人工智能有意识吗？
人工智能严格地说只能算计算机科学的一个分支，随着科技的进步在这个分支的基础逐步地发展出了能够做出语言识别、图像识别、自然语言处理和一定自主思考并能够进行人机对话的程序组合系统，这就是人工智能。
现在的人工智能相对于以往的计算机电脑有了很大的进步，而且还有图灵技术的应用，可以做到类似于部分人脑的思维和反应，比如像击败数位围旗大师的阿尔法GO，成为沙特公民的“索菲亚”，还有首飞太空的“费多尔”等尽管这人工智能或人工智能机人己经很高级了，但说到底它们还只是依靠图像识别，语言识别来应对的，尽管可以自我识别，但主要还是属于运算和分析的范畴。就此而言，在现有的技术下，人工智能还不具备真正意义上的“自我意识”。
未来会不会出现具有自我意识的人工智能，这很难说，但就目前言要想让AI具备自我意识还有很长的路要走！
和智能机器人对话时，机器人回答的每一句的词语是自己组织的还是程序整句预设的？
预设的（有的是根据语法对预设的进行组合）
有智慧才能自主造句
腾讯AI机器人一秒写完演讲稿，未来哪些工作最容易被人工智能取代？
俗话说得好，知己知彼百战不殆，要看看人工智能首先会取代我们人类什么工作，首先要明白AI人工智能擅长什么以及目前它们开始涉足的工作领域，从而知道未来哪些岗位是“安全”的。
搜狗王小川对人工智能的工作边界做过定义：如果所输入的信息是封闭、有边界、可以结构化的，且包含做决策所需要的所有信息，目标也是确定的，那么这样的判断能力就可以被机器所取代。
我们结合目前已经运用了AI人工智能的场景，来看看事实是不是这样。
文稿类
文稿类的工作包括写作、翻译、批改试卷等，目前都已经开始运用AI技术。像题目中说的，腾讯AI一秒钟写演讲稿，还有谷歌、科大讯飞等公司研发的同声传译技术，以及阿里最近试验的AI批改试卷，这些都是AI开始“入侵”的领域。
自动驾驶
现在自动驾驶已经进入一个相对成熟的研发阶段，几个月前的百度产品发布会，李彦宏坐着装载着自家研发的无人驾驶系统的汽车前往发布会现场；在深圳，已经有一批无人驾驶公交车开始试运营，目前运行顺利；而在美国，谷歌早已宣称其无人驾驶系统已经能正式上路……
数据分析
数据分析可以说是人工智能最擅长的领域了，在生活中，数据对我们的作用也越来越大。现阶段的数据分析大多是大数据分析，从海量的数据中整合出数据大报告，从报告中我们可以知道行业的变动、趋势、市场空间、业务增长点等，从而方便我们进行决策。
管家类
在以前的电影中，我们经常可以看见主角家里有一个电子管家，只要输入信息，管家会自动帮你安排日程，并提醒你，而你需要问什么问题，电子管家都会回答你。这个场景现在已经实现了，其实几年前就已经有这种人工智能对话系统出现，但还不够智能，日常应用的场景比较少，现在随着人工智能技术越来越成熟，这种管家类的设备和系统也会越来越像真人，可以和我们自如地对话。
公共服务类
我们现在去办事大厅办证或者过海关、安检的时候，会发现很多原本人工审核的岗位已经换成了机器自助的，流程也快了很多，这种情况目前已经基本普及了，未来随着AI技术越来越先进，可能我们办事会少很多流程，比如人脸识别就可以获取和识别你所有的信息，你直接说出你想办的业务，系统很快会一条龙帮你办好。
好了，上面的五大类基本涵盖了目前人工智能雏形涉足的领域。注意我说的是雏形，因为目前的人工智能技术还处于蹒跚学步的阶段，只能在我上面说的几个领域里进行比较基础的工作。
上面的几个领域，其实都符合王小川说的定义，例如写稿子和翻译，其实就是在前期输入数据，比如语法、算法等，然后由机器根据固定的规则生成我们想要的东西，要在特定的、封闭的环境里才能展现这种功能。再如自动驾驶和数据分析，也是要在前期输入足够的数据量，规定一个封闭环境的边界，机器才能在这个边界里面顺利运行。
目前是人工智能的雏形阶段，那照这样发展下去，人工智能在这几个领域中的的作用会发生什么变化呢？
人工智能最大的特点就是自主学习，像写报告，经过AI系统的深度学习后，写出来的报告会越来越像人类正常表达的语义，翻译工作也能说得越来越自然；在无人驾驶方面，对路况和行人的判断越来越精准，安全性大大提高；而数据分析也会慢慢渗透到更多的行业中，不只是行业分析，甚至可以通过数据来检测每栋建筑、每条道路的质量情况，从而预测出检修的时间和重点维护的部分……
