区块链企业软件开发-韶关区块链企业-链基智能

霍金说：“人工智能是好的，也是***糟糕的”！

霍金何以说出这样的话呢？被称之第四次工业革命的人工智能正在崛起，强大的超级计算机通过大量数据来辨识模式并自主学习，使得AI（人工智能，以下简称AI）在生活中具有极为广泛的应用。人工智能正在逐步渗透到每一个行业、每一个工作。或许，它将会在10年之内颠覆、改变我们做事的方法。

但同时，人工智能的出现和发展，区块链企业排行，正以多种形式取代人的工作，对越来越多人的就业产生影响，首当其冲的便是重复性高的工作岗位。人工智能将要取代人类工作的讨论已经持续了一段时间，一众网络大V和科学家认为，这种可能性的确存在。

世界***在《2016年世界发展报告：数字红利》中认为，发展中***三分之二的工作岗位容易被人工智能所取代，麦肯锡在《未来的工作：自动化、就业和生产力》报告中预测，到2030年，***可能有8亿个工作岗位将随着自动化的实现而消失；当前的工作中有超过一半会在2055年左右人工智能化。有的评***章甚至认为“人工智能将带来从未有过的严峻失业潮”。

“社交媒体与朋友圈中，关于AI的讨论漫山遍野地散落了一地。我看到了一部分人对于AI技术的狂热，也看到了另外一部分人对于AI的恐惧与戒备——然而我看到更多的，是茫然，是不知该如何面对AI这个新物种的不知所措。”——迈克斯·泰格马克《Life3.0》

AI是近在咫尺又遥不可及的新型产物，它仿佛无时无刻影响着我们的生活，我们对它却又一无所知。正因为如此，当今的社会上便出现了前文中的那种两极分化的态度：要么敬之如神明，要么畏之如蛇蝎。

这两种态度分别看到了问题的两面——它们都是正确的，但也都是不完整的。AI的到来是无可避免的，它带来的利益与危机也是不可避免的，但利益不是无限的，危机也不是不可控制的。

重大技术创新，在改变产业格局的同时，通常也会带来对就业的影响。人们担心人工智能将取代人类的工作，导致越来越多的人失业。但颇具讽刺意味的是，所有这些人工智能的实现，都需要大量的人力资源。

被机器人取代并不意味着大量失业，因为新的就业岗位将被创造出来。随着互联网的发展和技术进步，每一个市场环节、产业链条都会分解成N个部分，韶关区块链企业，分工更加细化，区块链企业软件开发，从而创造出更多工作岗位。人工智能的发展更是如此，它将催生更多新的产业、产品和服务，创造出新的岗位。

链基智能科技有限公司成立于2018年4月，是一家致力于研发人工智能与区块链技术相结合应用的创新型高科技公司，公司已成功入驻***认定的广州城投·中关村e谷区块链产业园中。

公司核心科研团队由国内外知名高校博士组成，均在知名国际期刊和国际学术会议上发表相关领域***多篇，主要负责产品研究，技术转化，专利申请等。

公司以"区块链 AI"为基本理念，专注基于区块链和人工智能技术研发各类应用。将自然语言***糅合于人工智能领域，能有效地实现自然语言通信的计算机系统。

在实现区块链应用落地的过程中，主要还存在以下挑战：

（1）去中心化的阻力

现有的中心化体系经过不断的修正，已有序地运作多年，形成了稳定的运作结构。近几年随着互联网的发展，更是涌现了如 BATJ 等“巨无霸”般的中心，人们已习惯于通过中心化的系统来处理、解决事情。而区块链技术作为新兴的 IT 技术，一方面受制于“不可能三角”的问题暂未出现有效的解决方案，未能如中心化系统般有效地解决实际商业场景中的“大规模、高并发”的应用要求；另一方面由于使用区块链构建的系统未经市场考验，人们对其系统的运行稳定性仍然存疑，在实际问题的解决上更倾向于引入中心化的体系进行处理。

（2）被歪曲的理解

一提到区块链，大部分人的初步印象是“ICO”、“发币”，进而可能会联想到 “割韭菜”等，造成这个的原因，一方面是由

于前期币圈的过度热炒，另一方面也是由于区块链这种新兴技术对很多人来说还不容易理解。还有一方面原因是区块链作为一种全新的技术，目前离成熟还需要一定的时间，而需要让用户认可和行业的加持则需要更长的时间投入。因此，尽管区块链技术将来可以给人们的生活带来颠覆性的变化，但由于前期的市场乱象及未形成大范围的应用，故人们大多对区块链还存在着一些误解。

