人类与人工智能 (Ai)
由于人类倾向于作为一个整体生活在社会中，因此通常被称为社会性动物。 我们被称为动物，是因为人们认为猴子是数百万年前我们的祖先。 这些年来，我们经历了巨大的蜕变。我们发展了智慧和知识，从而以与动物截然不同的方式来管理我们的日常生活。 随着时代的变迁，我们学习了许多伦理和习俗规范，这些规范将我们（人类）与动物区分开来。 这些规范确立了一些规章制度，强调了什么对社会有益，什么没有益处。 我们根据我们天生的智慧，按照这些设定的参数来工作。
近年来，我们遇到了一种新的智能形式，称为人工智能 (AI)。 这是一项复杂的技术，其应用尚待充分利用。 我们已经意识到，人工智能的概念并不总是容易理解。 许多知识分子正在就人类在这种现代智能形式面前的脆弱性进行辩论。 有些人很恼火，认为人工智能总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争论，因为人们的担忧不断增加。
那么，人工智能到底是什么，它是如何运作的？
理解人工智能最简单的方法是将其映射到我们已经理解的事物。 以我们自己的智能为例。 它是如何工作的？ 在最基本的层面上，我们自身的智能遵循一个简单的原则。 我们获取信息，在脑海中处理信息，然后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，输入以眼睛、鼻子和耳朵等感知事物的方式进行，这些器官获取原始输入，然后进行处理。 之后，我们以言语和行动的形式获得输出。 处理过程发生在中间，在那里形成和检索知识/输入，做出决策和推论，并发生学习/行动。
想象一下在路口停车的情景。 你的眼睛看到你面前的交通灯刚刚变成红色。 根据你从经验（和驾驶员教育）中学到的知识，你知道红灯表示你应该踩刹车在红绿灯处停车。 所以，你踩下刹车踏板并减速。 红灯是原始输入，刹车是输出，介于两者之间的一切都是处理。
人类智能的这些方面与人工智能相似。 正如我们获取信息、处理信息并共享输出一样，机器也可以这样做。
在机器中，人工智能的输入部分通过各种输入来例证，例如自然语言处理、语音识别、视觉识别等。 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，这种类型的技术无处不在。 它可以采取机器人技术、导航系统和语音识别等形式。 在这中间，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采取相应行动一样，机器可以做出预测，优化以获得更好的目标或结果，并确定下一个首选步骤或决策，以实现特定目标并高效运行。
我们通过示例、观察或算法来学习事物，机器可以通过使用类似的方法来学习。
- 监督学习就像通过示例学习： 计算机被赋予一个数据集，该数据集在数据集中包含充当答案的“标签”，最终，机器学会区分不同的标签。
- 另一种无监督学习就像通过观察学习： 计算机观察模式并学会自己区分组和模式。 它不需要标签，并且在数据集没有标签且有限时可能是首选。
最精确和有效的人工智能结果需要各种学习方法的结合。
但这还不是全部，人工智能的发展也伴随着可怕的一面。 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，它根本无法用人类智能来取代。 对于机器来说，由于情感因素的影响，推导出许多日常生活中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行事，无论这是否有利于人类。
因此，我们现在是时候划清界限，以限制人工智能的负面影响。 我们需要保持技术现状，该技术正被用于推动多个行业的发展。