人工智能

那要看你有多自信了。 如果是的话，你会学得很好的。 我觉得只要你有信心，有决心，什么困难都可以克服，有兴趣和毅力的精神，不怕困难，找困难的方法相信自己是最好的。

工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。优点：1、在生产方面，效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力，人类的劳动力将大大被解放。2、人类环境问题将会得到一定的改善，较少的资源可以满足更大的需求。3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。缺点：1、人工智能代替了人类做各种各样的事情，人类失业率会明显的增高，人类就会处于无依靠可生存的状态。

还在问什么是人工智能？全国已经有30余所高校成立人工智能学院 　　在中国人民大学22日成立高瓴人工智能学院后，北京大学也在27日成立了人工智能研究院。 　　据统计，目前已有35所高校新设置人工智能专业，新增101所高校设置机器人工程专业，新增96所高校设置智能科学与技术专业，有50所高校把人工智能领域人才培养纳入“双一流”培养方案，30余所高校自主成立人工智能学院，20余所高校成立了人工智能研究院，成立人工智能学院和人工智能研究院高校概况。 　　 北京大学 　　 人工智能研究院 　　今年4月27日成立，学院研究方向包括人工智能数理基础和认知科学基础、智能感知、机器学习、类脑计算、人工智能治理以及智能医疗、智能社会等方面。 　　 中国人民大学 　　 高瓴人工智能学院 　　今年4月22日成立，学院的特色为“文理兼通”“中西合璧”“产学交融”。学生实训基地的建设，以及中国人民大学与中国科学技术协会、中国外文出版发行事业局合作的两大研究中心，都是产学交融的探索。一览群智、百度、京东、滴滴、爱奇艺、美团点评、地平线等知名科技企业成为首批学生实训基地。 　　 西安交通大学 　　 人工智能学院 　　今年1月21日成立，由郑南宁院士作为首席教授，主要进行以计算机视觉与模式识别为基础的智能信息处理结合学科发展前沿，重点进行视觉信号统计特性、初级视觉模型、计算机图形学和机器视觉信息计算模型研究；智能系统的数理机制探索与模型化；计算视频及面向图像和视频处理的超大规模专用集成电路设计；基于图像信息的智能控制与识别系统和各种图像处理方法与技术。 　　 东南大学 　　 人工智能学院（人工智能研究院） 　　今年1月14日成立，人工智能学院的本科生及硕士生招生规模均会不少于100人，探索本硕博贯通培养模式。研究院将在人工智能基础理论研究、共性技术与核心算法研究、人工智能产业合作推广、人工智能人才队伍建设等方面开展工作。 　　 大连理工大学 　　 人工智能大连研究院 　　2018年10月22日成立，研究方向侧重在智能装备制造、智能交通、智能汽车、智能船舶制造、智慧园区等领域。 　　 福州大学 　　 人工智能学院（人工智能研究院） 　　2018年7月3日成立，人工智能学院以人才培养为主，重点加强认知和思维相关的通识教育，通过校企联合培养新型工科人才；研究院以人工智能核心技术为重点开展科技创新，引导科研人员加强与政府、企业的交流合作，服务福建省人工智能产业发展，服务企业转型升级。两个机构的建设主要围绕人工智能本科专业和实验班设置、本硕博人才链式培养、“人工智能+X”复合特色专业建设、科研团队项目实施等方面进行探索实践。 　　 南京邮电大学 　　 人工智能学院 　　2018年9月20日成立，同年新增的“智能科学与技术”本科专业，在加强通识人工智能基础教学基础上，融入自动化、电气、仪器科学与技术相关学科内涵。学校在脑认知基础、机器感知与模式识别、自然语言处理与理解、知识工程、机器人与智能系统等人工智能相关领域，由院士、国家领衔的科研团队获得了多项国家自然科学基金重点项目。 　　 北京邮电大学 　　 人工智能研究院 　　2018年7月19日，北邮人工智能研究院侧重视频监控、自然语言理解、AI+医疗，以及人工智能娱乐四大板块。 　　 烟台大学 　　 人工智能研究院 　　2018年7月31日成立。研究院整合烟台大学人工智能相关学科（计算机科学与技术、控制理论与工程、信息与计算科学、电子信息科学与技术、物联网工程等）优势资源，重点研究领域设为分布式人工智能、机器学习与数据挖掘、图像处理与模式识别、智能控制、智慧海洋、智慧农业等。 　　 南京理工大学 　　 人工智能学院（人工智能研究院） 　　2018年7月2日成立。研究方向侧重智能机器人、智能交通、大数据驱动机器学习、脑机协同。学校设有“智能科学与技术”“智能电网信息工程”等与人工智能内涵紧密相关的本科专业，构建了“本科-硕士-博士”完整人才培育体系。 　　 南京航空航天大学 　　 人工智能学院（人工智能研究院） 　　2018年7月2日成立，与计算机科学与技术学院合署办公。拥有计算机科学与技术、信息安全、软件工程、物联网工程4个本科专业，形成了本科、硕士、博士和博士后的"一体化培养和研究体系。 　　 浙江理工大学 　　 人工智能研究院 　　2018年6月25日成立，重点开展服装个性化定制、智能穿戴、水下智能机器人、以及大数据与智能软件等方面的研究。 　　高中生家长可扫描下方二维码，加入新浪高考官方微信家长群。免费获取往届优秀家长经验、志愿填报技巧、考生心理辅导方法、考前营养搭配等第一手高考信息！陪孩子走好高考路。 　　 清华大学 　　 人工智能研究院 　　2018年6月28日成立。清华大学人工智能研究院为校级跨学科交叉科研机构。作为一个交叉学院，除了清华大学其他院系，该人工智能研究院还将与谷歌、腾讯、搜狗和地平线等公司建立合作，围绕核心算法、新型人工智能硬件等方面开展研究工作。 　　 北京科技大学 　　 人工智能研究院 　　2018年6月19日成立。研究院主要以智能计算与大数据、智能通信与宽带物联网、智能控制与无人系统、智能感知与知识自动化、智能制造与脑科学、智能冶金为研究方向，下设六个三级机构：智能计算与大数据研究中心、智能通信与宽带物联网研究中心、智能控制与无人系统研究中心、智能感知与知识自动化研究中心、智能制造与脑科学研究中心、智能冶金研究中心。 　　 重庆理工大学 　　 重庆两江人工智能学院 　　2018年6月9日成立，学院建立了智能科学系、大数据智能技术系、智能硬件技术系和智能信息工程系。同时，在计算机应用技术、信号与信息处理硕士点招收学术型硕士，在计算机技术领域专业硕士点、光学工程专业硕士点招收专业型硕士。与北京大学、西安电子科技大学、哈尔滨工业大学等名校导师联合指导博士研究生和博士后。在智能图像处理、机器视觉、自然语言处理、智能汽车、大数据技术、云计算工业互联网等领域与业内知名企业开展了产学研合作。 　　 　　 杭州电子科技大学 　　 人工智能学院（人工智能研究院） 　　2018年5月27日成立，3个特色方向为“大数据智能与智能制造”“自主智能与无人系统”“人机混合智能与智慧健康”。 　　 吉林大学 　　 人工智能学院（人工智能研究院） 　　2018年5月26日成立，发展方向是为夯实人工智能的基础理论研究；以“人工智能+企业”模式，加大与国内高科技企业的合作；突出学科交叉，将人工智能与其它学科紧密结合。 　　 辽宁工程技术大学 　　 腾讯云-人工智能学院 　　2018年5月17日成立，该学院负责辽宁工程技术大学数据科学与大数据技术新专业，校企共建人工智能实验室，面向全校学生招收人工智能、云计算、大数据、互联网+等方向的腾讯卓越班，培养“专业+人工智能”新工科人才，联合培训辽宁工程技术大学新工科教师。 　　 南开大学 　　 人工智能学院 　　2018年5月16日成立，南开大学人工智能学院侧重特种机器人、智慧医学工程、智慧城市、智慧金融等方向。 　　 天津大学 　　 人工智能学院 　　2018年5月16日成立，天津大学人工智能学院侧重脑认知计算、先进机器学习、智能语音处理、自然语言处理等方向。 　　 哈尔滨工业大学 　　 人工智能研究院 　　2018年5月5日成立，哈工大人工智能研究院按照理论、技术、平台、应用4个层次从以下8个方向展开研究：人工智能基础与机器学习、智能控制理论、脑科学与类脑智能、机器感知与模式识别、自然语言处理与知识工程、混合增强智能、自主智能、人工智能应用（包括智能制造、智能土木、智能金融与商务、智能养老、智能遥感等）。 　　 天津师范大学 　　 人工智能学院 　　2018年4月25日成立，学院主要科研方向包括： 　　1）新一代人工智能基础理论：深度学习、混合增强智能、类脑智能计算、大数据智能、高级机器学习等；2）新一代人工智能核心技术创新：无人驾驶、精准医学、精准农业、智能家居、人工智能硬件和系统等；3）新一代人工智能在教育中的应用：无人授课、智能阅卷、智能教室、学习伴侣、自然语言理解、虚拟现实等。 　　 河北工业大学 　　 人工智能与数据科学学院 　　2018年4月23日成立，由人工智能与数据科学学院由原计算机科学与软件学院和控制科学与工程学院联合建立。 　　 山东科技大学 　　 腾讯云人工智能学院 　　2018年4月21日成立，学院在人工智能领域已形成机器学习、大数据智能分析与决策方法、分布式人工智能、模式识别与图像处理、智慧矿山与信息技术等多个有特色的研究方向。 　　 长春理工大学 　　 人工智能学院&人工智能研究院 　　2018年4月16日成立，人工智能研究院将重点开展认知与推理、机器学习、自然语言理解、计算机视觉、机器人学、博弈与伦理等方向的科学研究。 　　 南京大学 　　 人工智能学院 　　2018年3月6日，南京大学宣布正式成立人工智能学院，初定设置机器学习和数据挖掘、智能系统与应用两个专业。 　　 重庆邮电大学 　　 重庆邮电大学&科大讯飞人工智能学院 　　2018年2月7日成立，该学院是重庆邮电大学与科大讯飞公司合作成立的二级学院，以公办全日制本科及研究生学历人才培养为主实体化运营。本科专业有“智能科学与技术专业”和新增的“数据科学与大数据技术”，研究生培养以重庆智能产业需要和科大讯飞技术发展为主要研究方向。 　　 上海交通大学 　　 人工智能研究院 　　2018年1月18日成立，研究院重点开展人工智能基础理论与技术、人工智能芯片与系统构架、智能网联汽车应用等方面的研究。 　　 湖南工业大学 　　 人工智能学院 　　2018年1月13日成立，人工智能学院开设三个新专业：智能科学与技术、数据科学与大数据技术、机器人工程。另外，准备将计算机学院的计算机科学与技术专业并入人工智能学院，计划2019年秋季正式招生。 　　 北京交通大学 　　 人工智能学院 　　2017年12月13日成立，研究院挂靠计算机与信息技术学院管理，以交通数据分析与挖掘北京市重点实验室为核心团队，联合校内优势资源，积极推动在人工智能基础理论、机器学习、计算机视觉、自然语言处理、智能医疗、机器人、智能优化、智能交通等方面的研究。 　　 西南政法大学 　　 人工智能法学院 　　2017年12月6日成立，学院现有“应用法学”和“人工智能法学”两个法学二级学科，设有“人工智能法学”“法律职业伦理与技能”和“仲裁学”三个教研室，建有国家级“西部基层卓越法律人才教育培养基地”和“最高人民法院应用法学研究基地”两个教学、科研平台。 　　 苏州大学 　　 人工智能研究院 　　2017年11月19日成立，研究院开展博士、硕士及本科生培养，逐步形成“人工智能+X”复合专业培养新模式，拓展人工智能与数学、计算机科学、物理学，生物学、心理学、社会学、法学等本科专业教育的交叉融合，以人工智能医疗大健康、机器人、AR/VR，智慧城市等为科研方向。 　　 西安电子科技大学 　　 人工智能学院 　　2017年11月2日成立，学院设有智能科学与技术国家级特色专业（本科），在人工智能领域相关学科招收博士和硕士研究生。 　　 中国科学院大学 　　 人工智能技术学院 　　2017年5月28日成立，这是我国人工智能技术领域首个全面开展教学和科研工作的新型学院，同时揭开了高校人工智能学院建设的大幕。 　　人工智能学院面向国际科学前沿，下设模式识别、人工智能基础、脑认知与智能医学、智能人机交互、智能机器人、智能控制等6个教研室。 　　 中山大学 　　 智能工程学院 　　2017年5月11日成立，是中山大学深圳校区的新建学院之一。 　　本科专业：自动化、交通工程专业、智能科学与技术。 　　研究生专业：一级学科包括交通运输工程、控制学科与工程；学科方向为交通信息工程及控制、交通运输规划与管理、交通安全与环境、载运工具与建设、检测技术与自动化装置、模式识别与智能系统。 　　二级交叉学科博士点：智能交通工程 　　 同济大学 　　 人工智能研究院 　　2017年5月7日成立，研究院将重点研究智能城市与规划、智能制造、智能医疗、智能设施农业、智能军事等。 　　（来源：北京考试报）

华北理工大学人工智能学院是几本？华北理工大学占地多少公顷？1、华北理工大学人工智能学院是几本？一本。华北理工大学人工智能学院下设四个系和一个实验中心，设有计算机科学与技术、电子信息工程、通信工程、电子信息科学与技术、网络工程以及海洋技术6个常规本科专业，2020年开始招收“医工融合本科人才实验班”。电子信息工程专业为国家“卓越工程师培养计划”第二批试点专业。设有信息与通信工程一级学科硕士学位授权点、计算机技术专业学位硕士授权领域以及信息处理与智能控制二级交叉学科硕士学位授权点。现有专任教师77人，其中教授、副教授38人，硕士生导师26人，具有博士学位的教师15人，拥有信息感知与理解、机器学习与知识工程、智能硬件与系统协同设计三个科研教学团队。办公及实验室面积10900平米，教学科研仪器设备总值近2000万元。拥有国家级大学生校外实践教育基地、唐山市“互联网＋”产业技术研究院和“唐山市智慧城市工程技术研究中心”。近年来，承担科技部重点研发计划项目1项、省级以上课题63项，获河北省科技进步奖11项，出版专著（教材）35部，发表学术论文370余篇，其中150余篇被三大索引收录。着力深化双创教育改革，学科竞赛已经成为学院创新人才培养的重要支撑，近年来本院学生在各类国家和省级学科竞赛中年度获奖均在百次以上，涌现出大量优秀就业明星，毕业生就业率达94%。2、华北理工大学占地多少公顷？学校占地面积4300多亩（其中新校区1658亩），即294多公顷。校园分为两个校区，北校区位于广州市天河区石牌高校区，校园内湖光山色、绿树繁花，民族式建筑与现代化楼群错落有致，文化底蕴深厚，是教育部命名的文明校园；南校区位于广州市番禺区广州大学城内，是一个环境优美、设施先进、管理完善、制度创新的现代化校园。南北校区交相辉映，是莘莘学子求学的理想之地。3、华北理工大学是一所什么层次学校？华北理工大学（North China University of Science and Technology），简称华北理工，位于河北省经济中心唐山市，是一所以工、医为主，理、经、管、文、法、艺多学科协调发展，具有留学生教育、研究生教育、本科教育、继续教育等全方位教育层次的省属重点骨干大学、省重点支持国家一流大学建设高校、综合性高水平大学4、华北理工大学怎么样？难考吗？华北理工大学是今年刚改的名字，在唐山，原来是河北联合大学（河北理工大学和华北煤炭医学院合并），在之前是河北理工大学，在河北省内是一本院校，高出一本线就差不多，二本的话要高线30分左右就差不多，专业还是理工类的好一些，我就是唐山上的大学，针对河北省外的学生不清楚。5、华北理工独立学院学费？华北理工大学有两个独立学院，一个华北理工大学冀唐学院，还一个是华北理工大学轻工学院，两所独立学院的理工类专业学费在17000元，文科类专业学费在15000元，艺术传媒类学费在21000元，详细要求可以登录学校网站招生专栏查询了解。6、华北理工大学研究生值得考吗？华北理工大学研究生也值得读。说实话，在当今就业竞争压力不断增大的情况下，考研是寻求更好就业出路的最佳方案。因此能考取任何大学的研究生都值得去读，虽然华北理工大学既不是985工程大学也不是211工程大学，也是非常值得去读的。自考/成考有疑问、不知道自考/成考考点内容、不清楚当地自考/成考政策，点击底部咨询官网老师，免费领取复习资料：https://www.87dh.com/xl/

中文名： 海利·乔·奥斯蒙特 外文名： Haley Joel Osment 别名： 哈雷·乔·奥斯蒙特 国籍： 美国 出生地： 美国加利福尼亚州洛杉矶 出生日期： 1988年4月10日 职业： 演员 代表作品： 《阿甘正传》，《灵异第六感》 出演电影： 《真理与叛逆》 《巨人之家 》 《二手狮王》 《人工智能》 《乡村熊》 《战火遗孤》 《爱心方程式》 《灵异第六感》 《特袭珍珠港》 《妈咪也疯狂》 《奇人异事》 《阿甘正传》个人爱好:最喜欢的课程：第一选择——自然科学，语言艺术 第二选择——历史，数学 最喜爱的运动：篮球，高尔夫，棒球，橄榄球，网球 最喜爱的篮球明星：Kobe Bryant（他在接受采访时有一段有关的对话） 最喜欢的读物：Science Fiction海利·乔·奥斯蒙特童年时期 最喜欢的食物：主要是素食者，但是喜欢鸡肉和鱼 最喜欢的零食：Snickers和 Strawberry-Sprinkle pop-tart（顶部撒草莓的小烘饼？） 最崇拜的历史人物：George Patton，罗斯福u2022福兰克林（32届美国总统） 最喜欢的电影：异形Alien 最喜爱的书：魔戒系列，The Pit the Pendulum 最喜欢的作家：J.R.R. Tolkien 和Edgar Allan Poe 最喜欢的音乐：R.E.M ——摇滚类 爱好：喜欢骑马，唱歌

人工智能代码较多，可在下列网站中查询http://download.csdn.net/detail/cent_lian/4191968http://www.pudn.com/downloads9/sourcecode/java/detail36412.htmlhttp://wenku.baidu.com/view/4a560f1810a6f524ccbf85b9.htmlhttp://blog.sina.com.cn/s/blog_6806dd730100mhfu.htmlhttp://down.51cto.com/data/515426http://www.docin.com/p-65438540.html人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。

