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人工智能应用现状调研-人工智能应用现状调研报告
C0f3d30c8时间2024-06-01 18:03:06分类应用领域浏览39
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能应用现状调研的问题，于是小编就整理了4个相关介绍人工智能应用现状调研的解答，让我们一起看看吧。
- 翻译行业前景怎么样，会被人工智能取代吗？
- 人工智能、大数据、机器人成大学新增热门专业，未来就业前景如何？
- 既然散户买股票一定亏，那么用人工智能自动与之反向买卖，并放大10倍，能赚么？
- 阿尔法狗战胜围棋界顶尖高手李世石，人工智能经历了怎样的涅槃？
翻译行业前景怎么样，会被人工智能取代吗？
先说笔译，近几年人工智能翻译的水平可以说是有了突飞猛进的提高。记得以前机翻的文章根本没法用，语法一塌糊涂，只能做个参考。
但现在的机翻结果基本80%左右是正确的，有时候简单的句子几乎可以达到100%。感觉用人工智能翻译大大的提高了工作效率。
再说口译，目前已经有可以实现同传的便携机器了，双方都戴上蓝牙耳机，然后通过机器翻译来交流。不过人工智能的口译水平就没有笔译的那么理想了，简单的句子还可以，稍有难度的交流就不行了。
现在国内像讯飞科技这样的公司已经可以把语音与文字互转的功能做的很好了，那么理论上从语音到文字、再由文字到语音的转换过程，应该也是可以实现的。
相信不远的将来人工智能翻译的口译也可以有更好的表现，为不同语言之间的人们交流带来更多的便捷。
翻译行业会被人工智能取代吗？
这个问题就好比有人问财务工作以后是否会被人工智能取代是一个道理。
那些简单重复的东西将来一定会被取代，语言也是一样。简单的、有固定规则的表达句式很容易被编码，然后由人工智能完成互译。
但是那些复杂的、不固定的表达方式，例如文学作品、即兴的演讲等，完全人工智能化应该是有相当难度的，短时间内不太可能。
不仅是翻译行业，所有行业都要思考，到底什么是不会被人工智能取代的核心竞争力。
随着全球化经济的不断发展，国内对于翻译行业的需求也越来越大，使翻译行业成为一个热门专业。现在外语翻译的需求量也是蛮大的，关键点是要学精，最好对某一方面特别通晓或有其他的专业背景。
人工智能的快速发展在给人们日常生活带来诸多便利的同时，也给相关领域带来不少困惑，对于人工智能是否会取代人工翻译，目前看不需要担心，说一下机器翻译MT的问题，的确目前很多对质量要求不高的客户会直接使用免费的MT，然后人工简单修改一下。但真正对译文质量要求高的客户，还是需要人工来翻译处理的，现在的利用人工智能的MT译文虽然比以前的统计式机器翻译好了那么一些，但还远远达不到“信达”的程度，尤其在专业领域。机器翻译确实不能完全替代人工，尤其是在一些上下文与情感取向的判断上，机器永远无法替代人类。机器翻译时代对后期编辑的要求很高，因此，人力翻译仍不可或缺。今天的人工智能翻译在情感表达、深层理解，特别是具有中国特色话语体系的翻译方面，尚有很大的局限性。因此，最好的办法就是人力翻译和人工智能相结合。人工翻译在可见的未来不会被机器翻译所取代，但是人工翻译将会被掌握机器翻译辅助手段的新人工翻译所取代。
去年第三届世界互联网大会，搜狗首秀了 AI 黑科技——机器同传。此后，搜狗一发不可收拾，今年5月份全球机器智能峰会（ GMIS 2017 ）会上，搜狗“汪仔”与人工速记 PK 4:1完胜，让人热血沸腾；9月初，搜狗语音交互中心机器翻译团队斩获国际顶级比赛 WMT 双料冠军。（ WMT 全称是 Workshop on Machine Translation，是由来自欧洲和美国的高校、研究机构的研究人员联合举办的业界公认的国际顶级机器翻译比赛之一。合伙君注）
CEO 王小川致员工内部信中，有着这样激动人心的描述：“已经没有人怀疑搜狗的生存问题了，唯一的悬念就是搜狗能否在搜索领域实现颠覆，能否在人工智能领域引领重大的创新。”
不少“外部人”看了信也热血澎湃，毕竟翻译领域人工成本高居不下，如果能用 AI 解决高成本问题，无疑劫走其中大部分的红利。
所以，AI 翻译是下一个创业的风口吗？笔者认为，现在时机尚不成熟。
首先，创业公司缺乏大规模参考数据。
Google 是较为典型的[_a***_]，产品用户数量推动产品多语言本地化，从而加大对于翻译高效、准确、低成本的需求，倒逼翻译产品的诞生。而AI翻译产品恰好能够解决这些痛点，产品与公司科技感使命的调性不谋而合。
从 AI 翻译本身来讲，AI 技术需要把海量的数据通过优良的算法，运用现代并联分布式计算出来。搜索功能提供用户行为数据，为人工智能提供了海量的价值数据。据相关资料显示，搜狗每日语音识别的 PV 是在2.6亿次，产生的语料规模是22万小时。
