人工智能没有意义的概念，没有价值观，终究只能是人的工具，而不可能超越人类。
总之，如果人类确定了问题，确定了可用的手段或者信息，人工智能可以给出答案，乃至近乎完美的答案。但是，人工智能不会设计这种目的—手段的框架，也不会主动突破这种框架。
人是追求意义的智慧生物，因此有自己的价值观。人类赋予某些事物以意义或价值，才构成了目的—手段的逻辑关系。也就是说，人能知道自己要的是什么，怎样才算是达成了目的。而人工智能没有意义的概念，需要人类将具有意义的逻辑关系编码输入，人工智能才能按照这种关系工作，但它本身无从建立这种关系。
人以意义来理解世界，也以此与他人交流、合作。米塞斯曾举过一个例子，假如某人闯入了一个从未去过的原始部落。那些原始人未开化，没有语言，或者即使有语言他也听不懂。但是，如果他看到这些原始人架锅生火，他就会知道，他们是要做饭了。人类有相似的心智结构，即使语言不通，也可以相互理解。如果换成机器人呢？除非是科幻电影里那些由演员扮演的机器人，否则它只会搜索和输出代码，而不会真正试图去理解眼前所发生的事。
可见，人与人工智能最大的不同，就是人通过意义和价值与外部世界建立联系。这是人作为主体而不是客体的基础，也是人类合作和创新的基础。人工智能没有意义的概念，没有价值观，终究只能是人的工具，而不可能超越人类。
值得注意的是，我们可以看出，主流新古典经济学的理性经济人假设，正是将人当成了在既有目的—手段框架下寻求最优解的机器。这其实是省略了人的行为中最具有本质性和创新性的部分。理性经济人所构成的经济体，是静态的、机械的，被动的，充其量是人工智能的世界，而不是人类社会。
经济学是价值中立的科学，因此经济学不研究也没有足够的能力研究某个个人究竟应该确定什么具体的目标，运用什么具体的手段，但是，经济学应该将个人在目的—手段框架的行为模式纳入研究的范畴，否则就是舍本逐末，具有难以克服的缺陷。
很多人忧虑人工智能是否会取代人类的工作。那么今天我们就来聊一聊人工智能发展对我们的影响吧！
先来看一份数据：
根据《2017 年中国制造行业发展报告》提供的数据：2010 年时，中美两国制造业的总产值相差不多，但我国的产业工人却比美国多了 10 倍，约为 1.14 亿。
那么在不远的将来，随着现代化水平的提高，中国将会有大量的产业工人失去现有的工作。甚至，我们的工人数量将会比美国还要少。因为从 2013 年至今，中国一直保持着世界最大的工业机器人市场的地位，同时中国也是全球最大的工业机器人消费国。
根据《2018年农民工监测调查报告》，中国的农民工人口总数已经接近3 亿人，然而，他们所从事的绝大部分工作，都可以被机器人取代。
除了制造行业，建筑业、服务业也在遭受着人工智能的强烈冲击。所有从事机械重复工作的岗位，都正在经受着人工智能的挑战，而重复性体力劳动工作必然是第一批牺牲品。
然而人工智能的发展目前还远远没有抵达科学原理上的瓶颈。
人工智能的水平主要依赖于算法、计算能力以及大数据的支持。
● 在算法层面的变化几乎是无穷的。
● 人工智能依赖的计算能力，则可以通过云计算的方式不受限制地扩展。
● 大数据则会随着我们的积累而不断增多。
所以，总体来看，人工智能在科学原理上没有瓶颈。越来越多的工作岗位被人工智能所取代已经是一个不以人类意志为转移的事情了。
人工智能一定会取代部分工作，但人工并不会被完全取代。历史证明每次生产力的解放，都是向外扩张的开始。随着人工智能的发展，我相信一定会有我们想像不到的新工作出现。
未来，究竟是人工智能的侵略，还是人类自我的解放。当所有的工作岗位都成为历史时，人类这个物种是否将完成一次新的进化，这都是一个未知数。让我们共同期待这一天的到来吧！
