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1，AI人工智能未來發(fā)展趨勢怎么樣

很大可能會超越人類，本人見解如下。 1現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)只是為了下個時代做鋪墊，機(jī)器人時代。 2 AI勢必跟機(jī)器人結(jié)合，為人類服務(wù)，代替各種高危行業(yè)。 3 進(jìn)入家庭，成為家庭成員。從生活要醫(yī)療到教育到家務(wù)，各種各樣的服務(wù)。人類不止解放雙手，還可能解放大腦，從而減少本身思考能力，依賴于機(jī)器人。 4 AI只會越發(fā)展越完善，人類享受舒適生活，人口降低，可能機(jī)器人數(shù)量都超越地球人口。可能要進(jìn)入一個新紀(jì)元小小見解，歡迎補(bǔ)充

生活智能化工業(yè)智能化服務(wù)智能化等已經(jīng)成為了一種社會發(fā)展的必然趨勢。

隨著人工智能時代呼聲漸起，Python憑借其入門簡單、應(yīng)用廣泛的優(yōu)勢成為很多想要入行互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的人們的首選編程語言。如果你想學(xué)一門語言，可以從語言的適用性、學(xué)習(xí)的難易程度、企業(yè)主的要求幾個方面考慮。從這幾個角度看，學(xué)習(xí)Python都沒有什么可挑剔的。如果你想要專業(yè)的學(xué)習(xí)Python開發(fā)，更多需要的是付出時間和精力，一般在2w左右，時間在4-6個月左右?？梢愿鶕?jù)自己的實際需求去實地看一下，先好好試聽之后，再選擇適合自己的。只要努力學(xué)到真東西，前途自然不會差。

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2，人工智能未來的發(fā)展怎么樣

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層?；A(chǔ)層是人工智能產(chǎn)業(yè)鏈的基礎(chǔ)，為人工智能提供算力支撐和數(shù)據(jù)輸入，中國在此領(lǐng)域發(fā)展時間較短，基礎(chǔ)層發(fā)展較為薄弱。目前，中國的人工智能企業(yè)主要集中在北京、廣東、上海和浙江，北京的人工智能發(fā)展已經(jīng)步入快車道。人工智能產(chǎn)業(yè)鏈全景梳理：基礎(chǔ)層發(fā)展薄弱基礎(chǔ)層主要提供算力和數(shù)據(jù)支持，主要涉及數(shù)據(jù)的來源與采集，包括AI芯片、傳感器、大數(shù)據(jù)、云計算、開源框架以及數(shù)據(jù)處理服務(wù)等。技術(shù)層處理數(shù)據(jù)的挖掘、學(xué)習(xí)與智能處理，是連接基礎(chǔ)層與具體應(yīng)用層的橋梁，主要包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計算機(jī)視覺、自然語言處理、語音識別等。應(yīng)用層針對不同的場景，將人工智能技術(shù)進(jìn)行應(yīng)用，進(jìn)行商業(yè)化落地，主要應(yīng)用領(lǐng)域有駕駛、安防、醫(yī)療、金融、教育等。近年來，人工智能在技術(shù)與應(yīng)用方面取得了巨大的進(jìn)展，在國際上具備了一定的競爭力，但是基礎(chǔ)層的薄弱仍然是限制中國人工智能發(fā)展的關(guān)鍵因素。中國在在基礎(chǔ)層發(fā)展時間較短，較落后于國際先進(jìn)水平。長期以來，中國的芯片大部份依賴進(jìn)口，計算力方面的基礎(chǔ)薄弱，且開源框架受制于國外AI巨頭。基礎(chǔ)層的人工智能算力發(fā)揮著越來越重要的作用， AI芯片作為人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心，將迎來巨大的發(fā)展機(jī)遇。目前，中國人工智能芯片優(yōu)秀企業(yè)有寒武紀(jì)、華為海思、中星微、西井科技、地平線、富瀚微、四維圖新、瑞芯微、深鑒科技等。人工智能產(chǎn)業(yè)鏈區(qū)域熱力圖：北京AI發(fā)展步入快車道根據(jù)公開資料整理人工智能優(yōu)秀企業(yè)區(qū)域分布熱力地圖如下，可見，我國人工智能產(chǎn)業(yè)鏈重點企業(yè)集中于北京、廣東、上海、浙江等地區(qū)。

