對人工智能時代的看法

前言：想要寫出一篇令人眼前一亮的文章嗎？我們特意為您整理了5篇對人工智能時代的看法范文，相信會為您的寫作帶來幫助，發現更多的寫作思路和靈感。

對人工智能時代的看法范文第1篇

在開始談論人工智能管理之前，先做一道選擇題。

一輛載人的自動駕駛汽車高速接近一個路口，此時路口有十個行人正在過馬路。在剎車突然失靈的情況下，汽車的自動駕駛系統應該如何選擇：

1、拐向路邊的固定障礙，躲避十個行人但犧牲車內一位乘客;

2、保持直行，確保車內一位乘客的安全但犧牲十個行人。

您會如何選擇？我們看看公眾的觀點。

當美國學術期刊《科學》就這個問題進行公眾調查時，76%的被調查者表示，應該選擇犧牲一位乘客以保全十位行人。而且這些選擇“犧牲一位乘客”的被調查者都同意以下觀點：自動駕駛汽車的制造商應該把“汽車事故死亡數最小化”作為一個指導原則設計自動駕駛系統――我們且稱之為“公平對待系統”。

有意思的是，當詢問被調查者是否愿意購買安裝“公平對待系統”的自動駕駛汽車時，大部分人表示，他們還是會選擇安裝“車內乘客優先系統”的汽車。

作為人工智能技術發展目前最成熟的領域之一，自動駕駛汽車遇到的選擇悖論并不是特例。事實上，人工智能技術作為數字經濟時代最重要的科技創新，在逐漸深入發展并成為現代社會一部分的時候，從道德與法律到監管與責任劃分，無不面臨著前所未有的兩難選擇。

歐美研究監管原則

針對這樣的挑戰，目前從美國、歐盟到中國，各國都在從技術、法律、行政和道德倫理等多個方面進行研究探討，以期在不遠的將來制定滿足人工智能應用的監管原則。 76%的被調查者表示，自動駕駛汽車的制造商英國把“汽車事故死亡數量小化”作為一個指導原則設置自動駕駛系統。

在人工智能技術發展最為領先的美國，有關人工智能監管的研究是由最高行政機構――總統行政辦公室直接領導參與的。2016年，在組織了有關人工智能的多場研討會之后，總統行政辦公室和國家科技委員會（NSTC）于10月份了兩份重量級報告：《國家人工智能研究發展戰略規劃》和《為未來的人工智能做好準備》。

在《國家人工智能研究發展戰略規劃》中，包含了7個關鍵性戰略，其中的第三戰略：理解和確定人工智能在倫理、法律和社會領域的影響;第四戰略：_保人工智能系統的安全和隱私保護，前瞻性地包含了有關人工智能在倫理、法律、社會影響、安全和隱私保護等領域的相關內容，包含了和人工智能監管相關的目標與原則。

歐盟由歐洲議會牽頭以立法研究的方式探討人工智能和機器人監管的相關原則。在美國總統行政辦公室人工智能規劃和報告的同月，歐盟法律事務委員會向歐盟提交了《歐盟機器人民事法律規則》。該法律規則從機器人使用的責任規則、倫理原則、對人類自身和財產的傷害賠償等多方面提出了對基于人工智能技術控制機器人的監管原則。

作為即將脫離歐盟的英國，也在人工智能監管領域開始獨立的研究。2017年2月，英國下議院科學技術委員會向多位英國頂尖的互聯網與人工智能領域的專家發出邀請，希望其對于“決策中的算法”給出自己的專家意見。4月26日，科學技術委員公布了收到的正式回復，并將以此作為基礎開展人工智能監管的研究。

公平和準確難平衡

從美國、歐盟和英國的研究結果和形成的文件、決議與規則來看，目前在人工智能監管方面形成公式的挑戰主要來自公平性、透明性和責任認定等三方面。

首先是公平性。對于人工智能算法來說，任何對于輸出，也就是預測值有貢獻的信息都應該作為輸入變量參與到人工智能算法的計算中。但在現實社會中，并不是所有與結果相關的信息都可以被接受。

2014年以來，美國多個州的犯罪執法機構都依靠一個名為COMPAS的人工智能系統預測過往有犯罪記錄的人員再次犯罪的可能性，并以此數據作為是否允許罪犯減刑提前回歸社會的決策依據之一。2016年6月，COMPAS系統被第三方調查機構ProPublica質疑其預測結果對黑人罪犯有明顯的歧視。