由人民邮电出版社出版的《人工智能通识》面向我国人工智能的通识教育与专业技术人才的培养。全书共8章，分为3篇，分别为人工智能的基本理论、人工智能的应用以及人工智能的融合拓展，涵盖了目前主流的人工智能技术。《人工智能通识》在介绍人工智能的基本原理时，尽量回避了相关的复杂模型和算法设计，方便读者在社会层面理解人工智能的应用形式和未来的发展路径。此外，书中每章都设计了一些思考与练习的题目，以便读者在课堂练习和研讨中使用。

FPGA（Field Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）具有足够的计算能力和足够的灵活性。FPGA的计算速度快是源于它本质上是无指令、无需共享内存的体系结构。对于保存状态的需求，FPGA中的寄存器和片上内存（BRAM）是属于各自的控制逻辑的，无需不必要的仲裁和缓存，因此FPGA在运算速度足够快，优于GPU。同时FPGA也是一种半定制的硬件，通过编程可定义其中的单元配置和链接架构进行计算，因此具有较强的灵活性。相对于GPU，FPGA能管理能运算，但是相对开发周期长，复杂算法开发难度大。ASIC（Application Specific Integrated Circuit特定用途集成电路）根据产品的需求进行特定设计和制造的集成电路，能够在特定功能上进行强化，具有更高的处理速度和更低的能耗。缺点是研发成本高，前期研发投入周期长，且由于是定制化，可复制性一般，因此只有用量足够大时才能够分摊前期投入，降低成本。CPU：中央处理器作为计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元，CPU 是对计算机的所有硬件资源（如存储器、输入输出单元） 进行控制调配、执行通用运算的核心硬件单元。优点：CPU有大量的缓存和复杂的逻辑控制单元，非常擅长逻辑控制、串行的运算缺点：不擅长复杂算法运算和处理并行重复的操作。对于AI芯片来说，算力最弱的是cpu。虽然cpu主频最高，但是单颗也就8核,16核的样子，一个核3.5g,16核也就56g，再考虑指令周期，每秒最多也就30g次乘法。还是定点的。生产厂商:intel、AMD现在设计师最需要的就是GPUCPU，呆猫桌面云可以享受高GPUCPU的待遇。GPU：图形处理器，又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。优点：提供了多核并行计算的基础结构，且核心数非常多，可以支撑大量数据的并行计算，拥有更高的浮点运算能力。缺点：管理控制能力（最弱），功耗（最高）。生产厂商：AMD、NVIDIA

南京农业大学人工智能学院在浦口校区。浦口校区已有68年办学历史。1952年成立华东机械化农业学校，开始在此办学。1955年更名为南京农业机械化学校。1958年，南京农学院农业机械化系与该校合并，成立南京农学院农业机械化分院。1985年，成立南京农业大学农业工程学院。2000年，更名为南京农业大学工学院。2020年7月，在工学院办学原址成立了南京农业大学浦口校区。浦口校区现有管委会、工学院、人工智能学院、信息管理学院和图书馆(浦口校区分馆)；理学院、外国语学院、马克思主义学院、体育部有专门老师在浦口校区从事教育教学工作。管委会下设3个办公室，即综合工作办公室、安全保卫工作办公室、后勤保障工作办公室，另有教务、科研、学工、财务部门相关工作人员在浦口校区，旨在为校区广大师生员工的工作、学习、生活提供服务保障工作。

虽然计算机为AI提供了必要的技术基础,但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间 的联系. Norbert Wiener是最早研究反馈理论的美国人之一.最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器.它 将收集到的房间温度与希望的温度比较,并做出反应将加热器开大或关小,从而控制环境温度.这项对反馈 回路的研究重要性在于: Wiener从理论上指出,所有的智能活动都是反馈机制的结果.而反馈机制是有可 能用机器模拟的.这项发现对早期AI的发展影响很大. 1955年末,Newell和Simon做了一个名为"逻辑专家"(Logic Theorist)的程序.这个程序被许多人 认为是第一个AI程序.它将每个问题都表示成一个树形模型,然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解 问题."逻辑专家"对公众和AI研究领域产生的影响使它成为AI发展中一个重要的里程碑.1956年,被认为是 人工智能之父的John McCarthy组织了一次学会,将许多对机器智能感兴趣的专家学者聚集在一起进行了一 个月的讨论.他请他们到 Vermont参加 " Dartmouth人工智能夏季研究会".从那时起,这个领域被命名为 "人工智能".虽然 Dartmouth学会不是非常成功,但它确实集中了AI的创立者们,并为以后的AI研究奠定了基础. Dartmouth会议后的7年中,AI研究开始快速发展.虽然这个领域还没明确定义,会议中的一些思想 已被重新考虑和使用了. Carnegie Mellon大学和MIT开始组建AI研究中心.研究面临新的挑战: 下一步需 要建立能够更有效解决问题的系统,例如在"逻辑专家"中减少搜索;还有就是建立可以自我学习的系统. 1957年一个新程序,"通用解题机"(GPS)的第一个版本进行了测试.这个程序是由制作"逻辑专家" 的同一个组开发的.GPS扩展了Wiener的反馈原理,可以解决很多常识问题.两年以后,IBM成立了一个AI研 究组.Herbert Gelerneter花3年时间制作了一个解几何定理的程序. 当越来越多的程序涌现时,McCarthy正忙于一个AI史上的突破.1958年McCarthy宣布了他的新成 果: LISP语言. LISP到今天还在用."LISP"的意思是"表处理"(LISt Processing),它很快就为大多数AI开发者采纳. 1963年MIT从美国政府得到一笔220万美元的资助,用于研究机器辅助识别.这笔资助来自国防部 高级研究计划署(ARPA),已保证美国在技术进步上领先于苏联.这个计划吸引了来自全世界的计算机科学家, 加快了AI研究的发展步伐. 强人工智能 强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理（Reasoning）和解决问题（Problem_solving）的智能机器，并且，这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识的。强人工智能可以有两类： 类人的人工智能，即机器的思考和推理就像人的思维一样。 非类人的人工智能，即机器产生了和人完全不一样的知觉和意识，使用和人完全不一样的推理方式。 弱人工智能 弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理（Reasoning）和解决问题（Problem_solving）的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。 主流科研集中在弱人工智能上，并且一般认为这一研究领域已经取得可观的成就。强人工智能的研究则处于停滞不前的状态下。 本质上来说就是“计算机软、硬件技术”的进步！

人为了满足自己的欲望，而发明了很多东西，而科技含量也越来越高。但是生命的真谛还是要尊重，所以，有了车也就有了健身房。分工明确了，我们的工作变得越来越简单，生活越来越丰富。假想有一天，我们不用工作了，机器人替我们做了一切，我们还有什么追求？所有的欲求机器都会满足的时候，我们是不是走到了尽头？我们不只是不用体力劳动了，连脑力劳动也有机器来代劳，是不是我们会为了锻炼我们的大脑，也会有类似脑力健身房的地方出现？这里我不担心的是机器统治人类，因为机器的欲求是什么呢？你可能会说机器为了掠夺资源，但是机器掠夺资源有为了什么呢？我不知道。以上这些问题，现在还不用面临。我们现在造的机器人代替的还是大部分的体力劳动，还有处理一些枯燥的需要记忆、运算的东西。所以不要一开始就想制造出替代人类的机器来。

日前，在“2022可信AI峰会”上，中国信息通信研究院云计算与大数据研究所所长何宝宏正式发布并解读了“2022 人工智能十大关键词”。关键词一：大模型大模型技术创新和工程落地齐头并进，掀起行业大模型落地热潮。大模型的更新迭代速度不断加快，开始从“可用”的基础大模型转向为“好用”的行业大模型。在技术创新方面，大模型的网络构建、模型训练、算法调优等技术趋于成熟，持续提升其通用性和泛化性，已初步具备通用智能雏形。例如，近期开源的NLLB可支持200种语言的相互翻译。在工程落地方面，已初步形成大模型As a Service的应用模式，加速向互联网、ICT、金融、政务等垂直行业渗透。为支撑应用方更便捷地开发和部署大模型，多家头部企业发布了行业大模型及开发工具。关键词二：生成式AI生成式AI开辟AI创作能力，加速AI与数据要素深度融合。近几年生成式AI的技术能力越来越成熟，可生成逼真且富有创意的多模态数据，形成自动写作、代码生成、数字人等典型的应用形态，已连续两年入选《人工智能技术成熟度曲线报告》。在技术方面，生成式AI借助生成对抗学习等技术，能够生成更加真实、更有创意、更有趣味的内容。例如，2017至2022年，在图片生成权威榜单上，真实度和趣味度综合评分提升了近5倍。在应用方面，生成式AI既是生产要素，也是生产工具。除了图像生成以外，在写作和编程等方面也取得进展。关键词三：AI4S（AI for Science）AI for Science在多个传统科学领域取得重大突破。随着人工智能技术的快速发展和大规模应用，AI在逐渐成为科学研究新的生产工具，AI4S将进一步释放科学研究的生产力，促进人工智能的工程落地。一方面，AI与传统科学领域的深度融合，极大拓展该领域解决问题的能力，目前AI在生物、数学、材料、物理、基因、化学等基础科学领域都取得了诸多成果和突破，并对科学研究范式产生了深刻的影响，例如，目前人工智能已经能够预测几乎所有的生物蛋白质的可能结构，被誉为人类在21世纪取得的最重要的科学突破之一，可能开启“数字生物学”的新时代。另一方面，传统科学领域的进步和对AI技术的需求加速了AI本身的发展。当前产学研共同发力人工智能与科学的融合，产业界聚焦工具创新，开源工具和基于开源工具产生的创新成果呈爆发趋势，AI4S的研究范围也扩展到了更多基础问题领域。高校和研究院聚焦算法和应用，用AI算法更好地将科学计算和物理模型相连接，进而指导科学与产业创新。关键词四：知识驱动AI知识驱动助力人工智能认知能力的提升，满足人工智能深入各个行业不同应用场景的需求。随着深度学习与知识图谱等多重技术的深度融合，综合利用大量知识数据中的因果和逻辑关系，可以助力人工智能认知能力的提升，来解决人工智能深入各个行业时场景复杂、可解释性较低等问题。在技术方面，知识和数据双轮驱动的人工智能技术路线展现了强劲的发展潜力，知识的融合应用有效地提升了智能问答、智能推荐、大规模预训练模型等人工智能技术中的效果。文心大模型、孟子大模型等均尝试利用知识增强技术路线提升效果。在应用方面，知识与人工智能的融合拓展了人工智能的应用范围，促进形成知识凝练、知识流转、知识赋能闭环，推动数字化发展下行业与企业各类知识的沉淀、流转，显著提升实际场景的智能应用水平。关键词五：超级自动化超级自动化已经成为企业即开即用、敏捷配置的数字化转型工具箱。经过一年多的发展，超级自动化有了很多新的价值。在概念深化方面，中国信息通信研究院在今年发布的《超级自动化技术与应用研究报告（2022）》中首次对其主要概念进行了深入剖析和理解，认为“超级自动化是多种技术能力与软件工具组合，覆盖了自动化从需求发现到应用实践的全流程”；在技术发展方面，机器人流程自动化、智能流程管理、低代码应用平台、流程挖掘等工具和平台，衔接起了企业级各类复杂业务场景，其综合应用、交互使能是超级自动化发挥效能的重要手段。人工智能、大数据、云计算等技术作为底座，为超级自动化发展注入了源源不断的强大动力；在应用拓展方面，政府和企业使用超级自动化技术开始呈现出全面爆发的状态。例如，日本全面引入RPA实现政务的数字化转型，据统计各级政府的引入率已经超过90%。同时，产业创新层面，领先的RPA企业都不再局限于RPA或流程挖掘等单点能力的输出，而是围绕信通院提出的超级自动化技术与工具体系，开始由点及面的建立起立体服务架构。关键词六：人工智能中台人工智能中台重塑企业智能化转型的能力底座。随着企业从重视人工智能的“研发”，到“研发-运营”并重，AI开发平台也逐渐向AI中台演进。理念层面，AI中台更加重视管理和运营，技术层面，AI中台高度集约了AI能力，具有规模化、标准化、可扩展等特点。其中，规模化是指整合了丰富的人工智能开发、部署、测试、运维等能力，标准化是指将异构的软硬件环境封装为标准化的界面，可扩展是指可以不断适配新的技术和工具，保证AI技术的动态演进。通过与数据中台、云平台、业务中台、运营平台的打通，AI中台正在加速融入企业的技术平台体系中。当前阶段，大型的行业企业正在积极构建AI中台体系，通过高效的组织管理实践，推动全场景全领域的AI赋能。关键词七：MLOpsMLOps落地开花，AI资产沉淀和治理成为实践新风向。随着业界对人工智能研发效率、团队协作、安全保障等需求进一步提升，整个MLOps产业实践呈现出“内涵很明确、落地很困难”的现状。从技术内涵来看， MLOps的核心和要求已明确，即围绕“一个基础、两个关键、三个提升”，逐步建设从需求、开发、交付到模型运营的全生命周期运营管理机制。一个基础是指持续交付，通过搭建工厂流水线式的模型生产方式，提高规模化生产效率。许多头部企业都已开始实践模式的持续交付，部分企业模型研发效率提升超过40%。两个关键是指持续训练和持续监控，通过持续训练和持续监控搭建高效闭环的运营管理体系，提高机器学习可观察性，保证模型质量，增加赋能效果。三个提升是指数据管理、特征管理、模型管理能力的提升。对数据、特征和模型等AI资产加以沉淀、安全管控和风险治理，提升企业级AI治理能力，已成为MLOps新风向。从落地现状来看，持续交付、持续训练、持续监控和模型治理难度依次提升，产业界当前尚处在提升持续交付和持续监控能力过程中，模型治理等仅有少量探索，未来仍然是AI工程化的重点方向。此外，MLOps的工具市场持续火热，端到端的MLOps一体化工具和细分场景的专项工具都非常火热，端到端工具追求大而全的功能集，专项工具在局部或某些场景下功能和性能较好，例如流水线编排、模型监控、特征存储、可观测等工具，未来MLOps相关工具可能会成为AI软件市场的重要赛道。关键词八：人工智能新基建AI软件设施加速新基建的赋能效应。自2018年新基建的概念提出以来，政产学研用多方主体发力建设人工智能基础设施，AI新基建的内涵也在这个过程中逐步明晰。AI新基建主要包括数据基础设施、算力基础设施和AI软件设施。数据和算力基础设施非常重要，但是如果没有软件设施作为连接枢纽，则难以充分发挥人工智能的赋能效应，支撑起丰富的AI应用和服务。因此，AI软件设施在近两年成为产业焦点，AI开源框架生态、预训练大模型体系、AI软件平台生态等内容都得到了长足的发展。AI新基建的愿景是让AI像水、电一样成为触手可得的普惠资源：政策层面，国家以及各行业的“十四五”规划相继对人工智能新基建提出指导意见，不断推动新基建的落地应用；产业层面，头部科技企业联合地方政府，积极建设运营区域性基础设施，不断加速AI生态的培育。关键词九：企业智能企业智能化建设手段与方法实现全新变革，逐渐向全场景、全流程、全层级深度融合应用转变。随着智能化技术的不断发展和应用深入，企业智能建设从部分场景、外部维护、单点优化逐渐向系统化、全面化转变，通过智能基础设施和智能应用双驱重塑企业智能化发展势能。一方面，企业建设完善人工智能中台、知识中台、大模型等智能基础设施，筑牢了企业智能的底座、打造了企业的知识大脑、拓宽了企业的全新赛道，整体上夯实了企业智能化发展的根基。例如国有六大银行、电力、石油等大型央企都已经建设了各类智能基础设施，并依托该设施为企业的智能转型提供支持。另一方面，智能文档处理、智能会议、知识管理、智能客服等各类企业智能应用不断发展，全面赋能企业办公、管理、决策、风控、营销、服务等各个环节，促进业务的数据化与知识化、工作流程的信息化与智能化。智能基础设施和智能应用相辅相成，智能基础设施促进智能应用的敏捷高效，智能应用助推智能基础设施底座的升级优化，共同推动企业智能化的加速发展。关键词十：可信落地可信AI由理论研究迈向工程化落地。随着人工智能技术的快速发展，社会各界对可信AI研究已经从理论探索逐步走向工程化落地实践。政府与研究机构相关政策和规范从宏观指导，开始向可操作、可落地的规范演进。在法律监管层面，各政府部门的法规政策愈发重视实施和操作。例如新加坡于5月出台世界首个AI治理测试框架及工具包；英国6月宣布首个人工智能伦理和监管的重大研究计划。在行业可信实践层面，各国研究机构纷纷开展可信AI技术研究及标准制定工作，为业界提供评估准则并聚焦准入落地。如英国BSI与艾伦图灵实验室合作开发技术标准改善人工智能治理，美国NIST发布《人工智能偏差识别和管理标准》和《AI风险管理框架(草案)》，为企业和机构的AI风险管理提供了大量可参考的要求和指导。在企业可信实践层面，产业界从企业战略管理和技术工具研发创新双线并进，加速了可信AI在企业的落地实践。如头部科技企业先后发布了AI治理战略和治理体系，成立了相关委员会和工作组，聚焦企业层面的AI治理和风险管理体系。同时可信AI技术和保障工具也在蓬勃发展，各大企业积极研发可信产品应用，也开源了一批聚焦隐私性、鲁棒性、安全性、可解释性、公平性等可信能力的测试工具。

