① 簡述人工智慧的未來發展趨勢

人工智慧利來用其技術賦予多個行源業能力，實現人工智慧與行業的深度結合，包括AI+金融、AI+醫療、AI+安全、AI+家庭、AI+教育等，實現傳統行業的智能化。金融、醫療、安全等行業與用戶生活密切相關，而且有大量消耗人力物力的程序化、優化的工作內容，在相關領域和場景中首先實現AI+。

人工智慧技術從國外開始，但由於互聯網，特別是國內移動互聯網的發展，目前中西在人工智慧領域的發展差距越來越小，中國新四大發明中的移動支付、自行車共享等技術在世界領先，中國以現有成果繼續大力配置人工智慧。美國人工智慧企業的發展比中國早5年。美國最初從1991年開始萌芽的1998進入發展期間的2005年後開始高速成長期的2013年後發展穩定。中國AI企業誕生於1996年，2003年產業進入發展期。2015年高峰後進入穩定期。中國將在人工智慧領域繼續追逐發達國家。

② 人工智慧的未來發展趨勢是怎樣的

人工智慧發展的越來越快，從社會方面到個人生活方面人工智慧涉及的范圍和能力都越來有高

③ 人工智慧未來發展趨勢有那些

其實人工智慧的未來的發展領域還是非常的強的，他的趨勢也是非常的廣泛的。
隨著人工智慧的應用，將越來越深入和廣闊，它將覆蓋人們生活的方方面面，人工智慧將是新生產力的代表，它的發展將不以任何人的意志為轉移，人工智慧等新技術的大量涌現，將帶來人類生產力的極大提升，而由此引發一種新的威脅，少數人將成為超人，擁有近乎無限的資源，大部分人可能淪為一種新的階層—無用階層，這個階層既無經濟價值、也無話語權，他們只負責吃喝玩樂和活著。
人工智慧的發展將是一定的，但發展方向和對人類的影響則是未知的，人類的很多工作被取代後，我們就該想想更艱難的工作了。未來的人工智慧將是非常發達的，同時隨著人工智慧技術的發展與各種高科技技術的融合，人與工智機器能將更多體現在同質化，生物機器人也會，同時也會有更多的生物機器人，將改變經濟結構以及創新發展。人類要更加關注智能機器的自我完善，不能起越威脅人類生存的底線。
事實上，人工智慧在上世紀80年代就已經被炒起來了。近年來由於物聯網技術的發展、為計算機提供了感知世界的介面，而物聯網上積攢的數據進而可以傳到電腦端。而大規模並行計算的可能是人工智慧得以實現的前提。大數據處理和深度學習技術也為其發展提供了可能。
此前阿爾法戰勝頂尖圍棋高手，就是人工智慧的勝出。但是這種技術本質上其實還是機器學習和概率疊加的結果。一般情況下，機器學習了現實中的多種情況，就可以為某種問題給出准確率較高的答案。而如今在物流領域，採用人工智慧技術可以迅速的將物流包裹分揀，而騰訊也有自己的寫稿機器人，可以比人類更迅速完成稿件。很多人會考慮到一點，人工智慧發展下去，那麼人類是不是失業率會越來越高。
這種說法也多次被大佬提及。但是人工智慧技術真的會如預言中那樣取代人類么？或許還需要一段時間。縱觀人工智慧做的工作，更多的是重復性工作，而一旦到了需要個性化定製的時候，人工智慧往往沒有人更親民、更人性化。但技術的發展實際上是可以將將人類從紛繁復雜的工作中解放。

④ 人工智慧發展趨勢是什麼

首先人工智慧對比人類優勢是，知識面廣，學習速度快，計劃周全，執行快，而且不會出錯，那麼他的思維上超越人類是必然的。
現在如造車企業，已經有自動化機器人在生產，但會有人在那裡監控，一旦出什麼問題，還是要人去處理。
那麼未來將會發展成由人工只能去自行判斷與處理，基本上不需要人去干預了。
至於趨勢現在有兩種
如果能控制人工智慧，那將會以參謀或助手的形式輔助人類，如衣食住行還用工作，通通都能給你最佳的方案，那人類的文明會飛速發展。
如果不能控制人工智慧，那以人類的智商將無法與人工智慧抗衡，再加上自然界弱肉強食的法則，很難想像人類的文明會不會因此消失。
所以當你網路阿爾法狗與人類圍棋棋手的新聞，你會發現我們以把阿爾法狗稱作棋神，他不是真正的神，只是他的思維到達了人無法理解的更高智慧。
說個結論吧，學習人工智慧的學習方式，你會比別人學的更多，那你自然能走上人類弱肉強食的頂端。

