导读：很多朋友问到关于如何阻挡人工智能的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
我们该如何应对“人工智能”
我们都知道，互联网技术发展到现在，人工智能已经走了很大的进步。他的表现不仅仅是围棋大战与人机大战。而是云计算，大数据。它意味着未来IT会更低成本，高效率，低能耗的工作。它的规模化，综合化，智能化，让他们更像人类，甚至某些方面超过了人类。那么，结果就是，大量的工作，职业，工种会消失，取消，被替代。
人工智能，是社会进步的表现。同时对一些工种，是极大的冲击。对于还未踏入社会和职场的我们，如何面对和解决这个境况呢？
我想，我们要去学习知识，提升自身能力，将来要去做具有想象力，创造力，可以无中生有的工作和实业。要知道人工智能最重要的是“吃数据”，没有大量的数据，他不可能推理出合理的、贴近真实的功能和技巧。那些流水线上的工作现在就已经被替代了，因为机器可以很随意的模仿他们，而且更高效和低成本。可是机器，是带着芯片的机器，仍旧不是人，他虽然可以替代一部分低端，高危险的工作，但是不会研发新东西，不会创造新的东西。而这些东西，是需要想象力，创新力，和进取意识的。
机器不是人，它是程序，是人编辑出来的，它只能按照人类的规划和设计去工作。所以，即使它会和人类产生竞争关系，他仍然不会完全替代和超越人类并取代人类。因为他们是没有生命的，不是生物学意义上的生物，只是具有一定使用寿命周期的有零件拼凑而成的设备，它的本质是“工具”。这一点是毋庸置疑的。
人工智能的时代已经来临，同时还会大大的进步，面对如此巨大的冲击和挑战。我们要让自己变得更强大。变得让自己的职业，工作和技能无可替代，要让它成为具有影响力，创造力和想象力的职业。这样，我们才能立于不败之地。
我们如何才能不被人工智能取代？
前些日子被BOSS安利了谷歌人工智能的对话，当看到它们想要个身体的时候汗毛都立起来了。
所以最近特别喜欢关注人工智能领域的发展和知识。可能是出于对未来的不确定感和担心被机器取代和干掉的危机感。人工智能能从人类现有的大数据中学习，并模仿人类的所作所为。人类具有惰性，而机器不会，人类需要休息，而机器不需要。这些都是紧迫点和危机点。
如果说产业革命带来了巨大的生产力的解放，那么机器人的研发，带来了人类的灵性的觉醒。人工智能将是新一轮革命的开端，这个革命，是革人类社会自己的命。
看到中兴员工跳楼事件，我更是危机感爆棚。在未来，我的工作是否会被人工智能取代？被人工智能取代了之后我能做什么？这些都是苦恼的来源。
今天看到了一个TED《什么样的工作人工智能也无法取代》。看到这个题目就迫不及待的点了进去，想看看到底什么工作，是具有机器学习能力，且不具备人类的贪嗔痴的人工智能也无法胜任的。
演讲者从他的侄女开始讲起，他几岁大的侄女的父亲是律师，母亲是医生。而未来，这二位的职业都会被人工智能取代。演讲者是机器学习领域的从业者，他的结论有相当多的数据支撑。他说，未来无法被取代的工作是创新型工作，看到这个结论，我就松了一口气。因为我的工作需要大量创新，每天都有新惊喜是我现在的工作状态。
机器学习是90年代初进入人们的视野的，一开始，它只是进行简单的机械工作。比如评估贷款申请的信用风险。现在，机器学习可以进行相对复杂的任务。机器可以通过图片识别眼科病变。而这是人类眼科医生需要多年的经验积累才能成功识别的。人工智能可以在短短几分钟之内审阅几十万只眼睛。对于大量，繁杂的任务，我们无法与机器抗衡。
但有些事情，机器却无能为力。机器在解决新情况新问题上进展甚微。它们还不能及时处理未曾反复接触的事情。机器学习的致命缺陷在于，它需要从大量的已知数据中总结经验，人类则不然。我们有一种能把看似毫不相关的事物联系起来的能力，从而解决之前未出现的问题。
