人工智能时代正
① 人工智能时代，我们需要怎样的教育
从发展趋势来看，今后教育活动中势必会有越来越多人工智能的身影：它可以作为助教或家教老师，为孩子们提供实时反馈和答疑服务，有不会的问题，请直接问；在教学中，人工智能已具备图像识别和语义分析技术，或许过不了多久就能帮老师批改作业和答卷，减轻老师的负担；如果想得再远一点，人工智能或许有助于增加优质教育资源的供给，让更多孩子享受“名师”服务。
以上这些还只是“术”的层面，那“道”呢？会不会影响教育理念、教学规律？比如说，“高考机器人”在“刷题”数量不多、无法准确理解人类语言的情况下，获得的分数就已经超过了大多数高中生。所以，相比“题海战术”，让学生真正理解知识、真正知其所以然更为重要。在这方面，今后人工智能或许能针对学生的薄弱环节，定制、推送知识点，帮孩子们告别“题海”。
② 人工智能时代的来临，你最期待的是什么
出门上班时，无人驾驶汽车会自动来接你，走进办公室，智能桌子会立刻为你打开邮箱和一天的工作日程表，这一切已经不再被认为是科幻小说，现在就已经有一半成为了现实。
③ 人工智能时代真的来临了吗
AI时代即将来临？
人工智能（AI）的发展路程
艾伦·麦席森·图灵，计算机逻辑的奠基者，被誉为”人工智能之父“。在1950年，他通过一篇名为《计算机与智能》的论文中，提出了自此以后60年甚至乃至我们未来数百年，诸多科学家们不断奋斗的目标：图灵测试。
图灵测试是什么？
简单的来说，就是当我们通过打字聊天的方式长时间的和一个计算机进行提问，如果计算机给出的回答可以让30%以上的人类判断不出和自己进行对话的是计算机，那么它就通过了图灵测试。
“图灵测试”作为对AI与否提供了一个重要的衡量标准，如果有机器能够通过图灵测试，那它就是一个完全意义上的智能机，和人没有区别，可以被称作“他”或者“她”了。
在图灵测试诞生后的第6年，达特茅斯的 AI 会议正式召开并开创了人工智能 Artificial Intelligence 这个词之后，无数计算机科学家、电子科学家、语言学家、神经科学家、心理学家等等汇聚在这面大旗下，尝试推动智能系统、计算理论、生物智慧、仿人类智慧系统设计的研究，不过一如大家所见，太多的问题和概念都一股脑装在了「人工智能」这个大筐里，普通民众也养成了用「机器够不够像人」和「机器和人谁厉害」评价技术成果的坏习惯。
在六七十年代，人工智能持续是一个很重要的议题，那个时代有很多重要的算法涌现出来，但是随后人工智能迎来了他的第一个低潮，那么原因是什么？
因为当时很多的工程师、科学家发现，当时的算法和人工智能只能解决比较狭窄领域的问题，那么问题在哪儿？
实际上是在于计算机的算力是不够的。
在80年代的时候，人工智能出现了第二波的浪潮。
比如出现了人工神经网络、专家系统等领先的算法。当时算力也同步有了提升，有很多像IBM这种大型的计算机的出现，使得一些实际问题可以应用和解决。
然而，在80年代人工智能又迎来了第二波低谷，当时个人电脑渐渐的开始普及，但是像大型专业计算机资源，造价和成本依然非常高。渐渐地，像美国政府，开始缩减对于这方面的预算、资源，带来了这一波的低谷。
最后，众所周知的人工智能第三个浪潮，也就是我们现在经历的这个时代。
从20世纪初开始，我们迎来了深度学习的算法、AlphaGo、谷歌DeepMind等一系列的技术的创新。算力、数据资源爆炸式的增长，使得算法有了一个大幅的提升。
以前计算机不能解决的问题，比如语音识别、图像识别，包括现在的自然原处理等这些领域，都有了非常大幅的提升。
刚才说的是人工智能的发展浪潮，其实大家可以注意到，算法的提升和整个智能技术的提升是分不开的，同时也跟算力基础、计算的基础设施以及数据量，也是密不可分的。
信息化、大数据化、然后才是智能化
我提出一个概念，在智能化的时代，我们实际上是需要经历几个步骤：首先是信息化，然后是大数据化，最后才是智能化。
