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先知先觉的不只是李世石，在春兰杯、围甲联赛中，阿尔法狗自创的许多精彩招式被不少人类棋手吸收应用，并发扬光大。
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李世石还希望自己的下一代跟随人工智能学习：“阿尔法狗仅仅用6个月的时间便提高到了围棋大师的水准，通过数据判断能够很稳定地扮演围棋教育的角色，我觉得如果我女儿能够跟它学习下围棋那就好了。”
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除了向人工智能学习，国际象棋领域还出现了更有意思的人机结合玩法，即人类选手的战略指导加上计算机的精准战术。这一合作策略成效显著，类似深蓝的国际象棋机器“九头怪蛇”，无法与使用相对弱势的笔记本的人类选手相抗衡。
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这些参赛的人类选手只是业余棋手，但却是计算机高手，能够最好地理解和利用智能机器的思考方式：他们首先是弄明白计算机能解决哪些问题，比如能对下一步的全部可能走法进行分析，即人类无法做到的穷尽思考；其次是知道设计怎样的程序能让计算机最好地解决这些问题；接下来是想清楚计算机如此解决的优、劣势在哪里，以便通过人类的思维进行弥补。
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即使天气预报这样高度依赖计算机的工作，也仍需要人类气象学家的参与，他们的作用是弥补计算模型的纰漏。模型纰漏的存在，使得智能机器也会预测不到一些情况，必须由有经验的人类科学家随时进行调整。上述业余棋手也是这样与智能机器合作的，既善于利用机器的优势，又善于弥补机器的不足。
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这些获胜的人类选手有很高的AIQ，将人类的能力跟机器的能力进行了深度融合，实现了人与机器的互补链接，从而产生了最强竞争力。
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最近一万年，人类的基因没有明显改变，但人类文明却极大提升了，因为人类利用的火枪大炮、蒸汽机、计算机等工具在进步，比如银行利用计算机信息联网实现了全球扩张。人工智能这个超级思考工具理应为我们所用。人工智能将丰富并增强我们的创造力，是将创造成果深化的工具。如果单纯靠自身能力与人机组合竞争，我们的生存空间将会日益缩小。
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用弱人工智能加强人类自身是趋利避害的好办法，每个人都能通过智能设备极大地提高和扩展个人的能力。比如今天的“路盲”如果能够深刻理解和熟练使用GPS，就可以成为认路达人。GPS只给出建议，而不是命令，这是人工智能系统用来增强人类智慧的典型案例。
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在网络媒体就职的作家马平感慨，在互联网时代，在媒体工作方面，善于用搜索引擎的人和不会用搜索引擎的人完全就是两个物种，效率天差地别。在人工智能时代，那些停留在网络时代的人会被利用最新技术的同类远远甩在身后，更不要说未来通过植入智能芯片分担大脑职能的人类了——有学者建议，通过植入芯片增强人类的记忆和计算力，通过添加传感器增强人类的信息搜集能力，让人类变成“强AI”。
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上述设想是有历史依据的。电脑与人的距离是越来越近的：从大型机时代的几千米、PC机时代的几米，到智能手机时代的几厘米，再到可穿戴设备的几毫米。未来，可植入的智能芯片将使人机融为一体。
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来看几个已经发生的AIQ案例。
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2012年，美国威斯康星州的一位18岁女高中生，通过对乳腺癌患者的大数据（760万个样本）的深度分析，设计了一种确定乳腺癌癌细胞位置的算法，以帮助精准进行穿刺活检，其预测准确率高达96%，超过了所有专科医生的水平。
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大数据技术还在医院里用于监视早产婴儿和患病婴儿的情况。通过记录和分析婴儿的心跳，医生针对婴儿的身体可能会出现的不适症状做出预测，从而提高婴儿救助的水平。
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室内盆栽种植大麻特别耗电，美国的缉毒局通过对大数据的统计找到普通家庭的正常用电模式，然后就能圈定那些用电模式异常的大麻种植者。
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三星、海尔等公司正在打造可以直接购物的智能冰箱，通过冰箱里的摄像头和传感器，公司可以收集到用户购买食物的习惯及食品消耗的程度，再通过移动互联网提示用户补充食物，用户可以通过冰箱上的可上网的触摸屏直接从电子商务公司购买食品。
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总之，人工智能更像是人脑的一种延伸，就像工业革命时代机器是人类手脚的延伸，成功将青睐那些擅长与智能机器一同工作的人。
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多元智能：发挥人类优势
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人工智能程序擅长处理单一任务，人类则是各种能力的统一体，比如认知、想象、情感、语言、运动等。在人工智能时代，人类务必充分利用数百万年间进化出来的多元智能。
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计算机科学家Donald Knuth指出：“人工智能已经在几乎所有需要思考的领域超过了人类，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。”
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那些我们习以为常的感觉能力和运动技能，其实都需要很高的精准度和复杂性。数百万年的进化赋予了我们数十亿的神经元，以敏锐地辨识一位朋友的面孔，读懂网站验证码，区分不同类型的声音，使用更恰当的动作控制。人类大脑中负责处理这些事情的“软件”已经很完美了，而人工智能只有短短几十年发展史，和几百万年的进化史相比还有所不及。
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目前的语音识别技术还需要进一步地提高精度，以分辨出嘈杂环境中不标准的口语。如果两个人在同一个方向说话，智能机器也难以分辨。此外，人类有巨大的灵活性优势，涉及知觉和机动性的技能也是人工智能研发中的难点。谷歌旗下的波士顿动力公司推出过一系列机器人、机器狗产品，比如Atlas和大狗。虽然它们看起来在行动方面已经非常成熟，但美国专家表示，那是基于硬编码的规则在做，如果路况或者机器人的腿因出现意外而改变长度，它们就走不了了，就得修改程序。
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较多依赖身体智能的园艺师和厨师的工作，比股票分析师和石油工程师的工作更不易被取代。因为相比于身体中蕴藏着的各种智能，抽象的逻辑推理这样的高级思维只有短短数千年的发展历程，通常只需要简单的软件以及普通的计算能力就能够模仿。人类的智力是不足以和智能机器PK微积分、棋类游戏和股票投资的。
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逻辑分析是信息时代的核心能力，但人工智能时代的核心能力发生了重大改变，那些单纯靠知识和逻辑工作的人逐渐会被电脑所替代，越来越贬值。人工智能时代仍需要逻辑思维能力，但它不能一家独大，更多的人类智能需要得到充分发挥。
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那么多元智能到底包括哪些类型？“多元智能理论之父”霍华德·加德纳认为：“根本没有，而且也绝不会有任何被人普遍认可的、毫无争议的人类智能清单存在。绝不会出现一个能为所有研究者都赞同的3种智能、7种智能或300种智能的总清单。如果我们仅仅坚持进行一种层次上（比如神经生理学层次）的分析，或仅仅坚持一种目的（比如对在工科大学里成功的预期），那么我们就会比较接近于这一目标。”
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以下是加德纳总结归纳的8种主要智能：
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