想象一下后厂村村民的一天是如何度过的。早上7点起床，9点赶到公司，搬了一整天的砖以后，你大概19点左右可以离开公司，21点左右可以回到家。当你拿出锁在柜子里的switch，正准备上岛动森时，微信突然弹出一个对话框，“这个需求可以做么？”
你转头看着刚刚充好电的AI设备，好想对它说一句：“wake up，你该帮我工作了。”但现在的问题是，AI可以代替人类进行部分工作已经是公认的事实，AI什么时候可以彻底将你我从工作中解脱出来？
搞清楚这个问题之前，我们先来看看AI的底层逻辑是什么，它凭什么可以代替人类工作？
AI是Artificial Intelligence的缩写，全称人工智能。说到人工智能，就不得不提大名鼎鼎的图灵测试。1950年，AI之父阿兰·图灵发表了著名的《计算机器与智能》一文，给出了判断一台计算机是否具有智能的测试方法，即图灵测试。
图灵认为，一旦计算机能够展现出与人类相同或相似的行为，且这个行为是经过大脑思考的，那么则有理由相信计算机与人一样具有思维。
来看看图灵测试是怎么操作的。首先，在相互之间无法辨别对方身份的前提下，让C来询问A和B一系列问题，并给出最终结论。为避免C通过声音来判断，三个人的所有交流都是以文字为载体。而A的任务是尽量使C做出错误的判断，B的任务是帮助C做出正确判断。
在不知情的情况下，用计算机D来代替A，重复以上游戏。如果D和A误导C做出错误判断的次数相差无几，那么至少在这个游戏中，则可以认为计算机拥有和A（人）一样的思维。
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一直到2014年，世界上才出现了第一台通过图灵测试的计算机。它叫尤金.古斯特曼，在测试中，它成功让人类相信自己是一名来自乌克兰的13岁男孩。 这被认为是AI发展史上的里程碑事件。
而图灵测试其实也揭示了AI的本质：AI因模仿人类智能而生。但不同的是，它是通过计算完成任务，而人是通过感性和理性。
但到现在为止，仍然不能回答AI什么时候可以把人类从工作中解脱出来。用计算机专家唐纳德·克努特的话来说：“AI已经在几乎所有需要思考的领域超越了人类，但是在那些人类和其他动物不需要思考就能完成的事情上，还差得很远。”
AI可以代替人类做一些重复性的、固定的工作，但某些需要软技能的工作，如同理心、创造力、想象力、批判性思维等，AI还不能完成。而原因之一就是，AI没有意识，它尚且只是一台没有感情的工作机器。
那么AI如何才能拥有意识？有一种说法是，按照人脑的构造仿制出一个新大脑。早在2016年，美国圣路易斯华盛顿大学医学院的研究人员就绘制出了迄今为止最全面、最精确的人类大脑图谱，其中包括以前从未公布的97个人类大脑皮层区域。但人类对于大脑是如何进行记忆、判断、分析等思维过程的，至今仍然十分迷惑。
从运算量的角度，模拟人脑也是个道阻且长的过程。人脑约有860亿神经元，每个神经元有一到两万个突触。保守估计，人脑约有860亿*10000即860万亿个突触。假设我们把这些突触比作GPU，那么人脑就相当于一台超级计算机。
目前，世界上最快的超级计算机是美国的顶点，它的浮点运算速度是每秒14.86亿亿次。其中，95%的计算力由28000多块GPU承担。那么在理想的状态下，人脑作为超算的浮点运算速度至少是顶点的860万亿/2.8万即307亿倍。
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最后，不如来看点乐观的信息。去年，牛津大学人类未来研究所发布了一份名为《人工智能何时超越人类》的报告，这份报告描绘了一幅关于AI的美好愿景。2024年，AI将在翻译领域超越所有人类；2026年，AI便能写出高中水平的文章；2027年，AI能驾驶卡车；2049年，AI能写出一本畅销书；2053年，AI能胜任外科医生的工作。
