人工智能怎么样？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-05-03 15:51 标签： 人工智能做什么

首先，人工智能的前景还是非常广阔的。

未来人工智能产品必然会逐渐应用到社会的各个领域和各个行业，但这需要一个非常漫长的过程，其过程也是非常曲折和艰难的。人工智能在近几年得到了非常大的关注，市场上的呼声也比较高，在大数据、物联网和互联网技术的推动下，整个产业互联网解决方案的最后面一个环节必定是人工智能。

所以这种条件和背景下，现在有很多的互联网公司和科技公司都在逐步的布局人工智能领域，将自己的产品涉及到人工智能领域。但是在布局的过程当中也逐渐暴露出很多问题，最重要的就是人工智能人才的短缺这一问题。所以说在未来发展的前景上，学习人工智能还是相当不错的选择，也是一个顺应时代，符合时代的选择。

01 人工智能的未来范围

人工智能的未来是朦胧的，但技术正以迅猛的速度发展，随着AI不断取得进步，它将会渗透到我们生活的每个领域。以下列出了AI未来变化的多种方式：

1.网络安全：人工智能在网络安全中的应用前景，将确保限制黑客引发网络犯罪。

2.信用卡欺诈检测：多年来，网络犯罪已成为一个问题，信用卡欺诈是最常见的网络犯罪之一。尽管有检测方法，但仍然无法控制黑客。递归神经网络是一种AI技术，可以在其初始阶段检测欺诈。这种检测方法可以立即扫描成千上万的交易和身份欺诈，从而节省大量时间。

3.安全数据的处理：AI软件可以在几分钟内浏览大量安全数据，并立即分析问题。

4.智能预警：安全团队发现，很难应对传统工具生成的警报数量的增加。但是AI被赋予的自学和自动化功能可以降低成本，并提高效率，确保免受恐怖主义和盗窃的危害。

5.智能运输：当难以预测受交通、事故或人为错误影响的系统行为模式时，就会出现各种运输问题。AI应用程序会收集数据，做出可预测的决策，从而解决不可预测性。

6.改善公共安全：可以实时跟踪市区内的犯罪数据，以确保乘坐公共交通工具旅行的公民的安全，并帮助警察有效巡逻并维护公民的安全。

7.自动驾驶汽车：引入了具有AI功能的自动驾驶汽车和卡车后，可以减少高速公路上的事故数量。

8.卫生保健：在健康方面，人工智能的作用已经非常大了。支持AI的虚拟健康助手（VHA）可以通过多种方式积极帮助患者。

以上只是人工智能未来的冰山一角，人工智能具有巨大的潜力，并且已开始在所有领域显示出切实的成果。就潜力的利用而言，我们刚刚摸索了表面，要想利用AI的真正力量还有很长的路要走。

02 人工智能的经济前景

人工智能技术对企业的影响，预计将使劳动生产率提高多达40％，并使人们能够更有效地利用自己的时间。

将人工智能作为新的生产要素，它可以至少可以以三种重要方式推动增长：

1.与传统的自动化解决方案不同的是，由人工智能驱动的创新，使需要适应性和敏捷性的复杂物理任务实现自动化，并且人工智能能够自我学习。

2.现有的劳动力和资本可以被更有效地利用，因为人工智能使员工能够专注于自己最擅长的领域，即想象，创造和创新。

3.人工智能最受关注的好处之一，是其在经济中传播创新的能力。

人工智能预示着经济和人类的巨大增长潜力，人工智能是经济增长的未来。

从普华永道的一份报告发现，从现在到2030年，人工智能技术和应用将使全球GDP增长14％。麦肯锡全球研究院的一份报告显示，到2030年，人工智能有可能为当前的全球经济产出增加16％或约13万亿美元，每年对生产力增长的年均贡献约为1.2％。如果交付，这种影响将与历史上的其他通用技术相提并论。

人工智能有望为企业和工人提供巨大的经济机会最好的位置。

通过改变工作的性质，建立人与机器之间的新关系，为人工智能的未来做好准备，将人类智能与机器智能相集成，使他们可以成功地共存，并强化人们推动增长的作用。

鼓励以人工智能为动力的法规，更新并创建自适应的、自我完善的法律，来缩小技术变革步伐与法规响应步伐之间的差距。

倡导人工智能道德规范，在发展和使用智能机器方面，应在切实可行的标准和最佳实践的基础上补充道德，未来人工智能大有可为。

什么是人工智能(AI)?

人工智能是计算机程序自我学习的能力。也可以将其称为是智能计算机程序的科学和工程学。这些算法无需人工指令，就可以理解相应指令，并使用大量数据来解决问题。人工智能程序通过分析外部输入数据，从中学习，并使用这些知识，来执行任务从而实现特定目标。

从本质上讲，有两种类型的人工智能：弱人工智能和强人工智能。

弱人工智能针对特定或有限的任务，例如面部识别、垃圾邮件过滤或下棋。另一方面，强人工智能能够处理各式各样的任务，而非特定的活动。它可能具有人类层面的认知能力，并且能够完成人类可完成的任何智能任务。如今，弱人工智能已经出现，而强人工智能尚未出现。事实上，许多专家也质疑强人工智能的可能性。

我们当前还无法预测强人工智能的潜在影响，也有许多人认为区块链和人工智能在未来可能会结合在一起使用。有人可能会质疑说，它们将成为未来几十年中最重要的技术之一。

因此，仔细研究这二者技术在未来是如何进行结合是非常重要的。

人工智能可提升区块链能力

挖矿需要大量的计算能力和资源。分布式账本为了实现诸如不可篡改性和防审查性牺牲了运行效率。而人工智能可以非常有效地优化能耗，这对于改善挖矿算法非常有效。

反对使用区块链体系的主要愿意之一就是区块链极高的能源浪费。区块链技术所具备的加密经济性和安全性会引入计算任务，否则计算能力是毫无用处的。减少工作量证明区块链的消耗将使整个行业受益，并可能促进区块链的主流推广。

