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。
为什么要发展人工智能？
人类研发人工智能的理由有三个一、科技进步具有它自身的内在动力，不以个人的意志为转移，从18世纪60年代发端的第一次工业革命开始，到现在的第四次工业革命，人类才经历了短短的200多年的时间。历经的科技革命速度越来越快，期间还经历了二次世界大战，这样前所未有的大劫难都没能阻滞得了科技的快速进步。可见这个势头并不是某个人之功，也不是某个人之过，
科学家们总结，这些电子信息技术是成指数级速度进步的。所以谁也阻止不了科技的潮流，二、人类面临的困境的挑战，迫使人们寻求更有力的工具。人类面临的气候变化、能源、健康和贫困等困境，并没有因为历次的科技革命而消退，现在的温室效应、能源短缺、交通事故、癌症病人增多这些新问题都是科技革命之前所没有的。科技产生的问题还须以科技去解决，
人们每一次寻求更有效、更直接的方法来改善人类福祉，每一次遇到挑战，都以全新的智慧解决问题。这一次，人类要释放的是历次科技革命所依赖的人类智慧。可想而知一只被困的动物还在打什么。第三，科技来到了它的源头，试图改变人类智力的短板。这一次，随着人工智能革命，人类被逼到了科技革命的源头，也就是人类智能本身。大家都发现并承认人类天生智慧的缺失，也就是短板，