按照ProPublica提供的數據，在各個預測再次犯罪的評分水平上，白人與黑人均保持相似的再次犯罪概率。

但從整體結果看，在其他輸入條件與白人罪犯基本類似的情況下，COMPAS人工智能預測模型仍然會傾向于把黑人罪犯判別為會再次犯罪。其中的一個重要原因是有關黑人的記錄遠多于白人的記錄。這一點是COMPAS人工智能預測模型無法改變的。

這個結果引起了媒體和社會的爭議。單純基于人種、膚色、文化、信仰乃至生活習性的差異，人工智能系統基于算法就給予不同的評判和對待，這對于公平是一種事實上的漠視。那么未來在人工智能技術廣泛進入人類社會的時候，各種小眾人群都有可能由于個體差異遭受來自“模型的歧視”。

這顯然是現代社會的文明準則所不能接受的。這也是監管部門首先要解決的問題――模型的公平性。

目前可行的折中方法是，限制種族、膚色、年齡、性取向和其他生物與生活習慣等特征被作為輸入變量參與到人工智能算法的構建，以避免這些有可能造成“模型的歧視”的變量最終影響模型的預測結果。

應該認識到，人工智能模型的公平性和準確性是一個蹺蹺板，如何讓這個蹺蹺板取得平衡并與現代社會的公平價值觀取得一致，目前還沒有一個最佳答案。

找不到問題所在

其次是透明性，也被稱為可解釋性。在現有的人工智能技術發展路徑下，成熟的人工智能算法或許永遠都是一個“黑盒子”――外界無法得知內部的運行機制，只能夠通過對輸入和輸出數據的解讀來了解其能夠達到的效果，并推測其內部計算機制的構成。

目前科技界主流的看法都認為人工智能模型缺乏透明性，而且這一點不會隨著技術發展而徹底改變。那么以往通過企業透明披露產品和系統信息以便政府監管的做法在人工智能領域是行不通的。

舉個例子，傳統汽車是由車身、發動機、變速箱、剎車系統、電子控制系統等多個部件組成。每個部件也都可以拆解成為具體的零件。任何一個產品問題都可以歸結到具體零件上，并針對其提出改進意見。

但對于自動駕駛汽車，人工智能系統作為一個整體完成最終的控制動作，一旦發生人工智能系統的錯誤操作，除了明顯的傳感器故障，我們無法清晰定位問題原因，也不會立即明確該如何調整系統。

目前通用的做法是猜想故障原因，并用場景還原的方式提供與錯誤操作時類似的數據輸入，并觀察輸出結果。在捕捉到錯誤輸出后，通過提供修正錯誤的訓練數據集，逐步完成對人工智能系統的調整。最終還是要在反復測試的情況下確認人工智能系統已經完成了針對此錯誤的修正。

由于人工智能算法的非透明性，監管部門就無法從人工智能算法本身入手提出管理要求，因為人工智能系統的提供商自己都無法清晰解釋算法的核心工作機理。所以，最終的監管要求就會從基于原理和結構管理轉而基于最終結果管理。也就是說，不管白貓黑貓，抓到老鼠就是好貓。

非透明性決定了未來人類在監管人工智能系統時永遠要面臨著“黑盒子”帶來的不確定性。而這一點，也給責任認定帶來天然的障礙。

誰來承擔責任

對于責任認定的探討研究，目前是最少也是最困難的。對于一般的C械電氣設備，由于設計缺陷、材料質量或其他產品質量所導致的人身財產損害，設備制造商將承擔主要甚至全部責任。

而對于人工智能系統控制的設備，由于其在算法透明性和可解釋性方面的困難，監管部門幾乎無法從算法本身去認定是否包含設計缺陷，也就無法就算法本身的設計去進行責任認定，這為監管帶來了非常大的困難。

有意思的是，歐盟在其2017年2月投票通過的《歐盟機器人民事法律規則》中，提出了考慮給予機器人以特殊的法律地位，即電子人的概念。也就是說，未來法律體系中將會存在一個不同于自然人、法人、動物等的另一法律實體，其能夠獨立存在，享有自己的權利并承擔相應的義務。對于由自身引起的第三方人身財產傷害，電子人將會被認定承擔一定的責任，并作出賠償。

如果電子人的概念未來被現有的人類社會廣泛接受，那么其造成的影響就不局限于人工智能監管本身，而將深深影響到未來社會的各個方面。

除了公平性、透明性和責任認定之外，人工智能系統還會大量替代現有的人工崗位，從而對未來的勞動力市場產生巨大的影響。由此而衍生的社會就業沖擊和對人類技能要求的改變還會影響更多的方面。

