人工智慧時代的到來
㈠ 國家和勞動者如何應對人工智慧時代的到來
未來那些繁重的、重復的、沒有創造性、藝術性的工作將會被人工智慧逐步代替，比如建築工人、司機、快遞員、保姆、銀行業務員、電話客服、倉庫管理員、收銀員、清潔工、銷售等工作。
人工智慧作為科技創新產物，在促進人類社會進步、經濟建設和提升人們生活水平等方面起到越來越重要的作用。國內人工智慧經過多年的發展，已經在安防、金融、客服、零售、醫療健康、廣告營銷、教育、城市交通、製造、 農業等領域實現商用及規模效應。
人工智慧來襲，不少人驚呼未來有不少職業將會被人工智慧和機器人所替代。確實，機器和人工智慧會替代人的一些簡單勞動、重復性勞動和規則性活動，但是，它們也會創造出更多更新的、前所未有的新的職業。
人工智慧是需要人力、腦力、開發、高等技術與不斷的研究和嘗試等等一系列超高難度的作業才能完成的科技產品。當然這種研究是得到國家和人們大力支持的發展。它的發展對國際影響力是非常大的。人工智慧也可以定義為高仿人類，雖然不可能會像人一樣具有靈敏的反應和思考能力，但人工智慧是按照人類的思想結構等等的探索而開發的研究。
人工智慧的開發最主要的目的就是為了替人類做復雜、有危險難度、重復枯燥等的工作，所以人工智慧是以人類的結構來設計開發的，人工智慧在得到較好的開發後國家也是全力給予支持。人工智慧的開發主要也是為了幫助和便利人類的生活。所以人工智慧的定義一直以來都是以「協助人類」而存在的。人工智慧概念的火熱促進了不少行業的興起，比如域名，許多相關的.top域名已經被注冊。
以後可能在很多傳統行業，比如銀行，會有人工智慧幫你得到更好的收益。信用卡或其他的貸款會由人工智慧來決定哪些人士可以安全地放貸，而且會還錢。然後再往下人工智慧可以開始動了，就可以進入工業機器人、商業機器人，終進入家庭機器人。
㈡ 人工智慧時代來臨
人工智慧是需要人力、腦力、開發、高等技術與不斷的研究和嘗試等等一系專列超高難度的作屬業才能完成的科技產品。當然這種研究是得到國家和人們大力支持的發展。它的發展對國際影響力是非常大的。人工智慧也可以定義為高仿人類，雖然不可能會像人一樣具有靈敏的反應和思考能力，但人工知能是按照人類的思想結構等等的探索而開發的研究。
人工智慧的開發最主要的目的就是為了替人類做復雜、有危險難度、重復枯燥等的工作，所以人工智慧是以人類的結構來設計開發的，人工智慧在得到較好的開發後國家也是全力給予支持。人工智慧的開發主要也是為了幫助和便利人類的生活。所以人工智慧的定義一直以來都是以「協助人類」而存在的。人工智慧概念的火熱促進了不少行業的興起，比如域名，許多相關的.top域名已經被注冊。
以後可能在很多傳統行業，比如銀行，會有人工智慧幫你得到更好的收益。信用卡或其他的貸款會由人工智慧來決定哪些人士可以安全地放貸，而且會還錢。然後再往下人工智慧可以開始動了，就可以進入工業機器人、商業機器人，終進入家庭機器人。
㈢ 怎樣迎接人工智慧時代的到來
1、不斷學習，全力進取，提高自己的認知能力
只有不斷學習，才能對當下和未來的事回物有比較答清晰的認知，並適時做出明明白白的選擇。其實，不斷地學習是在未來給自己留有更多的選擇餘地。
認知差異：智慧與迷茫
2、有意識提高自己的創新意識和能力
按照智能社會的分工，創新勞動將佔有主導地位。相應地，我們現在的人們為了適應將來智能社會，必須提高自己的創新意識和能力。
創新能力
3、提升自己的適應能力和協作能力
人工智慧時代的到來，將會給我們的社會分工、文化、習慣等各方面帶來巨大的改變，這就要求我們具備良好的適應能力。
應變與適應
在人工智慧充斥的社會，怎樣與智能機器更好的溝通和協作這個命題也可能會受到越來越大的重視。同時，人與人之間該怎麼進行新的分工和協作也是一個命題。
㈣ 人工智慧時代到來了 我們該如何應對
人工智慧來臨，那就意味著以前很多重復性的工作將會大量被機器取代。很多崗專位屬工人會失業，但社會福利會提升，個人生活應沒有什麼問題。但是如果要在人工智慧時代立足，我們應該，也是必須不斷地學習，真正地做到活到老，學到老。擴寬自已的知識面，提高自已各方面的能力，這樣才能立於不敗之地。
㈤ 人工智慧時代的到來，人工智慧未來有發展狀況嗎
