大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下中国的人工智能专家的问题，以及和中国人工智能专家李的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！
本文目录
人工智能发展史上知名的专家系统
专家系统属于人工智能的一个发展分支，自1968年费根鲍姆等人研制成功第一个专家系统DENDEL以来，专家系统获得了飞速的发展，并且运用于医疗、军事、地质勘探、教学、化工等领域，产生了巨大的经济效益和社会效益。现在，专家系统已成为人工智能领域中最活跃、最受重视的领域。
中美人工智能专家最大区别是什么？
人工智能科技的兴起为众多行业和领域带来了新的发展机遇。为了应对人工智能的快速发展态势，美国《国家人工智能研究和发展战略计划》提出了政府资助人工智能研发的具体七项战略计划，白宫又紧接着发布了《人工智能、自动化与经济》，就人工智能、自动化技术对就业和经济的影响进行了深入阐述，力图解释人工智能发展对劳动力市场的影响问题和必然性。
与此同期，中国国务院于2017年7月8日印发《新一代人工智能发展规划》（下文简称《规划》），指出人工智能已成为国际竞争的新焦点，针对我国人工智能发展面临的机遇挑战，政府从科研、应用、保障政策等角度为人工智能发展做出体系化的整体布局，提出全面增强科技创新基础能力、全面拓展重点领域应用深度广度、全面提升经济社会发展和国防应用智能化水平的发展任务。
对比中美两国的人工智能发展战略文本，可以发现其中存在的差异。
1.战略文本内容的视域差异
在文本内容层面，中美两国有着较为显著的差异。首先，我国《规划》主要从技术研发、产业应用、政府政策保障等方面做出部署，可以认为其重在指明技术发展对行业带来的经济影响；而美国战略则对人工智能对社会可能带来的风险进行了充分讨论，并且有针对性地发布了配套文件，就政府资助研发和就业保障两个问题进行重点规划。
其次，美国战略文本对网络与系统安全问题，包括系统的可追责性和决策的透明性等问题投入较大篇幅进行论述，而我国《规划》对相关问题着墨较少。
再次，美国战略文本提出的政府公开机器学习数据库并制定数据标准等问题，在我国《规划》中并无言词体现，而这些问题的解决对于应对数据公开、数据孤岛等命题而言具有较高的现实意义。
总体而言，应当指出中美人工智能战略对AI广阔应用前景的顶层研判、技术研发的长期投入、AI人才的培养、制定政策标准等保障体系建设有着基本趋同的认识。当然，美国战略相较更为关注人工智能相关风险而且涉及的层面较为丰富，而我国《规划》整体而言则更强调技术的落地应用，有关风险、安全的表述相对而言篇幅较小。
2.发展任务与目标的布局差异
我国《规划》提出了六项重点任务，从技术科研立项到培育高端高效的智能经济再到建设安全便捷的智能社会，还包括加强人工智能在军事领域的应用，可以说应用与落地是我国人工智能未来发展的重心所在。而美国则侧重从研发与从业者的培养，公平、安全与治理，就业风险保障等方面进行部署。
我国的现阶段举措在一定程度上更加注重技术的应用，目标侧重是推动经济发展。而美国则在现阶段试图着力技术研发和完善保障体系，反映其在提速人工智能发展应用的同时，对可能伴生的风险给予了特别的关注。
3.对政府及科技企业的定位差异
我国《规划》明文指出，在技术路线选择和产品标准方面，企业将发挥主体作用，认可市场在人工智能发展进程中的主导作用，科研立项也提倡以企业为主体推进，同时明确提出对科技企业采取税收减免等措施进行扶助。
在一定意义上可以认为我国《规划》是为企业赋能的政策安排，从文本来看政府很大程度上将人工智能发展的主动权交给了市场和企业。
而美国方面则更注重由联邦政府主导的人工智能发展路线，主张由市场主导无法完全完成发展目标，无论是从科研投入，还是就业保障方面，都突出了政府的主导地位。
如何跨领域成为人工智能专家？
关于人工智能的“修炼”，就像古语“冰冻三尺非一日之寒”。
不过这里有一份快速修炼手册，专门忽悠VC，但切记，逼格再装肚里还是要装有货。
当然，为什么说人工智能专家当下十分吃香，当然是圈钱啊。我的一位做风投的朋友告诉我，他们现在接触到的项目至少有75％都会包含人工智能的内容，项目花开遍地。甚至此时此刻，这个世界上每10.9个小时就有一家人工智能公司诞生……
不过VC手里的预算是有限的，如何说服对面坐着的人心甘情愿的将兜里的钱投给你？你会惊喜的发现，下面回答或许可以帮到你。即便你不是AI专家，也能让对方觉得你“懂”，以便最终说服VC，给你投资。
准备好了吗，ReadyGo！
说一些“AI专家”句式
像许多技术领域一样，人工智能领域也充斥着流行语和首字母缩略词。随着新的系统、模型、数据库出现，可能都会有新的行话出现。
接下来，我将介绍一个参数化的n元语言模型，用于创建一个听起来像由人工智能专家创造的单词。而且听起来还朗朗上口。
第一个：
