各位老铁们好，相信很多人对AI人工智能演讲都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于AI人工智能演讲以及人工智能主题演讲的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！
本文目录
- 李开复做关于AI的演讲，谈到未来人类只会剩下两类工作，你怎么看？
- 人工智能时代，是否AI能彻底颠覆传统的生活、工作和教育模式？
- 有哪些权威的人工智能机器人大会和AI机器人论坛？
- 人工智能的90%是伪创新，如何找到“真AI”？
李开复做关于AI的演讲，谈到未来人类只会剩下两类工作，你怎么看？
人工智能的趋势和给我们带来的影响不再重复
但人类区别于机器人的最大优势是人类有感情，那一些非机械重复的各类工作就是机器人不可做的...，机器人只有得到人类输入的固化程序才会知道去做什么，所谓的智能也是在人类的可控范围呢
未来只有想不到的，没有做不到的，科技文学艺术等都是需要创新的，这是机器人所不具备的
人工智能时代，是否AI能彻底颠覆传统的生活、工作和教育模式？
生活、工作方面我觉得人工智能已经很普遍了，那我主要更想说一下教育方面。
人工智能在生活各个领域都产生着颠覆性的作用，而教育，正是其中之一。
请问，“在场为人父母的，有多少人认为，现如今孩子可以完全不学习编程？”
面对突如其来的提问，全场上百位与会者，只有一位父亲“勇敢”地举起了手。这位父亲还被调侃道：“未来您家孩子可能会成为一名经理人。”
这个颇有意味的一幕发生在卡达尔举行的2017年世界教育创新峰会上，峰会两年举办一次，其间发布被称为“教育界诺贝尔奖”的WISE教育奖，以及有关教育创新的最新方法和案例。今年，来自全球的“取经者”纷纷将目光聚焦到了人工智能。
或是多次人机围棋大战以来，机器一路胜出的缘故，“人工智能”似乎成了当下只要开大会就必谈及的词语。而人类中最在意灵魂和精神建设的群体——教育工作者，对于这个新技术逼近的现实，更是显得有些焦虑，摩拳擦掌、绞尽脑汁准备应对之策——
人工智能究竟会对教育造成多大的颠覆，教师是否会被人工智能替代，孩子的个性化教育能否借人工智能之势实现，而对于农村落后地区，新技术带去的是更大的数字鸿沟还是逆袭机遇…
新技术对教育的颠覆远想象？
国际科幻界最高奖雨果奖获得者郝景芳也受邀来参加这次峰会，不过她更多是以童行计划发起人的身份来和与会者交流。后者是一个面向未来的公益型教育计划，之所以说是面向未来，就在于郝景芳希望在计划中注入更多人工智能等新技术的元素。
在自己的科幻作品里，郝景芳时常写人工智能与人类对抗故事，“通常情况下，人工智能一上来就不怀好意，磨刀霍霍，分分钟准备取代人类，成为地球的主宰者，那是小说需要冲突感，对抗感”。
而面对现实世界，郝景芳的选择是相信技术，依赖技术。她告诉中国青年报·中青在线记者，“我对人工智能等新技术前景的预判，远比自己在小说里所体现的态度乐观得多！”
这一点尤其体现在个性化教育上。
郝景芳说，人工智能未来完全有能力“协助”甚至“取代”教育工作者的部分工作。基于认知体系，人工智能可以给孩子以“千人千面”的教育内容。
她举了一个场景的例子：一个“吃”了很多优秀教案、教研产品、学生培养规律数据的人工智能，在最初和孩子“接触”时，就埋下一个个性化评测的伏笔，摸清楚孩子在某个领域的知识水平，“对话”结束后即可拿出一份智能推送，给孩子以及孩子家长一个判断的依据——哪些知识已经掌握，哪些还需要学。当然，在之后的学习过程中，还可以有教学可视化等手段。
可以设想用人工智能来教授知识。不过，这个过程，绝不是简单地把一个饱含丰富知识的芯片直接插入人脑的过程；其应用场景，也并不等同于每个孩子“手里捧个智能手机”那么简单。其重点是，让老师或家长了解每个学生的情况，并且找到适合不同学生的学习内容。
