人工智能的利弊(人工智能培训机构排名前十)

人工智能的利弊

随着科技的飞速发展,人工智能已经成为我们生活中不可或缺的一部分。然而,与此同时,人们对于人工智能的担忧和疑虑也在不断增加。人工智能真的可怕吗?本文将就此问题进行探讨。

未来已来,到底是哪一个未来来了?过去三十年是变化非常大、非常快的三十年。第一个是计算机的算力增强了约一百万倍,第二个是存储容量增加了约一百万倍,第三个是通信速度增加了约一百万倍。这三个一百万倍,让我们的社会、工作、生活、学习都发生了天翻地覆的变化。而下一次影响人类社会的工业革命时间可能会发生在2030年到2040年之间,其主题将会是人工智能,人工智能将是未来一个世纪的核心技术。

学者们开始尝试研发对社会有影响力的系统,比如医疗诊断专家系统、故障诊断系统,可以代替*、专家去做一些诊断。另外就是模拟*系统来做专家系统,这在字符识别、文字识别领域比较有效。后来应用到机器自动识别、自动分拣系统,包括今天的语音识别,基本上都是走的*网络这条技术路线。

这两条技术路线使第二次人工智能发展专家系统的这30年,开创了百花齐放的局面。不过专家系统的高光时刻并没有持续太久,因为专家系统虽然做了很多,演示时效果也不错,但真正上线去用的时候效果并不理想,于是热度开始下降,直到2006年引发人工智能领域轰动的3篇重量级文章的问世,人工智能才开始了突飞猛进的发展。

人与机器,混合智能具备独特优势。在智能形态方面,人和计算机混合模式越来越多,这个叫人机混合智能。机器擅长做的事交给机器,机器做不好的事,人可以介入一下。这样人机混合的智能,是现阶段发展人工智能一个比较重要的技术途径。

人工智能培训机构排名前十

应用先行,有助于技术发展。在应用驱动方面,以前是先把技术做好,然后转化技术去做应用。现在靠应用去拉动技术发展,这条路是人工智能一个非常重要的发展形态。深度*网络出现时,在哪儿好用,不知道,需要找一个很好的应用场景把它用起来。如果不是辛顿的学生把它拿去参加图像网络比赛,可能*网络的热潮还会拖许久才会到来。

未雨绸缪,防止技术失控。人工智能具有社会属性。人类会不会被人工智能奴役、摆布?这个社会属性,恰恰是我们在做人工智能时要认真对待的一个问题,要摆正人和智能系统之间的关系,对人工智能能干什么、不能干什么进行研究和立法,从法律和道德层面去约束和规范它。否则,将来可能会很被动。

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从感知到认知,人工智能更上一层楼。在智能水平上,感知智能日益成熟。智能可分为感知智能、认知智能和决策智能。感知智能是和我们眼看、耳听、手摸等感官直接相连的智能,现在的脸部和语音识别、机器翻译,以及诊断病人病例、产品残次识别,都发展得非常好,人工智能正在慢慢从一般的感知智能向认知智能进行升级。

从2013年起,世界许多国家*,尤其是发达国家纷纷调研人工智能对社会、经济可能带来的*性影响,相继发布符合自身国情的人工智能战略。在这场事关未来的技术革命中,我们的机会在哪里?优势和短板分别是什么?

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当然,我们也存在一些短板,特别是在四个薄弱环节急需加强。第一,基础理论和原创算法研究比较薄弱。第二,高端器件研发能力弱,比如做深度*网络训练的GPU(图形处理器),中国在这方面差距比较明显。第三,缺乏有影响的人工智能开源开放平台。第四,缺乏相应的高端人才。据统计,中国最顶级的人工智能高端人才数只有美国的20%,已成为国家关键领域急需的高层次人才。

1956年,10位年轻的学者,其中许多是图灵奖和诺贝尔奖的获得者,在美国达特茅斯市搞了一个暑期研究所。在两个月的讨论中,他们针对人工智能应该干什么、怎么干进行了一番讨论,列出了人工智能领域需要研究的自动计算机、编程语言、*网络、计算规模理论等问题,并形成了一个比较前沿的报告,这被公认为是对人工智能一个比较完整的描述,这一年也被称为人工智能元年。

人工智能可以在某些方面替代人类的工作,但它不能完全取代人类,因为人类具有创造力、情感和道德判断能力等方面的优势,这些是目前的人工智能技术无法模拟的,未来的发展趋势是人工智能与人类共同发展,实现互补优势。

人工智能技术可以大大提高工作效率,减轻人们的工作负担,在医疗领域,通过使用AI技术,*可以更快地诊断疾病,提高*效果;在教育领域,智能教育系统可以根据学生的学习情况提供个性化的教学方案,提高教学质量。