人工智能发明应用前景-人工智能发明应用前景如何

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能发明应用前景的问题，于是小编就整理了5个相关介绍人工智能发明应用前景的解答，让我们一起看看吧。

1. 最早的有关人工智能的应用原型？
2. 人工智能能否创造剩余价值？你怎么看？
3. AI人工智能领域的创业风口，普通创业者该如何抓住？
4. 人工智能在未来有可能会具有发明创造的能力吗？
5. 腾讯AI机器人一秒写完演讲稿，未来哪些工作最容易被人工智能取代？

最早的有关人工智能的应用原型？

最早的人工智能应用原型可以追溯到20世纪50年代，由艾伦·图灵提出的图灵测试被认为是人工智能的起点。该测试旨在评估机器是否能够表现出与人类相似的智能。

随后，20世纪60年代，斯坦福大学的DENDRAL项目开发了一个能够自动推理有机化合物结构的系统，被认为是早期的人工智能应用原型之一。这些早期的原型为后来的人工智能技术的发展奠定了基础。

人工智能能否创造剩余价值？你怎么看？

首先说结论：剩余价值本身是马克思创造的剩余价值理论中的一个概念，根据剩余价值理论，人工智能不能创造剩余价值。

根据马克思的理论，剩余价值是指剥削劳动者所生产的新价值中的利润（劳动创造的价值和工资之间的差异），即“劳动者创造的被资产阶级无偿占有的劳动”。人工智能是人类研究发明的生产工具，在马克思主义经济雪中，被归类属于生产资料。生产资料不能创造剩余价值，劳动者才能创造生产价值。

但是，大家也不要担心，人工智能不能创造剩余价值，但是可以提升生产力水平，可以帮助企业创造利润。而企业要生存发展，靠的是利润，不是剩余价值。

这也就是为什么大部分人的直观感受是，剩余价值、商品内在价值，社会必要劳动时间等等这些马克思主义经济学概念，和现实生活中的商业实践关系不大。没学过马克思主义经济学，也不耽误做生意，搞商业。

AI人工智能领域的创业风口，普通创业者该如何抓住？

今年AI是一个大的风口，当然啦，AI被推上风口也不是一次两次的事情了。

如果是创业的化，可以利用AI做一些垂直细分领域的产品。

如医用人工智能机器人，财票机器人，酒店机器人等。

代理已面市AI产品，重点放在市场渠道开拓。

如果自身不具备技术并且也无招揽技术人才的实力，那么可以选择代理已面市的AI产品，自己去做市场渠道的开拓。

以数据获取为主的数据公司。

由于AI技术的算法注定了需要获取非常之多的数据，我们可以帮助很多AI公司想方设法去获取更多数据，做一家数据公司。

其实，AI人工智能已经悄悄地渗透到我们的普通生活中，所谓的风口，已经吹遍了千家万户，普通创业着稍不留神，就已经错过了大把机会。

先有智能导航，才有智能驾驶

别说AI人工智能是高科技，普通人触及不了创业风口。大家谁的手机上没有款导航软件？每个人都以为大公司在研究智能驾驶，却没想到智能驾驶的基础就是智能语音导航，而且导航就是悄悄地进入我们生活的，别以为风口离我们有多远。

智慧家居，其实也潜伏在我们生活中

我们能通过手机远程监控我们家里，家里的摄像头不仅仅有监控功能，还有互动功能，例如直播功能，在直播网红热火朝天的时候，这是不是一个机会？我们的冰箱装上互动设备，各种食材直接配送到家里，生鲜领域的创业者是不是一个机会？

不知道这里的“普通人”指的是什么？如果是完全没有人工智能相关技术或行业经验的人的话，即便现在是AI创业风口，也不建议为了“风口”进入这个行业。

首先，人工智能本身就是一个新兴行业，即便对这一领域没有深入了解的人也知道，人工智能涉及的技术非常的广，且高精尖。[_a***_]人脸识别、语义理解、雷达扫描、深度学习等，这都不是一个“普通人”或者是“稍微有些了解的人”就可以去做的。

第二，抓住风口需要因才而论、因地制宜。如果你不是普通人而是大牛，你就得现有自我认知，知道你的专业技能在哪里？你的兴趣点在哪里？你的团队和行业***在哪里？等等。只有这样，在进入AI行业之后，才能够以最快速度了解用户需求和行业痛点，在风口到来是抓住它。

另外，要详细了解各地在AI方面的政策、产业优势等。例如，贵州在数据中心建设与落地等方面有着极大的产业优势，北京中关村融资实力强，南京、上海等地***和产业联盟等正大力扶持AI企业发展、深圳产品出货方面且实力雄厚等。这些，都将为创业提供强有力的外在支持。

当然，除去这两点以外，还有很多因素对AI创业有着很大的影响。但有一点是不会改变的，就是，你必须不是“普通人”，才能去想“抓AI风口”这件事。这不仅个人前途问题，更是对行业负责。