照这么看，以后随着AI发展愈发成熟，确实会有越来越多的人工岗位被机器代替，以前我们认为容易被代替的岗位大部分都是那些重复性强、没什么技术含量的简单工作，例如司机、搬运工、快递员等，但按照现在的分析来看，许多白领的工作也将被AI替代，甚至包括一些目前高薪、技术含量高的岗位，例如精算师、理财顾问、战略咨询师等。
那哪些工作不容易被AI代替呢？
前面说到了，AI是封闭的、有边界的、可以结构化的，所以类似运算、整合、机械应对式的工作容易被代替，而不容易被代替的，就是那些开放的、无边界的工作，比如创意、艺术、情感类的工作。
人之所以为人，就是因为人具有人性，具有人的一切不可预测和运算的情感，换句话说，如果把人也比作一个系统，那人跟机器的内部运行构架和算法是完全不同的，人有人的特点和优势，机器也是，人能创造机器，而机器创造不了人。机器做什么事情都需要有前期的数据和算法来支撑，而人可以实现“从0到1”的创造。
对于有神论的同学来说，我们可以这样理解，人是神创造的，而机器是人创造的，人比不过神，那么人创造出来的事物怎么能跟神创造出来的相比呢？
最后，我们来说说容易被机器代替岗位的人应该怎么办。
简单一句话：基于人的优势（创意、艺术、情感）+机器特长来完成你的工作。
我们要相信市场这只看不见的大手，每一次社会新的变革都会产生一批新的岗位，就拿摄影师来说，数码相机出来之后，以前的暗房洗片师被淘汰了，但一大批PS专业修图岗位诞生了；未来司机被无人驾驶汽车代替了，可能又会诞生一大批中央系统控制和运营岗位。而在这变革的过程中，学会拥抱新变化，学习新变化，并把最先进的东西运用到工作中，为你的能力加持，这样的人才能不断创造出更大的价值。
例如我自己是做项目策划的，很多市场投放、产品分析目前都需要我们自己去调研，自己分析出各种行业的趋势，以便决定产品的类型和形态。那么以后AI技术更加成熟后，我就可以利用大数据分析的结果，更加精准地获取市场的信息，从而做出最准确的决策。
而我作为人的核心能力——创意、艺术和情感，就是我运用这些技术的基础，我可以从人性的角度出发，得出一个好创意，并以情感共鸣为目的，把产品更好地推广出去，在这个过程中，我就可以利用机器分析出来的情况来判定我的做法是否可以达到我自己想要的目的。
这个社会确实很残酷，需要不断地学习，才能不被日新月异发展的技术所淘汰，但这也是一个危机与机遇并存的社会，只要我们时刻关注最新趋势的变化，及时去学习和利用，我们很容易就会比其他人领先一大截。
每一次大变革的浪潮，都藏着巨大的机会，只有善于游泳的人，才能在每次的浪潮中冲得更高。
【我专长科技和互联网领域的分析，对这方面感兴趣的同学就关注我，我们以后一起玩吧~ 顺便，你们还知道哪些未来容易被机器取代的工作呢？留言告诉我，必回！】
人工智能有了意识会干什么？
结论：本文尝试使用现有技术，做出来一个“你”。
前言
自然语言对话，是人工智能的顶上明珠。
人工智能所依赖的技术，涉及各个部分。每个领域都需要专门深入。
脸：人际交流的第一印象
先做出来一张假冒的脸。
机器学习，使用大量的视频资源，深度学习一个人的面部特征，基本就可以绘制出来一张五官一模一样的人脸。
使用 faceswap 换脸技术。
看看一般的人眼分辨吴彦祖和苏大强。
人眼的识别，有的人眼尖，敏感度强，有些呢，完全都是脸盲。无奈。但是用机器进行识别，还是能够看出蛛丝马迹的。
换脸技术先被应用于公众人物，比如影视明星——加尔盖朵。
下面这个是被换脸之后的小片，完全不是其本人，但脸是。
只要有足够的素材，面部特征能够训练出来，就可以实现真正的“照骗”。
声音：听着那么耳熟
人的声音和说话语调，具有特性，但不一定唯一。
说话和聊天构成了社会交流的基石。但是声音在计算机中，模拟为声纹，通过数字电路转换和采样，构成了一个个的声音文件。而非面对面的交流，则必须通过喇叭模拟声音播放。
这就是机会，因为一个喇叭所播放的声音，完全可控了。