在峰会上与郝景芳对话时，德国贝塔斯曼基金会执行委员会委员约格·德莱格提出一个观点，即基于人工智能的个性化学习，其真正的核心，是给老师省下时间去关注“真正重要的东西”——老师除了要“教知识”，更需要“教孩子”。
这一点，“互联网教育独角兽”沪江创始人兼CEO伏彩瑞也颇有感触，他在峰会上就提出，人工智能只是把教学过程中那些长期以来被视为“负担的东西”“那些不必要的大部头”彻底解放掉，总结下来就是“效率”两个字。
省下的时间做什么？和孩子交流，让学生认知自我、更好地发展自我。关于爱、感情，这些才是人类能守住的东西。
看看当下的课堂，有时人们会惊奇地发现，教师可能需要把80%的时间花在传递标准化知识上，而只有20%的时间，真正用在关注孩子。伏彩瑞说，时间分配颠倒过来，似乎更为合理。毕竟，“教育的本质不是简单的知识传递”。
人工智能是否能独立思考？
这就涉及另一个问题：未来真人教师是否会被人工智能全部替代？这也是峰会上，与会者讨论最多的问题。
约格·德莱格认为，有了之前的讨论，真人教师依然会是未来课堂的中心，“我们是使用技术这个工具给老师赋力，而不是夺走他们的权利”。
事实上，还有很多东西是人工智能所教不了的。作为此次峰会最受瞩目的大奖——WISE教育奖最终授予了加纳阿社思大学创始人帕特里克·奥瓦，由他所创立和管理的阿社思大学作为一所私立的非营利教育机构，在短短十几年间就成了加纳首屈一指的大学。
这个奖项的背后有一个令人震撼的故事。1985年，帕特里克·奥瓦带着口袋里的50美元和美国宾夕法尼亚斯沃斯莫尔学院的全额奖学金离开加纳，前往美国。在接下来的4年里，帕特里克·奥瓦通过斯沃斯莫尔学院的人文科学教育感受到了“批判性思维”的力量——这与他之前在非洲所接受的教育形成了鲜明的对比。
毕业后，帕特里克·奥瓦加入微软公司，并成功地设计了拨号连接互联网的方案。但帕特里克·奥瓦还是决定回到加纳，计划成立一家软件公司。但是，他四顾茫然：不仅没有合适的技术性人才，也没有符合道德领导力的人才。
帕特里克·奥瓦返回学校，去加州大学伯克利分校学习如何创办一所能培养人的领导力和正直品格的大学。
在接受记者采访时，帕特里克·奥瓦说：“我决定在加纳创建一所新的大学，不是因为加纳缺少大学，而是因为这里缺少能教授21世纪所需技能的大学。加纳的现有大学过分强调死记硬背，忽略批判性思维和独立思考、忽视道德伦理或协作精神。”
而道德、批判性思维、独立思考等这些人类所引以为傲的品质，似乎都是人工智能没法教授的。它们自己“学会”，恐怕还要假以时日。
如今，这所俯瞰着加纳首都阿克拉市的大学已经扩展到了607亩，并拥有近900名学生。值得一提的是，阿社思大学还于2008年建立了一套学生荣誉守则体系，要求学生保证他们的行为将符合道德水准——这在非洲大学中还是首例。
对于农村落后地区，新技术能否带来教育上的逆袭机遇，成了人们对人工智能眼下的最大期待。
郝景芳对此比较乐观，她说，新技术本身的出现，可以在某种程度上填补“数字鸿沟”。她到农村支教发现，孩子们一双双大眼睛盯着村里的老师：“老师，为啥太阳那么亮？”
要求村里的老师把这个问题说清楚，并深入浅出地讲一些天体物理的知识，在郝景芳看来是不现实的。事实上，这些老师也没能回答上来。而郝景芳带去的新媒体课件，则让孩子们清楚了“前因后果”。
“这就是新技术的力量，尽管这只是很低级的形式，但面对偌大的农村需求，依然显得非常匮乏。”她说。
当然，这需要一个前提，即要有人把这些最新技术成果“搬”到农村，让农村落后地区的孩子真正享受到技术的红利，不然“数字鸿沟”还是会越来越大。
在接受采访时，郝景芳反复提到一个案例，即“互+”计划——一边连接成千上万的乡村学校，而另一边则是各个城市甚至全球的教育名师，他们利用自己的闲暇时间，足不出户，通过一个互联网软件平台给那些山区的孩子上课，带去音乐、美术、科学、外教口语等课程资源。
在过去两年，这个互联网计划已经连接了13个省3000多所中学，有将近100多万的乡村学生受益。而这个计划的发起者就是伏彩瑞。