（3）******有待更加明确

区块链作为一项新兴技术，哪里有区块链企业，目前大部分***仍未出台相应的******去对行业进行规范与明确区块链上存证信息、智能合约等信息的***地位，这就造成即使区块链具有可信、溯源、存证、不可篡改等特性，但由于缺乏*********的保护，在出现相应的***、仲裁问题时，区块链上存储的数据信息可能不能起到真正的效力。故区块链技术需实现落地商用，需要***出台相应的政策和***予以保护。在中国，***近一个月法务机构出台***解释，认可通过区块链技术收集的证据的“真实性”，无疑是在向有利于区块链推广应用的方向发展迈出了一大步。

认为超级人工智能将接管世界人还持有另一个前提假设：几乎拥有无限能力的超级人工智能可以很快解决很多重大的未解难题。但这种说法却没有太多证据支撑。

很多认同人工智能将实现爆发式增长的人预计，这项技术将会实现高速进步。我把这种神话般的观念称作“思考主义”（thinki***）。在他们看来：思考能力或智能水平是阻碍未来进步的因素。但这完全是一种谬论。（很多喜欢思考的人也都怀有这样一种信念：思考是一种神奇的超能力，甚至无所不能。）

以延长寿命为例。这些问题不是单凭思考就能解决的。光靠“思考主义”根本无法发现细胞的***方式和染色体的***过程。无论多么言之凿凿，也不可能单凭阅读所有已知的科学文献想清楚***的运作模式。没有一种超级人工智能可以简单地思考现在和过去的所有核裂变实验，然后在一天之内想出核聚变技术。

除了思考之外，想要从未知过渡到已知，还必须辅以很多元素。需要在现实世界中进行很多实验，每次实验都会产生大量相互矛盾的数据，因此需要通过进一步的实验来确立正确的假说。单纯思考潜在数据根本无法得出正确数据。

思考（智能）只是科学的一部分，甚至只是一小部分。例如，我们根本没有足够的数据来解决生老病死的问题，甚至连冰山一角都没有揭开。具体到生物体的运作机制，多数实验都需要用时间来慢慢酝酿。细胞新陈代谢速度很慢，无法加速进行。可能需要数年、数月，至少也要数天时间，才能看到结果。

如果你想知道亚原子微粒的情况，那就不可能单凭思考来获得答案。必须要建造复杂的大型物理设施才行。就算当今***聪明的物理学家比现在再聪明1000倍，如果没有对撞机，他们也无法获取新的知识。

超级人工智能无疑可以加速科学进程。我们可以制作原子或细胞的计算机模拟程序，从而大幅加快速度，但有两个因素限制了模拟器在获取瞬间进步时的实际效果。首先，模拟器和模型之所以能比它们模拟的对象速度更快，是因为它们删减了一些因素。这是模型或模拟器的自然属性。同样值得注意的是：对这些模型进行测试、审核和验证仍然需要在正常的时间维度内进行，从而匹配它们的模拟对象。换句话说，对事实的验证速度无法真正加快。

在模拟器中简化后的运行结果对于筛选***有希望的路径非常有用，因此可以加快进度。但在却无法超越现实，所有的现实因素都会带来一定的影响，这也是对“现实”的一种定义。随着模型和模拟器中添加的细节信息越来越多，便会碰到局限，以至于模拟对象的实际运行速度反而比100%***现实元素的模拟器速度更快。这便引出了“现实”的另外一个定义：在考虑了所有细节和自由度之后，速度***快的那个版本才是“现实”。

如果你能将细胞中的所有分子和***内的所有细胞都融入模型之中，这个模拟器的速度不会超过***。无论你怎么努力思考，仍然需要时间来完成实验，无论是现实系统还是模拟系统都概莫能外。

因此，尽管我不认同这种可能性，但我的确认同OpenAI所秉承的宏观目标，以及那些担心超人类人工智能的聪明人所怀有的担忧——我们应该开发友好的人工智能，然后搞清楚如何向其灌输与我们相似的自我***价值观。