半岛彩票半个多世纪的某个夏天，麦卡锡、明斯基等众科学家们举办了一次Party，共同研究用机器模拟智能的问题，也是在那时，“人工智能(AI)”的理念正式被提出！人工智能（Artificial Intelligence）简称AI，AI能根据大量的历史资料和实时观察（real－time observation）找出对于未来预测性的洞察（predictive insights）。
如今人工智能商业化正在快速推进中，比如我们所知道和了解的人像识别、图像识别技术、语音识别、自然语言理解、用户画像等，此类技术也现阶段已经在金融、物联网等行业得到应用！
人工智能的未来大有可为，更值得我们的期待。政策层面的强大支持：举全国之力，在2030年一定要抢占人工智能全球制高点！
无人驾驶行业当前可谓是群雄逐鹿，如百度阿波罗无人驾驶计划，早些时候百度官方宣布与北汽联手，在2019年前后实现L3级别自动驾驶车辆量产，2021年前后实现L4级别自动驾驶车辆量产。
当然无人驾驶距离全面普及尚有很长一段路要走，不过庆幸的是这条路已经展现在我们面前了，未来如何，我们拭目以待！
城市大脑将交通、能源、供水等基础设施全部进行大数据化，将散落在城市各个角落的数据进行汇聚，然后通过超强地数据分析、大规模地快速精准的计算及运算，实现对整个城市的全局实时分析，让城市更加智能地运行和调度起来！
在人工智能的时代，让机器更好的读懂人类，让机器与人类更好、更顺畅准确的交互、交流！
人工智能将走进我们每一个的生活中，现在AI音响等等已经逐步敲开了我们的大门，可以预见的是更多的智能家居将会出现在我们的生活中，让生活更智能，万物互联的时代值得期待！
位于硅谷的斯坦福大学研究人员今年初公布了一项诊断皮肤癌的算法，经过训练，算法的表现已经可以媲美专业皮肤科医生。
此外，AI在预测心脏病、检测阿尔茨海默氏症等病症上面也能够加分很多，未来期待AI在医学研究领域能够协助攻克更多的医学难题！
这里以2018年初的一则新闻为例：美国卡车司机工会和物流巨头UPS的一起谈判事宜
而且，卡车工会还要求在整个物流行业交付和运输方式上，一切会让引发工人下岗的自动化技术都不要使用了。如果这次谈判不成功，UPS 或将迎来工会带领下的新一次集体罢工。这起谈判事宜涉及到26 万名全职及兼职的 UPS 员工，也是创下了美国的集体谈判之最。
透过这件事情我们看到了什么，当然不是说美国卡车协会的无知、落后、蛮横、无理，其实这个例子也是很多正在发生的事情的缩影，在这里我们只从人工智能的角度上进行分享和交流。
卡车司机担忧其实也正是很多社会从业者的担心，设计师担心被人工智能设计工具代替、文案工作者担心被智能化文案系统取代、服务生担心被智能点餐服务系统取代、工人担心被智能化的生产工具淘汰，单纯的理解这点其实并不难，毕竟这很人之常情！
马云两个月前在世界人工智能大会中曾提到“不是制种业不行了，是落后的制造业不行了，未来制造业不仅仅是制造业，而是制造业和服务业的完美结合”，其实也算是从某个层面给担心未来被人工智能取代的社会从业者者点了一个方向：当汽车取代马车，马车夫失业了，但同时也创造了司机这个新的工种。
劳动力密集型的制造业的确会是人工智能大施拳脚的地方，而更多的工人可以从重复性的劳动中释放出来，投入到新的行业和产业中，当然也包括马云所说的服务业。
当然这其中一个最重要的工作内容，便是如何疏导和过渡这部分逐渐被人工智能所取代的社会从业者，赋予他们新的职业技能和工作机会，不然像美国卡车工会这类庞大人群显然造成的影响也是不可忽略的。
作为普通人的我们不能拒绝AI、也阻挡不了AI走进我们的生活，我们的生活和工作方式也会因为AI的存在和进化发生着潜移默化的影响。25年，足够让你我对彼时的AI世界全程Amazing、Unbelievable！
技术是把双刃剑，AI人工智能自然也不例外，除了关注技术发展外，道德层面、法律层面也需要出台相关的制度和政策去引导。人工智能，人为主导，机器为辅，发挥好人的价值才有可能更好的释放AI的价值和能量！
是指计算机像人一样拥有智能能力，计算机在获得正确方向后可以高效工作，在这里，正确的方向意味着最有可能实现目标的方向，用术语来说就是最大化效果预期。
人工智能需要处理的任务包括学习、推理、规划、感知、语言识别和机器人控制等。
？通俗地讲，它就是一个端到端的学习，我们不需要一些feature engineering，而是用一个非常复杂的、容量很大的模型去直接拟合输入输出，让模型自己探索有意义的中间表达。
？通俗地讲，就是学习机器不断地跟环境做自主的互动，在互动的过程中用长远的收益来指导当下该做什么决策，通过不断的跟环境互动去调整决策的最优性。”
