这篇文章给大家聊聊关于人工智能随着科技发展，以及人工智能科技发展前景对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站哦。
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从长远看，未来的人工智能会造福人类还是取代、毁灭人类？
取代了人类，可以说造福人类，人类的身体机能死去或者老去，可以用人工智能代替，哪怕你的大脑坏死，当然也可以说是毁灭人类，等一切人工智能取替了身体里面所有功能，当然你的大脑思想也受到了控制，毁灭人类是必然的，当然在不久的将来，外星科技也会慢慢出现混入我们之间，也许不会发现，也许可以进入另外的地球生存，科技发达到了你无法想象的时候，自然外星生物出现您也不觉得奇怪了！现在的科技也在控制到思想身体大脑传输带可以连接不同人类的思想盗窃！看看度娘了解一下脑控技术就的确确实存在
自动化专业与人工智能的未来趋势是什么？
1、开源框架（Open-SourceFrameworks）
人工智能的进入门槛比以往任何时候都低，这要归功于开源软件。2015年谷歌开放了其机器学习库TensorFlow，越来越多的公司，包括Coca-Cola、eBay等开始使用TensorFlow。2017年Facebook发布caffe2和PyTorch（Python的开源机器学习平台），而Theano是蒙特利尔学习算法研究所(Mila)的另一个开源库，随着这些工具的使用越来越广泛，Mila公司已经停止了对Theano的开发。
2、胶囊网络(CapsuleNetworks)
众所周知，深入学习（DeepLearning）推动了今天的大多数人工智能应用，而胶囊网络（capsulenetworks）的出现可能会使其改头换面。深入学习界领航人GeoffreyHinton在其2011年发布的论文中提到“胶囊”这个概念，于2017年-2018年论文中提出“胶囊网络”概念。针对当今深度学习中最流行的神经网络结构之一：卷积神经网络(CNN)，Hinton指出其存在诸多不足，CNN在面对精确的空间关系方面就会暴露其缺陷。比如将人脸图像中嘴巴的位置放置在额头上面，CNN仍会将其辨识为人脸。CNN的另一个主要问题是无法理解新的观点。黑客可以通过制造一些细微变化来混淆CNN的判断。经测试，胶囊网络可以对抗一些复杂的对抗性攻击，比如篡改图像以混淆算法，且优于CNN。胶囊网络的研究虽然目前还处于起步阶段，但可能会对目前最先进的图像识别方法提出挑战。
3、生成式对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks)
2014年，谷歌研究员IanGoodfellow提出“生成式对抗网络”（GAN）概念，利用“AIVSAI”概念，提出两个神经网络：生成器和鉴别器。谷歌DeepMind实习生AndrewBrock与其他研究人员一起合作，对Gans进行了大规模数据集的培训，以创建“BigGANs”。GANs面对的主要挑战就是计算能力，对于AI硬件来说必须是并行缩放。研究人员用GANs进行“面对面翻译”，还有利用GANs将视频变成漫画形式，或者直接进行绘画创作等，但GANs也被一些不怀好意的人利用，包括制作假的政治录像和变形的色情制品。
4、联合学习(FederatedLearnnig)
我们每天使用手机或平板会产生大量数据信息，使用我们的本地数据集来训练AI算法可以极大地提高它们的性能，但用户信息是非常私人和隐秘的。谷歌研发的联合学习（FederatedLearning）方法旨在使用这个丰富的数据集，但同时保护敏感数据。谷歌正在其名为Gboard的Android键盘上测试联合学习。联合学习方法与其他算法的不同在于考虑了两个特征：非独立恒等分布（Non-IID）和不均衡性（Unbalanced）。联合学习已运用于搜索引擎Firefox、人工智能创业公司OWKIN等。
5、强化学习(ReinforcementLearning)
当谷歌DeepMind研发的AlphaGo在中国围棋游戏中击败世界冠军后，强化学习（ReinforcementLearning）获得了广泛关注。基于强化学习，DeepMind接着又研发了AlphaGoZero。UCBerkeley研究人员利用计算机视觉和强化学习来教授YouTube视频中的算法杂技技能。尽管取得了进步，但强化学习与当今最流行的人工智能范式监督学习相比，还算不上成功，不过关于申请强化学习的研究越来越多，包括Microsoft，Adobe，FANUC等。
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6、人工智能终端化
人工智能技术快速迭代，正经历从云端到终端的过程，人工智能终端化能够更好更快地帮助我们处理信息，解决问题，我们舍弃了使用云端控制的方法，而是将AI算法加载于终端设备上（如智能手机，汽车，甚至衣服上）。英伟达（NVIDIA），高通（Qualcomm）还有苹果（Apple）等诸多公司加入了对终端侧人工智能领域的突破和探索，2017和2018年是众多科技公司在人工智能终端化进入快速发展期的两年，同时他们也在加紧对人工智能芯片的研发。但AI依然面临着储存和开发上的困境，亟需更丰富的混合模型连接终端设备与中央服务器。
