人工智能》读后感
《人工智能》读后感
《人工智能》读后感作为人工智能领域的佼佼者，李飞飞的《人工智能》这本书一出版便引起了众多读者的高度关注。
我作为一名对人工智能感兴趣的读者，也迫不及待地读了这本书。
在这里，我想分享一下我的读后感。
首先，让我们来谈谈这本书的简介和背景介绍。
这本书是李飞飞创立的斯坦福大学人工智能实验室的教材，致力于探索人工智能的基础理论和现代应用。
这本书主要包括三个部分：数学基础、基础知识和先进话题。
在学习人工智能方面的读者可以借此书来更深入地学习人工智能的基础知识，对如何实现人工智能有深入的研究。
接下来，我想分享一下我的阅读体验和感受。
在阅读这本书的时候，我深刻地感受到了作者着重强调的一点：人工智能是基于数学理论的，需要有扎实的数学基础。
这一点对于我这样的非数学专业背景的读者来说尤为重要。
在书中，作者从多角度、严谨地解释了机器学习、神经网络以及深度学习等概念，使我对这些概念有了更加全面深入的认识。
另外，在阅读这本书中，我也了解到了人工智能对于深度学习、图像识别、自然语言处理等领域的广泛应用，感受到了人工智能对于现代社会的深远影响。
进而，我想分享一下这本书的重要性。
随着人工智能技术的飞速发展，越来越多的人工智能领域新成果不断涌现，这也让人们认识到了人工智能的重要性。
而这本书正是在此时问世的。
它通过系统地为人们讲解人工智能领域最前沿的理论与技术，为学习人工智能技术的读者提供了专业而全面的学习资料。
同时，这本书也帮助初初涉猎人工智能的读者了解了人工智能的应用，对读者的视野也起到了拓展作用。
可以说，这本书为人工智能领域的学生和从业者提供了重要的参考资料和学习资源，具有极为重要的意义。
最后，在这里我想就书中的思考与观点和大家做进一步探讨。
我认为人工智能发展了这么多年，最大的问题就是人机交互的问题。
如何更好地让计算机模拟人的思维过程，使得人和机器之间的交互更加顺畅，是目前人工智能研究中待解决的关键问题之一。
而书中所提及的机器学习、深度学习等人工智能技术，为解决这个问题提供了新的思路。
人工智能(第二版)读后感
人工智能(第二版)读后感摘要：一、人工智能概述1.人工智能的定义2.人工智能的发展历程3.人工智能的应用领域二、人工智能的技术原理1.机器学习2.深度学习3.神经网络三、人工智能的现状与未来1.我国人工智能的发展现状2.人工智能面临的挑战3.人工智能的未来发展趋势四、读后感1.对人工智能的认识加深2.对我国人工智能发展的信心3.对人工智能未来的期待与思考正文：人工智能（第二版）这本书让我对人工智能有了更加全面和深入的了解。
人工智能并非遥不可及的科学，而是与我们生活息息相关，正在改变我们生活、工作和学习方式的重要技术。
在书中，作者详细介绍了人工智能的定义，它是指让计算机模拟人类智能的科学和技术。
人工智能的发展经历了多次繁荣与低谷，如今随着计算能力的提升和数据量的爆发式增长，人工智能进入了新的黄金发展期。
书中详细梳理了人工智能的发展历程，展示了人工智能技术在各个时期的研究成果和应用案例。
在人工智能的技术原理部分，书中详细介绍了机器学习、深度学习和神经网络等核心技术。
这些技术是支撑人工智能发展的基石，让我们得以窥见人工智能的奥秘。
通过阅读这部分内容，我对这些技术有了更加直观的认识，明白了它们是如何通过大量数据和算法训练，实现对复杂模式的自动提取和预测。
在我国，人工智能得到了国家层面的高度重视，制定了一系列政策推动人工智能的发展。
书中详细分析了我国人工智能的发展现状，列举了许多成功应用的案例，展示了我国在人工智能领域的竞争力和影响力。
