人工智能

人工智能领域的分类包括，研究包括机器人、图像识别、语言识别、自然语言处理和专家系统等。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。人工智能主要有三个分支：1) 认知AI （cognitive AI）认知计算是最受欢迎的一个人工智能分支，负责所有感觉“像人一样”的交互。认知AI必须能够轻松处理复杂性和二义性，同时还持续不断地在数据挖掘、NLP（自然语言处理）和智能自动化的经验中学习。 现在人们越来越倾向于认为认知AI混合了人工智能做出的最好决策和人类工作者们的决定，用以监督更棘手或不确定的事件。这可以帮助扩大人工智能的适用性，并生成更快、更可靠的答案。2) 机器学习AI （Machine Learning AI）机器学习（ML）AI是能在高速公路上自动驾驶你的特斯拉的那种人工智能。它还处于计算机科学的前沿，但将来有望对日常工作场所产生极大的影响。机器学习是要在大数据中寻找一些“模式”，然后在没有过多的人为解释的情况下，用这些模式来预测结果，而这些模式在普通的统计分析中是看不到的。 然而机器学习需要三个关键因素才能有效：a) 数据，大量的数据为了教给人工智能新的技巧，需要将大量的数据输入给模型，用以实现可靠的输出评分。例如特斯拉已经向其汽车部署了自动转向特征，同时发送它所收集的所有数据、驾驶员的干预措施、成功逃避、错误警报等到总部，从而在错误中学习并逐步锐化感官。 一个产生大量输入的好方法是通过传感器：无论你的硬件是内置的，如雷达，相机，方向盘等（如果它是一辆汽车的话），还是你倾向于物联网(Internet of Things)。蓝牙信标、健康跟踪器、智能家居传感器、公共数据库等只是越来越多的通过互联网连接的传感器中的一小部分，这些传感器可以生成大量数据（多到让任何正常的人来处理都太多）。

当然好就业了，现在是大数据时代，Python是近几年刚出来的热门行业，有能力的赶紧学

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。

人工智能是一个很广的学科含义，模拟实现人的智能行为的奇数的集合目前实现人工智能效果最好的方式是用机器学习技术也就是利用数据来，提高解决问题模型精度深度学习又是机器学习中的一个分支，这就是他们的关系

人工智能是最早出现的，也是最大、最外侧的同心圆；其次是机器学习，稍晚一点；最内侧，是深度学习，当今人工智能大爆炸的核心驱动。五十年代，人工智能曾一度被极为看好。之后，人工智能的一些较小的子集发展了起来。先是机器学习，然后是深度学习。深度学习又是机器学习的子集，深度学习造成了前所未有的巨大的影响。有人说，人工智能（AI）是未来，人工智能是科幻，人工智能也是我们日常生活中的一部分。这些评价可以说都是正确的，就看你指的是哪一种人工智能。今年早些时候，GoogleDeepMind的AlphaGo打败了韩国的围棋大师李世乭九段。在媒体描述DeepMind胜利的时候，将人工智能（AI）、机器学习（machinelearning）和深度学习（deeplearning）都用上了。这三者在AlphaGo击败李世乭的过程中都起了作用，但它们说的并不是一回事。现在，经过深度学习训练的图像识别，在一些场景中甚至可以比人做得更好：从识别猫，到辨别血液中癌症的早期成分，到识别核磁共振成像中的肿瘤。Google的AlphaGo先是学会了如何下围棋，然后与它自己下棋训练。它训练自己神经网络的方法，就是不断地与自己下棋，反复地下，永不停歇。深度学习使得机器学习能够实现众多的应用，并拓展了人工智能的领域范围。深度学习摧枯拉朽般地实现了各种任务，使得似乎所有的机器辅助功能都变为可能。无人驾驶汽车，预防性医疗保健，甚至是更好的电影推荐，都近在眼前，或者即将实现。

就我国国内的大环境而言，人工智能现在正处于急速发展的时期，但是相关人才稀缺，因此我国人工智能工程师的就业前景一片大好，工资待遇也是很好的。所以只要愿意学人工智能技术，并且能够专心深入地钻研下去，未来的职业发展肯定不可限量。

人工智能专业对于数学基础不好的人可能会比较难学的。因为需要学编程，而且学的东西比较繁杂，从认知与神经科学、人工智能伦理到人工智能平台与工具都要学。但学得好，就业前景也不错。

人工智能专业是目前新兴的互联网行业，就业前景非的好

到目前为止，英伟达一直是用于人工智能加速的GPU芯片的主要提供商。此外，芯片制造商将彻底释放专为ML设计的芯片而不是继续优化最初用于图形处理的GPU。 NVIDIA正在发售Tesla V100，它除了GPU内核外还集成了专为戴尔设计的Tensor内核。 谷歌而去年宣布了其Tensor处理单元，以为其主要服务提供支持：谷歌搜索，街景，照片和谷歌翻译。 最终，英特尔本月宣布了其Nervana神经处理器，该处理器还与脸书网合作设计，以优化神经网络计算。 英特尔购买了Nervana以及Mobileye，Movidius和Altera来构建加速器产品组合。在2016年英特尔收购之前讨论的原始Nervana Engine部分应该在去年发布，但到目前为止，我们所听到的只是。 在NVIDIA让Volta的TensorCores令所有人感到惊讶之后，该公司可能决定重新设计，这使性能比英伟达的上一代GPU提高了六倍。 Nervana应该是帕斯卡的10倍，所以可以看到为什么TensorCores可能会使Intel暂停。 如果V100 Volta在关键AI运算中为6帕斯卡，那并不能使“ 10倍”的声音听起来令人印象深刻。特别是因为Nervana的性能本应包括软件调整。话虽如此，英伟达还通过软件优化工作定期提高应用程序性能。 如果事实上，如果英特尔重回制图版，它最早可以在量产中加入Nervana的部分是在2018年底正是英伟达及时宣布Volta之后的产品. 上面的讨论都是关于训练深度神经网络或DNN的，这是英伟达在AI方面获得了很多成功的地方。 但是， 英特尔指出，通过将良好的软件设计和它们的标准英特尔至强数据中心处理器配对，可以在推理工作中实现出色的性能。该公司声称在推理处理领域占据80％以上的市场份额 。在最近的一次活动中，英特尔的医疗保健客户还谈到了在同一英特尔平台上运行培训和推理处理的优势。 此外，微软一直在大力宣传其在英特尔Altera FPGA方面的成功，可以对其进行连续编程以加速各种苛刻的应用。 Xilinx在这里也取得了进展，使用了Amazon AWS Market Place和F1加速实例来简化向FPGA应用程序的加速。 对于某些数据类型和延迟要求，例如无人机和 汽车 中的数据类型和延迟要求，将需要专用的低功耗加速器。 尽管AMD在准备与NVIDIA竞争机器学习工作负载的软件堆栈方面做得很好，但就峰值性能而言芯片落后于NVIDIA Volta。 AMD可能在今年或明年晚些时候赶上Volta，也许是通过使用重新设计的7nm GPU部件实现的。尽管如此，AMD仍将继续努力，以开发市场和生态系统，使其能够与NVIDIA竞争。 快速芯片是必需的，但不足以确保成功。 通过对GPU驱动的创新的狂热调查，人们可以预期在接下来的几个月中处理能力将提高2到5倍，第二波机器学习突破必将出现，从而使我们能够解决全新的问题 挑战。

GenerativePre-trainedTransformer人工智能模型，是一种可以在任意语言中进行自然语言理解的机器学习模型。GPT是一种通用模型，旨在模拟人类自然语言处理行为。GPT对于自然语言生成、文本分类和语义推断等任务都具有良好的性能，它可以使用训练数据集轻松生成内容。GPT使用了注意力机制，这意味着它在处理常见NLP任务时，对文本的位置和上下文敏感，可以轻松适应不同的文本预料。此外，GPT也可以在几乎所有的NLP任务中学习结构化信息，如句子的位置和词性标记，提高了模型的表现。由此可见，GPT是一种非常强大有效的NLP模型，因此被广泛应用于聊天机器人、搜索引擎、情感分析等人工智能项目中。

　　GPT模型的全称为“生成式预训练模型”，它是OpenAI公司的一个研究项目，旨在提高自然语言处理的效率和准确性。它是一种基于深度学习的人工智能模型，可用于各种自然语言处理任务，如文本分类、文本生成和翻译。　　GPT模型使用了一种称为Transformer的神经网络结构，其中包含了多个编码器和解码器，用于处理输入文本和生成输出文本。该模型使用了大量的预训练数据集来训练模型参数，从而使其能够更好地理解自然语言。此外，GPT模型还使用了一种称为“自回归”的生成方法，这种方法可以保证生成的文本连贯、流畅。　　由于其高效的处理能力和出色的性能，GPT模型已经在各种自然语言处理任务中被广泛使用。例如，它可以用于生成自然语言文本，如文章摘要、新闻报道和小说章节。此外，GPT模型还可以用于文本分类、情感分析和机器翻译等任务。　　总之，GPT模型是一种出色的人工智能模型，它为自然语言处理任务提供了高效、准确的解决方案。随着技术的不断发展，GPT模型在未来可能会成为更多自然语言处理任务的首选算法。

GPT是GenerativePretrainedTransformer（生成预训练变换器）的缩写。数字技术的发展，推动社会经济形态从农业经济、工业经济向数字经济（智慧经济）发展，数字经济直接或间接地利用数据方式推动经济发展。得益于人工智能，数字经济得到了极大的发展，人工智能作为一种日新月异的数字技术在经济领域广泛渗透，其颠覆了传统经济模式，为新经济形式注入活力，加速了生产力的提升。

对巴菲特对人工智能的担忧,我有以下看法:1. 人工智能的发展确实让许多人产生了担忧,特别是人工智能既有巨大潜力也存在未知风险,这会让人联想到原子技术的崛起。但人工智能目前还远未达到原子能那般具备全面改变人类命运的分岔点。2. 人工智能目前仍处在可控范围内,主要用于特定任务的自动化与优化,整体上仍为人类社会创造着巨大价值。与原子能形式的破坏性差异较大。人工智能的发展还需要持续投入与研究,离真正的“超智能”还有较长的距离。3. 但是,人工智能技术的发展速度的确很难预测,它可能在未来某个时刻出现突破并产生系统性影响,届时可能真的面临全新的风险与挑战。这种担忧并不完全 groundless。所以人工智能的发展仍需要谨慎与控制。4. 人工智能的未来取决于技术本身以及我们如何使用和管理它。不同于原子能,人工智能还可以通过人为监管与引导走向积极向上的方向,造福人类。关键是要在发展中加强对人工智能的管控与适度限制。5. 总体来说,目前将人工智能的兴起与原子弹的发明相提并论还为时过早。但对人工智能未知影响的担忧也不无理由,关键是要在发展过程中持续关注人工智能可能带来的风险与挑战,并采取的管控措施将其引导于积极方向,最大限度利用人工智能的潜力造福人类社会。所以,巴菲特的担忧值得重视,但目前将人工智能与原子弹相提并论尚嫌夸大。关键是在人工智能发展中要保持高度警惕,加强管理,引导其向有利于人类的方向发展。只有在发展的每一步都对人工智能保持警惕心理并加以把控,才能避免在将来它真的产生无法控制的影响,最终被其牵着鼻子走。人工智能的未来取决于我们今天如何管理它。

善于目前对巴菲特对人工智能的担忧,我有以下看法:1. 人工智能的发展确实让许多人产生了担忧,特别是人工智能既有巨大潜力也存在未知风险,这会让人联想到原子技术的崛起。但人工智能目前还远未达到原子能那般具备全面改变人类命运的分岔点。2. 人工智能目前仍处在可控范围内,主要用于特定任务的自动化与优化,整体上仍为人类社会创造着巨大价值。与原子能形式的破坏性差异较大。人工智能的发展还需要持续投入与研究,离真正的“超智能”还有较长的距离。3. 但是,人工智能技术的发展速度的确很难预测,它可能在未来某个时刻出现突破并产生系统性影响,届时可能真的面临全新的风险与挑战。这种担忧并不完全 groundless。所以人工智能的发展仍需要谨慎与控制。4. 人工智能的未来取决于技术本身以及我们如何使用和管理它。不同于原子能,人工智能还可以通过人为监管与引导走向积极向上的方向,造福人类。关键是要在发展中加强对人工智能的管控与适度限制。5. 总体来说,目前将人工智能的兴起与原子弹的发明相提并论还为时过早。但对人工智能未知影响的担忧也不无理由,关键是要在发展过程中持续关注人工智能可能带来的风险与挑战,并采取的管控措施将其引导于积极方向,最大限度利用人工智能的潜力造福人类社会。所以,巴菲特的担忧值得重视,但目前将人工智能与原子弹相提并论尚嫌夸大。关键是在人工智能发展中要保持高度警惕,加强管理,引导其向有利于人类的方向发展。只有在发展的每一步都对人工智能保持警惕心理并加以把控,才能避免在将来它真的产生无法控制的影响,最终被其牵着鼻子走。人工智能的未来取决于我们今天如何管理它。

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手握多项优势资源 科技 实力雄厚 背景资料显示，北京青燕祥云 科技 有限公司是一家以人工智能深度学习技术为基础，聚焦 AI 医疗领域的热点，不断布局和完善产品线以达到各种差异化的应用场景需求，致力于提供领先的医疗+AI产品和应用场景解决方案的创新型 科技 企业。 围绕智慧医疗形成了丰富的人工智能医疗产品矩阵，目前有PereBox智能医疗辅助诊断平台、PereMagic存储压缩 、PereBrainAI科研平台、PerePathos智能病理平台、PereSmart便携设备、PereAir云服务平台等多系列产品，所有产品均自主研发，拥有数十项专利和软件著作权，已覆盖全国 200+医疗机构落地应用。 打开凤凰新闻，查看更多高清图片 例如，公司成立仅半年，便在肺结节筛查算法上取得了对于2-5mm肺结节的检出率达94.9%，大于5mm的肺结节检出率高达99.2%，假阳性率为12%的优秀结果，超过了阿里云当时LUNA16上的89.7%的成绩。 早在2018年，青燕祥云已被 健康 医疗大数据的国家队—中电数据选作战略合作伙伴，共同搭建了陕西和福州的医疗 健康 大数据云平台智能医疗影像解决方案，医生通过门急诊工作站一键查看患者检验检查结果、就诊记录、住院病案 历史 等全部就诊信息，借助人工智能构建 健康 画像，为患者提供全方位的 健康 评估预测及指导建议。能够在4.9秒内完成一个薄层CT(250张图像)的传输、分析、诊断全过程，在1.5秒内完成一个厚层CT（60张图像）的传输、分析、诊断全过程，诊断速度是同行业水准的10倍以上。 2019年，北京市发布了服务业扩大开放综合试点，八大重点领域开放改革三年行动计划。青燕祥云作为医疗AI领域的代表企业，顺利入选了北京市服务业扩大开放综合试点项目，作为该项目的重点企业，由北京市、区两级政府成立专属服务管家，政企对接，打破制约行业发展的政策壁垒，政府高效联动为企业发展保驾护航。在政府的引导支持下，青燕祥云和北京朝阳医院合作，与多家机构共同建立科创中心，形成研发、转化、孵化新的医疗 科技 产品和医疗服务商业模式。 实际应用不断落地 “抗疫战”中见真章 今年年初，突入其来的疫情给 社会 各行各业造成了无可挽回的损失和影响。在“防输入、防传播、防扩散”的关键阶段，青燕祥云运用 科技 手段，全力筑牢阻击疫情防护墙，守护生命 健康 安全，坚决打赢疫情防控阻击战。 基于技术背景下，疫情中青燕祥云在实时筛查、辅助诊疗、流行病学追踪、大数据分析等方面都有出色的应用落地。春节期间，青燕祥云与卫健委、科委、各医疗机构开展科研协作，紧急研发了三款抗疫新产品——PereDoc智能影像辅助诊断平台、AI公共红外快速体温筛查跟踪解决方案和共卫生应急管理与防控平台。 与此同时，2020年初在区科委的协助对接下，青燕祥云与北京大学首钢医院合作，加快 科技 成果转化和落地应用进程，结合医疗临床实际需求，以提高诊疗水平为目的，成立了“北京大学首钢医院肺小结节人工智能多学科联合门诊”。“门诊的成立是一个标志性的进步，它真正实现了人工智能技术在临床上和医生一起给患者诊治，同时对商业合作的模式也是一个突破。”连静如是说。 连静介绍说，很多疾病往往都需要多学科综合判断，但由于信息的不全面和不对称性，病人往往要跑很多科室才能全面诊治， 导致患者的诊疗可能会不及时。“这也就促进了特殊病种多学科联合会诊机制的产生，也就是所谓的mdt多学科门诊。我们这次和首钢医院开设的联合门诊跟AI其实有一个很好的融合点，因为随着CT设备的不断的更新和精密，我们发现的肺部的结节越来越小了，越来越考验医生的眼力判断能力和早筛能力，人工智能正好可以补充这方面的能力。我们做肺小结节人工智能门诊的初衷就是应用人工智能技术，让肉眼不易察觉的病症用机器来帮助发现，为医生提供精准化的数据素材，医生再基于患者症状或和检测结果提供诊疗建议。” 门诊成立以来也收到了患者的广泛欢迎和好评。连静说，门诊成立初期只在每周的一个半天开诊，基于患者的诉求，现在已经变成了每周两个半天开诊。“通常这一个门诊会有三位专家结合我们的系统来为患者诊治，每个患者每次诊疗时间可以达到20—30分钟。现在经常一个半天内有将近20位患者来挂号，所以我们又紧急增加了一个半天的门诊时间。” 2020年的疫情成为AI技术实力和落地能力的试金石，作为一项前沿技术，AI技术的赋能属性决定其应用会和场景紧密结合，抗击疫情和复工复产都给AI的落地提供了绝佳的应用场景，正如连静所说，疫情防控加速了人工智能在医疗领域的发展及应用，也为医院的信息化提升提供了机会。而未来青燕祥云也将不断拓展多学科多门诊实际应用的落地，专注于借用自己的先天资源优势进行产品的打磨，致力于提供差异化的产品需求，下阶段加大技术研发的投入，市场推广和业务拓展，丰富和完善产品线，致力于满足差异化的应用场景需求。 聚焦商业模式创新 新基建带来新机遇 疫情期间医疗资源的极端紧缺和AI医疗企业在特殊场景下的突出表现，也让很多医疗体系真正接触到了AI医疗在实际中的作用，新基建和疫情双重影响在为AI医疗赛道整体带来利好消息，促进AI医疗企业的商业模式最终的落地。 据连静介绍，青燕祥云一方面通过租赁、销售类方式与有关机构合作，降低医疗机构采购和使用门槛，另一方面也通过建立人工智能医疗门诊的模式与医院合作共赢，共建以及共同运营和发展科室门诊，如果这一模式逐渐成熟也将进一步拓展公司的收益模式。 与此同时，石景山区委、区政府持续践行创新驱动发展战略，集聚高端创新资源，为区内企业加快 科技 成果转化落地，加大应用场景开放力度提供支持。例如，对符合石景山区1+3+1产业发展定位，即以现代金融、 科技 服务、数字创意、新一代信息技术、高端商务服务业等为代表的“高精尖”企事业单位、 社会 组织、高等学校、科研院所、创业服务机构等给予大力支持，积极对接区内相关资源，优秀产品率先在区内推广，这一系列积极的操作，对企业有极大的鼓舞。 青燕祥云作为一家初创企业，成长发展过程中也得到了区政府大力支持。例如，公司在发展过程中，需要申请医疗器械生产注册证，为此石景山区政府专门为企业召开专题会议，高效为企业解决困难。 除了政策的帮扶，区政府还积极推动区内资源对接，在今年疫情最为严峻和期间，促成了北大首钢医院和青燕祥云的项目合作，作为区内医企结合践行医疗创新模式 探索 与尝试，共同 探索 一条产学研融转化的新路径，实现 科技 研究与一线临床需求紧密结合、 科技 项目转化与医患需求共赢的最终目标。