普通人，我理解的是没有ai技术的人。

ai人工智能按照目前的研究发展来看，是需要一个场景一个场景来普及。

我们回过头来看，工业革命的发展进程，首先是发明了蒸汽机，然后对蒸汽机进行优化，应用到工业中，后来又发明了燃油机，逐步进入了家庭。再看信息革命的时候，有了个人电脑，而又发展了互联网，而后才有了门户网站，又发展了搜索引擎，最后到了移动时代。

现在我们来看ai，ai目前仍然是存在于实验室里边的东西。个别的场景已经开始使用，比如说地图和导航，有了一定的智能的基础。

个人认为人来把过去的经验进行总结和自能化为当前很长一段时间的主流。

通常业界有三种思路演进ai，一种是弱人工智能，就是把人类已经发明创造的规则机制自动化。一种是强人工智能，让机器来帮助人进行思考。一种是超人工智能，让机器代替人进行思考。从目前的进展来看，后两者缺乏关键的突破瓶颈，比如说让机器模拟人的神经传输进行思考，比如创建一种新的思考模式让机器来完全创新的工作。说到底，人连自己都没有研究透彻，怎么能作出超越人的东西呢。所以，弱人工智能应该再很长时间内为主流ai，重要特征就是把人力思考的路径进行自动化。

所以普通人西哪个要抓住人工智能的创业风口，就是首先来审视自己是否拥有可以总结提炼的知识，然后让机器来学习，帮助人们进行决策和思考（参考导航的例子），然后对人们提供服务。

其次人工智能是帮助人们进行工作生活，势必要替代很多的人力，所以ai的普及肯定要面临传统企业的阻挠，那么ai的推广必不可少。普通人要是没有ai智能的研发能力，那么做一个最先吃螃蟹的人，帮助ai进行普及和推广也可以抓住这波浪潮。

第三，弱人工智能下的ai，一定是一个场景一个场景来解决问题。这就回到了互联网的初始时代，有的网站是卖东西，有的是读新闻，这时候的门户和导航网站逐步萌芽。普通人做不了搜索引擎，但做门户和导航还是可以的。这个拿到ai时代来看，一个可以帮助人们推荐不同场景下的ai应用也是很好的入口。

第四，人工智能需要将大量的信息给搜集起来，而后进行数据处理和计算，因此物联网和人工智能相离较近。而物联网的发展需要对现有的大量硬件系统进行更新和升级。而新设备的研发，生产，销售，维护。无论哪一方面，作为普通人仍然有很大的生存空间。

人工智能不可能普及。几个亿的蓝领怎么办？上位者考虑的比我们多。我做劳务行业的，主要解决蓝领就业问题。为工厂招工。工厂不敢自动化。自动化了这么多工人怎么办？上位者都不会同意。现在招一个工人五六千 六七千的返利，佣金也不少，非常不错的行业，人工智能只适合少数人，而且还需要专业的团队才行。劳务行业最多投资三五万就足够了，一年收入一百万还是可以的。对于普通人来说已经可以了。

人工智能在未来有可能会具有发明创造的能力吗？

这个问题很有趣，衡量机器人是不是能够超越人类的一个重要标准。分析一下发明这个词，发明的种类。我所知道实用发明、简化优化发明、宇宙方面、基础科学发面吧！这些似乎可以数字化就应该可以，比如燃料实用优化发明，各种燃料燃烧后能源实用等一些参数，比较进行优化。发明东西无非就是捷径手段，功能实现。可以数字化。

其实这个问题细想之下，还是有点可怕的，***如人工智能未来有可能具备发明创造的能力，那么人类在干嘛？坐享其成？这个过程还是需要认真思考，坐享其成只是建立在人工智能受人类监督的情况下才有可能出现。

那么这个问题归根结底，就是我们需要思考人工智能是否会不受人类监督和人类如何去控制人工智能（机器人）的自我更新和自我创造。

我们人类是具备思考和发明创造能力，而人工智能在目前阶段只是能够进行初步模仿人类行为、动作和表情等外在的表现，人类深度的思考和学习能力，是人工智能（机器人）所不具备的。这一点也是人类经过历史筛选，生存下来所体现出来的。

当然，如果说反应快、判断准、效率高就是聪明的话，那么目前人工智能已经在许多“点”上超越了人类，信息存储的数量，还是信息存储的速度，都无法与人工智能相比。以点带面，总有一天，人类会制造出人工智能“超脑”，全面超越人类，并且能够具备发明创造的能力。

总而言之，人工智能（机器人）具有某种发明创造的“意识”和能力是很恐怖的，但我相信未来人工智能的发展，人类必然会去限制和监督它，以防人工智能超越人类。

腾讯AI机器人一秒写完演讲稿，未来哪些工作最容易被人工智能取代？

“就业末日”还说不上，但局面还是会越来越奇异。

对于人工智能（AI）带来就业末日的预言，很多人都趋之若鹜。吃这一套的人相信，在并不遥远的未来，AI和机器人肯定会窃取当前由人类占据的绝大部分职位。在几乎没有社会安全网的美国，这样的科技飞跃将引发社会崩溃，除非能出现急速的经济转型。