大数据无疑是难攻克的一个点，用户数据基本被中国互联网的几大巨头所吸引，互联网现阶段，难以出现航母级产品与之抗衡。
短期来看不太可能，两种语言之间不是简单的一一对应，无论是语境还是前后内容都会对一句话的意思带来改变，特别在文化差异下，有些话不是简单的字面意思，需要确切了解语言背后的文化才能对应翻译出来，缺少内涵的翻译是没有灵魂的。
不过长期来看随着ai学习能力的提升，还是很有机会达成人类拥有的水平的，不过应该没那么快，现在翻译行业的需求还是很大的，世界已经是一个整体，文化之间的交流与碰撞很多时候就依赖于翻译的帮助，其实最主要的还是你是否喜欢这个行业，如果光看前景肯定有更好的选择，不过这个行业也不差就是~
产值稳步增长
根据中国翻译协会的统计，2021年中国以语言服务为主营业务的企业数量达到9656家，与2019年相比增加了806家，企业总产值也实现稳步增长，达到554亿元，与2019年相比上升了25.6%。
从企业规模来看，截至2021年底，中国语言服务企业中注册资本在100万元以上的企业数量仅占总数量的17.86%，而注册资本在0-10万元的企业数量占到了总数量的42.69%;整体来看，中国语言服务行业企业规模普遍较小。
从产值分布来看，注册资本在100-500万元的1265家企业创造了177.1亿元的产值，占行业总产值的31.94%，是行业的中坚力量。
“一带一路”沿线国家翻译业务显著增长
随着我国“一带一路”***的不断推进，国内企业与“一带一路”沿线国家的贸易往来与文化交流日益频繁，相关翻译业务量也显著增长。2021年，***语、俄语、德语、英语和白俄罗斯语为语言服务市场最急需的五个语种。
人工智能、大数据、机器人成大学新增热门专业，未来就业前景如何？
既然大学都与时俱进将人工智能、大数椐、机器人新增为热门专业，其未来就业前景当然看好。现在各大高校加强了教学调研，根据社会发展需要，认真进行教学改革和专业设置，积极培养学以致用，学用结合，知识储备，科技攻坚复合型人才，校校联合，校企联合，就业有保障。
此时一位内心毫无波动的IT码农路过，并留下了个人见解。
先啦说说机器人专业吧，机器人专业的话无外乎是要写大部分的电路方面的知识，其未来的前景似乎是挺好的，然而，电路方面的知识是没那么容易学的，水挺深的。特别是如果自己课后还想玩的话，作为学生，硬件方面的东西每个月的支出都不会小。
而最近一段时间来讲，大数据和人工智能都是挺热的，几乎都被人耳熟能详了。上到国家在推崇，下到各种企业单位在竞争相关人才，可以看出来，两个前景似乎都挺好的。
大数据的话，目前我看，主要的一些工作无外乎就是数据分析、云计算等，而人工智能的话现在大都是使用深度学习和强化学习来给公司产品附能多一点，就像网易和头条的推荐算法，就是基于数据的***集和分析来形成模型，最后实现个性化推荐的。当然，机器学习的模型训练一般都需要大量的数据支持，而且数据的质量越高越好。
从现在这个情况来看的话，你可以先去更大招聘网站搜相关额职位的，目前来说，AI的岗位是比大数据的岗位要多得多的。大数据的岗位现在相对比较少，不外乎就是数据分析和云计算之类的，真的感觉没有AI的岗位多。主要原因或许是因为很多公司经过一轮互联网的洗礼，已经积累了一定的用户量了，所以，主要想着给产品附能然后增加更多的经济收益吧。
当然，说到最后，不得不提醒你的是，前景虽好，但不是每个人都可以去做的要结合自身的情况去考虑，前景再好，如果不合适你，不过是浪费自己的时间而已。还有一点不得不说的是，对于大学里的课程，除了部分的名校外，很多时候如果你仅仅只是靠课堂上的知识的话，学成之后出来你会发现你啥都不会。如果你真想从这些专业里面学一个好的，那么我建议你最好多花时间自己自学。这些专业都不是随便哪个人都能学好的，没有一定的数学物理以及算***底，基本是无望。
祝你好运。喜欢的小伙伴可以给我点赞或者是关注我哦。
谢邀，人工智能、大数据、机器人成大学新增热门专业，未来就业前景如何？
将来随着科学科技的迅速发展，人工智能、大数据、机器人三项都互联互通，未来就业也随着变化啦。
二，大数据。数据科学与大数据技术，专业是培养以计算机科学、统计分析为基础。具备经济、金融、物流、商业、贸易、管理相关学科的领域知识能推动并引领未来全球“互联网十"……高素质复合型人才。
三、机器人。机器人实际也是人工智能应用的一种形式。
因此，未来就业也是随着科学科技的变化所需而择定的因素。尤其是更需要懂得制造、功能、应用、管理、护理、维修、抢修、……等等这就应该是未来就业前景! (因本人文化水平有限，说得不对，请批评指正)。
愿祖国繁荣昌盛!
