人工智能领域选题?人工智能领域
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2024-06-10
1、机器人、运输、就业机会、卫生保健。
2、一说到AI,首先会想到机器人。目前国外有很多芯片制造商已经投入了巨型超级计算机的小型芯片的研究。这将极大地提高机器人性能的发展,使他们能够更快,更容易地执行复杂的功能。
3、云的出现给人工智能的发展铺平了道路。连接到云的机器人不仅能够从自己的经验和交互中学习,而且还可以获取其他的机器人的经验和互交。加上语音理解方面取得了最新进展,这将增强他们与人互动的能力。预计到2025年左右,带有机械臂的AI设备将投入使用。不过机器人的制造和程序相对复杂,相关的制造商不得不继续研究更可靠的硬件和感知算法。
4、交通一直是人类所面临的难题,公路拥挤、车辆排除的气体对环境造成了影响。全球每年有很多人丧命于车祸。人工智能的兴起,将更好地帮助人类解决这些难题。传统的车辆将会逐渐替代掉,往后的交通事故变的更少。
5、人工智能的兴起的有利也有弊,它对传统行业造成了巨大的冲击,一些职业将会被人工智能所替代。但它的兴起造就新一批新的就业机会。虽然现在不能完全看出它在这方面的影响,但可以肯定的是,在未来高校、教育机构将会在人工智能教育上投入更多的资源。
6、尽管越来越多的人开始重视医疗保健,人工智能的出现将使它变得更引人瞩目。人工智能推动疾病治疗和精密医学领域的发展。目前,在收集许多必要的医学数据的基础上。使用的AI算法可以更好帮助医生分析患者的数据,更精准为患者治疗。
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。
高级人工智能无处不在了,比如无人驾驶里面就有人工智能,快递货仓快速分就有捡智能算法起作用,如果要说哪一个独立的产品都是人工智能,可能聊天机器人是比较合适的,人工智能算法可以根据你对话,形成反馈,另外,天网摄像头也有人工智能。