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本回答被网友采纳其实人工智能取代人类并非是一件坏事，科技迅速发展的今天，人工智能在科技中有着重要的作用，是很重要的劳动力，并且淘汰了一部分的劣质劳动力，对社会的发展起着一定的推动作用。人工智能的发展会取代一部分的职业，比如说制造业，在短期内会对就业造成很大的冲击，但是工作不会消失，而是转变为新的形式。我们可以看出，人工智能会更适合处理一些简单的事物。就像马车会被汽车取代，大大的方便了人类的出行。
人工智能的发展并非是一件的糟糕的事情，很多划时代的科技成果会引发人们生活方式的改变，短时间内难以接受，但是科技才是第一生产力。所有的重大科技无一例外都成为了历史发展的加速器，同时也会提高人类的生活品质。人工智能当然不会完全取代人类。但是我们需要人工智能，他给我们带来了许多便利，他会更好的服务于人类。人工智能并没有自主意识，而这种意识恰恰是人类独有的，并且这种意识会让人类有情感，人工智能已经渗透到我们生活的各个领域，人工智能没有自主意识更不会凭空产生自主意识，他没有抽象思维，人工智能做到的只能是模仿热泪。他们的一切都掌握在人类的手中。它们只是为了人类服务而设计的。不可能会超越人类，主宰地球。
人工智能不能依靠自己的来进行创造。它需要人类输入代码来控制它，并得到最好的结果，人类对于世界的认知还处于起步阶段，更何况只是一推铁的人工智能。我们各自接受人工智能与人类社会并存，但这并不意外着人工智能会与人类社会发生冲突，而是互相协调合作，实现互利共赢。
马云曾经这样说过：未来30年的业务核心在于创造力。因此，很多事情已经改变了。我们教育孩子的方式，不能只教知识，因为机器学知识更快。伴随人工智能在各个领域的应用，极大方便了我们的生活和提高了工作效率。但是，我们将面对一个很现实的问题。我们的部分工作正在逐步被人工智能替代。机械性、重复性、程式化的工作未来将会被人工智能取代，低级劳动力将面临失业的威胁无疑也是现实的问题。
实际上来说，一些流水线上的劳动力正慢慢地被机器所取代。下面我举例几个容易被取代的岗位：
翻译。曾经也是很多语言毕业生的就业方向之一，但在人工智能浪潮中，Google引入了神经机器翻译系统，科大讯飞等公司研制出的翻译软件已经能接近80%的准确度。可以想见，未来低端的翻译将彻底被取代，即便是高端的同传、交传，也将受到极大冲击，想单纯靠一门语言吃饱饭是越来越难了。
保险承保人。面临着被自动化取代的风险，因为应用程序可以标准化，而且大多数公司都制定了确定资格的规则。机器学习可以帮助计算机系统学习这些规则，并将它们应用到申请审查中。
3. 客服中心。在这一点上，大多数人都熟悉自动化的客户服务电话和电话营销。使用自然语言处理、自动接听电话线能够更好地理解客户所说的内容，并正确引导客户。通常还有一个选项可以选择 “真人”接听，但这个岗位在未来几年内也会被淘汰。
我们进化了许多亿年，进化过程中最优先去进化的能力就是无界随机能力，为了得到这个能力，我们扔掉了速度、扔掉了效率、扔掉了可靠、扔掉了条理，但也是这种能力让我们能够产生足够多足够好用的各种新策略，因此我们现在可以站在这个星球的食物链顶端。机器在精确思考模式下，无法产生新情况，跟我们是质的区别，所以是不能取代我们的。
关于机器，关于我们的世界，还有许多我们未讨论到的东西，更有许多我们还未发现的东西，要搞明白这些东西，利用好这些东西，都需要我们立足事实，从实际情况出发，去观察去分析，必须更加深刻地了解这个世界，才能更好地适应这个世界。
