人工智能技术之七-人工智能技术之七大领域

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能技术之七的问题，于是小编就整理了4个相关介绍人工智能技术之七的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能哪个方向发展前景好？
2. 关于人工智能，你了解多少？
3. 人工智能的智能化主要体现在哪些方面呢？
4. 人工智能需要学习哪些数学知识？

人工智能哪个方向发展前景好？

人工智能的未来发展前景。 智能化生产是工业互联网发展的最终诉求之一，智能化生产涉及到的内容非常多，除了人工智能技术之外，还涉及到物联网、大数据和云计算等技术，所以智能化生产能够全面带动一系列新技术的落地应用。

人工智能专业就业方向。 科研机构(机器人研究所等)、软硬件开发人员、高校讲师等。 在国内的话就业前景是比较好的，国内产业升级，IT行业的转型工业和机器人和智能机器人以及可穿戴设备的研发将来都是强烈的热点。

1、农业

许多人工智能技术已被用于农业，如在无人机，喷洒农药除草、实时监测作物状况、材料***购、数据收集、灌溉、收获和销售。通过人工智能设备终端的应用，农业和畜牧业的产量得到了很大的提高，许多人工成本和时间成本也大大降低。

2、通信

智能呼出系统、客户数据处理（订单管理系统）、通讯故障排除、病毒拦截（360等。），骚扰信息拦截等。

3、医疗

关于人工智能，你了解多少？

我所了解的人工智能大概有以下几方面:

一，没有自我意识。它不知道有自己存在。阿尔法狗战胜所有顶级人类棋手，但是它不知道自己在下棋。

二，没有情感。它可以顶替人做好多的事情，不过，它没有欣喜与痛苦，没有欲望和失望，没有亲情与友情，是冰冷的机器。

三，没有智商。虽然，下棋人类已经完败于人工智能，但是人工智能并无智商，因为它的一切所作所为，都是执行的命令而已，即便有很多的行为超过人，那只是人类编写的程序高明而已。

四，进步会很快，有智慧很难。它发展一定会很快，很多新的算法会出现，看上去非常智能，但是不改机器的属性，很难拥有真正的智慧。

四，不会下我的奇袭象棋。不完全信息博弈，与棋手双方彼此的认识、心理活动关系密切，不是程序可以预先规定的，所以它会乱翻棋子，难以做出针对棋手特质的正确决策，最多，靠蒙下棋。

人工智能（artificial intelligence），从英文词源上其实更好精确的理解。artificial：人造的东西，intelligence：这其实是一个心理学术语，译做智能虽然没错，但未免略微将这个词的范畴广义化了一点，根据wiki的解释：capacity of logic，understanding，self-awareness，learning，emotional knowledge，reasoning，planning，creativity and problem solving。

根据这个解释，显然是将理性和感性分离了，所以人工智能在最初的定义上，就不包括“感受痛苦”的能力，“拥有欲望”的能力（我相信这是大多数人对人工智能恐惧的根源。

人工智能是且仅是一个思考工具，他和人类的区别是很明显的。

1.人工智能不以存在和延续自身为目的，他们不会有怕死，只是想活下去，想要得到快乐和幸福，想要被尊重等等无聊的需求。甚至可以说，他们没有需求。

1、市场规模：中国人工智能行业呈现高速增长态势

人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，近年来，中国人工智能产业在政策与技术双重[_a***_]下呈现高速增长态势。根据中国信通院数研中心测算，2020年中国人工智能产业规模为3031亿元人民币，同比增长15.1%。中国人工智能产业规模增速超过全球。

注：中国信通院的市场规模根据IDC数据测算，统计口径与IDC一致，即包括软件、硬件与服务市场。

2、竞争格局：中国人工智能企业主要分布在应用层 占比超过80%

——中国人工智能企业全产业链布局完善

我国作为全球人工智能领域发展较好的地区，无论是人工智能领域的基础层、技术层、应用层，还是人工智能的硬件产品、软件产品及服务，我国企业都有涉及。在国内，除去讯飞等垂直类企业，真正在人工智能有所长进的巨头依然是百度、阿里、腾讯这三家。