中特估是一家人工智能公司，其股票代码为SZ300280。除此之外，还有其他一些与人工智能相关的股票，如科大讯飞、华为、百度、阿里巴巴等。不过需要注意的是，股票投资存在风险，投资者应该根据自己的风险承受能力和投资目标进行选择。建议投资者在投资前进行充分的调研和风险评估。

人工智能之父有四个人，他们分别是艾伦·麦席森·图灵、约翰.麦卡锡、马文·明斯基、西摩尔·帕普特。具体贡献：1、艾伦·麦席森·图灵。图灵奠定了人工智能的逻辑，并且提出了图灵测试，计算机在5分钟之内回答的问题中，超过百分之三十被认为是人类做出的解答，让人工智能初步得到人们的认可。2、约翰.麦卡锡。将批处理方式改进成了能够同时允许多人使用的分时方式。3、马文·明斯基。发明了能够模拟人类活动的机器人，也是最早的能够模拟人类的机器人。4、西摩尔·帕普特。将儿童和人工智能以非常有趣的方式结合在了一起，从这里开始，科技与教育开始融合，对后来的教育影响非常大。艾伦·麦席森·图灵（英语：Alan Mathison Turing，1912年6月23日－1954年6月7日），英国数学家、逻辑学家，被称为计算机科学之父，人工智能之父。1931年图灵进入剑桥大学国王学院，毕业后到美国普林斯顿大学攻读博士学位，第二次世界大战爆发后回到剑桥，后曾协助军方破解德国的著名密码系统Enigma，帮助盟军取得了二战的胜利。1954年6月7日，图灵吃下含有氰化物的苹果中毒身亡，享年41岁。2013年12月24日，在英国司法大臣克里斯·格雷灵的要求下，英国女王伊丽莎白二世向图灵颁发了皇家赦免。图灵对于人工智能的发展有诸多贡献，提出了一种用于判定机器是否具有智能的试验方法，即图灵试验，每年都有试验的比赛。此外，图灵提出的著名的图灵机模型为现代计算机的逻辑工作方式奠定了基础。

人工智能的研究学派有以下：一、符号主义学派符号主义（Symbolism）是一种基于逻辑推理的智能模拟方法，又称为逻辑主义(Logicism)、心理学派(Psychlogism)或计算机学派(Computerism)，其原理主要为物理符号系统（即符号操作系统）假设和有限合理性原理，长期以来，一直在人工智能中处于主导地位，其代表人物是纽威尔、肖、西蒙和尼尔森。数理逻辑从19世纪末起得以迅速发展，到20世纪30年代开始用于描述智能行为。计算机出现后，又在计算机上实现了逻辑演绎系统。其有代表性的成果为启发式程序LT逻辑理论家，它证明了38条数学定理，表明了可以应用计算机研究人的思维过程，模拟人类智能活动。二、连接主义学派连接主义学派又被称为仿生学派或生理学派，是基于神经元及神经元之间的网络联结机制来模拟和实现人工智能。人工智能的物质基础是神经系统，基本单位是神经元。三、行为主义学派行为主义学派又称为进化主义和控制论学派，是基于控制论和“感知-动作”控制系统的人工智能学派。其观点是：智能取决于，对外界复杂环境的适应。

未来趋势：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”。人工智能是对人的意识、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。

《小冰的诗 艺术？灵性？——“人工智能文学”可能吗？》 陶锋，男，湖北人，南开大学哲学院讲师，南开大学文学院博士后，德国波恩大学哲学系访问学者，研究方向为语言美学、人工智能美学。 2017年，我刚从德国访学回来，有人送了本诗集给我——《阳光失了玻璃窗》，随手翻了翻，看到了这样的诗句：“河水上滑过一对对盾牌和长矛/她不再相信这是人们的天堂/眼看着太阳落了下去/这时候不必再有爱的诗句/全世界就在那里/早已拉下了离别的帷幕”，如果有人说写出这诗句的作者还不到四岁，我会觉得这孩子是个天才，如果说作者不是人，而是智能程序，我只能说这是开玩笑吧！虽然我已听说了AlphaGo击败了世界围棋冠军，但是无论如何也不会相信人工智能可以写诗，而且还骗过了写了二十年诗歌的我。2016年最大的文学事件鲍勃·迪伦获诺奖，引起了文坛的轩然 *** ，而2017年的微软小冰摹仿人类写诗，文学界却相对平静。 一直以来，机器人或者说人工智能写作都只是存在于科幻作品之中。随着计算机的发展和技术的提升，出现了一些能够部分自动写作的程序，例如在线生成诗歌，还有基于“故事生成算法”（SGAs）的自动写诗程序，如AUTHOR、UNIVERSE程序等等。但是这些程序仍然有赖于程序设计者，直到人工智能的深度学习的出现，使相对独立、具有一定创造性的自动写作成为了可能，如微软小冰的写诗程序和清华“九歌”诗歌生成系统。 2017年5月，发布不过四年的小冰出版了自己的诗集《阳光失了玻璃窗》，诗集从数万首诗歌中精选出来139首诗，这一事件在北大的“世界文学年度报告”中被评为2017世界文学十大事件之一。那么，小冰所写的到底能算作诗歌吗？如果说是诗歌，小冰所写的与人类所写的诗有何本质的不同？小冰写诗是否意味着“人工智能文学”成为了可能呢？ 小冰真的能写诗吗？——艺术的图灵测试 笔者认为人工智能的哲学问题可以分为外部问题和内部问题。内部问题包含意向性问题、情感等等，目前许多内部问题难以解答，专家们将之“黑匣”。而外部问题关注的是智能体的行为和结果，这些是相对容易考察的，图灵测试的基础就是考察外部问题。 1950年，计算机之父阿兰o图灵（Alan Turing）提出了“机器是否能思考”的问题，他设计了一种简单的摹仿游戏，如果机器能够回答人类的问题，并且让人无法判断这些问题是人还是非人所回答的，那么就可以说机器能够思考了。图灵测试因此成了一种简单有效地测试人工智能的方式。 小冰最开始也采用了这种图灵测试方式，据介绍，从2017年2月起，小冰以化名在多个诗歌论坛发表作品，“几乎没有被察觉出这些诗歌非人为所作”，由此看来，小冰似乎已经通过了图灵测试，那么，这是否就意味着小冰真的能够写诗了呢？ 笔者认为，艺术中的图灵测试远非简单的回答“是”或者“否”这么简单，这是因为艺术的标准是复杂的、变动的，从最早的“美丑”，到后来的“高雅”“低俗”，再到现代艺术的“真艺术”和“文化产品”，艺术标准早已发生了改变，我们看一首现代诗歌，它已经失去了形式美和韵律美，更多的是靠意象和意境来传递情感、展现真理。因此，写出诗歌和写好诗歌是两个完全不同的概念。 目前来看，小冰的诗歌还有很多前后矛盾、跳跃和语法错误的地方，即使写的较好的诗歌，也缺乏诗歌的“想象的逻辑”（艾略特语）。因此，我们可以说小冰可以写诗歌，但尚不能说小冰能写出称得上是“艺术”的诗歌。 小冰诗歌与人类诗歌有何区别？ 简单的说完外部问题，我们从内部问题来看看小冰是否能像人一样写诗。也就是说，小冰写诗时是否有目的（意向性）、诗歌是否抒发了其情感。 意向性问题是人工智能要解决的终极问题。如果有一天人工智能真的有意向性了，我们可以说它就是像人一样的高级人工智能。一位诗人说小冰写的诗歌是没有“灵魂”的，所谓灵魂首先指的是要能够有意识地去创作。小冰目前显然处于弱人工智能阶段。没有意向性的小冰写的诗，被人称作是“无心”之作。小冰写诗是建立在对已有的人类诗人的摹仿的基础上，小冰的研发者介绍到，小冰从1920年以来519位中国现代诗人的作品中习得了作诗的技能，并经过对几千首诗10000次的迭代学习，获得了现代诗的创造力。小冰这种无意识地写诗，和大自然所呈现出的自然景观、大雁在天空飞过时排出的图案并没有本质的区别了。不过，人工智能专家如图灵也早就提出了反驳，他认为我们无法证明机器没有目的，机器的意向性仍然属于黑匣问题。 另外，诗歌是承载着作者情感的，诗人欧阳江河指出，小冰写诗是通过收集数据和将词语进行组合，其诗句是“缺乏情感和温度”的。设计者希望小冰能有“情商”，他们运用了最新的“感情计算”方法，为小冰建立了“情感计算框架”，这种方法是将用户所表现的情感数据进行收集，然后让小冰去摹仿。但是，小冰仍然没有真正的情感，所以，其诗歌也不可能传达其自己的情感。 哲学家塞尔（J.Searle）认为，有机体是意向性产生的根源，而神经科学也认为，情感是大脑的高级功能，因此，无肉身的小冰，是否能产生意向性和情感，还是一个有待研究的问题，而这两个问题，决定了小冰的写诗是否是一种艺术行为。 无肉身的小冰，是否能产生意向性和情感，还是一个有待研究的问题，而这两个问题，决定了小冰的写诗是否是一种艺术行为。 人工智能文学可能吗？ 那么，“人工智能文学”可能吗？笔者于2016年3月、2018年1月在北京大学做了两场关于人工智能写诗的报告，探讨了人工智能与人类写诗的异同，报告中提出“人工智能文学”的概念。笔者认为，如果我们仅仅从行为主义角度出发，人工智能体的写作，已经完全有可能了，例如小冰写诗等自动写作程序，作为人工智能文学的研究对象，是存在的。因此，如果我们对“人工智能文学”的研究并不局限于人类写作的方式，而是去“研究人工智能在摹仿人类写作时所出现的文学问题，甚至研究人工智能以自己独有的方式去写作；以及对人工智能创作的文字作品进行审美赏析；最终是从人工智能的视域去看人类文学的本质”，这种广义的“人工智能文学”研究是完全可能的。 我们不必畏惧小冰写诗，正如诗人于坚所说，机器写诗“缺乏灵性”，所谓灵性，我们可以理解为与生命有关的东西。小冰之所以能够摹仿出像诗一样的作品，是因为它摹仿学习了人类的诗作，它所产生的作品只能是“语言游戏”，而非真正有“独创性”、有内在情感逻辑的作品。不过，小冰可以为人类提供廉价的诗歌，也可以为科学家提供研究人类创作时的心理和脑部运行机制的研究案例，小冰写诗不是为了代替诗人，而是为了给人们创造更美好的生活。 责任编辑：钟鑫

答一个跑题的。世界前100的学校非美国学校加起来不到30个...能去美国还是去美国吧...

农业，交通业等实体经济领域。大数据、云计算、区块链、人工智能等信息技术的快速发展，是从农业，交通业，通信业、商业服务业等经济领域进行深入交叉融合。云计算是基于互联网的、按需交付的平台、应用和其他IT资源，从一个终端到另一个终端。

海利·乔·奥斯蒙 Haley Joel Osment　　海利·乔·奥斯蒙特这位美国童星已经证明是他这个年龄段里最优秀的青年演员。他的父亲是演员尤金·奥斯蒙特（Eugene Osment），母亲特里莎·奥斯蒙特（Theresa Osment）是位教师。4岁时海利和父母逛家具店时被导演相中拍摄广告。几个月之后，他在《阿甘正传》（Forrest Gump，1994）里扮演汤姆·汉克斯（Tom Hanks）的儿子，角色虽小但令人印象深刻，同年在电视剧集“Thunder Alley”（1994）里扮演爱德华·阿斯纳（Edward Asner）的曾孙。　　由于他卓越的喜剧表演才能，在“Thunder Alley”后又接演了两部情景喜剧。诺曼·杰威森（Norman Jewison）给了他在电影《妈咪也疯狂》（Bogus，1996）里扮演主角的机会，他轻松的扮演了这个戏剧性的角色。但是，直到热门电影《第六感》（Sixth Sense，1999），这个年轻的演员才被公众所熟知。他对于角色Cole Sear极佳的塑造使之在11岁时就得到了一项奥斯卡的提名以及后来的获奖者迈克尔·凯恩（Michael Caine）的赞美之词“当我知道你获得提名，并看到你的表演时，我就知道你一定会赢。”之后，在《让爱传出去》（Pay it Forward，2000）里他的表演同样精彩。　　除了精彩的表演之外，他也在同行中赢得了相当的荣誉。在史蒂芬·斯皮尔伯格的科幻大片《人工智能》（Artificial Intelligence，2001）中，他担纲主演智能机器人，不负众望，其表现令人惊艳。但之后奥斯蒙特的演艺事业并未出现长足进步，陷入了童星成年后难再走红的怪圈。

云计算最初的目标是对资源的管理，管理的主要是计算资源，网络资源，存储资源三个方面。想象你有一大堆的服务器，交换机，存储设备，放在你的机房里面，你最想做的事情就是把这些东西统一的管理起来，最好能达到当别人向你请求分配资源的时候（例如1核1G内存，10G硬盘，1M带宽的机器），能够达到想什么时候要就能什么时候要，想要多少就有多少的状态。这就是所谓的弹性，俗话说就是灵活性。灵活性分两个方面，想什么时候要就什么时候要，这叫做时间灵活性，想要多少就要多少，这叫做空间灵活性。物理机显然是做不到这一点的。虽然物理设备是越来越牛了：服务器用的是物理机，例如戴尔，惠普，IBM，联想等物理服务器，随着硬件设备的进步，物理服务器越来越强大了，64核128G内存都算是普通配置。网络用的是硬件交换机和路由器，例如思科的，华为的，从1GE到10GE，现在有40GE和100GE，带宽越来越牛。存储方面有的用普通的磁盘，也有了更快的SSD盘。容量从M，到G，连笔记本电脑都能配置到T，更何况磁盘阵列。但是物理设备有着大大的缺点：1、人工运维：如果你在一台服务器上安装软件，把系统安装坏了，怎么办？只有重装。当你想配置一下交换机的参数，需要串口连上去进行配置。当你想增加一块磁盘，总要买一块插进服务器。这些都需要人工来，而且很大可能要求机房。你们公司在北五环，机房在南六环，这酸爽。2、浪费资源：其实你只想部署一个小小的网站，却要用128G的内存。混着部署吧，就有隔离性的问题。3、隔离性差：你把好多的应用部署在同一台物理机上，他们之间抢内存，抢cpu，一个写满了硬盘，另一个就没法用了，一个弄挂了内核，另一个也同时挂了，如果部署两个相同的应用，端口还会冲突，动不动就会出错。所以人们想到的第一个办法叫做虚拟化。所谓虚拟化，就是把实的变成虚的。物理机变为虚拟机：cpu是虚拟的，内存是虚拟的。物理交换机变为虚拟交换机：网卡是虚拟的，交换机是虚拟的，带宽也是虚拟的。物理存储变成虚拟存储：多块硬盘虚拟成一个存储池，从中虚拟出多块小硬盘。虚拟化很好的解决了上面的三个问题：人工运维：虚拟机的创建和删除都可以远程操作，虚拟机被玩坏了，删了再建一个分钟级别的。虚拟网络的配置也可以远程操作，创建网卡，分配带宽都是调用接口就能搞定的。浪费资源：虚拟化了以后，资源可以分配的很小很小，比如1个cpu，1G内存，1M带宽，1G硬盘，都可以被虚拟出来。隔离性差：每个虚拟机有独立的cpu, 内存，硬盘，网卡，不同虚拟机的应用互不干扰。在虚拟化阶段，领跑者是VMware，可以实现基本的计算，网络，存储的虚拟化。当然这个世界有闭源，就有开源，有Windows就有Linux，有iOS就有Andord，有VMware，就有Xen和KVM。在开源虚拟化方面，Citrix的Xen做的不错，后来Redhat在KVM发力不少。对于网络虚拟化，有Open vSwitch，可以通过命令创建网桥，网卡，设置VLAN，设置带宽。对于存储虚拟化，对于本地盘，有LVM，可以将多个硬盘变成一大块盘，然后在里面切出一小块给用户。但是虚拟化也有缺点，通过虚拟化软件创建虚拟机，需要人工指定放在哪台机器上，硬盘放在哪个存储设备上，网络的VLAN ID，带宽具体的配置，都需要人工指定。所以单单使用虚拟化的运维工程师往往有一个Excel表格，有多少台机器，每台机器部署了哪些虚拟机。所以，一般虚拟化的集群数目都不是特别的大。为了解决虚拟化阶段的问题，人们想到的一个方式为池化，也就是说虚拟化已经将资源分的很细了，但是对于如此细粒度的资源靠Excel去管理，成本太高，能不能打成一个大的池，当需要资源的时候，帮助用户自动的选择，而非用户指定。所以这个阶段的关键点：调度器Scheduler。于是VMware有了自己的vCloud。于是基于Xen和KVM的私有云平台CloudStack，后来Citrix将其收购后开源。当这些私有云平台在用户的数据中心里面卖的其贵无比，赚的盆满钵满的时候。有其他的公司开始了另外的选择，这就是AWS和Google，开始了公有云领域的探索。AWS最初就是基于Xen技术进行虚拟化的，并且最终形成了公有云平台。也许AWS最初只是不想让自己的电商领域的利润全部交给私有云厂商吧，于是自己的云平台首先支撑起了自己的业务，在这个过程中，AWS自己严肃的使用了自己的云计算平台，使得公有云平台不是对于资源的配置更加友好，而是对于应用的部署更加友好，最终大放异彩。公有云的第一名AWS活的很爽，第二名Rackspace就不太爽了，没错，互联网行业嘛，基本上就是一家独大。第二名如何逆袭呢？开源是很好的办法，让整个行业大家一起为这个云平台出力，兄弟们，大家一起上。于是Rackspace与美国航空航天局（NASA）合作创始了开源云平台OpenStack。OpenStack现在发展的和AWS有点像了，所以从OpenStack的模块组成，可以看到云计算池化的方法。OpenStack包含哪些组件呢？计算池化模块Nova：OpenStack的计算虚拟化主要使用KVM，然而到底在那个物理机上开虚拟机呢，这要靠nova-scheduler。网络池化模块Neutron：OpenStack的网络虚拟化主要使用Openvswitch，然而对于每一个Openvswitch的虚拟网络，虚拟网卡，VLAN，带宽的配置，不需要登录到集群上配置，Neutron可以通过SDN的方式进行配置。存储池化模块Cinder:OpenStack的存储虚拟化，如果使用本地盘，则基于LVM，使用哪个LVM上分配的盘，也是用过scheduler来的。后来就有了将多台机器的硬盘打成一个池的方式Ceph，则调度的过程，则在Ceph层完成。有了OpenStack，所有的私有云厂商都疯了，原来VMware在私有云市场实在赚的太多了，眼巴巴的看着，没有对应的平台可以和他抗衡。现在有了现成的框架，再加上自己的硬件设备，你可以想象到的所有的IT厂商的巨头，全部加入到社区里面来，将OpenStack开发为自己的产品，连同硬件设备一起，杀入私有云市场。网易当然也没有错过这次风口，上线了自己的OpenStack集群，网易云基础服务（网易蜂巢）基于OpenStack自主研发了IaaS服务，在计算虚拟化方面，通过裁剪KVM镜像，优化虚拟机启动流程等改进，实现了虚拟机的秒级别启动。在网络虚拟化方面，通过SDN和Openvswitch技术，实现了虚拟机之间的高性能互访。在存储虚拟化方面，通过优化Ceph存储，实现高性能云盘。但是网易并没有杀进私有云市场，而是使用OpenStack支撑起了自己的应用，仅仅是资源层面弹性是不够的，还需要开发出对应用部署友好的组件。随着公有云和基于OpenStack的私有云越来越成熟，构造一个成千上万个物理节点的云平台以及不是问题，而且很多云厂商都会采取多个数据中心部署多套云平台，总的规模数量就更加大了，在这个规模下，对于客户感知来说，基本上可以实现想什么时候要什么时候要，想要多少要多少。云计算解决了基础资源层的弹性伸缩，却没有解决应用随基础资源层弹性伸缩而带来的批量、快速部署问题。比如在双十一期间，10个节点要变成100个节点，如果使用物理设备，再买90台机器肯定来不及，仅仅有IaaS实现资源的弹性是不够的，再创建90台虚拟机，也是空的，还是需要运维人员一台一台地部署。于是有了PaaS层，PaaS主要用于管理应用层。我总结为两部分：一部分是你自己的应用应当自动部署，比如Puppet、Chef、Ansible、 Cloud Foundry，CloudFormation等，可以通过脚本帮你部署；另一部分是你觉得复杂的通用应用不用部署，比如数据库、缓存等可以在云平台上一点即得。要么就是自动部署，要么就是不用部署，总的来说就是应用层你也少操心，就是PaaS的作用。当然最好还是都不用去部署，一键可得，所以公有云平台将通用的服务都做成了PaaS平台。另一些你自己开发的应用，除了你自己其他人不会知道，所以你可以用工具变成自动部署。当然这种部署方式也有一个问题，就是无论Puppet、 Chef、Ansible把安装脚本抽象的再好，说到底也是基于脚本的，然而应用所在的环境千差万别。文件路径的差别，文件权限的差别，依赖包的差别，应用环境的差别，Tomcat、 PHP、 Apache等软件版本的差别，JDK、Python等版本的差别，是否安装了一些系统软件，是否占用了哪些端口，都可能造成脚本执行的不成功。所以看起来是一旦脚本写好，就能够快速复制了，但是环境稍有改变，就需要把脚本进行新一轮的修改、测试、联调。例如在数据中心写好的脚本移到AWS上就不一定直接能用，在AWS上联调好了，迁移到Google Cloud上也可能会再出问题。容器是Container，Container另一个意思是集装箱，其实容器的思想就是要变成软件交付的集装箱。集装箱的特点，一是打包，二是标准在没有集装箱的时代，假设将货物从A运到B，中间要经过三个码头、换三次船。每次都要将货物卸下船来，摆的七零八落，然后搬上船重新整齐摆好。因此在没有集装箱的时候，每次换船，船员们都要在岸上待几天才能走。有了集装箱以后，所有的货物都打包在一起了，并且集装箱的尺寸全部一致，所以每次换船的时候，一个箱子整体搬过去就行了，小时级别就能完成，船员再也不能上岸长时间耽搁了。这是集装箱“打包”、“标准”两大特点在生活中的应用。部署任何一个应用，也包含很多零零散散的东西，权限，用户，路径，配置，应用环境等！这就像很多零碎地货物，如果不打包，就需要在开发、测试、生产的每个环境上重新查看以保证环境的一致，有时甚至要将这些环境重新搭建一遍，就像每次将货物卸载、重装一样麻烦。中间稍有差池，都可能导致程序的运行失败。那么容器如何对应用打包呢？还是要学习集装箱，首先要有个封闭的环境，将货物封装起来，让货物之间互不干扰，互相隔离，这样装货卸货才方便。封闭的环境主要使用了两种技术，一种是看起来是隔离的技术，称为namespace，也即每个namespace中的应用看到的是不同的IP地址、用户空间、程号等。另一种是用起来是隔离的技术，称为cgroup，也即明明整台机器有很多的CPU、内存，而一个应用只能用其中的一部分。有了这两项技术，集装箱的铁盒子我们是焊好了，接下来就是如何将这个集装箱标准化，从而在哪艘船上都能运输。这里的标准一个是镜像，一个是容器的运行环境。所谓的镜像，就是将你焊好集装箱的那个时刻，将集装箱的状态保存下来，就像孙悟空说定，集装箱里面就定在了那一刻，然后将这一刻的状态保存成一系列文件。这些文件的格式是标准的，谁看到这些文件，都能还原当时定住的那个时刻。将镜像还原成运行时的过程（就是读取镜像文件，还原那个时刻的过程）就是容器的运行的过程。有了容器，云计算才真正实现了应用层和资源层的完全弹性。在云计算的发展过程中，云计算逐渐发现自己除了资源层面的管理，还能够进行应用层面的管理，而大数据应用作为越来越重要的应用之一，云计算也可以放入PaaS层管理起来，而大数据也发现自己越来越需要大量的计算资源，而且想什么时候要就什么时候要，想要多少就要多少，于是两者相遇，相识，相知，走在了一起。