另一方面，事实可能并非如此。也许在现实生活中，很多工作是我们不愿意托付给机器人的——比如就业增速遥遥领先的[_a1***_]领域——甚或是机器根本就做不到的。

近期，MIT斯隆商学院研究人员埃里克·布林约尔松（Erik Brynjolfsson）和汤姆·米切尔（Tom Mitchell）发表政策论文，着眼于上述第二个类别。其结论概括起来就是， “就业末日”还说不上，但局面还是会越来越奇异。

“机器学习明显是一种‘通用技术’，就像蒸汽发动机和电力一样，催生了大量额外的创新和潜能。然而，对于机器学习系统擅长哪些项目，这方面并无广受认同的观点。因此，对于机器学习对劳动力的影响，以及对经济的影响，我们都没有形成共识。”米切尔和布林约尔松写道。“在很多工作中，有些部分也许是‘机器学习适用’的，但有些任务并不契合机器学习的标准；因此，就业所将受到的影响非常难说，并不是一些人所强调的那样，就是取代或替换那么简单。”

论文列述了“机器学习适用”任务的八大基本特征。这里就不逐一列出了，但其中几条值得一提。首先，机器学习需要定义明确的问题，输入数据要能可靠映射到输出预测。比如在医疗诊断中，输入病历，输出诊断。这是清晰映射。又比如输入狗狗照片，输出品种预测。或者，我们还能根据狗主人的照片，预测狗的品种，但这种情况下，清晰映射就不存在了，预测背后的因果关系就不容易找到了。

机器学习模型还需要大量的数据。它们得有学习的材料。要预测医疗诊断的结果，机器学习算法需要大量的训练数据，即大量病历，且由人类一一标记正确的诊断结果。只有经过这些数据的训练，算法在接到未经标记的新数据时，才能作出准确的预测。

还有几点不太容易想到。例如，机器学习模型在作预测时，需要相对简单的因果链条。比如，若要输入观察，并输出预测，基本上，输入必须和输出直接相关，不能在中间夹杂一连串的因果关系。另外，如果出现错误预测就是不可接受的，那机器学习也不管用。机器学习的准确率只要超过90%，就算是比较成功了。也就是说，我们觉得10%的错误率是可以接受的。但举例来说，在用计算机视觉为油罐车导航时，丝毫的差错都是不可接受的。

要知道哪些工作容易被人工智能（AI）取代，要先看看它究竟擅长什么样的工作。

大家会首先想到的，大概会是图像识别，毕竟刷脸解锁手机、解锁App已经用得越来越广泛了。其实，现在图像识别技术已经非常强大，除了用来认脸之外，根据医学影像识别病情、在流水线上用摄像头识别产品瑕疵，也都有巨大的潜力。

其次是语音识别。现在语音识别在实验环境中的错误率也已经非常低，短句子的语音转文字也很成熟。比如说微信里发送的语音内容，转成文字的效果就勉强。美中不足的是，嘈杂环境下、或者大段演讲的语音识别结果还无法让人满意。

当然还有翻译。现在虽然机器翻译的很多句子还会让人觉得“不是人话”，但毕竟翻译的速度、掌握语言的数量都是人类无法比拟的。

另外，AI理解短句子并生成回复的能力也在逐渐提高，计算机生成图像的各类应用也在渐渐成熟。

从上面这些AI擅长的领域我们能看出，需要从图像中寻找特定信息、特定模式的工作，AI经过一定的训练，都能做得非常好，而且比人类发挥得更稳定。比如将纸上的文字录入电脑的打字员，已经不太有用武之地了，而从监控视频中寻找某些人或行为、看X光片判断疾病、在工厂流水线上检查产品外观瑕疵等等工作，也都将很快自动完成。

就算是AI做得还不尽如人意的工作，比如长篇演讲或对话的语音识别、语言的翻译、聊天等等，在那些要求不太高的简单使用场景中也都可以自动化实现。比如国外的***网站YouTube，就配有自动生成的字幕，还能自动翻译成其他语言，可见速记和简单的翻译工作，也已经离自动化不远。而“要求不太高的聊天”，对应的是那些每天要回答大量重复问题的客服，他们的工作，也有很大一部分已经开始自动化了。

说起究竟有哪些工作容易被AI取代，顶级咨询公司麦肯锡这两年来，在好几份报告里做了详细、系统的梳理。

在今年11月发布的“工作得与失：自动化时代的劳动力变迁”报告中，就有这么一张图，描绘了对于到2030年，6个国家中各类工作岗位变化情况的预测。

到此，以上就是小编对于人工智能发明应用前景的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能发明应用前景的5点解答对大家有用。

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