人工智慧是否有可能提升人類能力？

01-06

當人工智慧在某個領域的能力、水平遠遠超越人類，我們是否有可能藉助它，相當於把它當做一位頂級的老師，提升我們自己的能力水平？
舉個栗子，柯潔如果長期與AlphaGo對戰練習，是否有可能更容易突破自己，棋力增長的更快？
這裡關鍵點在於：通過深度學習，相當於人類訓練機器，促使機器形成某種能力，是否有可能反過來通過機器訓練人類，使人類自身能力獲得更大提高？

謝邀。原題目跟問題內容關係不是這麼大，我把問題題目改成了「人工智慧是否有可能提升人類能力」，

在人工智慧發展到一定階段過後，確實可以反過來幫助人類提升技能。

人工智慧說具體的話是指機器學習。機器學習的一個核心是supervised learning (監督學習），就是每個訓練樣本都有人給出來的標籤，然後機器演算法進行訓練分類器。如標定這張圖是貓，這張圖是狗，然後機器學習演算法就可以訓練貓狗分類器了，給張新的圖片，這個訓練好的分類器就可以判斷是貓還是狗。但是對沒有標定的類別，比如說狼，就沒法識別了。

假設有個完美的機器學習分類器（深度學習網路已經接近完美），那麼是不是在測試集上的準確度應該是100%呢？其實不然，訓練好的演算法的準確度還跟數據的標定準確度有關係。大類別大樣本集合的情況下，人標定數據的準確度並不是100%。比如說計算機視覺里常用的ImageNet圖片集，包含來自1千類物體的1百多萬的圖片，是通過AMT眾包完成，難免有標錯的圖片。卷積神經網路在兩年前就號稱超過人的5%的分類錯誤率（http://www.cv-foundation.org/openaccess/content_iccv_2015/papers/He_Delving_Deep_into_ICCV_2015_paper.pdf），最近的卷積神經網路已經達到2.5%的錯誤率。這裡之前我CVPR『17組織的Scene Understanding Workshop (SUNw)收錄了一篇還蠻有意思的分析ImageNet之中failure case的論文(http://sunw.csail.mit.edu/abstract/What_Is_Wrong.pdf)。另外，「超過人類分類準確度「其實是公眾號搞大新聞的buzz word，本身其實很難量度，就不展開說了。

所以監督學習的upper bound其實是人標定數據的準確度，而且受事先定義好的可以識別的類別限制。

最近機器學習裡面大放異彩的一類學習方式是reinforcement learning（增強學習）。增強學習演算法訓練模型的監督信號只是完成任務的award, 本身並沒有給定怎麼樣的策略可以成功獲得award。這就給予了演算法通過不停試錯，在計算資源和計算時間允許的條件下，在廣闊搜索空間里找到完成任務的優秀策略的可能性。最終尋找到的這個優秀的策略可能比人完成任務的策略更優！這也是alphaGo通過增強學習提升棋力戰勝人類選手的核心之一。如果人類選手能反過來學習這個機器學習演算法通過千萬次試錯尋找到的優秀策略，當然能反過來提升自己的棋力。在alphaGo戰勝人類李世石和柯潔之後，很多棋手都表示從對局之中受到了很大啟發，對圍棋有了新的感悟。只是目前神經網路演算法並不能很好的解釋自己做出決策的原因，讓人難以理解為什麼演算法做出了某些神來之筆的策略。關於人工智慧演算法的可解釋性方面的研究目前還比較少，這也是我自己的研究方向之一。

