京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
自人类提出了人工智能,各界就传来了不少的声响。有的人认为,研究人工智能会导致人类灭亡,这是因为人工智能有极大的可能取代人类,这就造成了人类的恐慌。那么人工智能究竟会不会取代人类呢?下面我们就给大家探讨一下这个问题。
在解答这个问题之前我们先给大家介绍一个有趣的试验,那就是曾有研究团队作出一个关于大数据的调查:通过分析一个人的生活中的相应数据,分析得到这个人的一些隐秘信息,甚至是你的姓名,年龄,且成功率在百分九十以上。细思极恐,但是存在的即是自然合理的。那么人工智能的发展是否可以替代人类呢? 答案是否定的。人工智能,深度学习的根本还是在于大数据,以前我们往往强调的是数据的准确,十分严格,所以说人工智能取代人类还是一个伪命题。
但是从2000年到现在,人类的各行各业储存了海量的数据,面对大容量的数据,高质量的数据似乎并没有那么重要。相反数以兆记的数据才是人们重视的对象。人类是产生数据的主体,而人工智能是利用数据进行学习,这其中的因果关系不也就证明了人类与人工智能的存在性吗? 前些日子阿尔法狗赢了世界顶级围棋手李世石,那么大家知道不知道,阿尔法狗赢了李世石因为什么,严格上来说并不是阿尔法狗赢了李世石而是全球数百万的围棋爱好者,棋谱共同的智慧打败了李世石。这点恐怕是大多人没有想到的,对于不了解人工智能的人来说 ,常常会随口说出这个高大上的词,即使是现在最尖端的人工智能也不能称的上人工智能,大量的事实表明,我们尚处在弱人工智能时代。
而就目前而言,人工智能像是一个处在儿童时期的人,只能完成人类儿童的一些简单动作。人类比机器的高明之处在于思考,人工智能的发展在于基于大数据去学习。其实人工智能的出现像武器一样,人工智能发展并不可怕,只是怕人工智能技术落入一些别有用心的人手里才是可怕的。
所以说人工智能并不能威胁到人类,但是我们并不能掉以轻心,在这里引用一个科学家的话,“技术的发展永远不是绝对的对错,对与错的区别在于使用者,控制的对象”。因此,未来人工智能的发展会走向何方,我们还得看这些技术为谁所用,为谁所控。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19