你怎样看待AI（人工智能）？

我来说说我的一些看法：一旦人工智能发展到了高度的情感智能，它将全方位压倒人类智能。这将自然而然地导致一个后果，即人类的劳动变得不够理想，因为人工智能几乎在所有方面都表现得比人类智能更好。这就意味着人类的劳动将丧失价值，且所有的工作将由人工智能接管。如果经济中的所有价值，几乎都来自人工智能，那么价值将几乎来自资本，而不是劳动。其结果是，经济将由相对少数的资本家掌控。这反过来又会进一步加剧收入和财富的严重不平等。在这种情况下，大多数人类将如何谋生，尚无答案。

人类真的能控制人工智能吗？

许多思想家声称人工智能永远也不能自主完成任务，因为它必须由人类编程。因此，人类将永远控制着人工智能。但事实真的如此吗？我们不妨简单地回想一下当前最常见的人工智能形式，即深度学习神经网络。这种人工智能已经被视为一个“黑盒子”，因为人类很难对其如何产出结果进行解释，即为什么它们能给出特定的解决方案。为此，计算机科学当前的一个重要研究领域就是，如何让深度学习对其客户（人类）而言，变得“可解释”。但一个显然的趋势是，随着人工智能变得越来越复杂，也越来越难被人类理解，导致人类感觉其逐渐失控。

最终，这个问题将变得越来越严重，而不是随着发展逐渐淡化。当人工智能变得足够聪明时，它就有可能做到自我编程。毕竟，计算机的自我编程作用已经存在，并将随着时间的推移而变得越来越普遍。换句话说，人类对人工智能的控制力正在迅速减弱，而随着控制力的丧失，人类如何确保人工智能继续按照既定的要求，致力于实现人类设定的目标,而非它自己的目标，也将成为一个问题。

人工智能可能会演变成一种智能或多种智能，无论哪种结果，都可能威胁到人类的控制力，甚至威胁到人类的生存能力。人类享受悠闲生活的设想

人们设想的最幸福场景是

人工智能负责完成社会的所有工作，而人类则可以自由地过着悠闲的生活，追求艺术、玩电子游戏、看3D电视，或沉浸在虚拟现实中。人类也会拥有几乎无限的社交时间（无论是面对面交流还是线上互动），或许未来全人类的生活都会变得类似现代的沙特阿拉伯王国公民的生活。在那里，几乎所有的工作，都由外国人完成,而沙特公民（至少是男性）则享有相当高程度的财富和自由。

然而，如果我们从现实的角度来研究这种人类享受闲暇的情景，就会看出这种可能性将很难被实现。因为控制资本的相对少数人，将控制社会的大部分财富，而与对社会没有价值贡献的其他人分享财富，显然不符合前者自身的利益。或许会有少数杰出的人类技术专家能够赚取大量的金钱，但即使是这样的可能性也不太现实，因为人工智能将在三个智能层面碾压人类，并能够比最优秀的人类更好地完成各项工作。

有人可能会辩驳，最终剩下的少数占据主导地位的资本家，或许会是利他主义者，并愿意把自己的财富分配给其他没有赚钱能力的人类，但我们在现实世界中，并没有看到很多证明此类举动可能存在的证据。

人工智能是一种未来性的技术，目前正在致力于研究自己的一套工具。一系列的进展在过去的几年中发生了：无事故驾驶超过300000英里并在三个州合法行驶迎来了自动驾驶的一个里程碑;IBM Waston击败了Jeopardy两届冠军;统计学习技术从对消费者兴趣到以万亿记的图像的复杂数据集进行模式识别。这些发展必然提高了科学家和巨匠们对人工智能的兴趣，这也使得开发者们了解创建人工智能应用的真实本质。

