鶴大俠
你好，當下人工智能的發展如火如荼，也給人類帶來了許多方便和經濟效益，但科學是一把雙刃劍，有利就有弊，以下談談我對人工智能缺點的看法。
1.失業率增加。人工智能給單純無腦的機器加上了一顆智能的大腦，所以現在很多工作崗位的人都被智能設備所取代了，導致許多企業進行裁人，這造成了大量失業人員無處安放，畢竟現在人類的勞動力沒有全部解放，某一階段必然會發生衝突。
2.人與人的感情變淡。智能的機器再智能，它目前也無法做到有感情。雖然我們感嘆於人工智能的強大，但當你漸漸發現周圍的同學朋友都是行走的機器人時，你可能會感覺到這個世界彷彿沒有了喜怒哀樂，沒有了人情冷暖，這對我們來說是無法接受的。
3.缺乏安全性。雖然人工智能技術在某些方面提高了生產的安全性，或是解放了工作在高危環境下的人們，但沒有完美和絕對可靠的技術，一旦許多關鍵場合的人工智能設備出現了技術故障，所造成的災難和損失是無法想象的。
總之，人工智能是人類向更高文明發展的必經階段，在帶給人類巨大便利的同時，其弊端也不可忽視，雖然向前的路還很長，但我想隨著人類技術的不斷髮展和完善，這些弊端將能一一被克服和消除，從而讓技術更好的為人類服務。
智能嵌入式
人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”。“人工”比較好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什麼是人力所能及製造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創造人工智能的地步，等等。但總的來說，“人工系統”就是通常意義下的人工系統。
關於什麼是“智能”，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思維（MIND）（包括無意識的思維（UNCONSCIOUS_MIND））等等問題。人唯一瞭解的智能是人本身的智能，這是普遍認同的觀點。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構成人的智能的必要元素也瞭解有限，所以就很難定義什麼是“人工”製造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及對人的智能本身的研究。其它關於動物或其它人造系統的智能也普遍被認為是人工智能相關的研究課題。
人工智能在計算機領域內，得到了愈加廣泛的重視。並在機器人，經濟政治決策，控制系統，仿真系統中得到應用。
尼爾遜教授對人工智能下了這樣一個定義：“人工智能是關於知識的學科――怎樣表示知識以及怎樣獲得知識並使用知識的科學。”而另一個美國麻省理工學院的溫斯頓教授認為：“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。”這些說法反映了人工智能學科的基本思想和基本內容。即人工智能是研究人類智能活動的規律，構造具有一定智能的人工系統，研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應用計算機的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術。
人工智能是計算機學科的一個分支，二十世紀七十年代以來被稱為世界三大尖端技術之一（空間技術、能源技術、人工智能）。也被認為是二十一世紀三大尖端技術（基因工程、納米科學、人工智能）之一。這是因為近三十年來它獲得了迅速的發展，在很多學科領域都獲得了廣泛應用，並取得了豐碩的成果，人工智能已逐步成為一個獨立的分支，無論在理論和實踐上都已自成一個系統。