1、什么是人工智能

张诚（复旦大学管理学院教授）：

随着人工智能在对特征背后规则的了解方面的突破，并结合强化的计算能力和大量数据的可得，它在对专业知识的记忆、总结和学习能力上都体现出非常吸引人的投资价值，换句话说，它可以在短期内创造大量低成本的具有足够知识水平的专业人士，避免了人的长期培养、对遗忘知识的不断对抗，以及学习总结能力的差异到来的问题。即便出于当前伦理、规则约束或能力的不完全，尚无法代替人做决策，但已经可以作为人类决策的很好辅助和补充。

郁培文（复旦大学管理学院副教授）：

人工智能这一波的进步在于，科学家们找到了更聪明和有效的方法来建立输入数据和输出之间的联系，从而大大提升了预测的准确度。然而，能用这类方法解决的预测问题至少要满足如下几个条件：一，可量化。比如需要有明确的可量化的输入和输出。二，问题的结构比较平稳。比如输入的极微小变化不会引起结果的巨大差异。三，合适的数据。

2、人工智能的应用场景

胥正川（复旦大学管理学院副教授）：

以前说中国“缺芯少屏”，今天“屏”的问题，我们基本解决了，但“芯”的问题仍然没解决，是比较糟糕的事情。下面的基础支撑、上面的核心技术，最后都要用在应用场景上。

中国要想发展人工智能，要做到几点：1、要建立完善的AI应用的生态系统；2、***要率先***用AI；3、要推动人工智能和传统行业的融合；4、对劳动力大军进行再培训，让他们承担新的工作，同时要构建完善的人才体系；5、建立***和法律的共识。

复旦大学管理学院联•首 CxO Talk：

人工智能的智能化主要体现在哪些方面呢？

如今的人工智能还不是真正的智能，只是一些高技术。技术提高足够的高度后，看起来很像智能。

智能和技术之间有着本质的区别，智能的东西不会因为学习和传授直接得到，而技术是可以。

人工智能主要体现以下几个方面：1.语音识别，读取，翻译，语音控制。2.人体识别，动作识别，手势识别，动作读取，解决方案，3.人形识别，面部表情识别，整体识别，4.感应，热感应，红外感应，声波感应。

人工智能在生活生产领域的体现，1.教育领域，最近有一个做al的正在替代知识分子的工作，这让很多守旧派人感到恐惧，2.医疗领域可以问诊，测量体检等等，3.农业领域采摘搬运，农药喷施，生产全流程控制方面，技术咨询，等等4.制造领域，替代人工。5.服务业，客服，清洁等，6.安保行业，7.情感陪护伴侣。等等

首先从科学思维的前来讲，理论科学思维进与实践智慧艺术科学，有规律的意识科学模式，自然会有理论的科学思维艺术，也会有实践智能科学办法，及智能科学的危机感，智能科学与智慧艺术思维科学有啥区别，智能科学应用科技智慧思维的模式是否有格式化思维出现，科学理念就是科技旦生智慧思维艺术科学，带电物体有可能被智能科学代替，脉冲光波与天文学己形成智能科意识，思维科学要虚心体会衣食住行的智能思维进化论的科学。

人工智能需要学习哪些数学知识？

数学、统计学与编程一起构成了数据科学（data science）的基础，而数据科学，是人工智能的基本知识之一，因此，学习这些基础是极为重要的：

1、线性代数（Linear Algebra）

2、随机变量（Random Variables）

3、统计分布（Statistical Distributions）

4、概率论（Probability theory）。包括：矩量母函数（Moment Generating Function，简称MGF），CGF，均值（Mean），中位数（Median），众数（Mode），最大似然估计方差（Variance Maximum likelihood Expectation），中心极限定理（Central Limit Theorems），方差分析（Analysis of Variance，简称ANOVA）

5、微积分（Calculus）

6、拟合分析（Fitting of a distribution）

7、样本（Sampling）

8、统计学***设检验（Testing of a hypothesis）

9、贝叶斯建模（Bayesian Modeling）

到此，以上就是小编对于人工智能技术之七的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术之七的4点解答对大家有用。

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