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弱人工智能包括哪些应用-弱人工智能包括哪些应用领域
C0f3d30c8时间2024-07-08 16:09:42分类应用领域浏览110
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于弱人工智能包括哪些应用的问题，于是小编就整理了5个相关介绍弱人工智能包括哪些应用的解答，让我们一起看看吧。
- 在现实生活中哪些属于人工智能？
- 人工智能主要是学什么的？
- 如果在物联网、大数据、信息安全、人工智能、通信工程中选择一个专业，应该怎么选？
- 未来几年，科技领域会有哪些重大突破？将会为哪些行业带来新机遇？
- 你怎样看待人工智能？人工智能到底好还是不好？
在现实生活中哪些属于人工智能？
很多例子，下面举例说明。
比如支付宝买火车票主动推荐多种方案，多买一站或者少买一站。这是路径推荐算法的杰作。
比如京东总是推送给你需要的东西，也是根据大数据和机器智能算法。
比如，百度地图显示拥堵情况，选择最佳路径，都是依赖定位数据和大数据算法的结果。
现实生活中人工智能有扫地机器人，洗碗机，人工智能教育等等，如今随着技术的发展，科学的推进 人工智能未来会改变我们的生活，使我们生活离不开各种高科技产品，总体来说人工智能的到来将促进人类的进步，同时也給我们带来了方便。
人工智能分两类：强人工智能和弱人工智能。当前所有声称人工智能的产品，都属于弱人工智能。
所谓弱人工智能，就是按人们设定好的逻辑，计算相应的结果，所有流程都是已知的。而强人工智能技术上还没有突破，强人工智能是指具有一定的自我意识，可能根本无法实现。
当前主流人工智能产品有这些，都是基于统计原理的机器学习技术实现的：
NLU：意图识别，将文字转化为意图和动作
TTS：文本播报
听-耳朵：语音识别
说-嘴巴：语音播报
你搜索的那里的虾好吃
美团给你推海鲜馆子，海鲜外卖
百度给你推哪里的虾最好吃广告123
淘宝直接弹窗 海捕鲜虾大降价
携程 直接弹窗三亚机票飞去吃
今日头条 海虾的一百种吃法。
够智能了吗 [捂脸]
人工智能把你想到的，想不到的都告诉你了[耶]
举例：
一、AI主播
二、智能家电
比如，智能冰箱可以显示已经存放了哪些食物；智能烤箱可以烤出让人充满食欲的披萨。
三、智能语音
比如手机上的导航软件里有各种明星以及热门主播合成的声音帮你指路；新闻软件里的虚拟主持人的语音播报；再或者说，你家里可能装备了各种智能家居，这些也是通过语音就能控制的。
四、打车服务
日常生活中大家都经常用打车软件，那在预约成功后有没有发现，叫车之后的很短时间内司机就能到达，这是为什么呢？是因为叫车软件系统有智能检测，它会自动评估和测距，然后把你的位置推送给司机，司机就会在最短时间内赶到你的位置。
五、人脸识别
人工智能主要是学什么的？
高等数学，线性代数，[_a***_]数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必备的数学基础知识。线性代数将研究对象形式化，概率论描述统计规律。
需要算法的积累：
人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累。
比如C语言，MATLAB之类。毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。
从专业的角度来说，机器学习、图像识别、自然语言处理，这其中任何一个都是一个大的方向，只要精通其中一个方向，就已经很厉害了。所以不要看内容很多，有些你只是需要掌握，你需要选择的是一个方向深入研究。其实严格来说，人工智能不算难学，但是也不是轻轻松松就能学会的，需要有一定的数学相关的基础，同时还有一段时间的积淀。