愿人民生活幸福!
既然你都说这些专业是热门专业了，那就业前景肯定要好于其它专业。
实际上，这些专业就是设计、制造和应用人工智能的专业。未来的竞争已经白热化了。现在的人工智能产品已经“阶段成熟”了。进入这个专业领域的人，都只能是创新，“开拓”自己的事业，获得“一席之地”，就像停车场车位已满，后来的车子就很难再停进去了。也就是说，现在的人工智能市场已经“饱和”，目前的人工智能产品已经够目前的产业市场的应用。所以，后来再“涌入”的人，如果没有创新，没有人工智能技术创新，很难占领各种应用市场。
所以，从这点来说，这个专业的就业前景趋于饱和。就像以前的计算机专业一样，就业前景暗淡了。
其实无论什么专业，在中国竞争都是一样剧烈的。都需要你有真本事，真正的创新开拓能力。人追逐热门专业就像开车变道一样，当你变道后，你就被堵了；真正还得靠你的车技，“开拓”前进之路。
看不出来吗？设置这些专业，首先就是解决许多高校教师的就业问题？让这些教师具备上岗能力，不知有何高招？批量生产的人才能否就业问题，留给“有大智慧”的后人解决吧！饭锅里能不能“炒”出钢来，要看是否是***年代，是吧？
既然散户买股票一定亏，那么用人工智能自动与之反向买卖，并放大10倍，能赚么？
首先纠正的是不是散户买股票一定亏，而是大部分的散户投机会亏而已，所以千万不要太武断，如果真的没人在市场里赚钱，那谁会进来股市投资！就是因为有人能够大赚，才会吸引资金不断的入市！
其次人工智能自动筛选出大部分的散户投资方向，然后进行买卖，其实是不可取的，因为你没有这样的人工智能技术，A股几亿的股民信息是一个非常庞大的数据。在这个数据为王的时代里，想要掌握这些数据就意味着你需要大量的资金和实力，所以真的等你有那么多资金和时间的时候，可能也已经错过了最好的投资节点！
最后，指出的是，放大10倍等同于杠杆，就算你对着市场大部分散户的反向进行操作，也会输多赢少！因为不要以为散户总是步步错，他们只是大部分的时候错，但也有赚钱的时候！那么如果你过于偏激，导致的结果就是因为自大，杠杆，甚至所谓靠着人工智能而失败！
不要把投资想的那么简单，也不要过于贪婪，如果能够靠着人工智能进行投资，巴菲特何必花那么多钱，请那么多人为他整理数据，做调研？？就是因为市场变化莫测，消息和信息不对称！所以，你的方法是绝对不可取的！
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不是所有的散户买股都会亏损，用人工智能炒股也不是都能赚钱，此前段子说谷歌研发了阿尔法狗在A股市场潜伏了36个月，不仅亏损，还呈现扩大的趋势，这段子的意思也是在说，或许连股神来国内炒股，可能也会赔的一塌糊涂。
主要的原因在于A股市场投机风气太重，股市机制不健全，导致股市难以稳定，经常出现熊长牛短的行情，而用人工智能炒股，这在后期是可以实现的，用反向买卖在期货市场已经有了，目前国内是股市是不行的，因为没有开通T+0，或者融券就算要做空，也需要有大数据支持才能增加胜率，也就是说，国内的券商已经具备了这种对冲风险的能力，散户目前还不行。
比如，国内券商拥有股民的所有持仓数据，能知道当下市场股民的持仓情况包括个股的风险和机会，就会运用股指期货做对冲，达到化解风险的目的，为什么中信证券能在3100点区域大量布局股指期货空单，大盘后面真的出现调整，这点是机构和券商的优势，大数据在支持。而国内的股民除了融券和股指有资金门槛外，基本没有风险对冲工具，就会导致股民亏损非常严重。
所以，人工智能在国内还只是摸索阶段，也不可能说就能在股市炒股，反向[_a1***_]目前需要大数据支持，而这些数据很多股民都不具备，只有券商可以做。
