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
在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代,数据挖掘不再是实验室里的技术探索,而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)训练过程中,开发者最常困惑的问题莫过于:“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31