今天给各位分享复杂的人工智能案例的知识，其中也会对身边的人工智能案例进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录

1. 人工智能时代，有哪些工作可能会被机器取代？
2. 人工智能技术有哪些？
3. AI是什么，人工智能的简称吗？
4. 人工智能到底有多厉害？

人工智能时代，有哪些工作可能会被机器取代？

人工智能的快速发展，已经在悄无声息的改变了我们的生活方式，影响了我们的生活习惯。随着5G技术的不断成熟，万物互联的时代即将到来。

未来将是人工智能的天下了，当人类的双手将会从各种日常的机械式重复的工作中解放出来的时候，当人类所有熟悉的工作有一天都将被电脑里的机器取代时......

无论我们是否接受，我们确实要承认，人工智能时代正在悄然来临。马教主的无人超市已经在运营。京东的无人机开始在送货，而百度李彦宏的无人驾驶汽车已经在北京的五环路上飞奔。这样的事实都在向人们说明一个事实，人工智能的大潮不可阻挡。

有人说这个世界就是这样，一部分人在别人睡觉的时候在改变世界，另一部分人醒来后，发现世界被改变了。

在本世纪结束前70%的职业很可能会被自动化设备取代，一切都只是时间问题。

当机器人取代流水线工人后，它们会接着取代仓库工人；2050年，大多数货车将实现无人驾驶；无论你是一名医生、律师、翻译员、建筑师、记者、程序员……机器人都将历史性地接管你的工作！

机器人会不会统治世界不得而知，但在大数据、人工智能时代，许多工作岗位将会面临着巨大的挑战，这已经成为了现实。

那么，作为普通人，我们未来会面临着什么？

我们或面临的是“无生意可做、无工可打、无缝可钻！”

那么，究竟会有哪些岗位、哪些人会面临失业的风险呢？

1、收费站运营商和杂货店收银员：

随着穿戴技术的兴起和移动支付系统让收费站运营商和杂货店收银员看起来显得过时。阿里巴巴的无人超市已经成为现实，而许多餐厅，机器人服务员成为了一道亮丽的风景。

2、市场营销人员：

未来强大的广告工具可能允许将品牌信息精密而准确地传达给客户。而研究客户的行为，来确定他们需要怎么样的广告可能才是最有用的。如果这些工具真的投入工作了，市场营销者们可能转化为更小的创意和战略营销团队。

3、客服人员：

很多客服人员被运往印度或其他低成本国家，能实现预测与分析的新技术可能会抹去更多的岗位。

4、制造业工人：

制造车间的工人们做好准备吧，机器人将会从人们的手中夺取更多制造业的工作机会，相比起工人，它们开价便宜而且完全不用休息。触觉技术、传感器技术的发展可能会造成下一波破坏，可能不久之后，人类在感觉方面的优势将会被完全取代。

5、金融中间人：

比特币的计算机程序Blockchain可以自动处理事务，并创建一个完美可靠的数字记录。Blockchain将代替银行、托管、保险和抵押贷款行业的中间人。

6、新闻记者：

互联网已摧毁了无数的报纸，新技术的出现更可以毁灭更多新闻记者。2014年，美国最大的通讯社美联社发布了一条震惊世界的消息——他们将启用一套自动撰写新闻的电脑系统。于是，对准确率和速度要求最高的季度财报的发稿量，从每个季度300篇增长至4000篇。Wordsmith——这位机器人记者——每周能写百万篇文章，如果需要，写稿速度最高可提升至每秒2000篇。

美联社的记者一开始对此非常不屑，对每篇Wordsmith的文章都会进行检查和加工。可是三个月后，记者们终于放弃干预“机器人”写作，他们不得不承认，机器人不仅神速，而且错误率比人工还低。

7、律师

如果你将迈向法界，请往诉讼方向发展。非诉讼律师可能会快就会被取代，LegalZoom已经能处理一些简单的案件，如商标申请、遗嘱甚至离婚。这种趋势能使记录更加开放和便捷，更能减少需要高昂价格的律师。

长久以来，备受尊敬、收入不菲的律师成为家长和孩子们一致追求的梦想职业，也是广受社会认同的铁饭碗之一。随着人工智能的发展，人脑在诸多方面的优越性也逐渐丧失。某一天，也许一个在线机器人律师的问答网站便可以在几秒内旁征博引到所有你需要的法律知识和案例，甚至勾连它们之间的联系。它能成功取代律师，捕获所有客户的心。