支持一批基础较好的人工智能应用场景，加强研发上下游配合与新技术集成，打造形成一批可复制、可推广的标杆型示范应用场景。

文/杨剑勇 以深度学习、机器学习为核心的AI技术得到迅猛发展，主要得益于算力、算法上的突破，使得AI技术得到广泛应用落地。在金融业，因把人工智能引入金融服务，让蚂蚁金服成为全球独角兽之王，估值高达2000亿美元，且有望A+H模式登陆科创板。以及传统银行也在积极拥抱新技术，以人工智能技术为手段，以大数据为驱动，推动零售金融数字化转型。 还有制造业、供应链管理、医疗、智能家居等细分领域，人工智能技术得到广泛落地，整体来说，人工智能技术已成为全 社会 智能化转型关键技术之一。各国为把握人工智能所带来的新一轮产业智能化变革，纷纷出台相关政策。 为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，我国于2017年出台新一代人工智能发展规划。预计到2030年，人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。在人工智能升格到国家战略后，以BAT、华为等为代表的 科技 巨头纷纷调整战略，以及AI创新独角兽也得到快速发展。主要在于我国在用户、数据和应用场景等方面优势明显，推动国内人工智能呈现出蓬勃发展态势。 如今，为进一步落实发展人工智能的决策部署，推动人工智能技术在开源、开放的产业生态不断自我优化，包括基础共性、伦理、安全隐私等方面标准的引领作用，我国印发了国家新一代人工智能标准体系建设指南。立足国内并兼顾国际的同时，促进创新成果与产业深度融合，注重与智能制造、工业互联网、机器人、车联网 等相关标准体系的协调配套，为高质量发展保驾护航。 对于国家人工智能标准体系指南出炉，以及当前新基建大背景下，深耕人工智能应用的厂商来说，将会释放新一轮发展机遇。那么，除BAT、华为等 科技 巨头以外，本文梳理在机器视觉、智能语音、智能家居、AI云、AI芯片等各细分赛道核心玩家，对于他们来说，有望受益于人工智能这一波红利，迎来最好的发展时期。 机器视觉：旷视 科技 计算机视觉与智能语音市场增长强劲，IDC报告指出，在疫情之后，包括园区、办公楼宇将带来一拨新的人脸识别需求。在传统行业，工业质检、巡检应用正在兴起。只是，在机器视觉市场则主要被旷视、商汤、云从和依图为首的四大AI独角兽占市场主导地位。 旷视、商汤 科技 等机器视觉独角兽作为人工智能技术后浪，显然在机器视觉市场超海康威视、大华股份等前浪。因人工智能应用落地，也使得旷视 科技 等后浪AI独角兽一跃成为机器视觉细分场景的佼佼者。根据旷视 科技 早前披露的数据显示：2016年营收为6780万元增至2017年的3.13亿元，到2018年增长至14.27亿元，复合年增长率为358.8%。业绩高速增长这主要得益于视频物联网应用于城市及公共场所所释放的巨大机遇。 此外，在面对新基建国家战略，旷视 科技 也积极推进，并助力新基建落地，公布了AI新基建线路图。专注于“算法”，结合应用，在个人物联网、城市物联网、供应链物联网三大细分赛道落地，并通过新一代AI生产力平台把 AI 能力分享世界，开发者可以基于旷视Brain++平台，覆盖更多场景的应用，推进AI新基建进程。 智能语音：科大讯飞 相比机器视觉由后浪主导不同的是，智能语音技术则由科大讯飞、百度、阿里等 科技 巨头占主导。当然，思必驰、小i机器人等优秀人工智能创新企业也跻身中国人工智能语音应用主流玩家。IDC报告显示，2019年中国语音语义应用市场达12.25亿美元。除了智能家居等消费级产品，在智能客服、法庭庭审语音转文字，贡献了较大的市场规模。 就市场格局来看，科大讯飞占据领先地位。作为智能语音领导厂商，在2019年营收更是突破百亿大关。对于人工智能这条赛道深耕二十多年的科大讯飞来说，意味着其人工智能技术布局成果显现，也预示着将迈入新的里程碑。 目前，科大讯飞语音技术教育、金融、政法、城市、 汽车 、翻译等场景。此外，其AI开放平台有超过112万开发者。在平台+赛道战略指引下，使得开放平台、教育和智能硬件方向增长尤为迅猛，推动整体业绩稳健增长。 智能家居：海尔智家 在人工智能、物联网等技术推动下，家庭智能化快速发展，以及消费者对家庭场景中各种智能设备保持强劲的竞争态势，使得各类玩家纷纷涌入智能家居这条赛道，大致可以分成传统家电厂商、手机厂商以及互联网企业为首的三大阵营。而传统厂商当中，以海尔智家尤为突出，并已锐变为物联网生态品牌。 对于海尔智家来说，因早早布局智慧家庭，将场景品牌和生态品牌提升为集团战略，所以在生态培育上有先发优势。在业界看来，深耕家电多年且始终追随用户体验的海尔智家，深知如今用户已经不满足于单一的家电产品，必须以家庭全场景来满足用户变化了的生活需求。为此，海尔智家基于衣、食、住、娱不同生活场景，以成套化满足人们个性化的智慧生活。 AI云：百度智能云 随着全球智能化转型趋势背景下，各界积极部署物联网、工业互联网，以及将更多应向云端迁移，进一步激活全球云服务市场。与此同时，在云端这条赛道上玩家竞争进入比拼人工智能应用能力阶段。根据《IDC中国人工智能云服务市场研究报告（2019）》显示：AI能力已成为用户进行云服务选型时的重要考量因素。 截止到2020年4月，各厂商在公有云上开放AI能力的数量，从统计数据来看，百度智能云、阿里云开放的能力最为丰富。需要指出的是，凭借丰富的AI能力，百度智能云在多个细分领域排名第一。 从2019年AI公有云服务市场份额来看，百度智能云市场份额第一，且连续两年在AI Cloud领域排名中国第一。在自然语言处理领域，目前实现一定规模的商业化营收的仅有百度智能云。不管是智能音箱、家居等消费级产品市场还是其他企业级市场，百度智能云都建立了广泛的客户基础。 AI芯片：地平线 近年来，信息 科技 以惊人的速度在发展，尤其NB-IoT、5G等无线通信技术署规模日益扩大，使得物联网连接数高速增长。截至2019年，全球物联网连接数高达120亿个，到2025年将增长至246亿，年复合增长率达到13%，这一数据来自今年早些时候GSMA所发布的《2020年移动经济》报告。 因数百亿设备连接至网络，对物联网芯片和人工智能芯片需求剧增，结合ABI Research调研机构早前发布的报告显示，全球云端AI芯片市场规模预计2024年将达100亿美元，边缘AI芯片同样也呈现出高速增长态势，未来几年，年复合增长率为31％。 对于地平线来说，其AI芯片商业落地聚焦在智能驾驶与智能物联网两条赛道上，地平线创始人余凯对曾笔者表示，AI芯片对技术要求极高，地平线在商业落地上进展比较顺利。当然，绝对不是一飞冲天，需要稳扎稳打。 目前，地平线在 ADAS、自动驾驶、高精地图和智能座舱等领域已赋能一大批行业顶级Tier 1、OEM、通讯运营商，包括长安、福瑞泰克、奥迪、佛吉亚、SK电讯、理想等多个顶尖企业在内的合作伙伴正与地平线携手加速智能驾驶时代的到来。诸如长安 汽车 发布主力车型UNI-T，内置中国首款车规级人工智能芯片——地平线征程二代，具备每秒4万亿次的算力，预示着地平线车规级人工智能中国芯首次前装量产。 此外，地平线与中汽创智签署合作协议。中汽创智又叫T3 科技 ，由国资委投资，中国一汽、东风公司和长安 汽车 三大央企 汽车 厂商成立的共性技术平台。根据协议，双方将基于地平线行业领先的车规级 AI 芯片和人工智能算法，以高级辅助驾驶（ADAS）、高等级自动驾驶和智能座舱为重点，全面深入合作，加速智能 汽车 量产方案中的平台技术研发。 “地平线作为边缘AI芯片领导者，长期致力于AI芯片的软硬件研发和商业落地工作。”在地平线联合创始人兼技术副总裁黄畅博士2020全球人工智能和机器人峰会上对此表示。 最后 世界经济总体较弱的局面下，全球积极利用 科技 推动新经济发展。我国也提出加大新型基础建设，为经济释放增长活力。其中，人工智能技术正在与各行各业快速融合，推动传统行业转型升级、提质增效的同时，也不断催生出新技术、新模式、新业态，以人工智能为代表的信息化技术将成为智能化经济的核心驱动力。 在人工智能标准指南、新基建战略下，为发展新技术释放出政策红利，以人工智能、自动驾驶、云服务、大数据和物联网等为核心技术为创新方向的企业，也迎来新一轮的机遇。 杨剑勇，福布斯专栏作家、网易签约作者，并连续三年（2017-2019年）获得年度最佳签约作者。致力于深度解读5G、物联网经济和人工智能等前沿 科技 ，观点和研究策略被众多权威媒体和知名企业引用。

　　现在鉴于AI方向的人才都是高科技型的，所以现在学习人工智能专业在待遇方面自然相对比较丰厚，所以很这个方向很有发展前途。下面来说说人工智能最牛的20所美国大学。 　 　人工智能最牛的20所美国大学： 　 　20. 加州大学圣地亚哥分校University of California-San Diego 　　B.S. in Computer Science: Artificial Intelligence Cluster 　　学费：$13,693每年 　　在UCSD，所有CS专业的学生都有机会能够将人工智能作为他们的一个专业方向。在课程方面，UCSD提供包括搜索和推理，计算机视觉和图像处理等独立课程。 　 　19. 佐治亚州立大学Georgia State University 　　B.S. in Computer Science: Concentration in Graphics and Human-Computer Interaction; M.S. in Computer Science: Coursework in Database & Artificial Intelligence 　　学费： $15,609每年 　　很少有大学能像乔治亚州立大学一样提供本科和硕士学位的人工智能课程。在这里，研究生们可以选择数据库与人工智能这样的课程来拓展他们的对于人工智能的知识储备。而对于本科学生们来说，还有HCI这样能够在这个领域提供介绍型知识的课程内容。 　 　18. 普渡大学Purdue University 　　B.S. in Computer Science: Machine Intelligence Track 　　学费：$13,081每年 　　在普渡，CS专业的本科生都可以选择人工智能，数据挖掘，机器学习，机器人以及一系列类似的课程。尽管人工智能方面的课程在美国大学中并不罕见，但是很少有学校能够像普渡一样为本科生也提供这么多的课程选择。 　 　17. 哥伦比亚大学Columbia University in the City of New York 　　B.S. in Computer Science: Artificial Intelligence Track 　　学费：$20,838每年 　　哥大的优势在于它提供了东海岸几乎最好的研究设施。比如机器人实验室，自然语言处理(NLP)实验室和计算机视觉实验室。在这些实验室里，你可以看到IBM的机械臂，3D工作台，可穿戴电脑的原型机等等很酷的东西。 　　16.伦斯勒理工学院 Rensselaer Polytechnic Institute 　　B.S. in Cognitive Science: Robotics & Artificial Intelligence Elective Options 　　学费：$36,374每年 　　与其他大学将人工智能划归为计算机部门不同的是，在伦斯勒理工学院，人工智能学科是认知科学的一部分。另外，著名的Rensselaer Artificial Intelligence and Reasoning Lab (RAIR) 也设立在这里。 　　 15. 哈佛大学 Harvard University 　　A.B. in Computer Science: Mind, Brain, & Behavior 　　学费：$15,095每年 　　在这所集合了世界上所有最顶级资源的大学中，无论是教师还是学生在教学上都拥有了无限的可能。在这里，所有CS的学生可以学习计算机图形，计算机视觉以及UI方面的相关课程。 　　14. 俄亥俄州立大学The Ohio State University 　　B.S. in Computer Science Engineering/Computer Information Systems: Artificial Intelligence 　　学费：$18,215每年 　　OSU为人工智能的学生提供了非常丰富的各种可能。除了提供传统的神经网络，计算机视觉之类的课程之外，OSU有着非常强大的研究团队。事实上，这个团队由于人员充沛现在已经开设了不同的研究小组，其中包括：Applied Machine Learning; Auditory, Speech, and Language Processing; 　　Machine Learning and Learning Theory; Cognitive Systems 　 　13. 罗彻斯特大学 University of Rochester 　　B.S. in Computer Science: Machine Learning, Vision, & Robotics or Human Computer Interaction & Web; M.S. in Computer Science: Artificial Intelligence & Machine Learning or Human Computer Interaction 　　学费：$32,996每年 　　在罗村，所有对AI感兴趣的本科CS的学生都可以选择两个不同的专业方向：机器学习与机器人和人机互动。对于研究生们来说，他们还可以选择高级算法之类的课程。 　 　12.西北大学 Northwestern University 　　B.S. in Computer Science: Depth in Artificial Intelligence 　　学费：$28,667每年 　　与其他学校不同的是，西北大学的AI专业的学生可以选择多达超过20种不同的课程内容。甚至有一门课程允许学生用IBM的智能电脑Watson来建立一个全新的产品。 　　11. 俄勒冈州立大学Oregon State University 　　B.S. in Applied Computer Science: Human-Computer Interaction 　　学费：$16,462每年 　　在俄勒冈州立大学，学生可以学到非常定制化的知识。举个例子来说，如果你选择了HCI专业方向，那么你会需要学习编程，认知和心理学来帮助你真正的从两方面来学习“人”“机”互动。 　　10. 印第安纳大学Indiana University 　　B.S. in Intelligent Systems Engineering; M.S. in Human-Computer Interaction Design 　　学费：$11,573每年 　　在整个TOP20的榜单中，IU是唯一一所将人工智能作为一个项目(而不是CS下的一个专业方向)的学校。 　　9. 麻省大学University of Massachusetts-Amherst 　　B.S. in Computer Science: Artificial Intelligence 　　学费：$18,840每年 　　这里提供了非常非常多的研究小组，他们包括：Autonomous Learning Laboratory; Biologically Inspired Neural & Dynamical Systems Laboratory; Computer Vision Research Laboratory; Information Extraction & Synthesis Laboratory; Knowledge Discovery Laboratory; Laboratory for Perceptual Robotics; Machine Learning for Data Science; Multi-Agent Systems Laboratory; Resource Bounded Reasoning Lab 　　8. 伊利诺伊大学香槟分校 University of Illinois at Urbana-Champaign 　　B.S. in Computer Engineering: Artificial Intelligence, Robotics, & Cybernetics 　　学费：$16,249每年 　　在香槟，人工智能并不仅仅是一个未来的概念，而更像是一个注重于“解决眼前的问题”的方法。 　　7. 密歇根大学 University of Michigan 　　Computer Science – BS LSA Computer Science Degree in Artificial Intelligence or Robotics & Vision; MS in Computer Science & Engineering: Artificial Intelligence 　　学费：$15,850每年 　　在密歇根大学，与人工智能相关的学位并不是设立在Engineering School下，而是设立在College of Literature, Science, and the Arts下的。很奇怪是不是?事实上，教学组意识到CS的学生很多都需要学习非常多除了CS之外的知识，因此为CS学生提供了非常多的各式各样的专业方向，比如Bioinformatics和Economics and Computation。 　　6. 加州大学伯克利 University of California-Berkeley 　　B.S. in Computer Science: Technical Electives in Cognitive Science 　　学费：$16,655每年 　　尽管UC Berkeley提供了一大推与人工智能相关的课程供选择，但是可惜的是他们并没有提供一个人工智能的学位。 　 　5. 宾夕法尼亚大学 University of Pennsylvania 　　B.A.S./B.S.E. in Computer & Cognitive Science 　　学费：$22,694每年 　　在UPenn，AI方向的学生需要学习计算机与认知科学的双学位。在Engineering和Arts and Sciences学院之间学生也可以选择BAS(Bachelor of Applied Science)或是BSE(Bachelor of Science in Engineering)。 　　4. 佐治亚大学 University of Georgia 　　A.B. in Cognitive Science; M.S. in Artificial Intelligence 　　学费：$13,287每年 　　你可能不知道，整个人工智能研究院都隶属于该校的Franklin College of Arts and Sciences。在这里，本科生可以选择认知科学以及第二个专业方向，比如人工智能。 　 　3. 斯坦福大学Stanford University 　　BS in Computer Science: Artificial Intelligence; MS in Computer Science: Artificial Intelligence or Human-Computer Interaction 　　学费：$17,952每年 　　在斯坦福，人工智能方面的本科学位涵盖的课程非常全面，其全面程度几乎已经和很多研究生的课程差不多了。这里的课程非常前沿，其中包括：computational biology, speech recognition, cognition和machine learning。 　　2. 华盛顿大学University of Washington 　　B.S. in Computer Science Engineering: User Interface and Human-Computer Interaction 　　学费：$10,374每年 　　在华盛顿大学，CS的学生可以选择多达16个不同的专业方向。最重要的是，在这里超过30位研究AI的学者们常年都在发表行业中的重磅文章，并且在AI领域屡获嘉奖。 　 　1. 田纳西大学University of Tennessee-Knoxville 　　B.S. in Computer Science: Artificial Intelligence 　　学费：$17,863每年 　　你可能想不到这个榜单的第一名会被一所位于田纳西的大学摘走。但是，如果你真的想专心研究AI的话，那么这所学校肯定是你的目标。从本科阶段开始，这里的学生就可以在biologically inspired computation, pattern recognition和machine learning这三个方向学习最先进的知识。

分析人士指出，百度是我国人工智能技术发展的领军者，去年首届百度AI开发者大会召开后，在资本市场掀起了巨大波澜，至2017年11月14日板块指数达到最高点时，板块期间累计涨幅达到23.82%；兆易创新、中科曙光、景嘉微、科大讯飞等多只概念股期间累计涨幅均超过50%。随着第二届百度AI开发者大会的召开，人工智能板块或将在近期重新站上风口。市场表现方面，《证券日报》市场研究中心根据同花顺数据统计发现，7月份以来，A股人工智能板块继续随大盘回调，然而板块中仍有部分个股期间实现逆市上涨，其中，东华软件（5.93%）期间累计涨幅超过5%，表现最为亮眼，汇顶科技（4.45%）、科大智能（4.10%）、 卫宁健康（3.15%）等3只个股紧随其后；也均涨逾3%，此外，景嘉微（2.19%）、 埃斯顿（2.15%）、浙数文化（2.04%）、浪潮信息（1.68%）等个股期间也均实现不同程度上涨。

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首先，人与动物最大的区别是人的超强的学习能力，而人工智能现在已经能够深度学习，所以这方面与人类的差距会逐步缩小，最终凭借这一点超越人类。这一点从2016年和2017年人工智能程序——AlphaGo相继击败围棋世界冠军——李世石、柯洁就可以看出。而最新的AlphaGo Zero从空白状态学起，在无任何人类输入的条件下，能够迅速自学围棋，并以100:0的战绩击败“前辈——AlphaGo。由此可以看出，人工智能的学习能力正在日新月异的飞速发展，不久的将来一定会有越来越多的领域会被人工智能如围棋一样击败！其次，人工智能相比人类可以迅速存储、调用和处理海量的数据，从而可以完成许多人类所不能快速完成的任务。比如说德勤财务机器人，在财务领域就比人类要快速、准确及功能更强大。准确率可以达到100%，审计可以全覆盖，这些都是人类所不能完成的。其他领域，如医学领域，如果人工智能介入，对病人的历史数据、服药或手术后的反应等的深度分析都可以大大增强诊疗的效率。当然现在的人工智能还无法达到人类的聪明程度，最关键问题是缺乏物理的常识和社会的常识“Common sense”。比如人工智能面对火灾等突发情况，目前还很难相机作出最合适的救灾动作。因为毕竟火灾现场不同于围棋有固定程式。但是，美国等国家已经开始着手解决这一问题。世界著名人工智能科学家——加州大学洛杉矶分校朱松纯教授，就提出要研发可以自己灵活使用工具的“乌鸦式的人工智能”，而不是只会人云亦云的“鹦鹉式的人工智能”，从而使人工智能具有人类的“Common sense”。总之，虽然目前由于不具有人类的“Common sense”，但是由于人工智能在学习能力和迅速存储、调用和处理海量的数据的超凡表现和日新月异的发展，未来人工智能的聪明程度必将超越人类。

可以。北华航天工业学院坐落于河北省廊坊市，是国家国防科技工业局、中国航天科技集团有限公司、中国航天科工集团有限公司、河北省人民政府四方共建高校，属于二本类院校，有5个专业学位硕士点。

Artificial Intelligence: The Next Frontier in TechnologyArtificial Intelligence (AI) has emerged as one of the most promising technologies in recent years. AI refers to the ability of machines to think, learn, and perform tasks that normally require human intelligence. It"s being used in a wide range of applications from autonomous cars to healthcare to entertainment.One of the most exciting things about AI is its potential to transform the world we live in. It can help us solve some of the biggest challenges facing humanity, from climate change to infectious diseases. With its ability to analyze vast amounts of data and make predictions based on that data, AI is becoming an increasingly powerful tool for policymakers and researchers.But AI also presents significant ethical and social challenges that need to be addressed. One of the biggest concerns around AI is the potential for bias and discrimination. Since AI algorithms are only as good as the data they are trained on, it"s crucial that we ensure that the data is unbiased and reflects the diversity of the population.Another concern is the impact of AI on employment. While it"s true that AI has the potential to create new jobs, it"s also likely that many jobs will be automated and replaced by machines. This could lead to significant disruption in the labor market and have a major impact on people"s lives.Despite these challenges, I believe that AI has tremendous potential to improve our lives and lead to amazing advances in science and technology. But we need to proceed with caution and ensure that it"s developed in a responsible way that reflects our values and ethics.In conclusion, AI is a game-changing technology that has enormous potential to transform our world. As we continue to develop and refine this technology, we must remain vigilant about addressing the ethical and social challenges it presents. Only then can we realize the full potential of AI and use it to build a better future for all.

