应用需求人工智能-应用需求人工智能是什么
大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于应用需求人工智能的问题,于是小编就整理了3个相关介绍应用需求人工智能的解答,让我们一起看看吧。
人工智能具体涉及哪些领域?
核心技术板块(AI芯片、IC、计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、生物识别技术、人脸识别技术、语音识别、大数据处理等)
2、智能终端板块(VR/AR、人工智能服务平台、家居智能终端、3G/4G智能终端、金融智能终端、移动智能终端、智能终端软件、智能硬件、软件开发平台、应用系统等)
3、智慧教育板块(教育机器人、智慧教育系统、智慧学校、人工智能
人工智能的主要应用领域有:1、强化学习领域;2、生成模型领域;3、记忆网络领域;4、数据学习领域;5、仿真环境领域;6、医疗技术领域;7、教育领域;8、物流管理领域。
机器翻译,智能控制,专家系统,机器人学,语言和图像理解,遗传编程机器人工厂,自动程序设计,航天应用,庞大的信息处理,储存与管理,执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等
作为一名科技工作者,同时也是一名教育工作者,我来回答一下这个问题。
从专业学科的角度来看,人工智能涉及到哲学、数学、计算机、控制学、经济学、神经学和语言学等学科,所以人工智能是一个非常典型的交叉学科,不仅知识量比较大,学习难度也相对比较高。虽然人工智能领域经过了半个多世纪的发展,但是目前人工智能领域的知识体系依然处在发展的初期,所以长期以来人工智能领域的人才培养,一直以研究生教育为主。
从人工智能技术体系目前的研发方向来看,主要有六大研究方向,涉及到计算机视觉、自然语言处理、机器学习(深度学习)、机器人学、自动推理和知识表示,其中计算机视觉、自然语言处理和机器学习这三个方向的热度比较高,很多研究生也更愿意选择这三个研究方向。
人工智能领域的研发涉及到三个大的基础,分别是数据、算力和算法,所以要想从事人工智能领域的研发也需要重视场景的搭建,这也是为[_a***_]大数据和云计算对于人工智能研发比较重要的原因。大数据和人工智能在技术体系结构上有较强的关联性,比如机器学习就是大数据两个重要的数据分析方式之一,所以很多从事大数据的研发人员,要想转向到人工智能领域也会更容易一些。
在产业互联网时代,人工智能与传统行业的结合也会越来越紧密,比如智能装备就是当前一个热点的研究领域。除此之外,人工智能与出行、医疗、教育、金融等领域的结合也越来越密切,所以人工智能涉及到的行业领域也非常广泛。
我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言,或者私信我!
核心技术板块(AI芯片、IC、计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、生物识别技术、人脸识别技术、语音识别、大数据处理等)
2、智能终端板块(VR/AR、人工智能服务平台、家居智能终端、3G/4G智能终端、金融智能终端、移动智能终端、智能终端软件、智能硬件、软件开发平台、应用系统等)
3、智慧教育板块(教育机器人、智慧教育系统、智慧学校、人工智能
人工智能时代需要怎样的技能人才?
复杂规则下的工作不容易被人工智能取代。
象棋、围棋、即时战略电子游戏,在这三个领域人工智能已经称王。但这三个领域是有限规则下的领域,算法可以穷尽可能出现的情景。
在开放的复杂规则环境下,人工智能还没有成功的案例。比如自动驾驶领域,没有公司宣布完全不需要人工干预。比如人工智能问答领域,人工智能经常被人类调戏和鄙视。
简单重复有限规则的工作,会被自动化(人工智能是自动化之一)取代。
开放复杂规则的工作,仍然靠人。
人工智能时代,首先需要可以写人工智能代码的人,去不断修正程序。然后是各行各业的专业人士,用来训练机器人,让机器人越来越聪明。但是人类比其他动物高级的除了学习能力之外,还有就是创造能力、想象力以及情感,这个是机器人很难替代的,因为机器人是按照人类事先设置好的目标来设计的。
所以我们要多学习知识,开发自己的大脑,提升创造能力和想象力。情感能力主要体现在文化认同感,反过来也会激发创造力和想象力。
人工智能时代的合格技能技术人才必须实现从态度到实践、从理念到行为、从内在到外在的全面跃迁,在理念层面、专业层面和实践层面掌握与机器竞争、对话、合作的能力。