⑤ 人工智慧未來十大趨勢

預測1

技術驅動業務，AI將無處不在。

隨著企業開始逐步採用AI和機器學習，AI最終有望應用於所有業務領域。甲骨文表示，未來企業除了實現技術賦能之外，還應當由技術驅動。在下一個十年，企業不僅要順應AI發展趨勢，還應將AI和新興技術嵌入到整個業務流程中。‍

預測2

企業將傾向於使用「現成可用」（預構建）的AI嵌入式應用，而不是「自建」AI應用。

對於大多數企業來說，構建應用本身就是一項困難、令人煩惱的工作，而這也並不是他們的主營業務，所以不具備內部數據的科學實力。甲骨文的一份研究報告顯示，部署預構建AI應用的企業是自行開發解決方案的企業數量的近兩倍。為了滿足這些需求，供應商必須做好准備，為客戶完成AI開發工作並提供現成可用的應用，幫助客戶迅速創造業務價值。

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預測3

數據充實功能將創造比以往更大的價值。

光有大量數據並不能讓AI發揮效用，企業需要做的是提供大量精準的數據。如今，企業不斷尋找更簡單的方法，以便在AI模型攝取數據之前對其數據記錄進行清理和充實。所幸的是，OracleDataFox數據引擎提供了此類功能，可幫助企業更加輕松的充實AI 所需的數據。‍

預測4

隨著數字助手日益完善，簡單的聊天機器人將在日常業務中成為主流。

未來，數字助手將成為一個重要的發展領域，因為AI可以幫助這些機器人更深入的理解請求背後的意圖和背景，幫助數字助手主動解決問題，並進一步採取行動進行預測，然後提供下一步建議。Oracle數字助手可在整個企業范圍內為Oracle SaaS提供預構建的數字助手技能，從而讓企業能夠充分運用這些功能。‍

預測5

AI將提高HR的效率。

對於HR和企業領導者來說，招聘優秀人才始終是一個棘手的問題。HR往往投入了大量時間來篩選簡歷、組織面試和進行跟進，但效果並不理想。具備自適應智能（AI）功能的HR應用可以簡化流程，改善求職者的體驗和招聘效果。具體來說，AI運用機器學習技術來持續完善招聘應用中的自動化建議。甲骨文表示，這些功能嵌入雲端HR應用後，企業領導者可以專注於實現企業的戰略目標，不必再忙於功能的技術開發。‍

預測6

AI將繼續重新定義經理的角色。

AI已經開始影響員工對經理的看法。甲骨文調查顯示，近三分之二的員工（64%）表示他們信任機器人超過信任經理。隨著AI繼續代替經理處理大量管理任務，經理將需要通過其他的方式來為團隊提供協助。這也意味著，經理的角色將繼續被重新定義。‍

預測7

AI將讓財務「一日關賬」成為可能。

長期以來，期間關賬和報告流程一直是財務團隊的瓶頸，它非常耗時，每個月都要佔用大量人力。試想，如果可以在一天之內完成關賬工作會怎樣？這就意味著財務團隊可以專注於關賬後分析，為企業提供極具價值的洞察。如今，這一切已指日可待。AI將實現完全自動化的財務流程，讓數據能夠從事務持續流動至分類賬，讓上面的假設成為事實。甲骨文表示，在2020年，藉助AI和機器學習，Oracle ERP雲和Oracle EPM雲將展現強大功能，財務流程將得以簡化、提高效率。‍

