人工智能在给我们提供生活便利的同时,还会带来哪些挑战和问题?
人工智能能否实现，其实核心是P=NP问题在计算机复杂度理论中，P问题指的是能够在多项式的时间里得到解决的问题，NP问题指的是能够在多项式的时间里验证一个解是否正确的问题。虽然人们大多相信P问题不等于NP问题，但人们目前既不能证明它，也不能推翻它。P是否等于NP是计算机科学领域中最突出的问题，在千禧年七大难题中排在首位。科学家们普遍认为P≠NP是有原因的。
人工智能现在已经迅速渗透到各行各业，为不同岗位的人提供了便利。智能聊天应用，如苹果Siri、微软小冰;新闻阅读软件依靠人工智能技术推送最适合用户的新闻内容，而自动驾驶技术就是我们身边的人工智能技术。然而，必须指出的是，人工智能的发展将减少劳动密集型产业对人力资源的需求。这是正常的。一些新工业的出现和发展将吸收这些解放的劳动力。新技术将减少生产现有产品的工人数量。释放的人力资本可以投资于新产品的开发和生产。
面对新技术，我们经常感到恐慌。人工智能会优先于人类吗?智能会把我们变成冰冷的机器人吗?我认为这些担忧是合理的，但当前的形势还远远没有达到我们的担忧。在目前的科学技术水平上，与人类相比，机器缺乏创新、互动和谈判的能力。所以，在很多情况下，它不是人工的。我认为机器永远无法超越人类，因为它们没有人类的情感，思考和思考都是多变的思维，不会获得人类的智慧和经验。但是我们必须重视人工智能，考虑如何应用人工智能，它能给我们带来什么，让人工智能更好地为人类服务。
一、实施起来很昂贵，当将安装、维护和修理的成本结合起来时，人工智能是一个昂贵的提议，那些拥有巨额资金的人和企业可以实施。然而，没有资金的企业和行业会发现很难将人工智能技术应用到他们的流程或战略中。
二、对机器的依赖，随着人类对机器依赖程度的不断增加，我们正处在一个人类难以在没有机器帮助情况下工作的时代。我们过去用过它，毫无疑问，我们将来也会继续用到它，我们对机器的依赖只会增加。因此，人类的心理和思维能力会随着时间推移而降低。
三、取代低技能工作，到目前为止，这是技术专家们首要关注的问题。人工智能很可能会取代许多低技能工作。由于机器可以24 * 7不间断工作，因此与人类相比，企业更喜欢投资机器。
随着我们走向自动化世界，几乎每一项任务都将由机器完成，有可能出现大规模失业。这方面的一个实际例子是无人驾驶汽车，如果无人驾驶汽车开始出现，未来数百万司机将会失业。
四、工作限制，人工智能机器被编程为根据它们所接受的训练和编程来完成某些任务。依靠机器来适应新环境，勇于创新，跳出框框思考将是一个巨大的错误。这是不可能的，因为它们的思维仅限于它们接受过训练的算法。
扩展资料：
人工智能简介
值得注意的是，虽然人类是实现人工智能的模板，但是人工智能在当下的实践已经不单单以“类人”为目标，很多时候是远超人类水平的。
人类的特定智能很多情况下是有局限的。比如，我们在决定买哪本人工智能教材时，其决策要素一般不超过 5—7 个，而机器则可以同时考虑数以百万计的决策要素进行判断。人类感知的物理范围是十分有限的，而机器视觉可 以识别数千米范围内的目标。
因此，在很多单项智能上，人类被机器超越只是时间问题，如计算、下棋、识图、辨声等。人工智能的发展进程必定是我们见证人类单项智能被机器逐步超越 的过程。
但是有一个至关重要的奖项，智能的“全能冠军”，却是机器难以从人类手中夺走的。无数个智能的单项冠军也难以企及这一“全能冠军”的智能水平。这就引出了人工智能的强弱之分的话题。
人工智能除了有“感知”与“认知”之分，亦有“强”“弱”之 分。任何一台普通的计算器在数值运算方面的能力远超我们人类最聪明的头脑，但是不会有人觉得他比 3岁的儿童更智能。
其背 后的根本原因在于，计算器只能胜任数值计算这一单项任务，而 3岁儿童却能胜任几乎无法穷举的任务，如识别父母、寻找奶瓶、 辨别声音等。因此，智能的强弱很大程度上体现在其通用或单一的程度。
强的智能是能够胜任任何任务求解所需要的智能，而弱的智能仅限于解决某个特定任务，强人工智能的实现显然远远难于弱人工智能。当前取得实际应用效果的仍以弱人工智能为主。实现强人工智能任重道远，但却不可回避。
因为强人工智能解决 的是人工智能的根本难题：现实世界的开放性。现实世界是复杂的，真实任务是多样的，而我们的计算机当前只能胜任预定义的任务与场景，一旦碰到从未见过的案例、样本、场景，就显得无能为力。
努力提升机器智能的适应性，以及对于开放性的应对能力，已经成为人工智能最为重要的研究课题之一。值得注意的是，人工智能仍然是个不断发展中的学科，其内涵仍在不断丰富与完善，一些新的研究视角在为人工智能持续增添新的内涵。
如 AI 的安全性与可控性、AI 的黑盒化与可解释、AI 与人文学科、AI 与社会发展、AI 与脑科学等，这些新的研究视角在持续推动 AI 概念的发展与完善。
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