人工智慧的熱
❶ 人工智慧是什麼
人工智慧（計算機科學的一個分支）
人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。 人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智慧是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，但沒有一個統一的定義。
人工智慧是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智慧不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。但是這種會自我思考的高級人工智慧還需要科學理論和工程上的突破。
人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種「復雜工作」的理解是不同的。
工智能的定義可以分為兩部分，即「人工」和「智能」。「人工」比較好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什麼是人力所能及製造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創造人工智慧的地步，等等。但總的來說，「人工系統」就是通常意義下的人工系統。
關於什麼是「智能」，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思維（MIND）（包括無意識的思維（UNCONSCIOUS_MIND）等等問題。人唯一了解的智能是人本身的智能，這是普遍認同的觀點。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什麼是「人工」製造的「智能」了。因此人工智慧的研究往往涉及對人的智能本身的研究。其它關於動物或其它人造系統的智能也普遍被認為是人工智慧相關的研究課題。
人工智慧在計算機領域內，得到了愈加廣泛的重視。並在機器人，經濟政治決策，控制系統，模擬系統中得到應用。
❷ 人工智慧，機器學習是過熱嗎
少數這個領域的工作是真正有價值，並且能極大幅度的改善世界的。
跟風者、炒作者總是佔多數，這是規律，不是人工智慧的問題。
❸ 人工智慧哪些方向的研究現在比較熱一些
我覺得機器學習。
❹ 人工智慧「熱潮」計算將無處不在嗎
今年是馬化騰第四次參加世界互聯網大會，這位細心的「大咖」每年來到烏鎮，都get到會場新變化。「車牌的自動識別、人臉識別、手機掃碼可以叫導覽車以及點餐……」細小的變化，讓小馬哥直呼「感受到數字技術帶來的實惠」。
谷歌首席執行官桑達爾·皮猜在演講。
6個月之前，Google在烏鎮舉辦了Alpha GO圍棋比賽，這成為人工智慧發展史上的里程碑事件。
從優先專注移動到越來越關注人工智慧，Google正在進行轉型，為跨越進入人工智慧階段做准備。「人工智慧以前，是人適應電腦；以後，電腦會越來越適應人。」谷歌首席執行官桑達爾·皮猜的這句話充滿了經典預言的意味。
這也意味計算將無處不在，不再僅僅借用鍵盤、滑鼠或者觸屏，你可以用語音、視覺的形式，與機器互動進行計算。這些變化都將推動數字經濟更上一層樓，甚至是超越移動互聯網。
❺ 人工智慧是真熱還是虛火
人工智慧概念誕生於上世紀50年代，進入21世紀以來，互聯網和大數據推動人工智慧進入新的春天，相應地，語音識別、圖像分類、機器翻譯、可穿戴設備、無人駕駛汽車等人工智慧技術均取得了突破性進展。盡管經過近60年的發展，人工智慧已經取得了巨大的進步，但總體上還處於初級階段，其發展依然可以用「方興未艾」來形容。上海中科智穀人工智慧工業研究院是以中國科學院自動化所、復旦大學為核心力量發起的從事人工智慧及相關產業領域的研發、產學研轉化及傳統企業轉型升級的獨立研究組織，為人工智慧產業的發展、為上海建設全球科創中心做出貢獻。
❻ 為什麼人工智慧現在這么火
