随着人工智能的不断发展，我们其实一直都有在担心一个问题——人类会被AI取代吗？
昨晚参加樊登读书会线下聚会，我们看的是樊登老师和李开复博士一起聊李博士的新书《AI·未来》。听完之后，我们几个开始聊起了人工智能，有些朋友觉得人工智能是人类帮手，有些朋友，比如说我就陷入了对被AI支配、替代的恐慌当中。
我本人坚信，人工智能在未来将会占据越来越重要的地位，因此最近几年我一直在尝试进入这个领域。
在此撰文讲讲我了解的一些人工智能资讯，希望对大家有帮助。
一、人工智能=人工智障？
那些担心人类会被AI取代的朋友们，你们可以暂时放下心了，因为最近几位大名鼎鼎的“智者”都爆出了丑闻。
首先是IBM的Watson系统
我出身于医科大学的非医专业，从我浅薄的医学基础来看，很多疾病确实可以用人工智能来诊断。毕竟把整本《诊断学》输进去、把循证医学案例输进去，让深度学习去发现模式，然后建立模型去匹配数据，诊断准确率要比医学水平参差不齐的人类执业者要靠谱多了。
Waston就是靠着这个卖点，号称对癌症的诊断率高于人类医生，提供的治疗方案也是与专家医生的方案高度吻合。
在印度进行的一项研究显示，在治疗肺癌时，Watson给出的治疗建议96%的情况下与医生的方案相吻合；治疗直肠癌和结肠癌时，与医生建议的吻合率也分别高达93%和81％。此外，在泰国进行的一项研究中，针对结直肠癌、肺癌、乳腺癌和胃癌，Watson给出的治疗建议也达到了相似的吻合度。而且，Watson在临床试验中筛选乳腺癌和肺癌患者的速度要比人类快78%，将筛查时间从分钟缩减到了24分钟。
然后爆炸性新闻就传开了！坊间传言IBMWatson健康部门将裁员50%-70%，甚至也有传言说，整个健康部门将被关闭，所有员工要么辞职要么转岗。
这个打击猝不及防，据称IBM已经把Waston系统改用于广告领域。
很多朋友可能会惊讶，这么好的系统，怎么说崩就崩了呢？技术方面的原因下面会讲到，在此不赘述了。
从伦理角度来讲，如果一个人类医生诊断失误，我们可以告他，吊销他的执照。但是显然对机器人，我们还没有这样的法律去规范TA。并且就算是99.99%的准确率，不可避免还有0.01%的人会被误诊，在我们全球人口的放大下，这个人数也是非常可观的，医学是一个不允许有任何失误的领域。
所以，对不起，还有再见，Waston医生！
接着是来自银行的智能助理Amelia
而来自银行的Amelia的经历是一个悲伤的故事，有点类似于网恋奔现后的见光死。
银行智能柜姐Amelia主要负责帮客户开账户、处理一些银行数据，还有超市智能推销员Fabio主要负责推广和销售超市货物，但他们都惨遭下岗，为何呢？
因为他们虽然在实验室里所向披靡，PR稿里吊炸天，但是一投入实际应用场景，就不够用了，会算错、用户的问题回答不出来、不会推荐产品，非常不合格，只能被请走了。
最后是科大讯飞人工翻译丑闻
科大讯飞相信大家都很熟悉，像我就用讯飞的输入法，TA的语音识别真的很准很方便。
去年是科大讯飞的上升年，公司接二连三地推出语音识别、声音复刻、机器翻译、智能医生等高精尖项目，一时之间，风头无二。然后尴尬的事情就发生了，有同传在知乎吐槽在一次位于上海的大会上，讯飞机器人明明仅担任了朗读者的角色，却居心不良包装成翻译者，窃取人类同传的成果。
尽管讯飞高管们在接下来的时间里一次次洗地，但可以看出讯飞的机器翻译水平还远远没有达到让人类同传颤抖的地步，想要取代他们，先省省吧~
