大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下云博士谈人工智能的问题，以及和博士 人工智能的一些困惑，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
我们应当如何应对人工智能时代的到来？
首先，在这里，每个人都先给自己做个检讨：
1、海外劳工是否比我更便宜？
2、计算机是否比我更快？
如果你两个都回答：是。
那么你麻烦大了。今天光是糊口，都须具备海外知识工作者无法以低薪提供、计算机无法更快完成的工作能力。
更不用说，你还是拥有伟大的志向。
OK，唯一的解决办法：
从现在开始，你必须培养“高感性”和“高体会”的工作能力。
高感性——指的是观察趋势和机会，以创造优美或感动人心的作品，编织引人入胜的故事，以及结合看似不相干的概念，转化为新事物的能力。
高体会——则是体察他人情感，熟悉人与人之间微妙互动，懂得为自己与他人寻找喜乐，以及在繁琐俗务间发掘意义与目的的能力。
未来，最重要的是关怀、照护、鼓舞他人的能力，所谓的“关怀职种”——包括咨商、看护、第一线医疗服务——目前正是急需人才。
这个世界原本属于一群高喊知识就是力量、重视理性分析的特定族群——会写程序的计算机工程师、专搞诉状的律师和玩弄数字的MBA。但现在，世界将属于具有高感性能力的另一族群——有创造力、具同理心、能观察趋势，以及为事物赋予意义的人。未来社会最需要的不是分析而是综合——综观大趋势、跨越藩篱、结合独立元素成为新好产品的能力。
我们正从一个讲求逻辑与计算器效能的信息时代，转化为一个重视创新、同理心，与整合力的感性时代。
不错，人工智能虽然日益逼近，但是高感性人群却可以长存，而且他们将驾驭人工智能，成为下一个时代的统治者！
云计算，大数据，人工智能，到底是什么意思？云计算是计算什么东西？大数据是什么数据？
云计算、大数据、人工智能都是当前科技界的热门技术，它们支撑了各行各业的发展。下面我通俗地回答一下。
1、云计算①、云计算概念通俗讲解
IT界只要讲云计算，就会用“喝水的故事”来通俗的解释，这里我扩展一下来来讲。故事如下：
某村子里有一家人要喝水，于是就请人在自家门口挖了口水井，于是一家人喝上了水。这就是本地计算，也就是自己买服务器、装网络、装软件为自己的业务提供服务。这种模式投入成本比较高，需要自己建设、自己维护。同时，不喝水时，水井也就闲置着。
可是，这家人还养了很多家禽家畜，它们也要喝水。而且周边还种了果树和菜地，这里也需要经常浇水。以前按照传统的“本地计算”模式，就在每个地方都打口井，很费钱。于是，家长想了个整合的办法。先打一口大井，然后在多个用水点装上水管联通。这样哪里要用水就开水龙头即可。这就是私有云。就是将本地服务器进行资源整合，提供本地计算存储资源的共享和弹性使用。
上面私有云模式，依然还是要自己打井，自己买装备，自己维护，一次性投入比较高。而且，整个村子的村民都按这种方式搞，村里面还是比较浪费投资。于是村长决定，成立自来水公司。由自来水公司负责打井，取水，储水，净化等工作，同时，自来水公司为每一户用水的村民接上水管，装上水表。这样，村民用水时，只需要打开水龙头就可以用水。水表会记录用了多少水，每个月按量付费给自来水公司就可以了。这就是公有云。这种公有云模式只是提供了基础水资源，我们可以称之为IAAS，翻译成中文就是基础架构既服务。就是有云服务商统一提供IT基础架构，租户可以弹性使用资源，按量付费。而服务商可以将资源共享提供给很多租户。
