题目1：1956年，10位科学家聚集到美国达特茅斯学院，探讨如何用机器去模拟感知、推理、决策等人类智能，这被认为是人工智能的诞生标志性事件。克里克在1994年出版的《惊人的假说》中说：“尽管现代计算机比上一代在运算速度上快得多，但也只能对数目很少的一这类简化神经元及其相互作用进行模拟。虽然这些不同类型的简化模型仍显得原始，却经常表现出一些令人吃惊的行为。这些行为与脑的某些行为有相似之处。”时至今日，计算机已经飞速发展，人工智能已经开始渗透到社会的方方面面。你认为人工智能在哪些方面可以取代人脑，又在哪些方面不能替代人脑？
除了人工智能，现在另一个词汇“人脑智能”也越来越多地出现在人们的视野中。这两种智能是一回事吗？
人工智能定义
人工智能亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。人工智能于一般教材中的定义领域是“智能主体（intelligent agent）的研究与设计”，智能主体指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统。
AI的核心问题包括建构能够跟人类似甚至超卓的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移物、使用工具和操控机械的能力等。当前有大量的工具应用了人工智能，其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。而基于仿生学、认知心理学，以及基于概率论和经济学的算法等等也在逐步探索当中。 思维来源于大脑，而思维控制行为，行为需要意志去实现，而思维又是对所有数据采集的整理，相当于数据库。
人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。
人脑智能
人脑智能具有在某一领域自我学习、深度学习的能力，而人工智能还得依靠人为设定的指令去运算运行。
生活中数据库系统的实际例子
人的智力在22岁时达到顶峰，而仅在五年之后，27岁时就开始变笨。这种说法不一定正确，所谓智力，是体现了大脑对外界刺激的理解、评估和反应的速度。反应速度越快，智力就越
高。而脑中的神经元决定了一个人的反应速度。神经元要迅速放电，要释放化学递质，要长出或者消除突触，都需要保持良好的生理状态。大脑如果受伤、生病、缺氧、衰老、发育不够，都会影响脑中神经元，智力会随之下降。不过，智力下降未必从22岁开始，有些人在30岁后甚至智商还会上升。
人工智能与人脑智能区别
人工智能（AI）仍未摆脱冯诺依曼的计算机框架，而未来的人脑智能领域研究将把未来科技更提升一步。举个简单的例子，9*9=81，在计算机框架内，计算过程将是根据一串二进制代码的指令集，使其一点点相加而成。而人脑智能的运算则和背过乘法口诀表的人类一样是直接得出81这个答案。也就是说，人脑智能与人工智能最大的区别就是，人脑智能具有在某一领域自我学习、深度学习的能力，而人工智能还得依靠人为设定的指令去运算运行。
人工智能可以取代人类方面
第一，记忆的存储容量
人工智能在记忆和搜索方面是完胜人脑的，目前的人工智能主要是靠知识库的累计、关键词
的检索以及各种传感器和算法实现的。
直白点讲，人工智能的语言和思考方面，都是靠不断的累积和储存已有的知识内容，然后搜索出来的，是不具备独立思考和举一反三能力的。
优势在于可大量存储内容，不会受记忆力限制，以及强大处理器的快速搜索匹配功能。而人脑的记忆量有限，记忆力也会受时间的影响
第二，生活便捷
一方面，人工智能给我们带来了非常多的便捷。就拿我们日常都不离手的手机来说，一开始我们只能用手机发送消息和打电话,但是现在它可以上网和不在你身边的人聊天。除此外也可以拿来拍照，相当于一个照相机，还可以拿来打游戏等等。智能，不仅仅在这些很小的东西上体现，据报道，以后我们的汽车也可以该变成无人驾驶的汽车。人工智能增进了人与人之间的距离。同时,人工智能使我们的生活更方便。
第三，取代劳动力工作