2017年2月，微軟公司創始人比爾?蓋茨在接受媒體采訪時表示，應該通過對機器人征稅，來籌集資金，以幫助被自動化所取代的工人進行再培訓。

對人工智能時代的看法范文第2篇

每一個元年好像都是創業者的圣誕節，當創業者迷茫的時候，他們有了方向，有了激情，有了動力。期待裝有滿滿鈔票的圣誕節老人潛入創業者的房間，給他的襪子塞滿鈔票。

每一個元年好像都是投資人的春節，當投資人苦惱的時候，他們有了錢，有了行業資源，有了人才，但是他們還是不知道今年春節聯歡晚會誰會紅，誰會火。然后索性就拋出了我要包場，每個節目我都有人。

但是每一個“元年”好像創業者都在掉隊，我不知道我能做什么，我不知道我該做什么，我不了解行業變了，我只知道元年來了，投資人也來了。我的方向是媒體說的方向，我的管理是投資人教的管理，我的技術是國外扒的開源技術。

但是每一個“元年”好像投資人都在掉坑，你懂移動游戲，不懂，你了解VR，不了解。但是我有錢，我想投誰就投誰。創業者那么多，我就不信砸不出一個金蛋。我投不是因為你的團隊好，主要是因為還有KPI。

2017年中國的Ai元年，創業者像瘋了一樣，開始扎堆人工智能。每一個創業者都必須用人工智能才能彰顯自己的能力與實力。但是在眾多的人工智能團隊中，真正擁有人工智能能力的團隊少之又少。

今天你做AI了嗎？下面劍鋒將根據個人主觀給大家分享一下。關于AI的六大謊言。

第一個謊言：投資人來了

2012-2017年間，中國AI投資市場共有570家投資機構參與投資，其中僅投資過一家AI企業的機構共有391家，占到總數的68.6%；剩余的179家企業中，投資頻數2-4次的機構共137家，其余僅有42家機構投資過大于4家AI企業。由此可見，中國AI投資市場中，真正專注于AI投資的機構僅占少數。

以AI企業的投資頻數作為評價標準，中國AI投資市場中排名前十位的投資機構。其中，真格基金、創新工場和紅杉資本中國位列前三。眾多的投資人也給出自己的觀點，雖然都是看好長期發展，但是對于短期內，人工智能的發展，投資人出現了分歧。

同時根據盛世方舟(注：中國最大的股權母基金管理機構)觸及到的一手數據，自2016年下半年至今，前來募資的基金當中，投資領域包含“人工智能”的基金數量占比約為10%；包含“智能/AI/大數據/云計算”的基金數量占比約為24%。相比之下，覆蓋文化娛樂領域的基金占比約為19%，覆蓋醫療領域的基金占比約為27%，覆蓋消費領域的基金占比約為22%。

劍鋒認為人工智能雖然在資本的行業中呼聲很高，但是真正投資人工智能的機構還是相對比較少數，主要是很多投資人對于人工智能的行業理解還處在迷茫與認識階段，對投資標的的要求比其他行業都要高。以團隊背景為例，投資人要求有海外知名院校畢業并在人工智能領域從業多年，團隊以著名技術公司核心技術骨干為重點。對于這樣的要求很多團隊都只能望塵莫及。

第二個謊言：Ai+行業或行業+Ai

從“互聯網+”走向“Ai+”，隨著科技行業技術的不斷進步，每一個新的技術或者新的應用都被宏偉的媒體及有錢的投資人冠名“XXX+”。沒有如果“+”感覺這個市場就不夠大，不夠規模。不夠吸引廣大的投資人及創業者。

根據億歐網統計的投資機構行業分布處在前三基本是企業服務、汽車交通、金融領域，如果說Ai+已經滲透到各行各業，以互聯網公司為例，他們的公司都應該是某某人工智能科技有限公司，我是人工智能，我為人工智能代言。現在的人工智能基本還處在一個起步的階段，目前所謂的Ai+行業或者行業+Ai處在一個概念階段。有人會反駁劍鋒說，你看人臉識別不就是Ai+行業，如果你身在成都可以去東站體驗體驗所謂的人臉識別安檢系統。

劍鋒認為一個技術的興起并不能改變世界或者重造行業，就如同互聯網沒有打垮創統行業，Ai還沒有統領人類。技術與行業中間還是隔著一道深深的鴻溝，如果要拉近他們的距離，不是技術可以解決，也不是行業可以解決。只有在行業與技術融合才能解決。哪些鼓吹Ai+或行業+Ai就如同當年的O2O一樣，O2O號令天下行業，最終尸痕遍野。