伏彩瑞也因此成为此次峰会创新项目唯一来自中国的评委。峰会上，他还受邀向与会者分享他在教育公平、促进农村教育方面的实践。
演讲结束后，峰会现场来自西班牙、加纳、刚果等国的嘉宾纷纷找到伏彩瑞，向他表达合作意向，期待“互+模式”能够输出海外。
事实上，不管是支教，还是直播技术都早已不新鲜，但“互+”计划却将这两件事联系在一起，而这，在郝景芳看来就是人工智能等新技术的一种“落地”。
正如约格·德莱格所说，教育问题的关键似乎从来都不是技术问题，而是技术如何使用，以及其背后的资源如何分配。
人工智能对教育的颠覆，或许来自于未来，我们人类的教育和知识积累不再是来自老师，而是来自机器人。
这个问题同样摆在智能家居面前，关键是如何将人工智能技术应用在我们的生活中，执行各种生活模式，帮助我们实现智能的生活方式。
您好科技，专注为您提供机器人定制方案的人工智能科技公司，在智能机器人方面，您好科技投入大量精力，致力将人工智能技术应用在智能生活上，比如智能家居、智能管家等。进一步实现人工智能在生活中的应用。
有哪些权威的人工智能机器人大会和AI机器人论坛？
以下是转自南大周志华教授的博客上世界顶级人工智能会议总结IJCAI(1+)
AI最好的综合性会议,1969年开始,每两年开一次,奇数年开.因为AI实在太大,所以虽然每届基本上能录100多篇（现在已经到200多篇了），但分到每个领域就没几篇了，像machinelearning、computervision这么大的领域每次大概也就10篇左右,所以难度很大.不过从录用率上来看倒不太低,基本上20%左右,因为内行人都会掂掂分量,没希望的就别浪费reviewer的时间了.最近中国大陆投往国际会议的文章象潮水一样,而且因为国内很少有能自己把关的研究组,所以很多会议都在complain说中国的低质量文章严重妨碍了PC的工作效率.在这种情况下,估计这几年国际会议的录用率都会降下去.另外,以前的IJCAI是没有poster的,03年开始,为了减少被误杀的好人,增加了2页纸的poster.值得一提的是,IJCAI是由貌似一个公司的”IJCAIInc.”主办的(当然实际上并不是公司,实际上是个基金会),每次会议上要发几个奖,其中最重要的两个是IJCAIResearchExcellenceAward和Computer&ThoughtsAward,前者是终身成就奖,每次一个人,基本上是AI的最高奖(有趣的是,以AI为主业拿图灵奖的6位中,有2位还没得到这个奖),后者是奖给35岁以下的=青年科学家,每次一个人.这两个奖的获奖演说是每次IJCAI的一个重头戏.另外,IJCAI的PCmember相当于其他会议的areachair,权力很大,因为是由PCmember去找reviewer来审,而不象一般会议的PCmember其实就是reviewer.为了制约这种权力,IJCAI的审稿程序是每篇文章分配2位PCmember,primaryPCmember去找3位reviewer,secondPCmember找一位.
AAAI(1)美国人工智能学会AAAI的年会.是一个很好的会议,但其档次不稳定,可以给到1+,也可以给到1-或者2+,总的来说我给它”1″.这是因为它的开法完全受IJCAI制约:每年开,但如果这一年的IJCAI在北美举行,那么就停开.所以,偶数年里因为没有IJCAI,它就是最好的AI综合性会议,但因为号召力毕竟比IJCAI要小一些,特别是欧洲人捧AAAI场的比IJCAI少得多(其实亚洲人也是),所以比IJCAI还是要稍弱一点,基本上在1和1+之间;在奇数年,如果IJCAI不在北美,AAAI自然就变成了比IJCAI低一级的会议(1-或2+),例如2005年既有IJCAI又有AAAI,两个会议就进行了协调,使得IJCAI的录用通知时间比AAAI的deadline早那么几天,这样IJCAI落选的文章可以投往AAAI.在审稿时IJCAI的PCchair也在一直催,说大家一定要快,因为AAAI那边一直在担心IJCAI的录用通知出晚了AAAI就麻烦了.
