一、人工智能技术作用和特点

1、人工智能是一门知识的科学。以知识为对象，研究知识的获取、表示和使用。

2、人工智能的系统过程是，数据处理->知识处理，数据->符号。符号表示的是知识而不是数值、数据。

3、·问题求解过程有启发，有推导。

4、·人工智能是引起争论最多的科学之一。

5、问题焦点：当前人工智能的研究应该以人类的普遍思维规律为主，还是以特定知识的处理和运用为主？智能的本质是什么？机器能达到人的水平吗？总而言之，人工智能研究是非常困难的。

二、研究生人工智能专业就业前景

1、就业前景非常广阔。首先，人工智能技术深入到各个领域，研究人员可以在政府机构、专业机构和私营企业中从事人工智能研究与应用工作。

2、其次，人工智能研发市场前景广阔，许多大型科技公司需要技术支持，开发出新的技术，满足市场需求。

3、此外，人工智能技术在医疗和教育领域的应用更加广泛，将成为未来发展的趋势。综上所述，研究生人工智能专业就业前景良好。

三、人工智能技术发展研究重点趋势

1、信息环境与数据基础变革，海量图像、语音等模态数据不断出现，计算能力不断提高。

2、算力、数据和算法是新一代人工智能发展的“三驾马车”，智能芯片、开源平台、通用智能和智能认知是未来人工智能技术四大发展趋势，而产业将呈现智能服务线下线上无缝结合、智能化应用从单一到复杂、智能应用范围扩展到传统行业的趋势。

四、人工智能研究的基本内容有哪些

人工智能研究的基本内容涵盖了多个方面，包括对人的智能的理论研究、对人工智能及其模型的设计、实现和测试的研究，以及对人工智能应用的研究等。具体来说，人工智能的研究内容可以分为以下几个方面：

1.人工智能基础理论：研究人工智能的学科体系、基本概念、原理和方法论等。

2.人工智能模型与算法：研究人工神经网络、深度学习、强化学习等人工智能模型和算法的设计和实现。

3.人工智能应用技术：研究人脸识别、语音识别、自然语言处理、机器翻译等人工智能应用技术。

4.人工智能与其他领域的交叉研究：例如人工智能与心理学、哲学、经济学、社会学、历史学等领域的交叉研究。

5.人工智能应用伦理和政策研究：研究人工智能在医疗、金融、法律、教育等领域的应用，以及由此带来的伦理和法律问题。

五、传统人工智能的三大核心研究内容

算力不是瓶颈，因为现在有云计算，但是有成本的考虑因素在里面，算力的成本在整个AI模型中占到了10-20%，区块链在这块也是可以贡献一些力量的，所以有些区块链项目做的就是AI的算力共享网络和市场。

算法在AI行业里现在大部分算法是开源的，你想拿到什么样的资源其实都可以拿到，基本没有算法写不出来这个说法。深度学习、多层次神经网络算法目前都已经比较成熟了。算法的核心问题是没有一个公开的市场，因为模型又需要一定的隐私权的保护，同时又要吸引大家都来用，目前来说市场是比较小的，所以也有一些区块链公司做的就是帮助模型的发布，发一个token，来激励大家用这个模型。

算力算法都不是问题之后，数据就成为了核心问题，你没有数据的话，AI模型是不可能落地的，这就跟原尖叫项目机器人外骨骼例子是一样的，因为没人穿，而它的数据可能需要10000组数据之后才可以展开商业应用，找不到10000个老人或者病人，也拿不到现成的数据，所以那个AI模型就不能成熟落地。