人工智能是一门边沿学科，属于自然科学、社会科学、技术科学三向交叉学科，涉及哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论，仿生学，社会结构学等学科。
一、Python基础
二、数学基础，其中包含微积分基础、线性代数以及概率统计
三、各种框架，如Tensorflow等
四、深度学习，其中包含机器学习基础、深度学习基础、卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗神经网络以及深度强化学习。
五、商业项目实战，如MTCNN+CENTER LOSS 人脸侦测和人脸识别、YOLO V2 多目标多种类侦测、GLGAN 图像缺失部分补齐以及语言唤醒等。
要了解人工智能学什么内容，需要首先了解人工智能是什么：
1、人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
2、人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
那么，人工智能学什么内容呢？
目前人工智能专业的学习内容主要包括： 机器学习、人工智能导论（搜索法等）、图像识别、生物演化论、自然语言处理、语义网、博弈论等。
需要的基础课程主要有，信号处理，线性代数，微积分，还有编程（有数据结构基础）。
从专业的角度来说，机器学习、图像识别、自然语言处理，这其中任何一个都是一个大的方向，只要精通其中一个方向，就已经很厉害了。所以不要看内容很多，有些你只是需要掌握，你需要选择的是一个方向深入研究。其实严格来说，人工智能不算难学，但是也不是轻轻松松就能学会的，需要有一定的数学相关的基础，同时还有一段时间的积淀。
如果在物联网、大数据、信息安全、人工智能、通信工程中选择一个专业，应该怎么选？
选专业还是主要看自己兴趣和行业前景。有兴趣你会学得轻松，学得主动，你看到过打着，骂着，拖着，拽着要孩子去打游戏的家长吗？不都是要他学习时才有这种场景。说前景当然指的是可预见的未来情况。否则，除非你毅力强能坚持，不然难以学透些东西。
你说的这些专业在本科阶段学的内容绝大多数是一样的，我孩子就是某校还是A+的通信专业，不过传统通信市场需求式微，他们同学中有一半多在研究生阶段都转向计算机，数据分析，人工智能等方向，随着各高校大量这些相关专业的膨胀，几年后相关行业人才过度竞争，薪水下行是大概率***，据前两天和他聊相关话题，他们实验室有的计算机视觉组的学长，去应聘或者内推，难度已经很大，薪水也和预期相去甚远。当然，你要是真牛X,比如ACM能进WF,仍然会是香饽饽，轻松50k起步，所以，首先，让自己足够优秀，比如先定一个小目标，达到郑宇那样的水平，，，
人工智能不建议，行业风险大，很容易失业，不过少数的研究机构能进去的话还是不错的。国内做人工智能的基本都是应用的，底层的很少。大数据还可以，不过国内做大数据的基本都是做平台的。物联网和安全有很大前景，目前这两个方面都有成功的商业模式。
首答。
我的理解，这几个专业，在社会实际应用中，是不属于一个层级的概念。物联网是一个产业概念，大数据是一个大块的技术领域，信息安全、人工智能、通信工程是属于更细分了的应用层面的方向。
具体来说：
物联网是当前很火的一个概念，尤其是随着5G的成熟和应用，以后会是一个很大市场的产业。既然是一个产业，那就意味着他有很广泛的范围，里面会细分出很多应用领域，会有不同的技术方向。比如，物联网通信离不开通信工程，传感数据的***集、应用离不开大数据技术，联网设备智能化离不开人工智能，整个数据流转环节又离不开信息安全。