COLT(1)这是计算学习理论最好的会议,ACM主办,每年举行.计算学习理论基本上可以看成理论计算机科学和机器学习的交叉,所以这个会被一些人看成是理论计算机科学的会而不是AI的会.我一个朋友用一句话对它进行了精彩的刻画:“一小群数学家在开会”.因为COLT的领域比较小,所以每年会议基本上都是那些人.这里顺便提一件有趣的事,因为最近国内搞的会议太多太滥,而且很多会议都是LNCS/LNAI出论文集,LNCS/LNAI基本上已经被搞臭了,但很不幸的是,LNCS/LNAI中有一些很好的会议,例如COLT.
CVPR(1)计算机视觉和模式识别方面最好的会议之一,IEEE主办,每年举行.虽然题目上有计算机视觉,但个人认为它的模式识别味道更重一些.事实上它应该是模式识别最好的会议,而在计算机视觉方面,还有ICCV与之相当.IEEE一直有个倾向,要把会办成”盛会”,历史上已经有些会被它从quality很好的会办成”盛会”了.CVPR搞不好也要走这条路.这几年录的文章已经不少了.最近负责CVPR会议的TC的chair发信说,对这个community来说,让好人被误杀比被坏人漏网更糟糕,所以我们是不是要减少好人被误杀的机会啊?所以我估计明年或者后年的CVPR就要扩招了.
ICCV(1)介绍CVPR的时候说过了,计算机视觉方面最好的会之一.IEEE主办,每年举行.（注：我查了下2011年之前是两年一次，之后是每年举行）
ICML(1)机器学习方面最好的会议之一.现在是IMLS主办,每年举行.参见关于NIPS的介绍.
NIPS(1)神经计算方面最好的会议之一,NIPS主办,每年举行.值得注意的是,这个会每年的举办地都是一样的,以前是美国丹佛,现在是加拿大温哥华;而且它是年底开会,会开完后第2年才出论文集,也就是说,NIPS’05的论文集是06年出.会议的名字“AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems”,所以,与ICML\ECML这样的”标准的”机器学习会议不同,NIPS里有相当一部分神经科学的内容,和机器学习有一定的距离.但由于会议的主体内容是机器学习,或者说与机器学习关系紧密,所以不少人把NIPS看成是机器学习方面最好的会议之一.这个会议基本上控制在MichaelJordan的徒子徒孙手中,所以对Jordan系的人来说,发NIPS并不是难事,一些未必很强的工作也能发上去,但对这个圈子之外的人来说,想发一篇实在很难,因为留给”外人”的口子很小.所以对Jordan系以外的人来说,发NIPS的难度比ICML更大.换句话说,ICML比较开放,小圈子的影响不象NIPS那么大,所以北美和欧洲人都认,而NIPS则有些人(特别是一些欧洲人,包括一些大家)坚决不投稿.这对会议本身当然并不是好事,但因为Jordan系很强大,所以它似乎也不太care.最近IMLS(国际机器学习学会)改选理事,有资格提名的人包括近三年在ICML\ECML\COLT发过文章的人,NIPS则被排除在外了.无论如何,这是一个非常好的会.（注：MichaelJordan是伯克利大学教授，统计机器学习的老大，大牛中的巨牛）
ACL(1-)计算语言学/自然语言处理方面最好的会议,ACL(AssociationofComputationalLinguistics)主办,每年开.
KR(1-)知识表示和推理方面最好的会议之一,实际上也是传统AI(即基于逻辑的AI)最好的会议之一.KRInc.主办,现在是偶数年开.
SIGIR(1-)信息检索方面最好的会议,ACM主办,每年开.这个会现在小圈子气越来越重.信息检索应该不算AI,不过因为这里面用到机器学习越来越多,最近几年甚至有点机器学习应用会议的味道了,所以把它也列进来.
SIGKDD(1-)数据挖掘方面最好的会议,ACM主办,每年开.这个会议历史比较短,毕竟,与其他领域相比,数据挖掘还只是个小弟弟甚至小侄儿.在几年前还很难把它列在tier-1里面,一方面是名声远不及其他的topconference响亮,另一方面是相对容易被录用.但现在它被列在tier-1应该是毫无疑问的事情了.
