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人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會(huì)是人類智慧的“容器”。

一、人工智能AI不會(huì)代替人類  

近年來隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)步，許多人擔(dān)憂有朝一日人工智能會(huì)替代人類的工作崗位，造成人類大規(guī)模失業(yè)?？謶謿w恐懼，現(xiàn)實(shí)歸現(xiàn)實(shí)，人工智能并不會(huì)取代人類。  

因?yàn)槿斯ぶ悄鼙旧砭吞N(yùn)藏著巨大的就業(yè)增長潛力。人工智能技術(shù)無論在哪個(gè)行業(yè)落地，都會(huì)創(chuàng)造出一系列新崗位。在傳統(tǒng)行業(yè)中，人工智能設(shè)備或許可以代替人類進(jìn)行勞動(dòng)，但是AI設(shè)備的生產(chǎn)、維護(hù)、檢測都需要人類來完成。在新經(jīng)濟(jì)、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中，人工智能可以代替人類進(jìn)行許多重復(fù)性較高的工作，但產(chǎn)品的設(shè)計(jì)和運(yùn)營都離不開人類。舉例來說，人工智能技術(shù)的進(jìn)步推動(dòng)了虛擬現(xiàn)實(shí)工程的發(fā)展，但VR產(chǎn)品的邏輯設(shè)計(jì)還是要人來做，VR設(shè)備的維護(hù)也增加了技術(shù)人員的需求。這說明，人工智能本身作為一個(gè)行業(yè)，它所能帶來的新就業(yè)崗位不可低估。  

技術(shù)進(jìn)步必將帶來生產(chǎn)力的發(fā)展，生產(chǎn)力的發(fā)展將創(chuàng)造新型的職業(yè)。從歷史上來看，蒸汽機(jī)的發(fā)明和紡紗技術(shù)的進(jìn)步，讓紡織工人紛紛失業(yè)。但是紡出了布就要賣，本地市場無法消化全部產(chǎn)能，就有了出口的可能，而出口又刺激了運(yùn)輸。圍繞這些商業(yè)行為的需求，金融服務(wù)也得到了發(fā)展。

人工智能不可能完全替代人類。從經(jīng)營的角度看，無論什么廠商，無論他們利用人工智能生產(chǎn)出什么產(chǎn)品，他們的目的都是把產(chǎn)品賣出去。如果這時(shí)候人類已經(jīng)大規(guī)模失業(yè)，那么這些產(chǎn)品還能賣給誰?人工智能可以代替人類工作，但它不可能代替人類消費(fèi)。  

二、人工智能4大技術(shù)  

1、自動(dòng)駕駛  

自動(dòng)汽車，也稱為機(jī)器人汽車，自動(dòng)駕駛汽車，或無人駕駛汽車,是一種能夠感知其環(huán)境并在很少或完全沒有人工輸入的情況下行駛的汽車。自動(dòng)駕駛汽車結(jié)合了多種傳感器來感知周圍環(huán)境，例如雷達(dá) , 激光雷達(dá) , 聲納 , 全球定位系統(tǒng) , 里程計(jì)和慣性測量單元。  

2、機(jī)器翻譯  

機(jī)器翻譯技術(shù)是指利用計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)從一種自然語言到另外一種自然語言的翻譯過程。基于統(tǒng)計(jì)的機(jī)器翻譯方法突破了之前基于規(guī)則和實(shí)例翻譯方法的局限性，翻譯性能取得巨大提升。基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯在日?？谡Z等一些場景的成功應(yīng)用已經(jīng)顯現(xiàn)出了巨大的潛力。隨著上下文的語境表征和知識邏輯推理能力的發(fā)展，自然語言知識圖譜不斷擴(kuò)充，機(jī)器翻譯將會(huì)在多輪對話翻譯及篇章翻譯等領(lǐng)域取得更大進(jìn)展。  

3、生物特征識別  

生物特征識別技術(shù)是指通過個(gè)體生理特征或行為特征對個(gè)體身份進(jìn)行識別認(rèn)證的技術(shù)。從應(yīng)用流程看，生物特征識別通常分為注冊和識別兩個(gè)階段。注冊階段通過傳感器對人體的生物表征信息進(jìn)行采集，如利用圖像傳感器對指紋和人臉等光學(xué)信息、麥克風(fēng)對說話聲等聲學(xué)信息進(jìn)行采集，利用數(shù)據(jù)預(yù)處理以及特征提取技術(shù)對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到相應(yīng)的特征進(jìn)行存儲。  

4、深度學(xué)習(xí)框架  

深度學(xué)習(xí)框架即知識圖譜本質(zhì)上是結(jié)構(gòu)化的語義知識庫，是一種由節(jié)點(diǎn)和邊組成的圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，以符號形式描述物理世界中的概念及其相互關(guān)系，其基本組成單位是“實(shí)體—關(guān)系—實(shí)體”三元組，以及實(shí)體及其相關(guān)“屬性—值”對。不同實(shí)體之間通過關(guān)系相互聯(lián)結(jié)，構(gòu)成網(wǎng)狀的知識結(jié)構(gòu)。在知識圖譜中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示現(xiàn)實(shí)世界的“實(shí)體”，每條邊為實(shí)體與實(shí)體之間的“關(guān)系”。通俗地講，知識圖譜就是把所有不同種類的信息連接在一起而得到的一個(gè)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，提供了從“關(guān)系”的角度去分析問題的能力。

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