人类在1956年就提出了人工智能。 从1956年正式提出人工智能学科算起，经过近60年的发展，人工智能已经成为一门广泛的交叉和前沿科学。 人工智能本质是对人的思维的信息过程的模拟，自人工智能出现以来，弱人工智能已经在个领域不断突破。 80年代符号人工智能停滞不前，很多人认为符号系统永远不可能模仿人类所有的认知过程，特别是感知，机器人，机器学习和模式识别。随着近几年人工智能热潮的兴起，强人工智能即将突破瓶颈，进入快速发展的时期。 对于强人工智能人类的的观点不一，不少人都认为拥有高智商的机器是对人类的威胁，它们很有可能会反抗人类。也有不少人认为它们会让未来人类生活的更好。 不过随着强人工智能技术的发展，未来的人工智能很有可能有与人类同等的创造性、自我保护性、情感及一些自发行为等。
转自：人民邮电报社 近年来，人工智能浪潮席卷全球。不久前，谷歌AlphaGo大胜世界围棋冠军李世石，更是引发激烈讨论。阿姆斯特朗曾经说过：“我们对下一年作出太多预测，而对未来十年却预测得太少。” 未来是决定今天选择的最终参考。本文从人工智能时代的社会改变出发，对通信网络的发展进行了深刻思考，描绘了人工智能时代通信网络发展的三个重要阶段，观点具有很强的启迪性，希望能够带动读者更多的讨论和争鸣。 网络在未来必然将受到人工智能快速发展和普及的影响。 通过对人工智能时代的展望，我们探讨了整个网络的发展。尽管未来永远无法准确预测，但是我们仍能从现在的变化和趋势中努力想象与揣测未来的蛛丝马迹。人工智能时代即将到来，未来的网络将会远远超出现在的想象。 我们相信，人工智能对网络的影响将会越来越大，网络的能力也会越来越强。未来的世界将是人工智能与网络的深度结合，这种结合已经开始，而且在加速前行。
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在本文中，我们将探讨AI 当前和未来的一些趋势、它们对软件工程师以及该领域一些领先专家的影响。 对软件工程师的启示 人工智能的发展对软件工程师具有重大意义。软件工程师需要熟悉人工智能技术，并能够将它们集成到他们的应用程序中。他们还需要了解人工智能的伦理和社会影响，例如偏见和隐私问题。 他是深度学习的先驱之一，并因其对该领域的贡献而获得了无数奖项。 李飞飞：李飞飞是一位计算机科学家和人工智能专家，以其在计算机视觉方面的工作而闻名。 他是 Facebook 的人工智能研究主管，并因其对该领域的贡献而获得了无数奖项。 他是 DeepMind 的创始人兼首席执行官，该公司为各种应用开发人工智能技术，包括医疗保健和游戏。 总结 AI 是一个快速发展的领域，对软件工程师有许多应用和影响。
【AI100 导读】我们的未来将不可避免的与人工智能绑在一起，那么人工智能将朝向哪个方向发展呢？对于人工智能未来的发展，我们最好的猜想有哪些（近期和远期）？ 人工智能的未来 ? 研究者对人工智能在未来的发展所持的乐观态度在这几年有了变化，当代专家之间也存在着激烈的争论。 而我个人认为，AGI 将在未来半个世纪内出现，因为硬件赶上了理论。有更多的公司会看到人工智能进步的潜力。实际上，对人工智能的持续而努力的研究最终的结果就是 AGI。 基本上，如果人工智能可以智能到能理解并执行一个对人类有害的任务，就可以说它是足够聪明的，它知道不能这样去做。 你如何参与其中 人工智能研究和实验历来是学术界和研究人员在联合实验室工作的重点。 但是，近年来，自由信息和开源运动的日益普及甚至影响到人工智能。如果你对人工智能的未来感兴趣，你有很多方法参与其中。
1、程序员的青春是码出来的 2、学会取舍、挤时间学习 3、学会利用现代资源 4、学习路线的推荐 5、博客和github/gitee的重要性 五、我的博客 一、前言 相信很多大一大二甚至是大三的小伙伴对自己的未来都是迷茫的 ，不知道自己想要什么，不知道自己未来将会从事什么工作，没有精确的学习目标，整日只是与室友、与同学一起随波逐流，沉浸在短暂、低俗的快乐中，荒废光阴；我们时常会痛恨自己的无能、颓废，我们也知道宝剑锋从磨砺出 、一分耕耘一分收获，我们也疲惫于现代社会下疯狂内卷的现状，我们也时常萌生要努力奋斗的想法，但这些最后都统统转化为了对未来的迷茫；为什么会这样？ ---- 三、大学生应该如何度过大学四年 你对你的大学四年有规划吗？ 对照这张图，你现在处于什么阶段呢？ github/gitee的重要性：大公司对他们很喜欢。