谷歌的AI击败了一位围棋大师，是一种衡量人工智能突然的快速发展的方式，也揭示了这些技术如何发展而来和将来可以如何发展。

哪一种编程语言适合人工智能

你所熟练掌握的每一种编程语言都可以是人工智能的开发语言。人工智能程序可以使用几乎所有的编程语言实现，最常见的有：Lisp,Prolog,C/C++，近来又有Java，最近还有Python

LISP

像LISP这样的高级语言在人工智能中备受青睐，因为在各高校多年的研究后选择了快速原型而舍弃了快速执行。垃圾收集，动态类型，数据函数，统一的语法，交互式环境和可扩展性等一些特性使得LIST非常适合人工智能编程。

PROLOG

这种语言有着LISP高层和传统优势有效结合，这对AI是非常有用的。它的优势是解决“基于逻辑的问题”。Prolog提供了针对于逻辑相关问题的解决方案，或者说它的解决方案有着简洁的逻辑特征。它的主要缺点(恕我直言)是学起来很难。

C/C++

就像猎豹一样，C/C++主要用于对执行速度要求很高的时候。它主要用于简单程序，统计人工智能，如神经网络就是一个常见的例子。Backpropagation 只用了几页的C/C++代码，但是要求速度，哪怕程序员只能提升一点点速度也是好的。

JAVA

新来者，Java使用了LISP中的几个理念，最明显的是垃圾收集。它的可移植性使它可以适用于任何程序，它还有一套内置类型。Java没有LISP和Prolog高级，又没有C那样快，但如果要求可移植性那它是最好的。

Python

Python是一种用LISP和JAVA编译的语言。按照Norvig文章中对Lips和Python的比较，这两种语言彼此非常相似，仅有一些细小的差别。还有JPthon，提供了访问Java图像用户界面的途径。这是PeterNorvig选择用JPyhton翻译他人工智能书籍中程序的的原因。JPython可以让他使用可移植的GUI演示，和可移植的http/ftp/html库。因此，它非常适合作为人工智能语言的。

在人工智能上使用Python比其他编程语言的好处

优质的文档

平台无关，可以在现在每一个nix版本上使用

和其他面向对象编程语言比学习更加简单快速

Python有许多图像加强库像Python Imaging Libary,VTK和Maya 3D可视化工具包，Numeric Python, Scientific Python和其他很多可用工具可以于数值和科学应用。

Python的设计非常好，快速，坚固，可移植，可扩展。很明显这些对于人工智能应用来说都是非常重要的因素。

对于科学用途的广泛编程任务都很有用，无论从小的shell脚本还是整个网站应用。

最后，它是开源的。可以得到相同的社区支持。

AI的Python库

总体的AI库

AIMA：Python实现了从Russell到Norvigs的“人工智能：一种现代的方法”的算法

pyDatalog：Python中的逻辑编程引擎

SimpleAI：Python实现在“人工智能：一种现代的方法”这本书中描述过的人工智能的算法。它专注于提供一个易于使用，有良好文档和测试的库。

EasyAI：一个双人AI游戏的python引擎(负极大值，置换表、游戏解决)

机器学习库

PyBrain 一个灵活，简单而有效的针对机器学习任务的算法，它是模块化的Python机器学习库。它也提供了多种预定义好的环境来测试和比较你的算法。

PyML 一个用Python写的双边框架，重点研究SVM和其他内核方法。它支持Linux和Mac OS X。

scikit-learn旨在提供简单而强大的解决方案，可以在不同的上下文中重用：机器学习作为科学和工程的一个多功能工具。它是python的一个模块，集成了经典的机器学习的算法，这些算法是和python科学包(numpy,scipymatplotlib)紧密联系在一起的。

MDP-Toolkit这是一个Python数据处理的框架，可以很容易的进行扩展。它海收集了有监管和没有监管的学习算饭和其他数据处理单元，可以组合成数据处理序列或者更复杂的前馈网络结构。新算法的实现是简单和直观的。可用的算法是在不断的稳定增加的，包括信号处理方法(主成分分析、独立成分分析、慢特征分析)，流型学习方法(局部线性嵌入)，集中分类，概率方法(因子分析，RBM),数据预处理方法等等。 自然语言和文本处理库