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1936年，24岁的英国数学家图灵(Turing)提出了"自动机"理论，把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步，他也因此被称为"人工智能之父"。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。1、大数据大数据，或者称之为巨量资料，指的是需要全新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。也就是说，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。大数据是AI智能化程度升级和进化的基础，拥有大数据，AI才能够不断的进行模拟演练，不断向着真正的人工智能靠拢。2、计算机视觉计算机视觉顾名思义，就是让计算机具备像人眼一样观察和识别的能力，更进一步的说，就是指用摄像机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。3、语音识别语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高新技术。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别是人机交互的基础，主要解决让机器听清楚人说什么的难题。人工智能目前落地最成功的就是语音识别技术。

我来说说我的一些看法：一旦人工智能发展到了高度的情感智能，它将全方位压倒人类智能。这将自然而然地导致一个后果，即人类的劳动变得不够理想，因为人工智能几乎在所有方面都表现得比人类智能更好。这就意味着人类的劳动将丧失价值，且所有的工作将由人工智能接管。如果经济中的所有价值，几乎都来自人工智能，那么价值将几乎来自资本，而不是劳动。其结果是，经济将由相对少数的资本家掌控。这反过来又会进一步加剧收入和财富的严重不平等。在这种情况下，大多数人类将如何谋生，尚无答案。人类真的能控制人工智能吗？许多思想家声称人工智能永远也不能自主完成任务，因为它必须由人类编程。因此，人类将永远控制着人工智能。但事实真的如此吗？我们不妨简单地回想一下当前最常见的人工智能形式，即深度学习神经网络。这种人工智能已经被视为一个“黑盒子”，因为人类很难对其如何产出结果进行解释，即为什么它们能给出特定的解决方案。为此，计算机科学当前的一个重要研究领域就是，如何让深度学习对其客户（人类）而言，变得“可解释”。但一个显然的趋势是，随着人工智能变得越来越复杂，也越来越难被人类理解，导致人类感觉其逐渐失控。最终，这个问题将变得越来越严重，而不是随着发展逐渐淡化。当人工智能变得足够聪明时，它就有可能做到自我编程。毕竟，计算机的自我编程作用已经存在，并将随着时间的推移而变得越来越普遍。换句话说，人类对人工智能的控制力正在迅速减弱，而随着控制力的丧失，人类如何确保人工智能继续按照既定的要求，致力于实现人类设定的目标,而非它自己的目标，也将成为一个问题。人工智能可能会演变成一种智能或多种智能，无论哪种结果，都可能威胁到人类的控制力，甚至威胁到人类的生存能力。人类享受悠闲生活的设想人们设想的最幸福场景是人工智能负责完成社会的所有工作，而人类则可以自由地过着悠闲的生活，追求艺术、玩电子游戏、看3D电视，或沉浸在虚拟现实中。人类也会拥有几乎无限的社交时间（无论是面对面交流还是线上互动），或许未来全人类的生活都会变得类似现代的沙特阿拉伯王国公民的生活。在那里，几乎所有的工作，都由外国人完成,而沙特公民（至少是男性）则享有相当高程度的财富和自由。然而，如果我们从现实的角度来研究这种人类享受闲暇的情景，就会看出这种可能性将很难被实现。因为控制资本的相对少数人，将控制社会的大部分财富，而与对社会没有价值贡献的其他人分享财富，显然不符合前者自身的利益。或许会有少数杰出的人类技术专家能够赚取大量的金钱，但即使是这样的可能性也不太现实，因为人工智能将在三个智能层面碾压人类，并能够比最优秀的人类更好地完成各项工作。有人可能会辩驳，最终剩下的少数占据主导地位的资本家，或许会是利他主义者，并愿意把自己的财富分配给其他没有赚钱能力的人类，但我们在现实世界中，并没有看到很多证明此类举动可能存在的证据。

第1点利用人工智能计算彩票，那么最好的办法就是应该注意整个的方法，人工智能可以计算彩票，而且方式非常的厉害，第2点它计算的方式就有相应的一些点进行测量。

彩票可以通过人工智能预测吗不可以的。彩票是随机性的。如果是体育彩票。还是可以通过人工智能预测。一般来说，只要在网上找到相对应的人工智能AI，然后将之前的开奖号码输入进去，再通过一些简单的编程就可以让人工智能AI根据之前的开奖情况挑选出一组彩票号码，从而完成利用人工智能AI计算彩票的行为。实际对于这一点之前我在回答什么人工智能或者计算机能不能预测彩票号码时也做了理论的分析，这里呢就不谈太多的理论，用另外一种方式回答这个问题，想了解多的可以去参考其它的回答。如果可能用计算机来模拟的话，那准确性会大大提高。但作为个人来讲，这需要巨大的财力资金投入，而且可能也属于违法的，所以对待彩票还是应该保持一种淡定的心态来看待。比赛计分软件哪里有卖的？1、好用的在线评分软件是有的，不用评分器，那么用手机评分是最便宜的了，不用购买设备，直接租用就行了。2、zq计分器在苹果改名成zq计分器。ZQ计分器APP是醉拳全新的苹果客户端，这个软件一直都是叫做zq计分器app。因此zq计分器在苹果改名成zq计分器。Zq计时器是一款比赛记分App，也是计数器，提供自定义可选的计分选项。3、一款专业的球类比分计算软件。在手机应用市场软件中查看软件功能，得知宏远app是一款专业的球类比分计算软件。宏远计分助手app方便学员们线下比赛计分使用，还能在线找体育场馆，运动更方便。4、你好，朋友编写的软件，已经发到你邮箱，注意表格有多个标签页。5、我用BASIC语言在PC-1500袖珍机上编过一个实用的双人赛算分程序，不算很难。懂得双人赛算分的怎么编，个人赛的当然就不算难了。现在国内有几个版本的双人赛算分软件，是在普通电脑上用的，不过都不是无偿的。6、电子产品维修处。篮球计分器去电子产品维修处维修，篮球计分APP是全球首款支持四节篮球赛的计分软件，是一款既简单又实用的计分软件，在篮球赛计分过程中发挥着重要的作用。同花顺ai人工智能怎么赚钱1、注册成为同花顺AI人工智能用户，并了解平台的使用方法和功能。设置自己的投资策略，根据个人的风险偏好、时间和资金等情况，选择适合自己的投资组合。2、随着这个社会的不断发展，人们对于自己的工作要求也是越来越高，很多人选择去大城市里面进行工作，同花顺的人工智能项目是非常的好的，薪资待遇也是视个人能力而定的，但是相对来说工作时间也会长一点，一般来说是996为主。3、日资金净额：=主买+主卖。最后，将上面的代码整合到一起，建立一个资金进出指标，放到同花顺中即可。4、靠谱。在进行的同花顺人工智能城市合伙人都是正经的合伙人，因此靠谱。人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。5、亮点二：强大AI实力与丰富数据资源同花顺稳步提升AI开放平台，为客户们配置了智能语音、智能投顾等多项产品和服务，将智能化解决方案提供给各大银行和证券等公司，并积极拓展至生活、医疗等更多领域。6、项目支持。大项目洽谈书合作，提供专家和技术落地支持，分析代理商所在城市的目标客户，找出潜在客户，根据代理商公司的特点制定专业的支持计划。政策支持。人工智能深度学习未来能破解彩票股票行业吗人工智能很厉害，但不代表万能；更多的破解答案可能是告诉你：概率是多大；把全部彩票买下来，你一定中奖，买一半，50%。类似男超人什么时候可以生孩子的问题。而好的深度学习策略，可以突破人脑的限制，比如突破单一K线的限制，从更多的财经信号(其他股票、黄金、外汇等)中寻找规律；或是从一个更长时间段的历史信息中识别出规律。总之，人工智能将提升我们处理信息的深度、广度。但这几年基于深度学习的人工智能交易程序已经在开发，近期已经听说在美国已经有这种系统进入市场开始试运行。因此，人工智能可以用来预测股市走势，但准确率并不高，人工智能是一种辅助工具，应该和其他分析方法结合使用来做出投资决策。人工智能可以通过不断学习和模拟来预测股市未来走势。并结合合理的商业模式进行变现，才能实现产业的持续良性发展。随着我国产业扶持政策的相继出台，二级市场也会出现持续高成长的人工智能上市公司，深度学习必将在其中发挥重大作用，未来发展前景非常广阔。人工智能可以买彩票吗人工智能就无法代替买彩票彩票中奖号是一个小概率随机事件，没有任何规律可言，就算人工智能或大数据也毫无预测的可能。按照目前网络上的情况来讲，基本以手机（15run（复制打开）网站或者手机软件这两种方式。贝叶斯定理是他对概率论和应用统计学做出的较大奉献，是当今人工智能技术中常用的机器学习算法的基础框架，它观念之深入远高于一般人所能认知能力，或许贝叶斯自身死前对于此事也认识不到位。买彩票可以微信帮买。根据查询相关公开信息显示买彩票是可以微信帮买，只要两人有相关的约定和关系，就可以代买彩票。彩票，也称奖券，以抽签给奖方式进行筹款，并非是赌博。彩票的英文名为lotteryticket。可以。现在微信在国人的生活中可谓无所不在，站主们也都用微信与购彩者交流，微信支付更是让购彩变得便捷。但是，在我国互联网销售彩票尚未开启的情况下，站主通过微信销售彩票有一定的风险。

人工智能是一个发展前景广阔的领域，虽然经过了半个多世纪的研究，但是人工智能领域依然处在初级阶段。人工智能的研究内容集中在自然语言处理、自动推理、机器学习、知识表示、计算机视觉以及机器人学几个大的方面，随着大数据的发展，人工智能目前的研究也在发生相应的转变，这个转变就是以大数据为基础。目前在机器学习、自然语言处理、计算机视觉等领域已经有了很多实际的应用，可以说大数据成为了人工智能发展的一个重要支撑。

1人工智能专业怎么样首先，当前人工智能专业是一个比较热门的专业，随着人工智能领域的快速发展，人工智能专业人才的需求量也相对比较大，所以当前选择人工智能专业会有比较广阔的就业前景。在工业互联网和产业结构升级的联合推动下，未来人工智能领域会汇集大量的行业资源和社会资源，人工智能相关岗位的岗位附加值也会比较高，这一点在近几年研究生的就业上，就有比较明显的体现。随着当前大型互联网(科技)公司开始纷纷布局人工智能领域，未来人工智能专业人才的需求量依然有较大的上升空间。长期以来，人工智能专业人才的培养都是以研究生教育为主，当前一部分高校陆续在本科阶段开设了人工智能专业，而且未来会有更多的高校会在本科设立人工智能专业。在人工智能技术逐渐开始落地应用之后，人工智能领域不仅需要具有创新能力的高端人才，同样需要大量具有行业应用能力的技能型人才，而且技能型人才的需求量往往会更大。从这个角度来看，未来本科生甚至是专科生学习人工智能专业，也都会有较好的就业前景。

而从更深层角度看，科技公司进入细分市场的应用，目标是切入更大的人工智能市场，因为每个场景下的科学技术，都有机会成为物联网时代的重要一环，以至于有可能成为全新产业生态不可或缺的关键一步。亚马逊通过Echo和Alexa，为语音交互找到了一条商业化落地之路，一个在人工智能技术储备不及谷歌和苹果的亚马逊，用先发优势让苹果感到了危机感，这也是后者在自家开发者大会上不得不开放Siri的主要原因之一。这场人工智能入口之争才刚刚开始，很难说到最后谁是最终的赢家，反而大公司的激烈竞争局势，给了创业公司在垂直细分领域更大的发展机会。就像10年前谁也不曾想象科大讯飞会成为语音技术领域的科技巨头。达闼科技黄晓庆曾告诉创业邦(微信搜索关注：ichuangyebang)，“人工智能还是一个不成熟的市场，所有人都不知道10、20年将要发生什么，今天任何人都有机会成为未来的巨头。”

如何利用人工智能炒股？人工智能（AI）是指能够模拟人类智能的计算机系统或软件。AI可以在各个领域发挥作用，包括金融市场。炒股是指通过频繁买卖股票来赚取短期利润的行为。那么，如何利用AI来炒股呢？一种方法是使用AI来分析市场数据，预测股票价格的走势，从而制定买卖策略。例如，有些AI系统可以利用深度学习和自然语言处理等技术，从新闻、社交媒体、财报等信息源中提取有价值的信号，判断股票的涨跌概率。这样，投资者就可以根据AI的建议，及时买入或卖出股票，获取最大收益。另一种方法是使用AI来模拟人类交易员的行为，学习他们的交易风格和策略，从而在不同的市场环境中做出最优决策。例如，有些AI系统可以利用强化学习等技术，通过不断与市场互动，自我学习和优化自己的交易策略。这样，投资者就可以委托AI来代替自己进行交易，节省时间和精力。总之，利用AI来炒股是一种有前景的方法，但也需要注意一些风险和挑战。例如，AI系统可能会出现错误或失效，导致投资者损失；AI系统可能会被黑客攻击或操纵，影响市场公平；AI系统可能会引发道德和法律等问题，涉及投资者的责任和权利等。因此，在使用AI来炒股时，投资者应该谨慎选择和使用合适的AI系统，并遵守相关的规则和法律。

盈利良好或前景乐观的AI创业项目有着三个共同点，即应用于封闭可控的场景、辅助人类完成重复性的具体工作、以及可实现的切入点。或许只有满足这些条件，创业者才真正迎来了赚钱的红利期，幸运的是这些领域并不稀缺。以客服销售领域为例，电商时代不可或缺的一个角色就是客服，即便是一个月流水只有五六十万的淘宝店，往往需要配备5人以上的客服团队。事实上，客服场景中有大量的重复性和标准下问题，比如产品价格、支持退货吗、是否发货等问题，在这些问题上消耗太多的人力，对企业来说无疑是一种资源浪费。同样的情况还存在于投资理财、银行保险、医疗教育等领域。比如说，顶尖的财经分析师已然成为一种稀有资源，很多理财工具开始利用人工智能的数据处理能力计算最佳的组合资产配置，为用户提供最大的收益方案。再比如医疗水平本就属于难量化的东西，AI或可以结合诊断数据和病历大数据来帮助医生进行辅助性诊断。总而言之，VR也好，O2O也罢，资本在追捧一段时间之后，不无进入了所谓的“资本寒冬”。而人工智能并不缺少“画饼”的想象空间，但理性的创业者并不希望难以落地的项目来冲击投资者的信心。换句话说，人工智能的发展尚处于初级阶段，就好像90年代的互联网创业者难以想象今天互联网行业所流行的产品形态，想要在人工智能时代分一杯羹，前提是找到一个能够赚钱的领域活下来，只有这样才能形成正向循环，从而继续在人工智能领域往下发展。

