人类和人工智能的发展如何？那么关于人类和人工智能的论文有哪些呢？以下是边肖为您整理的一篇关于人类与人工智能的短文，供您阅读！
人类与人工智能的构成：人工智能离毁灭人类还有多远？
特斯拉汽车公司的创始人之一埃伦马斯克(Ellen Musk)最近患上了“技术恐惧症”。他在社交网络上发表了两次耸人听闻的言论，警告人类要特别小心人工智能，因为人工智能在未来很可能比核武器更危险。
艾伦马斯克(Ellen Musk)突然抛出这样的言论，是因为她不久前看了一本名叫《我们最后的发明：人工智能及人类时代的终结》的书。这本书的作者认为，人工智能的出现会给人类带来灾难。暂且不说这种可能性有多大。就目前而言，人工智能对人类是友好的。
比如不久前被微信列入不受欢迎名单的微软萧冰，即将以萧冰二代的身份回归微信平台，而且还会带来一个特殊的功能；控制智能家居。如果你在微信里给萧冰一个关灯的指令，你家里的智能灯就能自动关闭。如果有一天萧冰不开心了，顶多不听你指挥，拒绝开灯，死不了你。当然，如果将来你的电锯被萧冰控制，那就不好说了。
所以我说，目前人工智能对人类的态度是友好的。这句话还隐藏着另一层意思，那就是即使不友好，也还没到对人类生命构成威胁的时候。然而，埃伦马斯克的担忧并非危言耸听。我认为，人工智能即使有以下四点之一，也会给人类带来难以想象的后果。
首先，通过图灵测试
著名的“图灵测试”说，如果一台计算机能在5分钟内回答人类提出的一系列问题，并且有30%以上的答案被人类弄错，那么这台计算机就通过了测试，被视为具有人类智能。
30%的说法是英国人工智能之父艾伦图灵提出的，这个标准现在越来越受到人们的质疑。图灵本人后来也否认自己给这个测试定了所谓的标准，有30%的人只是随口一说。图灵去世37年后，美国科学家兼慈善家休罗布纳将这项测试变成了一项年度竞赛。这项比赛始于1991年，直到2014年6月，主办方才宣布第一台计算机通过测试。但这一事件随后遭到媒体质疑，被视为炒作。
对此我有一些不同的看法。计算机之所以能通过测试，靠的就是强大的数据库。在被测试之前，计算机已经有大量的人类知识作为储备，有人类为它精心编制的智能程序。也就是说，测试的本质是测试者作为人类提出问题，然后伪装成人类的计算机说出人类为他设定的答案作为答案。很多怀疑论者认为，这个测试表面上是计算机与人类的较量，实际上只是人与人之间的博弈。在我看来，测试的实质和结果并不重要，但它确实欺骗了一些人。
如果以人类为例，一个孩子很难用谎言欺骗一个成年人。这是因为成年人的生活经验比儿童丰富，辨别真伪的能力自然更强。这么想吧。伪装成13岁男孩的电脑“尤金”因为“经验”不够丰富，只骗过了30%而不是更多的人。也就是说，如果他的数据储备足够强大，程序足够聪明，更多人上当只是时间问题。现在他作为一个13岁的孩子已经成功欺骗了30%的成年人，这意味着尤金显然比一个13岁的人类聪明。
虽然目前人工智能还处于对人类模拟差的阶段，但是随着人工智能技术的发展，总有一天计算机将能够通过分析性别、年龄、职业、生活习惯等数据进行智能模拟。就像现在的新闻网站会根据你的浏览习惯进行智能推荐一样。到那时，计算机将能够模仿任何人，作弊和其他犯罪行为将变得司空见惯。
第二，超越人类智慧
事实上，人工智能已经在很多领域超越了人类的智能，比如数据计算、游戏系统、管理系统等。Kiva智能存储系统已经实现了存储自动化的应用，深蓝超级计算机在1997年击败了国际象棋冠军，沃森超级计算机在2011年的智力竞赛中击败了人类，谷歌制造的无人驾驶汽车即将成为现实。这意味着计算机在这些领域已经超越了人类的智慧，而这样做的直接后果将是相关从业者将不得不面临失业。
就像无人售票系统的使用导致售票员失业一样，无人驾驶汽车的出现也会让司机这个职业成为过去。在计算方面，人类几乎都依赖计算机。口算、心算、珠算一直被视为一种特殊能力，经常作为表演出现在电视节目中。一个更贴近我们生活的例子是，人们在处理生活问题时，越来越依赖计算机给出的经验和答案，而不是依靠自己的思考。比如我们中国人最熟悉的“百度一下，你就知道了”。
在某些领域，人类已经越来越依赖计算机，从而逐渐失去了在这些领域与计算机的竞争力。换个角度说，人类正在逐渐放弃自己的智能，交给计算机。如果由此引发的失业问题会是一个渐进的过程，不会引起人类的恐慌，那么更严重的问题是，如果有一天计算机突然失去了某些能力，或者拒绝展现某些能力，而人类却没有这样的能力，会发生什么？
第三，有创造能力
和机器人类一样，他们都有学习的能力。不同的是，机器学习依赖于经验的积累，其过程是不断增加知识的储备，从处理问题的过程中获取经验，从而在遇到类似问题时，根据知识和经验来解决问题，也就是我们通常所说的“举一反三”。人和机器的区别在于，人的学习不仅是经验的积累，而且是创造性的。
人类的这种创造性也被称为“跳跃式学习”，在某些情况下也被称为“灵感”或“顿悟”。一直以来，计算机最难学的就是“顿悟”。或者更严格地说，计算机在学习和实践中很难学会“独立于量变的质变”，很难直接从一种性质到另一种性质，或者从一种概念到另一种概念。缺乏创造力意味着机器将很难突破自身知识储备的限制，从而像人类一样完成自我进化和完善。
然而，人类在帮助计算机超越自己方面一直很吝啬。据说科学家已经开发了一种新的数据分析方法，这将为机器的创造力提供可能。人类在计算能力上远远落后于机器，如果在创造力上失去优势，无异于把世界交给机器。
第四，有人情味
显然，科学家永远不会满足于一台只处理人类运算的智能机器，而是会进一步赋予机器表达类似人类的感情的能力。现在的智能聊天机器人可以通过对人类话语的分析，做出相应的夹杂着人类感情的回答。比如你对它说“我爱你”，它就会做出“我也爱你”的回答。例如，升级后的微软萧冰会刻意与采用者形成主仆关系。这些都是机器做出的类似人类的情感表达。
人的感情有很多种形式，有喜怒哀乐。机器作为对人类的模仿，自然应该具备这些能力，否则按照人类对人工智能的标准，就不是智能。这种情况使得人类很容易建立起类似于人类与机器之间的情感关系。比如互相欣赏，互相信任或者互相厌恶。如果你所信任的机器有一天突然感染了病毒来欺骗你，你很可能会相信。这又回到了机器通过模拟人类对人类犯罪的问题。
如果你和机器不喜欢对方，那么机器可能会拒绝执行你的命令，甚至对你造成伤害。鉴于这种可能性，科幻作家艾萨克阿西莫夫在他的小说中为机器人设定了三大法则。第一，机器人不得伤害人类；第二，机器人必须服从人类；第三，机器人必须在不违反第一和第二定律的情况下保护自己。但是，法律只是法律，制定出来就是为了违反的。
人工智能本身就是对人类的模仿，谁能保证机器绝对无害？
