如何评价阮一峰的《未来世界的幸存者》,未来是机器人的世界吗?

业余草
优质创作者: Java技术领域
领域专家: 后端开发技术领域
2017-03-10 01:39:22
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摘录自 阮一峰 的《未来世界的幸存者》的系列文章。
阮一峰:世界会走向哪里?
2016年3月,谷歌公司的围棋程序 AlphaGo 战胜了世界冠军李世石。
世界正处在一个前所未有的大变局:
机器人、自动化、人工智能正在变得比人类更强大。
在可预见的将来,技术最终将淘汰人类。

围棋这样复杂的思维游戏,机器人都能超过人类,那么世界上还有多少工作,是机器人不能干的呢?如果工作都由机器人承担了,人不就失业了吗?
如果将来都是机器驾驶,那么现在的这些司机怎么办呢?进一步说,如果将来都是机器人为人类服务,那么现在的售货员、服务员、打字员、装配工、出纳、保安……(你可以列出一大串职业),他们干什么去呢?
技术正在不断替代劳动力,那些被替代的人们根本没有办法得到补偿。
由于通过奋斗爬到社会上层的可能性越来越小,所以教育的价值也正在变小。如果不能学会机器无法替代的技能,那么读不读大学,对你将来的收入不会有太大影响。很可能不读大学,你的处境还会好一些。
如何看待人工智能将取代人类的言论?请发出你的观点!
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业余草 2017-07-27
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dashuigangxx 2017-04-06
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看过电影机器人可能会统治世界
nettman 2017-03-22
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回归于三大哲学问题:我是谁 来自哪,要去哪
cattpon 2017-03-20
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看一看是怎样~
weixin_37990169 2017-03-20
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顶,好厉害,好厉害,好厉害。
xiaozhu12371237 2017-03-20
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weixin_37976166 2017-03-19
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qq_37961498 2017-03-18
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nettman 2017-03-18
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worldy 2017-03-16
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以后的以后,代码都是电脑会自己写,人没有用了
asdfghqwe123456 2017-03-16
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人工智能成为发展的主流。
eziowayne 2017-03-16
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人要再进化也很难了,但是如果有种可以加强大脑的方法那倒说不定。
qq_14875589 2017-03-15
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机器是没有自主意识的,无法思考的,那就永远是死的。再怎么智能都是我们定义好的,都得有庞大的数据做支持。 直接点,智能机器人无法学习,无法思考,顶多鹦鹉学舌而已。
mimixi666 2017-03-15
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以后会不会变成智能机器人管理人呢?人类就成为珍稀动物,像大猩猩一样圈起来养,细思极恐
副组长 2017-03-14
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机器人可以代替人类做许多事情,但最终的工作是替人类活着。 不过这一天不会来的,就像人类无论怎样修炼也成不了神仙。 我对智能机器人下围棋觉得不以为然,换了一种推理逻辑而已,人类除了围棋还有千万亿的智力活动,训练会了机器人一种几种几十种都没什么了不起。 其实计算机超过人类的方面早就有很多了,比方数学计算能力,造就超过人类了吧?结果怎样?还是该怎样是怎样。计算机数据检索能力造就超过人类了吧?... 又来一个围棋有什么大不了?