深度学习使得机器学习能够实现众多的应用，并拓展了人工智能的领域范围，使得似乎所有的机器辅助功能都变为可能。无人驾驶汽车，预防性医疗保健，甚至是更好的电影推荐，都近在眼前，或者即将实现。之所以现在深度学习和增强学习能够取得很大的成功，背后有一个很大的原因，就是基于巨大的数据和巨大的运算量训练出的拥有巨大容量的模型，所以它们的成功离不开硬件系统，这也是为什么现在GPU这么火，包括云计算、多机协作已经成了我们必不可少的环节。
很多名人如比尔盖茨，马斯克、霍金等让人们警惕人工智能，声称「人工智能将对人类存亡造成威胁」，很多普通人也在担心自己的工作会被AI取代。针对此现状我们的出路可能是，去从事一些能够改变人工智能现状以及未来的很本质的基础研究工作，甚至是去反思人工智能发展的路线图，看看我们是不是应该重启一条道路。这样才能使得我们不仅仅是随波逐流，而是在人工智能发展道路上留下我们自己的足迹。
人工智能这几年如火如荼，我也是做智能客服行业，谢邀。我们再讨论问题前总要学会读题，那我们先分下什么是人工智能——由人类研发，具备人类部分能力，且具备自我学习能力的智能物质。因为可以看到人工智能并不是专指机器人，而是泛指；人工智能不是生物体，而只是不具备智慧的仿生物质。
由此我们可以推出以下人工智能的特点：人类制造、垂直应用、高性能、高可靠、高成本。在这里我不扩展开来谈，因为自己就是做智能客服的，就在客服行业内，谈一谈，人工智能的冰山一角。
2）个人助理 这样的大家就常见了，siri就是个了。这个最大难点就是意图识别，意图识别又包括语言、文本、表情、肢体动作识别，需要机器人极强的学习能力，同时直接跳过单轮会话，必须满足多轮会话，是个不太好做的东西。
3）客服机器人 这个是老本行了。客服机器人是通过知识库检索，实现单轮、多轮会话，它不需要意图识别，不过要做到对各种消息的分析，已经对访客的有效反馈，这是要命中率的，所以难度并不小，所幸的是，技术相对成熟，已经商用，七鱼也是做得很好的，赞一个
而人工智能可以通过自我学习，提炼整合创造最优秀的数据模型，这简直是一个令人兴奋的事情，希望业内有人做到，网易有这实力，希望早日完成
教育机器人、保姆机器人、政务服务、医疗诊断早教、家政、绿植、零售等，这些都可以通过人工智能实现人力的解放，此类人工智能无需具备自我学习能力，只需要按照既定的规则完成明确任务即可。医疗目前已经有所应用，不过效果较差，美国CT片的识别率在80%，而中国一直停留在60%。
智能汽车、安保领域、智能家居在工业领域，人工智能只能执行部分狭窄工种，但可以进行量级组合完成全量替换人力。人力将更多执行商业行为，人工智能无论是效率还是精确度都远超人力。
土质检测、自然环境监测、农业经营策略分析农业是人类最原始的产业，但是具备一个特征，非标准化。我们都知道农业正在进行机械化进阶，但是中国农业仍处于经验阶段，科学阶段还没办法完全普及，那人工智能也就只能执行部分细分节点，例如农药播撒，果实采集，而这还处于机械自动化阶段，高级的人工智能还不具备应用的场。这里面更重要的原因是基础数据模型的抽离，仍然需要一段时间。
最后我想说一下自己对人工智能的理解。人工智能喊了很多年了，但是真正的应用级技术创新大概还需要15年，这是一个理性的判断。而无论技术多么优秀，我们必须认识到人工智能的本质：
。那么接下来的风口，一个比较容易的风口——知识整合。工业和服务业之所以能够较快的应用人工智能，是因为本身流程化、系统化的知识体系，而中国农业不行，是因为经验主义仍然存在，无法标准化。所以，我们当务之急不是如何提升智能技术，而是更快更系统的整合社会资源，实现人类积累的梳理整合，为人工智能的尽快应用提供最坚实的基础。
要单纯的说我们生活中看得见的人工智能，实在太多了。比如说销量已经高达几千万的亚马逊Echo智能音箱，它内置的Alexa智能语音助理便是人工智能产品，也是全球范围内目前最成功的消费级AI产品之一。
相对于其它的智能语音助理产品，Alexa的语音跟人声更接近，使用起来体验自然，并且，可以根据语境以及上下文的意思进行回答，像讲故事、打电话、发短信、询问天气等常用功能根本不在话下。不仅如此，它还可以跟家中的智能家电进行联动（SmartHome功能），实现语音命令开关智能窗帘、插座、灯泡、车库门、甚至安防系统和门锁等等。而且，Alexa拥有独家的远距离音源感知技术，不需要跟它离得非常近，它也能准确听到你的指令。目前，Alexa已经开始入驻智能手机、汽车控制等领域，以后应该会有更多功能呈现。