人工智能聊天机器人可以与模仿各种风格的人进行对话。ChatGPT 创建的文本远比之前构建的硅谷聊天机器人更具想象力和复杂性。它是根据从网络、存档书籍和维基百科获得的大量文本数据进行训练的。 潜力无限和安全人员的危险可能性 网络新闻研究人员认为，攻击者使用的基于人工智能的漏洞扫描器可能会对互联网安全造成灾难性影响。 信息安全研究员也表示：“与搜索引擎一样，使用 AI 也需要技巧。 另一方面，我们助安社区团队看到了人工智能在网络安全方面的潜力。网络安全专家可以使用 AI 的输入来防止大多数数据泄露。它还可以帮助开发人员更有效地监控和测试他们的实施。 搞得我一脸懵逼，听说（奇安信内部也搞了一个类似ChatGPT的人工智能，日常调教它） 对比浏览器 快速给出你想要的比较正确的答案 很显然浏览器给出的答案不是我想要的 实战 | ChatGPT在渗透中的利用
人工智能现在正在改变，以后也将持续改变我们的生活。 艺术上，人工智能可以绘画谱曲；工业产业上，机器人使生产效率提升过半，医疗上，人工智能对恶性肿瘤的检测正确率比普通一声提高了百分之五十，即时翻译上，它可以实现几十种语言的翻译功能。 未来，智能机器人将像人类一样在街道走动，在天空飞翔，在海中遨游。智能机器人和工厂内只会重复机械工作的机器人将完全不同。很多人认为机器人只能做机械化的简单工作。 其实，我们不用担心人类被机器人超越，而应该希望机器人尽快超越人类，才能更好的让机器人服务于人类，未来的我们应该和智能机器人一起努力改造世界，不论你是为世界末日论流言而担忧的悲观者还是期待新纪元面貌的乐观者 ，人工智能比人类更加聪明的时代都不可避免的将要到来，而我们可以做的，就是把人工智能向好的方面引导。
人工智能（AI）好像也是用这种方式运转着，为人工智能研究人员创造了岗位，并逐步取代了所有其它种类的知识型工作。或许一个世纪以后，通往那里的 道路和人们所想象的方式大相径庭。 我们能够看到，根据 AI 设计模式，我们会去往何方，Google、Facebook 和其它公司在人工智能投入了大量资金。在最普通的设计模式里，AI 实际上能够增加目前正在自动化的这种工作的需求。 目前应用在业务里的、最普通的人工智能被称作监督式机器学习注1。「监督式」部分比较重要：这代表算法要根据训练数据学习。算法仍然无法使用与人类接近的效率学习任何东西，但是它们能够处理更多的数据。 当我们这样工作时，在未来，我们或许同时也在教同样的系统，慢慢取代我们。另一方面，我们可以看到，它会越来越多地影响到我们的工作。这完全取决于你怎么看待了。 它的到来，比你所认为的要更早、更快。 受人工智能的影响，大部分知识型工作已经被省去了，因为从历史角度看，建立一套机器学习算法的先期成本过高。和软件不一样，每一个机器学习模型不得 不针对每一种单个应用程序做个性化开发。
人工智能解决方案哪家强？还看Jibo、Pepper、Siri、Google Now和Cortana。 这种形式的人工智能的潜力让众多高科技公司竞相加入了这个战场，意欲引领群雄。 这场比赛胜负的关键在于一个通用的人工智能解决方案能否通过他们的数字世界引导人们，还是用户更愿意用专门的引导应用程序（例如美国航空或Dominos Pizza）。
据美国著名杂志《连线》（WIRED）网站2015年11月报道，Google开源机器学习系统TensorFlow表明人工智能的未来依赖于数据，而不是软件。 他认为当谈到人工智能时，真正的价值不在于软件或算法，而在于使它变得更加聪明所需要的数据。 （1）让机器更加聪明 TensorFlow是一种基于深度学习的人工智能系统。 两家公司都在努力地建构强大的人工智能软件，但是他们真正的竞争优势来自于掌握大量高质量的数据，可以使用这些数据教会软件像人类一样“思考”。 （2）人才需要数据 虽然Google已经开源其人工智能引擎非常重要的一部分，但是至少到现在它还保留了另外一部分。在竞争环境中，人才是至关重要的。 但像Google和其他公司一样，Apple不仅已经并购了深度学习初创公司，还吸引了人工智能方面的人才。但毋庸置疑的是，人工智能的未来不能没有数据。
