大家好，中产阶级人工智能相信很多的网友都不是很明白，包括中产阶级人工智能是什么也是一样，不过没有关系，接下来就来为大家分享关于中产阶级人工智能和中产阶级人工智能是什么的一些知识点，大家可以关注收藏，免得下次来找不到哦，下面我们开始吧！
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腾讯AI机器人一秒写完演讲稿，未来哪些工作最容易被人工智能取代？
要知道哪些工作容易被人工智能（AI）取代，要先看看它究竟擅长什么样的工作。
大家会首先想到的，大概会是图像识别，毕竟刷脸解锁手机、解锁App已经用得越来越广泛了。其实，现在图像识别技术已经非常强大，除了用来认脸之外，根据医学影像识别病情、在流水线上用摄像头识别产品瑕疵，也都有巨大的潜力。
其次是语音识别。现在语音识别在实验环境中的错误率也已经非常低，短句子的语音转文字也很成熟。比如说微信里发送的语音内容，转成文字的效果就勉强。美中不足的是，嘈杂环境下、或者大段演讲的语音识别结果还无法让人满意。
当然还有翻译。现在虽然机器翻译的很多句子还会让人觉得“不是人话”，但毕竟翻译的速度、掌握语言的数量都是人类无法比拟的。
另外，AI理解短句子并生成回复的能力也在逐渐提高，计算机生成图像的各类应用也在渐渐成熟。
从上面这些AI擅长的领域我们能看出，需要从图像中寻找特定信息、特定模式的工作，AI经过一定的训练，都能做得非常好，而且比人类发挥得更稳定。比如将纸上的文字录入电脑的打字员，已经不太有用武之地了，而从监控视频中寻找某些人或行为、看X光片判断疾病、在工厂流水线上检查产品外观瑕疵等等工作，也都将很快自动完成。
就算是AI做得还不尽如人意的工作，比如长篇演讲或对话的语音识别、语言的翻译、聊天等等，在那些要求不太高的简单使用场景中也都可以自动化实现。比如国外的视频网站YouTube，就配有自动生成的字幕，还能自动翻译成其他语言，可见速记和简单的翻译工作，也已经离自动化不远。而“要求不太高的聊天”，对应的是那些每天要回答大量重复问题的客服，他们的工作，也有很大一部分已经开始自动化了。
说起究竟有哪些工作容易被AI取代，顶级咨询公司麦肯锡这两年来，在好几份报告里做了详细、系统的梳理。
在今年11月发布的“工作得与失：自动化时代的劳动力变迁”报告中，就有这么一张图，描绘了对于到2030年，6个国家中各类工作岗位变化情况的预测。
棕色、橙色调的表示岗位减少，蓝色调的表示岗位增加。
从图上可以看出，麦肯锡对中国的整体情况还算乐观，但有几类工作岗位呈现减少的趋势：起重机和拖车司机、传送带机器的操作员、农机设备的操作员。另外还有几类基本没有增长的岗位：生产工人、普通修理工、机器安装及维修工人、下地干活的农民。
而从美国、德国、日本这些发达国家的情况来看，社团和社会服务工作者、助教、法律支持工作者、酒店和旅游行业的从业者、公司里的IT、财务、行政助理、以及准备食物、紧急状况救援等工作，也面临减少。
那十几年后，我们还能做什么工作呢？
去照顾病人、孩子、或者普通人，去学校教书，都是不错的选择。管理类的岗位、去和计算机打交道、去从事艺术、设计、娱乐等创意类工作，可能也都是不错的选择。
你认为在人工智能快速发展的当下什么职业最有前景？
我想谈一谈教育。
AI将改变教育行业维持很久的一种僵局:
教师输出，学生输入，这一缺乏双向互动的模式。
过去直到现在，教育行业一直存在一种近乎”魔咒”的问题，就是教育从业者，教育专家，教育家一直困惑的一个东西:
我教的东西，学生怎么样才能学会？
其实从劳动与产出来看，这种现象是非常不合理的。为什么这么说呢？首先，就经济上来说，我的投入，产生的效益更高，我才能利用复利效应赚取更多财富。
反过来看教育，好像老师的投入，永远低于获得的回报，这样子当学生一知半解的时候，他通过自己的学习再反映到作业，考试当中的知识，已经不及老师教授的一半水平了。
