人工智慧對人類勞動力帶來了不小的困擾，這一狀況會隨著人工智慧效能的增長而繼續下去。不可避免地，"人工智慧很快將能勝任對公司經理而言耗時繁多的工作，並會做得更好，它的開銷也會更少"。可是，一旦涉及到更加複雜、更富有創造性的活動——比如發明創造——無論人工智慧是否比人類更能勝任，這一爭論仍會持續下去。
不容置疑地，近年來人工智慧所取得的發展是卓絕的。舉例來說，ibm公司的人工智慧程式waston能在多個領域工作，在癌症研究和納稅申報領域它正發揮著作用。alphago，乙個被設計用來完成圍棋這項古老的棋類遊戲的電腦程式，以4勝1負的成績，打敗了身列當今國際棋壇最佳棋手的李世石。alphago之勝的突破在於圍棋的遊戲難度遠高於西洋棋。在2023年3月的大勝之後，alphago並沒有停止它的腳步，這個谷歌公司名下的程式在網際網路上連勝了60名棋手，這條訊息對全世界的頂尖棋手們來說無疑是晴空霹靂，也讓他們陷入了失控。"人類千年的實戰演練進化，計算機卻告訴我們，人類全都是錯的，"中國圍棋職業選手如是說："我甚至覺得沒有人真正了解圍棋的真諦。"
縱然有了這些進步，人工智慧仍有諸多不足。舉例而言，儘管
alphago的落子依靠深度學習來提公升勝率，但負責它的程式設計師們卻不知系統如何做出每一步的決定。他們只能在層層巢狀的網路中乙個又乙個數位化的"原子"的值之中去仔細找尋原因，但大量的資訊分散在紛繁複雜的網路中，要去總結出alphago每步落子的動機是不可能的。
但至少有一件事是可以做出總結的，作為各領域的專家，各公司的高管們絕不會因為誰毫無緣由地做出了乙個有創造性也有風險、事後卻證明是眾多選擇中唯一正確的決定而去相信他——無論做出選擇的是人還是電腦程式。will knight在他那篇富有爭議性的文章《人工智慧內心的陰暗秘密》中對人工智慧的這一缺陷進行了多方面的探索。
為了做出更進一步的解釋，我和我的同事lee spector完成了一項關於計算機創造力極限的數學證明，它已被刊載在期刊aiedam上。我們發現即使是目前世界上執行速度最高的計算機也不能探索出某個事物的所有特徵，就算是拿它研究2023年代的某些問題，結果還是不理想。為求革新而做的假設具有晦澀的特點，即針對某個問題所提出的具有革新性的解決方案都基於該問題所具有的至少乙個全新的或是被普遍忽視的特點，就這一點而言，人工智慧或許永遠無法勝任首席創意官的職位。每乙個富有革新性的解決方案都至少建立在對事物的大致了解之上，從這一點來看，您會發現人工智慧可能永遠無法勝任首席革新官的工作。
此外，我們對萬事萬物的缺乏了解的空白，計算機也無法總是去幫我們來填補。在售出產品之前，手機殼製造商們會將許多手機裝好殼之後摔在硬質測試台上，他們所依賴的可不僅僅是計算機模擬資料。我們對事物的缺乏了解的空白需要我們依靠實際的、依靠經驗為依據的研究來填補。
鑑於計算機的這些缺陷，我和我的**共同作者提出了乙個解決方案：這是一種新的人機介面（hci），它將允許人類和計算機的協同合作來彌補雙方的缺點。例如，計算機可以防止人類在目標設計、做出假定和模擬時出現認知偏差，而人類可以在創造性這一點上彌補計算機的缺陷。為了使其順利工作，它的介面需要友好的人機互動。
因此，我們不用顧慮電腦是否會超過人類，相反，我們應該專注於去設計乙個允許人類和計算機輕鬆協作的系統，以便彼此可以優劣互補、取長補短。長此以往，人類將能和計算機這個強大的夥伴共同應對一路上的挑戰——在某些方面，這些願景正在成為現實。在輸掉了和alphago的前三場比賽後，李世石通過對計算機出人預料的落子的觀察，走出了乙個極富創造性的一步並贏得了那場比賽。
我們會見證越來越多的此類事件的發生。只要我們還在開發和更新程式，人類和計算機將會不斷面臨挑戰，這會讓彼此在挑戰中都變得更富有革新意識。此外，為人類和計算機設計更為適當的互動來協同處理問題，將會釋放出單靠哪一方都無法無法實現的革新能力。
人工智慧 人工智慧與人類智慧型的關係
1.基本概念界定 1.1人工智慧 人工智慧是在20世紀中期以後產生的學科，人工智慧就是用機器模擬人類的智慧型活動，從而用機器代替人類行使某些方面的職能。人工智慧是通過探索人的感覺和思維的規律來模擬人的智慧型活動，電子計算機是人工智慧的媒介和基礎。阿倫 圖靈說 如果一台計算機能騙過人，使人相信它是人而...
人工智慧新時代 搶抓機遇創未來
一說到人工智慧，我們腦海中第一反映出來的，可能是外國大片 ai 我 機械人 機器管家 終結者 霹靂5號 中那些超智慧型的機械人 也有可能是像 復仇者聯盟 中 星期五 賈維斯 那樣的超級計算機。超酷炫 超便捷，簡直難以想象 這可能就是我們在電影中看到人工智慧之後，發出的最大感嘆。然而，現實中的人工智慧...
人工智慧的尷尬
傳統程式設計模型 有限狀態自動機的模型，已經能夠很好的解決很多它能夠解決的問題。對於許多確定性問題，特別是計算性問題，這種模型已經能夠很好解決，很少有人工智慧插足的餘地。如果有，也只是對大型資料問題的近似求解。人工智慧的程式設計模型與傳統程式設計模型很不一樣，它具有更強的相容性，能夠允許一定程度上的...