人工智能技术升级周期是多少-人工智能技术升级周期是多少年

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升级周期是多少的问题，于是小编就整理了5个相关介绍人工智能技术升级周期是多少的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能的快速发展会给以后的社会和人类带来哪些机遇和挑战？
2. 人工智能技术相比生物科学技术，哪一个更有发展潜力？
3. 人工智能这种专业是什么时候进入大学的？
4. 工业互联网和人工智能有什么关系？
5. 未来10年科技会到达什么地步？

人工智能的快速发展会给以后的社会和人类带来哪些机遇和挑战？

人工智能革命归根结底是算力的革命。

为了能够让读者对人工智能有一个相对清晰的印象，我打算先聊一些人工智能是什么，然后再聊具体的机遇和挑战。

如上文所讲，人工智能革命归根结底是算力的革命。何为算力？就是做1+1=2的能力，就是简单地做加法的能力，更复杂的计算都会转化为加法的计算。人工智能就是基于这个最微观的能力建立起来的大厦，这次的革命就是以GPU和TPU的算力的兴起为代表。所有的研究问题都可以看做一种优化，就是给出一个模型，这个模型有一些参数没办法确定，然后通过计算对这些参数进行优化，最终让这个模型的预测结果最好地符合观测数据。所以，计算就是优化。

（图源： ）

人工智能的各种模型，算法和技术细节其实都没那么重要。现行的人工智能模型以神经网络为主，其实就是很简单的一些加和然后做一些非线性变换。神经网络虽然相对其他模型或许在表达上相对简洁，但是不是最根本的，哪怕就是线性模型，找到合适的参数可能都能够达到很好的效果，只不过参数量比较大而已。况且现在的人工智能趋势大有只用加和和乘法的趋势，非线性变换都没有那么必要了。这就是现在很火的transformer和Bert模型的核心——注意力机制。所以，最终的人工智能模型可能就是加法下的线性模型，只有加法没有任何其他的别的东西。

人工智能技术相比生物科学技术，哪一个更有发展潜力？

人工智能技术和生物科学技术都是目前投入很大的研究热点，都具有很大的潜力，人工智能技术能够改变我们的生活方式，给我们带来便利；生物科学技术关乎我们的生存发展和身体健康，食粮问题、医疗领域、军事科技以及环境保护都与生物科学技术息息相关。

现在一个发展的趋势是人工智能技术和生物科学技术相结合，生物医学融合人工智能技术，其中一个方面的应用就是生物医学图像识别，过去是医生通过多年经验分析疾病图像，现在可以利用深度学习不断的学习以前的经验，代替医生分析，而且未来医学图像识别能力会超过医生，这将对医疗产业带来巨大的改变；人工智能和生物医学相结合会用于新药研发，通过人工智能预测药效，这样可以节省大量的时间和投资成本；还有转基因、生物能源、发酵工程、人类长寿都可以和人工智能接合，现在有好多生物医学方面的创业公司成立，利用人工智能技术研究人类长寿、治疗疾病等方面的难题。

所以人工智能和生物科学领域的技术研发交集越来越多，这两个领域都有很大的潜力和市场前景，最主要的是有利于人类生存和发展。

人工智能对人们生活的影响已无处不在,人工智能技术的发展一方面能使我们的生活更加便利，另一方面也能提高我们公共管理的服务水平。

人工智能已经成为赋能实体经济、助推高质量发展的新动能。未来随着技术不断迭代更新，人工智能的应用场景将更加广泛。总的来说人工智能现在处在应用端。

生物科技是以生命科学为基础的基础科学，生物技术是人们利用微生物、动植[_a***_]等对物质原料进行加工，是以提供产品来为社会服务的技术。生物技术主要包括发酵技术和现代生物技术。因此，生物技术是一门新兴的、综合性的学科。是不能比较的，它可能在现在不能产生效益，但最终将受益于全人类

我觉得融合了人工智能技术的生物科学技术更有发展潜力。从现在的发展看，学科融合的趋势越来越明显，多学科的交叉已经是科学技术发展的方向。

而人工智能不是单一的人工智能技术，而是从互联网到物联网的这么一个过程，是从单一的信息交换到物与物的信息交换的过程，甚至以后是脑联网(大脑与大脑的信息交换)。可以说，人类进入信息社会的标志就是网络的发展，而信息网络发展的初衷就是辅助科学技术研究的。

也应当看到人工智能网络的发展对生物科学技术的促进作用，从人工智能这个概念提出来的时候，就是用到生物科学技术的。人工智能神经网络的发展，本身就是生物科学技术对人工智能的融合发展。特别是生物信息技术，更是人工智能对生物科学技术的融合发展。