大数据技术，其实是一整套针对目前各行业应用产生的日益庞大的数据，从数据产生、获取、存储、分析、挖掘出价值乃至应用的过程中，所需要的知识、技术、[_a1***_]的合集。从这里面应该获取的，是技术、是工具。而这些东西要产生价值，则需要结合到各自的业务领域上去。
人工智能前几年非常火，但是概念火不等于在实际行业应用中发挥了很大的价值。有很多应用场景中，经常出现尴尬的情况，就是花了很大代价通过各种机器学习算法最后跑出来的效果还不如一个业务经验丰富的人员用简单的统计分析算出来的效果好。所以，人工智能目前是在降温的，或者说回归理性，这其实是好事。个人觉得，人工智能的核心是数学，数学功底不好，谨慎考虑。
信息安全，在大数据时代，哪都有他，哪都离不开他。但各行各业中讨厌他的人应该多过喜欢他的人，因为没有他不安全，有了它就麻烦，各种限制各种不方便。如果要接触信息安全行业，尤其是要学的好，则最重要的是兴趣。信息安全的涉及面十分广泛，各种数学、密码学、操作系统知识，编程技术乃至社会工程学都要接触。如果没有浓厚的兴趣做支撑，是没有足够的动力钻进去的。
通信工程则是老牌了，这几年不太火但底子仍在。是否选择这个，我觉得看个人兴趣或者家庭人脉吧。
综合来说，这几个里面来说，如果明确知道自己喜欢什么，想学什么，兴趣所在，那就选择哪个（好像知道了也就不用问了）。反之，如果不太清楚自己的方向或者目标的，建议优先考虑大数据，这块行业技术最开放，行业不限制，最适合边走边看边考虑。
作为一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。
首先，从当前IT行业的发展趋势和社会发展趋势来看，物联网、大数据、信息安全和人工智能这几个专业都是不错的选择，考生可以根据自身的知识结构、能力特点和兴趣爱好来选择具体的专业方向。
如果自身的数学基础比较好，而且对于数字比较敏感，那么可以重点考虑一下大数据专业。大数据专业是典型的交叉学科，主要涉及到数学、统计学和计算机三大学科，虽然大数据整体的知识量比较大，但是大数据专业未来的就业前景还是比较广阔的，而且由于大数据领域的岗位有较高的附加值，所以大数据相关岗位的薪资待遇也比较高。
如果自身的学习能力比较强，而且学习成绩相对比较好，那么可以重点考虑一下人工智能专业，由于目前只有一小部分高校在本科阶段开设了人工智能专业，而且这些高校大部分都是重点大学，所以竞争压力还是比较大的。人工智能专业未来的就业前景非常广阔，而且人工智能领域的人才需求量也相对比较大，所以人工智能专业也是当前的一个热点专业。
如果自身的动手能力比较强，而且数学和物理基础也比较好，那么可以重点考虑一下物联网专业，在5G通信的推动下，未来物联网专业的就业前景还是非常广阔的。虽然物联网专业并不是一个新开设的专业，但是物联网专业的知识体系目前有了较大的调整，物联网专业的知识量也有了一定程度的提升。
最后，信息安全类专业在大数据、人工智能时代也获得了更多的重视，如果对于编程并不感兴趣，可以重点考虑一下安全类专业。
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！
前四个属于四不像的网红概念，就像飘在空中的气球🎈，食之无味弃之可惜，信息安全那个飘的略微低一些，还算接一点地气。
这些基本都属于计算机专业分化出来，用来吸引眼球的，与其学那些，不如直接学计算机专业。
仅供参考。
未来几年，科技领域会有哪些重大突破？将会为哪些行业带来新机遇？
那么我们先倒退到一百年前的20世纪初，看看当时科技领域有那些突破。