預測8

智能和自動化將進一步提高財務生產力和敏捷性。

甲骨文研究報告表明，有了AI的支持，財務錯誤平均減少了37%；61%的企業表示，AI減少了完成到期任務所需的工時；65%的企業將生成法定報告所需的時間減少了1-2 周。AI還幫助企業將預測准確性平均提高了32%。‍

預測9

AI將改進供應鏈流程，大幅提升效率。

AI將成為企業「不間斷的」效率提升利器。藉助聊天機器人和AI，供應鏈專業人員可以在簡單的會話式用戶界面中，更有效地監視運營並自動更新，從而減少手動工作並提高准確性。甲骨文表示，物聯網和人工智慧可以幫助企業優化運營並防止停機，這兩項技術有助於實現高效的路線運輸，並在發貨前協調倉庫運營。物聯網和人工智慧還可以對生產機器進行預測性維護，防止停機。‍

預測10

人工智慧將讓個性化、可持續的大規模製造成為現實。

如今，體驗經濟以及面向企業（B2B）和消費者（B2C）的可持續、個性化、互聯的製造業務模式是未來發展趨勢，而以AI、大數據等為代表的新興技術，正是實現這一前景的核心驅動力。無處不在的數字智能將貫穿企業從創意構思、售後服務、合同管理到客戶忠誠度管理的整個價值鏈中。在這其中，AI將幫助打造更加智能的自治生產設備和流程，並持續優化客戶體驗。‍

⑥ 人工智慧未來發展趨勢怎樣

誕生1940s-1950s
1950 阿蘭·圖靈（Alan Turing）發表論文《COMPUTING MACHINERY AND INTELLIGENCE》，預言創造出具有真正智能的機器的可能性，提出圖靈測試：如果一台機器能夠與人類展開對話而不能被辨別出其機器身份，則稱這台機器具有智能。圖靈測試是人工智慧哲學方面第一個嚴肅的提案。
1951 馬文·明斯基（Marvin Minsky）和迪恩·愛德蒙（Dean Edmunds）打造了第一個人工神經網路。
1956 約翰·麥卡錫（John McCarthy）在達特茅斯會議上首次提出「AI」術語。此次會議也被視為人工智慧正式誕生的標志。
發展1950s-1960s
1956年，達特茅斯會議之後的十幾年是人工智慧的黃金年代。
1957 弗蘭克·羅森布拉特（Frank Rosenblatt）提出感知器「perceptron」，成為後來許多神經網路的基礎。
1958 約翰·麥卡錫（John McCarthy）開發編程語言Lisp，至今Lisp仍是人工智慧研究中最流行的編程語言。
1959 約翰·麥卡錫提出「AdviceTaker」概念，這個假想程序可以被看作第一個完整的人工智慧系統。
1964 丹尼爾·鮑勃羅（Daniel Bobrow）開發了一個自然語言理解程序「STUDENT」。
低谷1960s-1970s
20世紀60年代中期，人工智慧開始遭遇批評，研

⑦ 人工智慧的發展前景趨勢

第一：智能化是未來的重要趨勢之一。隨著互聯網的發展，大數據、雲計算和物聯網等相關技術會陸續普及應用，在這個大背景下，智能化必然是發展趨勢之一。人工智慧相關技術將首先在互聯網行業開始應用，然後陸續普及到其他行業。所以，從大的發展前景來看，人工智慧相關領域的發展前景還是非常廣闊的。

第二：產業互聯網的發展必然會帶動人工智慧的發展。互聯網當前正在從消費互聯網向產業互聯網發展，產業互聯網將綜合應用物聯網、大數據和人工智慧等相關技術來賦能廣大傳統行業，人工智慧作為重要的技術之一，必然會在產業互聯網發展的過程中釋放出大量的就業崗位。

第三：人工智慧技術將成為職場人的必備技能之一。隨著智能體逐漸走進生產環境，未來職場人在工作過程中將會頻繁的與大量的智能體進行交流和合作，這對於職場人提出了新的要求，就是需要掌握人工智慧的相關技術。從這個角度來看，未來掌握人工智慧技術將成為一個必然的趨勢，相關技能的教育市場也會迎來巨大的發展機會。