现在的科研已经离不开人工智能的***研究了，从生物科学技术来说，科研人员对DNA计算机的研究，人工智能也起到了特别大的作用。

写到这，我又想起了大科学，我们国家也在发展大科学工程。从介绍看，大科学就是多学科、多机构协作的科学研究。我觉得，这就是包括生物科学技术在内的发展方向。

多学科的融合发展对人类社会的技术进步是非常有好处的，在未来，我们社会的所有技术应用都是多学科、多机构协作的成果。

就象，生物技术在太空的研究应用一样，如果没有多学科、多机构的协作，生物技术在太空的研究应用是很难想象的。

所以，未来的科学技术发展是多学科、多机构协作的大科学。

这个问题的根本回答只有一个思考方向：观察一下人工智能和生物科学所依止的方法论是不是有着本质的区别，如果有，如果某一个已经超脱了线性思维的方***，那么，这一方就一定有本质性的先进性和可发展性。如果两者都是依止着同样的线性思维的方***，所谓区别，不外乎是层次深浅不同的区别。一定是此消彼长的动态优劣的状态。

人工智能技术实际上属于“冰冷的”“线性技术”。生物科技属于“温暖的”“非线性技术”。

人工智能是指仿人类智能的各种系统的总称。它是从自动控制系统发展而来的。现在的人工智能其实就是升级版的自适应控制系统，就是添加了所谓智能算法程序的自适应控制系统，就是由神经网络程序(现在依然实现不了神经网络硬件，像人脑神经网络这样的实体网络)，模拟逼近某个实际系统(如自动驾驶系统)而建模，所生成的人工智能系统。目前的人工智能是建立在数理逻辑基础之上，只能模拟、逼近，或解决线性可分系统，即非线性系统可以“拆解”成线性系统序列，或非线性系统可以由线性系统序列“复原”。人类的智能，或智能系统(人大脑机能)，是线性不可分系统，完全不能由线性系统逼近。人工智能可以大数据分析，可以数据挖掘，但它没有创新能力，发现不了自然界的规律。它没有知识挖掘能力，没法理解语义信息、价值等抽象的、高级信息，也产生不了情感，即人工智能产生不了意识，没有人的智慧，只能有所谓的“智商”---数据运算、搜索快。

生物科技直接操作、搭建“温暖的、有机”非线性系统，而且是不可线性化的非线性系统。这两种系统在目前数理逻辑体系下的人工智能，永远都融合不了。只能做到“肉体穿机甲”的所谓融合；这种人工智能永远产生不了人的意识，永远控制不了人类，永远只能是人类的工具。

人工智能进一步发展，就是建立在量子信息技术及系统、量子逻辑基础之上的人工智能。这种人工智能有望逼近人类，基潜力巨大。

生物科技进一步发展，就是彻底搞清楚目前的DNA信息编码空间结构，把其基因码字(片)含义搞清楚；在人工编辑人类DNA的基础上，将人类超级化，体能、智能、寿命超级化。另外，将DNA的编码进制---碱基个数，由4个拓展到n个，探索更强大的智慧生物类型。从某种意义上讲，宇宙将会被各种生命系统占领。生物科技发展潜力更为巨大，因为它直接开发的就是能量巨大、性质优良的不可分的非线性系统。

人工智能这种专业是什么时候进入大学的？

就“人工智能专业”是2019年正是进入大学的！

2019年3月，据教育部***公布的《2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》显示，最近炙手可热的人工智能被列入新增审批本科的专业名单，全国共35所高校获首批建设资格。

该通知显示，人工智能专业代码为080717T，学位授予门类为工学学位。在此次公布的名单中，不仅包括了诸如上海交通大学、同济大学、浙江大学这类985、211工程类大学，还包含了江苏科技大学、安徽工程大学、华南师范大学等专业特色鲜明且各具特色的学校。

从1956年美国达特茅斯会议提出“人工智能”的概念，到如今新一轮科技革命和产业变革方兴未艾，算法、大数据、5G等为公众所熟知，“人工智能”正在全球范围内蓬勃兴起，成为科技创新的“风口”。

对于人工智能的发展，我国的政企部门给于了高度的重视，人工智能的竞争归根结底就是人才的竞争，而人才的培养不是一朝一夕就能完成的，因此设定合适的培养机制是非常必要的。

从国家层面看，一个产业好不好，就看优秀的人才多不多，尝到了互联网逆袭产业甜头的中国***，对AI的热情和重视度是前所未有的，从中央政策到地方政策，从产业园到资金扶持。

