近期，美國國防高級研究計劃局（DARPA）進行了最終的AlphaDogfight試驗，該計劃主要是了解自主系統是否可以在模擬混戰中擊敗敵方飛機。它是DARPA空戰演進（ACE）計劃的前身，該計劃最終是在飛機上使用AI算法飛，以證明該技術可以在現實世界中發揮相應的作用。

而在這一過程中，由Heron Systems開發的AI在每一次對戰中，均擊敗了經驗豐富的F－16飛行員。對此，DARPA認為這一次的成功是F－16戰斗機向自動系統邁出的第一步。

而從數年前開始，在人類與AI對戰中，人類基本處于完敗狀態——人類基本沒有獲勝的幾率，或者說幾率太低。

正是在這一狀態下，人類逐漸走向兩種結果：取代人類，或人機融合。

AI會否取代人類？

在部分的人的認知里，AI取代人類是未來技術趨勢。

隨著AI對人與物識別率的提升，AI能參與到眾多行業之中，而AI的優勢相比人類而言在以下幾點：

1、人腦神經元每秒鐘激活200次，而電子神經元隨著算力的提升，可以無限上升算力；

2、人腦神經元傳輸成功率為30％，而電子神經元幾乎可以達到100％；

3、人腦會忘記，機器過目不忘；

4、群體學習，瞬間復制：對于AI來說，

在這四大優勢中，機器可以對任何過目的物品進行逐一分析，而他們只需增加其分辨率——在更高的分辨率下，機器能識別的東西也就越多。

但反觀人類，如果沒有長期處于特定環境，只有少部分人能達到AI的水平——從圍棋對戰到游戲對決，人類玩家在面對AI時，一直落入下風。

可以說，隨著AI在各行業的應用，AI會逐步取代各行業的大部分人才，并成為該領域的專家，為人們提供更為可靠和穩定的決策。

但值得慶幸的是，人工智能尚未達到“智能”的程度，就如國家重點基礎研究計劃（973）首席科學家張元亭院士在接受OFweek編輯采訪時所說的：“目前人工智能的‘智能’并沒有做到，它只做到了‘識別’，在智慧創造性方面，它還未達到。”

在人類數百萬年的發展歷程中，人類大腦早已形成自我學習的能力——在嬰兒時期，大腦通過五官來感受各類事物，從而進行模仿，這是自我學習的具體表現，而在隨后的學習中，會不斷吸取新知識、新事物，從而進行聯想與思考，從而得出新的理論和想法。而目前的人工智能尚未達到產生新想法、新知識的時代，基于其熱度和人們對其的期盼，必然會出現衰落問題，但就目前的技術來說，人工智能的衰落時間段并不會太長，而第四次人工智能浪潮則會正式形成。

“人機融合”才是人工智能的未來

張元亭院士認為，第四次人工智能浪潮將是“人機結合”。

人機結合，簡單點說，就是充分利用人腦的特長和計算機特長，通過人機結合實現價值的提升。然而，人機結合只是人類可以更好的控制機器人，通過機器人去完成更多看似不可能完成的工作。對此，張元亭院士認為在人機結合時代，人工智能的算法將進一步改善，新的人工智能算法將呈現在人們面前。

雖說人機結合將是第四次人工智能浪潮的核心產物，但張元亭院士并不認為人機結合是人工智能的“終點站”，對于張元亭院士來說，人機融合才是人工智能的未來！張元亭院士稱：“只有把人類的智慧融合在機器中，才能把人類的優勢和機器的優勢融為一起，這才是人工智能的未來。”

未來的人機融合，并非人機結合，嚴格的說，人機融合相比人機結合更進一步。通過人機融合，人類可以機器實現實時互動和協助，讓機器像人一樣思考、讓人類能像機器一樣從事更為精密、細致的工作。

人工智能：任何“插曲”都無法抵擋進步的步伐

“當人工智能發展到人機融合時，或許會出現各種問題，例如自己無法控制機器的問題，但是別忘了，機器還是由人類來設計。”張院士對OFweek人工智能網編輯說道。

對于人機融合來說，最為核心的是通過人類的設計，充分發揮機器的強項和人類的強項，這樣才是真正的融合，所以失控的現象必須在設計之初就開始考慮，從而避免“失控”的問題。

當然，失控的問題是無法避免的問題，就如同醫生手術過程中，不可能不出現任何一絲問題。人機融合也是如此，只要在出現失控時，能第一時間解決這一問題，并加以調整及修復即可。

寫在最后：人才是最終的解鈴人

加拿大工程院院士凌曉峰在接受OFweek維科網編輯采訪時也說道，“隨著AI的發展，AI會不可避免的取代人們的工作，不僅將來藍領工人會被工業機器人替代，將來白領工人，包括各種各樣的辦公室里面的工作人員、法庭的秘書等等都會被替代。雖然大部分職業將被AI所取代，但實際還得根據科學家如何設計、怎么為機器人編程。”

對于AI來說，任何一項技術的突破，都是由人去進行的，而在國外科學家心里，人類能創造AI，也能毀滅AI，只是看人類如何設定AI的基本程序和架構。

但不可否認的是，隨著AI的發展，未來的AI將會極大的推動經濟的發展。正如同張元亭院士所說：“在AI前進道路上的小插曲，我個人認為這些問題都不足以阻擋大方向的發展。”