大家好，如果您还对人工智能诞生地位不太了解，没有关系，今天就由本站为大家分享人工智能诞生地位的知识，包括人工智能诞生地位于的问题都会给大家分析到，还望可以解决大家的问题，下面我们就开始吧！

本文目录

1. 人工智能为什么这么火？
2. 怎样理解任正非说人工智能的本质是数学和统计学？这两门学科会成为大学的热门专业吗？
3. 人工智能主要发展方向是那些业务？
4. 为什么要发展人工智能？

人工智能为什么这么火？

谢邀！

人工智能(AI)从被提出到现在，已有超过60年的发展历程，虽然中间也经历过暂短的热潮，都没有真正火起来，而直到去年3月阿尔法狗打赢了世界围棋冠军李世石，AI才掀起了新一轮的热潮。这轮热潮，在谷歌、Facebook、微软、BAT等企业投资推动下，让AI走到大众视野，也走向实际应用。

而人工智能之所以最近两年才火起来，是因为拥有计算、算法和大数据这三大支撑力！

首先看看计算力方面的提升。计算是AI发展的基础。在20年前，一个机器人，当时是用32个CPU，达到120MHz的速度，而今天一台小小服务器的计算速度已是20年前最快计算机的60倍。现在的人工智能系统可以使用成百上千个GPU来提升的计算能力。这使得处理学习或者智能的能力得到比较大的增强。之前用CPU一个月才能出结果，然后再去调整参数，一年只能迭代12次。GPU产生后大幅提升了计算量，现在用GPU可以一天就出结果，迭代的更快。

再看看算法方面的更新。以人脸识别为例，在2013年深度学习应用到人脸识别之前，各种方法的识别成功率只有不到93%，低于人眼的识别率95%，因此不具备商业价值。而随着算法的更新，深度学习使得人脸识别的成功率提升到了97%。这才为人脸识别的应用奠定了商业化基础。

而历经了十多年互联网行业快速发展所积累的数据资源，为AI提供了充足的“养料”。例如，在AlphaGo的学习过程中，核心数据是来自互联网的3000万例棋谱。互联网和智能手机的快速普及催生了海量数据。无论是人们无论是用手机、跑步、看电视还是行驶在车流中，几乎所有的活动都会留下数字足迹，海量数据已汇成数据洪流。

AI界的泰斗、加拿大多伦多大学的Hiton教授早在2006年就提出了深度学习的概念，直到最近几年深度学习才逐渐应用起来，是因为算法的更新也离不开大数据和计算力的支持。深度学习模型只有通过大量的数据训练才能获得理想的效果。相应地，海量数据的运算处理也必须有强大的计算作为支撑。

所以说，有了计算的基础，加上算法的突破与数据洪流的爆发成就了人工智能获得突破、走向应用。

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怎样理解任正非说人工智能的本质是数学和统计学？这两门学科会成为大学的热门专业吗？

由此可见，任正非先生也跟着华为和国内一味跟风的AI砖家们上当受骗，现在做AI的理工男自以为AI就是基于概率的算法驱动，把个AI搞得是无比的复杂，低效，耗能，没有超级计算机就玩不转，假如生物靠这种方式去参与自然竞争，恐怕早就死翘翘的了。比如没有神经元的黏菌搜索食物的最短路径，令现在的算法望尘莫及，蜂鸟的飞行技巧令现在的飞机望尘莫及，就更不用说人脑的听觉感知，视觉感知了，（难道AI的语音识别能够赶上人耳的听觉感知?）乃至思维处理信息的巧妙和高效了。可理工男知道吗？他们一无所知，竟然还敢大言不惭地宣称AI可以战胜人类?现在AI的寒冬已至，根本原因就是大方向错了，未来不走仿生AI，拟脑AI的方向，必将死路一条。

人工智能主要发展方向是那些业务？

小编觉得从人工智能的应用出发，就可以了解人工智能的具体业务。

通过人工智能处理视觉图像声音以及雷达探测到的信息进行自动驾驶，目前自动驾驶的分级分为5各级别，L1依靠汽车雷达实行探测与前车的实时距离自动控制加减速，从而保持与前车的安全距离。L2配备了车道偏离系统同时可以实现自动变道。L3道路环境的观察者由人变更为系统，系统已经完全能够识别出直线、弯道、红绿灯、限速路牌，路上行走奔跑的人猫狗等等各种环境。L4情况下人只需要在极端天气下进行决策。L5情况下人只要在里面就行了。

贝莱德集团正是全球最大的资产管理公司，对于公司的主动型基金业务，进行了重新安排，首先做的就是辞退一些主动型基金经理，取而代之的就是引入量化投资，人工智能和量化投资又简直是天作之合，未来主动投资和量化投资的竞争谁赢谁输还尘埃未定。

人工智能在医疗领域的应用也相当丰富，从应用场景来看，主要分成了虚拟助理、医学影像、药物挖掘、营养学等四大方面。通过类似SIRI的人工智能助手，减少了我们就医的成本，也减少了医生的负担；人工智能在医学影像的应用可以大大减少对于这类专业医生的需求，同时也提升了影片识别的精度；人工智能可以提升医药的研发进程；最后也能带给我们更加精准合理的营养学建议。

当然这仅仅是一部分目前的应用，未来人工智能的应用场景会更广

为什么要发展人工智能？

人类研发人工智能的理由有三个

一、科技进步具有它自身的内在动力，不以个人的意志为转移。

从18世纪60年代发端的第一次工业革命开始，到现在的第四次工业革命，人类才经历了短短的200多年的时间。历经的科技革命速度越来越快。

期间还经历了二次世界大战，这样前所未有的大劫难都没能阻滞得了科技的快速进步。可见这个势头并不是某个人之功，也不是某个人之过。科学家们总结，这些电子信息技术是成指数级速度进步的。所以谁也阻止不了科技的潮流。

二、人类面临的困境的挑战，迫使人们寻求更有力的工具。

人类面临的气候变化、能源、健康和贫困等困境，并没有因为历次的科技革命而消退。现在的温室效应、能源短缺、交通事故、癌症病人增多这些新问题都是科技革命之前所没有的。科技产生的问题还须以科技去解决。

每一次人们都寻求更有效、更直接的方式去增进人类福祉，每一次遭遇挑战之后都以崭新的智慧去解决问题。这一次，人类要释放历次科技革命所依赖的人类智能了。你可以想象一下什么是困兽犹斗。

三、科技来到它的源头，试图改变人类智能的短板。

这一次的人工智能革命，人类被逼到了科技革命的源头，也就是人类智慧自身。大家都发现和承认，人类的自然智慧是有所欠缺，也就是短板的。

这个欠缺和人的生老病死苦密切相关，这也是佛学理念所宣扬的，是佛陀在世时示现给大家的。所以，我们创造的新智能是没有生老病死苦的人工智能。研发它就是为了超越人类智慧生老病死苦的局限。

既已至此，我们不能空手而归。眼下，你看到这已经局部实现了。

这个我不肯定，也不否定。因为我解释过发展人工智能的大目的，人改造成半机械化这肯定不是人类的目的。那么我们可以把这个人半机械化的问题看作是个人选择。

毕竟，把人变成半机械的东西不符合人性的美学。更好的选择也许是把机器人半生物化。这个方案科学家们会根据各人的意愿做出选择的。我自己不倾向于接受这样的改造。

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