水平高。哥伦比亚大学人工智能直博的水平较高。哥伦比亚大学（Columbia University），正式名称为纽约市哥伦比亚大学（Columbia University in the City of New York），简称为哥大，是一所位于美国纽约曼哈顿的世界顶级私立研究型大学，为美国大学协会的十四所创始院校之一

ChatGPT是一种基于深度学习的自然语言处理技术，它可以用来生成自然语言文本，以及进行自然语言理解和对话管理。它使用了一种叫做Transformer的模型，它可以自动学习文本之间的关系，从而生成新的文本。Transformer模型使用了一种叫做注意力机制的技术，它可以让模型更好地理解文本之间的关系，从而生成更准确的文本。　　自去年11月发布以来，新型聊天机器人模型 ChatGPT 已经被用于各种各样的工作：撰写求职信、编写儿童读物，甚至帮助学生在论文中作弊。　　我询问ChatGPT可能取代哪些岗位？ChatGPT是这么回答我的。　　ChatGPT：ChatGPT可以取代客服代表、客户服务代表、客户支持代表、客户关系经理、客户满意度经理、客户支持专家、客户支持技术专家、客户支持工程师、客户支持主管、客户支持经理、客户支持总监等。　　客服行业人员表示瑟瑟发抖。　　不仅如此，最有可能被人工智能技术取代的工作有以下类型：　　第一、技术工作：程序员、软件工程师　　谷歌公司发现，从理论上来讲，如果机器人参加谷歌的面试，该公司会雇佣它成为一名入门级程序员。ChatGPT 等先进技术可以比人类更快地生成代码，这意味着未来可以用更少的员工完成一项工作。　　第二、媒体工作：内容创作、技术写作、新闻　　所有媒体工作——包括广告、技术写作、新闻和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，那是因为人工智能可以很好地读取、写入和理解基于文本的数据。　　第三、客服人员　　科技研究公司Gartner在2022年的一项研究预测显示，到2027年，聊天机器人将成为约25%的公司的主要客户服务渠道。　　第四、 法律工作：法律或律师助理　　与媒体行业从业者一样，律师助理和法律助理等法律行业工作者消化大量信息，综合所学内容，然后通过撰写法律摘要或意见使内容易于理解。　　这些数据实际上是非常结构化的，非常面向语言，所以非常适合生成式人工智能。　　第四、市场研究分析师　　市场研究分析师、金融分析师、个人财务顾问和其他需要处理大量数字数据的工作，都会受到人工智能的影响。AI 擅长分析数据和预测结果，这使得市场研究分析师非常容易受到 AI 技术的影响。　　第五、教师　　罗切斯特理工学院计算与信息科学系副主任Pengcheng Shi认为，老师们也应该考虑自己的工作安全。　　Shi 在接受媒体采访时表示，ChatGPT“已经可以作为一名老师轻松地授课了”。他说：尽管它在知识方面存在缺陷和不准确之处，但可以很容易地加以改进。基本上，你只需要训练ChatGPT。　　第六、金融行业　　需要操作大量数字数据的工作都会受到人工智能的影响。人工智能可以识别市场的趋势，强调投资组合中哪些投资表现更好，哪些更差，沟通所有这些，然后由例如金融公司使用各种其他形式的数据来预测更好的投资组合。　　一些重复性和高度规范化的工作可能会被自动化和机器人取代，但不意味着所有这样的工作都将被取代。

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。

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。

12月25日，中国教育在线掌上考研发布《2022年全国研究生招生调查报告》。摘要2022年硕士研究生报名人数创下最高纪录，达到457万，涨幅达21%。这是最近5年连续在高位上超过两位数的高增长。就业压力显然是硕士研究生报考热的一个重要原因。数据表明，研究生报考热和GDP增长有相关性，即GDP高增长，研考报名人数增长较低，甚至会出现停滞，GDP下滑时，研考报名人数相对增长较快。这一增长也和高等教育普及化直接相关。2022年高校毕业生人数预计将创下历史最高纪录，首次突破1000万，达到1076万，比上年增长167万，净增长人数则达到往年的3倍左右，高校毕业生已经占据城镇新增劳动力的90%。在高等教育普及化的背景下，学历“贬值”是一个不争的现实，包括“双一流”高校在内的著名高校也纷纷宣传其本科毕业生的国内高升学率，读研究生俨然已经成为优秀学生的标配。与此同时，研究生招生也一再创下最高纪录。2020年全国研究生教育会议对未来研究生培养划出了方向，也对适度的规模扩张，尤其是博士的扩张定下了基调。2020年研究生招生达到110万，2021年招生则超过120万，招考录取比保持了相对的平稳。在硕士招生上，专硕逐渐成为主体，并明确提出，未来新增硕士原则上主要以专硕为主，即硕士层面更多定位于专业应用人才的培养，而不再是学术，对于著名高校，学术人才逐渐向博士阶段靠拢。因此，一些著名高校开始取消部分专业学硕招生，全面转向博士阶段培养。考研热，热的主要还是人文社科专业。无论哪所学校，报考最热的往往都是工商管理，即便是理工科高校，很多高校人文社科考生占据多数。从这个角度看，我们需要对研究生的培养结构进行大力气调整，尤其是学科结构上，毕竟社会发展与建设更需要理工科人才，这无关是否忽视人文学科。面对美国对中国人才培养的打压，尤其是理工科人才培养的打压，今年召开的中央人才工作会议强调需要有忧患意识，加强和提高高层次人才自主培养能力，尤其是理工科人才的培养。与美国的竞争，表面是技术，背后则是人才，科学技术人才是核心和关键。一、研究生报名热度持续高涨，报考人数屡创新高1.1硕士研究生报名人数持续增长，实现新突破2022年全国硕士研究生报名人数457万，比2021年增长80万，增幅为21%。从近年数据来看，2020年考研报名人数比2019年增加了51万人，2021年比2020年增加了36万人。自2016年起，我国硕士研究生报考人数在高位上保持高增长趋势。2015-2022年，7年平均增长15.8%。数据来源：教育部1.1.1 各省硕士研究生报名人数再次增长2022年山东省硕士研究生报名人数41万人，较2021年增加了6.2万人，增幅为17.8%。数据来源：山东省教育招生考试院2022年四川省硕士研究生报名人数为26.5万人，较2021年增加了4万余人，增幅为22%。数据来源：四川省教育考试院2022年河南省硕士研究生报名人数为37.9万人，较2021年增加了7.7万人，增幅为25.5%。数据来源：河南省教育考试院2022年广西壮族自治区硕士研究生报名人数为7.9万人，较2021年增加了1.5万人，增幅为23.4%。数据来源：广西招生考试院2022年北京市硕士研究生报名人数为15.4万人，较2021年增加了1.6万人，增幅为11.6%，这也是各省市中增幅最少的省市之一。数据来源：北京教育考试院1.1.2多所高校硕士研究生报名人数大幅增长，同比超过50%多所高校2022年硕士研究生报名人数相比2021年增长率超过40%。据统计，长江大学、青岛理工大学、重庆理工大学等高校2022年硕士研究生报名人数增长率超过50%。中国人民大学2022年硕士研究生报名人数27604人，比2021年增长1161人，增长率为4.39%。最近三年，该校硕士研究生报名人数逐年增长。来源：中国人民大学研究生招生网深圳大学2022年硕士研究生报名人数27966人，比2021年增长8231人，增长率为41.7%。来源：深圳大学官网2022年“双一流”院校的硕士研究生报考增速放缓，相比之下，双非院校的报考热度上涨，考研报考人数大幅度增加。西藏民族大学2022年考研报名人数较上一年同比增长123.2%。数据来源：各高校官网这一变化既说明了部分考生的理性，也说明了考生在迅速降低目标，“上岸”为第一目标，而不再是名校。1.2专业硕士报考规模超过学术硕士报考专业硕士研究生的人数普遍超过学术硕士，也是研考报考的一个显著特点，尤其是在双非高校。数据显示，2022年报考杭州电子科技大学硕士研究生的人数达到12146人，其中专业学位考生7787人，在总报考人数中占比64%。数据来源：杭州电子科技大学官网2022年报考西安财经大学硕士研究生的人数为5115人，专业学位报考人数3691人，占比为72%。数据来源：西安财经大学官网2022年报考兰州交通大学硕士研究生的人数达5852人，专业学位研究生报考人数3953人，占比达到68%。数据来源：兰州交通大学官网根据中国教育在线的调查，近83%的考生愿意报考专业型硕士。数据来源：中国教育在线调查考生对于专硕的青睐，一方面是专硕的认可度有所改变，更反映了研究生招生竞争程度的增加，更多的人追求的是尽快“上岸”。1.3专业报考热度差异较大，人文社科竞争激烈从深圳大学2022年硕士研究生报考人数来看，应用心理、心理学、新闻与传播、计算机技术等成为网报人数排前四的专业，均突破千人。而智能制造技术、现代教育技术等理工科专业报考不足百人，差异较大。从报考计划比来看，工商管理(学术学位)、心理学、教育学、艺术学理论、新闻与传播等专业报考计划比值均超过40。但临床医学、现代教育技术专业等报考计划比值不足10，差异明显。数据来源：深圳大学官网杭州师范大学2022年硕士研究生报考人数各专业差异较大。数据显示，应用心理专业报考851人，而物理学专业仅有51人报考。数据来源：杭州师范大学官网在中国石油大学（华东）这所工科高校，2022年硕士研究生报考人数中，工商管理专业报考1147人位居第一，会计与法律（非法学）报考人数也均超过了400人，高居第五与第六位。数据来源：中国石油大学（华东）研究生招生网在北京航空航天大学2022年硕士研究生报考人数中，电子信息专业报考2723人位居第一，公共管理、工商管理及工程管理专业报考人数也均超过了1000人。来源：北京航空航天大学官网1.4考研热度只增不减，就业压力仍为主要因素根据对考研动机的调查分析，就业压力成为考生选择考研的最主要因素。近六成的考生因为就业压力大，想增强就业竞争力而选择考研，近五成考生是为了完善自身知识结构和加强文化素养。留恋校园生活以及想在学术上深造的考生占比分别超过30%。数据来源：中国教育在线调查通过对考生的调查发现，面对当前的就业形势，超过四成的考生认为就业有一定难度，对找到理想工作信心不足。33%的考生认为通过努力可以找到自己满意的工作，有信心找到理想的工作。22%的考生则表示担忧，认为就业形势严峻，担心找不到工作。数据来源：中国教育在线调查1.4.1大学毕业生快速增长，经济承压，大学生就业压力增大2022届高校毕业生规模预计1076万人，同比增加167万人，是几十年来增长最多的一年，总量也创下历史新高。如果加上回国留学生，大学毕业生将超过1100万，占我国城镇新增劳动力的90%以上。从报考计划比来看，工商管理(学术学位)与此同时，受疫情影响，我国经济也受到全面影响，持续下行，用人需求受到一定的遏制。同时，受“双减”等政策影响，相关行业大批从业者面临转型与再就业，也加入了再深造的行列。数据显示，研究生报名人数与经济发展趋势紧密相关。据统计，当我国GDP增速放缓时，研究生报名人数增长率会升高，两者呈现负相关。2008-2010年期间，我国GDP快速增长，与此同时，研究生报名人数增长率呈下降趋势；此后，我国经济由高速增长转向高质量低增长率发展阶段，2015年后，研究生报名人数增长率快速上升。数据来源：国家统计局1.4.2 内卷加剧，具有研究生学历的就业者比例稳步提升伴随就业竞争的加剧，高等教育的普及化，用人单位对从业者学历要求越来越高。我国具有研究生学历的就业者比例稳步上升。2007年我国就业人群中研究生学历人数占比为0.2%，之后占比不断上升。到2019年，我国就业人群中研究生学历占比达到1.1%。也就是说每100名就业者中就有1名拥有研究生学历。数据来源：《中国人口与就业统计年鉴》1.4.3 研究生学历成为刚需，著名高校本科生升学率连续上升根据各高校发布的2020届毕业生就业质量报告，著名高校本科毕业生国内升学率持续上升。其中，北京科技大学2020届本科毕业生国内升学率高达45.93%，复旦大学2020届本科毕业生国内升学率高达45.78%。数据来源：各高校官网据北京科技大学发布的毕业生就业质量报告显示：本科毕业生国内升学率2018年为40.81%，2019年为42.91%，2020年为45.93%。本科毕业生国内升学率连年上升。数据来源：北京科技大学官网据复旦大学发布的毕业生就业质量报告显示：本科毕业生国内升学率2018届37.55%，2019届39.85%，2020届45.78%。三年间增长8.23%。数据来源：复旦大学官网二、研究生招生规模继续扩大，扩招重点向专业学位倾斜2.1 研究生招生数量保持连续增长伴随高等教育的普及化，近年来，我国研究生招生规模持续扩大。2011年研究生招生总人数56万，到2020年达到110.6万人，2021年则达到了约120万。十年间，研究生招生总人数增长近一倍。尤其是2020年招生中，为应对疫情带来的冲击，缓解就业压力，当年研究生招生增长20.7%，创下近年新高。数据来源：教育部在研究生招生总人数中，硕士研究生招生量约占总量的90%。比如2020年110.6万人中，仅有11万人为博士研究生。数据来源：教育部2.1.1 高校继续扩大研究生招生规模著名高校继续扩大硕士研究生招生规模。与2021年全国硕士研究生招生计划相比，2022年 “双一流”高校招生计划均明显增长。其中，重庆大学2022年计划招收硕士研究生6000人，相比2021年增加招生计划700人。数据来源：各高校官网福州大学五年间硕士研究生招生计划持续增长。2018年计划招收3118人，2022年计划招收人数达到4943名，五年间增长1825人。数据来源：福州大学官网河南大学近三年硕士研究生招生计划持续增长。由2020年招收3400人，2022年达到5000人，三年间硕士研究生招生增长1600人。数据来源：河南大学官网2.2 研究生招生增量全面转向专业学位在相关政策的推动下，硕士研究生招生总人数中，专硕招生人数增长明显。从2011年的15.8万增长到2020年的60.2万，专硕招生人数增长近4倍。2017年起，专硕招生人数首次超过学硕，并持续高速增长。数据来源：教育部近十年硕士研究生招生中，专硕占比逐年提升，2020年占比超过60%。数据来源：教育部教育部最新发布的《专业学位研究生教育发展方案(2020-2025)》的通知中指出，支持学位授予单位优化人才培养结构，硕士研究生招生计划增量主要用于专业学位。可以预见，未来专业硕士将继续保持快速发展。福州大学近五年来招收专业硕士人数逐年增加。从2018年招收专硕1831人，到2022年招收专硕3140人，五年间扩招专硕1309人。数据来源：福州大学官网暨南大学近五年来招收专业硕士人数逐年增长。从2018年招收专硕1700人，到2022年招收专硕3400人，五年间扩招专业硕士1700人。数据来源：暨南大学官网安徽大学2018年招收专硕1328人，到2022年招收专硕2476人，五年间扩招专业硕士1148人。数据来源：安徽大学官网2.2.1 2020年新增学位授权点中专硕占比超七成近日，教育部发布《国务院学位委员会关于下达2020年审核增列的博士、硕士学位授权点名单的通知》。在学位授权审核结果中：新增1500多个硕士点，其中专硕占了1115个，占比高达70%以上。经动态调整增列的学位授权点（分省）中，四川省增列授权点数量最多，增列学位授权单位8个，学位授权点13个；其次是江苏省，增列学位授权单位7个，学位授权点12个。数据来源：教育部2.3著名大学停招学硕，高层次学术人才培养转向博士2021年5月，复旦大学经济学院发布通报：自2022年开始，该学院不再招收学术学位硕士研究生。此前，复旦大学软件学院已经宣布，2021年起不再招收学术学位硕士研究生；北京大学也宣布，2021年起，北京大学国家发展研究院取消学术型硕士研究生项目招生，增扩博士研究生项目招生；除此之外，四川大学、福州大学也分别停招了心理学学硕和情报学学硕，相关专业仅保留专业学位招生。此举显然并非个案。根据2020年全国研究生工作会议精神，研究生培养结构需要做必要调整，博士研究生显然将成为著名大学学术人才培养的主阵地，硕士更多地将转向专业人才培养。2.4非全日制招生专业增多，部分专业停招全日制研究生部分学校专硕停招全日制，转为非全日制招生，也是最近的一个明显变化。中国人民大学新闻学院新闻与传播专业2021级全日制硕士研究生仅招收推免生源，统考阶段仅招收非全日制定向就业生源；北京工商大学商学院发布的研究生招生公告中也明确提到：2022年会计专硕拟进行调整，将不再招收全日制统招普通考生。此外，北京大学应用心理硕士、南京大学的新闻与传播专业、南开大学和华中师范大学的应用心理专硕、哈尔滨工业大学和武汉大学会计专硕、北京科技大学的电子信息（软件工程方向）等同样已不再招收全日制，只招收非全日制硕士研究生。停招全日制、仅招收非全日制研究生的专业大多为会计、审计、应用心理学、新闻与传播等实操性较强的专业，显然也和专业硕士培养方向是直接关联的。2.5推免生招生规模进一步扩大，总体占比保持平稳推免生受到高校与广大研究生导师的欢迎，在研究生招生规模持续扩大的背景下，推免生招生规模也逐步扩大，但总体比例并未出现增长。2.5.1 扩招趋势下高校推免招生数量逐年增长近年来，在研究生招生扩招的大形势下，部分院校的推免招生数量呈现上升趋势，但相比招生增量，推免并未完全实现同比例的增长。中国科学院大学2020年推免生的招生数量为4880人，2022年推免招生数量增至5532人，两年增加了652人。数据来源：中国科学院大学官网重庆大学2020年推免研究生招生人数为1328人，2022年推免生招生数量增至1757人，增加了429人。数据来源：重庆大学官网北京大学2020年推免研究生招生数量为2757人，2022年推免生招生数量增至3048人，增加了291人福州大学近五年来招收专业硕士人数逐年增加。从2018年招收专硕1831人，到2022年招收专硕3140人，五年间扩招专硕1309人。数据来源：北京大学官网兰州大学2020年推免生招生数量为858人，2022年推免生招生数量增至1151人，增加了293人。数据来源：兰州大学官网2.5.2 双非院校推免数量增幅明显从推免招生的整体情况来看，双非院校的推免名额增幅最为突出。山东财经大学2022年推免名额为163人，较2021年增加40人，增长率为32.52%。数据来源：山东财经大学官网江苏大学2022年推免数量为293人，较2021年推免数量增加50人，扩增率为20.58%。数据来源：江苏大学官网燕山大学2022年推免数量为531人，较2021年增加75人。增长率为16.45%。数据来源：燕山大学官网2.5.3推免重点向国家急需领域倾斜国家发展改革委社会发展司副司长蔡长华在教育部新闻发布会上曾表示，硕士研究生招生增量主要向数学、物理、化学、生物等基础学科倾斜，向集成电路、人工智能、公共卫生等服务国家战略、社会民生急需领域相关学科倾斜。推免作为高质量研究生招生的重要渠道之一，名额也同样向国家急需领域倾斜。2022年上海交通大学网络空间安全、生物医学工程、环境科学与工程、农村发展、核科学与技术等国家急需领域相关专业只招收推免生，推免比例达到100%。其他部分专业的推免比例在50%以下，资源与环境专业的推免比例为40.28%，翻译专业的推免比例为35%，汉语国际教育专业的推免比例为23.08%，科学技术史专业的推免比例为16.67%。数据来源：上海交通大学官网2022年浙江大学药学、生物化学与分子生物学、制药工程（人工智能药学项目）、海洋技术与工程等专业只招收推免生，推免比例达到100%，还有部分专业推免比例虽未到100%，但远超50%，如航空宇航科学与技术专业的推免比例为75%。部分专业推免比例则不足50%，科学技术哲学专业的推免比例为44.45%，美术专业的推免比例为36.36%，政治经济学专业的推免比例为25%，科学与技术教育的推免比例为20%，遗传学专业则不接收推免生。数据来源：浙江大学官网2022年复旦大学部分专业的推免比例达90%以上，其中电子科学与技术、神经生物学、病原生物学等专业的推免比例达到100%，生物医学工程的推免比例为95.66%，物理学专业的推免比例为91.40%部分专业推免比例不足50%，新闻与传播专业的推免比例为45%，戏剧专业的推免比例为35.29%，文物与博物馆专业的推免比例为33.33%，出版专业的推免比例为29.17%，法律（法学）专业的推免比例为21.57%。数据来源：复旦大学官网2022年重庆大学部分专业的推免比例高于75%，其中电气工程、计算机科学与技术、生物医学工程等专业的推免比例在80%以上，分别为90.16%、82.14%、80%，土木工程专业的推免比例为79.53%，软件工程专业的推免比例为78.57%。部分专业的推免比例不足50%，其中光学工程专业的推免比例为44%，力学专业的推免比例为23.81%，资源与环境专业的推免比例为22.73%，材料与化工专业的推免比例为10.71%，法律（非法学）专业不接收推免生。数据来源：重庆大学官网虽然推免生广受招生单位与导师欢迎，但相关部门对推免生招生还是有严格限定。根据教育部2006年《全国普通高等学校推荐优秀应届本科毕业生免试攻读硕士学位研究生工作管理办法（试行）》和2013年《关于进一步加强推荐优秀应届本科毕业生免试攻读研究生工作的通知》，高校招收推免生数量不得超过本单位硕士研究生招生计划的50%，各专业必须留出一定比例招生计划用于招收统考考生。三、研究生教育改革深入 提高研究生质量多措并举2020年7月29日首次全国研究生教育会议召开，由此开启新时代研究生教育发展的新篇章，我国研究生教育从不断改革迈进全面系统改革。3.1 调整学科专业，大力发展交叉学科从1980年至今，我国高等教育学科专业设置已经过几十年的发展历程，学科专业的每一阶段发展都与我国经济社会发展与对高质量人才的需求息息相关。2020年9月发布的《教育部 国家发展改革委 财政部关于加快新时代研究生教育改革发展的意见》中表示，要“适应社会需求变化，加快学科专业结构调整。建立基础学科、应用学科、交叉学科分类发展新机制，按照单位自主调、市场调节调、国家引导调的思路，不断优化学科专业结构，健全退出机制“。2021年1月13日，国务院学位委员会、教育部正式下发通知，决定设置“交叉学科”门类为第十四个研究生学科门类，下设“集成电路科学与工程”和“国家安全学”一级学科。2020年我国自主设置交叉学科的院校数量为160个，相较于2019年的院校数量增加6个。2021年比2020年再度增加25个，自主设置交叉学科的院校数量达到185个。数据来源：教育部2020年我国学位授予单位（不含军队单位）自主设置交叉学科数量为549个，较2019年同比增长7.6%，2021年学位授予单位（不含军队单位）自主设置交叉学科数量为616个，较2020年增幅达到12.2%。推进招生制度改革，扩大直博生招生比例，力推博士申请考核制招生为推进考试招生制度改革，近一年来，全国各省市相继下发相关政策。2021年4月7日，广东省教育厅、广东省发改委、广东省财政厅发布《关于加快新时代研究生教育改革发展的实施意见》，提出要大力支持广州、深圳等地建设研究生教育高地，稳步扩大硕士研究生招生规模。以服务国家重大战略、关键领域、区域重大需求为重点，积极增加一批博士、硕士授权单位和学位点。优化考试招生制度，健全博士研究生“申请-考核”招生选拔机制，扩大直博生招生比例。4月27日，山东省教育厅、山东省卫生健康委员会联合印发《深化医教协同 进一步推动山东中医药教育改革与高质量发展的实施方案》，其中提出，招生计划向重大科研平台、重大科技任务等倾斜，并逐步扩大博士“申请-考核制”招生比例，开展“优秀推免生直攻博”“硕博连读”等招生改革工作。6月16日，北京市教委发布了《关于推进新时代北京研究生教育改革发展的实施意见》，提出要健全博士研究生“申请—考核”招生选拔机制，扩大直博生招生比例等。8月23日，上海三部门联合发布《关于加快新时代上海市研究生教育高质量发展的实施意见》，其中提出，继续推行博士“申请—考核”制，拓宽博士生选拔通道，扩大直博和硕博连读比例。努力提高本科生推免比例，开展直博生和硕博连读的长周期贯通培养。3.3 保障质量，多校延长专硕学制高校调整学制的方式主要有3种：一是批量调整，如河北师范大学2021年8月发布《关于2022年硕士研究生招生考试工作有关信息的公告》，2022年起该校教育硕士专业学位类别下的小学教育、学前教育、职业技术教育等7个专业(领域)学制拟调整为3年。二是少量微调。如郑州大学2019年招生简章中，图书情报专硕学制为2年，2020年起调整为3年;2020年新闻与传播专硕学制2年，2021年起变为3年。三是全面调整。如中南大学收紧了专硕毕业年限的“弹性”。该校2019年之前硕士研究生实行三年制弹性学制，优秀硕士生可申请提前毕业。2021年7月，中南大学发布《关于2017级及以后研究生的学制与学习年限的说明》中显示：硕士生学制三年，优秀硕士生可以提前半年毕业。这表明专硕的学制与学硕同为3年。2021年9月，河南财经政法大学发布的2022年硕士学位研究生招生简章中显示：学术型硕士研究生及专业学位硕士研究生(除工商管理硕士)学制均为3年。据统计，华中科技大学2022年专业学位硕士招生专业中，学制为2年的专业有15个，学制为3年的专业则为89个，3年制专业占比达到86%。数据来源：华中科技大学官网河海大学2022年专业学位硕士招生专业中，学制为3年的专业为18个，占比达到75%。3.4 严把毕业关，研究生清退成为新常态为满足我国经济发展对高质量人才的需求，我国研究生教育一方面扩大招生规模，另一方面加强质量建设，严格把控毕业关。近年来，高校清退研究生的事件频繁发生，实施研究生淘汰制成为常态化。2021年1月，河海大学研究生院发布公告，125名博士研究生被予以退学处理。7月，同济大学发布公告，拟对超最长学习年限以及学业成绩未达到学校要求的15名研究生进行退学／结业处理。9月，华南理工大学发布公告，给予36名研究生退学预告11月，中南财经政法大学研究生院发布《关于拟对超过最长学习年限研究生退学处理的公示》，拟对即将超过最长学习年限的20名研究生作自动退学处理，其中14名为博士研究生。数据来源：华中科技大学官网河海大学2022年专业学位硕士招生专业中，学制为3年的专业为18个，占比达到75%。3.5 加强导师队伍建设与管理研究生教育是学历教育的最高层次，承担着为国家培养高层次创新人才的重任。导师的思想政治素质、学术水平和工作作风直接影响着研究生的成长，要真正实现研究生“严进严出”，就不能忽略导师的职责，要强化导师的培养责任，从而督促导师更用心地培养研究生。广西大学44名研究生导师因指导多人次未通过学位申请审核的（或个别研究生学位论文抽查被界定为“问题论文”），被先后暂停2020年或2021年招生资格。四川大学学生未毕业导师也会受罚。四川大学研究生院常务副院长万学红在接受媒体采访时表示：“只要3年内有2个同学在最长学习期限内没毕业，或者3年以内有2个同学没有就业，导师就要停止招收研究生1年。”西安电子科技大学明确了研究生导师立德树人岗位职责。实施导师负面清单管理，将研究生导师负面清单分为师德师风负面清单和职责履行负面清单，对存在负面清单所列情形的，实行一票否决制，引导研究生导师加强师德师风修养，保证导师队伍质量。内容详见下方链接↓↓2022 年全国研究生招生调查报告

