有了人工智能以后，
人类的未来会更加美好？
拥有了人工智能之后，就等于拥有大量不怕苦不怕累的廉价劳动力。它们不但能替人类做体力劳动，还能替人类做脑力劳动，很多时候比人类做的还要好。
也有人认为，人工智能看起来很美好，但实际上非常危险，人类必须小心。
无论如何，人工智能的应用已经渗透到了我们生活中的方方面面。与其患得患失，我们不如客观地了解一下，现在的人工智能到底是怎么回事。
人工智能的思考
机器到底能不能思考？
机器也能“思考”，只不过不是我们所设想的那种思考。我们可以说，机器在通过计算机程序模拟人类的思考，使得自己在某些具体的任务中，像人类一样能看、能听、能想、能说、能动。
为了让机器能够通过某种计算机程序学会“思考”，人类科学家尝试了各种各样的方法。
人工智能的三大驱动要素
人工智能之所以能在近年来掀起新一轮高潮，主要是因为三大驱动要素：算法、大数据、运算能力。
概括地说，计算机主要干三件事，一是输入，二是运算，三是输出。不论输入输出什么，在计算机看来都是一堆数据。研究人工智能的计算机程序，很多时候是在研究“聪明的算法”，能够适应各种各样的实际情况，让计算机程序通过运算，从输入的数据出发，正确而高效地得出应该输出的结果。
当你交给计算机一个任务的时候，不但要告诉它做什么，还要告诉它怎么做。关于“怎么做”的一系列指令就叫做算法。
聪明的人会用聪明的算法。例如，让计算机把自己想象成一个小球，从图中峡谷的任意一个地方开始往下滚。如果滚到一个地方滚不动了，那个地方就是海拔最低的地方。这种聪明的算法叫做“梯度下降法”。如果将来你要学习人工智能，这可能是你要掌握的第一个算法。
为了完成更加复杂的任务，工程师必须让计算机变得再聪明一些，能够自动“学习”，从已有的历史数据和经验中自动分析，总结出规律。随后，计算机就可以利用自己总结出来的规律，对新输入的数据进行预测。这就是机器学习算法。
但是有些规律虽然你自己能够领悟，但你却无法翻译成机器能理解的算法。例如，如何把一张照片变成一幅像是梵高画过的油画？如何让语音合成旗模仿一个名人的声音？如何让一个六条腿的机器狗适应各种野外地形？这个时候就要靠机器学习了。
随着互联网和物联网的发展，随着网络带宽不断增加，随着存储的硬件成本不断降低，全球人类产生的数据在爆发性增长，为人工智能的发展提供了源源不断的营养。
运算能力
大数据的营养有了，计算机程序还要经过大量运算，才能对这些营养进行“消化”、“吸收”，变成各种各样的“模型”，才能够模拟人类的智能。
人工智能可以用在哪里？
从理论上讲，人类能够完成的任何一种重复的劳动，甚至人类无法完成的许多重复的劳动，都能用人工智能的算法进行机器学习。一旦模型训练成功，它们就可以在这些学过的具体任务中，像人类一样能看、能听、能想、能说、能动。
下面，我们从与日常生活相关的领域出发，简要地介绍人工智能的几个使用场景。
医疗
根据IBM的资料，仅仅在上海市卫生信息系统，每天生产的数据就高达1000万条，已建立起的电子健康档案达3000万，信息总量已达20亿条。这些资料靠人力根本不可能看完，只能依靠拥有人工智能的计算机。
例如，根据日本媒体报道，有位 66 岁的女病人山下女士罹患罕见的「急性骨髄性白血病」，IBM的人工智能系统Watson 在她病情突然恶化，意识不清的紧急状况下，只用了 10分钟就从 2000 万份论文中找到了依据，精确判断了她的病症，并找出了最适合的疗法治疗成功。
为了侦破案件，公安部门常常要调取公共场所和道路两侧的监控录像。应用了人工智能技术之后，计算机在破案时可以从视频画面中，识别可疑人员的特征，快速确定可疑人员的身份，并综合解决查人、找人、预警、追踪等的人员管理监控问题。计算机也可以在视频画面中，识别车辆信息，帮助失主追回被盗的汽车。
在汽车上安装了摄像头之后，无人驾驶的科学家就可以训练计算机从视频图像中，学习识别周围的物体和环境，检测可行区域的范围，并判断车该往哪里开。
虽然机器猫八字还没一撇，但是机器狗，机器驴，机器蜘蛛都已经发明出来了。它们能站，能走，能跑，能爬，上山不打颤，下雪不怕滑。
欧洲核子中心的大型强子对撞机，每秒钟能够产生几亿次对撞，但这些数据并不是全都能派上用场，科学家只能用快速而粗糙的标准筛选出其中区区1/1000的事件。科学家计划在未来的加速器中安装人工智能程序，将更多可能蕴含着新发现的工作交给它。
当你在网上开心地剁手的时候，你可知道自己也在不知不觉地用到了人工智能技术？利用机器学习、数据挖掘、搜索引擎、自然语言处理等多种技术，各种买买买的网站都能根据用户在网站中的点击、浏览、停留、跳转、关闭等行为，猜出你大概是哪种人，可能会喜欢什么，然后把你可能喜欢的商品推荐到你眼前，让剁手来得更猛烈些。
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