it与ai就业前景?
人工智能现状
当前,人工智能受到的关注度持续提升,大量的社会资本和智力、数据资源的汇集驱动人工智能技术研究不断向前推进。从发展层次来看,人工智能技术可分为计算智能、感知智能和认知智能。当前,计算智能和感知智能的关键技术已经取得较大突破,弱人工智能应用条件基本成熟。但是,认知智能的算法尚未突破,前景仍不明朗。
今年,随着智力资源的不断汇集,人工智能核心技术的研究重点可能将从深度学习转为认知计算,即推动弱人工智能向强人工智能不断迈进。一方面,在人工智能核心技术方面,在百度等大型科技公司和北京大学、清华大学等重点院校的共同推动下,以实现强人工智能为目标的类脑智能有望率先突破。
另一方面,在人工智能支撑技术方面,量子计算、类脑芯片等核心技术正处在从科学实验向产业化应用的转变期,以数据资源汇集为主要方向的物联网技术将更加成熟,这些技术的突破都将有力推动人工智能核心技术的不断演进。
工业大数据
2022 年我国工业大数据有望突破 1200 亿元, 复合增速 42%。 工业大数据是提升制造智能化水平,推动中国制造业转型升级的关键动力,具体包括企业信息化数据、工业物联网数据,以及外部跨界数据。其中,企业信息化和工业物联网中机器产生的海量时序数据是工业数据的主要来源。
工业大数据不仅可以优化现有业务,实现提质增效,而且还有望推动企业业务定位和盈利模式发生重大改变,向个性化定制、智能化生产、网络化协同、服务化延伸等智能化场景转型。预计到 2022 年,中国工业大数据市场规模有望突破 1200亿元,年复合增速 42%。
IT的未来是人工智能
这是一个指数级增长的时代。过去几十年,信息技术的进步相当程度上归功于芯片上晶体管数目的指数级增加,及由此带来的计算力的极大提升。这就是所谓的摩尔定律。
在互联网时代,互联的终端数也是超线性的增长,而网络的效力大致与联网终端数的平方成正比。今天,大数据时代产生的数据正在呈指数级增加。在指数级增长的时代,我们可能会高估技术的短期效应,而低估技术的长期效应。历史的经验告诉我们,技术的影响力可能会远远的超过我们的想象。
人工智能十大潜力行业?
1、农业
许多人工智能技术已被用于农业,如在无人机,喷洒农药除草、实时监测作物状况、材料采购、数据收集、灌溉、收获和销售。通过人工智能设备终端的应用,农业和畜牧业的产量得到了很大的提高,许多人工成本和时间成本也大大降低。
2、通信
智能呼出系统、客户数据处理(订单管理系统)、通讯故障排除、病毒拦截(360等。),骚扰信息拦截等。
3、医疗
人工智能教学目标怎么写?
小学阶段:图形化编程了解程序流程,培养计算思维了解人工智能的概念,体验人工智能在生活中的应用 。
初中阶段:了解算法的概念,学习代码编程能够利用简单算法解决生活中的问题,能不用代码处理大量的数据 。
高中阶段 :理解机器学习的概念,能够测试已有的一些人工智能学习算法,并能够利用大量的数据来训练某种机器学习的模型 。
人工智能(AI)真正的价值究竟何在?
基本价值在于商业落地,解决实际问题;真正的价值在于解决高价值问题,有两类:一解决民生、国力问题,提高国家的综合国力;二让人们的生活真正的更加美好。
近两年,很多学术大牛,进入工业界,比如斯坦福的Lifeifei、吴恩达进入Google、百度,香港大学进入腾讯等。面对海量数据时,人脑处理有很大劣势,这时借助于深度学习等算法,在大数据的背景下AI能发挥很大的威力。从个性化推荐、人脸识别、机器翻译、自动驾驶等诸多商业领域,AI发挥着很重要的作用。
目前商业领域,用户面对海量物品时如何进行决策购买,即信息过载,这个时候通过个性化推荐,虽然解决了部分问题,但更多考虑的是公司层面的商业利益,ABTest的核心指标是转化率、GMV等指标,而不是用户自身的价值。我周围很多朋友吐槽,这些AI算法一直给他推荐反复相似的新闻,一点新颖性都没有。个性化推荐,可有可无,没有的话,我想用户也不会被憋死,牺牲的更多是商家的收入和利润,这类问题,我认为是低价值问题;
而真正高价值的问题,以最近头条热榜为例,有助于“新冠状病毒疫情”、“芯片危机”、“解放军在福建海域实弹射击”,这些才是真正利国利民的高价值问题。不期望人工智能能解决,但辅助解决响应问题应该是可以做到的。芯片研发、新冠疫苗等,对于国家层面,是更核心的问题,否则会受到某些国家的制约。
有人说人工智能解放了生产力,让很多重复性的工作由机器来做,这样人们可以干更多有意义的事情。
但现实是:
这种总统不务正业、员工996加班,似乎还不如之前没有AI的日子。
AI节省出来的时间,我想应该更多的拿来更好的生活,专注于某件事情,而不是全部碎片化。
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