8、司机

每一辆汽车都必须有一个驾驶员，这一人尽皆知的事实也被谷歌颠覆了。作为全球领先的搜索引擎，谷歌在其他领域也走在前沿。2012年，他们展示了使用自动驾驶技术的赛车。百度的无人驾驶汽车已经在飞奔。

这意味着终有一天，驾驶员的能力将彻底被取代。

9、翻译官：

高科技就像无孔不入的空气，侵入了外文翻译这一人力为主的领域。科大讯飞的翻译通功能相当强大，就连难度最高的同声传译，也感到了威胁，随着科技的不断发展，未来翻译这个职业也面临着失业的风险。

人工智能技术有哪些？

机器学习是我的主要研究方向之一，同时也在带相关方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。

人工智能技术经过六十多年的发展，目前主要的研究内容集中在六大领域，分别是机器学习、计算机视觉、自然语言处理、知识表示、自动推理和机器人学。随着大数据的发展，目前机器学习、计算机视觉和自然语言处理相关技术得到了广泛的关注，一些基于机器学习技术的智能体（人工智能产品）已经陆续被部署到生产环境中。

虽然目前市场对于人工智能的呼声比较高，诸多大型互联网企业陆续开始布局人工智能领域，但是目前人工智能领域依然处在行业发展的初期，目前的人工智能产品依然处在“弱人工智能阶段”，智能体对于运行场景依然有较多的要求。

人工智能技术的发展和应用需要一系列技术的支撑，这些技术包括物联网技术、云计算技术、边缘计算技术、大数据技术等。

以机器学习为例，机器学习的步骤包括数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，其中算法设计是机器学习的核心，而数据收集是机器学习的基础。所以，在大数据的支撑下，机器学习在大数据时代得到了一定程度的发展。简单的说，数据量越大机器学习的效果就会越好。

目前我国正在持续推进产业结构升级，而网络化、智能化是产业结构升级的重要内容，所以人工智能技术未来的发展空间还是非常值得期待的。产业结构升级的背后必然是人才结构的升级，所以对于职场人来说，掌握一定的人工智能技术会在一定程度上提升自身的职场竞争力。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！

AI是什么，人工智能的简称吗？

因为我自己是学软件的，所以可能对AI比较熟悉一点，AI是人工智能的简称，许多人喜欢把AI理解为机器人，其实这样是不准确的。我们可以把人工智能拆开来解释为“人工”和“智能”，简单来讲就是由我们人类创造出来的智能。换句话说，只要是人类创造出来的，能提高人类的生产生活的效率，降低重复性操作，或者能够代替人类工作的都可以称作AI（人工智能）

人工智能到底有多厉害？

1.什么是人工智能

人工智能（ArtificialIntelligence）：它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。1956年由约翰.麦卡锡首次提出，当时的定义为“制造智能机器的科学与工程”。人工智能目的就是让机器能够像人一样思考，让机器拥有智能。时至今日，人工智能的内涵已经大大扩展，是一门交叉学科。

2.人工智能的层次结构

基础设施层：回顾人工智能发展史，每次基础设施的发展都显著地推动了算法层和技术层的演进。从20世纪70年代的计算机的兴起，80年代计算机的普及，90年代计算机运算速度和存储量的增加，互联网兴起带来的电子化，均产生了较大的推动作用。到21世纪，大规模集群的出现，大数据的积累，GPU与异构/低功耗芯片兴起带来的运算力的提升，促成了深度学习的诞生，点燃了人工智能的爆**潮，其中海量的训练数据是人工智能发展的重要燃料。

算法层：机器学习是指利用算法使计算机能够像人一样从数据中挖掘出信息，而深度学习作为机器学习的一个子集，相比于其他学习方法，使用了更多的参数、模型也更复杂，从而使得模型对数据的理解更加深入也更加智能。

计算机视觉：计算机视觉的历史可以追溯到1966年，人工智能学家Minsky在给学生布置的作业中，要求学生通过编写一个程序让计算机告诉我们它通过摄像头看到了什么，这也被认为是计算机视觉最早的任务描述。计算机视觉借鉴了人类看东西的方法，即“三维重构”与“先验知识库”。计算机视觉除了在比较成熟的安防领域外，也应用于金融领域的人脸识别身份验证、电商领域的商品拍照搜索、医疗领域的智能影像诊断、机器人/无人车上作为视觉输入系统等。