从而就解释了，为什么很多教师抱怨，自己讲了半天的东西，学生最后还是错。
AI的全面发展两将会彻底改变这种局面。
1.将AI应用于每个学生的知识水平分析，统计出他们每个人的知识产出百分比。
这个百分比指的是，每一次作业，考试中所涉及的知识点，学生在做答时就行做对了多少，那么没有领悟的部分，AI通过全网智能检索，为学生制定出一套精细，完整的提升计划，并以数字化，可视化的形式呈现在每一个学生的眼前。
AI的强大计算能力正是我们人类永远缺少的，它可以制定最精确的个性化辅导计划。
2.AI将引导学生真正实现投入大于产出，解放教育生产力。
新的时代必须要倡导更高的生产力，教育也是生产，但是它的投入产出极其不平衡，我们需要打破这种局面。
AI能做到，而人类做不到的就是，搜集整个世界最先进的理念，技巧，通过个性化定制，将学生的方法论提高到前所未有的高水平，让学生真正站在巨人的肩膀上。
压缩学生在涉及基础教育上面耗费的时间，以最新的知识体系来引导学生推陈出新，尝试让学生自己在整个学习生涯中产出成果。
人工智能会发展到什么程度？
最近刚好研究了“AI”这件事，还算有发言权，我来回答一下这个问题吧。对AI感兴趣的起因，是因为前两天，在墨迹工作的前同事发了一条朋友圈，说是“墨迹天气有了AI写作……”。身为媒体人，心中真是一惊，难道这“前浪”真的要被“后浪”推倒在沙滩上？AI遍地开花，我们的饭碗还能保得住吗？做了功课之后，就有点鄙视自己了，这顾虑实在多余，人工智能的出现，确实是在为我们更便捷、高效、舒适的生活服务，可以说是我们的“生活伴侣”。连我这个科技门外汉，家里都能搜罗出几件有AI标签的产品。
墨迹AI写作
先说刚才提到的让我有点小激动的墨迹AI写天气新闻，刚看到消息的时候，确实觉得很神奇，听朋友说，对比此前每天人工5篇左右原创，墨迹AI实现了墨迹天气作为天气媒体内容的3000倍骤增，这效率杠杠的。
叮咚音箱
那在家里呢，我之前买过叮咚音箱。它和我喜欢的另外一款软件讯飞，有合作。它是基于讯飞强大的语音交互功能，可以进行中英文语音识别和热点新闻播报等，与百度音乐、百度搜索、喜马拉雅等内容方建立了合作。对于我这个新闻控，不刷手机不知道最新动态就很不爽的人来说，真的非常合适。
智能体脂秤
进入夏天以来，我一直在减肥，经闺蜜推荐，买了款咕咚体脂秤。它就像一个健身教练，会在数据方面科学的提醒你，基础代谢是否健康，肌肉含量是否匀称，还真是挺贴心的。
vivoNEX手机
对了，最近跟风世界杯的广告，还入了个新手机vivoNEX。央视直播的角标有它，绿茵场地之外广告还有它，在这样的攻势之下，想不心动都难。别说，它吸引我的还真是自带的AI属性。
我个人认为vivo的Jovi应该是目前最智能的国产手机语音助手了，不仅功能多，而且按照vivo的说法它还能实现自学习，不是都说它越用越懂你嘛。
我比较喜欢vivoNEX的这股聪明劲。因为只需要对着Jovi说一句话，发红包、打车、订酒店这些复杂的操作就可以自动进行，那种爽快感就仿佛是给生活开了挂一样。真的是懒人的福音啊！
不仅像我这种“懒人”喜欢，身边的漂亮女孩也喜欢它哦，在vivoNEX上，既能玩得转美颜，也能拍得了大片。因为它除了保留并优化了固有的AI美颜之外。还添加了AI辅助构图以及AI滤镜，将AI在拍照上的应用场景覆盖得更广。
所以，有了vivoNEX，有没有男朋友给拍照都不是那么重要了，因为它，就是会拍照的男朋友咯。
人工智能会取代多少劳动力？
1986年图灵奖得主，康奈尔大学计算机系教授约翰·霍普克罗夫特（JohnHopcroft）认为：在人工智能时代，今后只有25%人有工作，其它人几乎将面临“出生即失业”的命运，成为社会的无用阶级。以上为他2017年7月8日，在上海「造就·未来大会」上发表的精彩演讲，下文为演讲全文。我们人类经历过很多次革命。
约一百万年前，智人出现了。他们是人类的先祖。你会发现，之后变革发生的时间点越来越紧凑，越来越提前。