20世纪的第一个十年，爱因斯坦提出狭义相对论、解释了布朗运动；普朗克提出了量子理论；玛丽居里开创了放射性理论，盖革发明了盖革计数器；怀特兄弟发明了飞机；波波夫和马可尼发明了无线电；福特公司开始生产汽车；齐奥尔科夫斯基提出现代火箭理论。
当下视角眼中的重大突破，和未来人视角眼中的重大突破，也许并不相同。
飞机和无线电的发明、汽车的普及、火箭理论的提出……这些发展固然伟大，但基本都还在经典物理的范围之内。
真正重大的突破，甚至可以说是20世纪最大科技发现之一的量子力学和相对论，也诞生于这10年，可有几人能料到，这两项突破，会在今后产生如此之大的影响。
可以说，没有量子力学和相对论，就不会有之后的核武器、加速器、集成电路，也不会有更后面的互联网、家用电脑、数字生活……当下的生活，无疑会变成完全不同的景象。
可是，集成电路和核电站的诞生，离理论源头的产生，已经过了几十年，可能当初这些理论的发现者也无法预料到他们的思索，会被应用在这些领域。
100多年后，曾经突破了经典物理的相对论和量子力学，成为了新时代的经典物理。大科技装置的体积和投资日益增长，获得的科技发现却呈现出边际效应递减。谁能预料到，21世纪的量子力学和相对论，会是什么？（甚至可能根本不会出现与之相提并论的理论）
现代社会，人类已经习惯于日渐增长，不断进步，举这些栗子，并不是说要否定人类的发展。只是想说，我们可以感知到身边技术的发展，但真正重大的突破，往往孕育在基础科学领域，从理论的诞生到结果，往往会相差数十年。其实，绝大部分人，包括专家，都无法确切预知它在未来的发展。
2005年，有几个人能想到中国会在几年后，成为世界经济第二大国？有几人能想到，中国会在诸多技术领域追赶上世界先进的脚步，以致遭到世界第一大国的如此打压？更不会有几人能预料到，我们会在打压下取得如何的成果？、
一定是人工智能。
人工智能引起的重大突破不仅仅局限于科技领域，而且涉及整个社会，彻底改变了整个人类社会生存的方式，将来一定是人工智能和生物智能并驾齐驱的局面，或者更确切的说，是生物人和机器人共同推动我们这个星球文明的进化和进步。
人工智能借助于智能硬件将成为各种形态的机器人，比如，人形机器人，器老鼠，机器猫，机器狗，机器手臂等等。同时具有各种各样不同的功能，形成丰富多彩机器人世界。
其实这点和动物是一样的，我们也可以理解成，生物智能借助于生物体形成了动物，比如说人也是其中的一种，其他的鸡鸭狗啊猫啊，如此形成了一个丰富多彩的动物世界。
只不过我们不知道动物世界是由谁创造的，而且这么精致，这么完美，而且可以繁衍生生不息。
但是我们可以肯定得知道一点，机器世界是我们人类设计的。
机器人将来是否能够进化的像人类一样，自己繁衍不息，自我进化，自我完善不得而知。但是人工智能的深度学习能力，和过目不忘的本领，让人类不寒而栗。
所以人类也有理由完全的相信，将来并不一定是生物人和机器人并驾齐驱的局面，而是谁控制谁的事，而是谁战胜时谁的时候。
这个时候也许人们才面临的是人类的杰作人工智能或者说机器人，是人类自己给自己做了一个坟墓。
阿法狗的故事，现在想想看，足以令人恐惧，仅仅是几个回合就战胜了人类第一的围棋大师，它达到天下无敌手！
目前是一个高速发展的时代，尤其是以电动车为代表的“第三代消费电子革命”（这是我个人自创的说法，学术界目前还没有，媒体也没有）。我认为“第三代消费电子革命”是继“2000年至2010年PC 普及”和“2010年至2020年智能手机普及”后的第三个电子消费领域的一个产品普及区间。
就时间点来看，产品本身只是一个载体，它后期的东西才是更令人期待的。比如说手机时代本身的载体是手机，但***若你没有手机这个载体，就不会有现在的抖音、不会有现在的拼多多，也不会有在线支付、移动支付。