UAI(1-)名字叫”人工智能中的不确定性”,涉及表示\推理\学习等很多方面,AUAI(AssociationofUAI)主办,每年开.
AAMAS(2+)agent方面最好的会议.但是现在agent已经是一个一般性的概念,几乎所有AI有关的会议上都有这方面的内容,所以AAMAS下降的趋势非常明显.
ECCV(2+)计算机视觉方面仅次于ICCV的会议,因为这个领域发展很快,有可能升级到1-去.
ECML(2+)机器学习方面仅次于ICML的会议,欧洲人极力捧场,一些人认为它已经是1-了.我保守一点,仍然把它放在2+.因为机器学习发展很快,这个会议的reputation上升非常明显.
ICDM(2+)数据挖掘方面仅次于SIGKDD的会议,目前和SDM相当.这个会只有5年历史,上升速度之快非常惊人.几年前ICDM还比不上PAKDD,现在已经拉开很大距离了.
SDM(2+)数据挖掘方面仅次于SIGKDD的会议,目前和ICDM相当.SIAM的底子很厚,但在CS里面的影响比ACM和IEEE还是要小,SDM眼看着要被ICDM超过了,但至少目前还是相当的.
ICAPS(2)人工智能规划方面最好的会议,是由以前的国际和欧洲规划会议合并来的.因为这个领域逐渐变冷清,影响比以前已经小了.
ICCBR(2)Case-BasedReasoning方面最好的会议.因为领域不太大,而且一直半冷不热,所以总是停留在2上.
COLLING(2)计算语言学/自然语言处理方面仅次于ACL的会,但与ACL的差距比ICCV-ECCV和ICML-ECML大得多.
ECAI(2)欧洲的人工智能综合型会议,历史很久,但因为有IJCAI/AAAI压着,很难往上升.
ALT(2-)有点象COLT的tier-2版,但因为搞计算学习理论的人没多少,做得好的数来数去就那么些group,基本上到COLT去了,所以ALT里面有不少并非计算学习理论的内容.
EMNLP(2-)计算语言学/自然语言处理方面一个不错的会.有些人认为与COLLING相当,但我觉得它还是要弱一点.
ILP(2-)归纳逻辑程序设计方面最好的会议.但因为很多其他会议里都有ILP方面的内容,所以它只能保住2-的位置了.
PKDD(2-)欧洲的数据挖掘会议,目前在数据挖掘会议里面排第4.欧洲人很想把它抬起来,所以这些年一直和ECML一起捆绑着开,希望能借ECML把它带起来.但因为ICDM和SDM,这已经不太可能了.所以今年的PKDD和ECML虽然还是一起开,但已经独立审稿了(以前是可以同时投两个会,作者可以声明优先被哪个会考虑,如果ECML中不了还可以被PKDD接受).
人工智能的90%是伪创新，如何找到“真AI”？
其实是这样的，针对这件事情有不同的评价。这里提供几个观点。
AI“真风口”和“伪创新”一起来了
在这场全球互联网和科技公司的盛会中，从大洋彼岸远道而来的苹果、谷歌、Facebook，到国内BAT巨头，再到小米、今日头条、科大讯飞等科技企业的领导者们，毫无例外地都分享了自己的人工智能战略。
众多大佬的发言均指向一个观点：人工智能风口真的来了。
然而，随着人工智能“真风口”一起来的，还有人工智能“伪创新”。
2017年是人工智能元年，在资本大量涌入，巨头纷纷布局的同时，一些乘机炒作的“伪创新”智能产品也纷纷出现：一些装上简单的预设程序的音箱、机器人，就敢冠以人工智能；一些自动化设备也偷换概念，被包装成人工智能。
近日，继《人民日报》在11月对人工智能创新喊刹车后，12月初，央广网也痛批AI伪创新，称人工智能需要的是扎实和冷静。
02
“真”人工智能公司何处寻？
关于人工智能真伪的判断方法，华人科学家、人工智能顶尖研究者李飞飞说：“一个人工智能项目，在算法上的进步，如果是代数级而不是几何级的，那么就还只是机器学习而已，属于伪人工智能。”更进一步，从结果上看，“业务效率是否呈几何级倍数增长”是判断真假人工智能的标准之一。毕竟真AI不仅仅是工具，更是一套解决实际问题、效果上带来巨大提升的“解决方案”（而不仅仅是原来基础上的优化）。
