为什么我敢这么直言不讳，危言耸听？因为人工智能无法取代人类。霍金和比尔·盖茨为什么会担心人工智能的未来？我们害怕什么？人工智能取决于定义，是专注于特定应用领域的弱人工智能，还是与人相似、具有独立思考能力的强人工智能。首先，我们需要了解人工智能的运行模式。人工智能的一切都是基于计算的。
人工智能为什么这么火？
谢邀！人工智能(AI)从被提出到现在，已有超过60年的发展历程，虽然中间也经历过暂短的热潮，都没有真正火起来，而直到去年3月阿尔法狗打赢了世界围棋冠军李世石，AI才掀起了新一轮的热潮。这轮热潮，在谷歌、Facebook、微软、BAT等企业投资推动下，让AI走到大众视野，也走向实际应用，而人工智能之所以最近两年才火起来，是因为拥有计算、算法和大数据这三大支撑力！首先看看计算力方面的提升。
计算是AI发展的基础，在20年前，一个机器人，当时是用32个CPU，达到120MHz的速度，而今天一台小小服务器的计算速度已是20年前最快计算机的60倍。现在的人工智能系统可以使用成百上千个GPU来提升的计算能力，这使得处理学习或者智能的能力得到比较大的增强。之前用CPU一个月才能出结果，然后再去调整参数，一年只能迭代12次，
GPU产生后大幅提升了计算量，现在用GPU可以一天就出结果，迭代的更快。再看看算法方面的更新，以人脸识别为例，在2013年深度学习应用到人脸识别之前，各种方法的识别成功率只有不到93%，低于人眼的识别率95%，因此不具备商业价值。而随着算法的更新，深度学习使得人脸识别的成功率提升到了97%，
这才为人脸识别的应用奠定了商业化基础。而历经了十多年互联网行业快速发展所积累的数据资源，为AI提供了充足的“养料”，例如，在AlphaGo的学习过程中，核心数据是来自互联网的3000万例棋谱。互联网和智能手机的快速普及催生了海量数据，无论是人们无论是用手机、跑步、看电视还是行驶在车流中，几乎所有的活动都会留下数字足迹，海量数据已汇成数据洪流。
AI界的泰斗、加拿大多伦多大学的Hiton教授早在2006年就提出了深度学习的概念，直到最近几年深度学习才逐渐应用起来，是因为算法的更新也离不开大数据和计算力的支持，深度学习模型只有通过大量的数据训练才能获得理想的效果。相应地，海量数据的运算处理也必须有强大的计算作为支撑，所以说，有了计算的基础，加上算法的突破与数据洪流的爆发成就了人工智能获得突破、走向应用。
霍金为什么反对人工智能？
不仅是霍金，还有很多人都担心人工智能的未来，包括比尔盖茨，盖茨已经捐赠了大笔科研经费，以防止人工智能对人类的颠覆。是不是听起来有点危言耸听，还带点科幻的韵味呢？其实答主完全没有吓唬你，人工智能或许就是摧毁人类的最后一根稻草！为什么霍金和比尔盖茨担心人工智能的未来，我们究竟在怕什么？我们现在用到了siri这样的语音识别，还不叫人工智能！真正的人工智能是不会让你察觉到它是个机器，
你和老婆孩子一起生活了很多年，他们的言语、生活习惯、情绪都会让你难以忘怀。你根本不会怀疑你的妻子和女儿只是你意识模仿的虚拟角色。毕竟他们的言行看起来那么真实，我们不妨做一个类似的图灵实验。简单来说，就是把一个人和一个高度发达的人工智能放在不同的小黑屋里。你可以隔着墙跟他们通电话，你可以问他们问题，告诉他们谁是真人，谁是机器。比如，今天天气怎么样？比如让他们发表对9·11事件的看法，让他们评价杨振宁...你可以问无数个问题，直到你确定哪个是机器人？但是，你分不清高度发达的人工智能的区别，它的回答会很主观地迷惑你。它的音色可以和真人一模一样，包括音调停顿和喘气！你根本辨认不出来！现在想想，为什么你是你，而不是机器？你可能会说，这不是废话吗？因为我是物理！但是你知道你的大脑是如何工作的吗？那时候，思考一个事物时使用的先验形式、感性材料、理性逻辑，都可以被机器重塑！比如你梦里的人和风景都是虚拟的，但你觉得那些都是真实的，因为你梦里的人物说话都很现实。