人工智慧打破了人類思維和認知的定式，師夷長技以制夷。

有。

但是這種情形實在太少。

因為計算機本質是通過強大的計算能力去得到一個最優解。

但大多數時候，這種最優解的獲取方式並大多數時候都是不符合人類的方式。

我打個不是很恰當的比喻。

汽車比人類跑得快。但是沒有人會去和汽車學習跑步的方式。

因為這不符合人類奔跑的方式。

本質上，人工智慧和這是一樣的道理。

可以

謝邀。

不是該領域人士。

人學習需要動力，一個能夠保持比自己略微強一些的對手可以讓你最大限度的成長。過了，很大概率會讓你放棄。

不是有個比較有名的 AI 助教么，貌似 IBM 的。

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未來，輔助計算的人工智慧會拉大自然人與我們的評論智力。

腦機介面會讓學習手段完全不同。

我們生來不是為了思考。

自然演化的物種，第一序列是自我複製。思維能力只是輔助的。

一直是一個通信類科技迷。

可能很多人的長輩都有一個通病為了讓你在這小事上趕緊點，所以誇大事實。。。

昨天早上被奶奶叫醒，她說都快十一點了你快點起來了，不然沒早餐吃了。這套路我已經中了無數遍，加上昨夜熬夜到兩點，頭疼欲裂，所以想看一看到底幾點鐘了，如果還早就再睡。我摸了摸床頭櫃，想起來手機放在客廳充電。於是我又想著枕頭下面想找到手錶，想起來好像在褲帶子里。

然後翻身起來翻褲帶，然後看了一下時間，九點四十九分，時間不早不遲，起身折騰了半天也不想回床睡了，於是就帶著暈乎的頭過了一整天。（原諒我的啰嗦）

所以我想啊，為什麼不能有一個人工智慧。在我伸懶腰的時候自動告訴我時間呢？

alphaGo戰勝人類，只能說明圍棋已經不能代表人類的智慧了，就像計算機程序早就可以算PI到幾億位小數點後，算PI的精確值，已經不再是什麼高智商的活了，已變成純粹的體力活了。

所以，人工智慧目前來看確實是只是人類輔助的工具，可以給人啟發，幫助人少做體力活，但在思考哲學問題，進行藝術創作等方面，至少目前不能提升人類的水平吧。

不能，也沒必要。

你跟車比賽誰跑得快？

21世紀是提升人的綜合素質的一個世紀。

看到了@Liheng Tian 說的觀點(個人覺得沒意義。機器能做得很完美的事，人類為什麼要重複一次？)，也啟發了我更多的思考。這個確實有道理，但我認為還是有意義的。

從生產力角度來講，在很多領域機器都比人進步越來越快，但解放人類生產力的根本意義是什麼？是讓人擺脫他們不喜歡去做的事，從而有更多的精力時間去做他們認為喜歡去做的事。

比如玩音樂，玩繪畫，玩遊戲，這些事我毫不懷疑機器可以做的比人類更出色，但機器替你做了，你能收穫做這些事的樂趣體驗嗎？不能。但我可以利用機器提升我玩的能力。比如，彈吉他，很多人想學，但由於自學能力差或者等等其他原因，一直沒學成，但人工智慧說不定就能幫助你更快更好的掌握這一技能。

其實另一方面，從生產力角度來講，人類也不能太依賴人工智慧。比如高考，我毫不懷疑人工智慧答題的水平能遠遠超越人類。它能替你去參加高考嗎？不能。但它能幫助你更好的高考啊。有人說，這樣的高考還有什麼意義呢，既然人工智慧能做到的事情，高考就不應該考，我們也不應該學。可是人工智慧本質還是由人類創造的，你無法創造出一個自己都不甚了解的事物，現如今人類無法造出強人工智慧，跟人類目前仍然對人類最複雜的大腦知之甚少這一點，是有很大關係的。如果你沒有更厲害的人才，又怎麼樣創造以及駕馭更厲害的人工智慧？