人工智能現(xiàn)在在逐步替代或者說是降低人力成本，行業(yè)需求量也對等了待遇水平，可以說是IT行業(yè)中比較高的薪資水平，女生同樣也可以是高工資，最后就是人工智能的編程語言Python，語法簡單，適合女生學(xué)習(xí)，沒有特別多的語法邏輯，語言本身關(guān)鍵字少，對女生來說，再合適不過了。

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3，人工智能的發(fā)展怎么樣

人工智能是計算機(jī)科學(xué)的一個分支，英文縮寫為AI（Artificial Intelligence）。人工智能的目的在于嘗試使用計算機(jī)技術(shù)生產(chǎn)出與人類智能相似的智能機(jī)器，包括但不僅限于人工智能機(jī)器人、語言識別、圖像識別等系統(tǒng)。人工智能的智能表現(xiàn)在對人的思維過程的模擬，但是人的思維過程并不簡單，它包括識別、分析、比較、概括、判斷、推理等等步驟，是一個復(fù)雜且高級的認(rèn)識過程，因此人工智能是一門非常具有挑戰(zhàn)性的科學(xué)。人工智能的概念大約誕生在20世紀(jì)50年代，到如今僅僅經(jīng)歷了60余年的發(fā)展之路，是一項非常高新的技術(shù)，被譽為二十一世紀(jì)三大尖端技術(shù)之一。人工智能雖然說是一門計算機(jī)科學(xué)的分支，但它在發(fā)展過程中還涉及到了心理學(xué)、哲學(xué)和語言學(xué)等學(xué)科，有學(xué)者甚至認(rèn)為人工智能的發(fā)展幾乎需要涉及自然科學(xué)和社會科學(xué)的所有學(xué)科，其范圍遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出計算機(jī)科學(xué)的范疇。我們可以把人工智能簡單的拆開成“人工”與“智能”兩個方面來理解，“人工”很簡單，即人為制造的，那么“智能”是什么呢？智能從字面含義上來講，就是智力與能力的合體。我們知道，人類可以通過學(xué)習(xí)與實踐發(fā)展自己的智力與能力。也因此，人工智能在發(fā)展過程中，其核心問題就是如何幫助機(jī)器擁有推理、知識、規(guī)劃、學(xué)習(xí)、交流、感知、移動和操作物體的等能力，并嘗試構(gòu)建出智力。依托于計算機(jī)技術(shù)的先天優(yōu)勢，學(xué)習(xí)知識對于人工智能而言可以說只是時間和存儲空間的問題。自動化技術(shù)的發(fā)展，讓人工智能擁有了移動與操作物體的能力。智能算法的發(fā)展，讓人工智能在一定程度上也擁有了推理與交流的能力。人工智能與計算機(jī)的發(fā)展是分不開的。有學(xué)者總結(jié)，人工智能發(fā)展會面臨著六大瓶頸，分別是數(shù)據(jù)瓶頸、泛化瓶頸、能耗瓶頸、語義鴻溝瓶頸、可解釋性瓶頸和可靠性瓶頸。數(shù)據(jù)瓶頸是指“由于數(shù)據(jù)收集能力的不足、理論無偏性和數(shù)據(jù)隨機(jī)性等條件的限制而導(dǎo)致數(shù)據(jù)失真、缺乏等數(shù)據(jù)缺陷?！蔽覀兒唵蔚奶自谌斯ぶ悄苌蟻砜?，收集數(shù)據(jù)能力的不足可以理解成識別技術(shù)的不成熟，理論無偏性可以理解成獲取數(shù)據(jù)的質(zhì)量，數(shù)據(jù)隨機(jī)性的限制可以理解成獲取及處理數(shù)據(jù)的難易度。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，人工智能已在數(shù)據(jù)方面取得了比較明顯的進(jìn)步。不過，目前人工智能的發(fā)展仍未完全突破數(shù)據(jù)瓶頸的問題，訓(xùn)練數(shù)據(jù)的增大對人工智能算法的提升效果仍然不夠理想。