下面是最新的一篇论文，探讨了语音克隆技术。
有程序员使用该论文提供的方法，进行了代码实现，Real-Time Voice Cloning。
先就被用再了诈骗上，冒充CEO来电要求转账。
AI语音仿真技术，已经非常成熟。
加拿大Lyrebird公司，伪造一段前总统奥巴马的演讲。
微信视频通话：对面的到底是他（她）吗？
有了上述的图像，和声音基础，我们可以简单地完全冒充一个人，进行音视频通话。
也就是说，你打开微信，有人用视频聊天，跟你连接。他完全可以是另一个人，几乎实时进行了换脸；他说出的话，几乎实时进行了变声。
因为是自然人，自然语言，你几乎无法确认，隐藏在人脸和声音之后的那个人是谁。
生物特性
指纹，虹膜，甚至DNA，到了这种地步才能确定一个人身份了吗？
那将是一个多么没有安全感的时代！
不说。
结语
就这么几项，长久以来建立起来的社会信任体系，就轰然倒塌，想想都觉得恐怖。
无怪乎欧美在推广人工智能技术的同时，推进立法机制，对于人工智能的边界进行限定。一个完全没有章法可循的社会，是危险的。
科技改变未来，希望未来一片光明。
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要知道哪些工作容易被人工智能（AI）取代，要先看看它究竟擅长什么样的工作。
大家会首先想到的，大概会是图像识别，毕竟刷脸解锁手机、解锁App已经用得越来越广泛了。其实，现在图像识别技术已经非常强大，除了用来认脸之外，根据医学影像识别病情、在流水线上用摄像头识别产品瑕疵，也都有巨大的潜力。
其次是语音识别。现在语音识别在实验环境中的错误率也已经非常低，短句子的语音转文字也很成熟。比如说微信里发送的语音内容，转成文字的效果就勉强。美中不足的是，嘈杂环境下、或者大段演讲的语音识别结果还无法让人满意。
当然还有翻译。现在虽然机器翻译的很多句子还会让人觉得“不是人话”，但毕竟翻译的速度、掌握语言的数量都是人类无法比拟的。
另外，AI理解短句子并生成回复的能力也在逐渐提高，计算机生成图像的各类应用也在渐渐成熟。
从上面这些AI擅长的领域我们能看出，需要从图像中寻找特定信息、特定模式的工作，AI经过一定的训练，都能做得非常好，而且比人类发挥得更稳定。比如将纸上的文字录入电脑的打字员，已经不太有用武之地了，而从监控视频中寻找某些人或行为、看X光片判断疾病、在工厂流水线上检查产品外观瑕疵等等工作，也都将很快自动完成。
就算是AI做得还不尽如人意的工作，比如长篇演讲或对话的语音识别、语言的翻译、聊天等等，在那些要求不太高的简单使用场景中也都可以自动化实现。比如国外的视频网站YouTube，就配有自动生成的字幕，还能自动翻译成其他语言，可见速记和简单的翻译工作，也已经离自动化不远。而“要求不太高的聊天”，对应的是那些每天要回答大量重复问题的客服，他们的工作，也有很大一部分已经开始自动化了。
说起究竟有哪些工作容易被AI取代，顶级咨询公司麦肯锡这两年来，在好几份报告里做了详细、系统的梳理。
在今年11月发布的“工作得与失：自动化时代的劳动力变迁”报告中，就有这么一张图，描绘了对于到2030年，6个国家中各类工作岗位变化情况的预测。
棕色、橙色调的表示岗位减少，蓝色调的表示岗位增加。
从图上可以看出，麦肯锡对中国的整体情况还算乐观，但有几类工作岗位呈现减少的趋势：起重机和拖车司机、传送带机器的操作员、农机设备的操作员。另外还有几类基本没有增长的岗位：生产工人、普通修理工、机器安装及维修工人、下地干活的农民。
而从美国、德国、日本这些发达国家的情况来看，社团和社会服务工作者、助教、法律支持工作者、酒店和旅游行业的从业者、公司里的IT、财务、行政助理、以及准备食物、紧急状况救援等工作，也面临减少。
那十几年后，我们还能做什么工作呢？
去照顾病人、孩子、或者普通人，去学校教书，都是不错的选择。管理类的岗位、去和计算机打交道、去从事艺术、设计、娱乐等创意类工作，可能也都是不错的选择。
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