有问题就有答案
当计算被人工智能取代，学数学还有意义吗
谢谢邀请，先给结论，无论是现在还是未来，学数学都是十分有意义的。既然提到了人工智能，我们不妨先来谈谈人工智能在目前的应用，在商业领域主要有三种应用：流程自动化数据分析洞见与客户和员工的交流应该说，现阶段的人工智能主要用于提高工作人员的效率，降低运营成本。至于自动驾驶、智能机器人等领域，都还处在探索阶段。总的来说，目前的人工智能还处于很初级的阶段，未来的技术突破会从硬件和软件两个方面入手。硬件这里主要说的是提高计算机的计算能力，目前计算机的CPU都是以硅基芯片为主，随着计算机技术的逐渐发展，硅基芯片的能力几乎已经到了瓶颈，在未来，量子计算机和新材料的应用会使人类所拥有的计算能力再上一个台阶。软件这里主要指的是基础算法的发展，算法是摩天大楼的地基，而所有的算法研究都要具备很高的数学基础。我始终认为，数学是最纯粹的科学，他是各种科学发展必须依赖的工具，所以，不管到了什么时候，数学都有很重要的意义！我是黄昏，一名90后互联网产品经理。主要做科技、财经、互联网、教育方面的回答。欢迎关注我~
人类有哪些优势，是人工智能AI，永远无法超越的呢
谢邀！图灵帮助二战提前2年结束，减少1200万人伤亡，说的就是人工智能在二战中的关键作用。那么为什么是人工智能而不是人？“抢渡、抢制高点“这是地利的关键作用，抢的是时间。人工智能在二战中的作用亦如此，计算超速抢到了时间。这是人工智能的绝对优势了，不过后面的功臣是图灵。人工智能是人来发展的，这个主从关系不可能生变，人是制造者、是AI的操控者。所以，AI永远无法超越人类。再往细点说——1.AI是人类定制规则的高科技，它永远是按规则行事；2.因为1，AI不可能去主动思考、更不用说推理；3.规则来源于宇宙，人类尚且有很多未知数，何况AI？反之，AI所不能的就是人类拥有的智慧和能力。如果把AI比作一个叉烧包，那么人类就是做包子的师傅。就是这样的逻辑关系，亘古不变。
AI人工智能会为人类带来什么，发展到极致会怎样
人工智能是把双刃剑，既能给人类带来好处也有不少副作用；一、好的方面；能给我们人类带来便利，一些工作都是由人工智能来完成的话，会给我们带来很大的帮助，而且一些事情由人工智能来做，也会省去我们很多的时间和力气，人工智能的应用还会大幅提高工人的生产效率，由此带来工人工资的提升。另外，亚马逊公司首席执行官杰弗里·贝索斯认为，人工智能还能让工人对工作的参与度有所提升，从而增强工人的责任感和愉悦感。可见，如果真的能把人工智能研发的非常好，未来的人工智能会让我们人类的工作将会变得十分的简单和轻便，我们的未来也会变得更加的美好。二、副作用或影响；人工智能中的黑客技术等会给地缘政治和带来一定的不稳定因素，这一点对西方国家提出了挑战。此外，人工智能的出现不仅会改变制造产业，也会给高端服务产业带来变革，一些原本需要特殊专业知识和技能的职位或许会被人工智能机器所取代。这样的改变可能会对国家或人类的政治、文化、生活等层面产生难以估量的影响。
人工智能快速的发展会给社会和人类带来哪些机遇和挑战
人工智能可谓前途远大，命途多舛，在诞生的60多年间，坐过多次过山车，人类对其期望越高，失望越大。1956年夏，麦卡锡、明斯基等科学家在美国达特茅斯学院开会研讨“如何用机器模拟人的智能”，首次提出“人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）”这一概念，标志着人工智能学科的诞生。人工智能是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，研究目的是促使智能机器会听（语音识别、机器翻译等）、会看（图像识别、文字识别等）、会说（语音合成、人机对话等）、会思考（人机对弈、定理证明等）、会学习（机器学习、知识表示等）、会行动（机器人、自动驾驶汽车等）。人工智能充满未知的探索道路曲折起伏。如何描述人工智能自1956年以来60余年的发展历程，学术界可谓仁者见仁、智者见智。我们将人工智能的发展历程划分为以下6个阶段：一是起步发展期：1956年—20世纪60年代初。人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个。二是反思发展期：20世纪60年代—70年代初。