村民要想真正靠卖猪、卖菜、卖水果赚钱。他们还需要在水资源到位的基础上，各自做围蔽、猪圈、安防等环境设施。这又是一种投资浪费。于是，村长决定建设养殖基地和种植基地。基地按承包的面积来付计费，水按水表计费。这样，村民只管使用这些基础水资源和环境就可以了。这就是PAAS，翻译成中文平台即服务。就是在IAAS的服务基础上，又增加了软件的开发环境、运行环境、维护环境等等服务。用户只需专心自己的业务即可。
有了PAAS模式，村民方便了很多。但还是需要自己购买化肥、农药、疫苗等等来为养殖、种植服务。这时候，村长决定，既然大家都在一起种植，就飞机统一喷洒农药，统一施肥。养殖的也可以统一打疫苗。村民只管使用这些服务，最后按照用量来付费就可以了。这种模式就是SAAS，翻译成中文是软件即服务。就是在PAAS的基础上，再次增加了租户生产需要的各类应用软件。这回用户只要有云账户就可以为他们自己的生产提供服务了。
②、云计算计算什么
了解了概念，其实就不难理解云计算在计算什么了。云计算和本地服务器计算是一样的，他们都在运行计算机软件。计算机软件按照程序员设定的程序在计算各种数据。云计算相比本地计算，只是一种更加弹性的资源，资源共享程度更高的集中环境。它比较依赖于网络。
2、大数据①、大数据的通俗解释
什么是大数据？顾名思义就是有大量的数据。还是拿上面的故事接着说。
每个村民每一次使用水、环境、化肥都是一条数据。村民每一次买原来、卖产品的价格、数量也是一条数据。村民想知道自己什么时候用水最多，村长也想知道什么时候是用水高峰。于是这些数据需要被汇总起来做统计分析。这些被汇总起来的各类数据，就是大数据。当然计算机行业里的大数据至少也要上个几百T，或者PB级别。只有这样才能真正称得上大数据。
②、大数据是什么数据
大数据包含的数据非常广泛，包括结构化的数据库数据以及文本、图片、视频等非结构化数据。这里听起来有点过于专业。那我们还是以上面的故事来说一下：村长的大数据其实就包括：自来水厂记录的有标准表头的数据（结构化数据）。还有村民各自写的账本、电话录音、平时生产拍的照片、视频（非结构化数据）。
3、人工智能人工智能就比前面两个概念先进很多了。它是计算机通过算法获得了一种类似人类思考方式的决策能力。还是用上面的故事来讲。
在整个村子的运营过程中，有些村民的菜种的特别好，猪养的特别肥。村长为了大家都能做到最好，决定找出窍门。但单独问村民，村民也描述不出来，或者不愿意全盘说出。于是，村长就利用前面收集的大数据内容。将它全部交给计算机的深度学习算法去学习，计算机在学习的过程中，村民只需要告诉它哪些行为是正确的，哪些是不正确的。计算机在不断学习的过程中，就能总结出一套自己的经验决策。这些经验决策的形成过程就是人工智能。现实生产生活中，现在的智能客服、智能机器人都是在模仿和学习人类的思维提供服务。
总结以上就是云计算、大数据、人工智能的通俗解释。故事未必非常贴切，但基本是这个逻辑。
感谢阅读！我是数智风，如果有不同看法，欢迎评论指出。如果有所帮助，欢迎关注讨论。
人工智能需要学习哪些数学知识？
谢邀，如果要说全，那就多了去了。但实际上如果认真学习大学数学，其实基础已经基本满足，我下面列一些基本的数学知识要求供参考。
线性代数基本要求内容：
n阶行列式
n维向量组求解
向量矩阵求解
正定二次型问题
阶方阵的相似矩阵问题
线性规划问题
概率与统计基本要求内容：
古典概率计算
条件概率计算
条件概率分布与随机变量的独立性
随机变量的函数的概率分布
随机变量的数字特征（均值、协方差、相关系数等）
假设检验
回归分析
微积分基本要求内容：
各种简单函数（线性函数、三角函数、指数函数等）
求导（一阶导、二阶导）
链式法则
最优化方法