同时，书中也指出了人工智能面临的挑战，如数据安全、隐私保护和技术伦理等问题，提醒我们在发展人工智能的过程中，要关注这些问题，确保人工智能的健康发展。
阅读这本书后，我对人工智能有了更加全面和深入的认识，对其发展现状和未来趋势有了更加清晰的了解。
我深感我国在人工智能领域的发展充满希望，也对人工智能的未来充满期待。
《人工智能》读后感
《人工智能》读后感第一点：人工智能的崛起与影响人工智能的崛起是近年来科技发展的一个重要趋势，其对我们的生活和工作产生了深远的影响。
人工智能，或称AI，指的是由人制造出来的系统所表现出来的智能行为。
这些系统能够执行各种复杂的任务，如语音识别、图像处理、自然语言处理等，甚至能够在某些领域超越人类的能力。
人工智能的崛起离不开计算能力的提升和大数据的积累。
随着计算机硬件的不断升级和互联网的普及，我们拥有了处理海量数据和进行复杂计算的能力。
同时，大数据的出现也为人工智能的发展提供了丰富的原料。
通过深度学习和机器学习等技术，计算机能够从海量数据中学习并提取有用的信息，从而提高自身的智能水平。
人工智能的影响是全方位的。
在工作领域，人工智能的应用极大地提高了生产效率和质量。
例如，在制造业中，通过自动化和智能化技术，可以大幅度提高生产效率，降低成本。
在医疗领域，人工智能可以帮助医生诊断疾病，制定治疗方案，甚至进行手术操作。
在金融领域，人工智能可以进行风险控制和投资决策，帮助投资者获取更高的收益。
然而，人工智能的发展也带来了一系列的问题和挑战。
首先是就业问题。
随着人工智能的应用越来越广泛，一些传统的职业可能会消失，新的职业也会随之产生。
如何解决这一就业结构的转变，是一个亟待解决的问题。
其次，人工智能的发展也可能导致数据安全和隐私保护的问题。
在使用人工智能的过程中，大量的个人数据会被收集和分析，如何保护这些数据的安全和个人的隐私，也是一个重要的挑战。
第二点：人工智能的伦理与未来人工智能的伦理问题是一个备受关注的话题。
人工智能的发展不仅涉及到技术问题，还涉及到道德和伦理问题。
例如，人工智能是否应该拥有权利和义务？人工智能是否应该受到道德的约束？这些问题都需要我们进行深入的思考和探讨。
首先，人工智能是否应该拥有权利和义务？这是一个复杂的问题。
一方面，人工智能是一种技术产品，是由人类创造和控制的，不应该拥有与人类相同的权利和义务。
《人工智能》读后感
《人工智能》读后感
《人工智能》是一本引人深思的书，通过讲述人工智能的发展
历程、应用领域和现实影响，引发了我对这一领域的思考。
本书首先介绍了人工智能的基本概念和起源。
作者提到，人工
智能是模拟人类智能的一种技术，它通过机器研究和模式识别等方
法实现。
随着计算能力的提升和数据的丰富，人工智能在各个领域
得到了广泛应用。
接着，本书详细讲解了人工智能在医疗、交通、金融等各个领
域的应用案例。
通过这些案例，我深刻认识到人工智能在提高效率、降低成本和改善生活质量等方面的巨大潜力。
例如，在医疗领域，
人工智能可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案设计，提高诊断准
确性和治疗效果。
然而，本书也提到了人工智能所带来的一些问题和挑战。
作者
谈到，人工智能可能对就业市场产生冲击，一些传统的工作可能会
被自动化取代。
此外，人工智能的算法也可能存在偏见和不公平的
问题，需要加强监管和控制。
读完本书，我深深地意识到人工智能已经成为我们生活中不可忽视的一部分。