隨著深度學習技術的成熟，AI人工智慧正在逐步從尖端技術慢慢變得普及。AlphaGo和人類的對弈，並不是我們以往所理解的電子游戲，電子游戲的水平永遠不會提升，而AlphaGo則具備了人工智慧最關鍵的「深度學習」功能。AlphaGo中有兩個深度神經網路，Value Networks（價值網路）和 Policy Networks（策略網路）。其中Value Networks評估棋盤選點位置，Policy Networks選擇落子。這些神經網路模型通過一種新的方法訓練，結合人類專家比賽中學到的棋譜，以及在自己和自己下棋（Self-Play）中進行強化學習。也就是說，人工智慧的存在，能夠讓AlphaGo的圍棋水平在學習中不斷上升。
人工智慧的技術應用主要是在以下幾個方面：
自然語言處理（包括語音和語義識別、自動翻譯）、計算機視覺（圖像識別）、知識表示、自動推理（包括規劃和決策）、機器學習和機器人學。按照技術類別來分，可以分成感知輸入和學習與訓練兩種。計算機通過語音識別、圖像識別、讀取知識庫、人機交互、物理感測等方式，獲得音視頻的感知輸入，然後從大數據中進行學習，得到一個有決策和創造能力的大腦。
從上世紀八九十年代的PC時代，進入到互聯網時代後，給我們帶來的是信息的爆炸和信息載體的去中心化。而網路信息獲取渠道從PC轉移到移動端後，萬物互聯成為趨勢，但技術的限制導致移動互聯網難以催生出更多的新應用和商業模式。而如今，人工智慧已經成為這個時代最激動人心、最值得期待的技術，將成為未來10年乃至更長時間內IT產業發展的焦點。
人工智慧概念其實在上世紀80年代就已經炒得火熱，但是軟硬體兩方面的技術局限使其沉迷了很長一段時間。而現在，大規模並行計算、大數據、深度學習演算法和人腦晶元這四大催化劑的發展，以及計算成本的降低，使得人工智慧技術突飛猛進。
㈥ 人工智慧時代真的來臨了嗎
AI時代即將來臨？
人工智慧（AI）的發展路程
艾倫·麥席森·圖靈，計算機邏輯的奠基者，被譽為」人工智慧之父「。在1950年，他通過一篇名為《計算機與智能》的論文中，提出了自此以後60年甚至乃至我們未來數百年，諸多科學家們不斷奮斗的目標：圖靈測試。
圖靈測試是什麼？
簡單的來說，就是當我們通過打字聊天的方式長時間的和一個計算機進行提問，如果計算機給出的回答可以讓30%以上的人類判斷不出和自己進行對話的是計算機，那麼它就通過了圖靈測試。
「圖靈測試」作為對AI與否提供了一個重要的衡量標准，如果有機器能夠通過圖靈測試，那它就是一個完全意義上的智能機，和人沒有區別，可以被稱作「他」或者「她」了。
在圖靈測試誕生後的第6年，達特茅斯的 AI 會議正式召開並開創了人工智慧 Artificial Intelligence 這個詞之後，無數計算機科學家、電子科學家、語言學家、神經科學家、心理學家等等匯聚在這面大旗下，嘗試推動智能系統、計算理論、生物智慧、仿人類智慧系統設計的研究，不過一如大家所見，太多的問題和概念都一股腦裝在了「人工智慧」這個大筐里，普通民眾也養成了用「機器夠不夠像人」和「機器和人誰厲害」評價技術成果的壞習慣。
在六七十年代，人工智慧持續是一個很重要的議題，那個時代有很多重要的演算法涌現出來，但是隨後人工智慧迎來了他的第一個低潮，那麼原因是什麼？
因為當時很多的工程師、科學家發現，當時的演算法和人工智慧只能解決比較狹窄領域的問題，那麼問題在哪兒？
實際上是在於計算機的算力是不夠的。
在80年代的時候，人工智慧出現了第二波的浪潮。
比如出現了人工神經網路、專家系統等領先的演算法。當時算力也同步有了提升，有很多像IBM這種大型的計算機的出現，使得一些實際問題可以應用和解決。
然而，在80年代人工智慧又迎來了第二波低谷，當時個人電腦漸漸的開始普及，但是像大型專業計算機資源，造價和成本依然非常高。漸漸地，像美國政府，開始縮減對於這方面的預算、資源，帶來了這一波的低谷。
最後，眾所周知的人工智慧第三個浪潮，也就是我們現在經歷的這個時代。
從20世紀初開始，我們迎來了深度學習的演算法、AlphaGo、谷歌DeepMind等一系列的技術的創新。算力、數據資源爆炸式的增長，使得演算法有了一個大幅的提升。