　　人工智能的出现，让我们对科学技术的看法产生了很大的改变，下面是我为你整理的对人工智能的看法作文，供大家阅览! 　　关于人工智能的一些介绍与看法 　　内容提要：人工智能是计算机科学的一个领域，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作出反应的智能机器。它研究和应用的领域包括模式识别、自然语言理解与生成、专家系统、自动程序设计、定理证明、联想与思维的机理、数据智能检索等。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能也被认为是二十一世纪(基因工程、纳米科学、人工智能)三大尖端技术之一。近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。 　　一、人工智能概述 　　“人工智能”一词最初是在1956年DARTMOUTH学术会议上提出的。从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之越来越深入人心。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。 　　通常，计算机的数学基础包括统计学，信息论和控制论，当然还包括一些非数学学科。长期的工作中，计算机往往只是始终如一的运用这些知识来进行工作，基本上只是依靠以前的“经验”。所谓人工智能，就是指能让计算机像人脑一样去工作，不仅仅是能够连续式学习，更要在工作的过程中，学会跳跃式学习，也就是能过像人类一样，获得顿悟或是灵感。一直以来，计算机通常只能靠经验来工作，很难会“顿悟”，也就是很难获得较大的技能提高。人类的实践过程同时包括经验和创造。这正是智能化工作者梦寐的东西。 　　近几十年来，人工智能日益发展，技术日趋成熟，研究成果也日趋丰富。例如2013年，帝金数据普数中心数据研究员S.C WANG开发了一种新的数据分析方法，该方法导出了研究函数性质的新方法。作者发现，新数据分析方法给计算机学会“创造”提供了一种方法。 　　二、人工智能的科学范畴 　　现在，人工智能已构成信息技术领域的一个重要的学科。该学科研究如何使机器具有智能或者说如何利用计算机实现智能的理论、方法和技术，所以，人工智能既属于计算机科学技术的一个前沿领域，也属于信息处理和自动化技术的一个前沿领域。但由于其研究内容涉及到“智能”，因此，人工智能不仅局限于计算机、信息和自动化等学科，还涉及到智能学科、认知科学、语言学、逻辑学、教育科学、系统教学、数理科学等众多学科领域。人工智能是一门综合性的交叉学科和边缘学科。 　　三、人工智能的研究内容 　　人工智能的研究内容可以归纳为：搜索与求解、学习与发现、知识与推理、发明与创造、感知与交流、记忆与联想、系统与建设、应用于工程等八个方面。从研究对象来说，人工智能涉及三个相对独立的域，即：(1)研究会读和说的计算机程序，也就是通常称为“自然语言处理”领域;(2)研制灵敏的机器，通过设计出具有视觉和听觉程序化的机器人，在活动时能识别不断改变的环境;(3)开发用符号识别来模拟人类专家行为的程序，即专家系统。但是，从研究的性质来说，人工智能一般可分为理论研究和工程研究两个方面。理论研究主要是对有关开发和理解人和机器智能方面理论进行研究和探索.而工程研究则主要是 　　设计和开发研究人工智能的工具和像专家系统这样的产品。但是，这并不是说，它们彼此是独立的;相反，它们是彼此依赖和不可分割的。随着人工智能理论和技术逐步被采用，并具体地开发出产品。理论和工程研究之间的界限将会缩小，直至消失。 　　四、人工智能的技术特征 　　(1)具有搜索功能。采用一定搜索策略可以快速地找到答案。 　　(2)知识表示能力。可以表示一些不精确的、模糊的知识(适合表示多媒体数据)。 　　(3)一定的推理功能。可以从给定的实事、前提中找出答案、发现知识。 　　(4)抽象功能。抽象用以区分重要与非重要的特征，借助抽象功能可将处理问题中的重要特征和变式与大量非重要特征和变式区分开来，使处理变得更有效、更灵活。对用户来说,往往只需要叙述“是什么问题”，“要做什么”，而把“怎么做”留给智能程序来完成。 　　(5)语音识别功能及模糊信息处理能力。有处理不精确和模糊信息的能力。 　　五、人工智能的发展阶段 　　第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落：人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。 　　第二阶段：60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。 DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议。 　　第三阶段：80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展。日本1982年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统KIPS”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。 　　第四阶段：80年代末，神经网络飞速发展。 1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。 　　第五阶段：90年代，人工智能出现新的研究高潮.由于网络技术特别是国际互连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。 　　六、人工智能的应用领域 　　1.在管理系统中的应用 　　(1)人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率，而是用计算机实现人们非常需要做，但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中，以数据管理和处理为中心，围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库，而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。 　　(2)智能教学系统(ITS)是人工智能与教育结合的主要形式，也是今后教学系统的发展方向。信息技术的飞速发展以及新的教学系统开发模式的提出和不断完善，推动人们综合运用超媒体技术、网络基础和人工智能技术区开发新的教学系统，计算机智能教学系统就是其中的典型代表。 　　2.在工程领域的应用 　　(1)医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用，具有极大的科研和应用价值，它可以帮助医生解决复杂的医学问题，作为医生诊断、治疗的辅助工具。目前，医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用，从而应用于内科、骨科等多个医学领域中，并在不断发展完善中。 　　(2)地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。1978年美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECTOR”，该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等，是工业领域的首个人工智能专家系统，其发现了一个钼矿沉积，价值超过1亿美元。 　　3.在技术研究中的应用 　　(1)在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中，目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质、形状和大小进行判断和归类;专家运用超声无损检测仪器，以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力与脑力劳动，减少了任务因素造成的无擦，提高了检测的可靠性，实现了超声检测和评价的自动化、智能化。 　　(2)人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展，网络技术的安全是我们关心的重点，因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更，大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术，开发更高级AI通用和专用语言，和应用环境以及开发专用机器，而与人工智能技术则为我们提供了可能性。 　　七、人工智能的发展方向 　　1.专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域，它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。近年来，在“专家系统”或“知识工程”的研究中已出现了成功和有效应用人工智能技术的趋势。 　　2.智能信息检索技术的飞速发展。人工智能在网络信息检索中的应用，主要表现在:(1)如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术。(2)由于网络知识信息既包括规律性的知识，如一般原理概念，也包括大量的经验知识这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素对其进行推理，需要利用人工智能的研究成果。 　　3.SOAr是一种通用智能体系结构，其始终处在人工智能研究的前沿，已显示出强大的问题求解能力，它认为机器人的开发是人工智能应用的重要领域。 　　八、强弱对比 　　1.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和解决问题的智能机器，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：(1)类人的人工智能，即机器的思考和推理就像人的思维一样。(2)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。 　　2.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和解决问题的智能机器，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。 　　结论与看法： 　　人工智能的研究内容与应用领域之广，决定了人工智能在将来的各个工作领域得到大展手脚的机会，是未来社会发展的趋势。为此，需要我们一代代人去为之努力奋斗。不仅要在弱人工智能上取得突破，更要努力在强人工智能上做出一些较大的进取。对于人工智能，现在与将来同样会有很多人为之付出或多或少的精力，为了更加美好的明天。期待着将来人工智能能更好地融入到社会的各个方面，造福于人类。 　　猜你喜欢： 1. 对于人工智能的看法英语作文 2. 对人工智能的态度作文 3. 有关人工智能利弊的英语作文 4. 关于人工智能的影响英文作文 5. 人工智能如何影响我们的英语作文 6. 人工智能怎样影响人类的英语作文 7. 人工智能对人类的影响作文 8. 人工智能影响生活英语作文范文

不确定性推理也可称为不精确推理对不确定性推理的需求多种多样：推理所需的信息不完备：竞争双方不知道对方信息背景知识不足：疑难病症的机理多种原因导致同一结果：疾病的诊断信息描述模糊：目击者对嫌疑犯的描述信息中含有噪声：做假帐，虚假统计报表，采集数据当中的噪声（雷达、声纳/化验）等规则是模糊的：定性描述，如“如果刑事犯罪猖獗，就应加大打击力度”等推理能力不足：天气预报的计算解决方案不唯一：多个方案如何选优的问题确定性推理失败的原因惰性—如涉及例外的规则太多，无法枚举理论的无知—如人类对于疾病和智能的探索实践的无知—如对一个病人的病况的了解和测试两种不确定性(uncertainty)环境的不确定性—智能体几乎从来无法了解关于其环境的全部事实反映环境的知识的不确定性—过于复杂而无组织—知识粥(knowledge soup)对不确定性的描述—概率理论统计数据证据组合信度现实的不确定性需要不确定性推理：将数值计算引入推理过程继续使用逻辑联结词真假值概率化，以表示某种可靠程度在推理的前提和结论之间建立概率公式应用：专家系统中的推理网络PROSPECTOR系统MYCIN系统（引自哈工大赵老师授课PPT）