NLTK 开源的Python模块，语言学数据和文档，用来研究和开发自然语言处理和文本分析。有windows,Mac OSX和Linux版本。

结论

python因为提供像 scikit-learn的好的框架，在人工智能方面扮演了一个重要的角色：Python中的机器学习，实现了这一领域中大多的需求。D3js JS中数据驱动文档时可视化最强大和易于使用的工具之一。处理框架，它的快速原型制造使得它成为一门不可忽视的重要语言。AI需要大量的研究，因此没有必要要求一个500KB的Java样板代码去测试新的假说。python中几乎每一个想法都可以迅速通过20-30行代码来实现(JS和LISP也是一样)。因此，它对于人工智能是一门非常有用的语言。

案例

做了一个实验，一个使用人工智能和物联网做员工行为分析的软件。该软件通过员工情绪和行为的分心提供了一个有用的反馈给员工，从而提高了管理和工作习惯。

使用Python机器学习库，opencv和haarcascading概念来培训。建立了样品POC来检测通过安置在不同地点的无线摄像头传递回来基础情感像幸福，生气，悲伤，厌恶，怀疑，蔑视，讥讽和惊喜。收集到的数据会集中到云数据库中，甚至整个办公室都可以通过在Android设备或桌面点击一个按钮来取回。

开发者在深入分析脸部情感上复杂点和挖掘更多的细节中取得进步。在深入学习算法和机器学习的帮助下，可以帮助分析员工个人绩效和适当的员工/团队反馈。

AI不能感受和经历人类的情感，也无法代替真实的人际互动和人类关系的建立。虽然AI在某些方面可以提供建议和信息，但它无法代替人类情感和亲密关系的复杂性。

寻找合适的伴侣是一项个人的决策，它需要考虑到许多因素，包括人格、兴趣、价值观和互补性等。人际关系的建立也需要双方的努力、共同体验和相互了解。

尽管如此，网络上的一些平台和应用程序可能会利用算法和数据分析，用来匹配潜在的伴侣。这些工具可能会提供潜在的候选人，但最终的决策和选择是否合适，仍然需要个人自己的判断和实际的交流。

所以，尽管AI可以在提供信息方面有所帮助，但我认为在建立亲密关系和寻找合适的伴侣方面，人类之间的互动和直接沟通是不可替代的。

如果使用AI来帮助匹配合适的伴侣，对于是否试用这样的服务，每个人都有不同的态度和偏好。有些人可能对这种科技应用感兴趣，认为它可以提供更多的选择和便利，并帮助他们更快地找到合适的伴侣。其他人可能更倾向于传统的相亲、社交活动和自然相遇的方式。

无论选择何种方式，最重要的是保持开放的心态，理解自己的需求、偏好和价值观，并在寻找伴侣的过程中注重真实性、互相尊重和良好的沟通。虽然AI可以提供辅助和建议，但它不能代替人与人之间的情感和关系建立。

如果您有兴趣尝试使用AI来帮助匹配伴侣，那么您可以探索一些在线平台和应用程序，这些平台使用算法和数据来进行个性化匹配。在使用之前，建议您仔细了解和评估平台的隐私政策、安全措施和使用守则。同时，对于任何匹配建议，仍然需要个人的判断和谨慎考虑，以确定是否与您的需求和期望相符。

请记住，寻找伴侣是一个个人的旅程，每个人的方式和喜好都是独特的。最重要的是保持真实和开放，相信自己的直觉和选择。

《深AI你》：当AI拥有了人类的情感，然后呢？

这是一个关于“AI”的故事，也是一个关于“爱”的故事。作为国内首部聚焦人工智能未来的舞剧作品，《深AI你》由深圳市委宣传部出品，北京保利演出有限公司、江苏省演艺集团等联合出品，国家一级导演佟睿睿执导。《深AI你》即将于12月29日在深圳滨海艺术中心拉开跨年公演序幕。

