未來說人工智慧
1. 你怎麼看待未來的人工智慧
「大數據」領域成為AI的天然孵化場 ，總體來說，AI的模式很簡單，需要三個內方面的資源：演算法資源、計容算資源和大數據資源，即用一定的演算法模式，基於不同的計算模型進行大數據的分析和匯總。在國外，人工智慧的發展落地趨勢很顯著，比如軟體領域，在悄無聲息中推出風格適配模式，在你輸入一定數量的文字之後，它就會為你提供一種或者幾種不同的排版風格，它就是基於用戶數據進行開展演算法，進而創造出個性化的服務，同樣的在出行、金融和醫療領域均有極大的應用。
2. 未來「人工智慧」能達到什麼程度
人工智慧的發展一直是一個具有潛力和爭議的熱點話題。有人說要大力發展人工智慧，也有人說人工智慧會危害人類。那麼人工智慧的話題有多熱門呢？我們是否還在大學課堂上專門討論人工智慧的發展？我們應該提倡還是抵制？
在以上兩類人工智慧應用中，很多已經投入生產，甚至有些已經在工業領域取得了初步成效。例如，工業領域一直提倡的工業自動化，在很大程度上是將人工智慧技術結合起來，提高企業效率，降低生產成本，增加安全系數。但盡管如此，中國的人工智慧技術仍然需要突破，或者我們需要更多高科技的工業智能產品，我們需要精通人工智慧技術的人才。
3. 你對未來的人工智慧發展有什麼看法
人工智慧來技術是一場跨國源跨學科的科學探索工程。對於任何一個從事的企業和國家來說，我們不能拒絕人工智慧領域奧林匹克競賽式的發展。中國和美國的互聯網科技產業一直以來有很多的共性，在人工智慧領域也如此。
即便有競爭，我覺得它也像一場奧運匹克競賽，通過你追我趕，互相激勵，協同創新，共同把人類的認知極限推向更快更高更強，最終的目的是提升人類的生活品質。
全球人工智慧正在形成新的產業鏈，從技術研發到應用落地，從軟體硬體到服務，需要全球協作，才能實現最優化的配置。美國強大的新興技術和中國豐富的應用場景，在未來很長一段時間都是天然互補。
人工智慧技術的發展正在通向大社交時代。人與物、人與服務連接的關鍵就在於人工智慧，騰訊多年來一直專注做連接，可以說未來整個人類的朋友圈的規模將會從幾十億億擴大為幾百億甚至幾千億，這就是大社交時代。人工智慧技術的發展正在通向大社交時代。
人與物、人與服務連接的關鍵就在於人工智慧，騰訊多年來一直專注做連接，可以說未來整個人類的朋友圈的規模將會從幾十億億擴大為幾百億甚至幾千億，這就是大社交時代。
4. 如何看待未來人工智慧將全面取代性工作的預言
未來人工智慧取代性工作是不爭的事實，我們人類要思考的是如何在人工智慧沖擊下夾縫中求生存，尋找自己的核心競爭力和不可取代性。
曾經在一個TED演講當中得知這樣一個案例：1870-1970，美國農場工作人員數量下降了90％，1950-2010在工廠里的美國工人數量下降了75％，這2次面臨的挑戰是「時間」。從農場到工廠花費了100年，從工廠到現在流水線機制花費了60年。
就像馬雲說過，人工智慧確實取代了很多職位，也讓社會中很多人失業，但同時也創造了很大的網路市場，比如網紅，比如APP，物流等等線上和線下交易市場，人工智慧時代不可怕，企業可以轉型，人類同樣可以找到自己的核心競爭力，創造力。
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5. 未來人工智慧的趨勢是什麼
老師認為未來人工智慧發展趨勢如下：
①啟用人工智慧的晶元將成為主流
與其他技術和軟體工具不同，人工智慧主要依賴專業的處理器。為了適應人工智慧的復雜需求，晶元製造商將研發能夠運行啟用人工智慧的特製晶元。甚至像谷歌、臉書和亞馬遜等科技巨頭也會在這些特製晶元上投入更多資金。這些晶元會被用於與人工智慧相關的特殊用途，比如自然語言處理、計算機視覺領域和語音識別。
②人工智慧和物聯網在邊緣計算層相遇