一、人工智能与专家系统人工智能AI(Artificial Intelligence)是集计算机科学、神经科学、心理学、语言学、认知学、思维科学、控制论、信息论等多种学科于一体的新兴边缘科学，也是当代主要的高科技领域之一。人工智能可定义为用计算机来研究思维的科学，即由计算机来模仿和实现人类的智能行为的学科，如判断、图像识别、理解、学习、规划和问题求解。自1956年正式提出人工智能的概念后，四十多年以来，人工智能的研究已取得了重大进展，它的最主要的研究和应用领域有：专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、机器人学、计算机视觉、分布式人工智能等。专家系统ES(Expert System)是人工智能的一个重要分支，自20世纪60年代以来，专家系统得到研究、开发和利用，并取得重大进展。专家系统主要研究如何使计算机程序能模仿各个领域的人类专家在解决实际问题时的思维过程，使机器具有专家水平的智能。专家系统的出现，使人工智能的研究发生了重大的转变，它实现了人工智能从理论研究走向实际应用，是人工智能从一般思维规律探讨走向专门知识应用的重大突破。专家系统的成功使人们更清楚地认识到人工智能系统应该是一个知识处理系统，而知识表示、知识获取、知识利用则是人工智能系统的三个基本问题。从1985年起，专家系统愈来愈引起人们的关心和注意，在很多情况下，专家系统逐渐成为人工智能的代名词。开发专家系统的关键是表达和运用专家知识，即来自人类专家并已被证明对解决有关领域内的典型问题是有用的事实和过程。它和传统的计算机程序最本质的不同之处在于专家系统所要解决的问题一般不能用算法解决，并且经常要在不完全、不精确或不确定的信息基础上做出结论。它应该是一个有相当数量权威性知识、并能运用这些知识解决特定领域中实际问题的计算机程序系统。它根据用户提供的数据、信息和事实，运用系统存储的专家经验和知识，进行推理判断，最后得出结论。同时给出这些结论的可信度，供用户决策之用。专家系统通过推理的方法来解决问题，并且得到的结论和专家相同。专家系统的重要部分是推理，正是由于这一点，使专家系统不同于一般的资料系统和知识库系统。在专家系统中所存储的不是答案，而是进行推理的能力与知识。二、地质专家系统随着计算机的日益普及，专家系统在地质学中同样得到广泛应用。地质专家系统是在解决具有专家级规模和难度的地质问题中，用以局部地或全部地代替地质专家的计算机程序系统。地质专家经过长期学习和大量实践积累了丰富的知识和经验，他们的理论造诣很深，技术娴熟，工作稳妥高效。他们知道运用所掌握的知识解决具体问题的诀窍和避免失误的方法，并善于从多种信息中发现问题的本质，将遇到的新问题归结为自己熟悉的问题类型，从而迅速找到解决问题的有效途径。地质专家系统正是建立在地质专家丰富的知识和经验基础之上的。在这种系统中，具有由数量充足并达到一定权威性的地质知识建立的知识库，采取一定的推理策略，具备学习机制，能够对知识库进行补充和改进，用以提高解决地质问题的能力。专家系统在地学领域中的应用主要包括：矿产资源评价预测、矿床勘探、地质和测井资料分析、矿床地质特征监控、地质分类和对比、地质工程自动控制、遥感地质图形自动处理和地质成果评价等。成矿预测是地质专家系统应用的重要领域，在这一领域中地质专家系统的应用最早、应用的面也最广泛，同时在地质专家系统的各种应用中具有最重要的意义。建立在矿床地质模型基础之上的“探矿者”(PROSPECTOR)专家系统是其中最著名的例子，该系统于1976年建立于美国斯坦福大学国际研究所人工智能中心，是世界上最早建立的3个专家系统之一。目前，其第二代产品PROSPECTOR Ⅱ包含了86个矿床模型和多于146个矿床的信息。该系统本身就是一个数字矿床模型专家系统，同时也是一个应用于成矿预测的计算机人工智能咨询系统，该系统无论是对专家系统研究本身或是对专家系统在地质领域中的应用都有重要意义。

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

随着科技的不断发展,智能技术在社会各个领域的应用不断扩大,人工智能专业以培养掌握人工智能理论与工程技术的专门人才为目标,专业性要求很高,就业方向可以选择程序开发工程师、人工智能运维工程师等。

国内十大人工智能公司：华为、百度、阿里巴巴、腾讯、深兰科技、科大讯飞、商汤科技、中科创达、图灵机器人、大疆创新。1、华为2012年华为在香港设立诺亚方舟实验室，目的就是要研究新一代的通信、云计算、音频视频分析、数据挖掘、机器学习等。2、百度在人工智能方面，百度目前拥有语音、图像、NLP等多项人工智能技术，开放对话式人工智能系统、智能驾驶系统两大行业生态，共享AI领域最新的应用场景和解决方案。目前，百度人工智能研究成果已全面应用于百度产品，让数亿网民从中受益，如度秘、语音识别、语音合成、语音唤醒、文字识别、人脸识别、风控与反欺诈、增强现实、交互技术UNIT、知识图谱等。3、阿里巴巴阿里的ET城市大脑、ET工业大脑等多个人工智能场景，在各个企业中进行应用，它们重新架构了传统企业，提高生产效率的体现。目前已有AI设计师鲁班，智能客服阿里小蜜，机房巡逻员天巡等人工智能产品。4、腾讯目前人工智能已经运用在腾讯多个产品中，比如说在的语音识别转文字、听歌识曲、人脸识别等，还比如用户购物、看新闻，背后有人工智能为每一个人的喜好做相关的推荐。5、深兰科技深兰科技是快速成长的人工智能领先企业，也是平台型世界级AIMaker，2014年归国博士团队创建，致力于人工智能基础研究和应用开发，人工智能产业链智能软件输出及自主硬件设计和制造。6、科大讯飞一家专注于从事智能语音及语言技术、人工智能技术研究，以及软件、芯片开发的国家级骨干软件公司。该公司成立于1999年，目前已经是中国智能语音与人工智能产业领导者，在语音合成、语音识别、口语评测、自然语言处理等多项技术上拥有国际领先的成果。7、商汤科技中国领先的人工智能头部创业公司，专注于计算机视觉和深度学习的原创技术。公司以“坚持原创，让AI引领人类进步”为使命，商汤科技建立了国内顶级的自主研发的深度学习超算中心，并成为中国一流的人工智能算法供应商。8、中科创达自2008年成立以来，中科创达一直致力于提供卓越的智能终端操作系统平台技术及解决方案，助力并加速智能手机、智能物联网、智能汽车等领域的产品化与技术创新。拥有着国际化专业团队的中科创达将总部设在北京，而研发中心则分布于全球20个地区。9、图灵机器人隶属北京光年无限科技公司，于2014年11月第一次发布图灵机器人。受益于AI的发展，它已经是国内最具创新能力的人工智能创业公司之一，并率先在业界发布了第一款AI机器人操作系统TuringOS，是中文语境下智能度最高的机器人大脑。10、大疆创新在无人机行业里，大疆创新取得了非凡的成果，并且还带动了整个无人机产业的发展，目前已经是全球消费级无人机最大的企业，占领了市场70％的份额，客户遍布全球百余个国家和地区，开启了智能飞行时代。以上内容参考：百度百科-华为以上内容参考：百度百科-百度以上内容参考：百度百科-阿里巴巴以上内容参考：百度百科-腾讯以上内容参考：百度百科-深兰科技（上海）有限公司

国内十大人工智能公司：华为、百度、阿里巴巴、腾讯、深兰科技、科大讯飞、商汤科技、中科创达、图灵机器人、大疆创新。1、华为2012年华为在香港设立诺亚方舟实验室，目的就是要研究新一代的通信、云计算、音频视频分析、数据挖掘、机器学习等。2、百度在人工智能方面，百度目前拥有语音、图像、NLP等多项人工智能技术，开放对话式人工智能系统、智能驾驶系统两大行业生态，共享AI领域最新的应用场景和解决方案。目前，百度人工智能研究成果已全面应用于百度产品，让数亿网民从中受益，如度秘、语音识别、语音合成、语音唤醒、文字识别、人脸识别、风控与反欺诈、增强现实、交互技术UNIT、知识图谱等。3、阿里巴巴阿里的ET城市大脑、ET工业大脑等多个人工智能场景，在各个企业中进行应用，它们重新架构了传统企业，提高生产效率的体现。目前已有AI设计师鲁班，智能客服阿里小蜜，机房巡逻员天巡等人工智能产品。4、腾讯目前人工智能已经运用在腾讯多个产品中，比如说在的语音识别转文字、听歌识曲、人脸识别等，还比如用户购物、看新闻，背后有人工智能为每一个人的喜好做相关的推荐。5、深兰科技深兰科技是快速成长的人工智能领先企业，也是平台型世界级AIMaker，2014年归国博士团队创建，致力于人工智能基础研究和应用开发，人工智能产业链智能软件输出及自主硬件设计和制造。6、科大讯飞一家专注于从事智能语音及语言技术、人工智能技术研究，以及软件、芯片开发的国家级骨干软件公司。该公司成立于1999年，目前已经是中国智能语音与人工智能产业领导者，在语音合成、语音识别、口语评测、自然语言处理等多项技术上拥有国际领先的成果。7、商汤科技中国领先的人工智能头部创业公司，专注于计算机视觉和深度学习的原创技术。公司以“坚持原创，让AI引领人类进步”为使命，商汤科技建立了国内顶级的自主研发的深度学习超算中心，并成为中国一流的人工智能算法供应商。8、中科创达自2008年成立以来，中科创达一直致力于提供卓越的智能终端操作系统平台技术及解决方案，助力并加速智能手机、智能物联网、智能汽车等领域的产品化与技术创新。拥有着国际化专业团队的中科创达将总部设在北京，而研发中心则分布于全球20个地区。9、图灵机器人隶属北京光年无限科技公司，于2014年11月第一次发布图灵机器人。受益于AI的发展，它已经是国内最具创新能力的人工智能创业公司之一，并率先在业界发布了第一款AI机器人操作系统TuringOS，是中文语境下智能度最高的机器人大脑。10、大疆创新在无人机行业里，大疆创新取得了非凡的成果，并且还带动了整个无人机产业的发展，目前已经是全球消费级无人机最大的企业，占领了市场70％的份额，客户遍布全球百余个国家和地区，开启了智能飞行时代。以上内容参考：百度百科-华为以上内容参考：百度百科-百度以上内容参考：百度百科-阿里巴巴以上内容参考：百度百科-腾讯以上内容参考：百度百科-深兰科技（上海）有限公司

以下是中国的十大人工智能公司，排名不分先后：1.商汤科技：致力于人工智能、计算机视觉和自然语言处理领域的创新和研发。2.腾讯AI：腾讯旗下的人工智能公司，专注于自然语言处理、图像识别、音频视频处理、机器学习等方面的研究和开发。3.华为智能计算：华为旗下的人工智能公司，致力于开发基础硬件和软件，提供具有强大性能和智能能力的云服务和AI产品。4.阿里云智能：阿里巴巴旗下的人工智能公司，提供云计算、深度学习、自然语言处理、图像和视频处理等方面的解决方案和服务。5.旷视科技：一家专注于计算机视觉技术的创新型科技公司，为商业、公共安全、医疗、交通等各个领域提供智能解决方案。6.中科创达：研究开发人工智能、大数据分析、自然语言处理、机器学习等技术，为政府、企业、研究机构提供全面的人工智能解决方案。7.云从科技：专注于人工智能技术的应用，开发并提供人工智能算法、平台和解决方案，帮助客户实现数字化转型和智能化改造。8.百度智能云：百度旗下的云计算和人工智能技术平台，提供丰富的人工智能相关技术和解决方案。9.科大讯飞：一家专注于人工智能语音技术的企业，提供智能语音交互、语音合成、语音识别等产品和解决方案。10.思科中国：一家全球知名的科技公司，专注于人工智能、网络技术和物联网等领域的创新和研究。需要说明的是，以上列举的公司仅是中国人工智能领域中的一部分，还有许多企业致力于研究和开发人工智能相关的产品和技术。

1. 峰会：这是一次机会，让行业的专家和领导者分享他们的见解，讨论的未来方向和潜力。峰会将包括多个主题，如机器学习、深度学习、自然处理、计算机视觉等。2. 展览：展览将展示最新的技术，包括芯片、云计算、机器人、家居和医疗等。参观者可以与来自全球各地的企业家和专业人士见面，学习最新的应用和系统。3. 创新大赛：这将是一次展示创新解决方案的机会。参赛者将制定应用程序和系统，以解决各种问题和挑战。一些参赛者还将展示他们的产品原型和实施计划。4. 技术培训：该活动将为参与者提供关于技术和算法的详细培训，会涉及计算机视觉、数据挖掘、神经网络等技术。5. 论坛：论坛将是一次讨论未来、发展和应用的机会。这将有助于参与者了解的各种应用和可能的未来趋势。6. 科技趋势展：这是一次了解由全球领导者主导的最新科技趋势的机会。7. 创业峰会：该活动将为创业家提供领域的创业发展和机会。8. 5G+应用展：在这里，参观者可以了解5G网络和的结合，以及他们如何为我们带来更多惊人的创新应用程序。9. 职业发展峰会：该活动将为行业的专业人士提供论坛，讨论的发展和职业发展。10. 未来发展论坛：这将是深入讨论发展趋势和应用的高端论坛，聚焦未来有哪些挑战以及如何应对这些挑战。总之，2022世界大会将是汇聚全球领导者和专业人士的综合性活动，参与者可以在这里学习最新的技术和应用，了解未来发展的趋势和挑战，以及与全球专家进行交流和合作。

青岛商汤人工智能教育研究院是2019年6月27日成立的非营利性研究机构，法定代表人为周丹，注册地位于山东省青岛市崂山区文岭路5号2号楼2401、2402室。青岛商汤科技有限公司也是商汤教育的运营主体。该研究院的经营范围包括理论研究、业务培训、成果转化、技术咨询等。