人工智能是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學習、推理、思考、規劃等）的學科，主要包括計算機實現智能的原理、製造類似於人腦智能的計算機，使計算機能實現更高層次的應用。人工智能將涉及到計算機科學、心理學、哲學和語言學等學科。可以說幾乎是自然科學和社會科學的所有學科，其範圍已遠遠超出了計算機科學的範疇，人工智能與思維科學的關係是實踐和理論的關係，人工智能是處於思維科學的技術應用層次，是它的一個應用分支。從思維觀點看，人工智能不僅限於邏輯思維，要考慮形象思維、靈感思維才能促進人工智能的突破性的發展，數學常被認為是多種學科的基礎科學，數學也進入語言、思維領域，人工智能學科也必須借用數學工具，數學不僅在標準邏輯、模糊數學等範圍發揮作用，數學進入人工智能學科，它們將互相促進而更快地發展。
人工智能的缺點在於不能共情，也就是心靈層面的，比如說心電感應，感同身受，以及人與人之間的默契
5G智慧新零售
作為一名科技工作者，同時也是一名教育工作者，我來回答一下這個問題。
首先，當前人工智能領域依然處在發展的初期，依然有大量的研究課題需要攻克，從目前人工智能的技術體系結構來看，依然有較大的完善空間，所以當前人工智能的缺點還是比較多的，這也是導致當前很多人工智能產品出現落地難的重要原因。
從技術的角度來看，當前人工智能的缺點主要體現在以下三個方面：
第一：智能體對於場景的要求比較高。目前人工智能產品對於應用場景有比較高的要求，這是當前人工智能技術應用的重要障礙之一，隨著雲計算、大數據和物聯網的發展，以及5G通信的落地應用，未來人工智能的應用場景會逐漸得到改善，這也會在很大程度上促進人工智能產品的落地應用。
第二：智能體對於操作人員的要求比較高。當前人工智能產品的應用還需要有專業技術人員的參與，而且很多智能體的操作步驟也比較複雜，這也在一定程度上限制了人工智能產品的應用，這也可以看成是當前人工智能一個不小的缺點。在當前產業結構升級的推動下，行業領域的人才結構也在不斷優化升級，這會在一定程度上解決這一問題。
第三：智能體自身的功能有較大的侷限性。目前人工智能整體還處在“弱人工智能時代”，整個人工智能技術體系的成熟度還不高，大量的決策都需要人工參與，這也可以看成是目前人工智能的缺點。
最後，雖然當前人工智能的缺點比較多，但是隨著人工智能平臺的陸續推出，人工智能時代也正式開啟，相信隨著相關研究的不斷推進，人工智能自身的缺點將逐漸得到解決。
我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續寫一些關於互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收穫。
如果有互聯網、大數據、人工智能等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以在評論區留言，或者私信我！
IT人劉俊明
你不知道吧？人工智能也有它的“難言之隱”
在Gartner發佈2017年度新興技術成熟度曲線報告中，無處不在的人工智能成為關注熱點，而在安全領域人工智能也為行業發展帶來了新契機，人工智能憑其自動化以及強大的數據分析能力，為實現更快更精準的漏洞發現和修復，帶來了可能。也正因如此，有越來越多的企業和安全廠商開始利用其技術優勢對抗網絡安全威脅與網絡異常檢測，升級網絡安全檢測體系。
有一點必須肯定，就是人工智能對於網絡安全是絕對有益的。自去年WannaCry肆虐全球后，人們終於見識到勒索軟件的威力，不敢情敵。另一方面，隨著惡意軟件像病毒一樣不斷自我變異，安全研究人員發現不使用人工智能，幾乎不可能發展出恰當的響應策略。但我們必須明白的是，人工智能並非“萬能藥”。事實上，與其他任何技術一樣，也存在自身技術的侷限性。
說來尷尬，AI可能不適合低功耗設備
實際上，絕大多數的物聯網設備通常都是低功耗小數據量的，倘若惡意攻擊者已將惡意軟件植入到這一層次，可以說，人工智能基本上也就不頂用了。原因在於，人工智能需要大量內存、計算能力及大數據才可以發揮作用，數據必須發送到雲端進行處理才能受到AI的響應，而物聯網設備通常不具備這幾個條件。這就像發生車禍時，車載AI會自動撥打報警電話並報告車輛所處位置，但車禍已經發生事實改變不了，而車輛自動報警可能比等路人報警要節省時間，但卻無法預防撞車。換言之，人工智能只有助於設備完全失控之前檢測出有哪裡不對勁，或在最壞的情況下，讓你不至於失去整個
