人类 vs 人工智能 (Ai)
人类通常被称为社会性动物，因为我们倾向于作为一个整体生活在社会中。我们被称为动物，因为人们相信猴子是我们在数百万年前的祖先。这些年来，我们经历了巨大的变形。我们发展了智慧和诀窍，以与动物截然不同的方式运作我们的日常生活。随着时代的变化，我们学会了许多伦理和习俗规范，将我们（人类）与动物区分开来。这些规范确立了一些规则和规章，强调了对社会有益的和不利的。我们根据我们固有的智能，在这些设定的参数上工作。
最近，我们遇到了一种被称为的新型智能人工智能(AI)。这是一种复杂的科技，其应用尚未得到充分利用。我们已经意识到，人工智能的概念并不总是容易理解。在许多知识分子群体中，关于人类在这种现代智能形式下的脆弱性，正在展开一场辩论。有些人愤怒地认为人工智能有一天会超越人类智能。许多电影也表达了同样的恐惧。这是一个永无止境的辩论，因为人们的疑虑一直在增加。
那么，人工智能到底是什么，它又是如何运作的呢？
理解人工智能的最简单方法是将其映射到我们已经理解的东西。以我们自己的智能为例。它是如何运作的？在最基本的层面上，我们自己的智能遵循一个简单的原则。我们获取信息，在大脑中处理它，而这些信息帮助我们根据信息采取行动。
人类智能的 3 个一般步骤是输入、处理和输出。在人脑中，输入以通过眼睛、鼻子和耳朵等感知事物的方式发生，这些输入获取原始输入，然后处理它。之后，我们以言语和行动的形式获得输出。处理发生在中间，在这里形成和检索知识/输入，做出决策和推论，并发生学习/行动。
试想一下在道路交叉口停车的画面。你的眼睛看到你面前的交通信号灯变成了红色。根据你从经验（和驾驶教育）中学习到的知识，你知道红灯表示你应该踩刹车，在交通信号灯处停车。所以，你踩下刹车踏板并使汽车减速。红灯是原始输入，刹车是输出，中间的一切都是处理。
人类智能的这些方面与人工智能是平行的。正如我们获取信息、处理信息和共享输出一样，机器也可以做到。
在机器中，人工智能的输入部分通过各种输入得到例证，例如自然语言处理、语音识别、视觉识别等。此类技术无处不在，从需要感知道路和障碍物的自动驾驶汽车到识别你语音的 Siri 或 Google Assistant。它可能以机器人技术、导航系统和语音识别等形式出现。在这两者之间，我们有各种形式的处理发生。
与存储知识和记忆的大脑非常相似，机器可以创建知识表示，帮助它们存储关于世界的信息。就像人类做出决定并相应地采取行动一样，机器可以做出预测，优化以获得更好的目标或结果，并确定满足特定目标并高效运行的下一个首选步骤或决策。
我们通过例子、观察或算法学习事物，机器可以使用类似的方法进行训练。
- 监督学习就像通过例子学习：计算机被赋予一个数据集，其中包含充当答案的“标签”，最终，机器学会区分不同的标签。
- 另一种学习方式，即无监督学习，就像通过观察学习：计算机观察模式，并学会自行区分组和模式。它不需要标签，并且在数据集没有标签且有限时可能更可取。
最精确和高效的人工智能结果需要各种学习方法的组合。
但这还不是全部，人工智能的发展也附带一个可怕的方面。我们需要记住，这是一项没有任何情感的技术。当我们谈论基于情感的输出时，它根本无法被人类智能所取代。对于机器来说，由于与它们相关的感情因素，推导出许多日常生活复杂问题的解决方案几乎是不可能的。人工智能无法区分对与错。它将根据预先设计的算法采取行动，无论这是否对人类有利。
因此，现在是时候划清界限，限制人工智能的影响。我们需要维护用于利用几个行业的这项技术的现状。