A. 人工智慧可以自發提出問題嗎

現在的科技是不行的。

B. 人工智慧能否代替人類， 我是不能，二辯提問題，，

我覺得不一定，就比如程序員，在一定程度上來說，被替代的可能性還是很大。人工智慧的確能代替人類解決那些重復性高的代碼，當然有些代碼也不是那麼簡單就被模擬出來。只能說在一定程度上，有取代的趨勢，而且趨勢越來越強。---以上僅對程序員而言，唉，俺幹嘛做個程序員....

C. 關於人工智慧的問題

應用人工智慧系統只是AGI的有限版本。

盡管許多人認為，人工智慧的技術水平仍然遠遠落後於人類的智力。人工智慧，即AGI，一直是所有人工智慧科學家的研發動力，從圖靈到今天。在某種程度上類似於煉金術，對AGI復制和超越人類智能的永恆追求已經導致了許多技術的應用和科學突破。AGI幫助我們理解了人類和自然智慧的各個方面，因此，我們建立了有效的演算法，這些演算法受到我們的追求更加高效計算能力和學習模型的啟發。

然而，當涉及到人工智慧的實際應用時，人工智慧實踐者並不一定局限於人類決策、學習和解決問題的純模型。相反，為了解決問題和實現可接受的性能，AI實踐者通常會做構建實際系統所需的事情。例如，深度學習系統的演算法突破的核心是一種叫做反向傳播的技術。然而，這種技術並不是大腦建立世界模型的方式。這就引出了下一個誤解：一刀切的人工智慧解決方案。

AI為更美好的未來鋪平了道路。盡管人們對人工智慧有著普遍的誤解，但正確的假設是，人工智慧將繼續存在，而且確實是通向未來的窗口。AI還有很長的路要走，它在將來會被用來解決所有的問題，並被工業化廣泛的使用。人工智慧的下一個重大步驟是使其具有創造性和適應性，同時，強大到足以超過人類建立模型的能力。

D. 人工智慧能解決什麼問題

人工智慧的出現更多的可能會導致人類的滅絕！因為從理論上來講人工智慧機器人優於人類！還有就是優秀的種族會取代落後的種族。

能解決什麼問題（前提是他們忠於人類）？太多了！人工智慧機器人了自行處理各種危險的事情，比如深海探測，原本是需要有電纜線連接的，現在就不需要！機器人處理核污染物，

E. 對於人工智慧能代替人腦的辯論中提出的問題

人工智慧在某抄種程度上是大於百分九十以上的人類大腦，人工智慧資料庫的裝載遠遠超越常人的知識量。但相對於控制人工智慧的人來說，人工智慧不能比！上述的比較可以看出，人工智慧的優勢和對比。取代人腦也只是由控制人工智慧的人來取代並非人工智慧取代！

F. 關於人工智慧的一些問題。

我們現在學智能專業有兩個方向，一個偏軟一個偏硬，第一個智能信息處理，包括數字圖像處理，數字視頻技術，機器學習，生物特徵識別。第二個機器人方向，包括機器人，智能控制，電機控制，計算機視覺。想學的話最基本的c++，matlab要會，主要是演算法，課程不懂的網路上有介紹

G. 人工智慧解決了那些社會問題

  • 美國的南加州大學和北加州大學分別宣布成立了兩個新的人工智慧研究中心，其主要目的是為了研究AI究竟可以通過哪些方式來幫助整個人類社會。

    • 南加州大學的維特比工程學院和社會工作學院在周三的時候就表示，他們已經強強聯手，准備共同建設一個以提供社會問題解決方案為目的的人工智慧中心。在前一天，加州大學伯克利分校也宣布成立了一個新型的「人機兼容」的人工智慧中心。

    雖然關於人工智慧的「危險性」已經討論了很多次，隨著人工智慧技術越來越先進，人們「談人工智慧色變」，並且連一些科學技術領域的專家們（包括史蒂芬霍金，比爾蓋茨和伊隆•馬斯克）都在提醒著我們，應當小心這些先進的人工智慧可能會在某一天推翻整個人類。

    然而也有一些專家說，在目前的技術水平下，人工智慧的前景還遠遠不可能達到這個地步，取而代之的是，科學家們正在緊鑼密鼓地在探究更多的方法，使得人工智慧可以成為人類生命中真正的幫助。

    加州大學伯克利分校成立的這個AI中心是由人工智慧研究員斯圖爾特•拉塞爾負責的，該中心在竭力研究如何才能將人類的價值觀植入到人工智慧的設計當中去，以及如何才能夠構建出一個數學框架，能夠幫助人們建立一個對人類有益的人工智慧系統。

    這個研發過程很不容易，因為涉及到許多關於人性的問題，要想將人性的各種特質植入到人工智慧當中，這不僅僅是一個很難的技術問題，同時更是一個考驗人心的事情。關於這當中的許多問題，目前都無法得到一個統一的答案。