人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标的落空（例如，无法用机器证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等），使人工智能的发展走入低谷。三是应用发展期：20世纪70年代初—80年代中。20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入应用发展的新。四是低迷发展期：20世纪80年代中—90年代中。随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。五是稳步发展期：20世纪90年代中—2010年。由于网络技术特别是互联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化。1997年国际商业机器公司（简称IBM）深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念。以上都是这一时期的标志件。六是蓬勃发展期：2011年至今。随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破，迎来爆发式增长的新。主要应用领域目前，人工智能企业主要的应用领域主要集中在教育、医疗、无人驾驶、电商零售、金融、个人助理、园区、家居、展厅等多个垂直领域内的多个场景。人工智能+教育:从2015年开始，人工智能教育的相关概念一直受到资本市场的关注，技术上，通过语音交互和自然语言处理技术，实现智能机器人阅卷改卷、背诵机器人、在线口语评测等功能。在融资情况上，融资轮次逐渐呈现出从种子轮、天使轮的早期阶段，向A轮、B轮的中期阶段发展的趋势。随着众多企业的涌入布局，人工智能教育或将成为投资的下一个赛道风口。人工智能+医疗：去年8月，腾讯推出了首款将人工智能技术运用在医学领域的产品“腾讯觅影”——由腾讯互联网+合作事业部牵头，聚合多个顶尖人工智能团队的能力，将图像识别、大数据处理、深度学习等AI领先技术与医学跨界融合研发而成，辅助医生进行疾病筛查和诊断。人工智能+无人驾驶：即使无人驾驶的噱头足够吸引人，但是为了弥补人工智能的不足，企业常常采取幕后的人为干预措施。这种做法的理念是，人类监督者确信人工智能运转良好，并担任教师角色。当人工智能失败时，人的干预是软件调整的指南。这一启发式过程的明确目标是，最终人工智能将能够在没有监督的情况下运行。人工智能+零售：据媒体报道，国内零售业现约有40余家人工智能创业公司，针对电商领域实现的功能主要有客服、实时定价促销、搜索、销售预测、补货预测，还可以智能推荐你喜爱的商品信息以及机械手臂机器人完成自动工作。高盛曾预测，到2025年，人工智能在零售业每年将节省540亿美元成本，创造410亿美元新收入。人工智能+园区：伴随着各地区园区发展壮大，信息化对园区推动作用日益明显，园区信息化水平也在不断提升。信息化成为园区品牌推介的主要手段，也成为提高管理水平，提升企业运行效率有效途径。您好科技智慧园区，通过“互联网+”技术和智慧运维平台的搭建，融入物联网、人工智能等核心技术，为园区和入驻企业的产品与服务提供智能展示平台，实现园区招商的可视化，帮助园区经营方解决招商引资难题，还能帮助企业产品营销的场景化，提升园区的管理、服务能力，进而创造园区经济效益的最大化。人工智能+个人助理：在这个领域的应用，我们比较多见，比如苹果Siri、微软小冰等，都是接触较为基础的应用，随着聊天机器人日益发展成真正的智能助理，其可以帮助用户做很多事情，而人类赋予其的自也面临诸多挑战。智能助理需要在确定的框架下运行，包括如何与人类交互、如何做出决定、如何理解并利用获取的信息。人工智能+家居：家庭是人类最重要的社交生活场所之一，也是人工智能应用较为广泛和影响度较高的领域。通过语音控制设备，从而轻松调节家里的风扇、空调、空气净化器等家电，这样的场景如今已经实现。智能家居已经从生态之争，到产品互联拓展的全平台之争了，所以，智能家居算是目前进展得比较顺利的人工智能应用吧。通过总结这些人工智能的应用，所做的事主要是将能够提炼出的简单的人力操作，能够用机器代替，而其它需要非常综合能力的事情目前还无法用人工智能实现，这是人工智能技术自身的瓶颈所在。