我们可以看一下我们了解的行业大概处于一个什么样的阶段？
我们以医疗行业为例，比如大家觉得医疗行业目前是处于什么阶段呐？
答案是：信息化。
尤其是在中国，有些比较大型的三甲医院，比如协和、301或者北大医院，目前是在从信息化慢慢向大数据提升的阶段。
有一个最简单的例子，之前我们去接触一个老中医，然后这个中医院的院长说：“我们想做大数据，我们有10万个病人的数据。”我们听了以后挺高兴的，数据量也不小了。接着，这个老中医就拿出厚厚的一大叠病历本，他有一百个大本，每个本上一页是一个病人的手写记录，每一本有一千个病人，所以加起来有10万个病人。当时就非常傻眼了，这个我们怎么分析？
以医疗行业为例，我们所说的信息化，实际上是包括病例的电子化，医院的信息系统、图像管理系统等。而在目前这个阶段，这些系统的数据资源是没有打通的，所以还没有达到大数据化的阶段。
如果把这些数据资源打通，才可以实现以一个病人为中心，可以看到他入院的记录、诊断记录、住院记录，也可以看到他的影像数据，才可以形成一个全方位的数据。而且，从时间轴上来说，这样的数据记录，才可以形成大数据，并且通过智能算法，来帮助医生来决策需要什么样的治疗，需要在什么样的阶段做一些辅助。
而这个对医药医疗行业来说，是需要一个持续的发展的一个过程。
④ 未来进入人工智能时代，我们会做什么工作
感觉肯定会抢人类饭碗，这几乎是趋势。
但人类可以做其它工作，很多工作是人工智能做不了的。。
而且五年不太现实吧，普及的时间都不够
技术统一，测试和试用的时间感觉都不只五年
⑤ 人工智能时代，哪个方向最有前景
场景应用了，比如说AI养猪比常规养猪，轻松，投入产出比高，你可以承包一个养猪内场，布局AI养猪，或者大棚种容植，AI控制温度，营养元素等，比常规大棚轻松，投入产出比高，你就可以去试试，AI+农业我想真正到了可以应用的时候，国家应该还会有扶持的，可能免税啊什么的。
⑥ 人工智能时代的到来，人工智能未来有发展状况吗
随着深度学习技术的成熟，AI人工智能正在逐步从尖端技术慢慢变得普及。AlphaGo和人类的对弈，并不是我们以往所理解的电子游戏，电子游戏的水平永远不会提升，而AlphaGo则具备了人工智能最关键的“深度学习”功能。AlphaGo中有两个深度神经网络，Value Networks（价值网络）和 Policy Networks（策略网络）。其中Value Networks评估棋盘选点位置，Policy Networks选择落子。这些神经网络模型通过一种新的方法训练，结合人类专家比赛中学到的棋谱，以及在自己和自己下棋（Self-Play）中进行强化学习。也就是说，人工智能的存在，能够让AlphaGo的围棋水平在学习中不断上升。
人工智能的技术应用主要是在以下几个方面：
自然语言处理（包括语音和语义识别、自动翻译）、计算机视觉（图像识别）、知识表示、自动推理（包括规划和决策）、机器学习和机器人学。按照技术类别来分，可以分成感知输入和学习与训练两种。计算机通过语音识别、图像识别、读取知识库、人机交互、物理传感等方式，获得音视频的感知输入，然后从大数据中进行学习，得到一个有决策和创造能力的大脑。
从上世纪八九十年代的PC时代，进入到互联网时代后，给我们带来的是信息的爆炸和信息载体的去中心化。而网络信息获取渠道从PC转移到移动端后，万物互联成为趋势，但技术的限制导致移动互联网难以催生出更多的新应用和商业模式。而如今，人工智能已经成为这个时代最激动人心、最值得期待的技术，将成为未来10年乃至更长时间内IT产业发展的焦点。
人工智能概念其实在上世纪80年代就已经炒得火热，但是软硬件两方面的技术局限使其沉迷了很长一段时间。而现在，大规模并行计算、大数据、深度学习算法和人脑芯片这四大催化剂的发展，以及计算成本的降低，使得人工智能技术突飞猛进。
⑦ 人工智能时代求职的挑战
这个框比较大而远，可度娘“类人哲学”！