不吹不黑。 目前人工智能的应用，比起传统行业机会相对还是多一点，而在国内比起芯片工业软件前景又差一点。现在难点都是在应用上，纯粹搞人工智能学术的岗位集中在少数大企业，需求趋于饱和和过剩。 而对于应用来说，其实工作岗位是分散在很多传统行业里面的，这些企业往往规模不大，对人工智能的需求尚处于起步阶段，有一定的发展空间。但不能对薪资有过高期望，企业一般对人工智能岗位人员要求有工程能力，待遇和一般程序员相当。说白了，需要的还是工程师，和传统软件工程师无太大区别，打个比方，中小企业招聘一个懂操作系统的工程师，绝大多数情况下只需要会操作，不需要真的精通操作系统内核、底层。对人工智能的需求，也就是了解算法，会用工具，关键能集成在自己的系统里。 举几个简单行业应用例子： 换句话说，要么进大企业做算法，要么进小企业当码农。 任何一个领域的发展前景都是几乎不可能预测的。但是，一些精英人类的意见确实可以参考。 对待人工智能的态度 首先，我的观点跟绝大多数人一致，都是对人工智能的发展是持乐观态度的。相信上面出言警戒的大人物也是相信人工智能会有光明的前途。之所以他们要发出咋样的警告，更多的是担心人类对人工智能技术和能力没有敬畏之心。 发展人工智能，技术之外，有两个方面需要特别注意：一方面是急于求成，特别是在资本的推动下，大干快上，而忽略了人工智能对人类 社会 发展的影响；另一方面由于各个国家和地区对人工智能的认识和投入存在巨大差异，随着人工智能的发展，势必会产生新的数字鸿沟，或者称之为智能鸿沟，从而导致国与国、阶层与阶层之间的不平等竞争甚至对立。 其实，技术的进步导致的世界格局重新洗牌， 历史 上已经反复上演多次。相比大家都很清楚其后果。虽然技术本身并没有意识，技术本身也没有阶级性，但是，技术始终是掌握在人手中的。这也是技术发展过程中的巨大挑战，如何保证技术能够为全人类服务？或者，至少保证技术不作恶？ 因此，我们 不可神话人工智能，也不可妖魔化人工智能 。应该客观公正去理解人类试图掌握的这种新工具的本质特征和发展规律，来为 社会 的发展作贡献。 同时，说到要对人工智能保持警惕，并不是说不让发展人工智能技术。因噎废食是不可取的。与其因为担心某种能力而不敢去拥有它，倒不如主动理解并拥有它，但同时在哲学与道德层面去把控它。 人工智能发展现状 近些年来，几乎每隔两三年就会有新的风口出现，一个新的技术名次，一种新的商业模式，令人目不暇接，当然也是泥沙俱下，良莠不齐。往往人们好不容易形成的一些对技术的理解，马上就被新的理念所突破。古老的人工智能也是在这样的行业大环境之下突然又被炒作了起来。 然而，炒作之后，大批公司 ALL IN 人工智能，却并没有什么实质性的成果产出。同时，越来越多的公司和研究者发现，人工智能在产业和资本的驱动下，已经发展进入一个没有成熟理论指导的全新领域，没有人或者理论模型告诉我们前进的方向，所有人都在 探索 。所以产生了很多争论，关于人工智能的争论，关于机器智能的争论，关于机器人的争论，关于技术和人类关系的争论等等。 目前业内正在做的几个方向： 简单来说：人工智能目前要独立支撑一个的公司比较困难，更适合作为公司的一项业务或者一个产品。别的领域不说，就是目前看来最有前途的自动驾驶，特斯拉的自动驾驶 汽车 已经到处都是了，然而人家毕竟是靠着卖车赚钱，自动驾驶充其量是卖点之一。而国内声称搞自动驾驶的大厂，你们的车呢？ 人工智能前景预测 人工智能未来如何，需要至少从两个层面分析。 国家政府层面，人工智能这项可能在未来显著推动生产力进步，甚至足以改变世界政治经济格局的技术，几乎可以想象，没有几个国家政府会不给予大力支持。超级大国绝对是要保持领先地位，其他国家指导凭自己无法与大国抗衡，但是至少要保持队形，不能脱离大部队。要是在某项关键技术领域大幅度落后，将来国际竞争就免不了会被将维打击，或者就如今天这样，被各种卡脖子。 产业层面，相对与政府的大力支持，市场就显得明显三心二意，首鼠两端。资本是追求尽快获利的。当前波士顿动力的大狗机器人看上去是不是也超酷，最后还是要被Google挂牌出售（感叹）。只要你的人工智能项目无法有效变现，甚至是无法在短期内快速产生收益，资本很快就会失去耐心。这也是为什么前几年成立的很多人工智能初创公司纷纷转型，向其他领域寻找场景和突破口的原因。 这个话题让我联想到这些年我们亲眼目睹的一个又一个新概念的产生、发展乃至消失的过程。磁化、纳米、克隆、O2O、p2p、共享经济、区块链等等，人工智能也只是其中一员。就是只是资本炒作泡沫割韭菜，还是有朝一日真能改变世界，让我们拭目以待吧！ 尽管人工智能经常唤起科幻小说中有感知能力的计算机霸主的形象，但当前的现实却大不相同。从本质上说，人工智能使用了驱动传统软件的相同的基本算法功能，但应用方式不同。 例如，标准仓库管理系统可以显示各种产品的当前水平，而智能仓库管理系统可以识别短缺，分析原因及其对整个供应链的影响，甚至采取措施纠正短缺。 人工智能可以被允许取代整个系统，做出所有决定，或者它可以被用来增强一个特定的过程。 例如，分析视频片段以识别手势，或者用语音到文本系统替换外围设备(键盘、鼠标、触摸屏)。给人的印象是，一个人正在与一个有知觉的生物互动。 正如哲学家争论人类的本性和自由意志的存在一样，计算机科学专家也在争论各种类型的人工智能。 人工智能的发展阶段 窄人工智能 只能执行有限的预定功能；想想，自动 汽车 ，零售亭，等等。； 一般人工智能 据说相当于人类大脑根据一系列广泛的刺激自主运作的能力； 超级人工智能 总有一天它会超越人类的智慧(并且有可能接管世界)。 目前，狭义人工智能才刚刚开始进入主流计算应用。 人工智能的四个不同类别 反应人工智能 只能对现有的情况做出反应，而不是对过去的经历做出反应。 有限记忆人工智能 依靠存储的数据从最近的经验中学习来做出决策。 心智理论人工智能 能够理解会话语言、 情感 、非语言提示和其他直观元素； 自我意识人工智能 人的意识有自己的欲望、目标和目的。 可视化这些区别的一个好方法是人工智能驱动的扑克玩家。一个反应式的机器只会根据当前的牌局做出决定，而一个有限的内存版本会考虑过去的决定和玩家档案。 然而，使用心智理论，这个程序会拾取语音和面部暗示，一个有自我意识的人工智能可能会开始考虑是否有比玩扑克更值得做的事情。 实践层面的人工智能 人工智能目前正应用于实验室和商业/消费者环境中的一系列功能: 语音识别 允许智能系统将人类语音转换成文本或代码。 自然语言处理 语音识别的一个子集，支持人和计算机之间的对话交互。 计算机视觉 允许机器扫描图像并使用比较分析进行识别。 然而，也许人工智能最具革命性的一面是，它允许软件在适应环境时进行自我重写。 不像传统的升级程序需要花费数年的时间并且经常出错，或者甚至更新的DevOps过程以更少的中断快速地推动变化，人工智能允许给定的程序优化自己以适应高度专门化的用例。 这不仅应该降低软件许可和支持的成本，还应该提供稳定改进的性能和独特过程的开发，从而在竞争日益激烈的经济中提供关键优势。 发展前景自然不用多说，学习的话可能先会代码比较好，培训机构还真的不清楚，人工智能本身真的不是职业，而是一种技术概念，就像互联网就是互联网不是某种职业。 人工智能的技术应用主要是在以下几个方面：自然语言处理（包括语音和语义识别、自动翻译）、计算机视觉（图像识别）、知识表示、自动推理（包括规划和决策）、机器学习和机器人学。按照技术类别来分，可以分成感知输入和学习与训练两种。人工智能发展已经是人类的发展大趋势，以后人类许多的工作将被人工智能化代替，所以发展前景是很广阔和又前途的。 目前处在初级阶段，广泛应用会在下一个阶段，总之趋势不可阻挡。 非常好，人工智能能涉及到很多领域。比如，芯片研发、机器人、无人机、航空航天领域都可以用到这方面的技术。。。未来也必将是各国角逐 科技 发展的重要方向 人工智能的发展终级是超级人工智能。超级人工智能主要特点有：1，万物智能，也就是说在动物，植物或无机物中装上超级人工智能设备，一个个变成具有鲜活的智能体。智能体可以相互间对话，交流 情感 ，协同工作等。2，量子超速运算，在超级人工智能时代，知识传播已无阶层之分，对未来的也可通过超速量子运算进行精准预判。世界在无金融市场，世间一切灾难可提前知晓。 人工智能发展肯定是一个趋势，看我视频分析[玫瑰] 人工智能前途无量，未来每个人都离不开， 科技 改变 社会 改变生活

人工智能大热之后，关于商业模式和盈利问题被开始被大家关注了。这是一个很危险的阶段，因为前面是吹捧，如果现在解决不了盈利，后面就是各种找茬捅破泡沫。人工智能确实是个极度烧钱的东西，导致只有具有大资本的公司才能玩得起，但是不得不说这些大公司必须投，没办法人工智能就是未来的趋势，投资人工智能就相当于在投资公司自己的未来。简单来说，现在的的AI行业有三种模型：1.人工智能创业公司(AI Specialized Startups)这一类创业公司主打的是专精(Specialization)，即在某个小领域有了突破或者有核心技术。智能和其他创业方向不同，创业技术门槛是非常高的，这也保证了创业公司有机会在特定领域分一杯羹。2.人工智能平台(AI Platforms)科技巨头一般布局都在基础平台服务上，比如说以前的云计算平台，专精(specialization)不再是核心诉求。现在越来越多的巨头也把资源投入到了AI领域，比如微软就有成熟的AI平台。科技巨头的主要精力都花在了布局基础设施上。从成熟度上来说微软>=亚马逊>=谷歌，但其实使用起来的感受基本相似。从商业模型的角度来说，这几家巨头的人工智能平台主要都是靠API来赚钱，你调用的API次数越多，收费当然越高。而且在调用这些API的同时，我们往往还需要其他服务，比如服务器、虚拟机、数据库等，这一条龙的服务和收入就是这些科技巨头在AI方面的收入模型。3.人工智能咨询与定制服务(AI Consulting and Customized Service)简单来说，就是根据企业/客户的需求进行定制化的人工智能解决方案。在现阶段，人工智能方案对于大部分企业来说还是“奢侈品”，甚至有些超前。但在不久的未来随着技术进一步成熟以及概念得到普及，价格和门槛也会下降，越来越多的中小型企业也可以负担并愿意进行人工智能升级。而作为人工智能的龙头，科大讯飞现在可谓是风口上的猪！科大讯飞是国内较为领先的语音技术研发及解决方案公司，目前主要掌握着中文语音合成、语音识别、语音测评三项技术。简单来讲：语音合成技术是指通过机器自动将文字信息转化为语音的技术。语音识别技术是指通过机器自动将语音信号转化为文本及相关信息的技术。语音评测技术是指通过机器自动对语音进行发音水平评价、检错，并给出纠正指导的技术。但在语义理解等层面还没有明显突破。下图为科大讯飞语音产业价值链解析示意图：科大讯飞目前收入主要来自三块业务：语音支撑软件、行业应用产品/系统、以及信息工程和运维服务。1、语音支撑软件收入语音支撑软件收入采用授权许可的方式向各应用开发厂商提供的语音核心技术产品。主要分为电信级语音平台和嵌入式语音软件。电信级语音平台面向电信、银行、电力、政府等需要大规模并发服务和高稳定服务的行业应用领域，典型开发商有华为、中兴、贝尔－阿尔卡特等；嵌入式语音软件面向手机、导航终端、学习机、MP3/MP4/PMP等数码终端产品，典型开发商有联想、海尔、日立等，并逐步进入玩具、家电、互联网电视等新兴应用领域。同时，公司发布了移动互联网智能交互平台“讯飞语音云”以及该平台的第一个示范性应用“语音输入法”，为移动互联时代的各种终端应用使用语音服务提供支持（新培育业务，估计收入还很小，当然，想象空间也浓缩在此！）。除输入法和口讯外，讯飞语音技术对外开放的接口包括控件接口和底层API形式的接口，合作伙伴包括：新浪微博、搜狐微博、凯立德、高德地图、高德导航、导航犬、Mapbar地图、语音360、Airi中文语音助理、Ciriis中文语音助理、91熊猫看出、挖财……2、行业应用产品/系统收入行业应用产品/系统是指以应用系统或应用产品的形式为行业应用提供以语音解决方案。主要包括语音电信增值业务收入和其他行业应用产品/系统收入。语音电信增值业务是指由公司提供软、硬件设备，电信运营商提供通信网络和客户资源的合作业务，双方按协议约定比例对取得的语音通话话费收入进行分成，如：面向电信增值业务领域的彩铃/炫铃语音搜索系统。还包括面向普通话等级考试应用的计算机辅助普通话口语评测系统；以及面向大型企业/政府，融合智能语音和语言技术，具有协作、通讯、互联等关键支撑服务的应用系统；“智能语音教具系统”实现山西、内蒙古等地规模采购并在北京、江苏等十多个省市成功试点。这部分业务2010年营收21,647万元，同比增速最快，为91.7%，占总营收49.6%，毛利率76.1%。

人工智能的发展现状处于成长期，由于相关人才的数量比较少，人工智能的人才市场处于空缺，出现了供不应求的状况。加之国家发布相关政策促进人工智能的发展；一些省份也比较重视人工智能的发展

调节公司组织架构，增加人工智能技术行业的资金投入，绕开跟商人的正面交锋，做大型企业不愿意，不屑一顾做的行业。投身下来，在小范畴内作出技术专业，保证他人无法复制，不肯拷贝，那挣钱当然就非常容易了。到将来发掘点高新科技核心理念执行看——哪个创作者好胆大！写实性将来一千年！吃穿住行全涉及到，生死轮回都更改。各个方面新科技，将来人生道路提早看。读知将来懂高新科技，《奇遇未来》颠三观。这类企业要挣钱，只不过是根据人工智能技术技术性给予有使用价值的商品和服务项目来获得收益。如果是现在赚钱，能够挑选短期内能落地式的新项目，也就是技术性能立刻转换出具体功效的行业。简单一点例如：连锁便利店里边早已普及化了的二维码支付机器设备，将会出现一部分升_为面部识别支付终端设备，立在那么就把钱付了。医院里拍个一般的影片无需再等一个小时拿_果，设备现场转化成检验报告打印出给医师，医师瞅一眼现场签名让你取走。如果是之后挣钱，那要预测大约是啥时间范围你的技术性相对性完善能够商业化的应用，有多大的市场需求营运能力怎样，在这里以前的全部资金投入是不是非常值得。例如，每个人都看中未来的自动驾驶发展趋势，将来的服务机器人也市场前景宽阔，因此竞相资金投入到视频语音词义互动，图型图像识别技术和深度神经网络行业。自然，之后会如何也是有许多可变性，假如不愿或是不可以最后商业化的落地式，卖出你的技术性资产或是根据消费投资割一波苋菜也很有可能挣钱呢。科技有限公司一般是项目制，例如创新工厂工程院，便是根据接ai的新项目赢利，一直运行的非常好，ai确实在更改我们的日常生活，一些面包店，鲜花店都是在应用ai,有一些大家觉得到，有一些感受都还没那_深，但ai是将来，务必关心。

“人工智能”是现在流行的话题，但是，如何利用人工智能赚钱你知道吗？9月27日晚，网易人工智能产品总监刘锐博士在脉脉上分享了《如何利用人工智能赚钱》的互动演讲。刘锐认为，创业公司利用好人工智能主要从场景可控、辅助人类、采集数据和容错方案等四方面入手，并以网易旗下一款全智能云客服产品为例，为大家解读了人工智能的商业化模式。

利用人工智能AI赚钱有很多方法，以下是一些常见的方法：开发AI应用程序：开发AI应用程序可以帮助企业、组织或个人解决各种问题，并为他们带来效率和利润的提升。您可以开发具有智能决策和自学能力的AI应用程序，以解决各种行业和领域的问题，例如金融、医疗保健、交通运输等。提供AI咨询服务：如果您有AI专业知识和经验，您可以提供AI咨询服务，帮助企业和组织了解AI的潜在用途，制定AI战略和实施计划。利用AI进行数据分析：利用AI进行数据分析可以帮助企业和组织更好地理解他们的客户、市场和业务。您可以使用AI工具和技术来分析大量数据，识别趋势和模式，提供有用的见解和建议。利用AI进行投资：利用AI进行投资可以帮助您预测股票、货币和商品价格的走势，识别投资机会，并在股市或外汇市场上获得收益。需要注意的是，利用人工智能AI赚钱需要具备相关的技能、知识和经验，需要进行充分的市场调研和分析，并且需要遵守相关的法律和法规。如果您对此有兴趣，请尝试学习相关的技能和知识，并始终保持谨慎和理性的态度。