以前計算機不能解決的問題，比如語音識別、圖像識別，包括現在的自然原處理等這些領域，都有了非常大幅的提升。
剛才說的是人工智慧的發展浪潮，其實大家可以注意到，演算法的提升和整個智能技術的提升是分不開的，同時也跟算力基礎、計算的基礎設施以及數據量，也是密不可分的。
信息化、大數據化、然後才是智能化
我提出一個概念，在智能化的時代，我們實際上是需要經歷幾個步驟：首先是信息化，然後是大數據化，最後才是智能化。
我們可以看一下我們了解的行業大概處於一個什麼樣的階段？
我們以醫療行業為例，比如大家覺得醫療行業目前是處於什麼階段吶？
答案是：信息化。
尤其是在中國，有些比較大型的三甲醫院，比如協和、301或者北大醫院，目前是在從信息化慢慢向大數據提升的階段。
有一個最簡單的例子，之前我們去接觸一個老中醫，然後這個中醫院的院長說：「我們想做大數據，我們有10萬個病人的數據。」我們聽了以後挺高興的，數據量也不小了。接著，這個老中醫就拿出厚厚的一大疊病歷本，他有一百個大本，每個本上一頁是一個病人的手寫記錄，每一本有一千個病人，所以加起來有10萬個病人。當時就非常傻眼了，這個我們怎麼分析？
以醫療行業為例，我們所說的信息化，實際上是包括病例的電子化，醫院的信息系統、圖像管理系統等。而在目前這個階段，這些系統的數據資源是沒有打通的，所以還沒有達到大數據化的階段。
如果把這些數據資源打通，才可以實現以一個病人為中心，可以看到他入院的記錄、診斷記錄、住院記錄，也可以看到他的影像數據，才可以形成一個全方位的數據。而且，從時間軸上來說，這樣的數據記錄，才可以形成大數據，並且通過智能演算法，來幫助醫生來決策需要什麼樣的治療，需要在什麼樣的階段做一些輔助。
而這個對醫葯醫療行業來說，是需要一個持續的發展的一個過程。
㈦ 人工智慧時代的到來會對社會產生哪些影響
人類研發的自動駕駛汽車已經累積了數十萬英里的安全駕駛記錄，預計數年內這種無需人類駕駛的車輛將廣泛投放市場。但隨之而來的一個倫理性問題是，如果無人駕駛汽車出了車禍，責任應該歸結於誰？類似的倫理疑問還包括，如果你或你的家人突發重病，但無人駕駛汽車卻拒絕超速將病號送至醫院，你該怎麼辦？如果有家長讓未成年的孩子喝酒，家佣機器人是否應當馬上啟動報警程序？
人工智慧時代已經到來，但有關人工智慧、機器人的倫理性問題顯然比技術問題、功能設計更難得以解決。享譽世界的頂尖級人工智慧專家、斯坦福大學人工智慧與倫理學教授傑瑞·卡普蘭所著《人工智慧時代》一書，從人工智慧和機器人的更新換代、廣泛使用，所必然帶來的技術和社會風險入手，探討應對這些風險的可行之策。
在卡普蘭看來，機器學習相比於過去的智能化機器，有了本質的區別，前者「發展出自己的直覺力，然後用直覺來行動」，這也將使得機器人可以更為踴躍地進入人類世界，接管過去僅能由人執行完成的工作。在過去，投放到醫學、工業等多領域的機器人，used.sanygroup.com都在功能方面存在精準性、力量、持久性不足的問題，致使機器人適應環境的能力較差，只能在啟動之前盡可能精準的設定，但隨著機器感知領域的突破發展，「未來的機器人可以看到、聽到、做計劃，還能根據混亂而復雜的真實世界來挑戰自己」。
智能時代毫無疑問會釋放更多的技術應用紅利，但風險也不可小覷。《人工智慧時代》一書還探討了人工智慧時代將帶來的另兩大風險，一是因為智能化潮流所造成的持續性失業，很可能急速擴大赤貧群體，繼而引發社會震盪；二是人工智慧、機器人、大數據等新科技應用，會在現有基礎上進一步加劇貧富差距。卡普蘭在書中指出，目前人們已經意識到了人工智慧因而大幅度地提高了自動化作業的效能，從而產生了對工人的替代性，減少了工作機會；但人們通常還沒有意識到，「很多科技進步會通過讓商家重組和重建運營方式來改變游戲規則。這樣的組織進化和流程改進不僅經常會淘汰工作崗位，也會淘汰技能」——無論是藍領工作，還是律師、醫生等帶有很強專業性的技術崗位，傳統的技能都將因為智能化的替代，變得低效，這也將迫使學校和職業培訓機構改變課程體系，以確保（部分）學生、培訓對象能夠擁有強於智能設備、演算法的技能，這必然意味著無法通過新型教育、培訓課程檢驗的其他人被未來的職場所拋棄。