随着人工智能变得越来越聪明，AI将消灭人类的说法也不断出现。
事实上，许多大人物都在呼吁警惕。
到目前为止，人工智能支持者谷歌首席工程师雷·库兹韦尔(Ray Kurzweil)对未来的乐观态度似乎已经被比尔·盖茨(Bill Gates)、埃隆·马斯克(Elon Musk)和史蒂芬·霍金(Stephen Hawking)提出的担忧所抵消。
诚然，我们确实有理由担心，但未来不一定是黑暗的，因为我们可以有更好的方式利用人工智能。
关键是要认识到人类智能和机器智能之间的互补关系。
归根结底，人工智能与人类智能是如此不同，以至于我们将来可以停止对两者进行比较。
如今，人们很容易相信人工智能已经变得和人类智能一样聪明——甚至更聪明。
比如前段时间，谷歌发布了Duplex AI，可以帮助用户完成发廊、餐厅的出境预订等操作。
因为它的声音几乎与人类的声音相同，所以它可以欺骗对话伙伴，让其误以为自己是人类。
此外，谷歌子公司 DeepMind 开发了一种人工智能，在最复杂的棋盘游戏中击败了世界冠军。
最近，人工智能已经证明它可以像训练有素的医生一样准确地诊断眼部疾病……也有很多事件表明，在不久的将来，机器人可能会让人类失业。
随着技术的发展和突破，人工智能正以肉眼可见的速度解锁新领域、新任务、新技能。
这些领域以前被认为是人类智能独有的。
但这是否意味着人工智能比人类智能更聪明？在肖直军（ID：Aiobservation）看来，只将人工智能与人类进行比较是错误的想法，因为两者是完全不同的东西，即使它们的功能有时会重叠。
人工智能擅长处理数据，不擅长抽象思维。
首先，即使是最复杂的人工智能技术，其核心也与其他计算机软件没有什么不同：以超快的速度运行数据。
人工智能及其分支，例如机器学习和深度学习，只要研究人员能够将其转换为正确的数据集，就可以解决任何问题。
以图像识别为例。
给定深度神经网络、深度学习算法的底层结构和足够的标记图像，人工智能可以以非常复杂的方式比较数据，找到定义每种类型对象的相关性和模式，然后使用该信息标记图像中的对象这是以前从未见过的。
当然，语音识别也是如此：给定足够的人声数字样本，神经网络可以找到人声中的常见模式，并确定某个录音是否属于该人。
阿里巴巴近期上线公测的人工智能色情语音检测及反垃圾服务，就是基于这一理论。
除了识别色情图片、色情视频、色情文字外，通过人工智能还可以识别色情声音。
为了让AI智能机器具备识别多种语言和方言的能力，需要提前有一个训练和学习的过程。
对此，阿里巴巴安全部产品专家念夏表示，“你可以把它想象成一个孩子，需要不断地喂养、训练、学习，它有这样的能力。
”比如学习的时候粤语方面，除了从第三方公司购买培训教材外，还利用阿里巴巴系统内视频平台上的粤语电视剧来训练机器人学习。
事实上，我们所了解的人工智能应用，无论是用于面部识别或癌症诊断的计算机视觉算法，还是可以驱逐恶意网络流量的人工智能网络安全工具，甚至是用于玩电脑游戏的复杂人工智能项目，都有同样的规则。
然而，技术在不断变化和进步。
俗话说“人无完人”，人工智能也有自己的缺点，缺乏的是抽象思维、常识运用和知识迁移。
回到开头提到的 Google Duplex AI，它可能非常擅长在餐厅或美发沙龙进行预订，但这是两个非常狭窄且非常具体的任务。
这种人工智能甚至可以利用人类口音来完成模仿人类对话的自然行为，但一旦对话偏离轨道，Duplex 就很难连贯地回答。
在这种情况下，它要么终止对话，要么在人类的帮助下以有意义的方式继续对话。
迄今为止，已经有很多例子表明，一旦人工智能模型接触到其专业领域之外的事件或接收到与其训练数据不同的内容，就会以不合逻辑的方式失败。
范围越广，人工智能需要掌握的数据就越多，就会出现一些训练数据没有覆盖的边缘情况，最终导致人工智能的失败。
一个例子是自动驾驶汽车，尽管它已经行驶了数千万公里，但仍在努力实现完全自主，远远超出了人类成为专家驾驶员所需的水平。
