肯·詹寧斯的幽默話語就是人們對(duì)待人工智能的負(fù)面影響所能給出的比較好的總結(jié)。先不考 慮澳大利亞那個(gè)穿著皮夾克試圖掌管世界的機(jī)器人，人工智能系統(tǒng)給我們帶來的直接、真實(shí)的威脅是對(duì)我們工作的威脅?！凹夹g(shù)性失業(yè)”一詞先是由英國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家約翰·梅納德·凱 恩斯（John Maynard Keynes）在1930年提出的。凱恩斯在一篇極具前瞻性的文章《我們后 代的經(jīng)濟(jì)前景》中預(yù)測(cè)，世界正處于**的邊緣，眾多產(chǎn)業(yè)在生產(chǎn)速度、效率和“人類成 就”方面都將發(fā)生**?！拔覀兌蓟忌狭艘环N新的疾病，有的讀者可能還沒有聽說過它的名 字，但在未來幾年里這個(gè)名字將不斷縈繞在人們的耳邊?！眲P恩斯在談?wù)摴?jié)約人工的機(jī)器興 起這個(gè)話題時(shí)這樣寫道。深度智谷科技帶你從零基礎(chǔ)入門到進(jìn)階，幫你收獲人工智能的基本應(yīng)用知識(shí)。內(nèi)蒙古ai人工智能零基礎(chǔ)怎么學(xué)
在人工智能算法領(lǐng)域，數(shù)學(xué)是基石，沒有數(shù)學(xué)就談不上算法，所以數(shù)學(xué)是何其重要，但是也不要過于神話數(shù)學(xué)，現(xiàn)在很多企業(yè)的人工智能算法工程師的主要工作不只是研究數(shù)學(xué)公式，很多時(shí)間是用在模型搭建和優(yōu)化，以及訓(xùn)練調(diào)參的。而且就算是研究公式也不是像大學(xué)里的那樣每天推導(dǎo)計(jì)算，做為工程師，重要的是理解算法的含義，會(huì)根據(jù)具體的功能使用不同的算法來實(shí)現(xiàn)，而不是推導(dǎo)計(jì)算公式，因?yàn)樽瞿羌氯私凶鏊惴ㄑ芯繂T，而你是算法工程師。這樣看來數(shù)學(xué)的門檻也就相對(duì)的降低了，沒有傳說中的那么夸張。上海人工智能零基礎(chǔ)考研在人工智能算法領(lǐng)域，數(shù)學(xué)是基石，沒有數(shù)學(xué)就談不上算法，所以數(shù)學(xué)是何其重要！
盡管我們可以根據(jù)現(xiàn)有的情況進(jìn)行推測(cè)，但是很難預(yù)測(cè)人工智能還將顛覆多少個(gè)行業(yè)。 2013年，牛津大學(xué)馬丁學(xué)院的一項(xiàng)研究表明，在未來20年里，美國(guó)有47%的工作將受到自動(dòng) 化的影響。作者預(yù)測(cè)，人工智能的發(fā)展將經(jīng)歷兩個(gè)大的“浪潮”。作者們寫道：“在一次浪 潮中，運(yùn)輸和物流業(yè)的大部分工人、大量的行政工作人員和生產(chǎn)領(lǐng)域的勞動(dòng)者可能會(huì)被計(jì)算 機(jī)取代。”在第二次浪潮中，所有涉及手指靈巧度、反饋、觀察和有限空間內(nèi)工作的任務(wù)都 將受到人工智能的影響。
隨著企業(yè)投資開發(fā)更大更好的人工智能系統(tǒng)，對(duì)這類土耳其機(jī)器人工作的需求會(huì)不斷增 加。例如，據(jù)稱2011年亞馬遜的機(jī)械特克平臺(tái)有“來自190個(gè)國(guó)家的超過500 000名活躍工作 者”。如今，這一數(shù)據(jù)可能變得更高。 土耳其機(jī)器人主要被詬病的是工作所得太少。即使是美國(guó)的土耳其機(jī)器人工作者每小時(shí) 也只能賺1英鎊左右，而且享受不到勞動(dòng)保護(hù)和相關(guān)福利。這是因?yàn)槿祟悘氖碌男枰\(yùn)用智 能的任務(wù)盡管因其難度而讓機(jī)器迷惑不已，但是以人類標(biāo)準(zhǔn)來看普遍是沒有技術(shù)含量的，大多數(shù)人都能夠熟練地完成這些工作。因此，全球能做這項(xiàng)工作的工人有很多，這就降低了成 本。結(jié)果就是不止一位批判家曾經(jīng)稱之為“數(shù)碼血汗工廠”。人工智能機(jī)器人取代銀行大堂經(jīng)理？
這樣的改變對(duì)我們?nèi)绾闻c人工智能助手溝通并對(duì)其做出響應(yīng)有著重要的影響，既涉及我 們的舒適度，也影響我們使用它的效率。人們經(jīng)常會(huì)被與自己相似的人吸引。為了證明這一 發(fā)現(xiàn)的有用性，芝加哥的Mattersight公司創(chuàng)造了一項(xiàng)能夠分析給呼叫中心打電話的人的言語 模式的技術(shù)。該技術(shù)將根據(jù)分析得出的結(jié)果，將打電話的人轉(zhuǎn)接給擅長(zhǎng)與這類人打交道的員 工。按照Mattersight公司的說法，如果將一個(gè)人的電話轉(zhuǎn)給與他性格相似的人，平均通話時(shí) 長(zhǎng)是5分鐘，92%的問題都能得到解決。然而，如果將電話轉(zhuǎn)給與他性格相反的員工，平均通 話時(shí)長(zhǎng)則為10分鐘，而且只有47%的問題能夠得到解決。很多人認(rèn)為學(xué)習(xí)人工智能知識(shí)門檻較高、學(xué)習(xí)難度較大，便只好望而卻步。上海人工智能零基礎(chǔ)考研
人工智能和人類將以怎樣的方式共存。內(nèi)蒙古ai人工智能零基礎(chǔ)怎么學(xué)
朱迪斯寫道，Siri對(duì)那些無法融入社會(huì)的人來說太有用了：Siri的回答并不完全可預(yù)測(cè)， 但卻都十分和善，即使格斯有時(shí)問得很唐突，也能得到友善的回答。我聽到他和Siri談?wù)撘?樂，然后Siri給出了一些建議。格斯大聲說：“我不喜歡那種音樂?！盨iri回答道：“你當(dāng)然有權(quán) 保留自己的觀點(diǎn)?！盨iri十分有禮貌，這使格斯覺得有些對(duì)不起它。于是格斯說：“盡管如此， 還是感謝你的推薦?！盨iri回答：“不用謝我?！备袼箯?qiáng)調(diào)道：“不，還是要謝謝你。” 在中國(guó)，數(shù)百萬的智能手機(jī)用戶都在使用微軟小冰，這是微軟推出的一款能夠和用戶進(jìn) 行短信交流的聊天機(jī)器人。與“勒布納獎(jiǎng)”上簡(jiǎn)單的聊天機(jī)器人不同，微軟小冰使用深度學(xué)習(xí) 將用戶的問題與人們?cè)诰W(wǎng)上的答案相匹配。內(nèi)蒙古ai人工智能零基礎(chǔ)怎么學(xué)
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