电动车它本身也是一个载体，它为什么跟油动车有本质上的区别呢？是因为只有电动车才能承载这种自动驾驶的精准控制。油动车本质上是机械能，它没有办法做到这么精准的控制。在实现精准控制之后，它就会实现汽车的智能化，大家也就能在车里腾出更多的精力，也就意味着在车里能做的事情会变多，它会给汽车更多的想象空间，随之带来交通方式和出行方式的改变。
另外，电动车本身也会带来一些科技的改变，比如说操作系统的算力提升、自动驾驶、以及自动驾驶周边的软件生态；硬件生态方面除了会影响供应链，还会涉及充电桩的普及。充电桩跟加油不一样，你加完油以后就可以走了，但电动车充电基本上需要半个小时，所以会给商场等相关充电场景带来革命性的变化，由此带来新的商业模式，这是可以期待的。
未来几年科技领域很难发生重大突破，都将是对现有研究的一个改进，AI,人工智能，大数据，5G6G,量子计算，都会有进步，对社会的各个方面都有影响。对围绕着建设智慧城市这类行业影响最大。很期待，我们人类越来越接近于神了。
对几乎所有人来说，预测未来真的是开局嘛都没有，剩下的全靠猜。鄙人才疏学浅，今天也来猜测一下。猜测未来首先要回顾过去，五年后的模样我们可以对比现在和五年前。
科技行业的基石是芯片，我想在预测前首先要探讨摩尔定律是否失效。2015年台积电最先进的制程是16nm（0.282亿/平方毫米），今年他们已经升级到了5nm（1.71亿/平方毫米），五年来晶体管密度提升了500%。2015年牙膏厂14nm制程的晶体管密度是0.435亿/平方毫米，去年量产的10nm制程晶体管密度是1亿/平方毫米，四年来提升了132%，考虑到明年7nm就会商用，它们的晶体管密度六年来提升了456%。
说这么多无非是为了证明，摩尔定律在未来五年内仍然是有效的，随着GAA等新技术的加持，3nm、2nm甚至1.5nm制程都会按时出现。
既然增长的源动力还在，我有以下预测：
- 手机soc的性能仍然会按照每年30%左右的速度提升（制程提升+架构优化的双重动力）
- AMD和英特尔的CPU大战会持续数年，并成为常态（肯定的，不需要解释）
- ARM仍然不会在服务器芯片市场有所作为（功耗与成本）
- GPU市场的竞争将变得激烈，而不是现在的红绿大战（英特尔、华为等企业会积极进军这一领域）
- AI芯片的平均性能会以每年300%的速度提升
- 类似谷歌眼镜的智能穿戴设备将会重现，并改变可穿戴设备市场。
- 3D封装技术将会助力AI的腾飞
制程仍然按照摩尔定律，那么相应的上层建筑也会以较快的速度发展。十年前我们无论如何也想不到今天居然能够使用到如此大规模的云服务，也无法想象百兆宽带会在短短几年内实现普及。
- 云服务会应用在更多的领域
- Aiot领域会有爆炸式增长，可能诞生寡头级别的企业
- 5G会实现真正的工业互联网
- 区块链的广泛应用将改变互联网的价值体系
- 现有社交巨头或被颠覆（5G的个人应用领域还未被发现，这是潜在的巨大商机）
在新技术的探索上，我也看到了很多神奇的操作，这些探索将会变成现实：
- 量子计算将会得到小规模的商用（英特尔、谷歌和IBM正在努力，其中英特尔已经把量子计算运用到一些数据中心里）
- 真正的无线充电会出现（甲骨文有一项专利，可以用4G信号给手机充电）
- 隔空操作和可触控投影将具备大规模量产的可能（前者曾经出现在Lumia迈凯伦和谷歌模块化手机上，后者已经被索尼实现）
- 可折叠设备将会成为中高端的主流
- 电池技术的变革或会出现。
你怎样看待人工智能？人工智能到底好还是不好？
无论是《终结者》系列，还是《黑客帝国》，还是阿西莫夫的《机器人》系列，人工智能（以及具备人类仿生形态的机器人）始终被看做人类的一大威胁。
其实，这真的是有点高看了当前的人工智能。
人工智能可以分为所谓的“强人工智能”和“弱人工智能”两种。
