大家好，今天小编来为大家解答各国研究人工智能这个问题，各国研究人工智能的大学很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
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物联网、云计算、大数据、人工智能怎么区分，又有何关系？
下面的大神回答得很详细。我这里算是画蛇添足。
所谓的物联网，可以理解为，以前的联网终端都是计算机，而物联网的出现，是可以把含智能芯片的所有设备，比如电冰箱、汽车、智能电视等等原本在人们印象中不能联结起来的物体都通过网络联结起来，可以进行统一的控制。要知道，现在的很多设备内部实际都是有一个小型或微型的电脑控制。
所谓的云计算，可以理解为超级计算机，从普通用户的角度看，云端实际就是一台超级电脑，而对云来说，他会把用户的请求分派给不同的服务器，以实现快速响应和风险分解发，确保可靠性服务。
所谓大数据，凡是一切可以用计算机处理的都是数据，大的含义是细化，比如你本人，从你的身高，直到每根毫毛的直径，都是数据，如果所有这些数据都集中起来，再扩展到所有人，这个数据就是海量的。大数据究竟有多大？可以是无限大。
所谓的人工智能，这个其实与大数据是分不开的，如果离开大数据的支撑，人工智能是不可能实现的，人工智能的基本原理就是深度学习，学习的资料从哪里来，就是大数据，当智能设备从大数据中总结出了某些规律，它就会利用这些规律来做一些事，在人看来，他们就很智能了。
人工智能在医疗领域的应用怎么样？
用我的经验，换您的时间，下面只讲重点
1、人工智能必将是未来发展的方向，也是国家新基建的重点投入领域，上到国家政策，下到市场发展，前景是毋庸置疑的。
2、在本次疫情当中，人工智能在医疗领域的优势已经发挥了巨大的作用。无论是基因序列的计算、复杂的模型数据分析都起到了至关重要的作用。以及AI智能病例检查、医学影像阅读，已经达到极高90%以上的准确率。
3、中国是人口大国，虽然国家不断的加强医疗建设，但是依然面临着医疗资源紧张的局面。如果有非常好的人工智能解决大夫50%的问题，就可以释放出大量的医疗资源。随着人工智能的不断演进，可以帮助医生完成的工作将更加的多。
4、医疗专业划分细致、每一个领域都需要人工智能，所以市场还是非常广阔的。
5、人工智能迟早有一天会走进家庭，成为家庭医疗的一份子。能够帮助普通人更早的诊断和发现病情，并且和医院达成联动。
6、医疗是刚需、但是资源有限，而人工智能可以无限的放大这种资源，这就是前景所在。
总结：你已经做了很长一段时间了，已经具有很强的权威性，中国需要这种科技公司，前期的技术和资源投入都是巨大的，但是一旦时机到来，也是势不可挡的，就是看谁能坚持到那一天。选择了这份事业，我想更多的是一种社会责任感，兴趣，还要带一些英雄主义。
祝您成功~
你怎么看待人工智能的未来？
刚刚过去的首届世界智能大会上，科技部部长万钢表示，最近新一代人工智能发展规划已编制完成，规划对直到2030年的中国人工智能产业进行系统的部署，同时包括与此相关的人工智能重大科技项目。
与此同时，随着技术的进步与需求的拓展，人工智能也掀起了一股投资潮和创业热。资本、技术、政策三重利好的情况下，人工智能的应用场景也在打开。市场调研显示，截至2030年，人工智能将为全球GDP带来14%的增长，也就是15.7万亿美元。其中，6.6万亿美元来自生产力的提高，9.1万亿美元来自相关消费/商业市场。
三张图看懂人工智能有多热就像吴恩达说的：人工智能（AI）之于未来，正如电力之于第二次工业革命。
*人工智能搜索热度示意（对比大数据）
我们可以看到，自2012年以来，由谷歌、Facebook（FB）、苹果、英特尔等科技巨头发起的AI创企收购项目达200多个，近2017年第一季度就有30多起并购。其中，谷歌是最为活跃的收购方（11起），苹果次之（7起）。除了科技公司，福特也在今年Q1以10亿美元买下网络安全公司Sophos。
*2012年至今人工智能并购案示意
除了收购，专利研发层面，巨头们也是步步紧咬，有趣的案例包括谷歌的照片视角重构和FB基于深度学习的标签预测模型。
*微软、谷歌、亚马逊、FB、苹果专利数示意
人工智能爆发的背后逻辑要解释一个技术路线发展的逻辑，我们往往从宏观趋势和当前进展两个角度出发。
首先来看宏观趋势，人工智能背后代表的先进生产力能够带来巨大的经济效益，因此一直吸引着研发投入。
自1956年达特茅斯会议诞生“人工智能”一词以来，技术发展已经取得了质的突破：大数据和数据处理技术的逐步成熟，包括深度学习算法的提出，以及适合海量训练数据的GPU的引入，开启了人工智能的入口。
算法和芯片是AI建设的基础层，除了当前AI市场主流芯片，即英伟达的GPU之外，英特尔（收购NervanaSystems；FPGA）和谷歌（研发Tensor）也在推广自己产品。除了目前主流的两种改善通用芯片用于半定制的深度学习算法之外，业内也在积极研发面向人工智能应用的新的芯片，包括谷歌的TPU、我国中科院计算所的寒武纪，这类的针对特定算法以及特定框架的全定制AI芯片，以及更近一步的，IBM的TrueNorth这类的类脑芯片（BPU）。
*人工智能芯片一览（援引招商证券）
算法，尤其是深度学习算法领域，则不是巨头垄断，而是掀起了一波包括计算机视觉、语音交互、机器人/自动化、医疗、安全、消费、商务等领域的创业潮。巨头们往往选择更为基础的算法框架入手，进行开源，以构建自家AI生态，如谷歌的TensorFlow和微软的CognitiveToolkit。
*深度学习创业潮
除了基础层建设，AI的前沿进展还包括马斯克的脑机接口项目、基于ARM的深度学习芯片以及英伟达面向医疗的应用、聊天程序/聊天机器人发展出了自己的语言、英特尔的自动驾驶技术研发等。
艾瑞咨询分析师张凤表示：“目前我国71%的人工相关企业都在做技术落地应用，在算法技术方面，55%的企业在做计算机视觉，13%在做自然语言处理，只有9%的企业真正研究机器学习。能够很快把技术应用落地是我国的优势，但是对于基层的技术研究，我国的企业实力目前还无法和国外匹敌，这是劣势。”
再来看当前进展：现在的AI能做什么？引用FB研发主管YannLeCun的话，我们现在看到的AI，不到它真正的能力的5%。
AI（人工智能）对社会会有什么影响？人类会被取而代之吗？
首先要明确是什么程度的人工智能。目前热炒的人工智能指的是狭义的人工智能，主要指机器学习，是数字信息技术的自然延伸，即以互联网大数据为资源，以机器学习算法为手段，通过收集和计算个体行为的各类数据，让社会各种经济活动更高效地运行。只要收集的信息都转化成二进制数据再处理，就属于这种人工智能。
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