目前人工智能的迅猛发展，会加速社会失业，这是无可厚非的。AI在发展的过程中会产生减少就业的负面影响，但这种负面影响是短期的。从长远看，人工智能取代的都是基本劳动力，代替人类做大量人类不想做、不能做的的工作，有些需要复杂分析和创新的劳动力无法取代。AI去除了一些基本劳动力，但却增加了更多新的劳动力并创造了更多的工作岗位。AI可以减少人们的重复劳动，提高劳动效率，使人们有更多的时间追求工作的快乐，而不是大量地重复那些会使人麻木、机械的工作，工作不会带来麻木和重复，而是设计和创造，大大的提升工作效率，节约了大量的成本，而且机器犯错误的概率比人低，且能够持续工作。
未来的人工智能可能还会代替人类工作，代替人类做家务，帮助人类学习，甚至可以照顾老人和小孩，实时监护人类的健康，生病了直接给人来延长人类的寿命，让人类的生活变得越来越美好。
举例:人工智能对绿经济增长的作用机制与赋能效果——产业结构优化视角
人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的重要抓手,深刻影响着中国绿发展的路径选择偏向。结合非连续性技术创新理论与中国现实情景,从产业结构优化视角构建人工智能技术赋能绿增长的逻辑框架,并利用2010—2020年中国省级面板数据检验人工智能的绿增长效应。
结果表明,人工智能通过技术红利效应直接推动绿经济增长,引入地区高校平均科技产出和《中国制造2025》政策冲击作为工具变量进行内生性修正后,人工智能的绿增长效应仍显著存在。机制识别揭示,人工智能通过产业结构高级化和合理化驱动绿经济增长,二者在人工智能绿增长效应中的相对贡献分别为20.33%和8.35%。异质性分析发现,中国转型经济背景下,人工智能的结构红利在要素市场扭曲程度更低、创新人力资本水平更高、制度环境更完善的地区表现得更为明显,从而可以更充分释放其对绿增长的赋能效果。拓展性分析发现,人工智能对绿经济增长具有显著正向空间溢出效应,本地人工智能发展对空间关联地区的绿发展绩效存在辐射带动作用。聚焦产业结构升级与绿发展双重视角,可为塑造以人工智能为核心的技术竞争优势、实现经济高质量发展提供理论支撑和经验证据。 
举例：人工智能临床应用研究发展现状及建议
近年来，人工智能临床应用研究进展迅猛，有望为提升疾病防控水平，促进健康中国建设提供重要支撑。基于文献研究、专题研讨、专家访谈，从战略布局、研发实力、产品创新、临床应用等方面分析我国人工智能临床应用研究进展。研究发现：我国在该领域研发实力显著增强，学术产出与技术创新水平进入国际第一方阵。其中，申请、公开的专利数分别由2011
年的137项、26项增长至2021年的2484项和2909项，均跃居全球首位。发表论文数由2011年的43篇逐年快速增长至2021年的4597篇，仅次于美国。我国医疗人工智能产品研究不断取得创新突破，相关产品的智能化程度不断提高，正在从研究阶段走向应用层面，支撑临床实践提质增效。我国在人工智能临床研究领域也存在一定的问题和短板，主要包括：1)重大原创成果较少，核心技术、关键设备受制于人；2)产品研发临床驱动不足，临床应用场景单一；3)医疗数据质量不高，数据标准与共享机制不健全；4)评价与监管体系不健全，伦理制度与法律法规待完善。对此，提出建议，包括：1)加强顶层设计，统筹国家科技计划系统布局；2)规范数据标准，培育医疗数据建设与共享新业态；3)完善法律法规，优化认证评估与安全监管体系；4)加强人才培育，打造医学人工智能复合型人才团队。
举例：人工智能技术对制造业就业的产业关联溢出效应
人工智能技术在制造业的广泛应用会对劳动力市场产生重要影响。基于2013—2019年中国28个制造业细分行业数据探究了人工智能技术对制造业就业的产业关联溢出效应。研究结果表明,从垂直产业链溢出维度,人工智能技术通过技术关联和产品关联路径对制造业就业规模产生显著为负的前向和后向溢出效应,对制造业就业结构优化具有显著为正的前向溢出效应,