而最给力也是最明显的，就是调动教育的***，为中国培养大量的AI人才。人工智能走到今天，无论是产业界还是学界，都一致认为，现阶段阻碍人工智能发展的，就是人才的奇缺。

教育部这次让35所高校增设人工智能专业，其实也是为了市场和国家AI战略的考虑。就像当年的计算机相关专业，在2000年前后如雨后春笋般出现，为中国的互联网培养了大量的人才，才促进了今天中国互联网的繁荣。

人工智能涉及的行业，遍及我们生活的方方面面，大到航空航天，小到我们的日常生活，几乎都离不开人工智能。也许你现在还未意识到人工智能的重要性，但在不远的将来也许你会时刻离不开它。

工业互联网和人工智能有什么关系？

在中国铸造行业转型升级的重要时期，誉洋致力于为制造企业转型升级提供专业化的工业智能集成一站式解决方案，针对不同企业生产环节中出现的问题，提供系统定制化的服务，点亮中国制造企业的智慧未来！

一、智能化的使命

工业化的使命：让生产与运输成本变得可控，持续下降。

智能化的使命：让渠道成本变得可控，持续下降。

二、工业化面前的黑龙，渠道成本失控

三、两个世界，两个渠道

传统渠道：生产者提供基础设施。

智能化渠道：消费者与用户提供基础设施，智能手机、[_a1***_]是零成本的基础设施。

三、群体开放式创新由消费者驱动

消费者通过休闲时间完成集结，把自己的智能手机变成整个社会的、公共的、股权共享的基础设施，

渠道的源头成本会清零，衍生成本会不断下降，变得可控。

工业领域内存在纷繁复杂的应用场景，产品设计，瑕疵检测，生产工艺优化，流程自动化等许多场景的工业机理复杂，数据分析能力要求更高，以深度学习和知识图谱为代表的人工智能技术可以提高系统建模和处理复杂性，不确定性，常识性问题的能力，显著提升了工业大数据的分析能力和效率，扩大了工业互联网可解工业问题边界的深度和广度，人工智能成为重新定义工业互联网产品逻辑的抓手。

从大的应用层面来看，工业互联网和人工智能之间的关系，可以通过以下三个方面来进行阐述：

第一：人工智能是工业互联网的技术出口。站在技术体系的角度来看，人工智能是大数据、云计算、物联网等诸多技术的最终诉求，也是诸多技术发展的必然结果，当然这个过程可能会比较漫长，而且智能化本身也是一个动态发展的过程。

第二：人工智能是工业互联网的价值体现。工业互联网的价值有很多种呈现方式，其中人工智能就是其中一个重要的方式，人工智能技术不仅能够促进产业领域的生产效率，同时也能够促进产业领域的岗位升级，提升传统工作岗位的附加值。

第三：工业互联网为人工智能提供落地场景。当前人工智能技术面临的一个重要问题就是落地难问题，而工业互联网的发展则能够为人工智能技术的落地应用奠定一个扎实的基础。

工业互联网是全球工业系统与高级计算、分析、感应技术以及互联网连接融合的结果。概括来说，它包括智能机器、高级分析、工作人员三个要素。而将这些元素融合起来，将为企业与经济体提供新的机遇。

而时下最火热的人工智能，和工业互联网有着深刻的渊源与联系。工业互联网的高级计算、分析、感应技术都需要人工智能的广泛参与。人工智能贯穿于工业的设计、工艺、生产、管理、服务等各个环节，使工业系统具备描述、诊断、预测、决策、控制等智能化功能的模式和结果。

那么工业互联网与人工智能的具体区别又在哪里呢？

工业互联网

1、建立工业互联网工厂内网，***用工业以太网、工业PON、工业无线、IPv6等技术，实现生产装备、传感器、控制系统与管理系统等的互联。实现数据的***集、流转和处理；利用IPv6、工业物联网等技术，实现与工厂内、外网的互联互通，支持内、外网业务协同。

2、***用各类标识技术自动识别零部件、在制品、工序、产品等对象，在仓储、生产过程中实现自动信息***集与处理，通过与国家工业互联网标识解析系统对接，实现对产品全生命周期管理。

3、实现工厂管理软件之间的横向互联，实现数据流动、转换和互认。

4、在工厂内部建设工业互联网平台，或利用公众网络上的工业互联网平台，实现数据的集成、分析和挖掘，支撑智能化生产、个性化定制、网络化协同、服务化延伸等应用。

5、通过部署和应用工业防火墙、安全监测审计、入侵检测等安全技术措施，实现对工业互联网安全风险的防范、监测和响应，保障工业系统的安全运行。

这是一个非常好的问题，作为一名科技工作者，我来回答一下。

首先，工业互联网正在成为工业领域发展的新动能，在产业结构升级的大背景下，工业互联网将成为传统工业企业进行结构升级的重要基础之一，所以未来工业互联网的发展前景还是非常广阔的，随着工业互联网被列入到“新基建***”，工业互联网领域也必然会成为一个新的创新、创业热点领域。