它给我们带来了许多便利和机会，同时也带来了一些挑战和责任。
作为未来的法律从业者，我们应该关注人工智能的发展趋势，参与对其应用的监管和规范，保护人们的合法权益。
总而言之，通过阅读《人工智能》，我对人工智能的概念、应用和影响有了更加清晰的认识。
这本书为我打开了一扇与人工智能相关的大门，激发了我继续深入探索和研究的兴趣。
参考文献:
[1] 作者, 《人工智能》, 出版社, 2020.。
关于人工智能学习心得体会
关于人工智能学习心得体会（实用版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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人工智能读后感
人工智能读后感最近读了一些关于人工智能的东西，这可真是让我大开眼界，同时也心里犯嘀咕。
你说这人工智能，发展得那叫一个迅速。
就好像一觉醒来，世界都变了样儿。
以前只在科幻电影里看到的那些聪明到吓人的机器人，如今居然在一步步变成现实。
我想起前段时间去朋友家的一次经历，那可真是让我对人工智能有了更深的感触。
朋友新买了一个智能音箱，据说能听懂人话，完成各种指令。
我们一群人围在那，就像看稀罕宝贝似的。
朋友特别神气地说：“来，给你们展示展示。
”只见他对着那音箱喊道：“给我放一首周杰伦的歌。
”嘿，还真别说，音箱立马就开始播放周杰伦的《七里香》。
那旋律一出来，大家都忍不住跟着哼起来。
这还不算完，朋友又接着说：“明天天气怎么样？”音箱用那电子合成的声音回答道：“明天晴转多云，最高温度 28 度，最低温度 18 度，适合外出活动。
”我们都惊叹不已，这也太方便了吧，不用打开手机查天气，问一句就知道了。
可接下来发生的事儿，就有点让人哭笑不得了。
有个调皮的家伙突然大声说：“给我讲个笑话。
”音箱沉默了几秒，然后一本正经地开始讲：“有一天螃蟹出门，不小心撞倒了泥鳅，泥鳅很生气地说：‘你是不是瞎啊！’螃蟹说：‘不是啊，我是螃蟹。
’”这笑话讲得干巴巴的，一点都不好笑，我们愣了一下，然后哄堂大笑。
不是因为笑话好笑，而是觉得这音箱努力讲笑话的样子太滑稽了。
我们就这么折腾了那个音箱一下午，让它开灯关灯，问各种问题，它都能应对，虽然偶尔也会出点小岔子，但总体来说已经很厉害了。
从朋友家出来后，我一路上都在想这人工智能的事儿。
它确实给我们的生活带来了很多便利，能帮我们做不少事儿。
比如说，在家里，智能家电可以按照我们的设定自动工作；在外面，自动驾驶的汽车可能让出行更安全、更轻松。
但我也忍不住担心，要是有一天，人工智能太过强大，会不会反过来控制我们人类呢？就像那些科幻电影里演的，机器人有了自己的思想，不再听从人类的指挥，那可就麻烦大了。
不过转头又一想，咱也不能因噎废食啊。
《人工智能》读后感1000字(通用10篇)
《人工智能》读后感1000字（通用10篇）《人工智能》读后感1000字 1时光易逝，白云苍狗，我们的世界无时无刻不在变化之中。
科技是第一生产力，从第一次科技革命到第二次科技革命，再到现在的信息革命，科学技术曾给人类带来的无穷的变化。
当谷歌人工智能“阿尔法围棋”人机围棋大战”中以4：1击败韩国著名棋手李世石九段后，人类不仅在感叹机器智能领域取得又一个里程碑式的胜利，也感叹一个新的时代—智能时代的到来。
机器依靠大数据和智能算法“赢了”人类的大脑。
"我认为任何一种对人类心灵的冲击都比不过一个发明家亲眼见证人造大脑变为现实。
"-尼古拉特斯拉曾这么说。
