文档介绍：[人工智能利弊论文] 人工智能应用的弊端
自2016年3月AlphaGo战胜世界围棋冠军李世石，人工智能也越来越成为社会关注的焦点，伴随着人工智能应用的普及以及各界人士对人工智能未来的猜测，进而引发的人工智能威胁论也被社会各界人士所讨论。择一个万能函数建立预测模型[1]。首先用户输入大量训练样本数据，机器对模型进行训练，选择可以使预测的模型达到最优的参数集，从而使模型能够更好地拟合训练样本数据的空间分布[2]。谷歌公司在训练AlphaGo时，收集了20万职业围棋高手的对局，在经过不同版本AlphaGo之间的自我对弈，生成了3000多万个对局，包含了人类围棋领域所积累的所有丰富和全面的知识与经验。相比IBM“深蓝”战胜国际象棋卡斯帕罗夫，其依靠了强大的运算能力取得了胜利，AlphaGo的最大进步是从“计算加记忆”进化到“拟合加记忆”法则[2]。智能设备具有了海量数据存储和高速的计算本领，人机交互(human-computerinteraction)系统研发过程遇到的瓶颈仍是识别和表达情感方面。
情感在人际交往中扮演着重要的角色，情绪的识别主要是识别人类传递情绪的信号。既可以通过语言直接传递，也可以通过语调、面目表情、姿势等进行表达。机器具有智能，“情感”是十分重要的一环。这要求机器具有对认知的解释与建构，而认知的关键问题则是自主和情感意识。
对人工智能的威胁霍金总结说：“人工智能在短时间内发展取决于应用它的人，长远来看到底其能否被控制是我们需要关注的内容。”针对人类对于“人工智能终将超越人类”的担忧可以概括为以下两点：(1)蠹生于木，而反食于木。恰如部分美国科幻片中所展现的场景，人类创造的机器因被赋予人类情感智力而脱离人类控制。(2)机器因其具有人类交互的情感且很少产生人工失误而逐渐取代人类的劳动，致使人类无用武之地而待业失业。从技术飞速发展过程来看，智能设备的应用往往只是其在某一功能极大化的使用，如，专家系统其解决的只是某一领域内复杂问题解决方案的决策提供;虚拟现实技术是生活场景的实体化展现，以方便用户更好地体验现实场景;服务领域的机器人，提供的只是某一行业的服务，恰如汽车提供的只是快速的代步工具而不能与人交流一样，智能机器只是发挥其某一单方面的优势，从而更好地辅助人类完成特定的工作。在未来社会，那些简单重复性的劳动将被机器所取代;此外，还有一些通过大量数据进行判别决策类的输出，从而更好地为人类提供建议;同时对社会生活中重大事变、复杂工业系统中的故障处理，这些存在危险的领域中有智能设备的存在其实质是对人类安全及人类价值的礼遇;而对于那些与人交流密切的服务领域内，则更需要人与人的沟通，才能更好地服务于人。这些机器的存在解放了人的身体，进而可以使人类投入更多精力在科研领域。而人工智能与人类之间的关系，可以用“共存”一词进行概括，即按劳分配，取长补短[2]。
3机器学习理论
目前最受社会关注的智能算法，当属日本学者福岛教授基于HubelWiese的视觉认知模型提出的卷积神经网络模型(ConvolutionNeuralNetwork，CNN)，是一种深度监督学习下的机器学习模型。深度学习的概念来源于人工神经网络，常见的深度学习算法包括：受限波尔兹曼机(RestrictedBoltzmannMachine，RBN)，DeepBeliefNetwork