人工智能***应用篇-人工智能***应用篇pdf

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能白皮书应用篇的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能***应用篇的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能潮的看法？
2. 手握AI、野望5G，百度如何开垦智能时代的地图“新大陆”？
3. 智能AI的持续发展，到后期，底层程序员该何去何从？

人工智能潮的看法？

1、在人工智能迅猛发展的今天，如何看待人工智能——助手，还是威胁？今天，人工智能已经对社会产生了深刻且广泛的影响，反之，学者、大众与媒体的观点与态度对人工智能的发展也将发挥重要作用。

2、在交通运输、家务劳动、医疗保健、***产业、雇佣工作环境、公共安全、低能耗社区和教育这八大社会领域，人工智能已经开始逐步改变日常生活。2016年，Deepmind公司设计的人工智能程序AlphaGo在围棋领域挑战顶级职业选手获胜，并被披露该公司***使用人工智能算法在五年内学习处理英国国家医疗服务体系的数据。

3、2017年，索菲亚被授予沙特公民身份，成为世界上首个获得公民身份的机器人……人工智能领域中的里程碑***，清晰预示人工智能时代的来临，在证明技术进步的发展潮流不可阻挡的同时，也对现代社会发展和公民生活造成了广泛影响。

4、人工智能的应用将导致新的失业和再就业大潮。尽管这种情况尚未全面发生，但人们对此的焦虑情绪已经产生。根据盖洛普2013—2016年度工作和教育调查，当前美国有34%的80年后出生一代感到因技术***缺乏可能失去工作的焦虑。

5、人工智能通过改变交流技术和媒介，通过社交网络、新型数据交互方式，在很大程度上改变了现代社会的人际交流方式。在北极星和ASM联合撰写的调查报告中，有接近甚至超过半数的受***众表示，尽管每天都在使用社交网络媒体和手机应用，但并未意识到这些科技产品中人工智能在暗中发挥作用。

6、人工智能在潜移默化地改变人们的社交习惯和沟通方式，已经成为新媒体时代不可逆转的潮流。不仅如此，人工智能在诸多领域取得比肩人类的成就，对人类文明的自我反思也起到了推动作用。

7、在人工智能时代，回答机器人伦理、法律问题，思考人类和机器人的界限问题，已经是一项急迫的文明使命。今年12月1日电气与电子工程师协会发布新版人工智能与******，意味着人工智能技术、法律、***领域的深度研究和合作，将成为未来一段时期人类文明思考的重要方向。

手握AI、野望5G，百度如何开垦智能时代的地图“新大陆”？

近年来, 李彦宏和他的百度帝国正在积极谋求转型，百度的转型路线是流量经济向数据经济转型。

• 百度，被誉为作为全球最大的中文搜索引擎。随着流量经济时代尾声的到来, 包括今日头条，阿里巴巴等等各种流量大商早已嗅得先机，纷纷开启转型之路，百度走的转型之路就是数据经济方向。
  

• 未来已来, 随着AI概念的广泛提及, 以及5G技术的飞速发展, 物联网, 大数据, 是未来经济的最强***因素。像AI人脸识别技术等AI应用, 背后都需要大量的数据作为支撑。
  

• 百度手握大数据,通过AI/5G等[_a***_]技术，在走一条AI应用之路。

总之，得流量着得天下的时代已经过去, 未来的结果是得大数据者得天下

智能AI的持续发展，到后期，底层程序员该何去何从？

作为一个程序员小编来回答一下这个问题。

小编工作以后写了五年C++代码，最近正好也在学习AI。 小编是2013年研究生毕业，研究生方向是识别方向，就是模式识别领域。当年毕业的时候也是差一点从事了NLP（自然语言处理）。从AI爆发的时候，就感觉当年读研究生的时候怎么没想到用人工神经网络能流行起来。虽然当时实验室也有用人工神经网络做研究的，无奈当时缺乏探究精神。 小编认为，底层程序员何去何从的问题，得从以下几个方面考虑：

1.有没有必要转AI

AI现在看来已经是大势所趋，现在的人工智能持续发展，AI到落地还有很长的发展期，AI需要完善的地方也有很多。到后期AI到底能智能到什么程度，这个还很难说，但AI的出现将会代替一大部分人工是确定的。现在欧美许多国家都将AI上升到国家战略，中国也将人工智能写入***。人工智能在未来科技中的地位是毋庸置疑的，包括现在人工智能在各个领域的应用也已经如火如荼。小编认为错过了之前的互联网的发展期，现在不能再错过AI。

2.学习AI的代价

AI涉及到的知识还是很多的，涉及线性代数，高数，概率论，模式识别，数理统计，数字图像理论等。AI小编只接触到了算法和应用两个方面。就说说小编2018年对AI的学习，当小编AI看到有关AI的应届生岗位薪资年薪达到30W+的时候，心里就蠢蠢欲动了。从2018年9月开始，就着手学习有关AI的知识。小编重新学习了线性代数，高数，概率论，斯坦福的公开课，下载了一两百篇英文论文，看了一个台湾老师的公开课，基本明白卷积神经网络基本原理，起初研究了一下CNN，LeNet，ResNet，R-CNN，AlexNet，GoogleNet等模型，写了一些小demo。一直到2018年年底，工作忙起来花的时间少了。一共花了3-4个月的时间，公司一般9点半才开始上班，小编每天8点到公司，晚上8点半下班，一天基本有3个小时的时间。但最后因为工作原因，到现在也没继续更深入的学习。现在也算是虎头蛇尾了。这个过程挺难熬的，查各种算法，理论，看各种论文，需要付出的时间是巨大的。

3.是否能接受转AI带来的不稳定性

对小编来说，通过几个月的学习应该试着出去找一些面试机会，但是正赶上经济寒冬，互联网企业到处裁员，要养家还房贷的小编放弃了冒险的尝试。到现在依旧还在原岗位上继续工作。从另一个角度说，如果没有相关的背景，比如原先从事大数据，要跳槽到AI行业，待遇刚开始不知道会不会一定比原岗位高，这也是一个必须考虑的因素。

到此，以上就是小编对于人工智能***应用篇的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能***应用篇的3点解答对大家有用。

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