以上是判断“真”AI的方法，那么怎么找“真”AI团队？
真人工智能公司需要符合一个标准：拥有处理海量实时的数据的训练环境。前阿里巴巴CEO卫哲在谈何为真人工智时就表示，人工智能的技术，如果把它比喻一把刀的话，那么massiverefreshingdata（大量海量且实时更新的数据），就是那把刀的“磨刀石”。人工智能技术这把刀一开始有多锋利，并不是决定性的。如果一把锋利的刀没有海量数据来磨，那么很快就会被超越然后被淘汰——离开数据，谈人工智能是没有意义的。
众多“真”AI企业中，谁最有可能是下一个新AI独角兽？
在WISE-2016独角兽大会上，创新工场董事长兼CEO李开复(微博)表示，未来十年，出现最多的独角兽公司，肯定是人工智能公司。
03
下一位人工智能新独角兽
会出现在哪？
由于数据是人工智能成功最关键的点，根据卫哲关于“磨刀石”的观点，下一个能够跑出来的独角兽企业也应该拥有自己的“磨刀石”或者拥有“磨刀环境”（处理海量实时的数据的训练环境）的AI公司。而如今，在国内，大部分“磨刀石”都在BAT手上，纵使AI创业公司有再锋利的刀（AI技术）也很难保住市场领先地位。
那么哪些领域的数据还没有被硅谷巨头和BAT们所掌握呢？答案是有的。例如，公安、金融、医疗等行业领域的数据，这些领域如同BAT和AI创业公司都尚未涉足／涉足不深的“无人区”，从这个角度看，大家是站在同一个起跑线上的。
而任何一家服务于公安、金融、医疗等行业的人工智能公司，且在该行业扎扎实实“磨过刀”的，都有可能在这一赛道上弯道超车。
在乌镇世界互联网大会上，就有一家以认知智能起家，产品已经服务于公安、金融、工业三大行业的“真”人工智能企业——明略数据。
04
在行业标杆企业的“磨刀石”下
锻造出的真·AI
为什么说明略数据是难得的一家“真AI”公司？
首先，作为一家深耕公共安全、金融、工业与物联网等领域的行业人工智能解决方案提供商，明略拥有行业AI的“磨刀石”。
拥有8年的大数据技术积累，服务于省、市级公安局、交通银行、中国人民银行、光大银行等行业标杆客户标杆客户，在数据方面，明略已经有了行业AI的“磨刀石”。三年来，明略数据为公安、金融、工业等业务场景进行了数据治理，已经积累了几百条业务规则，基于这些业务规则形成的知识图谱，如今被用于金融、公安和工业三大“行业大脑”。
其次，明略达到了业务效率呈几何级倍数增长的效果。
在公安领域，明略数据研发的公安情报系统SCOPA无限降低了研判工作的复杂程度，让其无限接近于单纯的一次检索操作本身。基于人、事、地、物、组织构建的社会关系网，实现了安全领域的高效线索研判和深度挖掘预警。2017年5月在某市发生的一起故意伤害案件中，通过SCOPA编织的公安情报知识图谱，研判时间从几天缩短至5分钟。
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在金融领域，明略为交行卡提供的反欺诈系统，基于“企业、个人、机构、账户、交易、行为数据”构建知识图谱，将监测效率提高了3000倍。
在工业领域，明智系统围绕设备，将故障、传感器、时域、频域等数据，智能挖掘系统的异常特征，做到设备状态实时监控、故障预警，有效避免系统安全事故，极大降低维护成本。
作为中国人工智能创新企业的代表，明略数据受邀参会并发表了题为《企业级服务明略数据AI先行》的主题演讲，分享了行业AI产品明智系统以及明略在行业人工智能领域的理论和实践。
从核心理念到产品落地，手握核心技术与关键数据，在诸多追逐AI风口的伪智能公司当中，明略在一条真人工智能的道路上踏实深耕、务实前行。
关于AI人工智能演讲，人工智能主题演讲的介绍到此结束，希望对大家有所帮助。
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