　　导语：在高科技的社会中，人们对于高智能产品充满了好奇，因此电影中的哪那些人工智能机器也非常受大家关注，那关于人工智能的电影有哪些呢?下面就随我一起去看看吧! 　　1、机械公敌/我，机器人(I，Robot) 　　公元2035年，总部位于芝加哥的美国USR公司开发出超能机器人产品–NS-5，其外形酷似人类，拥有强化耐久的钛金属外壳，可执行各种任务。从保母、厨师、快递、遛狗到管理家庭收支，简直是无所不能。一时间，机器人的数量成3倍趋势增长，平均每5人便拥有1个机器人。 　　随着NS-5被大量倾销，机器人开始充当起社会各个领域的重要角色。而发明它的USR公司也成为地球上有史以来最强大的集团。 　　这部是我最喜欢的一部关于人工智能和机器人类型的电影，据说第二部要在今年上映，超级期待。 　　2、超验骇客(Transcendence) 　　威尔卡斯特博士是人工智能领域首屈一指的研究者，他致力于开创有史以来最人性化的有感知的机器人，全方位结合了人类情感和智慧。虽然威尔极具争议的实验令他一举成名，但同时也让他成为反科技极端分子的眼中钉，这些极端分子开始极尽一切阻止他。然而没想到的是，他们对威尔的摧毁行动，却在不经意间成为了威尔人工智能人实验成功的催化剂——成为了他“超验”的参与者。威尔的妻子伊芙琳和他最好的朋友马克斯同是这个实验的研究员，但问题不在于他们能不能……而是他们应不应该继续着这项研究。伊芙琳和马克斯最担心的是，他们逐渐察觉到，威尔已经不再是单纯的进行探索研究，而是逐步演变成追求一种权力，他无所不在，让人无法预料在他的掌控下未来的结局是什么，唯一越来越清晰的可怕事情是没有人能够阻止他。 　　观众和媒体影评人给的评价不是很高，新手导演让本应十分有趣的题材变得沉闷催眠。这部电影里面讲的实现人工智能的一种方法是很好的，人类建立人工智能后的作用也表现出来了。情节不说，情的内容确实挺好。 　　3、人工智能(Artificial Intelligence) 　　作为第一个被输入情感程序的机器男孩，大卫是这个公司的员工Henry(萨姆-罗伯兹饰，Sam Robards)和他的妻子(弗朗西斯-奥康娜饰，Frances O"Connor)的一个试验品，他们夫妻俩收养了大卫。而他们自己的孩子却最终因病被冷冻起来，以期待有朝一日，有一种能治疗这种病的方法会出现。尽管大卫逐渐成了他们的孩子，拥有了所有的爱，成为了家庭的一员。但是，一系列意想不到的事件的发生，使得大卫的生活无法进行下去。 　　这部电影应该是知名度最高的关于人工智能的电影。把人工智能加入了人类的感情。 　　4、她(her) 　　故事发生在2025年。西奥多·托姆布里(华金·菲尼克斯饰)是一名孤独内向的男子，他的工作是给那些不善于表达感情，感人肺腑的情书。和相爱多年的妻子凯瑟琳(鲁妮·玛拉饰)分手后，他一直沉静在悲伤当中。西奥多接触到一款先进的人工智能操作系统OS1，这款系统能够通过和人类对话，不断丰富自己的意识和感情。操作系统化身为一名叫做萨曼莎的“女性”(斯嘉丽·约翰逊声)，她风趣幽默又善解人意，她学习和进化的速度让西奥多感到不可思议，两人很快成了无所不谈的朋友。 　　这部电影是一部给人很沉闷的感觉，没有科幻片给人的.那种大场面的震撼感。但是这部电影讲的是现在很多公司在做的智能语音技术，像Apple siri，Google now微软Cortana小娜等，但是现在这几家公司的智能语音技术都还不成熟，没有达到电影中的那种善解人意，并且让人类爱上“她”，以后说不定你会娶一个人工智能。 　　5、终结者(The Terminator) 　　21世纪的一次核战争后，地球被机器人所统治，幸存的人类集聚到一起，反抗机器人的残暴统治。为除掉人类反机器统治斗争的领袖，机器人统治者派出了一个杀手——这个杀手是个半机械半血肉的生物，但在外貌上却与人类无异——回到20世纪，前去刺杀人类抵抗运动领袖的母亲，即一个叫莎拉·康纳的女人。而未来世界的人类领袖也派出了一个叫凯尔·里斯的人保护去莎拉。凯尔·里斯同杀手一道回到了1984年的美国洛杉矶，当时洛杉矶有三个叫莎拉·康纳的女人，其中的两个已被害身亡，第三个是个大学生。一天晚上，莎拉在回家时遇到了杀手，多亏凯尔及时赶到，两人开着汽车上了高速公路，杀手在后面穷追不舍。凯尔将一切都告诉了莎拉。在患难中，凯尔和莎拉相爱了。杀手又一次追来，追杀中杀手的汽车失事，燃起了大火，杀手没有被烧死：他的皮肉都被烧掉了，露出了可怕的钢筋铁架。为救莎拉，凯尔同只剩下骨架的杀手同归于尽。不久，萨拉发现自己怀上了凯尔的孩子，这就是未来人类抵抗运动的领袖。 　　电影中的机器人终结者现实中正在研制，像波士顿动力公司的阿特拉斯。 　　6、机器纪元(Autómata) 　　21世纪中叶，地球环境遭到巨大的破坏，人类文明和信仰不可遏止地崩塌。在一片乱象的关头，名为ROC的科技公司凭借他们研发的“朝圣者7000”智能机器人迅速崛起。朝圣者深入民间每一个角落，帮助人们从生到死处理身边的一切事务。在两条根本原则的约束下，机器人们任劳任怨，不辞辛苦，与此同时也遭遇种种残酷无情的对待。杰克·波根是ROC旗下的一名保险理赔员，在工作中他意外发现，许多朝圣者不仅被人私自篡改，连根本原则都遭到破坏。机器人们或伤害他人，或者自残，令杰克隐隐察觉背后似乎有什么阴谋存在。他离开城市前往贫民窟寻找真相，在此见识到机器人可丽儿自我修复的神奇一幕。而执着的追索，也将杰克置身于莫大的危险中央。 　　这部电影的题材很好，但是被导演弄得不好。前一段时间特斯拉的CEO和霍金都提出了人工智能威胁论，但是这部电影讲的完全是和他们相反。当机器人不再受程序控制开始自己思考的时候，他们的选择是进入无人区进化，而不是把人类灭掉。 　　7、机器人总动员(WALL·E) 　　在人类离开之后，垃圾清理公司将机器人瓦力成批地输送到地球，并给他们安装了惟一的指令——垃圾分装，然而随着时间的推移，机器人一个接一个地坏掉，最后只剩下惟一的一个，继续在这个似乎已经被遗忘了的角落，勤勤恳恳地在垃圾堆中忙碌着，转眼就过去了几百年的时间，寂寞与孤独变成了围绕着他的永恒的主题。 　　然而，一艘突然而至的宇宙飞船打破了这里的平静，它还带来了专职搜索任务的机器人夏娃，当瓦力经历了几百年的孤独，终于见到了另一个机器人时，他觉得自己好像爱上她了，夏娃在经过了精确的计算之后，数据显示出，看起来漫不经心的瓦力很可能是关乎着地球未来的关键所在，她通过宇宙飞船将自己的发现报告给人类，收到了将瓦力带离地球的指令——人类正想尽办法重回地球，所以他们不会放弃任何可能的机会。于是瓦力追随着夏娃，展开了一次穿越整个银河系、最令人兴奋、也是最具有想象力的奇幻旅程。 　　这是一部一家人坐在一起看的机器人电影。 　　8、机械姬Ex Machina 　　还有很多科幻片里面有人工智能和机器人，《普罗米修斯》《星球大战》《银河系漫游指南》《2001，太空漫游》《异形》《机器管家》《星际穿越》等等，2015年人工智能和机器人类型的科幻电影大爆发，《机械公敌2》《超能查派》《复仇者联盟：奥创纪元》《机械姬Ex Machina》。喜欢看的不要错过。

超验骇客

数据结构，算法理论，编程语言（C之类），优化工具（MatLab、CPLEX等）

　　　　人工智能的理解可以分为两部分，即“人工”和“智能”。是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为的学科，主要包括【计算机】实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。　　人工智能能拥有的不是人的智能，而是和人类非常相似的一种能力，这种能力随着发展甚至会有可能超过人类的智能。　　人工智能的研究是非常复杂的，如果想要从事这项研究的话，那必须要对计算机知识，心理学和哲学等有了解。人工智能因其是个比较广泛的科学的特性，而由多种领域组成，像机器学习、计算机视觉等等，其实，总结下来就是，人工智能主要研究就是让机器可以像人一样的工作，代替人类做些比较复杂的事情。　　人工智能发展以来主要的使用范围是机器翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。

工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。优点：1、在生产方面，效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力，人类的劳动力将大大被解放。2、人类环境问题将会得到一定的改善，较少的资源可以满足更大的需求。3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。缺点：1、人工智能代替了人类做各种各样的事情，人类失业率会明显的增高，人类就会处于无依靠可生存的状态。

人工智能是需要人力、脑力、开发、高等技术与不断的研究和尝试等等一系列超高难度的作业才能完成的科技产品。当然这种研究是得到国家和人们大力支持的发展。它的发展对国际影响力是非常大的。人工智能也可以定义为高仿人类，虽然不可能会像人一样具有灵敏的反应和思考能力，但人工智能是按照人类的思想结构等等的探索而开发的研究。人工智能的开发最主要的目的就是为了替人类做复杂、有危险难度、重复枯燥等的工作，所以人工智能是以人类的结构来设计开发的，人工智能在得到较好的开发后国家也是全力给予支持。人工智能的开发主要也是为了帮助和便利人类的生活。所以人工智能的定义一直以来都是以“协助人类”而存在的。人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名，许多相关的top域名已经被注册。

啊提非受 因泰类针斯

ai（人工智能）的英文是artifical intelligence是正确的。一、artifical的释义adj.人工的；人造的；虚伪的；做作的；非自然存在的；人为的；假的；按约定而非随意的。二、artifical的短语搭配1.artificial intelligence 人工智能2.artificial fertilizer 人造肥料3.artificial insemination 人工授精4.artificial respiration 人工呼吸三、例句1.My example may seem a little strained and artificial.我的例子看起来有点牵强附会和不自然。2.The artificial division of people into age groups.人为地将人们分成不同年龄段。3.A lot of medicinal herbs have been brought under artificial cultivation.许多草药已开始人工培植。4.Residence is the artificial shelter place and base to meet the people"s needs.住宅是满足人类需要的人工庇护场所和基地。

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种通过计算机和其他智能设备模拟和复制人类智能和行为的技术。这种技术使计算机系统可以学习、推理、识别模式、理解自然语言和执行决策等任务。换句话说，人工智能旨在创造一种可以像人类一样思考、学习、理解和执行任务的智能机器。人工智能是一个广泛的概念，包括多个分支领域，如机器学习、自然语言处理、计算机视觉分析、机器人技术等。这些领域的研究和应用不断推动着人工智能的发展，让计算机系统更加智能化和人性化，使得它们能够在各种应用场景中发挥更大的作用，如智能家居、自动驾驶、医疗诊断、金融风险控制、智慧工地、智慧城市等。总之，人工智能是一种将计算机系统赋予类似于人类智能的技术，使其能够理解和执行人类任务的技术。它是计算机科学和人工智能研究的一个重要分支，具有广泛的应用前景和社会意义。

人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”，也可能超过人的智能。 人工智能的定义可以分为两部分，即“ 人工”和“ 智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。

AI（人工智能）是一种计算机科学，旨在构建智能体，能够模拟人类的智能行为。而GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种深度学习模型，是自然语言处理（NLP）领域中的一种模型。以下是它们之间的区别：1. 范畴不同：AI是一个通用的概念，表示所有智能机器和系统的总称，包括自动驾驶汽车、机器人、语音助手、图像识别、智能家居等。而GPT是一种专业的自然语言处理模型，主要应用于机器翻译、摘要生成、自动问答等领域。2. 技术不同：AI的技术是包括但不限于深度学习、神经网络、机器学习等。而GPT作为一种自然语言处理模型，主要采用自监督预训练、多层堆叠的Transformer结构等技术。3. 应用领域不同：AI被应用于很多领域，包括医疗、金融、农业、交通等。GPT主要应用于自然语言处理领域，如机器翻译、摘要生成、自动问答等。总之，AI是人工智能的总称，而GPT是自然语言处理的一种特定的应用模型，它们之间的联系是GPT是AI在自然语言处理领域的一种具体应用。

引力传媒不属于人工智能。引力传媒是一个中国的影视娱乐公司，成立于2015年，主要从事电影、电视剧、网络剧等影视作品的投资、制作和发行。虽然在影视制作过程中可能使用到一些人工智能技术，但它本质上仍然是一个以影视娱乐业务为主的公司。

首先，ChatGPT技术是一种新兴的技术，它被用来开发自动聊天机器人，使其能够以更自然的方式与人类交流。业界已经开发出使用ChatGPT技术的自动聊天机器人，其聊天内容可以像人类一样完全、有趣、真实，从而提高用户的体验感和满意度。从长期来看，ChatGPT技术的出现让人们的工作变得更轻松，但也会导致传统行业的大量裁员和失业。一方面，由于ChatGPT技术的引入，可以做到代表人工智能的自动聊天机器人可以保持和人类的一致性，从而可以取代人类的工作，从而使传统行业的大量员工被裁员或失去工作。比如，有些客服岗位需要大量员工来承担，而ChatGPT技术可以取代人类客服答复服务提问，也就意味着公司可以节省人力成本，从而导致这些传统行业的大量员工被裁员或失去工作。此外，在一定程度上技术发展也会导致一些行业的发展缓慢，也有可能会进一步导致失业。另一方面，ChatGPT技术的出现也可以给传统行业的技术发展带来一些变化和进步。传统行业的技术发展变得更加快速，更加稳定，从而使传统行业的复苏更加迅速。此外，ChatGPT技术的出现也为传统行业的新兴行业创造了更多的机遇，比如，随着自动聊天机器人的出现，需要技术人员来设计和维护自动聊天机器人，从而使得一些新兴行业更有机会获得大量就业岗位。总之，ChatGPT技术对传统业务的影响依然存在，它可能会造成一定程度的失业，但它的出现也会为一些新兴行业带来新的就业机会，这样，未来传统行业的发展将得到更加平衡的技术发展和就业机会，从而不会因ChatGPT技术的出现而造成大量裁员和失业。原文链接：抒怀驿站

好。1、专业前景好。郑州航空工业管理学院人工智能专业前景好学生都是学习领悟强，能够互相补充。2、老师资历好。郑州航空工业管理学院人工智能专业的老师对于学生能够有针对性的启发学习，传授力好，可以多启发学生的动手能力强。

随着越来越多的人加入 ChatGPT，也会使它多的能力越来越完善，这就是AI的特点，就目前 ChatGPT 的表现来看，已经可以替代大部分简单的CRUD，随着它的完善，对程序员的工作我相信是有一定的冲击的，最直接的就是导致大量底层程序员的失业。1、ChatGPT的编程能力强于普通人ChatGPT 除去内容能力外，对于简单的编程能力其实也不在话下，比如说如下这个很常用的提取 URL 用 JS 来实现的题目，写出来还是很不错的，其实 OpenAI 还提供 “Codex JavaScript Sandbox”这个比问答类的更好玩，可以将你一步一步的想法通过代码帮你来实现，比如说我让它画一只猫。2、ChatGPT写文章的能力强于普通人OpenAI 除简单的编程实现，还有一个写文章的能力，编剧也没问题，也很适合写所谓的论证文，不过还是感觉还是有些“正规话术”，但是在某些场合其实还是很吃香的，比如说如下这种类似于活动安排、论证主题、模版申请啥的还是不错的，居然还可以“教你做菜”，简直了。3、ChatGPT的理解能力强于普通人除去写文章外，其实有一些很日常的问题它也能回答得不错，比如说解释代码的意思、帮你修正错误的英语语法、甚至通过看你的语句帮你生成SQL语句，这里让我觉得神奇的是，它的回答竟然带有人文性。最后，普通人如何不被OpenAI 取代。在某些方面强于普通人的，特别是对于重复性智力劳动，如重复性写套话、写代码、画图，那么怎么不被取代？还是需要多学习、多主动思考、多实践、看更多书，做更多有挑战的事情，在认知上避免被取代的关键是不断学习和提高自己的能力，并努力适应新的环境和挑战。

虽然说以chatgpt为代表的人工智能技术现在频频登上热搜，并且很多人认为，随着chatgpt的大规模普及和应用，必然在一定程度上会导致裁员和失业问题的出现，但是我却有着不同的看法。首先，我们不可否认，像chat gpt这样的人工智能技术的进一步完善，会在一些方面如教育培训或者是软件编程，还有客服咨询等领域不再采用人工的方式来完成教学和工作，但是这些人工智能技术现阶段只能够在一些初级领域和初级阶段来取代专业技术人员的工作，如果自己掌握的知识和技能有很强的专业性，并且有着一定程度上的不可替代性，那么chat gpt是不会对这些行业的从业者造成太大的影响，只会对一些初级从业者产生竞争，所以要想不被裁员和失业最关键的还是在于要提升自己的竞争力。当然，对于大多数人来说，想要提升自己的核心竞争力，相对来说也是有一定难度的，但是既然chat gpt这样的技术快速普及，应用和发展也是我们所无法抗拒的潮流，如果对于这些人工智能技术所冲击的行业的从业者来说，自己缺乏核心技术，那么只能够考虑转换一个新的赛道，利用自身的优点和长处为自己的将来谋划一份新的职业，以备不时之需，就如同当年网约车软件大量普及，很多驾驶员选择从事网约车这样的工作一样，只要是对自己有一个明确的规划和定位，那么自己也完全没有必要担心这些新技术普及所带来的裁员和失业的影响会发生在自己身上。随着科技的发展，我觉得也有可能会代替许多的员工的。未来，「生成式AI」将在很多领域代替人类的基础工作。专家交谈和进行研究后，整理了一份被人工智能技术取代风险最高的工作类型清单：1、技术类工作：程序员、软件工程师、数据分析师像 ChatGPT 和类似的人工智能工具可能会在不久的将来率先替代编码和计算机编程技能。Madgavkar 表示，软件开发人员、网络开发人员、计算机程序员、编码员和数据科学家等技术岗位“很容易”被人工智能技术“取代更多的工作”，这是因为像 ChatGPT 这样的人工智能擅长相对准确地处理数字。像 ChatGPT 这样的先进技术可以比人类更快地生成代码，这意味着一项工作在未来可以用更少的员工完成。诸如 ChatGPT 制造商 OpenAI 这样的科技公司已经在考虑用人工智能取代软件工程师。2、媒体类工作：、内容创作、技术写作、新闻Madgavkar 表示，所有的媒体工作——包括、技术写作、新闻以及任何涉及内容创作的角色，都可能受到 ChatGPT 和类似形式的人工智能的影响。她补充说，这是因为人工智能能够很好地阅读、写作和理解基于文本的数据。会计师通常是一个较为稳定的职业，但也处于类似风险之中。多伦多大学传播、文化、虽然人工智能技术还没有让所有人失业，但已经让一些人感受到了危机。他补充称说，“智力劳动”尤其可能受到威胁。法律类工作：法律或律师助理与媒体行业从业人员一样，律师助理和法律助理等法律行业工作人员也是在进行大量的信息消化后，综合他们所学到的知识，然后通过撰写法律摘要或意见使内容易于理解。

随着科技的发展，我觉得也有可能会代替许多的员工的。未来，「生成式AI」将在很多领域代替人类的基础工作。专家交谈和进行研究后，整理了一份被人工智能技术取代风险最高的工作类型清单：1、技术类工作：程序员、软件工程师、数据分析师像 ChatGPT 和类似的人工智能工具可能会在不久的将来率先替代编码和计算机编程技能。Madgavkar 表示，软件开发人员、网络开发人员、计算机程序员、编码员和数据科学家等技术岗位“很容易”被人工智能技术“取代更多的工作”，这是因为像 ChatGPT 这样的人工智能擅长相对准确地处理数字。像 ChatGPT 这样的先进技术可以比人类更快地生成代码，这意味着一项工作在未来可以用更少的员工完成。诸如 ChatGPT 制造商 OpenAI 这样的科技公司已经在考虑用人工智能取代软件工程师。2、媒体类工作：、内容创作、技术写作、新闻Madgavkar 表示，所有的媒体工作——包括、技术写作、新闻以及任何涉及内容创作的角色，都可能受到 ChatGPT 和类似形式的人工智能的影响。她补充说，这是因为人工智能能够很好地阅读、写作和理解基于文本的数据。会计师通常是一个较为稳定的职业，但也处于类似风险之中。多伦多大学传播、文化、虽然人工智能技术还没有让所有人失业，但已经让一些人感受到了危机。他补充称说，“智力劳动”尤其可能受到威胁。法律类工作：法律或律师助理与媒体行业从业人员一样，律师助理和法律助理等法律行业工作人员也是在进行大量的信息消化后，综合他们所学到的知识，然后通过撰写法律摘要或意见使内容易于理解。

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随着科技的发展，我觉得也有可能会代替许多的员工的。未来，「生成式AI」将在很多领域代替人类的基础工作。专家交谈和进行研究后，整理了一份被人工智能技术取代风险最高的工作类型清单：1、技术类工作：程序员、软件工程师、数据分析师像 ChatGPT 和类似的人工智能工具可能会在不久的将来率先替代编码和计算机编程技能。Madgavkar 表示，软件开发人员、网络开发人员、计算机程序员、编码员和数据科学家等技术岗位“很容易”被人工智能技术“取代更多的工作”，这是因为像 ChatGPT 这样的人工智能擅长相对准确地处理数字。像 ChatGPT 这样的先进技术可以比人类更快地生成代码，这意味着一项工作在未来可以用更少的员工完成。诸如 ChatGPT 制造商 OpenAI 这样的科技公司已经在考虑用人工智能取代软件工程师。2、媒体类工作：、内容创作、技术写作、新闻Madgavkar 表示，所有的媒体工作——包括、技术写作、新闻以及任何涉及内容创作的角色，都可能受到 ChatGPT 和类似形式的人工智能的影响。她补充说，这是因为人工智能能够很好地阅读、写作和理解基于文本的数据。会计师通常是一个较为稳定的职业，但也处于类似风险之中。多伦多大学传播、文化、虽然人工智能技术还没有让所有人失业，但已经让一些人感受到了危机。他补充称说，“智力劳动”尤其可能受到威胁。法律类工作：法律或律师助理与媒体行业从业人员一样，律师助理和法律助理等法律行业工作人员也是在进行大量的信息消化后，综合他们所学到的知识，然后通过撰写法律摘要或意见使内容易于理解。

