这篇文章给大家聊聊关于警惕人工智能，以及警惕人工智能知乎对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站哦。
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人工智能的利与弊分别是什么，该如何看待？
人工智能给我们生活带来的好处：人工智能在数据集上有着一定的优势。人工智能有三大商业方向：大数的统计、对用户情绪评估、与用户之间的社交纽带。人工智能通过这三大商业方向，以更好地了解人类。同时也可以创作出更好的软件，以此来给更多的人带来快乐。在未来可以增加客户体验，给客户带来快乐的企业，将会赚取更多的商业价值。当扫地机器人、削面机器人、做饭机器人、工业机器人、消防机器人、战斗机器人等开始运用于我们的生活中时，不得不说给我们的生活带来了极大便利。人工智能在能源发展过程中会间接地提高能源的利用率。这个功能在日常生活中的表现是：有些智能硬件，可以根据你以往的习惯，判断你什么时候到家，这样在你进入房子之前它就可以把室内气温调节到相宜的温度，这样就是一种节约能源的方式。如果这种智能设备能够被成千上万的家庭使用的话，那能源利用率就会极大地提高，能源就会得到极大的节省。其次，人工智能和人类智慧越来越明显的分工会极大地节省人力资源成本，这必然会成为人工智能在未来工业领域的一大趋势：有些效率低的工作由智能机器人做更好。比如有些重复性的工作，这些工作由智能机器人来做不但节约了人力成本而且提高了工作的效率。如果把人工智能应用在工业中，去调节一些不可控的因素，而不需要消耗大量的人力。比如风车发电，有了人工智能，就不需要浪费大量人力在不确定的风向上，人工智能设备会根据不同的风向对风车做出相应的并且是及时的调整。人工智能在医疗上也起到很大的帮助。很多医生都不能确定的病情，人工智能可以通过它的大数据进行分析和理疗。再好比当下的人工智能无人汽车。在技术保障的前提下，这不仅大大降低了事故发生率，还节省了驾驶人员大量的驾驶时间。
人工智能给我们生活带来的风险：大规模的失业，人工智能的发展，导致很多人失业，机器人不会犯错，不会累，不需要休息，不需要工资，这完全可以代替很多职业;人工智能时代的到来可能是对人类的一次大淘汰。机器人对人类的大淘汰;才争夺战导致垄断、贫富分化加剧，人工智能时代的到来，必将引发空前的人才争夺战。谁拥有的各类一流人才数量多质量高，谁就能赢得最后胜利。随着社会科技的快速发展，人工智能进入了高速发展的轨道。人工智能给我们生活带来了很多便利。人工智能带给我的利大于弊，机遇与风险并存，如何利用好大数据更为重要!
人工智能到底有多厉害？
1.什么是人工智能
人工智能（ArtificialIntelligence）：它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。1956年由约翰.麦卡锡首次提出，当时的定义为“制造智能机器的科学与工程”。人工智能目的就是让机器能够像人一样思考，让机器拥有智能。时至今日，人工智能的内涵已经大大扩展，是一门交叉学科。
2.人工智能的层次结构
基础设施层：回顾人工智能发展史，每次基础设施的发展都显著地推动了算法层和技术层的演进。从20世纪70年代的计算机的兴起，80年代计算机的普及，90年代计算机运算速度和存储量的增加，互联网兴起带来的电子化，均产生了较大的推动作用。到21世纪，大规模集群的出现，大数据的积累，GPU与异构/低功耗芯片兴起带来的运算力的提升，促成了深度学习的诞生，点燃了人工智能的爆**潮，其中海量的训练数据是人工智能发展的重要燃料。
算法层：机器学习是指利用算法使计算机能够像人一样从数据中挖掘出信息，而深度学习作为机器学习的一个子集，相比于其他学习方法，使用了更多的参数、模型也更复杂，从而使得模型对数据的理解更加深入也更加智能。
计算机视觉：计算机视觉的历史可以追溯到1966年，人工智能学家Minsky在给学生布置的作业中，要求学生通过编写一个程序让计算机告诉我们它通过摄像头看到了什么，这也被认为是计算机视觉最早的任务描述。计算机视觉借鉴了人类看东西的方法，即“三维重构”与“先验知识库”。计算机视觉除了在比较成熟的安防领域外，也应用于金融领域的人脸识别身份验证、电商领域的商品拍照搜索、医疗领域的智能影像诊断、机器人/无人车上作为视觉输入系统等。
语音处理：让机器学会“听”和“说”，实现与人类的无障碍交流一直是人工智能、人机交互领域的一大梦想。1920年生产的“RadioRex”玩具狗可能是世界上最早的语音识别器，第一个真正基于语音识别系统出现在1952年，AT&T贝尔实验室开发的Audrey的语音识别系统，能够识别10个英文数字，正确率高达98%。比如AppleSiri，Echo等。
自然语言处理：人类的日常社会活动中，语言交流是不同个体间信息交换和沟通的重要途径。对机器而言，能否自然的与人类进行交流、理解人类表达的意思并作出合适的回应，被认为是衡量其智能程度的一个重要参照。
规划决策系统：人工智能规划决策系统的发展，一度是以棋类游戏为载体的。比如，AlphaGo战胜李世石，Master对顶级选手取得60连胜，机器人，无人车。
3.人工智能应用场景
3.1.语音处理
?语音处理主要是自动且准确的转录人类的语音。一个完整的语音处理系统，包括前端的信号处理、中间的语音语义识别和对话管理以及后期的语音合成。
–前端处理：说话人声检测，回声消除，唤醒词识别，麦克风阵列处理，语音增强等。