IoT基礎設施。AI無法分析自己不知道的東西
現實世界是繽紛多彩且不受控的，因此AI能在嚴格控制的網絡上運行良好，但卻無法‘網絡’以外的未知。我們說，人工智能有四大痛點，即影子IT、BYOD項目、SaaS系統和僱員，不論我們給AI注入多少大數據，都得同時解決這4個痛點，而這卻是幾乎不可能完成的任務。
尤其是在一家企業當中，總有一些僱員會通過不安全的Wi－Fi網絡，在個人筆記本電腦上打開企業辦公郵件，其結果就是敏感的數據就此流失，面對此種情況，人工智能甚至都不知道發生了這件事，其最終結果就是，公司內部應用可以受到AI保護，防止用戶誤操作，而對於僱員使用的那些終端設備卻無法感知。不僅如此，只提供智能手機App，卻不提供企業訪問控制、實時日誌的雲系統，又如何引入AI呢？這種情況，企業是沒有辦法成功利用機器學習的。
AI也可用於欺騙AI
你可曾想到，安全人員用AI優化威脅檢測的同時，攻擊者也在琢磨如何用AI規避檢測。一方面，企業用AI獲得更高的準確率檢測攻擊；另一方面，攻擊者也再用AI開發更智能且會進化的惡意軟件規避檢測。可以說，惡意軟件就是用AI來逃過AI的檢測，且這些惡意軟件一旦成功騙過一次公司的AI檢測關卡，以後就可以很輕鬆的在公司網絡內橫向移動而不觸發任何警報，公司的AI會將惡意軟件的各種探測行為當做統計錯誤加以排除。當檢測到惡意軟件時，企業的安全防線早已被洞穿，傷害已經造成。
在思科發佈的最新調查報告中我們看到，39％的首席信息安全官（CISO）稱其公司依賴自動化推動網絡安全工作，另有34％稱其公司依賴機器學習，32％稱其高度依賴人工智能。儘管這些CISO們都很看好AI，然而除了識別惡意行為，該技術在安全領域中的其他應用場景並不是很多。可見，人工智能並非安全圈內遊戲規則顛覆者。
記得上海交通大學軟件學院教授陳海波曾經說過：“人工智能最令我感到震撼的是，在一個封閉的環境可以做得如此之好，但同時也讓他感到失望的是，在一個開放的環境卻做得如此之差”。因此，與其將人工智能視為安全領域的救星，不如將精力放在更基本的控制、監視、策略等方面上，切莫過度炒作誇大其詞。
生活旅程
隨著現代科學技術的飛速發展，先進的技術在各個領域都得到了廣泛的應用，使得生產力獲得了大幅度的提高，為改善人民生活水平作出了巨大貢獻。下一次生產力飛躍的突破口在哪裡？目前越來越多的科學家把希望寄託於人工智能。
人工智能，可能眾多人第一反應就是機器人。因為在各種文學著作，電影，電視劇中人工智能的形象以機器人居多，比較出名的就有“終結者”這種膾炙人口的經典。
人工智能並不是侷限於機器人這一個品種。理想中的人工智能應該是包含著各種形態的智能體，以我們人類可見可概括的形體來說，可以是計算機程序、機器人、車載硬件、甚至是芯片，而人工智能就存在與這些硬件當中的軟體內。
然而，萬事皆有利有弊。使機器有自己的思維是否會對人類自身產生威脅，這是人們需要考慮的事情。電影《我與機器人》便描述了一個機器反而要消滅人類。同時，大量人工智能的產生會造成大量的失業。由此而見，我們需要做的還有很多。但有一點事確定的，只要正確運用人工智能，它將極大程度上推動人類文明的進步。
未來無界
霍金曾發出警告，人類面臨一個不確定的未來，先進的人工智能設備能夠獨立思考，並適應環境變化，它們未來或將成為導致人類滅亡的終結者!如果真的有一天，人工智能機器人變成了能獨立思考，獨立的做出準確的判斷，一旦有一天人工智能反客為主，到時人工智能對於人類將會是毀滅性的災難。甚至被人工智能消滅。地球將被人工智能統治。
當人工智能處於一個低級階段的時候，人類可以讓人工智能來代替人類進行一些需要基本思考的工作，比如記賬，審計，閱讀，還有風險更低的體力勞動，畢竟現在由純機器操作的工廠還是有一定事故發生率的，而人工智能是可以通過自己分析預判來減少風險的。