目录· · · · · · 推荐序 前言 第一章 表现不俗的传统人工智能怎么了 未来已来 人工智能的三位卓越先驱 达特茅斯会议 传统人工智能的黄金时期 太空机器人沙基 “中文房间”实验 莫拉维克悖论 转变目标 人工智能新主流 第三章 万物互联的智能时代已经来临 智能设备成为现代生活的必需品 会思考的事物 “控制论”简史 早期的自动机器人 计量生物学上的记录者 未来家庭 机器学习的普及 智慧城市 做好互联网消失的准备 智能设备存在的问题 第四章 人工智能助手如何为我们效劳 打败图灵测试 人工智能助手的兴起 多功能的人工智能助手 从被动人工智能助手到主动人工智能助手 数字民主 与人工智能助手相爱 人工智能的人性化 合格的心理治疗师 出门请带上它们 第五章 人工智能正在改变就业市场 亲爱的沃森 一个技术性失业的世界 技术更新换代的积极意义 新工作机会的产生 土耳其机器人的复仇 人工智能中的人类元素 第六章 人工智能真的具有创造力吗 绘制大脑 下一个大事件 意识上传 第八章 人工智能关乎未来的一切 末日的开端 奇点来临 狭义与广义的区别 人工智能带来的风险 “黑箱”风险 我们无法起诉机器人 机器人学的三大法则 人工智能的权利 结
了解人工智能的进步，这将对未来产生巨大的影响： 人工智能是前沿和中心，商界和政府领导人正在思考正确的举措。但是在实验室里发生了什么呢？ 在实验室里，学术和企业研究人员的发现将为未来一年乃至更长的时间设定人工智能的发展方向。我们自己的研究团队来自普华永道的AI加速器，专注于领先的发展，无论是技术人员还是商业领袖都应该密切关注。 鉴于这些优点，期望看到更多的业务应用程序DRL与基于Agent的仿真相结合在未来的一年里。 展望未来，我们将看到在物理系统和消费者选择模型中更多地使用数字双胞胎。 10.可解释人工智能：理解黑匣子 它是什么：今天，有许多机器学习算法在使用，在各种不同的应用程序中使用这种意义，思考和行动。 为何重要：可解释、可证明和透明的人工智能对于建立对该技术的信任至关重要，并将鼓励更广泛地采用机器学习技术。
了解人工智能的进步，这将对未来产生巨大的影响： 人工智能是前沿和中心，商界和政府领导人正在思考正确的举措。但是在实验室里发生了什么呢? 在实验室里，学术和企业研究人员的发现将为未来一年乃至更长的时间设定人工智能的发展方向。我们自己的研究团队来自普华永道的AI加速器，专注于领先的发展，无论是技术人员还是商业领袖都应该密切关注。 鉴于这些优点，期望看到更多的业务应用程序DRL与基于Agent的仿真相结合在未来的一年里。 展望未来，我们将看到在物理系统和消费者选择模型中更多地使用数字双胞胎。 10.可解释人工智能：理解黑匣子 它是什么：今天，有许多机器学习算法在使用，在各种不同的应用程序中使用这种意义，思考和行动。 为何重要：可解释、可证明和透明的人工智能对于建立对该技术的信任至关重要，并将鼓励更广泛地采用机器学习技术。
我对分享经济的未来有三个期望: 其一，建立新规则。传统的监管思路并不完全适用创新领域。 国家发改委起草的《分享经济发展指南(征求意见稿)》也指出，将针对分享经济发展实际，对现有相关法律法规进行评估和完善，加强释法、修法工作，及时调整不适应分享经济发展和管理的现行法规与政策规定。 例如，共享单车，在商业运作的同时，也对城市交通工具的节能减排做出了巨大贡献。许多符合民众利益的分享项目，可以跟公共服务资源结合起来，实现“大分享”。期待出现更多的公共服务分享的创新项目。
目前，此类设备在佩戴舒适度、视觉效果等方面还存在一些问题，但其未来的发展非常值得期待。数字人类技术近年发展较快，可以与虚拟现实设备结合。 二、语音交互方面 除去语音识别、语义分析已经取得的成就外，多轮交互技术的发展也在加快，百度的DuerOS等人工智能语音交互平台正致力于这方面的发展，微软小娜、小冰等各种聊天机器人的进步也是有目共睹 语音交互叠加视觉技术，未来将使虚拟渠道完全能够提供与柜面服务相近的服务感受，而基于强大的算力、算法，其在多方面超越人工服务的可能性非常巨大。 数字身份的未来方向很可能是与结合区块链技术相结合。微软今年发布的区块链去中心化身份识别系统DID（Decentralized IDs），已经允许用户对自己的身份信息有一定掌控权。 银行电子渠道的兴起对业务离柜率贡献极大，但现金仍是人们不得不去网点的最重要原因，如果法定数字货币发行，人们对物理网点的依赖将彻底消除。