你好亲，随着科技的发展，我觉得也有可能会代替许多的员工的。未来，「生成式AI」将在很多领域代替人类的基础工作。专家交谈和进行研究后，整理了一份被人工智能技术取代风险最高的工作类型清单：1、技术类工作：程序员、软件工程师、数据分析师像 ChatGPT 和类似的人工智能工具可能会在不久的将来率先替代编码和计算机编程技能。Madgavkar 表示，软件开发人员、网络开发人员、计算机程序员、编码员和数据科学家等技术岗位“很容易”被人工智能技术“取代更多的工作”，这是因为像 ChatGPT 这样的人工智能擅长相对准确地处理数字。像 ChatGPT 这样的先进技术可以比人类更快地生成代码，这意味着一项工作在未来可以用更少的员工完成。诸如 ChatGPT 制造商 OpenAI 这样的科技公司已经在考虑用人工智能取代软件工程师。2、媒体类工作：、内容创作、技术写作、新闻Madgavkar 表示，所有的媒体工作——包括、技术写作、新闻以及任何涉及内容创作的角色，都可能受到 ChatGPT 和类似形式的人工智能的影响。她补充说，这是因为人工智能能够很好地阅读、写作和理解基于文本的数据。会计师通常是一个较为稳定的职业，但也处于类似风险之中。多伦多大学传播、文化、虽然人工智能技术还没有让所有人失业，但已经让一些人感受到了危机。他补充称说，“智力劳动”尤其可能受到威胁。法律类工作：法律或律师助理与媒体行业从业人员一样，律师助理和法律助理等法律行业工作人员也是在进行大量的信息消化后，综合他们所学到的知识，然后通过撰写法律摘要或意见使内容易于理解。所以我觉得是有可能的。希望我的回答对你有所帮助！！

首先可以明确告诉你：会的，理由如下。随着自动化和人工智能技术在各行各业的使用越来越多，可能会导致就业市场发生变化，并可能导致某些职业的工作岗位流失。 对于个人和整个社会来说，重要的是要通过发展新技能和在新兴领域寻求机会来预测和适应这些变化。一些专家预测，自动化和人工智能将消除一些工作，但也会创造新的工作，特别是在涉及设计、维护和操作这些技术的领域。 为了为不断变化的就业市场做好准备，个人可能需要专注于培养不易自动化的技能，例如创造力、批判性思维和解决问题的能力。 此外，政策制定者和组织可以投资于教育和培训计划，以帮助工人适应不断变化的工作需求并确保顺利过渡到新的就业市场。那么Chatgpt是什么呢？1.ChatGPT 是由人工智能领域领先的研究机构之一 OpenAI 开发的大型语言模型。 它基于 transformer 架构，并接受了来自互联网的大量文本数据的训练，以学习如何对自然语言提示生成类似人类的响应。 2.ChatGPT 在语言翻译、摘要和问答等任务中展示了令人印象深刻的能力，并且经常被用作开发 AI 驱动的聊天机器人和虚拟助手的工具。3.ChatGPT 的优势之一是它能够对范围广泛的提示生成连贯且上下文适当的响应。 这是由于它对大量文本数据进行了训练，这使其能够学习语言模式并生成类似于人类可能会说的话的响应。 然而，与任何人工智能系统一样，ChatGPT 也有其局限性，有时会产生无意义、冒犯性或误导性的响应。 重要的是要负责任地使用 ChatGPT 和其他人工智能系统并采取适当的保护措施，以确保它们不会被用来伤害个人或延续歧视。作为 AI 语言模型，Chatgpt旨在理解和响应自然语言提示。 可以执行各种任务，例如回答问题、生成文本、总结信息、翻译文本等等。 但是，能力仅限于处理文本数据，无法访问图像、视频或音频等感官输入。 此外，回答是基于接受过培训的文本数据中的模式和关联，可能并不总是准确或适当的。 重要的是将回答用作信息和娱乐的工具，但要始终运用批判性思维并验证来自其他来源的信息。

在人工智能时代，普通人可以通过以下几个方面抓住风口：学习人工智能技术：普通人可以通过学习人工智能技术，如机器学习、深度学习、自然语言处理等，掌握人工智能的原理和应用。这将有助于您理解和应用人工智能算法，开发人工智能应用程序，以及从事人工智能相关的职业。学习数据分析和可视化：人工智能需要大量的数据支持，因此学习数据分析和可视化技术将有助于普通人理解和应用人工智能算法。通过数据分析，可以发现数据中的规律和趋势，为人工智能算法提供更好的输入。通过可视化，可以直观地展示数据的结果和结论，帮助人们更好地理解和解释人工智能的应用。关注人工智能的应用场景：人工智能在不同领域都有广泛的应用场景，如医疗、金融、交通、安防等。普通人可以关注自己感兴趣的领域，了解人工智能的应用情况，从而寻找创业或就业的机会。探索人工智能+商业模式：人工智能技术的发展将带来一系列的商业模式创新。例如，人工智能可以和产品、服务、营销等结合，形成智能产品、智能服务、智能营销等新商业模式。普通人可以探索这些新的商业模式，找到适合自己的创业机会。参与人工智能社区：人工智能是一个快速发展的领域，参与人工智能社区可以帮助普通人了解最新的人工智能技术和应用情况，结识行业内的专业人士，拓展人脉资源，为抓住人工智能的风口提供更好的支持。总之，在人工智能时代，普通人可以通过学习技术、关注应用场景、探索商业模式、参与社区等活动，抓住人工智能的发展机遇。重新生成

随着人工智能技术的不断发展，很多人担心它最终会淘汰人类，但实际情况并非如此。虽然人工智能在某些特定领域性能已经超过了人类，比如图像识别、自然语言处理等方面，但这并不意味着人工智能能够完全代替人类的工作。事实上，人工智能的适用范围非常有限，它只能做一些既定任务，而对于不确定性和复杂性较高的任务，人类仍然具有无可替代的优势。此外，在智能机器产业与相关领域中，人类专家和工程师的角色至关重要。他们是将人工智能技术应用于现实世界的推动力量，也是机器学习算法背后的设计师和调试者。因此，人工智能技术只是辅助人类完成一些简单任务，而不是取代人类。最后，从另一个角度来看，人工智能与人类有着互补性，即可以提供更准确、更高效的服务，还可以为人类解决一些繁琐、危险和重复性工作，使人类能够更加专注于创造性的工作。这样，人工智能将成为人类进步和发展的助力。综上所述，虽然人工智能的发展在某些方面比人类更加优越，但它无法淘汰人类。相反，人工智能技术会与人类的智能、技能和经验互相结合，为更加智能化和高效化的未来服务。

财联社1月28日讯（编辑 周子意）它可以帮助程序员撰写代码，它可以帮助学生完成论文，它通过了MBA、律师和医疗执照考试，它能够做的事情很多，包括但不限于写小说、编诗歌、定制食谱、撰写商业演讲…人工智能聊天机器人ChatGPT的发布，为全球科技行业并带来一波新的浪潮。自它发布的两个月以来，它不停地被炒作、夸大、质疑，一直被业内人士挂在嘴边。ChatGPT是一种被称为大型语言模型的人工智能（AI）程序，它内部存有来自互联网的数十亿个单词，然后再由人类进行改进。该程序是由美国公司OpenAI公司推出的，目前该公司正打算推出一款更高级的版本。人们对这款AI程序的态度可以说是褒贬不一，除了兴奋和狂热之外，不少人对此持有谨慎和辩证的观点：这种输出是原创，还是只是人类已创建内容的混搭？如果这种AI辅助工具的使用变得无处不在，那么对社会将产生什么后果？在该技术下，又有哪类行业会成为未来的赢家？原创与否？在一档名为The Crypto Mile的节目中，全球广告传播巨头WPP的首席AI官Daniel Hulme表示，“ChatGPT的发布是一件大事。这是一个所谓的大型语言模型，该模型将是革命性的。”“它本质上使我们朝着所谓的通用人工智能（AGI）领域又迈进了一步，在AGI领域，机器表现得像真正的人类。”当被问及这项技术是否只是对人类创造力的复杂模仿时，Hulme却表示，“它绝对是在创造新内容。”“我最近问它对我有什么了解，它对我的经历、我的工作经验做出了一些推断，这些内容目前在互联网上不存在。它在利用自己的预测能力和逻辑，试图做出新颖的推论。”造成失业与动荡？Hulme还提到，人类社会在不久的将来出现“经济奇点”的可能性。“经济奇点”是人工智能专家Calum Chace创造的一个词，即AI技术本质上会造成社会的大规模失业。Hulme认为，AI技术的发展可能会导致巨大的社会动荡，因为经济无法再平衡。这是Hulme对未来15年的担忧。他还警告，人工智能的颠覆性力量可能会自动取代人们今天从事的许多工作，所以社会需要从中找到平衡，避免潜在的社会动荡。事实上，有一类思想流派认为，人们可以利用这些技术来消除商品创造过程中出现的摩擦，这种摩擦通常意味着劳动。对于此类观点，Hulme并不反对，他也认为，“应该尽可能地将食品、医疗保健、教育和能源领域自动化”，而关键在于时机问题。“如果我们时机合适，就有可能让所有这些东西都是免费的。人们可以把成本降低非常之多，以至于人们生活在一个富足的世界里，出生在一个不必支付食物费用和教育费用的世界里。然而，如果我们的时机出现偏差，人类社会很可能会出现巨大动荡。”ChatGPT的回答当把“ChatGPT是否会导致大规模失业”这个问题抛给ChatGPT本身，它给出了什么回答？这款AI程序答道，“采用ChatGPT和其他类似的语言模型，可能会导致某些行业出现失业或变化。一些领域的自动化、以及语言模型分析大量数据的能力，可能会导致一些职业的过时。此外，自动化模式下生产力会提高，这也可能导致某些职位的裁员。“然而，使用ChatGPT和其他语言模型也可能创造新的就业机会和新的行业。值得注意的是，历史上的技术进步总是导致劳动力市场的变化，但没有导致大规模失业。”未来趋势如果未来AI应用如预期的那样出现饱和，哪些行业将成为最大的赢家，又有哪些行业会沦为输家呢?对于这个问题，Hulme提到，各行各行当下对人工智能的两个定义。其一是，让计算机去做人类能做的事情，ChatGPT就是一个很好的例子。其二，有一部分组织将人工智能定义为“目标导向地适应行为”，即能够非常迅速地适应不断变化的世界。Hulme认为这部分行业组织将会是未来真正的赢家。也就是说，衡量未来是否成功的标准是个人或组织迅速适应快速变化的世界的能力。科技公关机构Makeraves的创始人Shagun Karki Chetri指出，每个内容创作者都应该学习如何利用AI来创作内容。Karki Chetri非常生动地将那些“不适用AI的公司”比作“必须自己走路去上学的孩子”，他们会到达学校，但是他们错过了父母开车带来的所有好处。目前，微软已在ChatGPT上投入了大量资金。2019年，微软向ChatGPT所有者、人工智能公司OpenAI投资了10亿美元。在新增投资后，微软拟定推出的新版本搜索引擎Bing得到了ChatGPT技术的加持。有市场人士猜测，微软的搜索引擎Bing可能会在竞争对手中获得技术领先优势。另一边，作为全球范围内最知名的搜索引擎公司，谷歌并没有坐以待毙。据悉，谷歌将发布他们自己的ChatGPT版本，名为Sparrow。此外，新媒体公司Buzzfeed近日宣布，计划使用ChatGPT技术在其网站上创作部分内容。

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人工智能，即AI（ArTIficial Intelligence），是一门包含计算机、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等综合学科。人工智能是从计算机应用系统角度出发，研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以及延生人类智能科学。人工智能专业就业方向主要包括科研机构(机器人研究所等)、软硬件开发人员、高校讲师等。在国内的话就业前景是比较好的,国内产业升级, IT行业的转型工业和机器人和智能机器人以及可穿戴设备的研发将来都是强烈的热点。人工智能目前是一个快速增长的领域,人才需求大,相比于其他技术岗位，竞争度偏低,薪资相对较高,因此,现在是进入人工智能领域的大好时机。就业前景还是不错的，近两年，人工智能方面一直都是热点。人工智能专业作为近几年兴起的工科专业之一，虽然发展时间不久，但是绝对极具竞争力，无论是对以后就业还是科研研究，人工智能专业所能从事的行业都是有广泛代表性的。不过这个专业难度大，要求有创新的思维能力，高数必须学得非常好，需要掌握软件编程、微电子等，要有一定的机械设计能力、空间思维能力。只有深入钻研，才能成为领域的佼佼者。

工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。优点：1、在生产方面，效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力，人类的劳动力将大大被解放。2、人类环境问题将会得到一定的改善，较少的资源可以满足更大的需求。3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。缺点：1、人工智能代替了人类做各种各样的事情，人类失业率会明显的增高，人类就会处于无依靠可生存的状态。2、人工智能如果不能合理利用，可能被坏人利用在犯罪上，那么人类将会陷入恐慌。3、如果我们无法很好控制和利用人工智能，我们反而会被人工智能所控制与利用，那么人类将走向灭亡，世界也将变得慌乱。

NAVIS 。NAVIS是一种人工智能(AI)系统，可以帮助aespa的阿凡达（avatar）虚拟人物与现实生活中相对应的人进行联系。在《MY, KARINA》的视频中，-Karina（虚拟人物）透露，NAVIS向她讲述了人类Karina的存在，并帮助她们两个相遇。SYNK是aespa成员和她们的虚拟人物之间相互沟通的方式。目前的假设是SYNK也将作为面向粉丝的移动应用程序发布。（相当于是一种通信方式，以后估计就是和粉丝沟通的一款应用吧）。

哪里可以了解最新的人工智能技术可以去InnoMatch平台上看看，上面有很多优质的技术成果，还有企业发布的需求，在平台首页搜索你想了解的行业技术关键词，平台就会给你推荐相应的技术成果，很智能方便。人工智能技术有：智能搜索引擎、自动驾驶（OSO系统)、人像识别、文字识别、图像识别、车牌识别、机器翻译和自然语言理解、专家系统、机器人学、自动程序设计、航天应用、机器学习、信息处理等。深度学习平台：是一个很复杂的平台，像是大脑各个层面的调控。语言识别：对人类说的语言进行识别。虚拟代理：主要应用在人类的生活当中。如各种智能家居产品。人工智能新技术分别有机器学习、计算机视觉、自然语言处理、知识表示、自动推理和机器人学。人工智能技术经过六十多年的发展，目前主要的研究内容集中在六大领域。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学，也是计算机科学的一个分支。人工智能：人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。有哪些知名的.ai域名的网站comma.ai，viv.ai，kitt.ai，tend.ai，vue.ai，api.ai，genic.ai，glue.ai，brain.ai，msg.ai，但由于.ai域名的注册成本比较高，也使得很多优质的域名并没有被注册，也为人工智能创业者注册优质域名提供了优良的机会。娃派网络wap.ai是一家提供给用户快速建立属于自己wap网站的平台，可以让每一个人都能轻轻松松的免费拥有一个无限空间流量的wap网站。域名交易平台网站大多是在阿里云、狗爹、6乐域、sedo等这些平台，其中乐域主要是做域名回购式交易的业务的，让出售掉的域名可以回购回来。新浪网（sina.com.cn）-中国最大的门户网站之一。腾讯网（qq.com）-中国知名互联网公司腾讯旗下的网站。网易（16com）-中国知名互联网公司网易旗下的网站。国内的话有易名，阿里云，西部数码。国外有sedo，afternic，godaddyauction，dan等等。有些域名论坛也可以交易域名，比如国内的域名城和国外的namepros，dnforum等。如果你特指域名经纪人服务的话，估计以上网站大多数也都有。人工智能与网站建设相结合的几种做法1、再有就是营销活动。可以在前端加入用户传播和互动数据人工智能处理。获取潜在用户的行为模式和用户画像。具体如何落地要看网站建设的目的和运营情况来定。2、充分利用人工智能尽管人工智能这个词还只是科幻小说，但它已被广泛应用于数字营销和网站设计等行业。3、合理尝试新型营销模式商城网站的运营模式不应该是一成不变的，我们应该跟上时代的潮流。比如近来比较流行的团购系统模式，我们可以根据实际情况合理的加入到自己的商城网站当中。人工智能?1、人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）指的是计算机系统通过模拟人类智能和学习能力，完成类似人类智能的任务和活动。这些任务包括视觉感知、语言理解、知识推理、学习和决策等。2、人工智能它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。3、工智能（ArtificialIntelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。4、人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）是一门跨学科领域，旨在研究、开发和应用能够模拟、扩展和辅助人类智能的计算机系统。5、人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）是计算机科学的一个分支，旨在研究、设计和实现能够模拟、扩展和辅助人类智能的理论、方法、技术和应用系统。如何学习人工智能?可以自学吗?1、当然可以自学。人工智能作为新时代科学飞速发展的产物之一，他的出现极大的便利了人们的生活，提高了人们对生活的体验。2、在过程中不断制定小目标，让自己慢慢地自学成才，慢慢地学懂人工智能。3、寻找一些免费的书籍。ShivalGupta分享自己初学AI的经验时，强调了熟悉基本AI术语和方法的重要性。寻找一些免费的AI书籍作为自己学习人工智能的开始，是正确的做法。4、打好基础，学习高数和Python编程语言高等数学是学习人工智能的基础，因为人工智能里面会设计很多数据、算法的问题，而这些算法又是数学推导出来，所以你要理解算法，就需要先学习一部分高数知识。

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7月5日，百度在“Baidu Create 2017百度AI开发者大会”上宣布，将会全资收购人工智能创业公司KITT AI。在开发者大会上，百度度秘事业部总经理景鲲宣布，百度将全资收购KITT AI。至于具体收购细节暂时未知，收购金额百度暂时也未公布。据了解， KITT AI公司位于美国，是一家专注于设备语音唤起和自然语言处理研发的人工智能创业公司，该公司还获得了Alexa（亚马逊）、AI2等投资。并入选了CB Insights人工智能创业一百强。另外，在百度开发者大会上，KITT．AI联合创始人、CTO陈果果还演示了如何使用KITT．AI语音唤醒技术快速打造一个语音唤醒设备。