人工智能还可以优化区块链的存储需求。由于交易历史记录被存储在所有节点中，因此分布式账本的容量可以迅速增长起来。如果存储要求很高，则进入的门槛也会更高，这可能会降低网络的分布性。人工智能可以引入新的数据库分片技术，从而使区块链的尺寸更小，并在其中更高效地存储数据。

数据是一种越来越有价值的资产，它不仅需要安全存储，而且还需要交换。有效的人工智能系统强烈依赖数据，而区块链正好可以高度可靠地存储数据。

区块链本质上是由网络中所有参与者共享的安全、分布式数据库。它的数据存储在区块中，并且每个区块都通过密码链接到前一个区块。这在不改变网络共识的情况下，很难让攻击者以某种方式(例如通过51%攻击)修改区块链中存储的信息。

去中心化数据交易所是建立在区块链之上运行的新数字经济。这些交易将使任何人(或任何东西)都可以轻松安全地访问数据和存储。在连接到这种数字经济中，人工智能算法可以使用更多的外部输入集，并能更快地进行学习。最重要的是，算法本身也可以在这些市场中进行交易。这将使它们更容易为更广泛的用户所用，并可以加快其发展。

去中心化的数据交易所可能会彻底改变数据存储空间。本质上，任何人都可以有偿租用其本地存储空间(以代币支付)。另一方面，现有的数据存储服务提供商将不得不改善其服务以保持竞争力。

尽管其中一些数据市场尚处于成熟的早期阶段，但它们已经启动并开始运行。通过激励数据和存储提供商保持很高的数据完整性，人工智能系统将大大受益。

训练人工智能不仅需要可以从中高质量数据中学习的算法，还需要大量的计算资源。人工智能算法通常使用一种称为人工神经网络(ANN)的计算系统。人工神经网络通过考虑许多案例来学习执行任务。这些人工神经网络通常需要大量的计算能力才能处理数百万个参数并执行指定任务。

如果可以在区块链网络上共享数据，为什么不能将计算能力进行共享呢?在某些区块链应用中，用户可以在点对点(P2P)市场中有效地将计算机的计算能力租借给那些寻求执行复杂计算的用户。激励用户通过获取代币来提升计算能力。

可以在这些计算平台上更有效地训练人工智能系统，并降低成本。尽管早期的案例主要是用于渲染3D计算机图形，但是他们也会慢慢转移到人工智能领域。

随着这些去中心化应用程序(DApps)的发展，大量提供计算资源的公司可能会形成竞争。通过允许用户出租闲置的计算资源来赚取收入，可以更有效地利用大量算力。从理论上讲，不使用时，世界上每个CPU或GPU都可以作为去中心化超级计算机中的一个节点工作。

人工智能具有更好决策和可审计性

人工智能系统做出的决策可能使人类难以理解。这些算法可以处理大量数据，因此几乎没有人可以进行审计和复制其决策过程。

如果基于每个数据点记录进行决策，则将有清晰的审计线索供人工进行核查，这可以增加对人工智能算法所做决策的信任度。

如果这两种技术能够各自发挥其潜力，那么它们无疑将产生持久的影响。尽管许多公司都单独利用这两项技术，也有一些有趣的案例将它们二者组合在一起。

随着两项技术的进一步发展，同时利用区块链技术和人工智能，可能会发现更多的创新。潜在结果很难评估，但可以肯定的是，它们会促进我们经济体系的诸多方面有所改善。

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自从阿尔法狗一战成名，整个人工智能也似开了挂一般，发展非常更快。那么，学习人工智能专业好不太好呢？以后好就业吗？下边小编整理了一些相关信息，供大伙参考！

说到人工智能专业，我们就不得不回答一个问题——什么是人工智能？可是从目前来看，老师们尚未有清晰的概念，主要的原因是其定义太宽泛。在百度百科上查询，人工智能被普遍概念为为计算机科学的一个分支：人工智能企图知道智能的实质，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。研究范畴包括自然语言处理、机器学习、神经网络、模式识别、智能搜索等；应用领域包括机器翻译、语言和图像理解、自动程序设计、老师系统等。

由此能够看出，人工智能是技术、理论都在发展的广泛定义，而且随着应用的不断扩大，其范围也在不断。有些老师甚至觉得，人工智能属于社会科学和自然科学的交叉，涉及了数学、心理学、神经生理学、信息论、计算机科学、哲学和认知科学、不定性论以及控制论。

实际上，因为人工智能属于深入研究的方向，需要一定的基础，因此许多大学本科并没有专门、深入的AI、ML专业。尽管本科没有人工智能专业，但国内众多高校很早就开始研究人工智能了。

人工智能行业的火热带动了AI人才就业的兴盛。据有关老师估计，中国人工智能科目人才需求缺口每年接近100万！

人工智能的发展现状处于成长期；国家发布相关政策促进人工智能的发展；一些省份也比较重视人工智能的发展，并提出了相应的规划；人工智能的人才市场处于空缺，严重的供不应求。因此，趁早搭上人工智能的快车，未来无限可能。

学人工智能以后好就业吗

人工智能能够说是一门高科目，属于社会科学和自然科学的交叉，涉及了数学、心理学、神经生理学、信息论、计算机科学、哲学和认知科学、不定性论以及控制论。研究范畴包括自然语言处理、机器学习、神经网络、模式识别、智能搜索等。应用领域包括机器翻译、语言和图像理解、自动程序设计、老师系统等。

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