每一次科技革命，都会带来翻天覆地的变化，人工智能作为21世纪科技发展的最新成就和智能革命，深刻揭示了科技发展为人类社会带来的巨大影响，大数据与智能时代已经到来。
人工智能即AI，是计算机科学的一个分支，可以对人的意识、思维的信息过程进行模拟，与人类智能相似，人工智能的产品上到宇航太空，下到深海潜艇，大若巨人，小若米粒，已经在不断延伸到各行各业中，有些早已深入日常家庭生活中。
本书是著名媒体人杨澜的第一部跨界作品，杨澜以媒体人的身份，深入人工智能的科技领域，带领团队走访美国、英国、日本、中国等国家和城市，用媒体人的人文视角记录了那些改变世界的人和事，探寻人工智能的发展历史和未来道路。
英国狄更斯曾说过“这是最好的时代，也是最坏的时代”。
在全球智能时代下，AI改变着社会和经济，一方面改善人类生活，带来各行各业的便利，极大地提高社会资源的利用率，是社会精细化发展;另一方面机器抢到了人的.饭碗，失业随之而来，创造了无隐私的社会，也带来伦理上的冲突等负面作用。
杨澜在书中记录了走访著名学府和国际性知名大企业，领略人工智能在视觉识别、语音识别、机器人制造、自动驾驶等领域的最新科研成果，也理性地指出人工智能在社会、经济、伦理等方面的观察与思考。
本书由腾讯一流团队与工信部高端智库倾力创作。
人工智能读后感600字
人工智能读后感600字《人工智能读后感600字》篇一读完有关人工智能的相关资料后，我那叫一个五味杂陈啊。
人工智能，就像是一个突然闯入我们生活的超级“怪咖”。
你看啊，现在到处都有它的影子，就像幽灵一样，无孔不入。
在医院里，那些智能诊断设备就像是一个个超级大脑，迅速分析病情，感觉比那些老专家还厉害呢，也许这会让一些老医生心里有点不是滋味儿，就像自己的地盘被一个突然冒出来的厉害家伙给占了。
我就想起我上次去银行办业务的经历。
以前去银行，那柜员窗口前总是排着长长的队，大家都在那儿干等着。
现在可倒好，一个智能服务机器人在大厅里晃悠，引导你办各种业务。
我当时就想，这玩意儿也太神奇了吧，难道以后都不需要那些柜员了？这就像是一场无声的革命，悄无声息地改变着我们的生活模式。
但是呢，我也有点小担心。
人工智能这么厉害，会不会有一天它就像电影里演的那样，突然“觉醒”，然后反过来控制人类呢？这可真不是我在这儿瞎想，毕竟它的学习能力超强，就像一个永远不知道疲倦的学霸。
它不停地学习人类的知识，万一哪天它觉得人类太笨了，不想被人类控制了，那可咋整？也许有人会说我这是杞人忧天，可谁能保证呢？而且啊，人工智能在工作上的效率虽然高，但是它缺少了一种“人情味儿”。
比如说，我和朋友去一家餐厅吃饭，要是服务员是个机器人，它可能会准确无误地给我们上菜、报菜名，但是它能像真正的服务员那样，在你心情不好的时候给你一个温暖的微笑，或者跟你唠几句贴心的话吗？我觉得肯定不能。
这就像一个冰冷的机器世界，虽然高效，但缺乏温度。
总之啊，人工智能就像是一把双刃剑，给我们带来了前所未有的便利，也给我们带来了一些潜在的威胁和挑战。
我们就像是走在钢丝上的杂技演员，得小心翼翼地平衡着，利用好它的好处，同时防止被它的弊端给绊倒。
《人工智能读后感600字》篇二《人工智能读后感600字》嘿，读完关于人工智能的东西后，我这心里啊，就像打翻了五味瓶，啥感觉都有。
咱先说说人工智能的厉害之处吧。
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《人工智能》（李开复）读后感本书内容框架如下：1.关于人工智能的五种定义2.人工智能发展的三个阶段3.人工智能是否会威胁人类4.人类将如何变革5.AI行业的创业概况6.AI时代下的教育和个人发展一、关于人工智能的五种定义首先，请抛开人工智能就是人形机器人的固有偏见。