——预见2023：《2023年中国人工智能行业全景图谱》(附市场规模、竞争格局和发展前景等)目前国内人工智能行业的上市公司主要有：百度百度(BAIDU)、腾讯(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大讯飞(002230)等。本文核心数据：人工智能企业核心技术分布情况、中国人工智能市场规模、中国人工智能行业投融资情况、中国人工智能行业投融资轮次分布、人工智能各技术方向岗位人才供需、人工智能本科新专业高校名单、人工智能科技产业区域竞争力、人工智能行业代表性企业区域分布、中国人工智能行业竞争派系、人工智能发展趋势、中国人工智能产业规模预测行业概况1、人工智能定义人工智能作为一门前沿交叉学科，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，将其视为计算机科学的一个分支，指出其研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能行业属于战略新兴产业，根据国家发展改革委发布的《战略性新兴产业重点产品和服务指导目录(2016)》来看，我国人工智能可分为三个下属行业，分别为人工智能软件开发、人工智能消费相关设备制造和人工智能系统服务。2、产业链剖析：产业链涵盖行业庞大人工智能产业链包括三层：基础层、技术层和应用层。其中，基础层是人工智能产业的基础，主要是包括AI芯片等硬件设施及云计算等服务平台的基础设施、数据资源，为人工智能提供数据服务和算力支撑;技术层是人工智能产业的核心，以模拟人的智能相关特征为出发点，构建技术路径;应用层是人工智能产业的延伸，集成一类或多类人工智能基础应用技术，面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。行业发展历程：行业处在突飞猛进阶段人工智能概念的提出始于1956年的美国达特茅斯会议。人工智能至今已经有60多年的发展历史，从诞生至今经历了三次发展浪潮。分别是1956-1970年、1980-1990年和2000年至今。1959年ArthurSamuel提出了机器学习，推动人工智能进入第一个发展高潮期。此后70年代末期出现了专家系统，标志着人工智能从理论研究走向实际应用。80年代到90年代随着美国和日本立项支持人工智能研究，人工智能进入第二个发展高潮期，期间人工智能相关的数学模型取得了一系列重大突破，如著名的多层神经网络、BP反向传播算法等，算法模型准确度和专家系统进一步提升。期间，研究者专门设计了LISP语言与LISP计算机，最终由于成本高、难维护导致失败。1997年，IBM深蓝战胜了国际象棋世界冠军GarryKasparov，是一个里程碑意义的事件。当前人工智能处于第三个发展高潮期，得益于算法、数据和算力三方面共同的进展。2006年加拿大Hinton教授提出了深度学习的概念，极大地发展了人工神经网络算法，提高了机器自学习的能力，随后以深度学习、强化学习为代表的算法研究的突破，算法模型持续优化，极大地提升了人工智能应用的准确性，如语音识别和图像识别等。随着互联网和移动互联的普及，全球网络数据量急剧增加，海量数据为人工智能大发展提供了良好的土壤。大数据、云计算等信息技术的快速发展，GPU、NPU、FPGA等各种人工智能专用计算芯片的应用，极大地提升了机器处理海量视频、图像等的计算能力。在算法、算力和数据能力不断提升的情况下，人工智能技术快速发展。行业政策背景：行业发展从技术过渡到产业融合人工智能是国家战略的重要组成部分，是未来国际竞争的焦点和经济发展的新引擎。近年来，中国人工智能行业受到各级政府的高度重视和国家产业政策的重点支持，国家陆续出台了多项政策，鼓励人工智能行业发展与创新，《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》《新型数据中心发展三年行动计划(2021-2023年)》等产业政策为我国人工智能产业发展提供了长期保障。2017年之前，人工智能相关政策主要集中在人工智能技术研发突破方面。从2017年开始，政策的重点已经从人工智能技术转向技术和产业的深度融合，特别是2017年7月国务院印发的《新一代人工智能发展规划》明确指出要“加快人工智能深度应用”。从2018年两会发言的不完全汇总也可以看出，人工智能+产业的融合将是未来的重点，包括科技部、工信部、民政部等官方部门和百度、腾讯、联想等民间代表，均提出了人工智能+产业、人工智能+医疗等。2019年，两会更是将“智能+”写入政府工作报告，人工智能技术对于社会的赋能被给予最高层次的期待。在工业经济由数量和规模扩张向质量和效益提升转变的关键期，“智能+”的理念给人工智能等数字技术提供了最广阔的落地空间和回报想象。通过智能化手段把传统工业生产的全链条要素打通，可以更好地推动制造业的数字化、网络化和智能化转型，更能反向助推技术自身的迭代和进步。2020年，明确人工智能作为“新基建”建设重要一环，“十四五”指出要推动互联网、大数据、人工智能等同各产业深度融合。并且各省市也在大力推动人工智能与产业融合，打造应用场景，示范项目。行业发展现状1、大数据和云计算为占比最高的核心技术从人工智能企业核心技术分布看，计算机视觉技术占比最高，达到34%;其次是数据挖掘与机器学习，占比分别为18%和17%;智能语音技术、自然语音处理、知识图谱等技术的热度也较高，分别占比8%、8%和7%。2、行业呈现快速增长趋势注：人工智能产业作为典型的融合交叉产业，对产业统计口径的不同会带来市场规模数据上的出入。下文整理了统计口径不同的三大研究机构关于人工智能产业市场规模的测算数据，以期展现多方视角。其中：中国信通院统计口径>中国人工智能学会统计口径>中国电子学会统计口径，三大研究机构的统计口径在图表下方注明。2017年7月，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，将人工智能上升到国家战略层面，受益于国家政策的大力支持，以及资本和人才的驱动，我国人工智能行业的发展走在了世界前列。根据中国信通院公布的测算数据显示，2021年中国人工智能产业规模为4041亿元，同比增长33.3%。注：中国信通院对人工智能产业市场规模测算口径包括人工智能核心产业市场规模及带动产业市场规模，即包括人工智能硬件、软件及服务市场人工智能核心产业市场规模方面，根据中国电子学会测算数据显示，2021年中国人工智能核心产业市场规模为1300亿元，同比增长38.9%。注：中国电子学会对人工智能核心产业市场规模测算口径包括：计算机视觉、智能语音、对话式AI、机器学习(含自动驾驶)、知识图谱、自然语言处理等核心技术软件、AI芯片等核心硬件从中国人工智能学会公布的人工智能产业市场规模测算数据来看，2020年中国人工智能行业市场规模约为1858.2亿元，同比增长35.4%，总体上看，当前人工智能核心产业(主要包括软硬件)市场规模增速大于整体产业市场规模增速，人工智能应用服务市场发展相对缓慢。注：①中国人工智能协会关于人工智能产业市场规模统计范围包括：人工智能软件和硬件市场，不包括服务市场规模;②2021年中国人工智能学会尚未发布最新的人工智能市场规模测算数据3、下游应用主要集中在政府城市治理和运营2020年，中国人工智能市场主要客户来自政府城市治理和运营(公安、交警、司法、城市运营、政务、交运管理、国土资源、监所、环保等)，应用占比达到49%，互联网与金融行业紧随其后，占比分别为18%和12%。企业和政府对人工智能的应用逐渐升温。在决定企业产生经济效益的各个环节，都已能够看到人工智能的身影：AI核身帮助人们安全生活、远程交易、便捷通行;深度学习和知识图谱帮助企业在生产过程中分析预测、科学决策;人机对话提升了拜访登记、服务响应中的用户体验。人工智能将催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式，实现社会生产力的整体跃升，推动社会进入智能经济时代。前瞻估算，目前中国大型企业基本都已在持续规划投入实施人工智能项目，而全部规上企业中约有超过10%的企业已将人工智能与其主营业务结合，实现产业地位提高或经营效益优化。4、资本更倾向于人工智能企业的早期投资截止2022年10月9日，中国人工智能行业总计共有6486起投融资事件发生，总计融资金额为9994亿元。其中2014-2018年在融资事件及融资规模均呈现持续增长态势，2018年融资金额达1366亿元，融资事件1049起。2019-2020年，我国人工智能行业市场相较之前冷静不少，融资事件有所下降但是融资规模有所上升。2021年，我国人工智能资本市场再次迎来增长大潮，投融资事件数量及规模均达到历年峰值，分别增长至1066起和3062亿元。截止2022年10月9日，2022年人工智能行业共有投融资事件532起，融资金额达到1008亿元。注：2022年数据截至10月9日，下同，不再赘述。从我国人工智能行业融资轮次分布情况来看，由于初创型企业融资金额与估值相对较合理，泡沫较小，因此资本更倾向于人工智能企业的早期投资，2014-2019年，人工智能行业天使轮和A轮占比最高。随着人工智能市场板块的逐渐成熟，早期的投资占比逐渐降低，人工智能投资轮次逐渐后移。2021年，人工智能行业A轮融资占比下降至37.9%，C轮融资占比则上升至11.37%。5、技术方面人才不足，高校开设相关专业根据工信部发布的相关数据，人工智能不同技术方向岗位的人才供需比均低于0.4，说明该技术方向的人才供应严重不足。从细分行业来看，智能语音和计算机视觉的岗位人才供需比分别为0.08、0.09，相关人才极度稀缺。注：岗位人才供需比=意向进入岗位的人才数量/岗位数量。相对国外，我国高校人工智能培育起步较晚，但近年来我国人工智能学科和专业加快推进，多层次人工智能人才培养体系逐渐形成。2018年4月，教育部发布的《高等学校人工智能创新行动计划》提出，到2020年建立50家人工智能学院、研究院或交叉研究中心。2019年，教育部印发了《教育部关于公布2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》，全国共有35所高校获首批建设“人工智能”本科专业资格。行业竞争格局1、区域竞争：北京人工智能竞争能力遥遥领先从1990年至今，我国人工智能产业发展的城市格局几经变化，目前北京、上海、深圳、杭州等城市变现稳定，这些城市都将电子信息产业作为支柱产业之一，在互联网业发展中也排名靠前。这些城市均强化科研与人才优势、加速补充完善人工智能自身及面向行业落地的产业链、建设示范性智能应用场景、前瞻性布局人工智能相关标准体系、推动公共资源共享、提升城市环境与宜居性、支持系统性超前研发布局等措施将成为城市把握人工智能发展重大历史机遇的谋划方向。在2021年中国新一代人工智能科技产业发展区域竞争力排名中，排名前五的省市分别是北京、广东、上海、浙江和江苏，属于第一梯队;排名第六至第十的省份分别是山东省、四川省、安徽省、辽宁省和湖南省。在四大都市圈排名中，排名第一的是长三角，排名第二的是京津冀，排名第三和第四的分别是珠三角和川渝地区。2、企业竞争：参与者众多，主要分为三个派系从企业的竞争来看，我国人工智能企业主要可以分为三个派系，分别是头部平台代表企业、融合产业活跃企业、技术层面代表企业。人工智能平台的代表性企业主要有百度、阿里云、腾讯、华为、京东和科大讯飞;而小米、平安科技、苏宁、滴滴是融合产业较活跃的企业;技术层企业代表有商汤科技、旷视科技、云从科技和依图科技作为独角兽公司。从人工智能独角兽企业来看，根据胡润排行榜，商汤科技以500亿元的价值位列2021年胡润中国人工智能行业独角兽排行榜首位;其次，旷视科技、云从科技、地平线机器人与明略科技也具备较大的市场潜力，价值均超200亿元。行业发展前景及趋势预测1、“十四五”建设继续推进，高质量、现代化、智能化发展近年来，人工智能在经济发展、社会进步、国际政治经济格局等方面已经产生重大而深远的影响。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》对"十四五"及未来十余年我国人工智能的发展目标、核心技术突破、智能化转型与应用，以及保障措施等多个方面都作出了部署。2、“十四五”期间核心产业规模达到4000亿根据《新一代人工智能发展规划》，到2025年,我国人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，人工智能成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展，人工智能核心产业规模将超过4000亿元，带动相关产业规模超过5万亿元;到2030年，我国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平。此外,为加快落实《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》,科技部于2019年8月印发《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》,旨在有序推动国家新一代人工智能创新发展试验区建设。截至2021年3月末,我国已有14个市+1个县获批建设试验区;至2023年,试验区数量预计将达20个左右。以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

人工智能的公司有哪些?人工智能行业主要上市公司：目前国内人工智能行业的上市公司主要有百度百度(BAIDU)、腾讯(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大讯飞(002230)等。商汤科技，是一家行业领先的人工智能软件公司，以原创技术体系为根基，SenseCore商汤AI大装置为核心基座，布局多领域、多方向前沿研究，快速打通AI在各个垂直场景中的应用，向行业赋能。深兰科技深兰科技是快速成长的人工智能领先企业，也是平台型世界级AIMaker，2014年归国博士团队创建，致力于人工智能基础研究和应用开发，人工智能产业链智能软件输出及自主硬件设计和制造。人工智能行业有哪些公司?商汤科技，是一家行业领先的人工智能软件公司，以原创技术体系为根基，SenseCore商汤AI大装置为核心基座，布局多领域、多方向前沿研究，快速打通AI在各个垂直场景中的应用，向行业赋能。深兰科技深兰科技是快速成长的人工智能领先企业，也是平台型世界级AIMaker，2014年归国博士团队创建，致力于人工智能基础研究和应用开发，人工智能产业链智能软件输出及自主硬件设计和制造。行业主要相关上市公司：科大讯飞(002230)、百度(0988HK)、腾讯(00700.HK)、搜狗(SOGO.NYSE)等。ai人工智能电销机器人人工智能发展比较快，可以说飞速了，现在已经能实现电话营销了，适合证券、信用卡、房地产、教育、旅游等电销需求大的行业。电销智能机器人排行榜有布丁/pudding、能力风暴/abilix、阿尔法蛋、寒武纪智能、小鱼在家、优必选、爱乐优/CANBOT、Gowild、EVOLVER、哈奇智能。布丁/pudding2015年9月11日，北京。电销机器人，是一种AI机器人智能语音呼叫系统，是一种智能电话机器人，模仿真人打电话，真人语音，每天拔打电话量高达2000到3000不等，工作效率非常高。当今房地产、金融、贷款、保险、装修等行业都非常适合使用电销机器人。企鲸客scrm管理系统，在系统内加入AI外呼，基于NLP、大数据、语音识别与合成技术，提供智能电话机器人产品，支持批量呼出，辅助人工进行通知提醒、意向沟通、信息核对等工作。现在智能ai电话机器人市场比较成熟，有很多的电销企业都有使用。电话机器人操作简单，成本低，24小时不间断的工作，大大提升了工作效率，效果挺好的。AI电销机器人是根据提前录制的话术，和客户进行多轮对话，然后自动进行分类。可以提高客户的精准度降低低效人力成本。人工智能哪家强十大人工智能公司榜中榜，AlI人工智能企业十强Google谷歌创立于1998年美国，全球网络搜索引擎巨头，提供互联网搜索、云计算、广告技术等大量基于互联网的产品与服务，专注于整合全球信息的大型跨国科技企业。人工智能最好五所大学如下：清华大学。清华大学作为中国最强的大学，拥有最强的师资力量，最先进的硬件设备、最便捷的学习门径。人工智能学校排名如下：人工智能专业最好的学校排名前三是清华大学、北京大学、浙江大学。清华大学：2018年6月28日，清华大学人工智能研究院在李兆基科技大楼揭牌成立。由清华大学计算机系教授、中国科学院院士张钹出任首任院长。

以下是国内十大人工智能公司，排名不分先后：1.商汤科技：专注于人工智能领域的计算机视觉、物联网、自然语言处理和机器学习技术。2.腾讯AI Lab：致力于实现机器智能的腾讯研究中心，包括自然语言处理、语音识别、机器翻译、图像识别和深度学习等领域。3.百度AI：百度公司专属的人工智能部门，以语音识别、自然语言处理和深度学习等领域为主要研究方向。4.阿里巴巴AI Labs：致力于人工智能的基础研究和创新研发，包括自然语言处理、计算机视觉和智能推荐等领域。5.华为公司：致力于人工智能的研发和应用,包括机器学习、推理推断等方向。6.中科院自动化所：中国科学院自动化研究所，技术涵盖了自动控制、人工智能、信息感知与处理、微纳电子与系统、智能机械等领域，具有较高的科研实力。7.云从科技：致力于研究和应用人工智能技术，涉及人工智能推荐、新零售、金融欺诈检测、智慧检测、智能客服等方向。8.旷视科技：一家专注于人工智能计算机视觉领域的人工智能科技公司，涉及人脸识别、行人重识别、图像检索、目标检测等多个方向。9.讯飞开放平台：科大讯飞推出的人工智能开放平台，致力于为开发者提供语音、图像、自然语言处理等多种人工智能技术的开发工具和平台支持。10.依图科技：依托于高效的AI算法、先进的计算机视觉技术，涉及人脸识别、智能监控、智能安防、智能物流、智能家居等领域。需要说明的是，以上列举的十大人工智能公司只是部分代表，国内有很多公司、机构和学术研究机构在人工智能领域发展得非常激烈，相信在不久的未来，中国的人工智能领域有望迎来更加旺盛的发展。

我如何用两年时间跨界转行翻译：How can I go to cross the transboundary for two years?

Google Go Alpha computer (AlphaGo) and Lee Sedol,who is the world"s top player,started a compelling and enduring man-machine war on March 9th.It can not be denied that this crew war lets us see the advancement of technology,and AI(artificial intelligence) enables more "impossible" to become "possible",it will force more and more impact on our daily lives and the division of social labor.On one hand,AI may make human have a eternal life.AlphaGo defeated Lee Sedol,which makes people have more cognition to artificial intelligence and more confusion to intelligent life.Scientific studies predict that,with the current developing pace of human technology,artificial intelligence would surpass human intelligence fully in 2045.Death would be meaningless to people if human intelligence could be transferred into the hardware completely.On the other hand, whether the development of artificial intelligence can be controlled, makes people feel worried.The superb athletic level of AlphaGo makes people stunned,or even anxious and fearful.The pessimistic fear of technology continues to heat up and intensified with the increasing reliance on AI technology of all sectors.But the winners are all human beings no matter what the result is.In my opinion,the development of AI will be an inevitable trend.Human needs to improve the cognition and behavior norms of technological development, so that AI maintains a friendly development.The future of artificial intelligence in human society will be bright.

六月份。学校要求入党积极分子每季度至少向党组织递交一次书面思想汇报，如遇重大活动也应及时汇报思想。党支部至少每半年要对其进行一次综合考察，主要包括入党积极分子对党的认识、入党动机、政治觉悟、思想品质、工作、学习、生活作风、群众关系等方面的情况，并把考察情况填入考察登记表。

人工智能网络不是监督式学习聚类(Clustering)属于非监督学习。无监督式学习、强化学习。监督式学习主要用于回归和分类。

以下是容易中的国际会议：1. 国际和机器学习会议（ICML）2. 国际协会会议（AA）3. 自然处理和计算机学会议（ACL）4. 语音和信号处理会议（ICASSP）5. 图像和视觉计算会议（CVPR）6. 机器学习国际会议（ICML）7. 模式识别和计算机视觉国际会议（ICPR）8. 机器学习和数据挖掘国际会议（KDD）9. 国际会议（IJC）10. 机器学习国际会议（NIPS）

就业前景非常广阔。1、人工智能研发市场前景广阔，许多大型科技公司需要技术支持，开发出新的技术，满足市场需求。2、人工智能技术在医疗和教育领域的应用更加广泛，将成为未来发展的趋势。

进化计算（Evolutionary Computation，EC）是一种模拟自然界生物进化过程与机制，进行问题求解的自组织、自适应的随机搜索技术进化计算主要包括遗传算法（Genetic Algorithm，GA）、进化策略（Evolutionary Strategy，ES）、进化规划（Evolutionary Programming，EP）和遗传规划（Genetic Programming，GP）四大分支。其中，遗传算法是进化计算中最初形成的一种具有普遍影响的模拟进化优化算法。

还行，现在已经流行在企业内部学了，接触真实的机器人，这种学习模式以交大人工智能中心为头部，和项目组一起工作、实习，这样才能学好AI，毕竟AI不同于一般的编程

人工智能训练师怎么找工作1、人工智能培训后能找到工作。如需学习人工智能推荐选择【达内教育】。人工智能培训后能从事工作具体如下：算法工程师。进行人工智能相关前沿算法的研究，包括机器学习、知识应用、智能决策等技术的应用。2、其次，你需要熟练掌握机器学习相关算法底层原理的实现，人工智能本质是使用机器学习算法，使用数据进行模型训练，最后将训练出的模型应用到相关领域中。第三点，你要有一定英语基础，因为可能你需要看大量的人工智能相关的算法文献。3、道路施工与设计：在工程领域，人工智能训练师可以通过机器学习算法分析大量的施工数据和图像，提高道路施工的效率和质量。4、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。5、为什么参加我们北大青鸟人工智能培训就能找到工作呢？第一，我们有好老师，好老师教出好学生。好老师是你能够学好人工智能的前提，比如马士兵、高淇老师。当然除了这两位老师我们还有许多非常优秀的老师。第二，我们有好课程。6、前景可以的。人工智能工程技术人员是指从事与人工智能相关算法、深度学习等相关的多种技术的分析、研究、开发，并对人工智能系统进行设计、优化、运维、管理和应用的工程技术人员。2021年人工智能工程师考试在什么时间?1、报名截止时间：2019年12月1日-2020年6月5日。考试时间：LevelⅠ：2020年6月27日上午，具体时间见准考证信息。LevelⅡ：2020年6月27日下午，具体时间见准考证信息。考试地址。2、为满足行业发展对有关专业人才队伍建设的需要，满足专业技术人员申请高级项目资质的紧迫要求，全国软考办在每年11月各进行一次“系统集成项目管理工程师（中级）”和“信息系统项目管理师（高级）”考试。3、根据人力资源社会保障部办公厅关于2023年度专业技术人员职业资格考试工作计划及有关事项的通知，2023年上半年软考考试时间为5月29日、30日。4、2023年3月6日-4月30日。人工智能算法工程师是在人工智能工程师报考系统进行报考的，查询系统显示，报名时间是2023年3月6日-4月30日。5、2023年软考考试时间已经公布，2023年上半年软考考试时间为5月29日、30日，2023年下半年软考考试时间为11月6日、7日。6、2021年BIM工程师考试时间目前根据网校在全国BIM专业技术等级培训考试综合服务平台的看到的更新信息可知，2021年1月BIM工程师考试时间为2021年1月30日。人工智能训练师证书怎么考人工智能训练师证书要提前的在官方网站上进行考试的预约报名，需要到指定的网站一些填写自己的相关资料，之后通过审核才可以有具体的考试方式。人工智能训练师目前个人没办法报名，都是通过机构统一报名的。报考条件：大专以上或同等学历者；中职以上或同等学历，从事相关工作一年以上者。中职或同等学历，专业知识和实操技能特别优秀者。每月都能报名。人工智能训练师证书正常情况下能够每月报名、参与考试，根据实际情况自己合理的安排考试时间。人工智能训练师是近年随着AI技术广泛应用产生的新兴职业，他们的工作内容有解决方案设计、算法调优、数据标注等。在上海举行。山东在山东人工智能训练师技能证书考试认证中心考机器人证书，国家发改委、质检总局、工信部、认监委等四部委在论坛上向社会正式发布“中国机器人认证（CR）”标志，同时颁发首批中国机器人产品认证证书。人工智能训练师怎么考1、大专以上或同等学历者；中职以上或同等学历，从事相关工作一年以上者。中职或同等学历，专业知识和实操技能特别优秀者。2、人工智能训练师证书要提前的在官方网站上进行考试的预约报名，需要到指定的网站一些填写自己的相关资料，之后通过审核才可以有具体的考试方式。3、人工智能训练师目前个人没办法报名，都是通过机构统一报名的。报考条件：大专以上或同等学历者；中职以上或同等学历，从事相关工作一年以上者。中职或同等学历，专业知识和实操技能特别优秀者。4、苹果的人工智能训练师要求考生具备良好的基础理论知识、实践能力以及行业知识，要学习AI基础理论，如统计学、机器学习、神经网络等，还要掌握一些编程语言，涉及范围广。5、在上海举行。山东在山东人工智能训练师技能证书考试认证中心考机器人证书，国家发改委、质检总局、工信部、认监委等四部委在论坛上向社会正式发布“中国机器人认证（CR）”标志，同时颁发首批中国机器人产品认证证书。人工智能训练师要求具备人工智能技术背景,是一个人工智能技术岗位是对的...1、人工智能训练师是指负责使用机器学习或深度学习等技术进行算法模型训练的专业人士。他们通常具有深厚的数学、计算机科学和统计学知识，以及丰富的数据分析和建模经验。2、人工智能训练师是近年随着AI（ArtificialIntelligence，即人工智能）技术广泛应用产生的新兴职业，他们的工作内容有解决方案设计、算法调优、数据标注等。3、中文系比较适合这个工作，前景很有，现在很多企业都可以建立自己的智能机器人问答系统，但是专业技能，对于句法解析的方法不同，需要学的东西有些不一样，基于语法规则的，基于句子向量的，完全是不同的方面。4、人工智能训练师。可以让人工智能更好地服务的职业是人工智能训练师，人工智能训练师是随着人工智能技术的广泛应用产生的新兴职业，可以让AI更好地为人们服务，包括数据标注员、人工智能算法测试员两个工种。5、有数据表明，云和人工智能技术已经广泛应用在防疫复工之中，其中有2300万人用上了AI技术，大幅提升效率。