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阿尔法狗战胜围棋界顶尖高手李世石，人工智能经历了怎样的涅槃？
阿尔法狗战胜李世石，并不是人类历史上第一次人机对战，也并不是人类第一次输给人工智能。
1. 人工智能为什么会赢？它经历了怎样的涅槃？
人工智能为什么会赢，一言以蔽之，就是因为计算机拥有强大的计算机能力和存储能力。
计算机经过一段时间的训练，其可以掌握世界上几乎所有的棋谱，每一步怎么走，如何应对，当前情况下的分支遍历计算机都清清楚楚，所以它既能掌握全部的棋谱，知道对手怎么走以及如何应对，又拥有强大的计算能力（每秒计算几亿次），而且从来不犯错，想不赢都难呐！
人工智能也并非一开始就如此厉害，很早以前由于技术的限制，计算机cpu计算速度慢，能力较弱，存储系统低下等等原因，导致人工智能没有长足的进步，但是由于后期科技的发展，尤其是计算机科技的突飞猛进，为人工智能奠定了上面所描述的基础，于是我们才能看到人机大战并且人类输给了人工智能，全在于计算机系统技术的突飞猛进！
2. 其实阿尔法狗战胜李世石，并不是人类第一次输给人工智能。早在1996年2月10日，超级电脑深蓝首次挑战西洋棋世界冠军卡斯帕罗夫，但以2-4落败。比赛在2月17日结束。其後研究小组把深蓝加以改良，19*** 年 5 月 11 日，在人与计算机之间挑战赛的历史上可以说是历史性的一天。计算机在正常时限的比赛中首次击败了等级分排名世界第一的棋手。加里·卡斯帕罗夫以 2.5:3.5 （1胜2负3平）输给 IBM 的计算机程序 “深蓝”，可以说在那时人工智能就已经闪亮登场。
阿尔法狗战胜李世石震惊了当今世界。那场比赛之前，没有人认为李世石会输，结果李世石却以1：4的***吃了败仗！
通过对棋局的反复研究，人们开始认可了阿尔法狗的水平。不过，职业棋手仍然不相信机器围棋比人职业棋手还强。但是，随后阿尔法狗3：0战胜柯洁，干脆利索地让倔强的柯洁流下了绝望的泪水。此时此刻，人们才领悟到李世石第四局的那一胜是多么可贵。
机器围棋早在九十年代初期就开始风行起来了，不过，那时的机器围棋***用的是推理机的做法，通过围棋规则进行逻辑推理，求得下一手的落点。这样的程序最好的是业二的水平，广东陈教授的“乌鹭”代表了那时的最高水平。
阿尔法狗在思维模式方面实现了突破，它虽然也是推理机的结构，但却是在大数据基础上进行的，逻辑推理反而次之。这种通过对局～结果分析～再对局的循环反复，科学上称之为“深度学习”。
每下一盘棋，阿尔法狗都又进一步，要知道，两个机器对局一分钟就可以下一盘棋，因此，阿尔法狗的学习涨棋能力是人类棋手无法想象的。从李世石到柯洁，阿尔法狗的棋长了多少，恐怕没有人能够说清楚。
深度学习理论带给阿尔法狗的东西是惊人的，这意味着阿尔法狗不象以前的机器围棋甚至不象人类棋手那样有思维上的盲点，它啥棋都敢下。如今，人工智能围棋可以打出大量的新手，改写了不少传统的定式，这都是思想变化带来的裂变。
这种思维模式的改变导致的结局是惊人的，如今这样的人工智能处理方式已经被应用到现实生活的各个领域。人工智能不仅改变了围棋，更重要的是它改变了我们的思维方式，影响到了我们生活的每个角落。
到此，以上就是小编对于人工智能应用现状调研的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能应用现状调研的4点解答对大家有用。
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