人工智能目前作为一种技术手段，已经成为了不少应用的核心驱动力。
苹果的SIRI、微软的小冰是常见的人工智能助理。
当用户与他们对话时，他们会通过事先积累好的人类对话库和互联网资料库中，查找最有可能匹配的回答。
今日头条、淘宝购物推荐，会根据你的浏览习惯、购物历史，学习你的爱好。
所以用的越久，它就会越懂你。
人脸识别是目前应用最广泛的机器视觉技术，是人工智能大家庭中的重要分支。
用刷脸的方式替代门禁卡，支付宝正在开发的刷脸支付也是依托于人脸识别技术。
广义上的机器视觉还包括图像、视频中各种物体识别、场景识别、地点识别乃至语义理解。
比如手机中的照片自动分类就是运用了场景识别的功能，还有清理重复照片的功能，也运用到了这个技术。
此外，百度中的图片搜索、淘宝中的商品图片搜索，也运用到了人工智能技术。
我们现在用的美图秀秀中的一键P图软件、三生三世画风的一键美妆，都是运用到了人工智能技术。
机器通过从大量经典画作中学习到的上色技法、笔触技法、干湿画法、上妆技巧等，来对原始图片进行处理。
搜索引擎根据问题给出最直接的答案，也与SIRI的运行原理相类似。
在机器翻译这一块儿上，通过对语言、语言学的学习，得出的翻译结果也具备较强的可读性。
甚至可以通过中文与英文的翻译数据、英文与阿拉伯文的翻译数据，自动学习如何从中文翻译到阿拉伯文。
还有目前在商业化方面已经取得长足进展的自动驾驶技术。
也是通过数百万里的驾驶里程学习，来完成车速调整、控制转向、避免碰撞等操作。
当然，目前相对比较成熟的还是半自动驾驶技术。
完全的无人驾驶或许还要等到十年之后。
还有我们经常在电影中看见的机器人行业。
快递分拣机器人、无人飞机、工业机器人，都极大的提高了商业效率。
但目前机器人还无法做到像人一样具备完整的思维。
大家所期待的人形机器人，其实投资人也是不看好的。
原因很简单，机器越像人，就越容易被拿来和真人比较。
由于人工智能技术尚未达到十分成熟的阶段，这个机器人的蠢笨会暴露的非常彻底。
使期望与现实之间的差距加大，因此难以获得市场认可。
那讲了这么多现象，到底什么是人工智能？目前常见的定义有五种：第一，人工智能是让人感到不可思议的计算机程序。
几十年前的人类，如果能见识到现在手机上常见的人机对战的象棋、跳棋游戏，恐怕会被吓一大跳，甚至怀疑是有人在背后操纵。
可现在的人都见怪不了。
所以，用这种方法定义，会使得人工智能随着技术的成熟，失去一个客观的标准。
第二，AI就是与人类思考方式相似的计算机程序。
这种说法在早期非常流行。
本质上与仿生学无异。
但弊端在于，人类至今也无法说清楚大脑是如何进行学习、记忆、归纳、推理等思维过程的。
因此，也很难教会机器去模拟人脑的运作。
再一点就是，通过为程序输入大量专业的知识、常见的思考逻辑，使得计算机应用难以扩展到较为复杂的领域当中。
比如面对语言中的歧义和丰富的表达方式，得出的翻译结果往往也是漏洞百出。
第三，AI就是与人类行为相似的计算机程序。
这一定义与仿生学派的说法是对立的。
实用主义者并不在乎人工智能要遵循什么思考框架，也不在乎计算机到底是如何处理采集到的数据。
只要模型可以工作，最终的结果是对的就行。
第四，AI是会学习的计算机程序。
最近的这波人工智能热潮里，深度学习作为一种技术手段确实是一枝独秀，几乎垄断了所有流行的技术方向。
而在此之前的专家系统、统计模型都未能使人工智能获得如此大的进步。
