人工智能的利和弊
人工智能的利：让人类生活更美好、带来更多的工作机会、节省人工成本与减少人为错误。人工智能的弊：导致大规模失业、不可预测、存在安全问题和漏洞。
人工智能的利如下：
1、人工智能让人类生活更美好。广泛应用的无人驾驶，不仅减轻了人们的负担，也极大降低了事故率。比如，今天苹果系统的SIR手写版系统、生物识别系统都是人工智能的应用，显著提高了人类的生活质量。
2、人工智能可以带来更多的工作机会。正如大量曾经脱离传统农业和手工业的劳动力在现代工业生产和城市服务业中找到了新的工作机会一样，人工智能的进步也将如此一当前数据密集型的机器学习和机器学习与人工智能对话的系统所延伸的许多领域将在未来带来许多工作机会。
3、人工智能可以节省人工成本与减少人为错误。人工智能是高度自编程的，这意味着不需要专人去盯着它去运行，这大大节省了人工与时间成本并且减少甚至说是避免了于人为而发生的错误，有很多重大的项目出现意外只是因为一个小小的人为错误。
人工智能的弊如下：
1、人工智能导致大规模失业。人工智能的发展导致很多人失业。根据人社部新闻发布会， 2016年底我国失业率达到4.05%。机器人不会犯错误，不会累，不需要休息或支付。这完全可以替代很多职业，比如工人、司机等等，不需要思考。这会导致大量的人失业，大量的人整天无所事事。
2、人工智能不可预测。户无法预测人工智能会做出什么决定，这既是优势也是风险，因为系统可能会做出不符合设计者初衷的决定。
3、人工智能存在安全问题和漏洞。机器会重视结果而忽视过程。它只会通过寻找系统漏洞来达到字面上的目的，但它采用的方法不一定是设计者的初衷。比如网站会推荐一些极端主义的视频，因为刺激性的内容会增加浏览时间。
人工智能的研究价值
例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，如今计算机不但能完成这种计算，而且能够比人脑做得更快、更准确，因此当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”，可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的，人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，另一方面又转向更有意义、更加困难的目标。
通常，“机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”。还包括其他非数学学科。这类“机器学习”对“经验”的依赖性很强。计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识，学习策略，在遇到类似的问题时，运用经验知识解决问题并积累新的经验，就像普通人一样。我们可以将这样的学习方式称之为“连续型学习”。
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