人类会因为发明了人工智能、核武器而后悔，一旦失控人类练怎么死的都不知道，这是真的吗？

一、人类会因为发明了人工智能、核武器而后悔，一旦失控人类练怎么死的都不知道，这是真的吗？

这是一种假说而已。。。但是被广大的科幻作家和电影制片无限扩大了危害性和危险性而已。

首先人工智能是仿生学的高端产品，也是人类探寻生命奥秘中的一种副产品。至于人工智能会不会像小说和电影那样统治人类甚至毁灭人类，我也只能呵呵了。

按现在世界上对人工智能的分类，大体划分为两级：弱人工智能和强人工智能。但是现实中的科技只是完成了弱人工智能，对强人工智能的开发却一点线索都没有。

什么是弱人工智能，也就是我们现在老讲的阿尔法GO这等级的，包括GOOGLE、百度等搜索引擎程序，还有市面上各种自动化智能化机器人。。。之所以说他们是弱人工智能，是因为他们只能模拟人脑的部分功能，甚至比人脑部分功能的效率更加高。但是依然不能完全取代人脑。举个栗子，学习，一个刚满周岁的小孩可以通过学习，认识到爸爸妈妈，这弱人工智能也能辨认，但是区别在于，小孩知道哭喊可以让父母过来疼爱自己，但是弱人工智能不能做到看似简单逻辑推理。再举个栗子：三岁的小孩都知道积木只能从下往上盖，你让小孩从上往下搭积木，会被小孩笑话，但是弱人工智能只会按你的要求去做这不可能的任务，除非你在它的程序中添加有关地心引力的知识。小孩根本不懂神马是地心引力，但是会否决你那个愚蠢的命令！

这里解释一下神马叫强人工智能，其实就是电影小说里面的天网、黑客帝国里面的史密斯等等，几乎与人无异。其实科学界有一套成熟的检验强人工智能的体系，叫图灵测试，至今仍然没有一款人工智能软件能顺利通过。

再说核武器的事，其实这个东西，不管你发展不发展，这玩意都存在于自然界，并不会因为你没发现它就不存在，所以也谈不上后不后悔的问题。。对地球影响最大的反应堆正是我们人类乃至整个地球圈乃以生存的太阳，难道你想毁了它？再说了核武器其实就是恒星的力量，人类只要探索外太空，终究都是要接触的，这无法避免。关键是控制好，别让它威胁到自身安全就是了。

二、强人工智能目前发展怎样，有希望实现吗

来源：知乎

人工智能研究的历史将近60年，在这几年人工智能的发展的快速推进，其中在以下三个方面已经取得了突破。

一是廉价的并行计算。要辨认某个口语词汇，需要听到所有音素以及它们之间的关系；要识别某张图片，需要看到所有像素以及它们之间的关系。执行这种深度并行任务，需要建立一个神经网络。

2009年，吴恩达（现任百度首席科学家）和斯坦福大学的一个研究团队，发现用于电子游戏的GPU芯片，可以并行运行神经网络。吴恩达开发的人工神经网络，看一周相关视频，就能自主学会识别哪些是关于猫的视频。如今，在GPU集群上运行神经网络，已成人工智能的一项常规技术。

二是大数据。海量数据的收集，为人工智能提供了训练的条件。吴恩达说，建设人工智能，就像造一艘火箭飞船，需要一个巨大的引擎和许多燃料。飞船的引擎是各种学习型算法，燃料正是提供给这些算法的大量数据。

第三大突破，当然就是更好的算法。先是识别一只眼睛，下一个层级是将双眼归在一组，再下一个层级是把双眼和鼻子关联在一起。识别一张人脸，需要叠加多达15个层级，每个层级可能都是百万的节点。杰夫・辛顿的深度学习算法，成为当下所有人工智能产品的组成部分

我个人认为，在不久的将来，人工智能将会渗透我们的生活，影响我们的点点滴滴，人工智能、大数据、云计算、物联网、智能家居，将是我们必须面对，也是必须要接受的，建议大家有时间多看看人工智能相关书籍，比如，李彦宏的智能革命，个人感觉非常不错，也可以看下相关的智能科讯平台，比如，多智时代 ： ——引领智能变革,、雷峰网——读懂智能&未来等等，让我们一起迎接人工智能时代的社会、经济与文化变革，拥抱智能，畅享未来。

三、现在有真正的人工智能了吗

人工智能分为强人工智能与弱人工智能，比如说科幻电影中的机器人就属于强人工智能，强人工智能用于情感以及超强的学习与判断能力，这种人工智能目前还是没有的，比如说阿尔法狗他背后需要很多的技术及算法设备的支持，因此阿尔法狗也只能算是一种弱人工智能。弱人工智能现在已经比较成熟了，在众多的领域都已经有了应用，比如说房地产领域的51人工智能客服，可以精准的回答项目介绍，带领购房者看房，取代部分基础的客服功能，当然随着科技的进步，强人工智能最终会出现，只是在什么时间出现还不确定。

四、AI，机器学习和深度学习之间的区别是什么

1. 深度学习与AI。本质上来讲，人工智能相比深度学习是更宽泛的概念。人工智能现阶段分为弱人工智能和强人工智能，实际上当下科技能实现的所谓“人工智能”都是弱AI，奥创那种才是强AI（甚至是boss级的）。而深度学习，是AI中的一种技术或思想，曾被MIT技术评论列为2013年十大突破性技术（Deep Learning居首）。或者换句话说，深度学习这种技术（我更喜欢称其为一种思想，即end-to-end）说不定就是实现未来强AI的突破口。

2. 2. 深度学习与ML。DL与ML两者其实有着某种微妙的关系。在DL还没有火起来的时候，它是以ML中的神经网略学习算法存在的，随着计算资源和big data的兴起，神经网络摇身一变成了如今的DL。学界对DL一般有两种看法，一种是将其视作feature extractor，仅仅用起提取powerful feature；而另一种则希望将其发展成一个新的学习分支，也就是我上面说的end-to-end的“深度学习的思想”。