工智能将继续存在，而且确实是通向未来的窗口。AI还有很长的路要走，它在将来会被用来解决所有的问题，并被工业化广泛的使用。人工智能的下一个重大步骤是使其具有创造性和适应性，同时，强大到足以超过人类建立模型的能力。

随着人工智能技术的不断发展，大众对于人工智能能够产生的影响作用大多还是保持着一些负面的看法，下面电脑培训就一起来了解一下都有哪些担忧吧。

1个人正在失去对生活的控制

数字生活关键方面的决策被自动过渡给了由代码驱动的「黑匣子」。人们缺乏输入，也不了解工具是如何工作的。他们牺牲了独立性、隐私权和选择权;他们无法控制这些过程。随着自动化系统变得越来越普遍和复杂，这种影响将进一步加深。

2数据滥用

大多数人工智能工具现在和将来都掌握在追求利润的公司或追求权力的政府手中。价值观和道德规范往往没有被纳入数字系统，让人们为自己做决定。这些系统是全球联网的，不容易管理或控制。

3失业

基于代码的机器智能的效率和其他经济优势将继续干扰人类工作的各个方面。一些人预计新的就业机会将会出现，另一些人则担心大规模失业、经济分化加剧以及包括民粹主义起义在内的社会动荡。

4个体认知、社交和生存技能的降低

许多人认为人工智能可以增强人的能力，但也有一些人认为恰恰相反——人们对机器驱动网络的依赖程度日益加深，将会削弱他们独立思考、独立于自动化系统采取行动以及与他人进行有效互动的能力。

5大混乱：自主武器、网络犯罪和武器化信息

公民将更加脆弱，例如暴露于失控的网络犯罪和网络战中。

一些人预测，由于自主军事应用的加速增长以及对使用武器化信息、谎言和宣传危险地破坏人类群体的稳定，传统社会政治结构将进一步受到侵蚀，并可能造成重大的生命损失。一些人还担心网络犯罪分子会侵入经济系统。

人工智能带来的弊端有以下这些：

1巨大的经济损失。

在最快的自动化采用场景下，到2030年，全球多达375亿工人将不得不转换职业类别，而大约7500万工人将受到某些专业能力的影响。随着对高科技技能工作需求的增长，低技能工人可能会被抛在后面，从而导致严重的经济失衡。

2人工智能的传播可能引发具有挑战性的道德问题。

其中一些可能与该技术在公共监视和高级军事应用到社交媒体等领域的使用和潜在滥用有关。用于训练它们的算法和数据可能会引入新的偏差，或者使现有类型永久化和制度化。其他关键问题包括个人信息的使用，隐私，网络安全以及用于操纵某些选举结果或进行大规模全球欺诈的“伪造品”。

3人工智能会让一部分社会成员感到心理上的威胁。

人们普遍认为，只有人类才具有感知精神，而且把这作为与机器的区别。如果未来，这些人开始认为机器也能够思维和创造，那么他们可能会感到失望和恐慌，甚至感到威胁

您好，

人工智能可能会对人类社会产生以下危害：

（1）失业：随着人工智能技术的发展，越来越多的工作可能会被机器人或自动化工具所取代，导致大量人员失业。

（2）隐私泄露：人工智能技术可能会通过分析、收集和处理个人数据来获取关于个人的敏感信息，这可能会导致个人隐私泄露。

（3）安全威胁：人工智能技术可能会被黑客利用，从而对网络安全和物理安全造成威胁。

（4）偏见和歧视：由于人工智能技术依赖于数据，可能会反映出存在偏见和歧视的数据模式，从而对某些人群造成不公平待遇。

（5）人类控制丧失：如果人工智能技术变得足够智能，可能会超出人类的控制范围，从而导致不可预测的后果。

（6）社会不平等：由于人工智能技术的发展需要大量投资和技术资源，可能会导致一些国家或组织比其他国家或组织更具竞争力，从而加剧社会不平等。

（7）道德和伦理问题：人工智能技术可能会引发一系列道德和伦理问题，例如自主决策、伦理责任和机器道德等问题。

我认为人工智能应用目前还存在着场景不明确的问题，除此之外人工智能的技术还并不是很成熟。人工智能未来的发展方向在于如何配合人类社会各个方面，在这一方面仍然需要投入大量的资金研发。

人工智能是人类目前科学水平所能够制作的最高仿生技术，人工智能能够模仿人体大脑，甚至能够代替人类做一些科学以及体力方面的事情。但是截止目前为止，人工智能只能够简单的模仿，要想真正做到完全模仿人体大脑，还是有一定的差距的。

想必大家对人工智能并不陌生，因为在日常生活当中，我们也离不开人工智能。就比如手机的智能语音系统以及电视窗帘的自动开关系统，这些方面都是需要用到人工智能的。可是我们也可以发现，目前的人工智能只能够代替人类做一些简单的动作。要想让人工拥有真正的思考能力，是需要一定的科学技术的。

人工智能智慧能够做到一些较为精密的计算，完全要归功于智能芯片。智能芯片通过大量的精密运算，能够推测出一些简单的数据整理以及结果。当然要想完全单体人体大脑，目前的科技水平是完全不能够做到的。因为人体大脑的复杂程度要远远超过人工智能的芯片，并且人体大脑拥有着各种各样的神经细胞。

人工智能也无法真正运用到生活当中，虽然能够做到控制开关以及语音控制。但是此类技术只是比较肤浅的，并不能够真正代表人工智能的未来发展方向。我始终认为人工未来的智能发展方向，应该要完全为人类所服。这也是人工智能所存在的意义。