大家好，今天来为大家分享人工智能做国家领导的一些知识点，和国家的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！
本文目录
大数据和人工智能有什么关联？
第一层——两化融合
内容：
自动化——制造设备具备一定自动化能力，可实时产生生产制造的过程数据。
信息化——信息化主要指企业具备信息化能力，至少已经实施如ERP、MES、APS、WMS、SCM等传统软件，
物联网——具备RIFD、环境传感器等感知元件，可产生设备物联、物料物联、环境信息等。
作用：数据源
关键词：多源异构数据
第二层——信息通路
内容：
内部通路——打通企业内部网络数据通路，有条件可建立数据仓库或大数据中心。
外部通路——与互网联信息关联，通过爬虫或第三方数据服务获取商业舆情、用户画像等信息。
安全性——即在安全的基础上实现信息互通，尤其是内外部互通时，信息安全直接影响生产经营，甚至影响企业的竞争力。
作用：数据通道
关键词：消除信息孤岛
第三层——大数据
内容：
分布式集群——最著名的当属Hadoop生态圈，地球人都知道。
多源异构数据处理——多源是指企业需具备广泛数据来源，多源同时意味着较大数据量，传统IT架构处理千万级数据已经很困难了，要么牺牲时间要么牺牲硬件，而在大数据的分布式集群架构下，亿级数据秒处理只是入门门槛；异构是指要处理结构化数据、半结构化数据、非结构化数据，在传统的关系型数据库架构下，非结构化数据的处理采用对象存储，很难做到全文检索，而大数据架构下非结构化数据直接处理的模式多变灵活，且可与结构化数据进行关联分析。
数据运营——数据运营的概念在传统软件产品的世界中几乎是不存在的，以往软件提供特定功能，用户使用其功能。而在大数据的世界里，如果把数据比作钻石矿，大数据平台提供数据采集能力，数据就被开采；平台提供处理能力，数据矿就被提炼；平台提供配套运营体系，数据矿就变成了光彩夺目价值连城的首饰。数据运营能力决定了数据的价值，同时是不同的数据也是不同的矿藏，挖掘开采方式也不同，地貌也不同，因此配套解决方案也不应一套方法放之四海而皆准。
作用：数据探索
关键词：4个V（高速、高价值、大数据量、多样性）
第四层——人工智能
内容：
机器学习——分为有监督学习和无监督学习两种，当下最火的自然就是借AlphaGo扬名立万的深度学习领域了。
算法模型——构建数学算法模型，为企业应用场景提供支撑。可以是古老的贝叶斯，也可以是神经网络、灰度预测、随机森林等，原则就是算法为应用场景服务。
智能决策
作用：自学习能力参与决策、生产经营
关键词：自学习——只有具备自学习能力，才称得上人工智能，才具备了模拟人脑的能力，才能做我们的制造能力具备了大脑，才能称得上智能制造。
AI人工智能会为人类带来什么，发展到极致会怎样？
人工智能是把双刃剑，既能给人类带来好处也有不少副作用；
一、好的方面；能给我们人类带来便利，一些工作都是由人工智能来完成的话，会给我们带来很大的帮助，而且一些事情由人工智能来做，也会省去我们很多的时间和力气，人工智能的应用还会大幅提高工人的生产效率，由此带来工人工资的提升。另外，亚马逊公司首席执行官杰弗里·贝索斯认为，人工智能还能让工人对工作的参与度有所提升，从而增强工人的责任感和愉悦感。可见，如果真的能把人工智能研发的非常好，未来的人工智能会让我们人类的工作将会变得十分的简单和轻便，我们的未来也会变得更加的美好。
二、副作用或影响；人工智能中的黑客技术等会给地缘政治和国家安全带来一定的不稳定因素，这一点对西方国家提出了挑战。此外，人工智能的出现不仅会改变制造产业，也会给高端服务产业带来变革，一些原本需要特殊专业知识和技能的职位或许会被人工智能机器所取代。这样的改变可能会对国家或人类的政治、文化、生活等层面产生难以估量的影响。
