人工智能领域选题?人工智能领域
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2024-06-10
1、一是失业和财富不平等问题。随着科学技术的发展,许多人类工作将被机器人取代,那么因此而失业人员的生活保障由谁负责?此外,人工智能学会自己做决定,这种决策能力将允许人工智能取代某些管理职位。人工智能取代人类劳动力将导致财富分配不均和贫富差距扩大。工人们拿到工资,公司支付工资,其余利润投入生产以创造更多利润。然而,机器人不需要报酬,这使得大公司能够通过人工智能获得更多利润,从而导致更大的财富不平等。在工程领域,人工智能可以创造新的就业机会,但由于数字很小,这并不能弥补失去的工作岗位数量。
2、二是安全性问题。安全性是人们评价一项技术的重要指标。安全问题也与道德问题密切相关。人工智能的安全性可以分为三个部分:错误和偏差、失控、滥用新技术。人类无法避免这些错误,人工智能也无法避免错误。人工智能具有自学的能力,人工智能可能会学习到错误的信息并造成安全威胁。例如,在自动驾驶汽车领域,由于背景算法的错误,人工智能可能导致严重的安全事故。至于缺乏控制,人工智能通过不断学习对复杂问题做出自己的判断。由于算法的复杂性,人们难以知道这些判断的依据。这些判断受到初始算法中人为偏见的影响。由于算法的设计缺乏透明度,人们无法有效地控制和监督后续过程,可能造成危害社会安全和稳定的后果。人工智能应用的有些领域是危险的,比如在军事工业中的应用带来了一系列威胁与挑战,在太空领域的应用可能对全球战略稳定和军事安全带来破坏性影响,对人类战争活动带来的影响更是不可忽视的。
3、三是隐私问题。人工智能的进步伴随着大数据的不断收集,而很多数据都与个人信息有关,未经允许收集这些信息会侵犯人们的隐私。人工智能在人脸识别中的应用对人们的隐私构成了极大的威胁。事实上,在人工智能进入我们的生活之前,人工智能已经收集了我们的隐私。每个用户在网站注册时都必须同意用户政策,这涉及隐私问题。由于大数据的发展,个人用户的隐私受到极大威胁。在享受人工智能带来的便利的同时,用户的隐私也受到了损害。
4、四是环境问题。在人工智能取代人类工作的过程中,会出现一些与环境有关的伦理挑战。首先,人工智能机器数量的快速增长将导致资源的大量消耗。第二,人工智能的替代非常快,过时的产品需要环保处理,而重金属污染问题很难处理。
5、五是控制和监督问题。人工智能需要监管,但目前没有普遍接受的行业标准。缺乏行业标准可能会导致产品本身的质量出现巨大差异。
1、中大人工智能学院师资力量雄厚,校园环境优美,老师认真负责,是一所教育质量非常好的高等院校。
2、中山大学在珠海校区新成立人工智能学院和软件工程学院。
3、中山大学充分利用计算机学科优势,广州超算中心等科研平台优势,珠海校区深空、深地、深海、数学等学科布局优势创立了人工智能学院,致力于培养人工智能领域的研发及管理人才。全国招生计划90名。
4、软件工程学院充分发挥中山大学作为一所综合性大学的学科优势,不断创新计算机软件人才培养模式,围绕工业软件、区块链、Web应用、云计算物联网等,形成鲜明的应用型、复合型、工程型、创新型的高素质计算机软件人才培养特色。
1、在课程上,两个专业课程有较大差距。众所周知人工智能领域是Python的天下,因此人工智能专业以Python为中心,学习Python数据结构;软工班则学习JAVA数据结构。此外,人工智能专业会跟数科院的一起学习拓扑学,还有其他的一些人工智能领域的基础学科;而软件工程专业要学习如何使用系统化,规范化,可度量化的过程来开发软件,以及如何对软件产品做软件测试、进行软件体系结构设计。
2、简言之,人工智能专业以人工智能领域为导向来学习,目的精确;软件工程专业更广泛,可向多方向发展就业。软件工程教你如何系统规范地设计、分析、实现、测试一个产品,不关心具体做的是什么产品;人工智能教你怎么做出人工智能领域的相关产品。
1、机器人通常需要专业知识库(词库),也可以通过自己编辑好的相关词,机器人会自动通过关键词匹配好,然后进行输出互动。
2、客服机器人搜索知识库,实现单轮和多轮对话。它不需要意图识别,但需要分析各种信息,并向访问者提供有效的反馈。这是一个命中率,所以不是一个小困难。幸运的是,这项技术相对成熟,已经商业化。
3、教机器人、保姆机器人、政务服务、医疗诊断
4、幼儿教育、家政、绿色种植、零售等这些事情,都可以通过人工智能实现人力的解放。这种人工智能不需要具备自学能力,只需要程序规则完成明确的任务。
5、四、工业智能汽车、安保领域、智能家居
6、在工业领域,人工智能只能执行一些狭窄的工作,但它可以执行量级组合来完成人力的完全替换。人力资源将开展更多的商业活动,人工智能比人力资源更加高效和准确。
7、土壤质量检测、自然环境监测、农业管理战略分析、智能筛选
1、虽然人工智能为人力资源企业或部门提供了相当明显的好处,但它也带来了相当严重的挑战和潜在的陷阱。对于任何AI系统,你必须正面解决最困难(但也是最关键)的一个问题就是确保它没有偏见。
2、这对人力资源的人工智能系统尤其重要,因为任何人工智能引发的偏见都可能导致公司错失合格的求职者——而且通常是在所有人不知情的情况下。