第三個謊言：Ai等于深度學習

有行業人士指出許多初創公司以及產品都打上了人工智能領域的標簽，就像流行用語一樣，但是真正使用了深度學習的卻很少。大多數人忽視了一個事實，深度學習只占了機器學習領域的1%，而機器學習又只是人工智能領域的1%。剩下的99%都是大多數任務已經在實際使用的。一個“深度學習領域專家”并不是一個“人工智能專家”。

2016年谷歌圍棋人工智能AlphaGo戰勝李世石成為全球新聞熱點，不管是生在科技圈還是非互聯網圈，人工智能一躍成為了全球各個國家的焦點。當阿爾法狗火了，人工智能的股票漲了。但是有行業人士提出阿爾法狗為什么能贏的時候，行業內的各類磚家及科學家給出的答案是數據與算法。

2016年很多做大數據分析的初創公司開始冠名自己是人工智能公司，我有數據，我有算法，我有未來極大的商業價值。但是如今的人工智能公司就如同2015年大數據公司一樣，只要你有你家的兩三年賬本，你就可以成為大數據公司。2017年只要你家的賬本能夠算清楚賬，而且有一套算賬的公式。你就可以是人工智能公司。對于這樣的評判標準，往往有顯的可笑與無奈。

Ai是什么？作為一名科技追風者。從2015年開始就一直在找尋答案。Ai是大數據分析嗎?好像數據只是它的一部分，Ai是深度學習嗎？人工智能相比深度學習是更寬泛的概念，而深度學習，是AI中的一種技術或思想。

劍鋒認為Ai更多是科學的一個分支，它是一個廣泛的概念。如果非要找一個學科來形容它，我覺得最合適的就是腦科學。就如何人類不斷在仿生動物，人工智能不斷在仿生人腦。腦科學的主要研究方向認知神經科學的最終目的是在于闡明人類大腦的結構與功能，以及人類行為與心理活動的物質基礎，在各個水平(層次)上闡明其機制，增進人類神經活動的效率，提高對神經系統疾患的預防、診斷、治療服務水平。人工智能主要研究方向讓計算機具有與人類結構與功能，以及幫助人類更加智能的處理事宜。

在人類腦科學與人工智能的研究，他們一個圍繞的是細胞神經，一個圍繞的是網絡神經。一個是讓人類的大腦更加的聰明，一個是讓機器的運算更加的智能。如果說人工智能要得到極大的進步，我更傾向于如何與腦科學更好的結合。

第四個謊言：Ai

2014年特斯拉CEO馬斯克在麻省理工學院的一次公開訪談中，發表對人工智能的看法時表示，“我認為我們應當格外警惕人工智能。如果讓我說人類當下面臨最大的威脅是什么，我覺得是人工智能無疑”。同一年物理學家斯蒂芬·霍金就曾語出驚人，表示人工智能發展到目前的初步階段已證明非常有用，但他擔心的是，“人工智能可能自行啟動，以不斷加快的速度重新設計自己。而人類局限于緩慢的生物進化過程，根本無法競爭，最終將被超越”，因此他認為，“徹底開發人工智能可能導致人類滅亡”。

人類簡史的作者尤瓦爾·赫拉利曾在公開演講中提到，人類的恐懼來自未知和不可控。雖然人類智慧發展至今，已經掌控了自然界的很多東西，包括如何對抗自然災害，掌控生物界的命運等，但人類最不可控的東西始終讓人類恐懼，比如死亡。

未知與不可控成為行業內大佬激辯的觀點，有樂觀派表示人類一直在探索未知，所以人類才能如此的進步，有悲傷派表示一切的不可控將是世界末日。

對于以上大佬的觀點，劍鋒認為技術是純粹的，只是人類是私欲的和無知的。例如在封建王朝時期天狗食月是譽為神仙對百姓的一種懲罰，故而形容成為天下末日。但是今天的科學表明月食是一種特殊的天文現象。

現在的人工智能技術遠遠還沒有達到損害世界，操縱宇宙的階段，如果真的有哪一天，地球是機器人的地球，因為地球的環境只適合機器人，人類已經移居到別的星球。

第五個謊言：遠離互聯網，擁抱Ai

有行業人士指出以PC來說，全球PC出貨量連續5年下滑。大家知道國內最后出現的一個PC互聯網獨角獸是誰嗎？是知乎，大概是2011年初推出，這么多年過去，再也沒有PC互聯網的獨角獸出現。做個類比，我們知道2015年移動互聯網的滲透率和競爭程度和2011年的PC互聯網類似，以此類推，2015年以后再做移動APP，也很難出獨角獸了。所以互聯網的流量紅利已經消失。