语音处理：让机器学会“听”和“说”，实现与人类的无障碍交流一直是人工智能、人机交互领域的一大梦想。1920年生产的“RadioRex”玩具狗可能是世界上最早的语音识别器，第一个真正基于语音识别系统出现在1952年，AT&T贝尔实验室开发的Audrey的语音识别系统，能够识别10个英文数字，正确率高达98%。比如AppleSiri，Echo等。

自然语言处理：人类的日常社会活动中，语言交流是不同个体间信息交换和沟通的重要途径。对机器而言，能否自然的与人类进行交流、理解人类表达的意思并作出合适的回应，被认为是衡量其智能程度的一个重要参照。

规划决策系统：人工智能规划决策系统的发展，一度是以棋类游戏为载体的。比如，AlphaGo战胜李世石，Master对顶级选手取得60连胜，机器人，无人车。

3.人工智能应用场景

3.1.语音处理

?语音处理主要是自动且准确的转录人类的语音。一个完整的语音处理系统，包括前端的信号处理、中间的语音语义识别和对话管理以及后期的语音合成。

–前端处理：说话人声检测，回声消除，唤醒词识别，麦克风阵列处理，语音增强等。

–语音识别：特征提取，模型自适应，声学模型，语言模型，动态解码等。

–语义识别和对话管理：更多属于自然语言处理的范畴。

–语音合成：文本分析、语言学分析、音长估算、发音参数估计等。

?应用：包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。

?未来：真正做到像正常人类一样，与他人流畅沟通，自由交流，还有待时日。

3.2.计算机视觉

?计算机视觉指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力，包含图像处理、识别检测、分析理解等技术。

–图像处理：去噪声、去模糊、超分辨率处理、滤镜处理等。

–图像识别：过程包括图像预处理、图像分割、特征提取、判断匹配，可以用来处理分类、定位、检测、分割问题等。

–图像理解：本质是图像与文本间的交互，可用来执行基于文本的图像搜索、图像描述生成、图像问答等。

?应用：

–医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗。

–在安防及监控领域被用来指认嫌疑人。

–在购物方面，消费者现在可以用智能手机拍摄下产品以获得更多信息。

?未来：计算机视觉有望进入自主理解、分析决策的高级阶段，真正赋予机器“看”的能力，在无人车、智能家居等场景发挥更大的价值。

3.3.自然语言处理

?自然语言处理的几个核心环节：知识的获取与表达、自然语言理解、自然语言生成等，也相应出现了知识图谱、对话管理、机器翻译等研究方向。

–知识图谱：基于语义层面对知识进行组织后得到的结构化结果。

–对话管理：包含闲聊、问答、任务驱动型对话。

–机器翻译：由传统的PBMT方法到Google的GNMT，流畅度与正确率大幅提升。

?应用：搜索引擎、对话机器人、机器翻译、甚至高考机器人、办公智能秘书。

4.AI、机器学习、深度学习的关系

4.1.人工智能四要素

1）数据

如今这个时代，无时无刻不在产生大数据。移动设备、廉价的照相机、无处不在的传感器等等积累的数据。这些数据形式多样化，大部分都是非结构化数据。如果需要为人工智能算法所用，就需要进行大量的预处理过程。

2）算法

主流的算法主要分为传统的机器学习算法和神经网络算法。神经网络算法快速发展，近年来因为深度学习的发展到了高潮。

3）算力

人工智能的发展对算力提出了更高的要求。以下是各种芯片的计算能力对比。其中GPU领先其他芯片在人工智能领域中用的最广泛。GPU和CPU都擅长浮点计算，一般来说，GPU做浮点计算的能力是CPU的10倍左右。

另外深度学习加速框架通过在GPU之上进行优化，再次提升了GPU的计算性能，有利于加速神经网络的计算。如：cuDNN具有可定制的数据布局，支持四维张量的灵活维度排序，跨步和子区域，用作所有例程的输入和输出。在卷积神经网络的卷积运算中实现了矩阵运算，同时减少了内存，大大提升了神经网络的性能。

4）场景

人工智能经典的应用场景包括：

4.2.三者关系简述

人工智能：是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法及应用系统的一门新的技术科学。

机器学习：专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。是人工智能的核心研究领域之一，任何一个没有学习能力的系统都很难被认为是一个真正的智能系统。

深度学习：源于人工神经网络的研究，含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。

关于本次复杂的人工智能案例和身边的人工智能案例的问题分享到这里就结束了，如果解决了您的问题，我们非常高兴。