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。人工智能行業(yè)就像是出身高貴，知書達(dá)理，外表光鮮靚麗，如花似玉的大家閨秀。安徽學(xué)人工智能零基礎(chǔ)
美國(guó)克利夫蘭市的議會(huì)向 市民發(fā)放帶有無(wú)線電標(biāo)簽的垃圾箱。幸虧有了這項(xiàng)技術(shù)，城市清潔工們能夠辨別市民是否已 經(jīng)將他們的垃圾和可回收物放在門外等待回收。這樣一來，克利夫蘭市取消了10條垃圾回收 路線，進(jìn)而將運(yùn)營(yíng)成本降低了13%。盡管這次是實(shí)現(xiàn)效率的凈增長(zhǎng)，但收垃圾次數(shù)的減少意 味著不再需要那么多的垃圾工了。 就人工智能對(duì)就業(yè)的影響而言，意想不到的轉(zhuǎn)變發(fā)生在那些不需要體力勞動(dòng)的白領(lǐng)工 作中。如今機(jī)器的任務(wù)是執(zhí)行認(rèn)知?jiǎng)趧?dòng)而不是參與認(rèn)知?jiǎng)趧?dòng)，在認(rèn)知?jiǎng)趧?dòng)中，機(jī)器將取代我 們的大腦，而非我們的身體。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)造者之一的沃倫·麥卡洛克早在1948年就預(yù)測(cè)了這一 發(fā)展。甘肅人工智能零基礎(chǔ)入門書籍推薦越來越多世界各國(guó)的人才都聚集到人工智能領(lǐng)域，一起修建一座人工智能的"通天塔"。
歐 盟針對(duì)谷歌的“被遺忘權(quán)”這樣的判例表明了法律仍在適應(yīng)數(shù)字化新技術(shù)。在某種情況下， 數(shù)據(jù)所有權(quán)的問題一定會(huì)經(jīng)歷詳細(xì)審查。讓我們回到音樂取樣的例子中，早些時(shí)候，有很多 違法取樣的事件發(fā)生。后來，技術(shù)成為主流音樂的一部分，藝術(shù)家們突然發(fā)現(xiàn)自己因版權(quán)侵 權(quán)面臨著數(shù)百萬(wàn)美元的罰款。同樣，人工智能帶來的就業(yè)方式轉(zhuǎn)變使土耳其機(jī)器人從事的這 樣的工作更加普遍，我們?nèi)孕杼接戲?qū)動(dòng)人工智能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)到底歸誰(shuí)所有。如果以正確的方 式實(shí)施，這不僅能幫助個(gè)人，而且能夠幫助企業(yè)。
暫且不考慮青年失業(yè)的問題，如今很少有人想要恢復(fù)兒童煙囪清潔工這一職業(yè)。技術(shù)的 發(fā)展使我們用智能電力清掃刷代替人力來完成這項(xiàng)任務(wù)，更重要的是，目前天然氣和電力已 經(jīng)取代了煤和木頭，成為我們主要的取暖方式。盡管這會(huì)使很多人失業(yè)，但不得不說，這類 技術(shù)性失業(yè)產(chǎn)生的影響是積極的。這并不是什么新鮮事。1891年在維多利亞全盛時(shí)期的英國(guó) 作家奧斯卡·王爾德（Oscar Wilde）寫道：“所有非智能的、單調(diào)無(wú)聊的、處理可怕事物的以 及令人不快的工作都應(yīng)當(dāng)由機(jī)器來完成。未來的世界將依靠機(jī)器完成這些工作?！比斯ぶ悄芎蜕疃葘W(xué)習(xí)是一個(gè)開放且快速發(fā)展的領(lǐng)域。
在科技高速發(fā)展的現(xiàn)在，人工智能是一個(gè)很酷很潮的字眼，幾乎每天都出現(xiàn)在科技媒體中，人工智能應(yīng)用案例應(yīng)接不暇：人工智能寫稿取代編輯、人工智能醫(yī)療診斷取代醫(yī)生、人工智能定投取代基金經(jīng)理人、人工智能機(jī)器人取代銀行大堂經(jīng)理、人工智能自學(xué)習(xí)策略取代產(chǎn)品經(jīng)理。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。實(shí)際上，入門人工智能并不難，對(duì)于初學(xué)者來說，可以根據(jù)自己的發(fā)展規(guī)劃來制定學(xué)習(xí)路線，如果未來要從事行業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的人工智能技術(shù)開發(fā)，可以分別學(xué)習(xí)編程語(yǔ)言和人工智能平臺(tái)知識(shí)，然后通過實(shí)踐來提升開發(fā)能力。人工智能是否能發(fā)展出自我意識(shí)？貴州人工智能零基礎(chǔ)如何自學(xué)入門
深度智谷科技帶你零基礎(chǔ)入門人工智能行業(yè)。安徽學(xué)人工智能零基礎(chǔ)
我從Tensorflow轉(zhuǎn)到Pytorch后馬上就覺得愛不釋手，不像Tensorflow加入了很多Google自己的設(shè)計(jì)，學(xué)習(xí)曲線有些陡。其實(shí)選擇學(xué)習(xí)Tensorflow還是Pytorch不應(yīng)該成為一個(gè)問題，作為人工智能工程師也不能受限于某種框架，因?yàn)槟銦o(wú)法選擇你以后得公司使用何種框架，也不能限制你要學(xué)習(xí)的github的代碼使用何種框架，而且不同框架本質(zhì)都是類似的。當(dāng)然不建議學(xué)習(xí)一些小眾的框架，例如MXNet，除非你有特殊的需求。說到深度學(xué)習(xí)框架，有必要提一下國(guó)產(chǎn)開源框架，例如百度的PaddlePaddle和曠視的MegEngine，特別是2020年國(guó)產(chǎn)開源框架陣營(yíng)又迅速擴(kuò)大，這是值得高興的事情，特別是在當(dāng)前的國(guó)際形勢(shì)下，隨時(shí)存在國(guó)外框架不允許我們使用的情況，國(guó)產(chǎn)框架讓我們不會(huì)被人"卡脖子"。這里也祝國(guó)產(chǎn)框架越做越好！學(xué)習(xí)國(guó)產(chǎn)框架的一個(gè)額外好處是可以得到算力，這對(duì)于算力不足的學(xué)習(xí)者非常有用。建議國(guó)產(chǎn)框架學(xué)習(xí)Pytorch簡(jiǎn)潔的Pythonic風(fēng)格，不要增加不必要的差別，來顯示與眾不同。這方面我覺得MegEngine和Pytorch的相似度非常高，這樣框架遷移基本無(wú)壓力。人工智能從誕生已經(jīng)發(fā)展了近百年，包括不同的方法和派別。深度學(xué)習(xí)無(wú)疑已經(jīng)是這一波人工智能浪潮。安徽學(xué)人工智能零基礎(chǔ)
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