几十万年后，人类出现了。在那时，人类以狩猎采集为生，但短短数万年后，农业革命开始了，人类开始群居耕作。
接着，几千年后，即是工业革命。人们有了蒸汽机和电力，开始自动化生产。
短短几百年后，信息技术革命即将吹响号角。我们将使更复杂的工作实现自动化。
如此一来，下一场革命也许只需要再过40年，之后，也许每隔上几年就会有一场新的革命。
这种情况虽然不能一直持续下去，但这已经说明，时代改变了，现在的人，一辈子将会经历多次变革，而过去要几百年乃至上千年才会出现一次。
三百年来，我们不断提高制造水平。但也仅限于体力劳动范畴。但如今，我们则致力于使一切智能化。这将会导致大量职业的消失。
例如，在我童年时，还有电梯操作员这种工作，因为当时还没有出现电梯内部的楼层控制装置，而一旦我们有了简易的控制按钮，这种工作就消失了。
目前美国有350万卡车司机，此外，还有550万人负责装卸这些卡车，未来他们都将会因自动驾驶而失去工作。
我们需要认识到，今后只需要一小部分人工作就能满足社会需求。这些人可能只占我们总人口的25%，假设每个人都要工作，那平均下来，每个人每周只需要工作20小时，也许人们就会在45岁退休。
这种情况会在什么时候成真呢？事实上，它已经出现了，在今后10年，它会波及更多的领域。
那么谁才能成为社会所需的劳动力，以及，我们该怎样得到一份好工作？
在工业革命时期，训练人们做体力活很简单。那时高中教育就可以使劳动力满足要求。但在未来，工作会有更多要求，我们会面对许多难以预料的技术性难题。因此，这可能需要更为复杂的大学教育。
此外，如果人们在45岁退休，那之后怎么办？不可能让一半人口整日无所事事。社会该如何确保每个人都有生活来源？制定全民基本收入标准能否解决问题呢？一些国家正在朝这个方向努力。
因为我经常待在中国，许多人问我：
美国和中国的区别是什么？美国和中国有很多差异。有一方面，中国，以及德国都做得很好。他们似乎已经意识到这场信息技术革命将会带来的巨变，因此他们已经开始考虑未来。
例如，今后占人口多少比例的人将承担工作？如何确保每个人都有基本生活收入？如果人们不工作了该怎么办？如何使他们的余生有意义？而美国似乎还没有意识到将会发生什么。
另一方面，中国似乎非常专注于技术的应用，而不是基础理论研究。事实证明，在计算机深度学习领域，大多数研究者都只专注于实际应用。但至少在美国，有那么一批人提出了最本质的问题，他们在思考这个东西为什么能运转。
我想用工程学来举例，当人们学会了如何制造飞机后，他们还没有真正理解空气动力学。而是后来，科学家发展了空气动力学理论来改善飞行。
内燃机也是如此，人们先制造出最基本的内燃机，然后才开始深入研究学习，使之更有效率。
我认为计算机深度学习也需要这样做。如今，我们知道如何让它做基础的工作，今后，科学家将研究出它的基础理论并改善它。
基础研究与应用研究之间有什么区别呢？
一些人认为，应用研究取决于基础研究水平，这不完全对。应用研究，是基于国家需求进行的。基础研究，是受到人类的求知欲驱动。在美国，政府的实验室负责应用研究，基础研究则由大学负责。
当人们专注于应用研究，就会关注于特定问题，循序渐进地取得成果。而基础研究则完全是出于求知欲，取得的结果是完全不同的。做基础研究的人会探索各种各样的方向，有的方向可以孕育全新的产业，造就成千上万的就业机会，美国重新重视基础研究之后，就取得了丰硕的成果。
今后，以人工智能为经济主体是理所应当的变化，国家和企业都需要认识到即将到来的革命并提早做好准备。
只有这样，才能乘着革命的浪潮与时代并进。
造就：剧院式的线下演讲平台，发现最有创造力的思想关于本次中产阶级人工智能和中产阶级人工智能是什么的问题分享到这里就结束了，如果解决了您的问题，我们非常高兴。
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