7、人脸识别
8、语言处理
为什么要发展人工智能？
人类研发人工智能的理由有三个
一、科技进步具有它自身的内在动力，不以个人的意志为转移。
从18世纪60年代发端的第一次工业革命开始，到现在的第四次工业革命，人类才经历了短短的200多年的时间。历经的科技革命速度越来越快。
期间还经历了二次世界大战，这样前所未有的大劫难都没能阻滞得了科技的快速进步。可见这个势头并不是某个人之功，也不是某个人之过。科学家们总结，这些电子信息技术是成指数级速度进步的。所以谁也阻止不了科技的潮流。
二、人类面临的困境的挑战，迫使人们寻求更有力的工具。
人类面临的气候变化、能源、健康和贫困等困境，并没有因为历次的科技革命而消退。现在的温室效应、能源短缺、交通事故、癌症病人增多这些新问题都是科技革命之前所没有的。科技产生的问题还须以科技去解决。
每一次人们都寻求更有效、更直接的方式去增进人类福祉，每一次遭遇挑战之后都以崭新的智慧去解决问题。这一次，人类要释放历次科技革命所依赖的人类智能了。你可以想象一下什么是困兽犹斗。
三、科技来到它的源头，试图改变人类智能的短板。
这一次的人工智能革命，人类被逼到了科技革命的源头，也就是人类智慧自身。大家都发现和承认，人类的自然智慧是有所欠缺，也就是短板的。
这个欠缺和人的生老病死苦密切相关，这也是佛学理念所宣扬的，是佛陀在世时示现给大家的。所以，我们创造的新智能是没有生老病死苦的人工智能。研发它就是为了超越人类智慧生老病死苦的局限。
既已至此，我们不能空手而归。眼下，你看到这已经局部实现了。
人工智能的目的是把人改造成半机械吗？这个我不肯定，也不否定。因为我解释过发展人工智能的大目的，人改造成半机械化这肯定不是人类的目的。那么我们可以把这个人半机械化的问题看作是个人选择。
毕竟，把人变成半机械的东西不符合人性的美学。更好的选择也许是把机器人半生物化。这个方案科学家们会根据各人的意愿做出选择的。我自己不倾向于接受这样的改造。
随着科技的进步，人工智能将会越来越发达，未来是否会影响人类？
首先，科技目前在飞速发展，尤其是电子计算机的发展速度几乎是其他同类科技发展速度的三到五倍。而伴随着计算机科学技术的发展ai的应用也越来越广，人们所担心的问题也更多。
就比如在看复仇者联盟时，大家看到奥创的产生就会有非常大的恐惧感，因为必定这是人工智能创造出来的东西，但最后消灭它确非常的不容易。所以有很多人都在想，是否人工智能真的可以代替人类？
但是在这里我可以很明确的告诉你，不可能。至少未来500年之内不可能有这种现象产生。首先诶ai虽然发达，但是还没有到达那种可以完全抽空自己思想的能力。人工智能的基础就是依靠算法儿，算法是由人类编写的，只要人类在最初编写算法时加入一些指令比如一键销毁指令或者自动关闭指令，那么就算人工智能可以产生威胁，人类也有十足的把握，将其控制在一定范围之内。所以人工智能控制人类，只不过是科技发展之余的一个小笑话。
人工智能对人类的影响是全方面的，首先我们现在的网络就是人工智能网络，还有电网什么的都是智能的。还有你的衣食住行都离不开人工智能，看看现在不是已经开始了吗。随着智能穿戴的发展，衣服也是人工智能，你要是高兴，穿着外骨骼人工智能出去也行。或许钢铁侠会有一天成为现实，衣行同时解决了。一切都由人工智能厨房处理。我也一直觉得厨房自动化会象工业自动化那样引领家庭自动化的发展。
人工智能的越来越发达，首先是电子科技的越来越发达。发展电子科技需要开采地球下面大量的稀有物质，这些成分都离不开化学成分的混合加工，那么问题就来了，怎样保证开采加工使用，还有报废后的回收再造处理等众多问题，能够不污染我们共同依赖的水源吗？能够不放射有害物质污染我们共同呼吸的空气吗？一个费手机埋在地下几年是否污染地下水？
如果以后随着科技的飞速发展，电子垃圾越来越多，会对人体影响多大？人类基因会不会变异？这都是未知数。个人大胆想象:觉得随着人工智能的越来越发达，首先人类的眼部基因会慢慢变异，随着视力的不断变差眼睛越来越小而后就干脆没有了眼睛，不过没有问题，我们什么都可以人工智能，而后因为我们的头脑过度使用，个头也越来越大，四肢的严重懒惰造成越来越细。
人工智能使得机器人有了逻辑判断的能力，在一定环境中可以代替人做一些重复性、危险性、损伤大的工作内容，使得人们不再需要付出无法修复的伤害去劳作，而是能将更多的时间用来提高，或者学习如何使用机器人的水平上来，这一点对人类也是极大的帮助。目前，人工智能的应用越来越多，从小细节到大的事件上都有它的身影。虽然其因深度学习的能力，让人类无法判断其未来的走向，但在目前阶段，人工智能带给人们的辅助还是可见的。
好了，文章到此结束，希望可以帮助到大家。
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