人工智慧發展一開始發展緩慢，但這一兩年來隨著互聯網的發展，積累了非常多的數據，讓普通用戶貢獻數據成為可能，以大數據和雲計算的基礎，對人工智慧的發展起到極大促進作用，搜索引擎和大數據技術是人工智慧發展的基礎。
從政府層面看，西方發達國家已充分認識到人工智慧的戰略意義，紛紛從國家層面加大投入。科技巨頭也在全力以赴加速在人工智慧領域的投資和研發，其中谷歌、微軟、蘋果和臉書最值得關注。
這次人工智慧熱潮，最大的原因是深度學習技術的發展，深度學習，可以簡單地這樣理解，把一堆數據（語音數據，視頻數據，人臉數據）丟給機器，告訴他我需要得到什麼數據，讓它自己去學習判斷，是一種不管過程如何只要丟給機器就能得到結果的思想方式。
❼ 現在人工智慧挺熱的，想學人工智慧，需要什麼條件嗎
從事人工智慧，需要數學基礎：高等數學，線性代數，概率論數理統計和隨機內過程，離散數學，容數值分析。
需要演算法的積累：人工神經網路，支持向量機，遺傳演算法等等演算法;當然還有各個領域需要的演算法，比如要讓機器人自己在位置環境導航和建圖就需要研究SLAM;總之演算法很多需要時間的積累。
需要掌握至少一門編程語言：畢竟演算法的實現還是要編程的;如果深入到硬體的話，一些電類基礎課必不可少。可能會接觸到互聯網域名，比如top、com等等。
❽ 人工智慧有多熱
網路內部十億美元力推成為AI全球領導者
和谷歌一樣，網路也希望利用這項技術改進搜索演算法，開發語音助手，生產自動駕駛汽車，並構建增強現實工具，這些工具可能很快將在市場營銷，旅遊和醫療保健方面有更廣泛的應用。
這意味著網路最大的優勢仍然是在線搜索，因為它有大量的相關數據來編寫更好的演算法
具體的文章可以看這里。
❾ 當下炙手可熱的人工智慧，到底能火多久
人工智慧會一直火下去，但是時期不同會有波動。要知道，人工智慧已不算新鮮事物。自上世紀60年代這個概念提出至今，歷史上已出現過兩次大的高潮，但基本上是「熱5年、冷10年」，短暫的熱潮之後就是更長時期的寒潮。
人工智慧之所以會反復出現這種現象，一個很重要的原因，就是當初熱過頭了。一方面，無論是學術界還是商業界，都低估了相關基礎理論和核心關鍵技術的復雜 性和難度，導致後續研發無法支撐其向前推進；與此同時，新技術往往意味著新的投資機會，乘機炒作、騙取資本在所難免，炒得越熱，潛在的泡沫就越大。
對於人工智慧的過熱現象，中外有識之士已發出警告。華人科學家、美國斯坦福大學人工智慧實驗室與視覺實驗室主任李飛飛認為，人工智慧是一個「真貨」，卻 也在許多隨意和缺乏嚴謹性的交流或展示中被強烈地誇大了；這種隨意和誇大之詞影響到每個人，從企業家到投資者，從大公司到政府，從科研資助機構到基礎研究 機構。這位人工智慧頂尖專家認為：「目前需要將雙倍的精力投入到人工智慧的基礎性研究中去。」
科學家的告誡值得傾聽。盡管我國在整合資源、垂直應用等方面有一定優勢，但在基礎演算法、核心硬體和關鍵技術、領軍人才等方面的軟肋也是不爭的事實，終端產品的性能、可靠性和用戶體驗等也需要進一步提高。
展望未來，集合了多種前沿分支技術的人工智慧，確實會產生鏈式反應，給我們的生活、生產帶來巨大的改變。天上不會掉餡餅，前景越美好，越需要清醒客觀的判斷和扎扎實實的努力；如果一擁而上、盲目跟風、投機取巧，恐怕熱潮很快就會變成寒潮。
❿ 為什麼人工智慧直到近幾年才成為熱點
論文專利數量躋身世界前列，部分技術已經世界領先。而且，智能回產品和應用大量涌現答，一批領軍企業快速成長……不過，在委員和專家看來，仍要重視我國人工智慧發展中存在的問題與不足，盡快搶占科技制高點，才能在這場「馬拉松」中立於不敗之地。 向左轉|向右轉 夯實基礎，提升原始創新能力 科技部黨組書記、部長王志剛介紹，世界主要國家都已將人工智慧上升為國家戰略，我國人工智慧發展也已經取得重要進展。但整體來說，與發達國家仍有較大差距。 委員和專家指出，在人工智慧領域，我國尚缺少重大原創成果，基礎理論、核心演算法主要來源於發達國家；高端晶元、重要產品與系統等還被跨國巨頭壟斷。 讓全國政協委員、科教衛體委員會副主任曹健林憂慮的是，GPU、ASIC、FPGA等硬體對新一輪人工智慧發展起到了重要驅動作用，但在這些方向上，唱主角的還是歐美公司。