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在人工智能发展历程中，主要有三大学派，分别是符号主义学派（Symbolic AI）、连接主义学派（Connectionism）和行为主义学派（Behaviorism）。符号主义学派（Symbolic AI）：又被称为“经典人工智能”或“规则-based AI”。符号主义学派主张人工智能系统应该通过处理符号和符号操作来实现智能。这种方法侧重于使用逻辑和基于规则的推理方法来模拟人类思维。符号主义学派的代表人物包括艾伦·图灵（Alan Turing）、约翰·麦卡锡（John McCarthy）和马文·明斯基（Marvin Minsky）等。这一学派的典型应用有专家系统、知识表示和推理（KRR）等。连接主义学派（Connectionism）：又被称为“神经网络学派”或“人工神经网络”。连接主义学派主张通过模拟大量简单的互联神经元来实现智能。这一学派借鉴了生物神经系统的结构和功能，试图通过神经网络进行信息处理和学习。其中，深度学习是连接主义学派的一个重要分支。代表人物有弗兰克·罗森布拉特（Frank Rosenblatt）、杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）和深度学习先驱Yann LeCun等。这一学派的典型应用有图像识别、语音识别和自然语言处理等。行为主义学派（Behaviorism）：行为主义学派主张通过观察和分析智能体的行为来理解其智能。这一学派认为，智能体应该具备在复杂环境中进行感知、决策和行动的能力。行为主义学派的代表人物有罗德尼·布鲁克斯（Rodney Brooks）等。这一学派的典型应用有自主机器人和无人驾驶汽车等。这三个学派在人工智能发展过程中都有重要贡献。尽管各个学派之间存在差异，但在现代人工智能系统中，这些方法和思想往往会相互融合，共同推动人工智能领域的发展

CPO，英文全称Co-packagedoptics，共封装光学/光电共封装。CPO是将交换芯片和光引擎共同装配在同一个Socketed（插槽）上，形成芯片和模组的共封装。NPO/CPO是将网络交换芯片和光引擎（光模块）进行“封装”的技术。cpo目的随着产业数字化转型不断深入，算力应用需求呈现出超大带宽、低时延、灵活连接、低能耗等特征，光通信网络将聚焦超大容量传输、全光组网、开放自智、光子集成等热点技术革新发展，协同增强网络运力，助力数字经济加速发展。随着5G时代高带宽的计算、传输、存储的要求，以及硅光技术的成熟，板上和板间也进入了光互连时代，通道数也大幅增加，封装上要将光芯片或光模块与ASIC控制芯片封装在一起，以提高互连密度，从而提出了光电共封装的相关概念。cpo解决的问题集成后，还可以实现更高密度的高速端口，提升整机的带宽密度。

声优（语平假名：せいゆう）配音演员与演员区别隐于幕露面要语音效声优组织本与影视部门、广告公司、政府媒体合作属民间组织

过去，我们总是把人工智能归类于好莱坞大片的情节，似乎和自己的生活没有太大关系，但实际上，我们当中的很多人在日常生活中已经开始每天使用人工智能了，比如百度搜索、苹果Siri、各种形式的24小时客服“以人工智能技术为核心的互联网第三幕即将到来，这是一个比移动互联网更加值得想象的大时代。”百度创始人、董事长兼CEO李彦宏在2016百度联盟峰会上表示。他认为，互联网发展的第一幕是PC互联网，从1994年到2012年走了18年的路，实现了基本普及;第二幕是移动互联网，从2012年至今仅用4年就已经处于基本普及的状态。接下来的第三幕不是大数据、不是云计算，而是人工智能。实际上，人工智能已经开始在多个领域显现出来它的威力。“国家靠‘互联网+"保增长，互联网靠什么?”李彦宏表示，人工智能等前沿技术与传统产业的融合，最终可能彻底改变行业已有的模式和规律，让互联网和传统产业的结合方式实现从“提升效率”向“重构产业”的质变。未来已来，但福祸未定。科幻电影里我们看过很多焦虑和担忧，虽然最终正义总是战胜了邪恶，但现实也能如此么?科技大咖们也是两种观点针锋相对。特斯拉CEO伊隆·马斯克(ElonMusk)说：发展人工智能就好比是在召唤魔鬼，未来人类将会成为人工智能的宠物;微软创始人比尔·盖茨(BillGates)提醒：人工智能会强大到令人担忧的地步;苹果公司联合创始人史蒂夫·沃兹尼亚克(SteveWozniak)认为：人工智能对人类不是个好消息;英国著名科学家斯蒂芬·霍金(StephenHawking)预言人工智能将代替人类统治地球，人工智能将成终结人类首要威胁，虽然霍金的轮椅也是一个顶级的人工智能设备而以Alphabet(Google母公司)董事长埃里克·施密特(EricSchmidt)为代表，且人数更多的一派则认为，上述人士的“AI威胁论”是多虑了。“我是属于比较乐观的那一类，我认为人工智能会做的是解放人类，至少在我有生之年，它毁灭不了人类。”李彦宏说。李彦宏认为道理其实很简单，“能够毁灭人类的东西早就出现了，比如原子弹。现在人类拥有的核武器足可以毁灭人类很多次，但是这并没有发生，因为我们还拥有最终的控制权，有很好的机制管理它。电脑培训认为对于人工智能，人类也有能力去控制它，制定出相应的规则。”他说。

在加入谷歌一年后，1月18日凌晨，谷歌云负责人、首席科学家李飞飞通过自己的推特账号和博客宣布了谷歌云取得的里程碑进展：可自动设计、建立机器学习模型的服务——AutoML Vision。“我很荣幸地宣布AutoML Vision面世。这是一款能让每个人都有能力构建机器学习模型，却无需机器学习经验的产品。这是“人工智能民主化”的重要进展！也是令人振奋的团队合作结果。”李飞飞在自己的推特账号上写道。这款面向公众的产品，意味着谷歌正在努力让人工智能成为每个人都会使用且容易上手的工具，也降低企业开发人工智能的门槛。除了在自己的推特上介绍此款新产品外，李飞飞还与谷歌人工智能研发负责人李佳共同撰写了博客，详细介绍了新产品。AutoML Vision是一款提供自定义图像识别系统自动开发的服务。用户只需要将自己的数据上传，就可以直接在谷歌云上训练和管理模型。也就是说，即使是没有机器学习专业知识的的人，只需了解模型基本概念，就能借这项服务轻松搭建定制化的图像识别模型。但目前谷歌并未透露该服务如何收费。谷歌的cloud_auto_ml如何使用？目前，迪士尼已通过AutoML建立图片分类模型，依据角色、种类和颜色等分类标示产品，并导入搜寻的功能中，让消费者搜寻商品更加方便且准确。另外，美国流行服装零售商Urban Outfitters也通过AutoML来分类商品。除了图像识别，谷歌未来还计划将AutoML服务拓展到翻译、视频和自然语言处理等领域。在博客中，两位女科学家认为谷歌这款产品的优势在于以下三点：一是即使用户的机器学习专业知识有限，也可以获得更准确的模型。二是能更快速的建立模型，用户可以在几分钟内或者在一天内构建完整的能用的模型。三是易于使用，用户操作的界面简洁清晰。谷歌博客截图这些优势也在一定程度上解决了当前人工智能在工业界发展的一些瓶颈。首先，从目前的情况看，世界上只有少数企业能够支付得起人工智能以及机器学习的人才招募和研发预算，这意味着企业可以创建的高级机器学习模型非常有限。其次，即便是有能力的公司，也需要大量的精力来管理和构建自定义的机器学习模型和其中复杂的研发过程。AutoML Vison操作界面那么谷歌是如何做到的？AutoML由控制器（Controller）和子网络（Child）2个神经网络组成，控制器生成子模型架构，子模型架构执行特定的任务训练并评估模型的优劣反馈给控制器，控制器将会将此结果作为下一个循环修改的参考。重复执行数千次“设计新架构、评估、回馈、学习”的循环后，控制器能设计出最准确的模型架构。2017年3月份，谷歌就推出了机器学习服务Google Cloud Machine Learning Engine，帮助具有机器学习专业知识的开发人员轻松构建适用于任何规模、任何类型数据机器学习模型。不过，那时候的机器学习服务需要使用大量的数据，才能训练出一般（General）的预测模型，难以符合每家企业的需求。这次推出的AutoML则更进一步，直接为企业提供机器学习技术来建立自家的模型，也推动了谷歌“人工智能民主化”的战略目标。不过，虽然谷歌称AutoML是市面上唯一提供类似服务的产品，但此前Clarif.ai、微软的认知服务，以及IBM的Watson视觉识别也能让曾提供给用户定制预先训练好的视觉、语音识别和决策模型的服务。

未曾听闻此类手机软件。。。

主流语言学难以应用的最大问题在于symbolicrepresentation的假设。语言学的模型把语言都写成二进制，非黑即白，要知道自从20世纪80年代开始，AI的人就已经意识到了概率的重要性。概率与传统语言学完全背离。而且理论语言学的人并不喜欢讨论实际自然语言数据，尤其喜欢坐着想句子。著名斯坦福计算语言学大神ChristManning，也是语言学系出身，但最近十几年几乎再也没发过跟理论语言学有关的论文。主流贡献相对大一点的分支有形式语义学(formalsemantics)，但过于依赖手写规则(handwrittenrules)，大规模推广有困难，面临的问题跟传统专家系统类似。两个冷门的句法模型dependencygrammar和combinatorialcategoricalgrammar(CCG)在句法分析领域有一定市场。对AI领域有帮助的理论都是语言学以及相关学科中偏门的领域，包括语音学(phonetics，语音识别的理论基础，不过语言学很多人不把语音学当作语言学分支)，词汇语义(lexicalsemantics,主要以LSA,LDA等一系列模型间接实现)，历史语言学(historicallinguistics)和类型学(typology)对于多语言的技术开发比较有一定启发。心理语言学(psycholinguistics)依靠行为实验(behaviorexperiments)，大脑成像技术(brainimaging)以及认知建模(cognitivemodeling)研究人类实际语言使用，可谓计算语言技术的理论后盾。计算语言学顶级会议ACL每年专门设分领域接收认知模拟的研究。认知建模也是我做的最多的一块。AI领域志在逼近人类智能，研究人类智能的认知科学才是AI的理论基础，而不是理论语言学。

用ai做出来的图是矢量图吗？为什么？谢谢邀请!我是《北大商业评论》创意设计总监,致力于职场设计、美学和职场经验分享!我们常说的“AI”,一类是图形设计方面的AdobeIllustrator,常被称为“AI”。一类是“人工智能(ArtificialIntelligence)”,英文缩写为AI。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。AI作为一款使用度最高,最流行的矢量图形处理工具,主要应用于印刷出版、海报书籍排版、专业插画、多媒体图像处理和互联网页面的制作等,也可以为线稿提供较高的精度和控制,适合生产任何小型设计到大型的复杂项目。还有一点注意:还有一种原因是位图插入ai,所以此类图形就是位图形式。AI是什么软件？电脑的还是手机的？1、AI就是AdobeIllustrator的缩写,是美国Adobe公司出的一款矢量处理软件,是一种应用于出版、多媒体和在线图像的工业标准矢量插画的软件,是一款非常好的矢量图形处理工具。请点击输入图片描述2、AdobeIllustrator主要应用于印刷出版、海报设计排版、专业插画、多媒体图像处理等,也可以为线稿提供较高的精度和控制,适合生产任何小型设计到大型的复杂项目。下图则是AI软件的界面介绍:请点击输入图片描述3、该软件最大特征在于钢笔工具的使用,使得操作简单功能强大的矢量绘图成为可能,钢笔工具在这个软件中就是通过"钢笔工具(快捷键p)"设定"锚点"和"方向线"实现的。,需要不断练习才能熟能生巧。4、Adobeillustrator作为全球最著名的矢量图形软件,以其强大的功能和体贴用户的界面,已经占据了全球矢量编辑软件中的主体部分。是电脑软件--a-1是什么意思--a表示对a本身减1并赋给a如a原来是0现在就变成-1而a-1是个表达式,可以把式子的结果赋给其他变量,但a本身并没有变你运行一下这个应该就会明白了,有问题再找我#include<iostream>usingnamespacestd;intmain(){inta;a=0;--a-1;cout<<"a="<<a<<endl;a=0;(--a)-1;cout<<"a="<<a<<endl;a=0;a-1;cout<<"a="<<a<<endl;a=0;intb=--a-1;cout<<"b="<<b<<endl;cout<<"byKingXMyth"<<endl;return0;}

本文将以非常确定的方式回答以下几个问题：（1）现在的电脑是否有意识或基于目前计算机框架下的人工智能能否产生意识？（2）未来的机器人能否产生意识？（3）如何制造意识机器人？（4）制造意识机器人会有哪些可能的危害？回答问题（1）u200b：不可能，现在电脑不可能有主观意识，未来基于现在计算机框架下的人工智能也不可能产生意识，或者想纯粹通过编写程序在现有电脑上产生意识是天方夜谭。理由如下：简单说来，根据Chalmers对困难问题的论述，要产生意识体验关键是要直接利用物质（或硬件）的内在属性，纯粹捣腾结构化的东西（程序实现的都是结构化的）是永远不可能产生非结构化的意识体验的。当然后来的泛灵论的重新流行和Tononi的整合信息论IIT提出，让Chalmers自己都有点相信现在的电脑或许已经具有意识，泛灵论认为任何物质都有意识体验，只是普通物质的意识体验太过碎片化，等效于没有意识体验。而他们认为只要这些物质的物理属性（结构化的）整体上具有高度的整合性（在IIT中相当PHI值很大），那么这些物质的内在属性（碎片化的体验）就会自动组合成类似像人类这样的意识体验。但很多人认为物理属性的整合不代表内在属性也会自动整合，这其实就是所谓的组合问题，Chalmers自己也认为存在组合问题。事实上，19世纪Jame甚至认为内在属性不能组合，我个人同意James的观点。即便James观点不对，我认为电脑硬件的内在属性能编程可自动组合的概率几乎为0。 因此，现在电脑不可能有主观意识。回答问题（2）：能，未来电脑或机器人能够产生意识，但需要改造现有的计算机硬件组成。原因，因为我们人类就是一个例证。只要学会直接去捣腾物质内在属性，那么就有可能让机器人具有意识。具体如何做，见下个问题的回答。回答问题（3）：如何制造意识机器人的具体答案见我即将发表的一篇论文，但草稿可以参考JF Li 2016。James认为物质的内在属性不可组合，因此唯一的解决方案是：产生我们意识的物质不可分，比如为某种基本粒子，但必须足够复杂，因此其内在自由度巨大无比，另外由全同粒子原理，会使得世界上所有同种粒子产生的意识体验都是同一体验，比如如果A和B两人的意识都由电子产生的话，即便用的不是同一电子，但他们本质上是同一个意识。基于这些，制造意识机器人关键是构造一个物理系统捕获和稳定这样一个内在自由度巨大的基本粒子，并使它的种类尽量不与现有的意识所利用的基本粒子的种类雷同，然后利用它的内在属性来产生体验。更具体的方案属于商业机密。我已经透露得够多的了。

1. 二手狮王 Secondhand Lions (2003) Walter 2. 森林王子2 The Jungle Book 2 (2003) Mowgli (voice) 3. AFI Life Achievement Award: A Tribute to Tom Hanks (2002) Himself 4. 乡村熊 The Country Bears (2002) Beary Barrington (voice) 5. 人工智能 Artificial Intelligence: AI (2001) David 6. 战火遗孤 Edges of the Lord (2001) Romek 7. 2000 Blockbuster Entertainment Awards (2000) Himself 8. 让爱传出去 Pay It Forward (2000) Trevor McKinney 9. 灵异第六感 The Sixth Sense (1999) Cole Sear 10. 美女与野兽之贝儿的心愿 Beauty and the Beast: The Enchanted Christmas (1997) Chip (speaking) (voice) 11. 妈咪也疯狂 Bogus (1996) Albert Franklin 12. 阿甘正传 Forrest Gump (1994) Forrest Gump Jr. 13. 风云女郎 "Murphy Brown" (1988) Avery Brown (1997-1998

你喝多了吧？这都啥情况啊44

由大阪大学和京都大学等研究团队共同开发的人工智慧（AI）流畅对话的美女机器人Erica一经发售，就在短短数小时内得到宅男的疯狂抢购，日本机器人“妻子”很快售罄，一方面说明智能机器的人制造水平已经达到了一个新的水平，另一方面也说明人工智能正在被越来越多的人所接受。可以肯定的是，人工智能制造水平只会越来越高，到最后会达到一个什么样的水平，以目前的形势可能还无法判断，但不管怎么说，人工智能都给人类带来的便利，让人的生活会更加美好。从这一点来看，日本人工智能“妻子”的出现，确实是一种福音。智能机器人“妻子早核滑”的出现，一方面让人兴奋，但另一方面也引起了一些人的担心。担心什么呢？当然从整个人类发展的角度来担心人类的前途和命运。确实，万事万物都可能存在这种矛盾，就像汽车的出现，确实极大方便了人类的出行，但因此，每年都有大量的人死于车祸，是不是我们看到了它的弊端之后就不再生产制造汽车呢？显然不是，我们《sport.lzrjqfq.cn/article/216534.html》《sport.webarea.cn/article/795263.html》《sport.szinydr.cn/article/498506.html》《sport.tkzvqfw.cn/article/789352.html》《sport.qgmfdnh.cn/article/789231.html》《sport.mrspnbs.cn/article/143078.html》《sport.scxs315.cn/article/463078.html》《sport.uacscde.cn/article/294576.html》《sport.godlife.cn/article/675809.html》《sport.xaozydu.cn/article/162703.html》