arenascat 2017-03-13
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AI替代了重复的工作,但是AI需要人来维护,维护AI的AI也一样要人来维护,人类是不可或缺的。 如果进个一万步,AI自己能维护自己,从软件和硬件都可以那么怎么办? 这时候人类是处于设计者的身份,就好像创新不能用公式推导一样,那么依照经验训练的,用权重驱动的AI也不会自己产生什么突破性的产品,如果是突破性,那也是算出来的,用时间和计算力堆砌得到的突破 人类一样还是扮演着主宰的角色,当然并不是所有人。 对于AI的恐惧多来源于未知和不解,时代是具备适应性的,就好像蒸汽驱动的机械织布、磨面代替了手工织布机,手工织布的人确实是失业,但时代依然在运转,人们去从事机械不能办到的事情,因为机械不是万能的。 举出这样一个例子主要是为了说明没有什么人类创造的东西是万能的,如果AI无所不能,那么这句话本身就是一个悖论了。
zpjshiwo77 2017-03-13
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我至今都觉得我们活在“上帝”创造的一个程序里面,最近老是感觉周围的人和我认识的人很像(不仅外貌,还有感觉,但我认识的人在老家离我很远很远),我甚至怀疑他们都是被同一个方法new出来的对象~
业余草 2017-03-13
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也需,我是说也需,这就是人为什么要灭亡的原因!
nettman 2017-03-13
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内容概要:本文介绍了如何利用 GitHub Copilot 辅助进行程序调试与 Bug 分析,强调 Copilot 不仅可用于代码生成,更是强大的代码分析与调试工具。文章详细阐述了 Copilot 在调试复杂问题、老旧项目维护和难以复现 Bug 场景下的优势,提出了“先分析、再修改”的四步流程:分析原因→评估风险→提出方案→修改代码,并推荐结合错误日志、用户操作等信息精准提问,提升 AI 回答质量。同时展示了如何通过 Copilot 增强调试能力,如自动加日志、异常保护、生成测试数据和性能分析。最后通过游戏拾取系统的实际案例,说明如何结构化描述问题以获得有效反馈。; 适合人群:具备一定开发经验,正在参与项目调试或维护工作的程序员,尤其是面对复杂逻辑、历史代码或难复现 Bug 的 1-3 年开发者;也适合希望提升 AI 协作能力的技术人员。; 使用场景及目标:①快速定位偶发性崩溃、数据异常等问题根源;②理解无文档或结构混乱的老代码模块;③优化调试流程,借助 AI 生成诊断建议、修复方案与测试用例;④构建更具健壮性的程序,提前发现潜在缺陷。; 阅读建议:学习者应结合自身项目中的真实问题,按照文中提供的结构化提问模板实践,逐步训练与 Copilot 的协作能力,重视问题描述的完整性与准确性,避免直接要求修改代码,优先通过分析提升对系统的理解。
内容概要:本文针对高精度电流控制下的永磁同步电机(PMSM)参数辨识难题,提出一种基于粒子群优化算法(PSO)的多参数辨识模型,并在Simulink环境中完成系统级仿真实现。研究旨在克服传统控制中因电机参数(如定子电阻、交直轴电感、永磁磁链等)随温度、负载变化而失配所导致的电流控制性能下降问题。通过构建以电流跟踪误差为核心的适应度函数,利用PSO算法全局寻优能力强的特点,实现对关键电机参数的在线或离线精确辨识。文中详述了PSO算法的实现机制、参数初始化策略、收敛判据设计以及与PMSM矢量控制系统的集成方法,验证了该方案在不同运行工况下的辨识精度、收敛速度与鲁棒性,显著提升了电流环的动态响应品质与稳态控制精度。; 适合人群:具备电机驱动控制、现代控制理论及优化算法基础,熟悉MATLAB/Simulink仿真平台,从事高性能PMSM控制系统研发的研究生、高校科研人员及自动化、电力电子领域的工程师;特别适合正在开展参数自适应、智能控制算法应用等相关课题的研究者。; 使用场景及目标:①应用于高端制造装备、电动汽车驱动系统、精密伺服系统等对电流控制精度要求严苛的场合;②解决实际工程中因电机温升、老化等因素引发的参数漂移问题,提升系统长期运行稳定性;③作为智能优化算法与电机控制深度融合的教学案例,帮助理解PSO在复杂非线性系统参数辨识中的应用逻辑与实现路径。; 阅读建议:建议读者结合提供的Simulink仿真模型进行复现实验,重点剖析PSO算法模块与电机控制模型的接口设计、适应度函数的构建原则及参数敏感性分析方法,可进一步尝试引入其他先进优化算法(如GWO、HHO)进行性能对比,以深入掌握不同智能算法在工程辨识问题中的适用性与优劣。

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