即便是“深度学习”和“机器学习”已经刷屏的今天，所谓的AI仍然只不过是“弱人工智能”，即便它们即将或可能通过著名的“图灵测试”。
什么是“弱人工智能”，其实是相对“强人工智能”而言。
“强人工智能”不仅要通过图灵测试，还需要具备人类的主观能动意识，甚至是情感情绪等等。
对于AI来说，最强势的就是计算、记忆和逻辑推理。而装备了高级AI的机器人则对重复性工作和需要熟练度的工作具备人类无可比拟的优势。
但是，当谈到人际互动，谈到感情，谈到直觉，人类的很多缺点其实相对于AI来说都是优点。
在这美好一天里很高兴为大家解答这个问题，让我们一起走进这个问题，现在让我们一起探讨一下。
以下我为大家分享，我个人对这个问题的看法与想法，希望我的分享能给大家带来帮助，也希望大家能够喜欢我的分享。
我认为人工智能是未来社会的大趋势，虽然可能有一些潜在的风险，但是在短期内人工智能带来的利远大于弊，它将会极大的改善人类的生存质量。
其次，机器人代替人是趋势，原因在于一些重复危险的工作已经少有人在干，但是这些活又是必须的（巡检，攀爬）为了未来这些行业，就必须开发新的生产力工具，智能机械就是这个趋势；目的也是为了解放[_a2***_]力。
现阶段人工智能还很人工，算法和判断依赖人在后台的标注、需要训练；实际应用还没有很好的落地，相信以后将会带来产业变革，艺术创意，工匠型工作附加值会越来愈高。
最后，人工智能有利有弊，但我觉得这个“智能”要有个度，绝对不能赋予像人类一样的感情，因为人有好坏，人工智能肯定更会如此，运用得好可以造福社会，促成经济科学的发展，不好的话可能会给人类带来灭顶之灾。就像许多科幻电影中就描述了这样的场景，例如黑客帝国和奥创纪元等等，不过目前是不用担心这个问题的，但是仍要注意。
在以上的分享关于这个问题的解答都是个人的意见与建议，我希望我分享的这个问题的解答能够帮助到大家。
在这里同时也希望大家能够喜欢我的分享，大家如果有更好的关于这个问题的解答，还望分享评论出来共同讨论这话题。
我最后在这里，祝大家每天开开心心工作快快乐乐生活，健康生活每一天，家和万事兴，年年发大财，生意兴隆，谢谢！
一个新事物的出现，一定是社会需要，就如***的出现一样，没法用好与不好来判断，核电是因为***才出现的。人工智能的发展也一样，社会需要表现在有利可图，有利可图就会发展。
你好，作为一名科技领域的创作者，下面我为大家分享一下我对这个问题的看法。
首先，人工智能是未来社会的大趋势，虽然可能有一些潜在的风险，但是在短期内人工智能带来的利远大于弊，它将会极大的改善人类的生存质量。
其次，机器人代替人是趋势，原因在于一些重复危险的工作已经少有人在干，但是这些活又是必须的（巡检，攀爬）为了未来这些行业，就必须开发新的生产力工具，智能机械就是这个趋势；目的也是为了解放劳动力。
现阶段人工智能还很人工，算法和判断依赖人在后台的标注、需要训练；实际应用还没有很好的落地，相信以后将会带来产业变革，艺术创意，工匠型工作附加值会越来愈高。
最后，人工智能有利有弊，但我觉得这个“智能”要有个度，绝对不能赋予像人类一样的感情，因为人有好坏，人工智能肯定更会如此，运用得好可以造福社会，促成经济科学的发展，不好的话可能会给人类带来灭顶之灾。就像许多科幻电影中就描述了这样的场景，例如黑客帝国和奥创纪元等等，不过目前是不用担心这个问题的，但是仍要注意。
以上就是我对这个问题的分享，希望可以帮助到大家，谢谢！
到此，以上就是小编对于弱人工智能包括哪些应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于弱人工智能包括哪些应用的5点解答对大家有用。
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