但其后向溢出效应在考察期内尚未显现。从水平技术关联溢出维度,人才流动与产业竞合能促使邻近行业人工智能技术对本行业的就业规模扩张和就业结构优化分别产生显著负溢出和正溢出效应。进一步研究发现,在考虑科研水平、资本深化和行业规模的调节作用后,人工智能技术对本行业的岗位替代效应有所缓解,对劳动力就业结构的优化效应不断加强。
人工智能取代不了人类方面
第一，人类的想象力。
因为你把全世界的文字都输入机器中，即便它能检索出来，也无法像人类一样凭空想象出来另外一个故事。所以，人类能够通过自己想象力来进一步创造和丰满世界。
第二，人类的独创思维。
独创思维是这个世界上原来没有，但人类通过自己的思考最终创造出来的新东西。比如人类能够去探索宇宙，但靠机器人是做不出来的，必须先由人类去突破思维形成理论，比如“混沌理论”等。尽管科技和智能对研究有很大帮助，但实际上这些都是人类探索精神和独创思维所带来的结果。 同时独创思维又与想象力、创新能力结合在一起，不断发挥科技能力来为人类
服务，使人类不断走向自由和幸福。
第三，人类之间有温度的交流能力。
机器人也许能跟你对话甚至能知道你想要什么，但机器人在某种意义上是冰凉的。当真正的人型机器人长久与你在一起生活，甚至恋爱，你会开始产生厌烦情绪，因为他没有血肉、没有真正有温度的交流能力。这种交流能力与人类的情感能力是紧紧连在一起的。 机器人能够把人类的情感输入系统中，通过人工智能的方式筛选、判断你现在的情绪，选择怎么进行交流。但是，人类内心真正渴望的情感、互相之间的感情交流能力，那种无语凝噎的情感，和眉目之间的情愫，人工智能很难达到。比如在传统的工程教育中，容易造成忽视学生个人身心发展规律的工程教育活动，忽视学生工程实践经验的建构，以及工程实践中学生组织与沟通能力的培养。
举例：翻译
这主要因为，在基于互联网技术的人工智能领域，算法和大数据往往比语言学更为靠谱但在实际的翻译过程中，文化背景的差异，语境语义的差别，往往不是数据与算法能解决的.在很
多涉及人和人之间深入情感沟通的细分领域，神经元模仿的再好，也不能完全取代人工完成感知并灵活反应。人工智能翻译想要取代人工翻译现阶段还做不到人工智能的终极目标也不应该是取代人工翻译，而是利用现有的技术辅助人工翻译，从而使译者更加高效地完成翻译服务
举例:经验工程（手工业、建筑业）
以数字化产业为主的人工智能催化知识研发，目前仍难以覆盖手工业。例如，涉及基于大量操作经验的直觉，这是当前人工智能很难与人相比较的方向。正如我们所在的建筑专业，实际建造一栋建筑物，并非一帆风顺的，需要考虑周围环境与风雪交加时的工程出现的紧急问题，人工智能无法像具有经验丰富的工程师一样，能迅速判断并做出决策。所以，在制造行业，高技术工人在工作过程中，将数字化与制造过程自身特征相结合的技能，在人工智能时代将显得尤为重要。
小结：一个经过训练的深度学习网络能达到0.925的判断准确率，仍不及人类专家在同一测试上达到的0.966。把深度学习和人类专家的预测结合起来，准确率能达0.995，几近完美。
AI替代部分职业也产生新岗位，在未来，人类与机器将是合作而非竞争关系。比如无人驾驶，会让将来出现在市中心的车辆减少，因为自动驾驶汽车可在城市外围停放，大量停车场空间会被高效利用。司机会被取代，会产生新的职业岗位，如安全监测、传感器技术供应链等。
人工智能的目的就是让计算机这台机器能够像人类一样思考。如果希望做出一台能够思考的机器，那就必须知道什么是思考，更进一步讲就是什么是智慧。什么样的机器才是智慧的呢？科学家已经作出了汽车，火车，飞机，收音机等等，它们模仿我们身体器官的功能，但是能不能模仿人类大脑的功能呢？到目前为止，我们也仅仅知道这个装在我们天灵盖里面的东西是由数十亿个神经细胞组成的器官，我们对这些细胞的了解甚少，模仿它们恐怕是天方夜谭。就像有些人说的那样：“人能创造机器人，但是机器人永远都创造不了人。就凭这一点，机器人就无法取代人类。”

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。