早在人工智能开发之前，智能机就能取代数千万个工作岗位。生活成本将大幅下降，但政府将被迫提供解决方案。数百万人将接受再培训以获得所需技能。最终，其余的必须得到一些工作，并支付最低生活工资。
根据人工智能之父约翰麦卡锡的说法，它是“制造智能机器的科学与工程，特别是智能计算机程序”。
这个问题是一个广泛而模棱两可的问题，所以为了回答这个问题，我已将其分解为子问题。
像很多事情一样，答案是“它取决于”。如果我们将深度学习作为日益流行的AI工作负载的一个示例，那么构建用于数据集深度学习培训的AI系统在很大程度上取决于您可以轻松访问的资源，专业知识和基础架构数量。例如，您可能作为独立开发人员使用的系统，或者作为较小环境中的研究人员，与支持大型组织“AI启用”与客户的业务交互所需的系统有很大不同，或者提高临床护理质量，或检测大量金融交易数据中的欺诈行为。
许多最近的机器学习代码都是用Python编写的，并且用C ++运行。这是推动机器学习发展近期复兴的元素的自然后续现象。 当前发展生态系统的很大一部分是在深度学习领域。这实际上是由反向传播的实现（一种在许多神经网络架构上迭代工作的统计优化形式），计算能力的提高（通常与GPU一致）和大量数据的可用性启动的。
众所周知，人工智能是世界上最强大，最快速发展的技术。AI是一种人工意识，通过人类的指挥来完成，但毫无疑问人工智能比人类更有效，更好，更便宜地工作，现在大多数企业都使用人工智能来完成他们的工作。
计算机技术的终极必须是一个可以自我更新的有机系统。通过各种感官输入接受器从它的当前环境中学习的东西，可以提供它自己的电源，能够移动并可以与其他系统通信。
这是一个具有不同程度确定性的复杂问题。假设你指的是机器意识和人工超级智能 - 人工智能的第三和最后阶段 - 我们还没有，但我们肯定会越来越近。
智力可以被定义为推理，解决问题和学习的一般心理能力。由于其一般性质，智能整合了认知功能，如感知，注意力，记忆力，语言或计划。在此定义的基础上，可以通过标准化测试可靠地测量智力，获得的分数预测了几个广泛的社会结果，如教育成就，工作绩效，健康和长寿。因此，让我们详细研究人工智能与人类智能之间的差异。
斯蒂芬霍金说：“ 我们已经拥有的原始人工智能形式已被证明是非常有用的。但我认为全人工智能的发展可能意味着人类的终结。”
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