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不信对不对？在看到下面这些事实之前，小编也是不服的……来来来我给你们举几个小例子。
1.
编辑记者
小编看到这样一条新闻：韩国一家媒体「聘用」了人工智能记者，0.3 秒一篇稿，文通字顺，数据详实，半数以上的读者分辨不出作者是人是机。
「机器人记者」不仅可以「写」稿子与记者抢新闻，还可以坐在电视主播台上播新闻，在不远的将来竟然还能当编辑选新闻并指示记者做新闻，这令做了几十年记者的「老记」及「老编」们情何以堪？
支持「机器人记者」的，不是新闻梦想，而是深度学习算法。具有深度学习程序的机器能模仿人类感知世界的方式，获取经验和技能。
大家都知道，将汉语准确地翻译成英语是一件不易之事，输入中文，翻译系统给出的答案往往是「惨不忍睹」，简单的机械翻译对于翻译依赖者来说已远远不够。
9 月 27 日，谷歌推出了新的翻译系统，该套翻译系统基于对于人类神经思考的模仿，能够与真人翻译竞相匹敌。
谷歌神级机器翻译系统面世后，根据用户们的测试，发现汉译英的准确率高得惊人。相较之前的算法，能减少 80% 的错误，与通过标准测试的真人翻译所差无几。
早在年初，谷歌就开放了自己的语音识别 API，支持谷歌语音搜索和语音输入。包括了 80 多种语言，适用于各种实时语音识别与翻译应用。谷歌人工智能高管还表示，耳机能在 10 年内翻译任何语言。看来在不久的将来，带个耳机就可以和各国友人无障碍交流了，小编想想就很激动呢。
在中国很多患者的心目中，看病要找「老大夫」，因为他们有经验。实际上，老大夫经验的积累就是一个通过病例学习的过程，而人学习再快也学不过计算机，一个放射科大夫一生阅读研究的病例很难超过 10 万个，而计算机则很容易从上百万病例中学习。
2012 年 Google 科学比赛的第一名授予了一位来自威斯康星的高中生，她通过对 760 万个乳腺癌患者的样本数据的机器学习，设计了一种确定乳腺癌癌细胞位置的算法，来帮助医生对病人进行活检，其位置预测的准确率高达 96%。
相比医生，计算机在诊断和做手术等方面有三大优势：首先，它们失误的可能性非常低，其次，它们的准确率很高，而且随着病例的增加提高得非常快；最后，也是人所不具备的，这些智能程序的稳定性非常好，它们不会像人那样受情绪的影响。智能程序的成本不到人工的百分之一。
上述行业只是冰山一角，人工智能逐渐替代人类工作已经成为不可逆转的趋势，那我们就都要失业了吗？不会的，未来依然是人类的时代，虽然计算机会越来越聪明,但是计算机不可能完全替代人类。过去的机器是人类的工具,未来的机器是人类的合作伙伴。
科技不断发展的今天，在机器人威胁到我们工作岗位的同时，也给了我们一个开发创造力的机会。
在面对机器人崛起的时候，我们或许应该多一点思考，少一点慌张。
机器在完成任务时，并不知道自己在做什么，比如阿尔法狗并不知道自己在下棋，但是，制造他的人就不同了，他们可能只占人口的不到 2% 甚至更少，却在某种程度上控制着世界。
这个说法不是危言耸听，实际上今天已经发生了，大家想想自己每天有多长时间挂在微信上，有多少产品是从淘宝或者京东买的，有多少次出行是靠滴滴打车，这些公司没变一点产品的形态，亿万用户的生活就被改变了。更重要的是，这些公司掌握着我们衣食住行的全部细节，既然做到了对我们生活如此精确的把控，赚的钱就就不言而喻了。
如果我们不可避免要被 2% 的人通过大数据和机器智能所控制，那么不如干脆加入他们的行列，接受一个新的思维，并非每个人都能去开发机器智能产品，但是应用这些技术远不像想象的那么难。
任何一次技术革命，收益的都将是接受它并使用它的人，