對于這位行業人士的觀點，劍鋒在這里不做過多的評述，只是以數據和市場來告訴大家，互聯網及移動互聯網的紅利真的已經消失了嗎？在中國還沒有高舉互聯網+的時候，互聯網只是解決的信息不對稱的問題，電商被譽為最成功的案例。根據阿里研究院的《創新飛躍的五年：10大關鍵詞解讀中國互聯網》報告指出，截止2016年底，中國互聯網用戶高達7.1億人，全球排名第一，幾乎是第二、三名印度和美國之和。中國互聯網相關GDP占比高達6.9%，居世界第二位；如果去除信息通信設備出口等制造業相關行業，中國互聯網相關GDP占比為6.4%，居世界第一。

互聯網經濟有沒有可能進一步提升呢？古曰：三百六十行，行行出狀元。那今天的互聯網是否已經把三百六十行包圍了，以電商為例中國的電商主要還是在一二三線城市，對于廣袤的四五六線還有待挖掘，以游戲為例，王者榮耀拉動了新的消費群體(女人與小學生)，對于還有消費能力的其他的群體還有待挖掘，以B2B為例，找鋼網豎起了垂直行業的市場，那水產，礦產等等垂直行業的市場還有待挖掘。以短視頻為例，快手圈起來三低人群，那三高人群市場還有待挖掘。

對于一直生在一線市場，長在一線市場的互聯網小兵而言，互聯網及移動互聯網的機會還遠遠沒有被挖掘出來，只是那些投資人站得太高，創業者望的太遠。

還有就是擁抱Ai，我一直挺郁悶的是Ai還處于技術發展期，就開始談論行業應用期。多少感覺有點像前幾年的VR，硬件不過關，軟件體驗差。然后就開始鼓吹VR+將改變世界，統領行業。

第六個謊言：不能說的Ai秘密

對人工智能時代的看法范文第3篇

盡管目標遙遠、路途艱辛，但智能硬件的玩家們顯然沖勁十足，他們努力地讓那些大片中才會出現的科幻逐漸發生著。在這個過程中，少不了智能硬件領域投資人的身影。對于智能硬件，他們的甄選標準是什么？在投資的過程中，他們最看重的又是什么？不妨聽聽紀源資本合伙人于立峰的看法。

從平臺型智能硬件產品切入

智能技術投資的切入點在哪里？于立峰認為可以從平臺型的智能硬件產品切入。曾經有一本書叫《奇點臨近》，講的就是關于智能技術的投資，認為這是未來的一個入口。“我覺得現在不是一個奇點臨近的問題，而是一個正在發生的過程。”

同時他還表示，在智能技術投資中也產生了一些問題，第一個問題是：智能技術投資是否太早了，是不是會死在沙灘上？第二個問題是去年以來，以智能家居為典型代表的所謂智能產品的投資出現了大量同質化、低價化的趨勢。第三點，現在都在講“互聯網+”的概念，這個概念和智能技術產品投資的概念到底怎么才能融合到一塊？

“我們強調互聯網+，不能只是看到了淺層，只看到交易和服務環節的東西。‘互聯網+’再往下發展，一定會涉及到對傳統產業的改造提升等深層次的東西，那么它的入口和碰撞點究竟是什么？正是智能技術。”于立峰表示，工業4.0就是工業生產環節的柔性化、智能化，再往前推，就是單品的智能化，這些智能化的單品一定要有平臺和數據功能，同時還要能夠商業化。

智能技術的發展本身是有過程的，必須是從周邊技術的成熟到應用市場的成熟然后到產品，從以智能家居為代表的民用產品到工業領域到國防領域甚至到一些2B端領域的逐步遞進的過程。所以說從智能技術投資的角度來講，還有一個問題：究竟是投技術還是投產品？在這個問題上，于立峰認為，技術和產品實際上是一個融合的過程，不能簡單地選擇其一，從過去芯片的發展歷史來看確實會有一個碎片化、市場分散的問題，所以投硬件產品可能是一個比較好的切入點。