人工智慧與人類能力的水平相互促進提升，私以為是今後社會發展的主流。人工智慧的潛力還很大，但人類的潛力我認為同樣很大，相互促進是加快進步的重要途徑。

暫時寫到這吧，有新的想法再補充，寫出這點粗淺的想法也是拋磚引玉了~

針對樓主問題

「是否有可能反過來通過機器訓練人類，使人類自身能力獲得更大提高？」

個人覺得沒意義。機器能做得很完美的事，人類為什麼要重複一次？就像下圍棋。現在隨便一個差不多的it公司，隨便寫一段代碼，柯潔也不能贏了。自從火器發明之後，弓箭最後只能作為小眾娛樂項目了。

人類做的事，應該是不斷完善與拓展機器的運用這類事情，比如找bug，比如給機器提供更好的訓練數據，比如把ai用於更多的領域，解放更多人的雙手，這樣大家就能讓雙手只干雙手應該乾的事（霧）

看了尤瓦爾的《未來簡史》，比較傾向支持他「人類的主觀判斷和思考也是一種演算法」這個觀點。人類的演算法由經過自然演化的發展由基因決定，生化激素驅動，總的來說還是非常先進（從空間複雜度和時間複雜度來說）。現在的人工智慧演算法都是由人類設計的，這就決定了人類不可能設計出自己未知的演算法賦予人工智慧。比方AlphaGo下圍棋，還是按人類的規則來下。如果人類修改了圍棋規則那麼程序猿必須告訴它新的規則或讓它自學新的規則，不然下次它鐵定要輸（或者違規判負）。雖然某些人工智慧能夠完善自身演算法甚至設計新的演算法，但仍然無法設計出人類未知的演算法。從這一點來說人工智慧只是在量上超過了人類，在質上只能逐漸逼近，還很難實現超越。

人類一思考，上帝就發笑…

人工智慧本來就分成兩個方向，一個稱之為強人工智慧，就是著力研製出有學習能力的，有情感的，可以替代人類思考的人工智慧。可惜，這個方面至今為止沒有大的突破。

還有一個方向就是弱人工智慧，弱人工智慧就是在某一方面替代人類的工作的人工智慧。比如下圍棋的阿爾法狗，圍棋界應該是沒有敵手了，但是你要他燒個番茄炒蛋，估計他燒不出來一樣，弱人工智慧本來就是作為一種人類使用的工具，在某一方面代替人類的某一工作，但其本身還是需要人類的使用的。

統一而論，目前的弱人工智慧處於一個日新月異時代，產品的更迭速度是以周記的，而強人工智慧的研究目前尚在初級階段。弱人工智慧在一定的程度上，極大的提升了人類的能力，舉個最簡單的例子就是60年代入職的員工和80年代入職的員工最大的差距就在於對於電腦使用的能力，而和90年代入職的員工來比較，前二者對於互聯網和新媒體的運用又遠遠及不上90年代的了。

事物的發展總是需要一個過程的，現在的智能手機或者智能機器人我認為這只是智能時代的初步萌芽階段，但它會一直向前發展的，因為這是人類目前的需要，也是科技發展的必然趨勢，就像手機從出現到現在的智能手機普及並且功能越來越強大，才經歷了幾年的時間而已，眾所周知，現在各大商業巨頭都已經部署智能機器人了，未來的幾年智能機器人勢必會像雨後春筍般遍地開花，並且越來越強大，智能機器人發展的前期毋庸置疑是人類為了提高自己的生產力而在創造，這個階段也會出現大量的失業人員。

但是科技在發展，而且人類的慾望也是滿足不了的，會將智能時代一直推向前進，隨之而來的機器人可能就不僅僅是為了提高生產力了，而是為了滿足人類本身的懶惰或者是其他方面的需求，智能機器人會逐漸的普及到社會的每一個角落，包括老百姓的衣食住行，毫不誇張的說，過不了幾年，你就不需要自己做飯了，機器人會滿足你，你不需要自己開車，自動駕駛更安全，不僅是工廠生產用上了機器人，而且很大一部分行業也會用上機器人，因為你的那些流水線式的工作對機器人來說太easy了。

老百姓的生活尚且如此，可想而知在一些不斷創新的科技領域對機器人的要求會更高，所以在未來的幾年裡，計算機編程相關的專業會特別吃香，前面就說了，科技一直在前進，在科技的前沿，人類能做的事情，除了感性方面的機器人暫時解決不了意外，所有的理性的問題智能機器人都可以解決了，包括文案、設計、創新、編程...