当然，如果让机器能够代替我们人类做十分之一的事情，就已经帮了我们大忙了。虽然 人工智能能够帮助人类，但是科技从来就是一把双刃剑，人工智能带给人们大量机遇的同时，也带来了大量的挑战。技术层面一旦在基础设施、基础软硬件技术（如操作系统、技术平台）、材料工艺、国际合作等方面受到封锁（或与先进国家发生科技“脱钩”），那么将会形成来自知识与市场的发展障碍。宏观经济层面农业基础薄弱、制造业服务化滞后、第三产业比重显著低于平均水平国家，将在全球化体系中受到来自价值链高端的巨大压力。金融层面由分布式计算、机制引起的金融创新，对央行货币造成潜在的挑战，一旦信息服务滞后，可能放大金融风险中的不确定性。就业层面机器一旦替代人，不仅会造成对人类体力劳动的替代，而且会部分造成对人类脑力劳动的替代，短期对制造业就业，甚至二产、三产中部分复杂劳动构成冲击。经营层面企业仅仅靠做大做强，难以面对高度复杂、不确定化的市场需求变化的挑战，需要将人工智能转化为适应低成本高附加值差异化战略的业务能力。此外，人工智能在机器人、基因技术、医疗技术方面的运用，将带来伦理方面新的问题；在个人信息和数据资产开发与保护方面，带来法律和制度方面的考验。总之，人工智能带给人类到底是福祉还是灾难，还得时间来证明。
人工智能的快速发展会给以后的社会和人类带来哪些机遇和挑战
人工智能革命归根结底是算力的革命。为了能够让读者对人工智能有一个相对清晰的印象，我打算先聊一些人工智能是什么，然后再聊具体的机遇和挑战。如上文所讲，人工智能革命归根结底是算力的革命。何为算力？就是做1+1=2的能力，就是简单地做加法的能力，更复杂的计算都会转化为加法的计算。人工智能就是基于这个最微观的能力建立起来的大厦，这次的革命就是以GPU和TPU的算力的兴起为代表。所有的研究问题都可以看做一种优化，就是给出一个模型，这个模型有一些参数没办法确定，然后通过计算对这些参数进行优化，最终让这个模型的预测结果最好地符合观测数据。所以，计算就是优化。（图源： -hardware-for-gpu-rendering-in-octane-redshift-vray/）人工智能的各种模型，算法和技术细节其实都没那么重要。现行的人工智能模型以神经网络为主，其实就是很简单的一些加和然后做一些非线性变换。神经网络虽然相对其他模型或许在表达上相对简洁，但是不是最根本的，哪怕就是线性模型，找到合适的参数可能都能够达到很好的效果，只不过参数量比较大而已。况且现在的人工智能趋势大有只用加和和乘法的趋势，非线性变换都没有那么必要了。这就是现在很火的transformer和Bert模型的核心——注意力机制。所以，最终的人工智能模型可能就是加法下的线性模型，只有加法没有任何其他的别的东西。（图源：）那么问题就是，如果这些简单的东西，为什么之前没有掀起这个革命？我认为这是技术的趋势。当算力比较低的时候，人们需要通过智力去选择更复杂的模型，然后优化这个模型的时候就只需要相对较少的计算；而算力比较高的时候，人们只需要一来简单的模型，然后让模型足够大，剩下的就通过优化来实现就行了。所以算力才是最根本的能力，是“一力降十会”的力量。举例来讲，以前人们设计芯片的时候需要专业人员化很久来设计走线，相关元件的布局，来达到性能的优化。但是近来谷歌开始利用强化学习进行芯片设计，所用的时间更少，而达到的效果可能更好。无他，大不了让计算机对所有布局可能都遍历一遍咯，总能找到最优的那个。如果算力足够，暴力搜素是最能保证最优性的算法，这就是算力带来的优越性。（图源： -design-with-deep-reinforcement.html）那么回到这个问题，人工智能的发展带来的机遇和挑战是什么？人工智能对各个职业的替代性与搜索和优化的难度成反比。越难被搜索和优化的方向，越难被替代；越容易被搜索和优化的方向，越容易被替代。所以，最容易被替代的是：银行柜员，会计，人工客服，保安，制造业工人。不容易被替代的，教师，医生，设计师，作家和研究人员。在此还需要说明，这里面的所谓替代当然不是让这个行业没有了，而是说不需要那么多人了，可能原来这个行业需要100人，最后只有10个人就可以了。其实这也意味着越多的人将会从事更具创造性的职业，会促进创造性的极大发展。（图源：）风已经吹起，我们拭目以待。