必須具備智能化、平臺化、商業化

為什么會把平臺型的智能產品作為切入點？首先他給出一個平臺型智能產品的定義，同時認為它至少要有三個特點：

第一個特點是智能化，它不能只是一個簡單的硬件產品。另一個說法叫作運用新的智能技術，即植入很多先進技術，如傳感器技術、所謂的人工智能、VI、環境感知、語音識別等。

第二個特點是平臺化或入口型，要是平臺型或者叫入口型的產品，需要具有連接各種設備的功能，是一個信息流的入口，也具備大數據的功能。

第三點是商業化，智能型硬件產品需要的是商業化的推廣應用已經成為可能的一種產品，即所謂的智能型硬件產品從極客到商品的轉化過程必須要完成，或要有商業化推廣應用的可能。換句話說它不能僅僅是一個極客的小眾群體玩的東西，雖然這也可能對人類未來的智能型產品或者智能技術的發展有極大的探索、促進作用，但是這不是一個投資機構選擇項目的投資標準。

這三點是于立峰對判斷是否投資一個智能硬件產品的最基本要求，但階段可以不同。極客型產品完成商品化才能成功

對于于立峰來說，他看過很多智能硬件的產品，但是真正放手投下去的并不是特別多，這是有原因的。他認為，首先要有真正的市場需求和商業化過程，這個過程要比較短，其次，團隊也要具備這樣的能力。有時候給他印象很深、視覺效果很炫、很震撼的智能硬件產品，可能并不是自己的投資目標。比如，他的團隊投資的天智航手術機器人，第一眼看去并不是很炫，給人的感覺其實就是一個醫療器械，但是深入了解之后就覺得很好，這樣他們才會進行投資。

對人工智能時代的看法范文第4篇

赫拉利是以色列的歷史學家，在耶路撒冷希伯來大學執教。《人類簡史》篇幅不大，規模卻不小，講述的是所謂的“大歷史”―自宇宙大爆炸開始，以人工智能收尾。因為站得高看得遠，書的脈絡比較簡單清晰，具體內容分成四大部分：“認知革命”解釋原始智人如何依賴語言和文化優勢在進化中勝出。他們走出了非洲，散布到了全球。但智人走到哪里，死神都如影隨形：澳大利亞的巨型袋鼠、巨型袋熊和有袋獅子，美洲的劍齒虎、乳齒象、巨型樹懶和巨型犰狳，無數大大小小的陸地動物，最后，連智人的“近親”尼安德特人都紛紛消失滅絕了。“農業革命”細說人類如何發現并培植了谷物而得以安身扎寨，發展出新的文明，但這一過程也使大自然徹底改觀，并完全改變了人類自己的生存方式。“天下一統”總結出人類由散落獨立的小部落一步步地走向全球一體化的最大推動力：貨幣、宗教（包括現代信仰）和帝國擴張。最后，“科學革命”描述了近五百年的巨大變遷。人類終于擺脫了大自然的鉗制；但展望未來，智人本身可能也會消失，或逃逸死亡而成為“超人”，或被人工智能取而代之。

赫拉利關于科學發展歷史的看法與分析尤其振聾發聵。科學并不是單純高尚的智力活動，而是跟殖民主義的擴張，跟資本主義的擴張相輔相成、不可分割的。科學造就了西方帝國的興旺，促生了一個現代化或者說全盤西化的新世界，但也給人類和其它生物帶來過更加深重的災難，并使整個地球籠罩在隨時可能被徹底毀滅的核陰影之中。作者的這些觀點是靠精心選用的史實來表達的，比如下面這個故事。

（庫克船長帶領的）探險隊于一七六八年離開英國，于一七六九年在塔希提上觀察到了金星凌日，探測了幾個太平洋島嶼，訪問了澳大利亞和新西蘭，并于一七七一年回到英國。他們帶回了大量天文、地理、大氣、植物、動物及人類學的科學數據。這些發現對很多學科作出了巨大的貢獻，（關于南太平洋的精彩故事）激發了歐洲人的想象力，并激勵了一代又一代的博物學家和天文學家。

這一段跟一般科學史中的描述無異。這些探險家們充滿了勇氣和智慧，他們的經歷新奇精彩，令人振奮。但作者緊接著勾畫了庫克航海的其它后果：

庫克探險后的一百年內，澳大利亞和新西蘭最富裕的土地都被歐洲移民從原住民手里奪走了。原住民人口下降了百分之九十，活下來的則受到了最殘酷的種族壓迫。對澳大利亞土著和新西蘭的毛利人而言，庫克探險無疑是滅頂之災的開始，他們再無翻身的機會……哎！科學和進步連人死之后也不放過。最后的塔斯馬尼亞人的尸體被人類學家和博物館館長們以科學的名義占有了。他們的頭骨和骨架在博物館和人類學館里展出。直到一九七六年，塔斯馬尼亞博物館才把已死去一百年的最后那個塔斯馬尼亞人楚格尼尼的尸骨埋葬。到二二年，英國皇家外科醫師學會才放棄保留她的皮膚和頭發。