–语音识别：特征提取，模型自适应，声学模型，语言模型，动态解码等。
–语义识别和对话管理：更多属于自然语言处理的范畴。
–语音合成：文本分析、语言学分析、音长估算、发音参数估计等。
?应用：包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。
?未来：真正做到像正常人类一样，与他人流畅沟通，自由交流，还有待时日。
3.2.计算机视觉
?计算机视觉指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力，包含图像处理、识别检测、分析理解等技术。
–图像处理：去噪声、去模糊、超分辨率处理、滤镜处理等。
–图像识别：过程包括图像预处理、图像分割、特征提取、判断匹配，可以用来处理分类、定位、检测、分割问题等。
–图像理解：本质是图像与文本间的交互，可用来执行基于文本的图像搜索、图像描述生成、图像问答等。
?应用：
–医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗。
–在安防及监控领域被用来指认嫌疑人。
–在购物方面，消费者现在可以用智能手机拍摄下产品以获得更多信息。
?未来：计算机视觉有望进入自主理解、分析决策的高级阶段，真正赋予机器“看”的能力，在无人车、智能家居等场景发挥更大的价值。
3.3.自然语言处理
?自然语言处理的几个核心环节：知识的获取与表达、自然语言理解、自然语言生成等，也相应出现了知识图谱、对话管理、机器翻译等研究方向。
–知识图谱：基于语义层面对知识进行组织后得到的结构化结果。
–对话管理：包含闲聊、问答、任务驱动型对话。
–机器翻译：由传统的PBMT方法到Google的GNMT，流畅度与正确率大幅提升。
?应用：搜索引擎、对话机器人、机器翻译、甚至高考机器人、办公智能秘书。
4.AI、机器学习、深度学习的关系
4.1.人工智能四要素
1）数据
如今这个时代，无时无刻不在产生大数据。移动设备、廉价的照相机、无处不在的传感器等等积累的数据。这些数据形式多样化，大部分都是非结构化数据。如果需要为人工智能算法所用，就需要进行大量的预处理过程。
2）算法
主流的算法主要分为传统的机器学习算法和神经网络算法。神经网络算法快速发展，近年来因为深度学习的发展到了高潮。
3）算力
人工智能的发展对算力提出了更高的要求。以下是各种芯片的计算能力对比。其中GPU领先其他芯片在人工智能领域中用的最广泛。GPU和CPU都擅长浮点计算，一般来说，GPU做浮点计算的能力是CPU的10倍左右。
另外深度学习加速框架通过在GPU之上进行优化，再次提升了GPU的计算性能，有利于加速神经网络的计算。如：cuDNN具有可定制的数据布局，支持四维张量的灵活维度排序，跨步和子区域，用作所有例程的输入和输出。在卷积神经网络的卷积运算中实现了矩阵运算，同时减少了内存，大大提升了神经网络的性能。
4）场景
人工智能经典的应用场景包括：
用户画像分析基于信用评分的风险控制欺诈检测智能投顾智能审核智能客服机器人机器翻译人脸识别4.2.三者关系简述
人工智能：是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法及应用系统的一门新的技术科学。
机器学习：专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。是人工智能的核心研究领域之一，任何一个没有学习能力的系统都很难被认为是一个真正的智能系统。
深度学习：源于人工神经网络的研究，含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。
在A股里，真正的人工智能龙头除了科大讯飞，还有哪几个？
非常高兴回答你的问题。
人工智能成分股117家查询一下同花顺人工智能概念股一共有117家，其中今天涨幅最大的为赢时胜、赛维智能、浪潮信息，实际上A股人工概念股并非都是以人工智能为主营业务方向的，大部分只是人工智能业务相关。
真正布局人工智能的是百度、阿里巴巴和腾讯先看一下人工智能定义：人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，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，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
虽然百度现在体量和阿里、腾讯不再同一个级别，不过目前在人工智能领域做的靠前的是百度，百度有百度大脑、无人驾驶等AI领域做的非常靠前。
腾讯也有自己的AI开放平台，包括语义分析，图像识别，智能客服等AI应用。
阿里专门成立了达摩院研究人工智能方向。
人工智能独角兽：旷视、商汤、云从、依图旷视、商汤、云从、依图这四家人工智能独角兽，估值都已经超过10亿美金，虽然还没有上市，不过未来潜力巨大，且都是以人工智能为主营业务。
结论从全球范围来看，人工智能做的最好的企业是Google，在国内是百度，以及科大讯飞，A股上市企业中人工智能概念股虽然有117家，但实际上并非真正意义上的人工智能公司。旷视、商汤、云从、依图这四家独角兽未来可能会成为人工智能科技巨头，也极有可能在近几年登录资本市场。
以上是我的看法，欢迎留言讨论交流，喜欢的可以点点关注。
人工智能翻译靠谱吗？
人工智能翻译属于自然语言处理这个领域，目前做到的水平还行，能用，但跟资深的人工翻译比，还有差距
好了，文章到此结束，希望可以帮助到大家。