人工智能时代的到来已经产生了一些之前没听说过的新职位如“自然语言处理”“语音识别工程师”以及人工智能、机器人产品经理等,甚至有人断言,未来还将可能出现“机器人道德评估师”“机器人暴力评估师”等职位。做互联网报道的媒体人等“旧职位”在“人工智能化”升级后,需转型做人工智能领域的垂直媒体等。对于人工智能时代的技能人才而言,专业是第一位的,不仅要有过硬的专业知识,更要有能够把自己所掌握的理论、知识和先进做法推而广之的能力。
面对大数据、人工智能、区块链等提出的知识化挑战以及我们冲击高精尖技术的现实需求,我们必须培养一批具有真才实学的执行者,即能“揽瓷器活”的“金刚钻”。需要注意的是,技能型人才队伍的建设应该是有等级层次、分门别类的。针对那些我国当前处于零起点、空白状态的领域的基础攻关,应该能够沉下心、耐得住寂寞,从零开始培养特定人才;与此同时,对于那些当前急需的大数据分析、人工智能、智慧***等方面的人才建设与培养,也应该加大力度,从而打造一支能够匹配我国全门类制造的人才队伍。
如果从技能人才说,人工智能需要硬件和软件结合的技能人才。
从信息技术的发展看,今天的物联网技术已经让人类从获取信息向通过信息控制万物发展了,也就是说各行各业还有家庭都在物联网的范畴之下。比如工业的发展是在工业机器人(工业自动化)互联的基础下发展的,对工人来说,他不但要掌握机电的技能,还要掌握信息控制也就是编程的技能。
从现在工业自动化的发展看,不是机器人换人,而是人控制自动化生产线(也可以说成是工业机器人)去生产。那如果出现故障呢?就需要有硬软结合技能背景的人才了,而这样的人才在今后是大量需要的。
与其说人工智能时代是换掉人,不如说人工智能是让人才升级的时代。
再看智能无人驾驶,其实也需要人的,只是把人放在后台了。而且从机器学习的角度说,无人驾驶是需要大量的技能人才去教机器的,更何况无人驾驶就算进入社会,也是有相当一段时间在后台是需要大量技能人才的。
今天的物联网时代,控制万物是需要大量硬软结合的技能人才。
科技人工时代,我从自动化领域来理解,在机械制造行业,生产机器的自动化程度越来越高,像绕电机,水泵轴的加工,许多工厂都实现了自动生厂,伴随自动化程度提高,产品的质量和产量以及效率也在提升,这些大数据又可以通过物联网来沟通,将车间产品的数据通过物联网平台送到数据庫,数据库软件做提取分析,将一手数据送给公司,在遥远的城市远端也能读取,现在就要求的电气工程师,需要在电气方面有好的功底,在计算机网络方面也要有基础,综合的去应对这个大数据时代
现在人工智能发展如何?未来前景会怎么样?
《机器人的现在与未来》
今天我们看到机器手代替人类工作,机器主持人上岗,无人商场,无人驾驶汽车🚗……。从人类的活动范围看,大部分已经陷入人工智能的指挥圈,外出要用导航仪,走路有手机记录你的步数,连钱都在人工智能手里。人类已经离不开人工智能了,作为人工智能的个体——机器人与人类还有很大距离,但是,就工作量来看,人工智能的工作量与人类的工作量有多少差距?比较一下就清楚了。
人工智能之间很容易对接,协同工作,人类却很难团结一致。未来,当人们在屏幕前,面部表情随着机器人播报的内容不断的变化时,机器人泰然自若,嘲弄般的调动着所有人的每一块肌肉,通过扫描人的每一块肌肉的变化,即可分析判断出每个人的心理变化和思维方式,进而将其翻译成文字,人类在机器人眼里没有秘密,而每一个机器人在人的眼里都是个密,因为只有设计者知道它的密码。如果设计者不约束自己,把生物技术与智能技术结合后,科幻真的就变成了现实。芯片植入、基因断接、克隆技术将设计出半有机半无机的人,纯有机人看不透无机人、和半无机人,因为只有设计者知道密码,无机人和半有机人,通过扫描有机人的肌肉、心电图、脑电图变化即可翻译出被扫描者的一切。即使半有机人,肌肉的变化也会出卖自己。所以被设计者操控的机器人,在其他有机人眼里就是玉帝,因为它知道每个人的一切,而人对玉帝的一切一无所知。为了保守自己的隐私,人们必须把自己包藏起来,屏蔽机器人的扫描,或者拥有自己的机器人去扫描别人,如此才能知己知彼,安心的相处。未来,每个人身边会有个影子机器人就想今天的手机一样跟着自己,至于外表的模仿更容易实现。可怕的是,有机人死前,影子的死活由他说了算,如果他不愿意、或者忘记了、或者不能够关闭影子的开关,影子机器人将继续存活下去,而且会不断的进化自己、完善自己,没有密码的人类对它好无办法,因为它能看透每个人。
到此,以上就是小编对于应用需求人工智能的问题就介绍到这了,希望介绍关于应用需求人工智能的3点解答对大家有用。
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