大家好,今天小编来为大家解答以下的问题，关于如何和人工智能对喷，如何与人工智能对话这个很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

本文目录

1. 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？
2. 人工智能发展的今天，学生要如何做才能在将来不被淘汰？
3. 你认为人工智能能替代老师吗？
4. 35岁想转行做人工智能靠谱吗？

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。

人工智能发展的今天，学生要如何做才能在将来不被淘汰？

我是泰瑞聊科技，很荣幸来回答此问题，希望我的回答能对你所有帮助！

观点：人工智能时代，学生应顺应趋势，从学习人工智能的基础学科开始，然后结合生活中的实际案例参与具体实战，才能适应未来科技发展的要求。以下通过实际应用场景来总结如何做才能在将来不被淘汰。

随着科技的不断发展和老龄化的加深，人工智能将成为医疗和健康管理升级的源动力。虽然短时间内人工智能不会取代人类，但对于那些流程化作业和有规律可循的任务来说，人工智能是最好的催化剂。

近些年，随着智慧城市基础设施的构建，智慧医疗逐渐走进人们的视野，逐步给患者就医带来了新体验。比如：智能终端挂号、缴费、打印化验结果等；智能终端诊断、开方等；智能远程诊断和手术等。这些科技改革的背后，逐步建立起了医疗+健康管理的智慧体系，其涵盖：虚拟助理、医学影像、辅助诊疗、疾病风险预测、药物挖掘、健康管理、医院管理、辅助医学研究平台等智慧化场景。

从以上AI+医疗的应用落地，我们可看到，人工智能在不同的应用形态中所发挥的不同作用。

虚拟助理：基于语音、智能搜索、大数据推荐等技术，实现语音病历、智能导诊、智能问诊和推荐用药。

医学影像：基于物联网、图像识别、智能建模、智能构图等技术，实现病灶识别与标注、三维重建、图像绘制等。

辅助诊疗：基于大数据、语音、机器学习、物联网等技术，实现辅助诊疗、医疗机器人等。

健康管理：基于大数据、人工智能等技术，实现大健康体系构建、数据智能转换、语音、智能预测等。

从以上不同应用场景中我们可以看到，人工智能要发挥具体完整的作用，就需要与大数据、物联网等技术深度融合，才能最终解决相应痛点。

对于人工智能的学习，需要从基础学科及周边学科共同入手，夯实基础的同时更多的走进现实中具体的应用场景，去探究背后的运作原理，才能适应科技新趋势发展对人才的要求。

人工智能是一门交叉学科，因此人工智能具有技术属性和社会属性高度融合的特点，涉及数学、生物、计算机、脑科学、心理学等多个学科，虽然近两年很多院校开设了人工智能课程，同时也成立了多所人工智能院校，但仍需学生们在学习时要注重理论基础、交叉学科综合学习等要点，系统性学习、前瞻性探究和定期性产业实践。

人工智能将深化各行各业的很多领域，尤其是在5G时代。而当下，人工智能产业发展最大的瓶颈是人才，现在已经进入了全球争抢人工智能人才的时代。高水平人才培养的“造血功能”将直接影响人工智能产业的核心竞争力。所以，要想未来不被时代淘汰，跟着趋势抢先学习和实战是关键。

信息创造价值，学习使人进步。

我是泰瑞聊科技，为您打开科技生活，感谢您阅读与关注！

你认为人工智能能替代老师吗？

谢谢邀请。人工智能看来越来越被人重视，而且大有谈人工智能色变之恐;人人而趋之，有必要吗？我对这个问题答了一百遍也缓解不了人们的种种疑惑。我可以肯定的说，人工智能涉及很多领域，也可能有很多的广泛领域被人工智能代替，这也可能是事实。至于今后人工智能是否取代老师，我看有可能。但是，只有老师的为人师表是否也能被人工智能标范，是个未知数;一旦成立，老师也可能就此失业，只好当监护老师了。电子版教学已成事实，学生只需打开教程自学便罢。但有一点还是真真不可替代，那是师德。

35岁想转行做人工智能靠谱吗？

人工智能是我的研究方向之一，我在头条上陆续写了一些关于人工智能领域的科普文章，想了解人工智能、大数据等技术的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果是从事计算机相关研发工作，那么35岁开始转行做人工智能领域还是可以的，因为有一定的基础，做人工智能研发也会更快。我是在29岁开始增加了人工智能的研究方向，之前一直在做动态软件体系结构的研究，主要接触的内容跟模块化程序设计关联紧密，使用的工具语言也以Java、C为主。

我研究的切入点是机器学习领域，机器学习作为人工智能的六大研究内容之一，是目前落地应用比较多的领域，很多行业比如智能诊疗、模式识别、推荐系统等都在使用机器学习的内容。由于我的研究多是以应用为导向，所以我选择机器学习作为入口。大概用了2年时间完成了第一个机器学习的验证项目：智能诊疗系统，主要的职责是辅助医生给出针对性的治疗方案，目前已经收集了超过10万条的智能诊疗数据。

人工智能的学习除了机器学习之外，还包括自然语言处理、知识表示、推理、计算机视觉和机器人学。可以说人工智能涵盖的领域十分广阔，要学习的内容也很多，是一个多学科交叉的领域。

人工智能对数学基础的要求还是比较高的，比如对线性代数、概率、微积分等都有要求，可以说人工智能主要研究的内容就是以各种算法的实现及应用为基础，通过不同的算法完成不同的任务。

当然，除了数学，人工智能对物理、计算机、统计、控制、自动化都有一定的要求，所以需要掌握的内容多且复杂。这也是为什么现在培养人工智能领域人才比较困难的原因，人工智能人才的培养周期普遍比较长。

所以，如果有计算机、数学等学科的基础，或者从事过软件研发等相关工作在35岁开始转行做人工智能还是可以的。如果没有这些基础，建议一定要慎重考虑，毕竟人工智能的学习不是一蹴而就的，需要时间的积累。

如果大家有人工智能方面的问题可以咨询我。

关于如何和人工智能对喷，如何与人工智能对话的介绍到此结束，希望对大家有所帮助。