Percy Spencer是一位物理学家，他在二战时期从事雷达的研究工作。他注意到磁控管融化了他的巧克力，他从对电磁辐射的理解，联想到了烹饪，因此发明了微波炉。
这就是跨界的创新。这种跨界的创新每天都以难以察觉的方式成百上千的发生在我们身边。
在创新方面，机器无法与我们抗衡，这将使机器自动化取代人工的可能性受限。
那么，这些对于未来的工作意味着什么？未来的工作形态，完全取决于一个问题：这种工作在多大程度上可以有频繁，大批量的机械性任务，又涉及多少创新的任务。对于那些频繁，大量的任务，机器变得越来越智能，如今，它们可以诊断疾病，评判作文，再过几年，它们将能进行审计和审阅法律合同。尽快会计师和律师还是需要的，但是他们将只需要研究复杂的税收结构或史无前例的诉讼过程，但机器会让这类从业者变得越来越少，并使这些工作机会更加难以获得。
在创新方面，机器仍旧是不行的。营销方案的制定者需要了解消费者，了解消费者心理，战略的制定者要前瞻性的发现未来和红海，而这些都是机器无法做到的。人类将是营销文案的创造者，将是战略的制定者。
所以未来的好工作是无论干什么，每一天都有新挑战，而这，是无法被机器取代的。
所以，现在需要做的是，把更多的时间和精力除了用来get新技能之外，还要提高创新创意能力。那么创新创意能力如何提升呢？
我觉得主要是从一下几个方面：
任何事情，都要考虑不同的到达路径。用跨界的思维看问题。把问题进行深度剖析，解构，重建。甚至从明天开始上班坐地铁都要考虑多换几条路线，多从几个地铁口出来，不要让思维和行为僵化。
不断接触新事物，认识新朋友，了解新观点，看新书。
新知识，新思维学到了不用它就是死的。如果外界的环境没有合适的创新能力循环系统。就需要建立自己的创新能力循环反馈机制。把get到的新东西，通过自己的视角进行重新解读，然后联系自己以往的经验，思考这个新东西以何种姿态能够为我所用。再通过实践运用，持续不断的输出，不停的循环。
这个系统也不是一成不变的，每半年就要对系统进行复盘升级。
再给这个系统建立了一个合理的内在驱动力，这个驱动力，是支持你持续创新的理由。我的内在驱动力就是被人工智能取代之后，就没有钱了，没有钱，就再也吃不饱了。对于一个很能吃的人来说，这真是会带来灵魂深处的深度恐惧的。
人类，留给你们的时间已经不多了，人工智能已经势不可挡，就像当年工业革命一样，未来，必然会来。orz。
金融人士的自我救赎，如何才能不被人工智能取代？
众所周知，现在人工智能越来越多，想要不被人工智能所替代，就要让自己的思维变得更加的灵活，更加的强悍，这样才不会被那些AI所取代。而且也可以看到人工智能遍布了大家的生活，在人工领域中无论是发展还是他们所掌握的知识，都给大家带来了一种危机感。因为人工智能本身就是在人类现有的数据中进行学习，在模仿人类行为的同时，可以比人类更加的勤奋。
人类和机器的区别
因为人类本身就是有惰性的，但是机器并不会，人类必须要休息，而机器则不需要，这就是人类以及人工智能的区别。现在很多的产业革命有了强大的解放，在机器人研发之后，也会给人类带来灵性上面的觉醒，大家的生活也慢慢的被人工智能所取缔。其实很多人都觉得人工智能只是生活中的一种调剂，但是只要时间久了就会发现这种现象发生了变化。
输入数据完成指令
而机器本身就是在90年代初进入到观众视野中的，最开始仅仅只是简单的机械工作。但是后来机器的程序越来越复杂，相信很多人在一些选秀的节目上都看到过人工智能。例如之前在明日之子里面的荷兹这个人工智能，在和真人进行PK的时候占据了很大的优势。因为他不需要有自己的思想，只需要工作人员将数据输入其中，就可以让他们唱出好听的歌曲，跳出优美的舞蹈。