當機器人開始為自己編程的時候，人類的危機也就越來越近了，因為機器人越來越比人類厲害了，美國《變形金剛》一類的電影中的片段出現在現實生活中絕對不是危言聳聽，到那時候可不是人類創造機器人了，而是機器人自己創造自己，人類還會是這個星球的領導者嗎？

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所以個人觀點是，智能時代前期是好的，因為它是用來為人類服務的，但後期對人類來說真的不見得是好事，而且這不像克隆技術，克隆技術只是人在創造出另一個自己，會引起人類的騷亂而已，機器人可以說是另一個物種，它帶給人類的可不只是騷亂和恐慌這麼簡單的！

部分領域，必然會

以圍棋為例，現在職業棋手的布局大多已經狗化了

但也不能太絕對，該代替人類的，就代替吧（暫時沒想到例子）

必須能，我給寶寶買了科大訊飛的機器人，現在她可以用語音找故事了。

人工智慧，僅僅是個工具，工具，考慮的是，你買不買的起，你會不會用。

人工智慧不是生命，生命是什麼，人類不知道。

感謝火種，帶我光明。

我的原則，如無必要，不寫長貼

絕無微信，絕無公眾。

答案是肯定可以。

人工智慧是一個工具，工具是讓人使用的，目的是提高效率。

人工智慧的目的是為人類賦能。以一種人機結合的形式，讓人工智慧成為一個輔助工具，使人類的生活更加美好，學習、工作更加高效。

所以「提升人類的能力」只是人工智慧在學習領域的一個應用罷了。

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偏激一點來說，「人工智慧」對人類來說一定不是好事。

看到大部分答主僅針對弱人工智慧來談的。我就來談談超人工智慧。

以下摘自《機器人時代》作者，馬丁·福特。

人工智慧分為三個層級，分別是弱人工智慧、強人工智慧和超人工智慧。

弱人工智慧(Artificial Narrow Intelligence，簡稱ANI)是指僅在單個領域具有一定智能的程序。

弱人工智慧搶佔你的工作飯碗並不需要複製你所有的智力，他只需要完成你為獲得報酬所做的具體事情就好。比如搬箱子、創作音樂、寫報告等，都可以歸類為弱人工智慧。目前人類的大多數工作在一定程度上都是常規且可預見的，所以這些行業的從業者，包括白領、醫生、教師等都會面臨失業——這是弱人工智慧給人類帶來的近憂：失業。大家所熟知的戰勝李世石的阿爾法狗，就是弱人工智慧。

強人工智慧(Artificial General Intelligence，簡稱AGI)則是指能夠達到人類級別的人工智慧程序。不同於弱人工智慧，強人工智慧可以像人類一樣應對不同層面的問題，而不僅僅只是下下圍棋，寫寫財報報道。不僅如此，它還具有自我學習、理解複雜理念等多種能力。電影《機械姬》《我，機器人》裡面的機器人就屬於強人工智慧。

超人工智慧，指的是在所有領域都凌駕於人類智慧的計算機程序，如黑客帝國中的「矩陣」。強人工智慧和超人工智慧兩者的臨界點就是所謂的「奇點」，「奇點」之前，人類主導社會的進步；「奇點」之後，計算機變為社會進步的主導者。而且，超人工智慧的成長速度遠超人類，隨後人類時代終結，技術進步將進入「大爆炸」時代。

但是我們仍不確定的是，在超人工智慧時代來臨後。它們對地球生態的看法是什麼樣的。如果視野足夠廣，為保護生態與多樣性作出努力的話，我認為固然是好事。但若想建立個機器世界呢？