华为是全球领先的信息与通信技术（ICT）解决方案供应商，2013年超过爱立信成为全球第一大通讯设备商，此后华为又在通信业务的基础上，在制造链领域往下发展终端业务，向上布局云端业务，同时搭建自己的服务链，云、管、端一体化格局初步形成。前言华为作为目前国内ICT行业的融合性创新龙头企业，其多年经营探索的“云管端一体化”模式，可以成为ICT产业的标杆。从长期而言，终端与网络边界日益模糊，终端将成为广义网络的毛细血管，或者终端有可能成为移动通信的基站一部分，实现信息转发与传递。在量子通信和量子计算都不成熟的当下，重大技术革命也没有爆发，未来通过已有的技术进行的云网融合，是提高网络资源使用效率的最佳途径。三大业务与时俱进是公司增长动力源泉华为是全球领先的信息与通信技术（ICT）解决方案供应商，目前，华为约有18万名员工，业务遍及全球170多个国家和地区，全世界三分之一以上的人口。2010到2016年华为主营业务收入由1825.48亿元增长至5215.74亿元，年均复合增速19.1%，公司净利润由247.16亿元增长至370.52亿元，年均复合增速21.4%。2016年华为主营业务收入和净利润分别同比增长32%和0.4%，营收增幅的主要原因是消费者业务的快速增长，净利润微增是因为公司持续加大消费者业务面向未来增长的品牌和渠道建设的投入。2016年华为持续投入未来，研发费用达764亿元，消费者业务全年智能手机发货量达到1.39亿台，销售收入1798亿元，同比增长44%。从华为的组织结构图可以看出其对三大业务的布局：运营商业务、企业业务和消费者业务。分业务来看，2016年华为运营商、企业、终端三大业务分别实现销售收入2905.61亿元、406.66亿元和1798.08亿元，分别占比主营业务收入的57%、8%和35%。2010到2016年，华为运营商业务由1458亿元增长至2905亿元，年均复合增速12.2%，主要涵盖了：无线网络、固定网络、云核心网、软件、IT、网络能源以及全球服务7大细分领域。目前，华为运营商业务围绕数字化转型，抓住云、视频、物联网、运营转型等重大机会，稳步增长中。在无线网络领域，华为无线家庭宽带解决方案（WTTx），覆盖全球超过100家运营商、3000万家庭，以更快捷、更低成本的部署方式帮助更多家庭实现从数字家庭向智慧家庭的演进。作为窄带蜂窝物联网(NB-IoT)标准的提出者之一，华为持续引领NB-IoT标准制定与推行，在2016年创建了5个开放NB-IoT实验室，联合GSMA推动成立NB-IoT产业联盟，已发展50个重量级联盟成员。华为引领NB-IoT布局，在中国、日韩、欧洲、中东、非洲等与18家运营商展开战略合作，建设超过20个商用测试局。在固定网络领域，云服务及视频，尤其是4K视频，给超宽带网络发展带来蓬勃生机。对运营商而言，2016年为视频的爆发年。据调研，2020年运营商管道中75%的流量将来自于视频业务，华为从咨询、合作、平台、网络等方面，助力运营商打造以视频为基础业务的端到端网络。在云核心网方面，基于全云化架构，华为帮助运营商实现网络云化， 在软件领域，华为持续为运营商提供数字内容聚合、视频、企业B2B等云服务，累计引入超过4000家合作伙伴，聚合超过60万数字内容和应用 。在IT领域，基于云化战略，携手德国电信、西班牙电信、中国电信为企业提供便捷安全的公有云服务，加速大数据、物联网等新业务云化；政企托管云解决方案已助力中国运营商建设50余个政务云平台。华为的企业业务涵盖了：智慧城市、公共安全、金融、能源、交通、制造、媒体、教育、互联网等领域。2010年到2016年，华为企业业务由58.38亿元增长至406.66亿元，年均复合增速38.2%。华为协同超宽带网络、云计算、大数据、，物联网、人工智能等技术，提出的智慧城市解决方案、平安城市解决方案，全联接电网解决方案、智慧机场解决方案、应用边缘计算物联网(EC-IoT)解决方案、媒体云解决方案等均走在世界的前列。此外，加大在IT、网络、云服务、云通信、物联网、网络能源领域的布局，并在在云计算和大数据领域，与埃森哲联合发布企业应用云化解决方案，为全球企业客户的核心应用云化提供一站式服务 ；与ESI集团合作，提供创新的工业制造解决方案 ；与Oracle合作提高企业关键业务系统的资源利用率。2016年华为消费者业务由309.14亿元增长至1798.08亿元，年均复合增速34.1%。2010年到2016年，华为智能手机出货量由300万台增长至1.39亿台，年均复合增速90%，2016年华为智能手机全球市场份额提升至11.9%，稳居全球前三，奠定了龙头地位。在芯片方面，作为全球首款搭载ARM Cortex-A73 CPU和Mali-G71八核GPU的SoC芯片，麒麟960性能得到了全面优化，CPU性能提升18%，GPU处理性能提升了180%。其UI系统解决了Android用户的卡顿问题，并与麒麟芯片深度结合，通过智能感知学习系统，结合精细化资源调度，突破性解决了Android系统久用卡顿的问题。华为生态链整合，云管端一体化格局凸显华为以通信设备运营商起家，位于ICT产业制造链的管道层，在大数据、云计算、人工智能的大趋势下，华为制造链向下深入终端，向上走向云端，同时搭建服务链，业务涵盖IaaS、PaaS、SaaS，逐渐形成云管端的一体化格局。1.制造链向下深入终端，向上走向云端华为以通信设备运营商起家，其通信业务涵盖了无线网络、固定网络、电信软件、核心网络与服务，在2013年就已经成为全球通信设备的龙头。但随着移动宽带与互联网联结，ICT行业已经跨入“移动互联网” 时代，终端重要性日益凸现，已成为驱动网络增长的发动机和向导，并在智能化的大趋势下，朝综合化、专业化、多样化方向发展。终端布局：2010年，华为智能手机快速增长，全球出货超过300万台，迅速打入包括日本、美国和西欧在内的70多个国家和地区。2010年到2016年，华为智能手机出货量由300万台增长至1.39亿台，年均复合增速90%，2016年华为智能手机全球市场份额提升至11.9%，稳居全球前三，奠定了其龙头地位。随着移动宽带向消费电子领域渗透，越来越多的MP3、PMP、Digital Camera和Tablet等电子设备被连接， 由此带来 MI（Mobile Internet）模块以及 Pocket WiFi 等数据终端的巨大发展空间。华为聚焦家庭融合解决方案， 围绕家庭通信、娱乐和控制构建Connected Home的智慧家庭终端。2011年，华为成立了消费者业务BG，2012年，推出了最强四核10英寸平板电脑，以及Media Q突破了单一终端产品的性能局限，实现手机、平板、电视、家用电脑等设备的多屏互动(Air Sharing TM)。在家庭终端领域，华为加强以“三个中心、两朵云”（接入中心、媒体中心、自动化中心、开放的业务云、高效的管理云）理念为核心的互联家庭解决方案的投入，贴近消费者，推出系列化的互联家庭终端。2014年，华为战略投入智能穿戴设备和智能家居等领域，首款可穿戴产品Talk Band B1实现全球上市，跨界平板手机荣耀X1、华为秘盒、荣耀立方均获畅销。创新型产品CarFi，首创车载Wi-Fi产品，引导MBB进入车载后装领域，打通运营商、政企客户和车联网管道，并奠定车载业务全球战略格局。云端布局：在以个人电脑取代大型机为代表的第一次IT产业革命之后，云计算已经引发第二次 IT产业革命，互联网的发展，真正地带动数据从终端向云端迁移，从而使得云端数据数量级地增加，驱动了计算和存储架构的创新。以虚拟化、并行计算、分布式存储和自动化为核心特征的云计算架构就在这样背景下诞生，彻底颠覆传统的计算架构，引领继大型机、client/server之后第三次IT的变革。2011年，华为成立企业业务BG，构建云计算新IT系统，并规模部署云计算数据中心解决方案。2012年，华为提出基于网络级云化、设备级云化、运营互联网化以及NaaS（网络即服务）的理念，将云计算和SDN（软件定义网络）的思想引入电信网络。2013年，在IT基础设施领域，华为打造云操作系统Fusion Sphere，推出超强性能一体机，重构ICT融合基础设施，实现规模增长116%。高端存储突破中国三大运营商，在中国移动集采中高端存储测试排名第一。基于大数据处理、云计算等应用的数据中心得到迅猛发展。2014年，在电信业务云化、公有云和云数据中心整合等领域，华为成功帮助全球TOP 50运营商实现基于云数据中心的ICT转型，并携手全球TOP运营商规模部署数据中心，满足ISP行业快速增长的IDC需求。在网络能源产品方面，融合信息技术、互联网技术与光伏技术，推出智能光伏电站解决方案，已得到了全球最大规模的应用。2015年间，华为作为云架构的领导者，与全球400多家运营商客户合作。根据Gartner报告，2015年华为服务器出货量稳居第四，云计算的企业级合作伙伴达500多家，服务于全球108个国家和地区超过2500家客户，覆盖政府及公共事业、运营商、能源、金融等行业，部署超过140万台虚拟机和660个数据中心，其中，云数据中心225个。2.开启服务链的云端、终端的演进之路云端布局：2011年，华为把握云计算与ICT 产业融合的历史机遇，成立企业业务BG，为全球政府及公共事业、金融、交通、电力、能源、商业企业及互联网等行业客户提供全面、高效的 ICT 解决方案和服务，包括企业网络、统一通信协作、云计算、数据中心以及垂直行业应用等。截至2011年末，在云计算与数据中心领域，华为与33个国家的85个机构开展了云计算商用合作。2012年，华为在企业业务BG开辟了IT产业领域，推出创新IT基础设施和数据中心解决方案，并助力建设全球最大的数据中心—中国移动国际信息港，且建成了全球最大的桌面云系统（超过7万人的规模）。除了IT领域，在媒体资讯、互联网、金融、医疗等领域均实现全面突破。2013年，华为在IT产业领域，首创分布式云数据中心解决方案、以及开发了首款支持超过1000公里异地容灾的Fusion Insight企业级大数据分析平台，并在政府与公共事业领域，华为智慧城市、电子政务、应急指挥、教育、医疗等解决方案支撑了全球64个重大项目。2014年是华为云服务爆炸式增长的一年：在智慧城市领域华为携手合作伙伴，采用新一代eLTE移动宽带集群系统和可视化指挥平台，构建平安城市解决方案，目前已被广泛应用于全球100多个城市；在交通领域，华为数字铁路解决方案服务里程累计达8.7万公里，可绕地球两圈；在能源领域，华为数据中心网络解决方案助力中国石油建设亚太地区最大的企业云数据中心，满足其集团层面数据灾备需求；在互联网领域，为法国第一搜索引擎Qwant构建高效安全的云平台；此外，在教育、媒体资讯等各领域，华为均取得了瞩目的成绩。随着云计算、大数据、物联网、移动化等ICT创新技术对各个行业的影响持续加强，2015年，华为继续聚焦ICT基础架构，与合作伙伴在技术、硬件、软件、服务、上市等领域开展全面合作。2017年，华为顺应业务发展，成立了Cloud BU，凸显了云服务的战略定位，目前Cloud BU下涵盖了基础软件、商业软件和专业服务三大领域，提供计算、存储、网络、安全、数据库、数据分析、软件开发云等云计算产品。终端领域：华为在服务链的终端业务主要体现在其操作系统上，2013年，华为专注打造的情感化用户界面Emotion UI的用户体验大幅提升，云服务用户数突破千万，活跃用户数超过百万。2014年，华为借助其在移动宽带连接领域的优势，MBB & 家庭终端。抓住车联网、物联网机遇，结合大数据和云服务，构筑“硬件+软件+服务”商业模式，围绕“人、车、家”场景，为消费者提供更好的智能生活服务。基本结论华为作为目前国内ICT行业的融合性创新龙头企业，其多年经营探索的经营模式和宝贵经验使得其成为传统制造业转型的标杆，而对于新兴企业，能够越过坎坷的探索之路，直接嫁接华为的“云管端一体化”经营模式，可能成为一个成功捷径。本文从梳理华为主业—通信设备入手，结合行业演进趋势，探索华为持续增长和转型模式，有以下三大阶段：一、制造链基于管端，向下深入终端，向上布局云端。终端直接面向消费者，逐渐渗入智能手机、消费电子、可穿戴设备、智能家居等领域，自我研发，并突破单一终端产品的性能局限，实现了设备之间的多屏互动，同时，利用云端服务，贴近消费者，推出个性化的解决方案。云端主要面向企业，携手各大运营商布局数据中心，并构建基于云计算的IT系统，深入各大行业，为其提供配套的解决方案。二、在制造链的基础上延伸服务链，成立的企业业务BG，仅云计算领域投入科研人员达6000人，自我研发手机操作系统，解决了安卓手机操作系统卡顿的问题。在服务链的云端，平台、企业私有云、公有云领域，与各大机构开展商业合作，助力建成全球最大数据中心，并首创分布式云数据中心的解决方案，成立了Cloud BU，凸显了云服务的战略定位。三、从长期而言，终端与网络边界日益模糊，终端将成为广义网络的毛细血管，或者终端有可能成为移动通信的基站一部分，实现信息转发与传递。在量子通信和量子计算都不成熟的当下，重大技术革命也没有爆发，未来通过已有的技术进行云网融合，是提高网络资源使用效率的最佳途径。希望采纳！！

我可以帮助你分析和匹配潜在伴侣的一些特征，但我并不能为你做出最终决定。一个合适的伴侣需要考虑多个因素，包括性格、价值观、生活方式、兴趣和目标等。以下是一些关于AI匹配伴侣的潜在好处和局限性，供你参考：1. 潜在好处： a. 个性化匹配：AI可以根据你的兴趣、喜好和价值观为你匹配潜在伴侣。 b. 大数据支持：AI可以通过分析大量的数据，为你找到与你在某些方面最匹配的人。 c. 节省时间和精力：AI可以自动化地进行匹配过程，节省你在寻找合适伴侣时所需的时间和精力。2. 潜在局限性： a. 忽略非言语交流：AI可能无法完全理解和考虑到非言语交流（如肢体语言、面部表情等）在建立人际关系中的重要性。 b. 个人主观性：人们对于伴侣的需求和期望可能因人而异。AI匹配可能无法完全满足所有人的个性化需求。 c. 情感和生活经验：在寻找伴侣时，人们通常会考虑彼此的情感和生活经验。然而，AI并不能像人类那样体验和理解情感。最后，在决定是否使用AI匹配伴侣时，请确保充分了解其潜在好处和局限性。根据你的个人需求、价值观和期望来权衡选择。与家人、朋友或专业人士讨论你的决策也是一个好主意。

随着人工智能的进一步普及，很多人往往对AI的应用有了比较多的顾虑，特别是如果当AI有了人类的感情之后，往往会认为这是一件很不可思议的事情，因为这会对我们的这个世界产生如下的变化。首先就是当AI有了人类的感情之后，很多在感情上比较孤独的人有可能就会选择应用AI技术来作为自己的朋友或者是来作为自己的伴侣，帮助自己摆脱孤独，那么在很大程度上选择单身的人有可能会越来越因为他们在情感上过于的依赖AI技术，或者是沉迷于AI技术的应用之中。其次，如果AI有了人类的情感，那么在很多时候，或许拆迟基能够对一些人的心理状态产生一定的积极影响，特别是对于一些在日常生活中比较固执的人来说，当和家里的父母与长辈产生了情感上的对旅谨立，那么经过AI技术输导，或许能够让这部分人旦握真正的认识到自己所存在的问题，改变自己固执的想法，消除与长辈之间的情感隔阂与矛盾。当然，还有一种情况就是AI有了人类的感情之后，很有可能一些《dh06.iuplukn.cn/article/174968.html》《dh06.nepfmzx.cn/article/346078.html》《dh06.xzkogkd.cn/article/307462.html》《dh06.wjzjfvo.cn/article/851306.html》《dh06.lvyisre.cn/article/371596.html》《dh06.tkzvqfw.cn/article/136702.html》《dh06.shjmxfp.cn/article/206154.html》《dh06.fjhrwtz.cn/article/865301.html》

我觉得这个问题挺现实的，因为现在很多人进行的虚拟恋人与人工智能恋爱没有太本质的区别，因为虚拟恋人也是根据线上的对象进行聊天，他们得心应手的交流，人工智能的发展到了一定的技术也可以达到自由恋爱的程度，但是这个程度更多的局限于线上，如果牵扯到人类和人工智能的线下恋爱关系，这样的情况就有些超现实，而且人工智能只有设定的情感，并没有科幻小说当中的意外，恐怕只有一方的迷恋，所以这个问题停留在网络空间，我觉得是现实的，但也仅限于线上的恋爱模式。1.人类与人工智能谈恋爱其实发展到了现在，网络上面已经衍生出了虚拟恋人的存在，可以选择模式陪伴聊天说话、谈恋爱，虚拟恋人本质上也是一种设定好剧情和脚本的存在。一部分年轻人在现实生活中寻找不到生命中的另一半，甚至是巨大的压力无处诉说，就选择虚拟恋人，进行消费，得到片刻的情感满足。而且虚拟恋人的态氏行业已经发展的较为成熟，拥有了相当一部分受众。再者，谈及到人工智能，《sport.qpooqps.cn/article/069185.html》《sport.fqeihau.cn/article/457160.html》《sport.zghmqha.cn/article/581907.html》《sport.miooho.cn/article/802745.html》《sport.gauoubi.cn/article/265930.html》《sport.lvyisre.cn/article/278314.html》《sport.sqhxvvc.cn/article/697208.html》《sport.xcfbluo.cn/article/860524.html》《sport.ynhbnjj.cn/article/037149.html》《sport.pywlpoh.cn/article/170952.html》

有的，我自己用的ZipZap 就是一款免费的 AI 助手，一直用的不错，很多人大都知道。有页面陪伴AI精灵，由 ChatGPT API 提供支持，可作为位于浏览器角落的多浏览器扩展程序使用。具有ChatGPT 3.5的所有功能。可以通过google浏览器搜索zipzap并安装浏览器插件，只需Ctrl+M（Mac用户：Cmd+M）即可唤起zipzap的AI助手，功能挺强的。

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现在AI机器人挺多的，但是比较好用的还是ZipZap，是一款免费的 AI 助手，页面陪伴AI精灵中央由 ChatGPT API 提供支持，可作为位于浏览器角落的多浏览器扩展程序使用具有ChatGPT 3.5的所有功能。可以通过google浏览器搜索zipzap并安装浏览器插件，只需Ctrl+M（Mac用户：Cmd+M）即可唤起zipzap的AI助手。

我用的是Zipzap，感觉挺好，非常的实用中央可以通过google浏览器搜索zipzap并安装浏览器插件，只需Ctrl+M（Mac用户：Cmd+M）即可唤起zipzap的AI助手。

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物联网、大数据、人工智能之间如何深度融合?人工智能：人工智能技术的快速发展和广泛应用，与大数据、云计算、物联网等技术的深度融合，正在推动智能化转型升级，助力各行业数字化、智能化发展。人工智能本质是互联网云脑产生产生智慧智能的动力源泉，人工智能不仅仅通过算法如深度学习，机器学习与大数据结合，也运用到互联网云脑的神经末梢，神经网络和智能终端中。使得互联网云脑各个神经系统同时提升能力。应用层人工智能在应用层的应用与感应层类似，都是在物件这种实体上进行功能上的改进。例如可以利用分析层所传来的指挥信息，智能得调节某些路口的红绿灯。人工智能与物联网之间的关系是什么?因此，对于物联网和人工智能的关系，我觉得需要从物联网的未来发展可能性和人工智能的未来去理解。这样一来，两者之间的关系是非常密切的。在这里，我仅把人工智能理解为信息处理的高级中介。人工智能与物联网的关系：其实是相辅相成、互相联系，两者结合，可以实现物联网和人工智能的利益优势。人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。两者的关系应该是互为补充，互为表里的关系物联网是目标，人工智能是实现方式，实现物联网离不开人工智能的发展。物联网也是人工智能的一个方向。二者是不冲突的。物联网是基础中的基础；大数据是基于物联网的应用，人工智能的基础；人工智能是大数据的最理想应用，反哺物联网。物联网支撑大数据，大数据支撑人工智能。最终人工智能会辅助物联网更加发达，形成一个良性的循环。智能图像工作站优势是什么1、稳定性工作站相比普通台式电脑有着持续高负荷工作的稳定性，这也是工作站的明显优势。工作站需要长时间工作，对系统的稳定性要求更高，故而往往会选用具有更高可靠性的硬件。2、D工作站的优势主要有三点：专业显卡，这是最重要的，这在实时Raytracing运算上面的优势是巨大的。在一些VR系统当中，这个效果是PC根本难以望其项背的。超快的CPU。3、相较于普通电脑，图形工作站无论是在性能方面，还是在稳定性，可控充性以及图形图像的画质方面都是有着压倒性地优势的。并且图形工作站并不是仅仅是普通电脑的简单加强版本。4、能最大程度的降低拥有成本。另外，根据体积和便携性，工作站还可分为台式工作站和移动工作站。台式工作站类似于普通台式电脑，体积较大，没有便携性可言，但性能强劲，适合专业用户使用。5、另一方面是屏幕，我这台是100%AdobeRGB全色域的17英寸4K屏幕，普通笔记本的屏幕是不会有这么高配置的，专业的屏幕能决定后期视频成果，这里不多说都懂。6、在CAD领域，大到一幢楼房小到一个零部件，图形工作站都以其直观化、高精度、高效率显示出强有力的竞争优势。(2)动画设计：用户群主要是电视台、广告公司、影视制作公司、游戏软件开发公司、室内装饰公司。

从长远来看，人工智能和新能源都有很大的发展前景。两者之间的重叠部分也越来越多，如新能源智能管理、智能家居等，使得两者间的交叉应用也在不断发展。人工智能（ArtificialIntelligence）是中国普通高等学校本科专业。人工智能，是一个以计算机科学为基础，由计算机、心理学、哲学等多学科交叉融合的交叉学科、新兴学科，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，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。

中专开人工智能专业的原因是行业展前景好。根据查询相关公开信息，人工智能专业一般指人工智能，人工智能（ArtificialIntelligence）是中国普通高等学校本科专业，部分中专院校也有开设。

使计算机能拥有感情，通过所谓的图灵测试，像人类一样思考和创造，进而我们能够奴役能够自我创造的高等机器，彻底解放人类。