比机器更灵活
那么这对于很多现代人是不公平的，毕竟人和机器之间的差别非常的大。在这种差别呈现之后，也会让人的生活有很多的烦恼。因为人工智能可以在短时间内完成业务，对于许多大量而又繁杂的业务，大家是无法和这些机器相抗衡的。那么让自己比机器更加的灵活，才能够不被这些机器所取代。
要是超级智能诞生智慧伤害人类，我们应该如何抵挡？
机器人短时间内无法产生自我思维，人类在发展科技的时候，总是希望能够用机器人来方便人类的日常生活，这些年当中，几乎每一年都有新的机器人。出现在人的家庭里面，刚开始的扫地机器人到现在的服务员，机器人和甚至是出厨师机器人，让人类的活已经越来越便捷。在这样的飞速发展之下，有人提出了一个问题，那就是这些人工智能会不会产生自我意识，要是他们来对人类发起攻击，人类应该怎么样阻止。
一、霍金在很早之前就曾经说过，人类必须延缓对于人工智能的发展，要不然未来会成为人类最大的敌人，霍金的这一番言论并没有什么错误，可是现在人类却不以为然，就以现在的类科技来看，发展人工智能确实可以帮助类也更加便捷的享受，科学家们也对现在所存的人工智能做过一些试探，发现这些人工智能没有任何违背人类指定的意思，结局就是这些机器人不可能产生灵智，更加不可对人类造成威胁。
二、我们在科幻电影当中所看到的智能机，都是人类幻想出来的，也有人说到时候把这些机器人的电池一扣，他们就没有能源，也就没有办法和人类作对了。 现在来看，我们人类并不需要对人工智能产生担忧，就以人类现在的科技水平还制造不出足以产生灵智的人工智能生命。
三、在未来科学家应该会有所收敛，要知道编写一个机器人程序和他们所需要使用的能源都是不少的，更何况到时候人类肯定也有办法让自己制造出来的机器人受自己的控制。曾经有个科学家说过，如果一个超级人工智能想要控制人类，即使人类拔掉充电插头，也没有用，毕竟他们已经有足够强大的技术来对抗人类了。
阻挡当今人工智能发展最根本的难题或者困难是什么？
在数字经济下，人工智能作为第四次产业变革的引擎，已逐渐渗透到各行业中，为人类社会和经济发展带来变革。如果问当今人工智能发展的困难，应该是数据。
人工智能的背后有数据、算法和算力来支撑，这三要素之间其实是一种相互促进，并且也相互制约的关系。其中，数据是人工智能发展的基础，没有数据，再强的算法也不可能有好的模型。“人工智能产业化落地的关键就在于数据，算法模型做得再好，数据从源头上就错了，那就得不到正确的训练成果。”
人工智能与数据息息相关，受到数据约束。人工智能产品的落地和聚焦领域的细分化，都对数据采集和标注提出了更多挑战——未来人工智能发展所需要解决的一个难关，就是数据关。
云测数据认为，现在很多AI产品都处于落地阶段，对于模型的精确程度要求非常高，对应的要求数据的精度也就非常高了。而且为了提高模型识别精度，AI公司用到的数据也从单一化向多模态转变。以自动驾驶为例，从最早基于摄像头做感知的方案，到引入激光雷达，到之后可能会引入更多其他感知设备来提升感知算法。未来多传感器的解决方案将会普遍应用到我们所使用的AI产品中，它的感知模式将不仅仅是基于单一的图像、声音或文字，将会引入更多模态的数据。
云测数据认为，为了算法的提升，AI企业不仅需要定制化的数据采集来获得长尾场景的数据；同时对于标注数据的精度也需要进一步提升。随着应用场景的不断挖掘，整个人工智能行业未来会出现聚焦领域越来越细分化的趋势。
如果你有人工智能数据采集与标注的需求，欢迎联络云测数据——云测旗下AI数据服务。
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