雖然可能會帶來大量的失業，但是這本來就是社會前進必須經歷的過程，當新技術被髮明出來時一定會影響某些群體的既得利益，然而只要這個前進的方向是對的，也就無可厚非了，畢竟被取代的是所需能力不高的工種，只能怨自身沒有什麼不可替代的價值了。人工智能的發展，導致很多人失業。據人力資源和社會保障部2016年新聞發佈會介紹，2016年末中國失業率達4.05%，機器人不會犯錯，不會累，不需要休息，不需要工資。
這完全可以代替很多職業，例如工人，司機等等不需要思想的工作。如此便會導致大批大批的人失業，大批大批的人整日無所事事。
螃蟹愛科技
人工智能雖好但同樣也有缺點，如高成本，增加了失業率，缺乏創造力，沒有循環漸進的改善，而且人工智能只適合做一些低端重複性工作。
維護成本高
人工智能的創建需要巨大的成本，因為它們是很複雜的機器。此外，他們的維護和維修也需要很多錢。他們擁有需要經常更新的軟件程序，以滿足不斷變化的環境的需求。恢復丟失的代碼和重新啟動系統的過程可能需要大量的時間和成本。
失業率變高
人工智能技術取代人員可能導致大規模失業，這是一種不良現象。如高速收費站用ETC代替人工收費模式，讓一大批收費員面臨失業。
缺乏創造力
人工智能技術可以幫助你創造和設計，但不能給你任何建議，因為他們沒有人腦的力量。人類是有情緒和高度敏感的，他們可以思考，感受，聽到和看到，而機器完全缺乏創造力和思考。只有人類才有足夠的能力去設計，然後將其變為現實。機器儘管是智能的或智能的，但其處理能力有限，這與其可編程算法有關。
缺乏經驗和改善環境
與人不同，AI無法通過經驗得到改善，並且隨著時間的推移它可能導致磨損。技術無法改變他們對不斷變化的環境的反應，而且機器沒有道德價值觀和情感。他們執行了編程，不能做出錯誤或正確的判斷。如果他們不熟悉某種情況，他們就無法做出決定，也無法進行細分或錯誤處理。
綜上所述，人工智能固然可以改變我們的社會，提高工作效率，但同樣地也會有很多弊端，由此可見人工智能也並不是很完美，只有人和人工智能相結合，雙方優劣互補社會才會變得更好。
科技世紀
我認為人工智能雖然好，但它也有以下弊病。
一是需要投入大量的硬件維護人力，試想，你使用人工智能肯定要發生故障，如果沒有硬件的維護，怎麼保證繼續運行？
二是需要大量的軟件開發人力。在人工智能的使用中，會發現有許多弊病，還有許多需要完善的地方，這就需要有強大的軟件支持。這就需要有嫻熟的軟件開發人員對軟件進行更新換代，以滿足多功能使用需求。
三是需要培訓專門人才來維護、操作和使用人工智能，這需要投入大量資金。
四是造成了大量的人員下崗。因為人工智能在生產線上工作，所以，就需要裁剪大量的人員，使失業人員增多，增加了社會負擔。
五是配套的工作母機也需要開發智能操作才行，而做到這一步，就需要增加大量的成本費用。如果做經濟分析，有的領域使用人工智能，增加的成本要大大超過人工操作的成本，這是得不償失的。作為一個企業家，不會做賠本賺吆喝的買賣的。
六是人工智能每開發一個軟件或改進一道程序，都需要配套的工作母機同時進行改進，這些改進需要母機制造工廠或維護人員同步進行。如果達不到這個要求，人工智能只是一堆破爛。
蒙圈了136
以下是我的見解，不認同別噴！
1. 大部分重複的腦力工作將被機器取代，大量人口失業！
2. 教育向研究型發展，過去大部分人都是接受通才教育，可是未來大部分人都必須接受研究型教育。通才教育覆蓋的範圍會逐漸被機器取代，社會轉向研究型教育，人類的工作變成對更多未知領域找出建模方式，然後訓練機器去數字化描述並據此決策
3. 自動化決策和推薦越來越多，被更深層次統治，決策的傾向是人為調教的，所以這算被人類統治還是被機器統治？
4. 自動化推薦強化偏見與偏愛，社群分裂和衝突加劇
5. 當人類的大腦被建模，也許強人工智能就出現了，bomb！
Joan妹
應該有3點。
一是無法解決人生理感知的問題。七情六慾，是人的本能，也是社會中人對各種事物的客觀反應，人工智能不能解決。
二是運動協調性和柔韌性問題。我們知道，人類運動除了耐力、爆發力和速度外，也講究協調和柔韌性，這樣才能靈活處理各方面外部活動和事物。
三是遺傳問題。人類的生殖和遺傳是基本的功能，也關乎生命延續，因此，人工智能再發達，也很難把基因編碼做得很棒。
