人工智能技术应用的接受度研究-对人工智能应用领域的理解

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应用的接受度研究的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能技术应用的接受度研究的解答，让我们一起看看吧。

1. 商用的人工智能产品都有哪些?目前人工智能技术应用在什么场景？
2. 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？
3. 成熟的人工智能技术，它能提高教学效率、让学生的学习更有效吗？

商用的人工智能产品都有哪些?目前人工智能技术应用在什么场景？

近几年，人工智能技术在实体经济中寻找落地应用场景成为核心要义，人工智能技术与传统行业经营模式及业务流程产生实质性融合，智能经济时代的全新产业版图初步显现，预计2019年人工智能核心产业规模将突破570亿元，目前，安防和金融领域市场份额最大，工业、医疗、教育等领域具有爆发潜力。

2018年，人工智能相关公司总数达到2167家。根据中国新一代人工智能发展研究院调研数据，中国人工智能企业多集中在应用层，技术层和基础层企业占比相对较小。

从技术类型分布来看，设计机器学习、大数据、云计算和机器人技术的公司较多，整体分布相对平均，具体分布见下图所示：

根据基础建设和价值空间两大维度对人工智能赋能的十大实体经济进行分析。总体而言，金融、营销、安防、客服等场景在IT基础设施、数据质量、对新技术的接受周期等AI发展基础条件方面表现较优，而在当下市场规模、行业发展增速、解决方案落地效果和政策导向等诸多因素的影响下，安防、金融、教育、客服等场景将产生较高的商业化渗透和对传统产业提升程度。具体对于各项指标的成熟度评估如下图所示：

目前人工智能在应用场景上，最多的属于安防和金融，安防由于受到政策影响较大，而金融完全是由于良好的落地环境，目前在智能风控、智能客服等各方面业务上进入实际应用。

人工智能在中国，呈现爆发式发展，从学术研究、科研转化到技术创业掀起一股股热潮。

人工智能的发展日渐呈现出软硬结合趋势，前端通过硬件***集数据，后端通过软件算法，来提供整体解决方案。广泛应用于大健康、金融、机器人、汽车、互联网服务、安防、教育、零售、家居建筑、工业制造、法律等领域，几乎涉及到国民经济的方方面面。日常生活中我们在***机关、银行、楼宇物业、智慧小区、公共场所、工地、幼儿园、机场、人机对话、翻译等场景中见到，如大数据风控、[_a***_]识别、刷脸支付等。具体产品如海康威视的安防监控、支付宝刷脸支付、科大讯飞的语音识别翻译机、百度的无人驾驶系统等等。

根据亿欧统计，中国人工智能企业共计1000余家，分布于22个 省份的43个城市，其中北京、上海、广东占74.2%。在13项人工智能技术方向上，技术应用占比TOP5分别为计 算机视觉、数据挖掘、智能语音技术、机器学习和机器人。

国内领先的公司有AI芯片公司寒武纪、技术公司商汤科技、旷视科技等，国内的互联网巨头百度、阿里、腾讯、京东、小米、美团、滴滴等都在这个领域发力。

1.工业应用：比如车间生产线上一些异常商品的检测；铁轨上通过识别轨枕判断是否存在问题等 2.安防：人工智能应用最多的场景，商汤/依图等公司就是靠安防起家的，主要是包括城市安全如车辆违停/压黄线/闯红灯等监控系列的产品 3.金融领域：AI炒股 4.保险领域：如***，保险单据的ocr识别产品等 5.电商场景：推荐系统 6.教育行业：扫题识别再搜索等等...总之人工智能的应用领域非常广泛，任何行业都能应用起来。如果你对AI感兴趣，可以关注下我，带你从理论到实践认识AI。

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。

成熟的人工智能技术，它能提高教学效率、让学生的学习更有效吗？

当然可以。人工智能技术的发展目标之一就是实现人机融合，高效地协同互动。

要通过人工智能技术实现教学效率和学习效率的提升，可能的技术途径有以下几种。

1.智能教师。通过持续不断的数据学习和训练，让机器掌握某一领域的专业知识，将其做成机器人，成为24小时候全天候的家庭小教师。

2.个性化课程定制。通过大数据，分析每个学生的强项弱项，为每个学生设计针对性的提高训练和课程任务，实现虚拟化的1对1教学

3.寓教于乐的人机交互手段。基于模式识别，人机交互技术，将丰富有趣的课程实验动画带到每个人身边，进一步提升学习效率和学习乐趣。

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欢迎在评论中发表自己不同观点，我是待毕业的猫，关注我一起探讨前沿科学话题。

谢邀！

成功的人工智能对教学肯定能起到一定的作用。但它并不能完整地代替教师的工作。人工智能只是机械化的教学。无法观察学生在听课过程中出现的问题。无法洞察学生的动态和学习态度。更不能及时的解决学生听课的过程中间提出的问题。对一些生成性的问题是不能及时的得到解决的。

而教师就不一样了。

课堂上学生面对的是真实的，有着丰富情感的老师。而学生在教学中主导地位的是不能改变。教师可以根据课堂上出现的情况。因人而异的及时的解答学生提出的问题！特别是一些生成性的问题，利用学生们进行讨论，自己解答。有更多的教学方法丰富了课堂，提高了效率。

在成功的人工智能也无法代替教师再教育工作中的重要地位。

当然可以了。人工智能的作用就是用来服务人类。随着技术的成熟，人工智能的技术会越来越成熟，应用到更广的方面，生活的每个领域，教育也不例外。

像现在的学霸君等查题软件，就是软件和算法还要图片文字识别的结合，给学生学习带来方便，不懂的问题直接手机拍一拍就可以得到答案。

未来还会有更多的类似的应用，比如可能出一个智能机器人，能够和学生英语对话，提高学生英语交流水平。可能一些智能批改作业的软件，只需要扫描一下作业本，就可以电脑上看到哪里对哪里错。

这些都不是不可能，随着人工智能的发展，未来总有一天，人工智能会触及每个领域。让我们的生活更加方便，更有效率

到此，以上就是小编对于人工智能技术应用的接受度研究的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术应用的接受度研究的3点解答对大家有用。

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