所以，把学习等同于AI，虽然过于狭隘，但也是比较符合时代精神的。
但要注意的是，机器的学习方法和人类的学习方法还有很大的差距与不同。
如果人工智能是一种会学习的机器，那么需要着重提高的就是其抽象理解能力。
第五，AI就是根据对环境的感知，做出合理的行动，并获得最大收益的计算机程序。
不同的定义分别适用于不同的人群和语境。
如果非要得出一个看上去比较合理的定义，那也只能是比较模糊的概念。
那么这一种就是学术界的教科书式定义，全面均衡，偏重实证。
二、人工智能发展的三个阶段1962年，IBM的阿瑟萨缪尔开发的西洋跳棋程序曾经战胜过一位盲人跳棋高手，1997年IBM深蓝战胜卡斯帕罗夫的那一天，全世界科技爱好者奔走相告，2016年ALPHAGO战胜李世石，就由流传起人工智能将要毁灭人类的言论。
纵观前两次次人工智能潮，每一次都曾让人以为人工智能将会掀起大的变革。
但最后回头看，都没有达到人们期望的高度。
与其说是人们的心理落差，不如说是人们对机器是否具有智能的判断标准在不断被拔高。
那究竟这一次的人工智能热潮，会超出人们的期望吗？从高德纳咨询公司的技术成熟曲线来看，每一项技术在早期阶段，都会被公众追捧，被媒体大肆报道，最终走向一个充满泡沫的膨胀期。
随着盲目追捧者的激增，跟风的公司越来越多。
但随着技术遇到瓶颈，市场供过于求，大量没有核心竞争力的公司不是被兼并，就是倒闭。
行业跌入低谷后，迎来了第二轮、第三轮投资，技术上的突破使得第二代、第三代产品得到了普罗大众的认可。
投资得到了回报。
20世纪50年代到60年代，随着通用电子计算机的诞生，人工智能悄然兴起，比如一些简单的象棋程序设想。
但由于当年计算机的运算水平远远达不到要求，很多东西只能停留在纸上谈兵的层面。
20世纪80年代到90年代，基于统计模型的技术悄然兴起，并在语音识别、机器翻译等领域取得了不俗的进展。
人工神经网络也在模式识别应用等领域开始有所建树。
但还是不足以超过人类的预期。
那么这一次的人工智能复兴的最大特点就是AI在多个领域达到了人们心中“有用”的标准，在商业领域被广泛的应用。
从心理学上说，人们接受一件新事物，就像人们接受外界刺激一样，是有一个阈值的。
只有当外界刺激的强度超过了一个人能感知的最小刺激量，人们才会注意到它。
而这个人们能感知到的最小刺激量，就是心理学上的绝对阈值。
这一次的AI热潮，正是达到了人们的心理阈值才得到了广泛的关注。
就拿人脸识别来说，之前的准确率可能只有20%不到，根本不具备实用价值，只能停留在实验室当中，自然就没有达到人们的心理阈值。
但现如今就不一样了。
所以，我们说人工智能来了，其实是说人工智能或深度学习真的可以解决实际问题了。
在机器视觉、语音识别、数据挖掘、自动驾驶等方面都获得了长足的进步。
而这一切，都离不开深度学习。
今天的人工智能研究者，几乎无人不谈深度学习。
很多人甚至喊出了“人工智能=深度学习”的口号。
但毋庸讳言，深度学习绝对不是人工智能领域解决的唯一方案，二者之间不能划上等号。
但说深度学习是未来很长一段时间内，推动人工智能进步的核心技术，则一点都不为过。
深度学习依赖海量的大数据和强大的计算能力。
对于计算机来说，想让它成功识别猫这个物种。
需要其学习一千万段视频才行。
三、人工智能是否会威胁人类人工智能真的足够聪明以至于会超出人类的控制范围，最终威胁到人类吗？要回到这个问题，首先要理清不同层级人工智能的定义。
弱人工智能：限制领域人工智能，指的是专注于且智能解决某一特定领域问题的人工智能。
目前看到的所有人工智能都属于这个范畴。