从技术体系结构上来看，工业互联网涉及到诸多技术，包括云计算、大数据、物联网、人工智能等技术，工业互联网可以看成是一个大的“容器”，在这个大的容器里面，可以承载一系列技术的应用。从大的应用层面来看，工业互联网和人工智能之间的关系，可以通过以下三个方面来进行阐述：

第一：人工智能是工业互联网的技术出口。站在技术体系的角度来看，人工智能是大数据、云计算、物联网等诸多技术的最终诉求，也是诸多技术发展的必然结果，当然这个过程可能会比较漫长，而且智能化本身也是一个动态发展的过程。

第二：人工智能是工业互联网的价值体现。工业互联网的价值有很多种呈现方式，其中人工智能就是其中一个重要的方式，人工智能技术不仅能够促进产业领域的生产效率，同时也能够促进产业领域的岗位升级，提升传统工作岗位的附加值。

第三：工业互联网为人工智能提供落地场景。当前人工智能技术面临的一个重要问题就是落地难问题，而工业互联网的发展则能够为人工智能技术的落地应用奠定一个扎实的基础。

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！

未来10年科技会到达什么地步？

未来十年里，科技将继续引领技术创新变革，为经济社会发展注入新的驱动力。

1、进入万物互联的物联网新时代

“物联网”这个概念，其实在很久之前就已经出现了，但由于技术不完善、设备成本太高等原因，一直未得到普及。未来10年，随着5G、甚至6G的应用与普及，智能设备制造与维护成本的降低，万物互联的时代即将来临。每个家庭里的家居设备都将互相连接，互联互通，在中央处理器的统一调配下，变得更加智能化。设想一下以下情景：早上7点，室温和灯光自动调节为清晨模式，通知厨房机器人帮你先准备好早餐，再让闹钟叫你起床，在你刷牙洗脸时，智能音箱开始播放提醒你昨晚设定好的全天***安排，吃早餐时，厨房机器人询问你的午餐或晚餐安排，并根据菜单提醒冰箱自动下单，当你吃完早餐后出门后，智能门锁自动上锁，下楼时智能手表自动提醒你的汽车驶离车位，停在门口准备接你……这样的生活场景已经离我们越来越近，并将逐步实现。

2、人工智能得到进一步普及应用

在未来10年，人工智能将日渐成熟，随着机器学习、人机交互、大数据***集与分析、传感器与控制系统等技术的进一步发展完善，人工智能将被广泛应用到各行各业，逐步取代部分传统的“人工密集型”职业。但人类不会不规模失业，因为会有其他相关AI衍生职业逐步诞生，人们的终身学习与创新将显得尤为重要。

3、自动驾驶技术日益成熟，开始逐步取代有人驾驶

自动驾驶汽车的实现，首先有两个关键点：一是单辆智能汽车的性能要足够优秀，能快速识别外界各种情景，并作出精准制动；二是车里协同，这需要依赖于技术标准的制定以及基础设施的建设管理。随着waymo、百度、特斯拉、Uber、通用等科技巨头的探索，以及***相关法规的制定完善，未来10年，部分自动驾驶汽车将逐步实现上路，并在较长时间里维持着有人驾驶与无人驾驶并存的局面。

4、量子计算技术逐步落地

在未来10年，量子计算的发展仍然处在一个较早期的阶段，在短时间内还难以取代标准计算模型，但随着量子计算技术的日益成熟，量子计算将在通信加密等某些方面开始承担起传统计算模型所无力完成的大数据计算工作，逐步显示出其优势，也进一步推动量子计算技术的落地发展。

未来10年，你觉得还有哪些新科技将诞生呢？欢迎关注评论或留言！我是“趣闻简评君”，新鲜科技资讯，与你分享！

感谢邀请。

我们这个时代正在处于未来快速变化的初期阶段。

科技惊人的发展让所有人不知所措，几乎每个人都身不由己的卷入进来。

可以总结为四个方面！

一:数据化。

信息革命的核心，在于信息为载体的链接。比如社交=沟通信息化。电商=商品的信息化。额等等。

二:小型化。

从it行业来说，设备越来越小，但功能越来越好。

三:链接化。

未来，人，设备，服务的一切都会智能化。并通过移动互联链接在一起。

到此，以上就是小编对于人工智能技术升级周期是多少的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术升级周期是多少的5点解答对大家有用。

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