大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能职业发展思考题的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能职业发展思考题的解答，让我们一起看看吧。
能不能利用人工智能解决纯数字领域的数学猜想？
答案是不可能
以阿尔法狗为例，阿尔法狗下围棋厉害不是因为他聪明，而是他强大的数据处理能力。阿尔法狗里面储存着各种各样的棋谱，当它在跟棋手对决时，它可以快速并充分地调取相关的棋谱，以此为鉴，加简单地分析和预测，于是就开始下每一步棋。所以人脑很难战胜它，其实并不是它聪明，而是一开始它就***了，它每一部棋都是建立在前人的经验之上，就相当于无数个人在帮它下棋，帮它出谋划策，而且它能最快的时间里选择最优方法。所以人脑无论如何，都不是它的对手。
回到提问上来，数学里面的难题，之所以是难题，那是因为目前为止还没很好的解题方法和答案。既然没有答案，那人工智能就无法找到借鉴的经验，因为人工智能就是建立在对以往经验数据进行对***析，从而找到最优方法，而人工智能本身不具备思考的能力。它调取数据的能力，也不过是人们赋予它的一个算法而已，它只会按照既定的算法去执行，本身并不会作出任何改变。所以你让人工智能去挑战数学难题那是不可能，去参加高考数学考试，这个倒是可以。它可以收集大量的数学习题建立数据库，从中找方法。但是现实中的数学难题，哪里有可以借鉴的方法呢？如果有方法借鉴，那还能叫数学难题吗？
AI改变围棋后，我们该如何适应AI时代？
根据对阿尔法系列粗浅的了解，目前最先进的阿尔法圆是根据棋的规则自学，已经可以战胜之前任何的对弈程序。当然，人类不是敌手，都不好意思再提。人们的惊诧乃至是恐慌不无道理。
然而，我们搜索了一下阿尔法圆虽然只装配了四个TPU,自我对战490万盘棋，就取得了绝对优势，原因是更新了算法，应用了深度学习、监督学习等。以什么为监督要素？无非是棋规，换句话讲就是怎么下棋和要求只胜不败。对于电脑来讲，做什么、不做什么，执行类似的任务并不需要什么智能，不同的可能仍然是简化庞大信息的处理，即算法的改进。
人类大脑的先进性是我们难以想象的，科技如此发达的今天，我们仍然了解甚少。就拿战胜李世乭的阿尔法狗来讲，它下一盘棋需要3000美元的电费，相当于20000元人民币，而我们棋手消耗的能量只相当于20瓦，合1分钱，是机器二百万分之一。这就是效率，就是进步与落后的差别。
人类大脑进化的环境是“不完全信息”的环境，人类大脑善于利用不完全信息去实现自己欲实现而并没有实现过的东西。很多情况下，人类思考问题的两头都是未知的，总是在不明是非的艰难环境下决策，在大量的当时的、过去的、似是而非的、可能性的、不可能性的……在不可知中寻找确定的东西。围棋、象棋都是“完全信息博弈”，它的一切信息都是可知的，只因它有最明确的目标——利益的最大化。任何一步棋都只有一个问题:取或舍。这是电脑的强项，机械性的运作。
棋是我们人类的古老玩具，***如把它不看成是一成不变的，我们对人工智能就会有另外的不同的看法。
人类在智能最高领域完败给AI，惊爆世界更造成人类的恐慌。AlphaGo首战胜人类一流围棋选手，国棋界都在研究怎么战胜“阿法狗”，都在想怎么学习它的战略战术。但想的太多了，也想错方向。它的自我学习、深入学习、深度学习，产生的思维神经网路系统人类是无法模拟的。最新阿法狗3.0，从零开始学习三天就能够战胜一切围棋机器人。标志着智能机器人全面超越人类。
现今人工智能的研究非常进步，最新的“AlphaGo Zero3.0”，跟之前的版本最大的不同是***用全部“自学成才”。和以前的机器人利用人类数据，依赖人类培训完全不同。恐怖的是它自我学习、自我演绎、自学成才。过去计算机学习是关于大数据和海量计算，但现今计算机AlphaGo Zero开始依赖算法逻辑。就像陈景润用笔来算几麻袋算稿，而一个小孩只用一个公式就解答出答案。人类在背诵着棋谱，推演着过程与算路，而机器却只是寻找出定律。
人类智能惨败，AlphaGo赢了这就是必然，标志着AI时代来临。
人工智能发展到今天，人类已经无法从脑力上超过拥有无限计算能力的人工智能机器人。但其最伟大的缔造者是中国围棋，流传无限多的棋谱算路，是人类智慧的结晶。给人工智能设计提供了思考模式和思维逻辑，化为黑白的逻辑定律为方程式。
人类创造人工智能，人工智能机器人必将会创造制造出更先进的人工智机器人。未来劳动属于智能机器人，人类只是智能机器人的服务对象之一。从青铜器世代到机械时代、到如今电子时代已近黄昏，机器人智能时代已经来临。
今后的时代必将是智能机器人生产机器人，让我们哭着笑着迎接未来世界领导者AI吧！
到此，以上就是小编对于人工智能职业发展思考题的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能职业发展思考题的2点解答对大家有用。