這種觸目驚心慘絕人寰的故事足以使科學的光環黯然失色。所謂的“農業機械化”對飼養動物的殘忍更讓人不忍卒讀。《人類簡史》的最大特點就是用這樣的典故促使讀者換個角度或者從更高更遠的視角看歷史，進而反思或接受赫拉利提出的一些新觀念。如果讀者本來就傾向于赫拉利所持的觀念的話，會對此書欣賞有加。

赫拉利的有些觀點感彩很重。“農業革命”部分中，第五章“史上最大的騙局”，認為人類從此淪為土地的奴隸，失去了自由，而且絕大多數人的生活并不比獵人更幸福、更有保障。這樣的想法不無道理，畢竟人類歷史苦難重重，罄竹難書。但幸福與否從何談起？什么是人類幸福？這并不是可以簡單定義的。事實上，作者自己在最后部分用了一章的篇幅專門解釋這個概念。這種用主觀判斷為歷史下定論的方式，即使完全認同作者的感情立場，也依舊讓人難以茍同。

《人類簡史》的另一個局限是把復雜的問題過分簡單化，以致失去內涵。在赫拉利的描述里，語言和文化對人的思想觀念的影響簡直就跟變魔術一般。法國大革命幾乎發生在一夜之間；他還舉例說，很多現代人一生經歷過數個觀念完全相反的王朝/制度―言下之意，他們的思想也肯定隨之翻來覆去地改變。但人心真的這么容易改變嗎？針對同一時代的歷史，哈耶克在《通往奴役之路》一書中提供了非常詳盡的思想緩慢變遷的過程及前因后果。這當然是因為兩人使用的時間尺度不一樣，但過于簡化的結果只有結論卻缺乏實質性的、可以啟迪思考的細節。

赫拉利對人類的生物本性在歷史中占據的地位也是大而化之。他說三萬年前的智人祖先與今天的人]有太大的基因區別，似乎文化/歷史與人的進化是可以割離的。艾爾克?坎德爾在《洞察內心的時代》里提及一個有趣的細節，科學家發現“天才”的繪畫風格與法國三萬年前的巖洞壁畫非常相似，那就是都非常明顯地表現出了個體的特征。坎德爾指出，這個觀察說明遠古人類的大腦尚未具備完善的抽象能力，而是靠發達的視覺與眼手協調表達現實；大腦的語言功能產生于視覺功能之后，語言的進化是以視覺藝術才能的退化為代價的。這當然僅是一種理論。但進化生物學家最近發現，僅僅從羅馬帝國至今，英國人也已經變得更高大，膚色更淺，一個嗜煙的基因多態比例也減少了，證明人類依然在進化，而不僅僅是文化的產物。作者還對人類不同的國度和部落中都是男權的現象疑惑不解。他說找不出不存在女權社會的理由，因為男女在體質和智能方面并沒有什么差別。讀到這里，我不免走神：教授是不是從不觀看體育比賽、棋賽啊？他是否對比賽分男女隊也驚訝不已？試圖駁斥“同性戀是違背自然規律的”時，作者提出了一個“大拇指定律”：生物本能放任，文化傳統禁忌（Biology enables， Culture forbids）。他進而解釋說，為什么沒有不許女人比光速跑得更快的法律呢？因為真正“不自然”的事是不會發生的。也即人能做的事，就是天性，就不違反自然規律。這個說法很有意思，只是這樣一來，不止于同性戀，人類的任何行為都符合“自然”了，哪怕是殺人越貨，虐待動物。但這顯然不是作者在此處應用這個觀點的本意。

需要強調的是，我對赫拉利的這些觀點都非常贊同，但它們或源于信仰或是道德選擇，不是事實也并非真理；無需論證，但也不能隨意用一些非常淺顯的邏輯類比立論，或只挑有利的歷史典故為據。這是《人類簡史》一書的最大缺點。農業革命帶來幸福與否，他請讀者從一個因為荒年快要餓死的三歲小女孩的角度想想。但這就讓人不得不問，難道蠻荒時代一個被野獸追吃的四歲小男孩就幸福了？諸如此類的例子比比皆是。順便插一句，作者似乎也不善于反諷，把“與其說是人把麥子‘馴化’了，毋寧說是麥子把人‘馴化’了”這句話重復了許多遍，字里行間的微妙幽默盡失。當然，赫拉利也有風趣的一面，他說哈利?波特是花了“七本書”的工夫才掌握了魔力。