人类不擅长处理数据，而擅长从数据部分出发做出抽象决策。
与计算机相比，人类在存储和处理信息方面非常糟糕。
例如，如果你想记住一首歌的歌词，你必须听多次才能记住它；但对于计算机来说，记住一首歌曲就像在应用程序中按“保存”或将文件复制到其硬盘驱动器。
就像简单一样。
同样，人类很难不记住。
即使你尽了最大的努力，一些不好的回忆仍然会留在你的脑海里。
对于计算机来说，忘记某些事情就像删除文件一样容易。
说实话，在处理数据方面，人类远远不如人工智能。
在上面提到的所有例子中，人类也许能够执行与计算机相同的任务，只不过在人类识别和标记图像的时间里，人工智能算法可以完成一百万张图像的分类。
可以毫不夸张地说，计算机的处理速度使其在任何涉及数学计算和数据处理的任务中都超越了人类。
但值得注意的是，在信息匮乏的情况下，人类可以根据本能和常识做出抽象决策。
例如，人类儿童在很小的时候就学会了组织物体。
但对于人工智能算法来说，需要多年的训练才能执行相同的任务。
科技评论家尼古拉斯·卡尔曾在被问及智能机器与人类的区别时表示，“计算机没有疯狂的领域，它们不能自相矛盾，它们不能被设计来处理模棱两可的情况，而且它们没有直觉。
”例如，当人们第一次接触电子游戏时，他们可以快速地将日常知识转移到游戏环境中，例如远离坑、壁架、火和尖头物体（或跳过它们）。
他们知道他们必须躲避子弹并避免被车辆击中才能生存。
但对于人工智能来说，每一款视频游戏都是一个新的未知世界，它必须从头开始学习。
人类可以发明新的东西，包括所有开创人工智能时代的技术，而人工智能只能获取数据，进行比较，提出新的组合和演示，并根据以前的序列预测趋势。
人类可以感受、想象、梦想、无私或贪婪、爱与恨、谎言，有时甚至混淆真相。
所有这些情绪都会以理性或非理性的方式改变他们的决定。
人类是不完美、有缺陷的血肉生物，每个人都有自己独特的方式。
人工智能的核心是一台运行在数十个无生命电路上的微型计算机。
电流。
人工智能与人类智能有很大不同，请停止比较。
总的来说，这并不意味着人工智能优于人类智能，反之亦然。
因为本质上，两者是完全不同的东西。
人工智能擅长执行具有明确边界且可以用数据表示的重复性任务，而在需要基于不完整信息进行直观决策的任务上往往表现不佳。
相比之下，人类智能在需要常识和抽象决策的环境中表现良好，但在需要大量实时计算和数据处理的任务中表现不佳。
从不同的角度来看，我们应该将人工智能视为增强智能。
人工智能与人类智能相辅相成，弥补彼此的短板。
因此，他们可以一起完成任何他们单独无法完成的任务。
例如，人工智能擅长利用大量网络流量来发现异常，但在决定哪些是真正需要调查的威胁时会犯错误。
另一方面，人类分析师不擅长监控通过企业网络传输的千兆字节数据，但他们擅长将异常与不同事件联系起来并确定哪些是真正的威胁。
因此，人工智能和人类分析师可以填补彼此的空白。
确实，人工智能现在可以做的事情越来越多，它们的逻辑也变得更加复杂，因此它们有能力处理更复杂的情况，处理更多的可变参数。
但人工智能和人类各自的优势体现在不同的领域，这意味着我们需要探索的是共生关系，而不是竞争关系。
许多人认为机器将取代人类的工作。
在肖志军（艾观察）看来，其中不乏夸大的宣传。
事实证明，人工智能的扩张创造的就业机会多于破坏的就业机会。
但是，正如过去的每一项技术突破一样，它确实消除了许多任务中对人类的需求。
但这可能是因为这些工作从来都不适合人类。
我们现在在这些任务上花费了大量宝贵的人力资源和劳动力，也许是因为我们还没有开发出使它们自动化的技术。
随着人工智能变得擅长执行更多任务，我们人类将有更多时间将我们的智慧投入到创意、社交、艺术、运动、文学、诗歌和其他有价值的应用中。
在那之前，我们将使用增强智能工具为这些工作增添创造力。
最后，我们不是机器，机器也不是人类。