现在投放市场的大多数移动设备都配备了最新的人工智能（AI）技术，使我们能够用语音进行搜索，而不是输入。 但是，语音搜索的方式与基于文本的搜索不同。 与语音搜索有关的SEO的未来 语音搜索将在这里停留。事实上，它可能不仅会增长，而且会改善。机器学习和人工智能技术正在以指数级的速度发展，这意味着我们今天需要为语音搜索优化我们的SEO策略。 对于基于文本的命令，用户很可能乐意对他或她的查询进行进一步的研究。通过语音搜索，用户正在寻找一个快速的答案。你的内容需要继续吸引这两种类型的搜索者。 我们也瞥见了未来对SEO的影响。现在，让我们来看看你如何使你的企业适应这一增长趋势。 1. 更加关注长尾关键词 尽管各类公司都在用长尾关键词优化他们的内容，但现在这样做比以往任何时候都更重要。 作为营销人员，如果我们对它视而不见，那就太愚蠢了。为了最好地了解语音搜索的发展方向，你必须开始自己使用它。 设身处地为你的听众着想，并相应地优化你的内容。
王梦迪表示，增强学习是人工智能的未来，应当同古老的控制论思想结合起来，用大数据的方法来探索一个复杂系统的动态过程。 但是现在包括我在内的很多做人工智能的朋友，最感兴趣的是增强学习。增强学习是人工智能的未来，为什么会这么说？我们来简单回顾一下人工智能的历史。 人工智能的历史回顾 ? 简单来说，就是我们用智能算法在线学习复杂的系统，并且实现对它的最优控制。这个问题非常难，比如说著名的AlphaGo。围棋非常难，因为它涉及的可能性非常多。 它涉及到方方面面的技术，从系统到算法到机器学习里面的一些核心思想，这里面最重要的是怎样对一个复杂的系统进行降维和归纳。 智能金融，未来大有作为 最后，这是一个非常非常新，而且也非常有前景的领域，所有事情都发生很快。
今年7月，中国发布《新一代人工智能发展规划》从国家层面制定了未来10多年人工智能的战略部署。麦肯锡季刊第三辑聚焦《人工智能的未来之路》，从宏观和微观等层面论述了中国人工智能的未来之路。 本文来自：麦肯锡官网 麦肯锡季刊第三辑：人工智能的未来之路 ? 免费下载“麦肯锡：人工智能的未来之路”中文版PDF：链接: https://pan.baidu.com/s/1qZFCd0w 密码: 8bx9 自20世纪50年代“有思想的机器”诞生以来，人工智能一直未能实现突破性进展 在中国，今年7月，《新一代人工智能发展规划》从国家层面制定了未来10多年人工智能的战略部署。中国应如何用好这一经济新引擎变成全球引领者？AI将如何为企业创造价值？而传统企业又该如何布局转型？ 本辑《人工智能的未来之路》就以上相关问题展开了思考。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
在回答人工智能达到了什么程度这个问题之前，需先了解人工智能的概念是什么？ 最后一类为强化学习，是指可以用来支持人们去做决策和规划的一个学习方式，它是对人的一些动作、行为产生奖励的回馈机制，通过这个回馈机制促进学习，这与人类的学习相似，所以强化学习是目前研究的重要方向之一。 最后，说一下AI 的未来是怎么样？也就是人工智能达到什么程度？ 在计算机视觉上，未来的人工智能应更加注重效果的优化，加强计算机视觉在不同场景、问题上的应用。 未来，我们需要去探讨： （1）创造力，对于创造力目前有一定的方法慢慢研究，从而使机器开始具有人的一些创造力。 但它的通用性受限，特别是对物理事件的理解，只有把这些问题解决了，才有可能造出像人一样的机器人，成为人的意义上的智能。 （2）学科交叉融合，未来需要探索更多的算法和交叉科学上等等的一些融合。
当你听到人工智能时，你可能会想到科幻和想象，但人工智能在牙科领域的未来是非常、非常真实的。 我们中的一些人还记得威尔·罗宾逊在20世纪60年代的《迷失太空》系列中忠实的机器人朋友。 人工智能(AI)一词和科学界对智能机器的官方追求实际上可以追溯到1956年达特茅斯和IBM的研究人员会议。 在未来的12到24个月里，可能会出现一种基于深度学习人工智能的可靠的龋齿检测工具。 用于检测牙周病和伴随牙周疾病的骨质流失的应用并不遥远。 通过人工智能，整个解释过程可以被自动化来评估整个图像，以更快更准确地检测出牙齿病变。显然，人工智能在牙科领域的应用将在未来一两年内迅速普及。 在未来10到15年，在实践中使用基于人工智能的技术将像今天的实践管理和成像系统一样普遍和普遍。 下一个前线 随着技术障碍的降低和研究转向发展，我们肯定已经接近为牙科提供一系列人工智能工具的门槛。
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