你认为人工智能在中国发展有什么重大意义？
去年以来，人工智能便成了科技圈的宠儿，其他诸如AR、VR的，似乎都消失不见。而在今年的两会上，人工智能写进了政府工作报告。
缔造了“虚拟劳动力”
某种意义上，人工智能为这个时代的经济发展，提供了一种新的能量，缔造一种新的“虚拟劳动力”。来自埃森哲与经济学前沿公司最近的一份报告大胆提出，到2035年，基于人工智能的技术的普遍采用，可能会将很多发达国家的经济增速提高一倍。报告估计认为，人工智能有可能将美国、英国和日本的总增加值（与GDP近似）年度增速分别提高到4.6%、3.9%和2.7%。
在这一轮人工智能浪潮中，对经济最大的价值在于更大规模地实现自动化、机器化转变。虽然这种自动化经济，或者叫机器人经济，可能将无可避免地引发一系列的工作岗位消失。但与此同时，我们也要看到的是，这样的自动化经济，某种意义上也可以进一步扩大中国的经济优势。
或制造出制造业“蓝海”
很多人想象不到，虽然人工智能的应用前景十分广泛，包括医疗、教育、公共安全、交通等，都具有巨大的潜力。但从具体实际应用来说，制造业却可能是最快进行自动化、智能化的蓝海领域。
原因其实很简单，中国的传统制造业，大而不强，与日本、德国相比较，至少有20年的差距。但这恰恰也为制造业进行转换、升级提供另一种便利，亦即其很容易被人工智能技术击败，改造起来反而更加容易。
一是这些企业拥有行业海量的数据，充沛的资金；二是在生产力水平急需提升、人口红利逐渐消失的情况下，这些传统企业也有迫切的意愿来改造升级自己的工厂、业务，提高收益，降低企业成本等需求。因此，制造业既是人工智能可以大有作为的领域，也是中国发展人工智能的优势领域。
是中国引领全球巨大机遇
除此之外，中国在人工智能领域的人才储备、研究成果等方面，也具备了较强的基础。比如在人才方面，中国科学家已经占据了全球人工智能科研实力的半壁江山。这一点，有个例子可以说明中国的影响力。
2017年的美国人工智能促进协会(AAAI)年会，原定于一月底在新奥尔良举行。选址上没问题，但时间恰好撞上了中国的春节。这在过去没有什么，但现在却不同了。鉴于中国人工智能科学家们的重要性，最后会议不得不延后一周，在旧金山举行。而且，在这个会议上提交的论文，中美两国最终被接受的论文几乎一样多。这在过去很难想象。
有数据表明，在2015年全球顶尖期刊上发表的人工智能论文里，华人/中国人作者的比例达到了43%。同时，根据乌镇智库去年发布的报告显示，中国人工智能的专利申请数、授权数在2012年就已经超过美国。
所以，中国既具备发展人工智能的基础，也有足够的市场进行改造升级的需求；中国既有后发优势，也有先发优势。诚如李开复所言，人工智能是中国引领全球的巨大机遇。
人工智能基本原理谁提出
华东师范大学哲学系教授颜青山表示，当前人工智能伦理研究中，有以下几个方面值得关注。一是克服伦理恐慌情绪。大多数人对人工智能基本原理的了解还没有达到科普水平，常常会基于对人工智能技术的误解产生不恰当的联想。因此，如何对人工智能原理进行科普值得探讨。二是道德程序的内置及其限度。这方面讨论的是人工智能不该做什么。道德两难常常也是道德悲剧，人本身也无法给出确定的答案，更不要奢望机器会给出更好的答案。三是为人工智能研究提供充分的伦理空间。区分人工智能的研究与应用，为人工智能研究提供充分的伦理空间是必要的。
南京大学哲学系教授蓝江表示，人工智能发展的最大问题不是技术上的瓶颈，而是人工智能与人类的关系问题，这催生了人工智能的伦理学和跨人类主义的伦理学问题。人工智能的伦理学已经与传统的伦理学旨趣发生了较大的偏移，它讨论的不再是人与人之间的关系，也不是人与自然界的既定事实之间的关系，而是人与自己所发明的产品之间的关联。
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