    例如，怎樣才能夠讓機器人真正懂得人們真正想要的東西是什麼呢？很多時候人類在交流的過程當中不會直白的說出他們的目的，會用盡很多的手段欺哄別人。拉塞爾稱這些為「邁達斯國王」問題。

    在希臘神話故事中，邁達斯向酒神求一個「點石成金」的能力，後來他如願以償獲得這個能力，但是結果凡他所碰的每一樣東西都會變成金子，連食物也是，最後使得他飢餓痛苦而死。邁達斯一開始索求的能力並不是這樣，由於表達過程中信息的遺漏和不統一，才導致了這種結果。

    科學家們設計的人工智慧，需要從人們的行為中邊觀察邊學習人的價值觀到底有哪些，在這個研發過程中，科學家們肯定也會遇到這些信息交流不對稱的情況。因為在現實中，人類的行為並不總是與他們的價值觀相一致的，所以讓人工智慧通過觀看人們的行為來學習人類的價值觀，顯然會有一些問題。

    南加州大學AI研究中心是由人工智慧研究員米林得•坦博和社會工作科學家埃里克•賴斯共同負責的，這個人工智慧中心研究的方向和形式完全不同於加州大學伯克利分校中心，他們的思路完全不一樣，南加州中心試圖利用人工智慧目前已具備的能力來解決人類所出現的一些凌亂復雜的問題。

    此外，研究員坦博還在主持領導一個研討會，該研討會是由白宮科技辦公室舉辦的，主要目的是通過使用人工智慧來更多造福於社會。坦博曾使用人工智慧來幫助減少流浪者偷獵野生保護動物，還幫助洛杉磯國際機場安全官員成功繳獲了許多武器，毒品等違禁品。

    他和萊斯所做的一切事情，其實就是一個典範，這類事情也是該人工智慧中心要去做的：就是使用人工智慧來定位識別出在社交網路上的「重要頭目」，為防止艾滋病在洛杉磯無家可歸的年輕中傳播做出一份貢獻。

    人工智慧領域所包含的科技工具范圍很廣，其中有機器學習，計算機視覺，自然語言處理和博弈論（關於博弈論，有很多的說法，是人工智慧領域另一個需要特別研究的方向，坦博說道。）以上這些領域中，有很多方面和人類的智慧有很多相似之處。坦博說，他希望以後隨著加入這個研究中心的研究人員的不斷增多，可以更多地將以上這些智能計算機科技工具用於社會當中。

    「目前關於人工智慧的定義，要想讓所有人都持相同的觀念，是很難實現的。」坦博說道。「但是基本上所有的觀念以及推理，對於許多復雜問題的解決還是很有幫助的，人工智慧期待在這些領域取得更大進步。」

    賴斯說，人工智慧所呈現出來的巨大潛力，在解決人類社會中各種棘手問題上，讓人們看到了巨大的希望，包括全球變暖對貧困地區的影響，兒童福利制度，無家可歸的人群的住房問題，以及醫療問題。

    雖然該中心的創始人有不同的背景，但是他們兩個人的能力和特長可以形成互補，從而可以互相提高，賴斯說。

    「在社會工作領域有一些很厲害的專家，他們對這個真實世界的復雜性有很獨到的認識，在計算機科學領域，也同樣有些人很擅長研發這些高科技復雜系統，如果能夠將這兩群人召集在一起，那麼解決這些復雜的社會問題，將是指日可待的。」賴斯說。

H. 人工智慧技術發展有哪些難題

如果說發展遇到的難題，那是相當之多，投資、政策等因素。我們細化來說，人工智慧發展，有三大關鍵要素：演算法、算力和數據。其中，數據起著重要作用，早前哈佛商業評論的一份研究顯示，只有3%的公司數據符合基本質量標准，近一半的數據質量問題導致明顯的負面業務後果。
普華永道最新的一份報告指出，大型企業發現，多年來編制的劣質的客戶和商業數據可能使他們無法利用人工智慧和其他數字工具來削減成本，無法實現增加收入並保持競爭力。
這個問題在國內其實很普遍，帶來的後果也堪憂，糟糕的數據可能導致誤導性的結果。高質量數據對AI的意義所在，無論是業務，還是升維到人工智慧的發展進程，重要性不言而喻。AI數據服務也任重道遠。所有，只有高質量的數據，才能確保人工智慧快速發展！
從目前市場情況來看，幾家頗具代表性的數據服務商，以不同的姿態入場搶食，並在各自擅長的領域中開辟一番天地。其中，雲測數據就是其中一位實力玩家。雲測數據，通過為企業提供定製化場景採集模式以及高質量數據標注服務，為有更高數據標準的企業貢獻和輸出著他們的方案，並堅持自建數據標注基地和定製化場景實驗室，為企業提供最安全、最精準的全流程一體化的數據服務解決方案。
最後我想說，人工智慧的發展不僅僅是技術不斷攻堅克難，高質量的數據才能更好地為AI發展保駕護航！