所以有人调笑说，有多少智能，就有多少人工。
人工智能就像是创业者和投资人用鼓风机吹出来的大泡泡，落到拥有雪亮眼睛的老百姓手上，就破了。
二、人工智能为什么不行？
就像李博士在新书里讲的，从目前的技术水平来看，人工智能在应用方面还有很多局限性。
第一、机器擅长重复性高的活
如果你和机器人比赛口算、拧螺丝、刷墙这种简单、重复性非常高的活，那肯定是比不上TA的。
第二、海量数据才能造就智能
有心人可能会发现，大数据和人工智能总是相伴被提及。
为什么呢？因为人工智能需要海量数据去训练自己的算法，相当于机器不停地在拿数据去试探、测试，然后不断地纠正自己的算法，最后达到神算子的地步。
所以说数据量越大，机器就越智能。这个大家平时逛淘宝就会感受到，刚开始淘宝推荐的商品都特别奇怪，一点也不像是自己会买的，但是一个月后，你的心水好物就会反复出现在首页、推送中、活动里，真是太让人难以抗拒了。
这也是导致Waston医生下岗的原因之一。毕竟，不停地用算法去测试患者有没有患癌症，本来就是件很不道德的事情。
此外，号称可以诊断和治疗疑难杂症的Watson设计者的出发点是好的，但他没有想到，患疑难杂症的患者实在太少了，用来训练TA根本不够量，于是Waston宛如智障的结局也就难以避免了。
第三、现有技术仍存在局限
尽管把李世石、柯洁按在地上摩擦的Alpha兄弟非常强大，但是对于跟女孩子们聊天这件事，他们还是直男+智障。
大家可以随意去调戏下微软小冰、天猫精灵、小爱同学，发现他们的智商上下波动得实在有点诡异。比如说：你明明失恋找安慰，TA却答得文不对题，还会莫名其妙发表情包。但是你让TA推荐歌曲，TA就又像是你肚子里的蛔虫一样，正好就能播你最爱的歌。
然后你随便在谷歌翻译里敲一段英语，让TA翻译成中文，无论是语词选择、语法展示上都有一种非常浓重的拼凑敷衍感。跟《流浪地球》里吴京饰演的刘培强和俄国宇航员，用两个耳机即能实现双语无障碍沟通的情形相差甚远。
其实人工智能已经历过多次高峰和低谷。
历史上最大的低谷，出现在20世纪70年代来自数学家詹姆斯·莱特希尔(JamesLighthill)对人工智能行业进展发布批评报告之后，这份报告直接导致了美国和英国政府纷纷撤回了对人工智能研发的资助资金。
最近这次狂热主要是因为机器学习、深度学习技术的发展，解决了以往困扰研究者的难题，再加上Alpha兄弟的宣传，直接推高了人们对于人工智能的期望。但可惜的是，人工智能虽然进步了，但还远没有达到终结者的高度。
三、人工智能是帮手还是魔鬼？
AphaGo战胜李世石后，人类就开启了对人工智能恐慌。其实从现阶段来看，人工智能对人类帮助还大于威胁。
为什么这么说呢？
（1）政府视角
前几年我们经常可以听到富士康让人伤心的噩耗，园内员工不堪日复一日的机械重复劳动，选择了跳楼结束自己的生命。如今富士康已经尝试引入机器人，毕竟在忍受单调、重复工作，快速、高效地拿到业绩方面，他们可是专家。
此外，在深海、无人区、火场、剧毒化工污染区，机器人和无人机都纷纷大显身手，无需人类以身犯险，就能获得情报，帮助人类完成任务。
探寻“蓝色宝藏”我国深海机器人获重大突破
（2）商人视角
最近几年，我们熟知的美国的餐饮巨头麦当劳、超市巨头沃尔玛纷纷爆出员工罢工。
为什么呢？因为旗下的员工，如配餐员、收银员的工资过低，跟CEO年薪之比是惊人的1：。
员工入不敷出的窘境没有引起资本家们的