泛化瓶頸是指人工智能在泛化能力提升上所遇到的困難。泛化能力是指“機(jī)器學(xué)習(xí)算法對新鮮樣本的適應(yīng)能力?！蹦憧梢詫⑷斯ぶ悄艿姆夯芰唵卫斫獬勺灾鲗W(xué)習(xí)能力與適應(yīng)能力。通常來說，人工智能的各項能力，都需要通過大量的樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練及算法規(guī)定來獲得。在實驗室的環(huán)境下，很多人工智能的各項能力均有不錯表現(xiàn)。但是實際生活照比實驗室環(huán)境而言，存在太多的不確定性，因此人工智能要想更好的落地，就需要擁有強(qiáng)大的泛化能力，以在應(yīng)對突發(fā)情況及未知情況時能夠給出合理的響應(yīng)，更好的幫助人類。能耗瓶頸可以簡單的理解為人工智能在應(yīng)用等過程中所消耗能源大于它實際所產(chǎn)生的效益，即能耗成本過高。而在優(yōu)化人工智能能耗問題的過程中，首當(dāng)其沖的就是對算法的優(yōu)化。就像人體的大腦大概只占體重的2%，但是卻能占據(jù)人體總能耗的20%一樣，算法對于人工智能能耗的影響也非常的大。隨著智能算法的發(fā)展，人工智能在能耗瓶頸上也有所進(jìn)步。例如奧地利科技學(xué)院、維也納工業(yè)大學(xué)和麻省理工學(xué)院的研究者就成功訓(xùn)練了一種能夠控制自動駕駛汽車的低能耗智能算法，這一算法僅僅使用了75000個參數(shù)與19個神經(jīng)元，比之前減少了數(shù)萬倍。語義鴻溝瓶頸是指人工智能缺乏真正的語言理解能力，無法根據(jù)上下文或常識理解一些容易產(chǎn)生歧義的語言，即聽不懂“人話”。目前，人工智能在這一點上仍然沒有顯著的突破?？山忉屝云款i是指人工智能過于依賴模型中已有的數(shù)據(jù)，缺乏深層學(xué)習(xí)能力的缺陷。人工智能很容易學(xué)習(xí)一個東西是什么，但是很難明白一個東西究竟為什么會這樣。如果人工智能不能理解知識或行為之間的深層邏輯，那么它在用已有模型去應(yīng)對未知變量時，就很容易引起模型崩塌，類似于“死機(jī)”。目前，已有學(xué)者提出可以使用對抗網(wǎng)絡(luò)與最優(yōu)傳輸技術(shù)找到模型坍塌的原因，并提出改進(jìn)模型，從幾何映射的角度上嘗試去突破人工智能的可解釋問題，在理論上取得了一些進(jìn)步。我們都遇到過電腦死機(jī)，這在一定程度上反映著可靠性｜public domain可靠性瓶頸是指人工智能在系統(tǒng)可靠性上的不足。粗略來講，可靠性主要包含設(shè)計可靠性、耐久性和可維修性三個方面。人工智能的設(shè)計可靠性可以簡單的理解為它的算法是否可靠，它是否能在規(guī)定的條件下，完成預(yù)定的功能。例如自動汽車在行駛過程中，是否能夠正確識別道路情況，并作出合理反應(yīng)，很大程度上都要依靠自動駕駛系統(tǒng)的設(shè)計可靠性。耐久性和可維修性很簡單，即能不能長久使用與能不能、方便不方便維修，維修的成本如何?，F(xiàn)階段的人工智能仍然存在很大的局限性，市面上應(yīng)用的人工智能絕大多數(shù)為弱人工智能，而強(qiáng)人工智能的發(fā)展仍然存在很多的難題。但是不管人工智能在未來有多少難關(guān)需要克服，可以肯定的是，科技的發(fā)展會不斷推動人工智能的發(fā)展，讓人工智能可以幫助更多產(chǎn)業(yè)、更多市場主體中實現(xiàn)新的賦能與轉(zhuǎn)型，最終完成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)集約化發(fā)展提供不竭動力的光榮使命，為我們的美好未來添磚加瓦。

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