對人工智能時代的看法范文第5篇

數學的最高境界是詩歌并不是什么新的提法，很多科學家、數學家和文學家、詩人對此都有過深刻的表述。大作家福樓拜說：“越往前走，藝術越要科學化，同時科學也要藝術化，兩者從山麓分手，又在山頂匯合。”大作家雨果說：“想像就是深度，沒有一種心理機能比想像更能自我深化…，數學到了最后階段就遇到了想像，在圓錐曲線、對數、概率、微積分中想像都成了計算的系數，于是數學也成了詩，對于思想呆板的科學家，我是不大相信的。”郭沫若先生也曾滿懷激情地呼吁，不要把想象讓詩人獨占了，其實科學和科學家更需要想象。我們不能不佩服這些偉大的文學家，對數學也能理解的如此深刻。

有的數學家提出數學創造的動機和標準更象藝術，而不是科學。數學家阿達馬說“數學家的美感猶如一個篩子，沒有它的人永遠成不了發明家。”法國大數學家龐加萊說：“數學家非常重視他們的方法和理論是否優美，…感覺數學的美，感覺數與形的調和，感覺幾何學的優雅，這是所有數學家都知道的真正美感…，對美觀與優雅的感覺，在數學的成功中是一個重要的因素。” 大數學家霍爾頓說：“在科學方法中…，研究人員常常像一個藝術家一樣思索著工作著，”泛函分析的創始人巴拿哈說“最重要的是掌握技藝的光榮感——眾所周知數學家們的技藝有著像詩人一樣的秘訣。”，美國數學家哈爾莫斯說“數學是創造性的藝術，因為數學家創造了美好的概念，數學是創造性的藝術，因為數學家象藝術家一樣地生活，一樣地工作，一樣地思索，數學是創造性的藝術，因為數學家這樣對等它。”

從數學角度發展起來的纖維束理論，給物理學的規范場理論發展以巨大的影響，楊振寧指出“規范場就是纖維束上的聯系，數學家在不了解物理世界的情況下已認識到這點，我覺得很驚訝。”其實純數學方面的重大突破、應用數學中各種新生思潮和數學分枝的涌現、計算機科學和人工智能的發展正在越來越大的影響著人類文明的進程。可以想象在不遠的將來數學這看不見的文化，將更廣泛深刻地滲透在科學、社會、生活的各個方面。

數學的最高境界是詩歌，還是指詩歌和數學一樣，既不能產生糧食和物質財富，也不能直接用于生產和生活，更不是出自功利目的而產生的。詩歌只是詩人內心感受的迸發和閃光，但詩歌中的千古名句千百年來，卻讓人們不分民族不分國家的爭相傳誦著。數學既無需直接用實驗證明，也不能直接轉化為物質財富，大多數學分枝的產生也不是生產或生活的直接需要，但卻一直為人類文明和各國教育高度重視。可以這樣說作為人類精神的創造，只有詩歌堪與數學媲美。一首詩歌可能被沒有這種情感體驗的人認為淡而無味，只有當人們處在和作者相同的情境下才可能產生感情上的共震，實現從“少年不識愁滋味，為賦新詩強作愁”到“而今識盡愁滋味，卻道天涼好個秋”的轉變。 很多數學理論也在相當長的歷史時期都看似無用，直到幾百年后才發現了它的現實意義和廣泛用途。如虛數就曾在很長一段歷史時期被認為是不可思議的神靈，現在卻廣泛應用于物理、電工和數學的其它分枝。數學和詩歌都是人類精神的光輝創造，都追求真實、正確、普遍、簡潔、新奇、完美，都發展著人們的大腦、豐富著人們的精神生活，即使沒有任何實際應用，也值得長期生存下去。

數學的最高境界是詩歌并不是說數學和詩歌的表述沒有差別和不同，也并不是說每一個人都有可能成為一個詩人或數學家。其實象不可能每個人都成為詩人一樣，要讓每個人都能象數學家一樣得心應手地運用數學語言進行思考、推理、發明創造是不可能的。曲高和寡，歷來如此。數學象高雅音樂、現代派美術、蒙朧詩一樣不容易為大多數人所了解并發生興趣是不足為奇的。但是象每個人都經過一定的熏陶都能欣賞詩歌一樣，經過一定的努力，絕大多數人可以看懂數學符號的意義，有些人還可以用這些符號表達自已的某些思想成果，而且在這種看似無關的數學學習中，人們的意志得到著鍛煉、思想得到著啟迪、智能得到著開發。何況數學必竟是自然科學的皇后和公仆，在生產科研和生活中有著廣泛的應用。這正是各國都把數學教育作為提高國民素質的基礎教育對待的原因。