例如AlphaGo。
人们更多的是将其看作一种工具，而不是威胁。
当然了，同其他所有工具，如汽车、飞机等一样，都是存在风险的。
强人工智能：指可以胜任人类所有工作的人工智能。
就是人可以做什么，人工智能就可以做什么。
谈及这个层面，就不得不面对强人工智能是否有必要具备“意识”这个问题。
一旦牵涉到“意识”，强人工智能的定义和评判标准就会变得十分复杂。
超人工智能：比人类还有天赋、还要聪明的人工智能。
目前更多的是从哲学以及科幻的角度加以解析。
没有办法和经验去预测这种智能究竟是否存在。
目前大众忧心的人工智能威胁论，主要指的是强人工智能和超人工智能。
那么他们会以远超我们预料的速度降临吗？目前大多数对于这类威胁的论述都是基于“人类科技发展是越来越快，呈现出不断加速的势头”。
但这个假设是否正确，也很难给出明确的答复。
但作者更相信：特定的科技如人工智能，经历一段时间的加速度发展后，会遇到难以攻克的技术瓶颈。
客观的分析看，人类威胁还相当遥远。
问题的根源可能在于人类总习惯把人工智能人格化。
人工智能的危险，本质上还是和其他工具一样具备无法避免的弊端，这是我们需要防范的，而并非担心智能机器会像人类一样思考。
“智能”二字本身就是缺乏一个客观的、可量化的定义的。
单从计算能力看，人工智能确实超出人类很多。
如果仅根据这种限定范畴的技术能力去推测，确实很可怕。
但如果综合考虑人工智能的跨领域推理能力、常识和感性、理解抽象概念的能力等，其实人工智能还很难给人类造成威胁。
今天的人工智能还不能做什么：1.跨领域推理：比如使用比喻句。
人类强大的跨领域联想、类比能力是跨领域推理的基础。
但显然智能机器是不具备的。
在今天，迁移学习的概念正在兴起，指的是将人工智能在某一领域取得的经验，通过某种形式的变换，迁移到另一个陌生的领域。
2.抽象能力：目前的深度学习技术都需要大量的数据来支撑。
不像人类可以通过少量样本就总结出规律。
3.探索原因：人工智能做出行为的原因很简单，就是依赖于设定的一个程序。
而不会去追求为什么要设定这个程序。
譬如看到苹果落地，智能机器看一万遍也不会去思考背后的原因。
4.常识：即无须仔细思考就能直接使用的知识、方法和经验。
比如虽然小朋友没学习过牛顿定理，但也知道东西会下落。
人工智能只能靠人类设定的规则来完成常识的积累，丰富性还不足。
5.自我意识：这种能力智能机器很难在短时间内拥有。
也很难推测有没有拥有的可能。
6.审美：审美缺少量化的标准，是非常主观的东西。
那种体验到美好事物之后的情感，人工智能也难以领会。
7.情感：推测判断人类的表情目前是可以实现的。
但至于说让人工智能自己具备情感，可能还有很远的路要走。
四、人工智能将如何变革人工智能不仅是技术层面的一次革命。
由于人工智能会对生产效率有大幅的提升，也必然会触及社会、政治、经济、文化层面的变革。
这其中热议最多的就是关于失业的问题。
从短期看，必然会造成某些行业、局部地区的失业阵痛。
但从长期看，会刺激大量工作转变为新的工作类型，从而为生产力的进一步解放、人类生活的进一步提升打下基础。
这里有一个“5秒钟”准则：如果人可以在5秒钟内对工作中需要思考和决策的问题作出相应的决定，那么就很有可能被取代。
反之，如果涉及缜密的推理和复杂的决策，就很难被取代。
例如，照着课本讲课的老师可能会被取代，但可以重塑知识架构体系，创造性的方法为学生授课的老师则不会被取代。
因此，一些简单的重复性工作将被取代，但也会催生更多新型的、需要判断力、创造力、情感交流以及审美和艺术创作的工作类型。