此外，亚马逊还有开设线下的Amazon Go无人商店，想要进去购物时，只需要在入口处扫描二维码，接着进去挑选商品带走即可，亚马逊会自动计算你所带走产品的价值进行扣费，并生成账单发送到你手机上，完全不像传统商店购物需要排队结账，在你取下商品的瞬间，亚马逊就帮你将它加入了虚拟购物车里，出门即自动结账。这里看似轻松，实际上，包含了许多高深的AI技术在里面，像图像识别、深度学习、计算机视觉等等，才能达到这样的效果。
类似的强大AI技术还有很多，例如Amazon Rekognition智能图像识别服务，它可以主动分析图像和视频，识别里面的对象、人员、文字、场景和活动，还可以帮助检测一些不适宜的内容，能够高准确度地识别人脸信息。目前全球最大的图片分享平台之——Pinterest就使用了Amazon Rekognition技术，他们利用该技术，识别用户喜爱浏览的图片内容以及文字，精准给予类似推荐，从而带来高质量、高效率的体验。
再比如Amazon Polly，它是一个能够将文本转换为逼真语音的技术，让文本听起来有语境语调，更接近于人类的声音。著名的语言学习平台Duolingo（多邻国）应该有许多朋友用过，它使用的便是Amazon Polly服务，对于他们语言学习类app来说，没有什么比语言发音听起来像自然人类语言更棒的事情了，这样能够提高学员发音的准确度，更能提升用户的使用幸福感。
以上两项技术只是很小一部分，亚马逊每年在AI研究方面都投入了大量资金进行研发，从Alexa这么聪明应该就能看出来吧？要是你还想深入了解更多这方面技术的展示，分别于6月29日上海和8月9日北京举办的AWS技术峰会中国站中都设有人工智能分论坛，特别邀请到了AWS及合作伙伴的专家，介绍包括自动驾驶在内的最新技术。 欢迎大家报名参加：
比尔 · 盖茨在哈佛大学与学生的交流活动中，当被问及“如果你现在是哈佛大学的二年级学生，你会选择去学习什么？”
他的回答：“这要看你在 12-18 岁这个阶段痴迷于做什么，我在那个年龄段是沉迷写软件。因此我还是会做与软件相关的事情，而这在今天看来，就意味着要进入人工智能领域。我很羡慕你们中将会有人解决目前计算机还不够智能的问题。如今我已经不大可能回到这个领域，再着手去解决这个相当有意义的问题，即使这个问题我已经思考了很长一段时间。
”距离比尔 · 盖茨从哈佛大学辍学已经过去了 43 年。而在比尔 · 盖茨从哈佛辍学 32 年后，在 2007 年被哈佛授予一个荣誉学位。从微软退休的这些年来，比尔 · 盖茨一直将精力放在慈善公益事业上，在 2017 年初，他还去《时代》杂志当了下客席编辑（Guest Editor），想要向世界各地的读者分享他的“乐观主义”。
比尔 · 盖茨在 2017 年 5 月也曾经发 Twitter 说过：人工智能、能源或生物科学将产生巨大影响力，如果重回大学我会选择这三个专业。在今年的全球移动互联网大会（GMIC）上，李开复讲述了他所理解的人工智能应用的四波浪潮。
第一波浪潮在互联网领域，我们每天在淘宝上点击，在微信朋友圈点赞，这些用户数据被互联网公司收集，也是在帮助这些公司标注数据。而这些数据进而用于改进用户体验，以及变现。
第二波浪潮在拥有大量用户数据的企业，比如投行、银行和保险公司等。这些手握数据的企业或者行业，将会率先开始人工智能的商业化运用。
第三波浪潮的数据来自各种听觉、视觉等传感器，我们在未来将会看到越来越多的传感器被布置在各处。
第四波浪潮则是自动化、自主化的人工智能，他们将会是无人驾驶、飞行汽车和机器人等颠覆我们日常生活方式的应用。
近些年来，“AI”、“人工智能”这些词语一再被媒体、学者、企业反复提及人工智能相关领域的人才一直供不应求。
调查显示，2017年时，AI工程师平均年薪为34万元，接近IT工程技术类的两倍，而有10年以上经验的AI工程师，年薪高达140万元，而IT工程师还不到55万元。
人工智能的研究包括机器人、语言识别、图像识别等，像腾讯、阿里、百度这样的大公司，都在高薪招聘这方面的人才，年薪开到60w很正常。
而从拿到这些企业offer的同学反馈来看，这份清单显示的年薪水平还是比较准确的。另外，今年互联网企业中研究深度学习、机器学习、人工智能等岗位比较火热，在他们看来，校招年薪25万人民币只是白菜价。
这个所谓的白菜价扎了多少老铁的心，但这也正好反映了眼下人工智能的火热程度，尽管AI目前还处在初期的基础研究阶段，商业化应用并不高，但往往也是这个阶段需要投入更多的人力资源，招揽更多更优秀的专业人才。
部分内容参考中国山东网，链接为：《2017人工智能就业市场供需与发展研究报告》
部分内容参考于IT培训完，链接为：比尔 · 盖茨：如果我还在上大学 我会选择人工智能专业