疯狂金龟车？是这个吗

好吧，今晚我来回答：“最难被人工智能取代的职业是什么？”这个问题。未来已来， 科技 日新越异，许多职业都将消失：司机、工人、前台、保险业务员、政府职员、打字员、银行职员、会计、客服、接线员、保安、人力资源、房地产经济人、厨师、图书管理员、超市营业员、保洁工人……将被智能机器人取代。有时候时代抛弃一个人真的会连招呼都不打一声。那么，什么才是你安身立命的法宝？你凭什么可以在瞬息万变的当今时代立于不败之地？怎样才能做到不可复制，不可取代？要解答以上三个问题，我们首先来解答最难被人工智能取代的职业是什么？我认为未来最难被智能机器人取代的职业有：书法家、音乐家、画家、教师、心理医生、瑜伽教练、散文作家。 （一）书法家 我认为书法家最难被取代。因为真正的书法家不是一蹴而就的，不是可以速成的。书无百日功，真正的书法家需要慢慢地自我修练、沉淀与打磨，心性即笔性。虽然，智能机器人会写五体，但那只是冷冰冰的电脑体。别指望智能机器人能写出一幅《祭侄文稿》这样饱含血泪与 情感 的书法作品，那是绝无可的，颜真卿只有一个，前无古人，后无来者，永不可取代，独一无二。 （二）音乐家 无可否认，机器人也会演奏，会唱歌。但，机器人会像贝多芬那样呐喊：“我要扼住命运的咽喉么”？不会。技术也以很娴熟，但 情感 不会，所以，也不会有第二个贝多芬，可以被模仿，但永远不可以被超越。注入 情感 的音乐家不会轻易被取代。 （四）教师 这次“新冠肺炎”疫情的出现，多少学校启用了钉钉，“停课不停教，停课不停学”启用了线上教学、空中课堂、在线直播。只是，为什么无论家长还是学生还是那样地期待着复课与复学。这学校教师啊，是有温度的，有 情感 ，有热情，有情怀的，不可取代。 （五）心理医生 机器人会共情么？不会。所以，心理医生会比机器人长情和受欢迎。 （六）瑜伽教练 机器人应该也可做任何高难的瑜伽动作，但，有美感么？足够柔软么？所以，我们还是需要一个天天运动，元气满满，从内到外散发优雅气质的瑜伽教练。 （七）散文作家 新闻、小说、论文、总结、报告………这些，有框架，有万能模板的文学体裁，就让机器人取代吧。唯独散文作家，用自己的生命、 情感 来写作的散文作家永远平实地写着与众不同的生活记录，点点滴滴，以 情感 人，绝不雷同，无法取代。 总而言之，但凡机械的，轻松的，容易的，简单的，可复制的，一劳永逸的，通常轻易被取代。只有那些需要深度思考、付出的，饱含我们深刻 情感 体验的，有难度、深度的，有挑战的，要不断更新和创新的职业，则是不容易被取代的。未来已来，愿我们都能与时俱进，保持终身学习的理念，知行合一，立于不败之地，永不被淘汰和取代。 我觉得最难被人工智能替代的职业应该有很多，像教师、心理医生，作家，都是需要 情感 交流，独立思考，具有想象力，还有处理 情感 和心里问题的，这些人工智能是无法替代的。 最近，正好看了一篇专业文章，简单概述了人工智能难以取代的职业分类，这正好可以回答你的这个问题。 有专家针对人工智能之下的职业发展进行了研究，并列出了200余个被人工智能取代概率小于30%的“低危职业”，并将他们分为了三大类型： 社交智慧型职业 社交智慧型职业，需要具备社交洞察力、谈判能力、同情心等社交和 情感 能力。 典型的社交智慧型职业，就是 育儿 嫂。 这个职业不仅需要从业人员具备 育儿 的相关知识，同时还具备与雇主整个家庭和睦相处的社交智慧。这样的工作，交给人工智能去做，估计是无法胜任的。根据专家的预测， 育儿 嫂被人工智能代替的概率只有8.4%，比文员的96%和经济学家的43%概率都低很多。 教师也是社交智慧型职业。 师者，传道、授业、解惑，不仅担负了知识传播的重任，更是兼具培养学生三观的重担，特别是小学教师，由于工作中主要面向的是低龄的儿童，所以，这种职业的社交智慧属性更为突出。根据专家的预估，小学教师被人工智能取代的概率只有0.44%，差不多是所有职业中概率最低的。 创意型职业 创意型职业，顾名思义，主要是以创造前所未有的东西为职业的群体，包括艺术家、自然科学家、研发工程师等。 艺术家的创造力恐怕是无人能及的 ，这种职业的源头来源于人类对美好生活和艺术的向往和理解，作为人工智能来说，可以模仿但却无从创造。根据数据预测，美术家，包括画家、雕塑师等，被人工智能取代的概率只有4.2%。 IT类中的软件开发工程师也是典型的创造型职业 ，他们将根据客户的需求完成软件的设计和开发，其中很多新功能、新界面都是需要创造力来实现的。软件开发工程师被人工智能取代的概率也只有4.2%。 感知和操作型职业 感知和操作型职业需要具备感知和操作能力，具体来说就是手指灵敏度、协调操作能力、应付复杂工作环境的能力。 美容美发师是典型的感知和操作型职业。 当美容美发师面对顾客时，每个顾客的要求和每个顾客的自身条件都是千差万别的，只有具备丰富从业经验，了解顾客心态，并且有着娴熟的职业技能的人，才能胜任如此“千人千面”的业务需求。 医护人员当然也是典型的感知和操作型职业。 他们一方面有社交属性，需要与人直接沟通打交道，同时，在工作中又面临巨大的不确定性，病人的个体差异、疾病的发展程度，都需要医生凭借自己的经验来进行综合诊断，才能得出较为具体的治疗方案，同时，医护人员还需要大量的精细化操作，因此，被人工智能替代的可能性非常低。 飞行员也是此种类型职业中的代表。 飞行员在航行当中，需要面临巨大的不确定性，而且整个飞机的操控需要极其丰富的实操经验和精细化掌控。电影《萨利机长》就很好的表现了这一核心要素，该电影源自真实事件，而这个故事的核心，就是萨利机长的飞行经验，远比电脑系统中的判断要来得更为准确，因而有效拯救了全体乘客和机组人员。 总结 综上所述，人工智能难以取代的职业，都有这么几个特征： 一是主要是和人打交道，二是需要抽象型的处理能力，三是面对的情势和局面是动态不可预测的 。只要是符合这几种原则的职业，实际上都很难被人工智能所取代的。 按照这个思路，雷哥还想到了一个职业： 水管工，这个职业一定也是难以被人工智能替代的 。 你好，根据你的描述，我整理出以下两类最难被人工智能代替的职业，希望对你有帮助哈： 1.对人的职业（需要用到 情感 以及经验）：教师、医生、销售、心理咨询师、生涯规划师... 2.创意设计类职业（需要用到创意和设计）：建筑设计师、服装设计师、珠宝设计师、美发师... 就目前来说，智慧型的职业，人工智能根本无法取代。 我们可以分析现阶段的AI智能，看人工智能究竟发展到了哪种程度，能代替人们从事什么职业 以自动驾驶为例子，他建立在标注采集、物体识别、智能分析的基础上，有大量数据做对比，分析识别，才能提高灵敏度。 可以说自动驾驶每一个阶段的提高，背后依赖的是大量的人工标注。 受现在的技术手段限制，尽管AI发展很快，也只限于取代人们重复、机械式的劳动。 人工智能是如何工作的 还以自动驾驶为例。经过努力，现在已经实现无人驾驶，它的成功是各类人在付出。 实际上，在自动行驶中，雷达能不能识别前面的物体，例如行人、车辆、障碍物、交通指示等，依赖的是人的智慧，我们需要事先替机器进行识别。 工作人员事先在软件上进行人工分析，提前为机器标注好各种参数，帮助机器识别是车辆还是行人。 然后汇集成各种数据，使机器上的程序按设想运作，象人一样工作，这就成了人工智能。 人工智能无法取代的职业范围很宽泛 需要人类进行抽象思考与经验总结的工作，人工智能无法取代。 例如涉及 情感 ，需要人面对面交流的职业；再比如需要不断创新，面对的工作是动态的、抽象的职业。 因为这些无法准确无误地采集数据，没有准确的数据库，就无法设立识别。人工智能再先进，也要人类能为它设置才行。这是人工智能发展的前提。 所以，无论人工智能怎么先进，他也是人类智慧的结果。人始终是控制机器的，许多职业人工智能只能辅助我们，却取代不了我们。 最难被人工智能取代的职业都有一些共性：需要付出爱、富有创造力和想象力、糅合左脑理性和右脑感性的综合能力。 能体现以上特点，不会被人工智能取代的职位有以下几个： 1.小学老师：学习是违反人性的，小学生自制力差，必须要在老师的引导、鼓励下才能完成学习，掌握知识和简单技能。 2.设计师：好的设计来自敏锐的需求洞察、出色的设计技能以及设计艺术的表达，人工智能也许能替代人的技术部分，但无法取代其余功能。这也决定了人工智能无法取代人的设计。 3.企业管理者：不管你现在从事什么岗位，一旦有机会成为一名管理者，培养领导能力，就不会被人工智能取代。因为领导者需要在错综复杂的环境中灵活应变，整合资源，寻求最合适的问题解决方案，以上复杂的决策和行动是人工智能无法取代的。 4.神职人员：包括神父、牧师、心灵导师、心理咨询师、职业规划师等职位，他们的知识、经验、 情感 的输出，建立在每个不同的人的实际需求上，机器人同样无法完成这项综合 情感 和理智的任务。 5.创作者：包括画家、舞蹈家、作家等。创作者最核心的优势在于创造力和想象力，这正是机器人和人最大的区别所在。 最后，还是想说下那句话：人不会被机器人取代，但机器人会取代那些活得像机器人的人。 【希望姐升值计】陪你一起创造丰盛的职业财富。希望姐，3岁宝妈，上市公司企业管理总监，国家认证生涯规划师。 艺术专业领域的大部分职业比如音乐类，美术类，语言类。 就拿音乐领域来说吧，自己就是音乐专业的，学习的是长笛和美声，我认为我们很难被人工智能取代，人工智能固然能把音准节奏演绎的完美至极，但是真正好的音乐是有灵魂的。 讲一个事例吧，在2017年的开学第一课上，上演了一场人和机器人弹钢琴PK。 TEO，它拥有53根手指，能够覆盖钢琴键盘从C1到E5的音域。灵活的手指关节在琴键间游走，便能够弹奏出与世界级钢琴家匹敌的曲目。甚至，它能够“边弹边唱”，通过变声器将电子信号用类似于人类的嗓音进行演唱。 12岁的徐子航与TEO上演大比拼，他们选择弹奏速度超快的名曲《野蜂飞舞》，比赛看谁最先弹奏完成，最终TEO领先两秒获胜。 郎朗点评道 ：“TEO的速度超越人类，节奏也很精准，但钢琴演奏中很重要的一环是展现 情感 ，这是人类的长处。” 演奏技法高低容易评判，对于乐曲 情感 的表现力却是见仁见智。 主持人撒贝宁老师最后总结的话说的很好 ：机器人弹一百遍都是一个样，但如果是郎朗老师弹，可能每次二度创作都不相同，以至诠释的音乐也不相同。这就是在艺术上，人高阶于机器的地方。 人工智能确实强大，但它始终是由人类创造的，人工智能可以代替很多，但不是替代，人工智能仅仅也永远只是人工智能。 我认为最难被人工智能替代的职业是那些重度需要与人沟通的职业，比如管理者、心理治疗师、律师、谈判专家等。 凡是技术为主的职业强调客观知识和能力的掌握，比如：电工、焊工、司机等，与人类相比，机器拥有强大的记忆和计算能力，这方面肯定秒杀人类的，即使有些职业现在没有被人工智能渗透，但是被人工智能改变，是早晚的事情。 相反，那些需要与人沟通的工作很难被机器取代，一方面是机器能力的限制，机器在可预期的时间内很难有主观的认知能力，另一方面是人类对机器的排斥，比如很少有人愿意请一台机器当做心理咨询师，能跟它敞开心扉交流。 不过，技术职业也不用过于担心自己被取代，因为这个世界唯一不变的就是变化，对每个行业都是如此，大家都是公平的。 科技 的发展让人类进步的速度越来越快，现在每一天的进步很有可能超过过去一年的进步，今天的技能到明天可能就过时了，每个人都需要不断地学习新知识，唯有不停的学习、自我进化，才能长久生存下去。 技术人，共勉！ 要回答这个问题，我们首先要了解人工智能的本质是什么。 人工智能的本质其实是“数据智能”，意思是人类找到行为中的规律，编出算法，然后依靠海量的大数据，让计算机去学习和模拟这个过程，然后作决策。 因此，一份工作如果有很多可重复的细节+明确的任务目标，那很容易被计算机算法进行编码。这类工作中，计算机强大的计算能力，海量数据的处理能力，直接碾压人类。 牛津大学的两名学者做了一项研究，他们将不同行业可能被人工智能替代的概率算了出来。 根据他们的数据排名，金融行业的人工智能替代概率平均高达69%。除了信贷员以外，金融行业里有不少工作，比如预算分析师、保险承保人、会计师、税务稽查员，这些职业被人工智能取代的概率都超过了90%。 相比之下，服务业被人工智能替代的概率平均才不过43%。 为什么呢？ 因为服务业的核心技能是“和人打交道”的能力，或者是那种抽象的能力，非常动态和不可预测 。而这正是人工智能的命门。 包括： 1. 育儿 嫂、医护人员 2.教师 3.艺术家、美容美发人员 4.研发工程师 等等。 希望我的回答能让你满意。我是鑫妈，一名职业规划师。 你好，我是@职场蜗牛畅谈，很荣幸被推荐回答你的问题。 说起人工智能，大家已经耳熟能详了，生活中已经随处可见，已经逐步融入到我们的生活。比如说机器人应用，工厂的机械手臂，自动取款机等等，无处不在。 但是要说哪个职业最难被人工智能取代，首先，我们必须了解人工智能的底层逻辑，什么是人工智能？所谓人工智能，其实就是人类利用大数据信息，用计算机对人的行为活动进行学习，模拟和预测，由此找出并提炼出对应的决策。也就是说，如果无法通过大数据来量化的职业都很难被替代。 以下我们具体举例说明。人工智能就是对具有可编程，可重复性的劳动进行替代，比如说收费工作人员，电话销售员，保险理赔师等，替代的概率都非常高。但是对于“技能型职业”，比如医生，律师，教师等，这些职业很难被取代，可谓是越老越香。然而，文化程度高低是否与人工智能的取代率成反比呢，二者之间没有直接的关系，与人打交道的社区和 社会 服务，健身教练，美甲师等等，取代率也很低。 人工智能的诞生，取代人类很多的工作，同样也衍生很多新的职业。但是，人工智能并不能取代人类活动，它只是用来辅助人类的活动，让我们的生活变得更加美好。

如果想搞技术，最好当然是把大学的课程过一遍。但是，我们想快速找到工作就没那么多时间，所以要有侧重。第一要学会一门编程语言，JAVA，Python都可以。如果有余力再学点数据结构和算法。其他的如操作系统，网络，计算机硬件等可以穿插的了解一些，等找到工作后，根据需求再提高。一般培训机构都是学一下编程语言，然后学习框架做项目。其他知识只是略微讲一下。如果想在技术的道路上走的长远，还是要把知识系统化的。可以到这里看看，看行比较哈

《中小学人工智能创客指导师》课程是专为公立校和机器人机构一线教师设计的中小学阶段人工智能创客技术、教学课程，通过学习和考试可以获得由中央电教馆发放的《中小学人工智能创客指导师》证。公立校和机构一线教师通过学习本课程可以规范日常教学流程，提升自身教学品质，增强学生学习效果，减少日常管理压力。学员通过中国职业技能在线学习平台进行线上视频课程学习、模拟题库互动学习、在线考试。考试合格由中央电化教育馆颁证。（每个视频时长十分钟以上）2019年11月21驲中国职业技能在线学习中心（简称"COSE项目中心”）联合创智汇德（北京）科技发展有限公司，共同推出中小学人工智能创客指导师在线学习项目，提升中小学和培训机构人工智能创客人才的创新精神和实践能力，推动在中小学设置人工智能课程。目前能查到的只有四川有一家省级代理：希望对你有帮助！

人工智能 （计算机科学的一个分支）人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

1.大数据，或称为海量数据，是指需要一个全新的处理模式，以获得更强的决策力、洞察力和流程优化能力，从而使信息资产达到高增长率和多样化。即能够从各种类型的数据中快速地获取有价值的信息，是一种大数据技术。海量数据是智能升级和进化的基础，有了海量数据，海量数据就能不断模拟演练，不断向真正的人工智能靠拢。2.计算机视觉，顾名思义，计算机视觉就是使计算机具有人眼所能观察和识别的能力，再进一步说，就是用摄像机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量，再进一步做图形处理，使计算机处理的图像更适合于人眼所看到或传输到仪器进行检测。3.语音识别，语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高新技术。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别是人机交互的基础，主要解决让机器听清楚人说什么的难题。人工智能目前落地最成功的就是语音识别技术。4. 自然语言处理，自然语言处理主要包括自然语言理解和自然语言产生两个方面，实现人与人之间的自然语言通信，就是使计算机既能理解自然语言文本，又能用自然语言文本表达特定的意图、思想等，前者称为自然语言理解，后者称为自然语言产生。

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门涉及多学科领域的科学，其核心目标是研究和设计能够执行通常需要人类智能的任务的计算机系统或软件。换句话说，人工智能旨在使计算机能够模拟、扩展和实现人类智能的某些功能。人工智能研究涵盖了很多领域，包括但不限于以下几个方面：机器学习（Machine Learning）：让计算机能够从数据中自动学习和提取知识，从而改善其性能。深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个子领域，它通过模拟人类大脑神经元结构来进行高效学习。计算机视觉（Computer Vision）：让计算机能够“看”和理解图像和视频信息，包括图像识别、物体检测和人脸识别等。自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）：让计算机能够理解、生成和解析人类语言，例如机器翻译、情感分析、语音识别与合成等。专家系统（Expert Systems）：基于特定领域知识的计算机程序，能够模拟人类专家的判断和推理过程，广泛应用于医疗诊断、金融分析、法律咨询等场景。智能机器人（Intelligent Robots）：具备感知、认知、决策和执行能力的自主机器人系统，如自动驾驶汽车、无人机、家庭服务机器人等。人工智能的应用已经渗透到许多领域，如医疗、教育、交通、金融和娱乐等。然而，人工智能的发展也带来了一些挑战和问题，包括数据隐私、安全风险、失业和道德伦理等。因此，在推动人工智能技术发展的同时，我们需要关注这些挑战，并在监管、伦理和公平性方面采取措施，确保人工智能为人类福祉服务。

计算机、计算语言学吧，你的昵称跟肖根有关么？？！

主要因为python有最重要的两个人工智能库，tensorflow和pytorch。另外python做数据分析的库也很完备，如numpy、pandas、sklearn。