2019年是不同技術與人工智慧融合的一年。物聯網將在邊緣計算層與人工智慧攜手合作。產業物聯網將利用人工智慧的強大功能進行根本原因分析、執行機器的預測性維護和自動檢測問題。
我們將在2019年看到分布式人工智慧的興起。智能將被分散，並且將更靠近正在進行例行檢查的資產和設備。由神經網路驅動的高度復雜的機器學習模型將被優化，以便在邊緣運行。
③迎接自動化機器學習系統
自動化機器學習系統是2019年人工智慧產業最顯著的發展趨勢之一。有了自動學習的能力，開發者能夠修補機器學習模型，創造准備好迎接未來人工智慧挑戰的機器學習新模型。
自動化機器學習系統將介於認知應用程序編程介面和定製機器學習平台之間。自動化機器學習系統最大的優勢是，它向開發者提供了他們要求的自定義選項，同時簡化了工作流程。當你把數據和可移植性相結合，自動化學習系統可以為你提供其他人工智慧技術不具有的靈活性。
④擁抱智能運維
當人工智慧用於應用程序時，它將改變我們管理基礎架構的方式。 DevOps將被智能運維取代，它將使你的IT員工能夠進行精確的根本原因分析。此外，它還可以讓你輕松地從龐大的資料庫中立即找到有用的見解和模式。大型企業和雲供應商將受益於DevOps與人工智慧的融合。
⑤神經網路集成
在開發神經網路模型時，人工智慧開發人員將面臨的最大挑戰之一是選擇最佳框架。有了市場上的數十種人工智慧工具，選擇最好的人工智慧開發工具可能不像以前那麼容易。不同神經網路工具包之間缺乏集成性和兼容性，這阻礙了人工智慧的採用。微軟和臉書等科技巨頭已經在開發開放式神經網路交換（ONNX），允許開發人員跨越多個框架，重新使用神經網路模型。
⑥專業的人工智慧系統成為現實
市場對專業系統的需求將在2019年成倍增長。各組織擁有的數據有限，但他們想要的是專業數據。這樣的需求會驅動企業掌握可以幫助組織在內部生成高質量人工智慧數據的工具。
2019年，重點將從數據量轉移到數據質量。這將為可以在現實世界中發揮作用的人工智慧奠定基礎。企業將尋求能夠專業人工智慧解決方案提供商，幫助企業訪問關鍵數據源，理解非結構化數據。
⑦人工智慧技術將決定你的命運
雖然人工智慧已經改變了你能想到的所有行業，但業界仍然缺乏擁有大量人工智慧技能的人才。Espressive（加拿大電腦軟體公司）的首席執行官帕特卡爾·霍恩（Pat Calhoun）說：「大多數組織都希望將人工智慧作為數字化轉型的一部分，但沒有兌現承諾——讓開發人員、人工智慧專家和語言學家開發解決方案，甚至沒有培養預先構建解決方案的引擎。
Awake Security（美國加利福尼亞州的威脅檢測廠商）的首席執行官拉胡爾·卡什亞普（Rahul Kashyap）補充說：「有這么多人工智慧驅動解決方案，企業現在應該更敏銳地了解他們的人工智慧解決方案的『黑匣子』中發生的事情。」他繼續說道：「人工智慧演算法的訓練、結構化或通知方式可能會導致輸出的顯著差異。適用於一家公司的正確方程將不適用於另一家公司。」
⑧人工智慧可能會被不法之徒利用
就像硬幣有正反兩面一樣，人工智慧也有正面和負面影響。信息安全專家將使用人工智慧來快速檢測惡意活動。藉助人工智慧驅動的響應和機器學習演算法，誤報將減少90％。人工智慧如果落入不法分子手中，網路犯罪分子將濫用它來完成他們的惡意企圖。通過自動化，網路黑客的軍隊可以更成功地發動致命攻擊。這將迫使企業以毒攻毒，投資人工智慧驅動的安全解決方案。這些方案能夠保護他們免受人工智慧發起的攻擊。
⑨人工智慧驅動的數據轉化
2019年，人工智慧無處不在。從網路應用到醫療保健系統，從航空公司到酒店預訂系統等，我們能在每個地方看到人工智慧，它將處於數字化轉型的最前沿。
夏威夷大學IT部門大大兼教授董貝博士（Dr.Tung Bui）說：「由於制度、政治和社會原因，人工智慧發展需要時間。我認為人工智慧的最大趨勢將是加速數字化轉型，使現有的業務系統更加智能化。」
6. 在未來我們應該如何看待人工智慧