《深AI你》的主人公小海自幼失去母亲，“AI陪伴”走进他的生活。在朝夕相处中，小海逐渐将对母爱的渴望真实地移情到“AI陪伴”身上。

而“AI陪伴”内心世界的微妙变化，也在外部动作的投射中一一显现。从“陌生”到“自如”，从“服务者”到“陪伴者”，最后这个机器人竟将衣服窝成一团塞进肚子，对着镜子体会怀孕的妈妈。

凭借深度学习的技术配置，“AI陪伴”已慢慢接收、感受并生发出母爱的能力。然而“爱的烦恼”也随之产生。随着人工智能技术的飞速发展，产品频繁迭代，面对小海的真挚情感和自己的日渐“衰老”，“AI陪伴”陷入纠结，不得不作出痛苦的抉择……

这是继舞剧《朱鹮》《大河之源》之后，佟睿睿打造的“生态三部曲”的最后一部。

霍金曾说：“强大的人工智能的崛起，要么是人类历史上最好的事，要么是最糟的。”事实上，近年来对于人工智能的发展，人类一直陷入矛盾之中。一方面，我们通过大力发展人工智能，享受科技带来的便利；另一方面，不少人也忧心忡忡：人工智能与人的边界究竟在哪里？它会不会有朝一日取代人类？

而《深AI你》则提供了一个艺术家的视角。剧中，在科幻和真实中游走，在冰冷和温暖间试探，最后“人与AI”共生的故事，落脚在一个“爱” 字上。

佟睿睿说，每次创作都像打开一扇窗，回望过去，注目当下，或展望未来。她并不想提供什么答案，以艺术的视角介入科技，用情感的层面打开未来，只是希望以此引起更多纬度的思考。

作为一部聚焦人工智能的舞剧，《深AI你》在舞蹈动作设计上也有创造性突破。

该剧由青年舞蹈家秦煕、李祎然领衔，魏伸洲、罗嘉诚、冯世扬、王金格等国内顶尖舞者联合主演。其中，面临最大挑战的当属“AI陪伴”的饰演者秦熙。长达三四个月的时间，这位跳古典舞出身的舞者，一直想打破办法肢体习惯，努力寻找属于机器人的一种身体表达方式。

童年小海的扮演者程子轩，年仅12岁，是一位非职业选手。“他的街舞跳得非常棒！”佟睿睿说，在现代舞当中融入街舞元素，完全是题材所需，“我想象中的未来城市，人应该是更加自信和从容的。而街舞这个讲究关节灵活度的舞种可以让演员放松下来，打破框架感。”

尽管已有多种艺术形式塑造过机器人，但佟睿睿认为，舞蹈的优势在于它的想象力和开放性。“舞蹈是一个很高级的艺术门类，你得把很多终极问题想明白了，才能够抽象出一种具体的形式去表达。而它又没有剧情和台词，所以每个观众也都可以有自己的理解。”在佟睿睿看来，“无声”的肢体语言可以表达出最深的人物情感。

未来的机器人真的可以拥有人类的情感吗？在创作《深AI你》前，佟睿睿做了很多调研工作，包括和人工智能领域的专家进行探讨，也因此了解到最新的机器人研发情况。“现在一种叫生产陪伴型机器人已经在生产了，它可以给你做饭，还可以陪孩子做作业，做好多事情，感觉科幻**要变成真的一样。”

佟睿睿说：“当我们把自己的认知提高到‘绿水青山就是金山银山’后，这些年对自然生态的保护出现很大的改观。关照到人类和人工智能关系上，我期望从一开始人类就能想清楚，能始终保持清醒和自我约束，因为我总觉得，AI不会像大自然一样仁慈地给予人类反思、修补的机会，尽管在《深AI你》中，我把这个自主情感定位在最动人、最柔软的母爱上，就像我们把大自然称为母亲一样。”