本篇文章给大家谈谈人工智能发展的原因，以及人工智能发展的原因英语对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。
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为什么人类要制造人工智能？
人类不能像鸟儿一样飞翔，所以发明飞机、火箭；人类不能有豹子那样奔跑的速度，所以发明汽车、火车；人类不能像鱼一样在海里畅游，所以发明了轮船、潜艇。人类自身不能实现的东西还有很多，所以AI人工智能是科技研发未来的方向。
人工智能主要发展方向是那些业务？
小编觉得从人工智能的应用出发，就可以了解人工智能的具体业务。
自动驾驶通过人工智能处理视觉图像声音以及雷达探测到的信息进行自动驾驶，目前自动驾驶的分级分为5各级别，L1依靠汽车雷达实行探测与前车的实时距离自动控制加减速，从而保持与前车的安全距离。L2配备了车道偏离系统同时可以实现自动变道。L3道路环境的观察者由人变更为系统，系统已经完全能够识别出直线、弯道、红绿灯、限速路牌，路上行走奔跑的人猫狗等等各种环境。L4情况下人只需要在极端天气下进行决策。L5情况下人只要在里面就行了。
AI投资贝莱德集团正是全球最大的资产管理公司，对于公司的主动型基金业务，进行了重新安排，首先做的就是辞退一些主动型基金经理，取而代之的就是引入量化投资，人工智能和量化投资又简直是天作之合，未来主动投资和量化投资的竞争谁赢谁输还尘埃未定。
AI医疗人工智能在医疗领域的应用也相当丰富，从应用场景来看，主要分成了虚拟助理、医学影像、药物挖掘、营养学等四大方面。通过类似SIRI的人工智能助手，减少了我们就医的成本，也减少了医生的负担；人工智能在医学影像的应用可以大大减少对于这类专业医生的需求，同时也提升了影片识别的精度；人工智能可以提升医药的研发进程；最后也能带给我们更加精准合理的营养学建议。
当然这仅仅是一部分目前的应用，未来人工智能的应用场景会更广
为什么现在许多国家对发展人工智能都很重视？
这个问题要从几方面来看哩。先说题主关心的部分：是的很多工作会被人工智能取代，低效，费事，简单的工作会首先消失。扫地机器人解放的不仅仅是清洁工，它告诉我们清洁可以时时刻刻都在而不必等待清晨的清洁工。银行柜员机告诉我们不必再排长龙等待人工服务啦。扫街，派发传单的营销模式不再需要招募人手。可以更简单高效且成本低。………下面再说一下另外一个方面，大量的工作会被人工智能技术创造出来，因为她打开了新世界的大门。当年自动织布机被发明出来，织布工很担心会失去工作，是的，她们失去了工作，但更多相对轻松的相关工作出现了………当内燃机出现时，蒸汽机锅炉工人也担心自己的工作会失去，是的………当互联网线上业务发展起来，线下行业也担心失去工作，满街走的快递员看出了结果。人工智能时代开始了，大家的工作会或者成为数据训练者，或者称为数据提供者，这些离不开人类的社会实践。不用担心，更多更优质更能让我们生活更美好的工作会被创造出来。不信？等着瞧！-------------如果我回答对你有帮助，请关注我一下。或有其他问题也可以关注我，给我发私信
人工智能为什么这么火？
谢邀！
人工智能(AI)从被提出到现在，已有超过60年的发展历程，虽然中间也经历过暂短的热潮，都没有真正火起来，而直到去年3月阿尔法狗打赢了世界围棋冠军李世石，AI才掀起了新一轮的热潮。这轮热潮，在谷歌、Facebook、微软、BAT等企业投资推动下，让AI走到大众视野，也走向实际应用。
而人工智能之所以最近两年才火起来，是因为拥有计算、算法和大数据这三大支撑力！
首先看看计算力方面的提升。计算是AI发展的基础。在20年前，一个机器人，当时是用32个CPU，达到120MHz的速度，而今天一台小小服务器的计算速度已是20年前最快计算机的60倍。现在的人工智能系统可以使用成百上千个GPU来提升的计算能力。这使得处理学习或者智能的能力得到比较大的增强。之前用CPU一个月才能出结果，然后再去调整参数，一年只能迭代12次。GPU产生后大幅提升了计算量，现在用GPU可以一天就出结果，迭代的更快。
再看看算法方面的更新。以人脸识别为例，在2013年深度学习应用到人脸识别之前，各种方法的识别成功率只有不到93%，低于人眼的识别率95%，因此不具备商业价值。而随着算法的更新，深度学习使得人脸识别的成功率提升到了97%。这才为人脸识别的应用奠定了商业化基础。
而历经了十多年互联网行业快速发展所积累的数据资源，为AI提供了充足的“养料”。例如，在AlphaGo的学习过程中，核心数据是来自互联网的3000万例棋谱。互联网和智能手机的快速普及催生了海量数据。无论是人们无论是用手机、跑步、看电视还是行驶在车流中，几乎所有的活动都会留下数字足迹，海量数据已汇成数据洪流。
AI界的泰斗、加拿大多伦多大学的Hiton教授早在2006年就提出了深度学习的概念，直到最近几年深度学习才逐渐应用起来，是因为算法的更新也离不开大数据和计算力的支持。深度学习模型只有通过大量的数据训练才能获得理想的效果。相应地，海量数据的运算处理也必须有强大的计算作为支撑。
所以说，有了计算的基础，加上算法的突破与数据洪流的爆发成就了人工智能获得突破、走向应用。
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好了，文章到此结束，希望可以帮助到大家。
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