人類科技的進步，研發普及了越來越多的人工智慧服務於各個領域，極大的解放了生產力。
7. 為什麼說人工智慧才是人類的未來
就正如機械化大規模生產與工業革命之間的例子一樣。
舉個簡單的兩個比較極端的國家
荷蘭，歐洲人均收入最高，人均工作時間最短的國家，他們國家的人一周只需要上班四天，而且每天只有8個小時，卻能拿到最高的人均收入，靠的是機械化智能化大規模生產，農業上有大規模的那種收割機幫助，就連清潔工人平時收生活垃圾，只需要將垃圾車開到垃圾桶附近，按一個鍵，垃圾車上就會放下搖臂自動的將垃圾桶裡面的垃圾裝進去垃圾車，清潔工全程碰不到垃圾桶，還有荷蘭最有名的鮮花出口，物流上都是超大規模機械在分發，運轉，只需要很少的人就能搞定，荷蘭甚至建房子都是模塊化，將房子分成若干個部分，然後在工廠以機械化高速大規模生產，然後運到工地，工人只需要安裝即可，接上水電，OK搞定走了。
所以荷蘭由於有高度的機械化生產，人均生產力超高，造就了短工時、高收入。
相反看看印度，印度雖然有很多高科技產業，但是由於國家自身原因，法律法規等原因，工人工資極其低下，這就導致了，你在家用洗衣機洗同樣多的衣服，比拿去洗衣工廠洗更貴，工人工資比電費還要便宜，因此印度的洗衣工廠大多都是在露天，全人手去洗衣服，你搜索一下印度的洗衣工廠就知道了，之前看香港旅遊節目介紹，他們工人每洗一件衣服收入只有0.08港幣左右，而且幾乎年中無休，才能勉強養家糊口，除了烘乾這個步驟人手沒辦法搞定，其他的，如收集、清洗、晾曬、燙衣服、最後疊衣服送回去，全程人手。。。
這兩個例子說明了，生產力的重要性。
同樣的道理，現在還有很多工作都是靠純人工去完成，不僅生產效率低下，而且還需要大量的人力去幫忙，這就導致了加班甚至是過勞，比方說經常能聽見國內IT行業有人過勞而死等。或者說有些工作有錢也沒人干，比方說養老院，就經常爆出說請不到人，原因是照顧年老的長者，需要經常幫失禁的長者清理地方，擦洗身體，屬於比較厭惡型的工作，因此，如日本一些國家研究用機器人來照顧老人還有病人。還有人工智慧機器人將來可以幫我們救火（其實已經有研究在做），搬運等等。
說白了，說人工智慧是人類的未來，說白了就是人工智慧能夠大大提升人類的生產力，讓人類輕松的工作，就如荷蘭，在盡可能減少人類工作時間的基礎上最大幅度的提升生產力，這是最關鍵的，這樣以後加班就少了，也更多時間可以陪陪家裡人等，說白了，就是讓人類過上更美好的生活。
還有一點，就是人工智慧發展出來，由於機械不會累，這樣就可以大大的增加工廠的產量，比方說英國中世紀，白麵包是只有貴族才能吃的麵包，而現在由於有了工廠，可以大規模高速生產，白麵包現在就連中國超市隨隨便便就能買，價格低得驚人。還有工業革命以前，一張有圖案的地毯是非常貴的，因為當時的織布機全靠人手開動，需要根據圖案不停的換不同顏色的線，這樣下來，一個有圖案的地毯要花上一個工人三個月甚至半年，乃至一年的時間才能生產出來，而現在，連洗臉的毛巾都有圖案。因此有了人工智慧，將來或許有更多的東西價格可以平民化，人手都有。
而且恰恰是人工智慧，只要有電就不會累，好像現在的全自動駕駛汽車，有希望可以普及，這樣就不用擔心疲勞駕駛，只需要安心坐在車上，去多遠都可以，甚至睡一覺醒來就到了，開過車的人都知道，開長途是很累的，一旦累了，就算你手握方向盤都會睡著，因此國家規定每四個小時就要休息一段時間，將來有了自動駕駛汽車以後，就不存在這個問題了。如國外的公司研發出來的自動駕駛汽車，連方向盤、油門、剎車都沒有，因為是自動駕駛，這些都交給電腦來控制，將傳統的如方向盤這些都拿掉，車內空間頓時大了很多，只需要安靜的坐在車上，或睡覺，或看電影，或打游戲，開車的事兒交給電腦，不一會兒就能到目的地，全程沒有人的干預，而電腦不會累，因此不存在疲勞駕駛。不過這些目前還言之尚早，很多都是研究階段
所以人工智慧才是人類未來。