1樓：
新技術會創造出新崗位來。只是對人的技能要求會不一樣了。
舉個例子，過去是碼農寫電腦程式，有了深度學習，碼農不需要了，估計就是變「馭手」來訓練人工智慧程式，又或者變成「資料收集者」。掌握深度學習人工智慧的基本概念是對這些人的技能需求，而不是什麼c語言，資料結構之類的知識了。
總的說來，對人的要求是越來越高了，人類出生時從遺傳獲得的能力是遠遠不夠用了。
所以，如果人類不能找到一種快速學習，進化的能力，一定會被自己創造出來的人工智慧這個弗蘭肯斯坦所毀滅。
2樓：克雷斯多
當年也有下崗潮，不過相比於行政力量的干預，ai的代替是逐步的，這就會給那80%的人留下空間，雖然那80%的人不會都尋找到其他合適的工作，但至少比下崗潮要好多了。
新的進步會開拓新的工作崗位，ai問題值得擔心，但也不必太過擔心。
3樓：姬矢準
未來的世界最後有可能發展為黑客帝國那種成長到成年後躺進培養艙一輩子那種世界。
人類社會已經脫離了階級層面，邁向了社會共產主義，沒有人與人之間的壓迫和奴役，因為有比人類更高階更完美的AI可供驅使。
當然，這個過程不可避免會發生這種階級融合所產生的社會性動盪。
當人類的物質層面再也無法突破了，每天只能混吃等死，思考人生。就會一輩子在虛擬世界中挖掘精神層面，成為自己世界的造物主。
4樓：張永強
真的很可憐！
老黃牛世代幾千年在地里耕種，現在拖拉機馬上要解放它們了，它們竟然害怕了。
亞里斯多德說過「哲學起源於閒暇和詫異。」只有你閒暇了才有空探索更深層次的東西才能更高階。
機器學習或者深度學習能替代有限元麼？
吳會歡 可行。不過我如果使用fp64型別的輸入，模型訓練跑不動。會過擬合。結果變化範圍很大，例如六個數量級，資料不能隨便正則化，容易出問題。坑很多，要有一套理論才能完善。 已重置 如果你把DRL的過程中的 世界模型 看作這裡的用有限元表示的物理規律，那麼理論上DL可以同時學習世界模型和對世界中的實體...
深度學習在AI實現方法上是否已經形成了壟斷，這是不是一種不好的狀態？
科研的目的在於對生產力的推動，不僅僅是為了自身的滿足，為了科研而科研。設計很好的網路，很好地解決實際問題，這樣的科研難道沒有意義嗎？深度學習的出現，很大程度上推動了人工智慧的發展，也創造出了實用的產品，從這一點上看深度學習是很有好處的。但是很多科研工作者為了刷文章，連BP公式都不會推導就做的話，這也...
視覺 自然語言 語音等AI領域，有哪些深度學習暫時處理不好 或者不如傳統方法的方向？
多智百科 我對自然語言處理有一定的了解，我簡單介紹一下深度學習在自然語言處理中的應用，近幾年，深度學習在影象和語音處理領域已經取得顯著進展，但是在同屬人類認知範疇的自然語言處理任務中，研究還未取得重大突破。深度學習在影象的語音領域取得了突出成果，但是在自然語言處理上還未取得重大突破，與語音和影象不同...