“我们已经建立了一个最先进的（CNN、RNN、kNN、GAN、seq-2-seq、LSTM）模型，在（斯坦福、CMU、MIT、多伦多、伯克利）朋友的帮助下，已经在（GPU、TPU、FPGA）集群上运行一周的时间了。”
再来一个：
“我们创建了一个名为（PopularGen-X姓）的系统，它基于（Socher、Karpathy、Lecun、Hinton、Thrun、Koller、Goodfellow、Bengio）理论，并使用了（50,100,1000）个维度的专有数据集。”
你可以把这两个句子结合在一起成为一个听起来很有专家范的句子。
时不时引用一下Arxiv上发布的论文
大多数计算机科学的研究人员，都喜欢在Arxiv上发表论文。每周都会发表数十篇论文，内行喜欢提及参考了具体的论文，就好像每个人都读过一样。找到一篇Arxiv的论文，并且谈论它，就像大家都知道的《杰克和仙豆》一样（译注：欧美流行的童话故事）。甚至提到某篇论文时都不用说出题目，只需要说“Yoshi关于CNN那篇论文”或者“那篇SELU论文”就好，显得你真读过似的。
你得搞个自己的“Net”
从“神经网络”（neuralnets）一词来看，使用后缀“网络”命名新的神经网络模型是很常见的做法。例如，我们使用“ConvNet”而不是说“卷积神经网络”（ConvolutionalNeuralNetwork）。
这里我想介绍一下RobbieNet，这是一个最先进的自我增强机器可读语言模型，主要用于生成讽刺类博文。
鄙视目前的那些AI公司
许多公司已经跳入了人工智能的大潮，并由于过度吹嘘自己所做的事情而被人工智能专家拒之门外。IBMWatson在人工智能营销领域别认为有过分夸大之嫌。聊天机器人，相对于企业从中获得的价值而言，它的宣传确实有些过。
通过嘲讽这些领域，可以让你听起来知道真假AI之间的区别，这意味着：你在做真正的AI。你可以像川普那样喊：“他们都是假AI！”
反对伊隆·马斯克（ElonMusk）的观点
伊隆·马斯克一直在大肆宣传人工智能威胁论。他真的很担心人类的未来。许多AI专家的观点，都认为他夸大了风险，特别是在最近10-20年内的风险。说你不喜欢马斯克，可以让你听起来像是了解这档子事儿。当然最好你还能聊一两句火箭发射什么的。
赞同伊隆·马斯克（ElonMusk）的观点
不赞同伊隆·马斯克关于末日的忧虑的人远远多过赞同他这一观点的人。这就为您提供了一个绝佳的机会，赞同他的观点，成为这个复杂话题中的少数，这时候你就和这个时代最成功的其中一名企业家站在一边了。
你可以聊聊通用人工智能（AGI）有了一些最新进展，以及机器人接管人类社会的可能性。还可以谈谈你认为我们现在应该如何面对这些问题——在一切都已为时过晚之前，这可以显示出您的社会意识！
说你喜欢Pytorch因为TensorFlow太慢
都说Google的深度学习平台TensorFlow比竞争对手慢。而Facebook支持的PyTorch框架则享有速度快的美誉。大多数风险投资公司可能听说过Tensorflow，但不会像PyTorch那么多。这样一来，谈论Tensorflow的替代方案将使您听起来更高级些。
不过如果房间里有人来自谷歌的话，那么就千万不要这样做！因为他们对这个话题可是非常敏感的。
无意间提到你注册了GoogleTPUAlpha
谷歌在发布TPU时，在芯片世界里惹起了一丝涟漪。TPU针对运行机器学习模型进行了优化。你可以提到自己对TPU超级兴奋，而且已经提交申请了GoogleTPUAlpha。
最后捎带脚提一下对自动风投的看法
会谈结束时，如果有一个强力结尾，毫无疑问会让VC觉得你真是一个AI专家。根据我的了解，人们总是迷恋可以自动完成他们工作的技术。比方记者，就会关注机器如何自动写出一篇报道等话题。
所以，在跟VC谈话的结尾，你可以抛出这样一个话题：“我正在准备搭建一个深度学习模型，可以自动完成风险投资”。相信我，他们一定感兴趣。
至此，忽悠功夫已传授给你，下面就看个人造化了。干吧得！
对了，有空还是多看看书吧！忽悠挺伤肾的。
来自科技行者团队嘴皮子最不溜一副真诚脸的DAWN老师
人工智能和专家系统区别
人工智能(ArtificialIntelligence)：英文缩写为AI。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。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
专家系统(expertsystem):它是一个智能计算.机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验,能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。
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