人們正朝著一個正確的方向前進，其市場營銷和闡述也越來越好。如今的技術距離科幻小說的“人工智能替代人類工作”還有很遠的距離。只有通過仔細的研究和正確的信息，通過更多的努力才能盡快達成目標。

多年來，科幻小說一直在談論 “人工智能” 可怕的接管功能。在這里需要澄清人們對于人工智能和機器學習的一些誤解。

隨著新興技術的發展，機器學習(ML)和人工智能(AI)的主題變得更加敏感。而每一項研究、公告和發現，都會讓人們深入研究這個問題，并在區分炒作和現實時遇到越來越多的麻煩。也許炒作是利益的一種延伸，但也是人們渴望技術獲得重大進步的一種延伸。

人類在遠古時代發現并學會用火，經過歷代的發展，帶來了工業和數字革命。而未來最合乎邏輯的技術進步將是替代人類勞動的技術，這種情況可能將在機器學習(ML)和人工智能(AI)發展成熟之后發生。

雖然許多歷史學家和哲學家解決了這種可能性，但有些說法卻令人震驚，沒有任何實質內容，只起到讓人關注的作用，其目的是創造無意義的興奮點。因此需要破除這些神話和誤區，并讓真相在信息層次上升到其應有的地位。

錯誤觀念導致困擾

首先，值得注意的是，許多人將某些程序和努力視為機器學習(ML)和人工智能(AI)的事例，大多數在沒有理由這樣做時被錯誤和夸大所困擾。還有任何形式的自治代理，甚至能夠執行中間任務時，人工智能常常被拋到一邊。如果這樣的機器或程序可以“行動、推理或交互”，那么使用上述術語就完全沒問題。問題在于，不是每個中央處理單元(CPU)都是人工智能定義的。

機器學習怎么樣?機器學習是一種概念，其特點是在機器或程序中灌輸模式，使其能夠單獨找到該模式的其他示例。這個特定實例的關鍵組成部分是“獨立的”。但許多人并不知道，并非每個定位器或搜索服務都是機器學習執行新動作或自行收集數據的一個例子。

除了這些誤解之外，科幻小說幾十年一直宣揚經典的“人工智能接管或機器人起義”的故事情節。甚至像史蒂芬·霍金和伊隆·馬斯克這些備受尊敬的思想家也提倡制定計劃，以確保人類始終保持對智能機器的控制權。

但是，科幻小說帶來的這種威脅究竟有多真實?在某些經濟領域，人工智能替代工作人員的情況已經發生，自動駕駛汽車取代了人類駕駛員，虛擬助理和聊天機器人正在成為在線客戶服務的支柱。當然，特別是對于千禧一代來說，裁員是面臨的現實，但最近的一項研究顯示，77%的企業進行了重組，其中包括采用人工智能技術，并為他們的員工提供新職位，而不是用機器取代他們。

過度炒作人工智能

目前，實用的人工智能的一個很好的例子就是分類軟件。這樣的程序可以及時處理大量數據，而工作人員可以讓其智力集中在較少重復和較少勞累的任務上。這也適用于聊天機器人，他們可以以某種方式行事，推斷回應或個人問題并做出相應回應。機器將意識到它正在與一位有意識的、有感覺的對話者進行對話。

這里有什么炒作?那么，當一個會議發言人指出人工智能在IT產業或工廠化生產的某個特定部分的重要性時，人們就會曲解他的觀點。以下來看看人們在聽到人工智能這個術語時所期望的東西：

?關于一大堆話題的有趣對話。

?絕對服從，并且在人類提出要求時可以提供幫助。

?情緒感知能力和同情心。

?自我意識到自己的存在，以及這個存在所處的地位。

?不會疲倦，或者有人會說，機械模擬神經資源和記憶的無限涌入。

人們現在采用的人工智能是否執行這些任務?答案是否定的，以下有更詳細的答案。

揭穿人工智能/機器學習的神話

人們認為人工智能現在可以執行所有的事情，但從每個人的經驗來看，很明顯這種能力還處于初級階段。人工智能可以識別多種語言模式，并使用自己的人工灌輸詞匯來回答問題和公告。

然而，成功的對話聯系與會話誤入歧途之間始終存在細微差別。當人工智能不能識別正在討論的內容時，就會看到事情失控。因此，當機器甚至不能與人類進行必要的對話時，人們為什么會擔心出現類似《終結者》電影中的情景呢?

人們的希望是什么

人們擁有完全自主的機器還有很長的路要走。機器學習技術仍處于起步階段，只有當人們可以讓機器自行解決問題和故障時，機器學習才算成熟。

人們正朝著一個正確的方向前進，其市場營銷和闡述也越來越好。如今的技術距離科幻小說的“人工智能替代人類工作”還有很遠的距離。只有通過仔細的研究和正確的信息，通過更多的努力才能盡快達成目標。