解析人工智能技术的分配法

随着科技发展,人工智能正深刻影响社会。预计2025年将消除8500万岗位,同时创造9700万新岗位。人工智能机器人在深海探测、服务、清洁等领域广泛应用,如智能清洁机器人。尽管带来就业挑战,但也推动了学习力和社会技能培训的需求。人工智能在游戏、体育如机器人足球中展现出智能决策能力,未来将在更多领域提供便利。面对AI,企业需理解其学习过程,重视数据积累,合理设置期望值,同时人才需求旺盛。

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随着科技的发展,人工智能离我们的生活并不遥远,从前科幻片中的很多智能电器如今已经走到了家庭生活中,而由此产生的对人类的影响频频引发共鸣。据估计,2025年人工智能将消灭8500万个原有工作岗位,创造9700万个新岗位。
值得注意的是,从简单的加减法来看,还多出1200万个工作岗位。但人工智能可能会抢走了你的饭碗的同时,又递给一个你未必能捧得起的饭碗,这就意味着人的学习力也要跟得上,社会的技能培训机制要跟得上,才可以丢掉一个旧饭碗,然后抱起新饭碗。
现代人工智能机器人基本能按人的指令完成各种比较复杂的工作,如深海探测、作战、侦察、搜集情报、抢险、服务等工作,模拟完成人类不能或不愿完成的任务,不仅能自主完成工作,而且能与人共同协作完成任务或在人的指导下完成任务,在不同领域有着广泛的应用。
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服务工作方面,世界各国尤其是西方发达国家都在致力于研究开发和广泛应用服务智能机器人。
以清洁机器人为例,随着科学技术的进步和社会的发展,人们希望更多地从繁琐的日常事务中解脱出来,这就使得清洁机器人进入家庭成为可能。

美国的一款清洁机器人具有高度自主能力,可以游走于房间各家具缝隙间,灵巧地完成清扫工作。瑞典的一款机器人“三叶虫”,表面光滑,呈圆形,内置搜索雷达,可以迅速地探测到并避开桌腿、玻璃器皿、宠物或任何其它障碍物。一旦微处理器识别出这些障碍物,它可重新选择路线,并对整个房间做出重新判断与计算,以保证房间的各个角落都被清扫。

甚至在体育比赛方面,也得到了很大的发展,近年来在国际上迅速开展起来足球机器人与机器人足球高技术对抗活动,国际上已成立相关的联合会,许多地区也成立了地区协会,已达到比较正规的程度且有相当的规模和水平。

机器人足球赛目的是将足球(高尔夫球)撞入对方球门取胜。球场上空高悬挂的摄像机将比赛情况传入计算机内,由预装的软件作出恰当的决策与对策,通过无线通讯方式将指挥命令传给机器人。

机器人协同作战,双方对抗,形成一场激烈的足球比赛。在比赛过程中,机器人可以随时更新它的位置每当它穿过地面线截面,双方的教练员与系统开发人员不得进行干预。机器人足球融计算机视觉、模式识别、决策对策、无线数字通讯、自动控制与最优控制、智能体设计与电力传动等技术于一体,是一个典型的智能机器人系统。

随着科学技术的发展,越来越多的人工智能出现在我们的生活当中,使我们的生活更快捷方便。自从李世石和阿尔法狗(AlphaGo)之间的“人机围棋大战”结束之后,人工智能一下子成为人们关注的焦点。
科学的伟大进步,来源于崭新与大胆的想像力,如今人工智能技术已经取得了诸多突破。科技来源于生活,也作用于生活,让我们共同期待在未来的生活领域中得到更加便利的应用。
人工智能对社会的影响。AI也为人类文化生活提供了新的模式。现有的游戏将逐步发展为更高智能的交互式文化娱乐手段,今天,游戏中的人工智能应用已经深入到各大游戏制造商的开发中。我们应该致力于如何实现人类跟AI的一种配合,企业如果要发展AI策略,核心所在还是需要一个完整的大数据策略,我们要去思考如何获取有价值的大数据来实现人工智能的发展。

现在的开源软件,AI算法已经在很大程度上能够实现基本的图像识别,声音识别等基本的智能性,在此基础上,我们可以做很多的事情。所以潜力是无穷大的,只有你们想不到,没有做不到的,所以在创新方面,希望充分发挥我们的想象力。

实现人工智能对大部分企业来说都是一个新鲜的,前所未有的事情。那么一旦我们走上这条路,首先要认识到AI不是简单的系统,不是一装上去马上就可以给你实现利益的东西。AI人工智能本身是不断的积累,它跟人一样,需要一个学习过程。
当应用出来以后,也有可能在开始的一段时间里面,因为数据量不够,或者因为数据收集的面不够广,可能在开始的时候准确度会比较低,就跟一个人开始学习的时候,经常犯错误。但是,随着数据的积累,随着经验的累积,AI会越变越好。

综上所述,我们要实现AI技术,首先要有一段忍受期,不管从管理者的角度,还是从管理客户期望值方面的角度上来说,都希望有一个合理的期望值,在一段时间里面允许AI产品犯错误,但是我们抱有很好的理想,最终会变得更好。现在全世界都在做AI竞争的情况下,能够具有这种顶尖能力和开发算法的人才供不应求。但对大部分企业来说,没有必要追求这个层面的算法。那么,我们应该在企业现有数据的基础上,专门去针对性的开发一个算法。与其去追求好的算法,不如去追求好的数据。

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