换元积分法
定积分（逼近定积分、广义积分）
实际上还是要多去理解和实践，去体会数学之美，也欢迎阅览我头条号里之前的算法文章，可以边实践边应用，千万不要被“高大上”的数学公式吓住~
如果你对学习人工智能和深度学习感兴趣，可以订阅我的头条号，我会在这里发布所有与算法、机器学习以及深度学习有关的有趣文章。
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中国人工智能发展如何？
第四次工业革命，是智能化革命。所以，中国、美国、欧盟、日本和英国等全球主要的经济体均在向人工智能及其相关（技术）产业持续投入大量的资源。到目前，美国在人工智能领域依然保持着先驱者的姿态；欧盟早些年起也对人工智能制定出了一套颇具雄心的规划，并已在逐步实施中。比如，2013年，欧盟便提出了一项长达10年期的人类大脑项目；日本有着“机器人超级大国”的称号，在全球有着最多的机器人用户、机器人设备和制造商。当然，日本亦对新的工业革命（机会）给予了极大的重视；英国在人工智能领域同样不甘落后。其他国家，比如韩国、印度，皆谋求在人工智能领域中占得一席之地。
人工智能产业链，可以简单地划分为基础层、技术层和应用层。基础层对应的是数据及计算能力，具体包括了芯片、传感器、软件框架、云服务和数据；技术层则对应于算法和应用技术。其中，应用技术包括图像识别、语音识别、文字识别、计算机视觉、自然语言处理和知识图谱、等等；应用层就让人好理解了，具体如智能手机、机器人、无人机、智能推荐、智能驾驶、智能制造、智能安防、智能家居和智能教育、等等。
就现阶段而言，中国的人工智能产业（之中包括了人工智能及其相关技术）已处于全球第一梯队当中，但是与第一梯队中的第一名美国相比，还有比较明显的差距。尤其中国在人工智能及其相关（基础且核心）技术的研发和商业应用上，与美国的差距最突出。更进一步说，中国的人工智能产业，在基础层上相比于美国差距应该算是最大的，比如、传感器、芯片、软件框架。中国在技术层和应用层上则要相对好一些。业界还有一种说法是，中国的数据量领先于美国外，中国在核心的硬件、算法研究和商业生态方面都比美国有较大的差距，甚至在算法研究上都比不过英国。并且，中国的数据同样存在一个最大的缺陷，即基本是中国人的数据，而非全世界人的数据。
中国的人工智能产业落后于美国，只是暂时性的。实际上，在2017年中，国务院就发布了一项有关人工智能产业的发展规划，且该规划是严格基于本土人工智能产业的现状之上的。该计划明确地提出：到2020年，中国的人工智能产业（技术+应用）要同步于世界先进的水平，初步建成人工智能技术标准、服务体系和产业生态，培育出若干家全球领先的人工智能骨干型企业。人工智能核心产业的规模要达1500亿元以上，人工智能相关产业要达到1万亿元的规模；然后到2025年，中国要在人工智能基础理论上实现重大突破。让新一代的人工智能在智能制造、智能医疗、智慧城市、智能农业、国防建设等领域得到广泛应用。人工智能核心产业的规模在4000亿元之上，带动相关产业的规模要超过5万亿元；再到到2030年时，中国在人工智能理论、技术与应用等总体上达到世界领先的水平，成为全球主要的人工智能创新中心。人工智能核心产业的规模超出1万亿元，带动相关产业的规模不下于10万亿元！
之前，今日头条人工智能实验室主任马维英接受媒体的专访，所谈的话题主要是关于人工智能的。其中，马维英就向媒体提了一个很具建设性的观点，今后中国的人工智能产业要不断地进步，更快地发展，关键在于中国要努力培养出更多（复合型+创新型）的人才。并且，中国在培育人才上，进步的空间非常大。其实，这容易让人理解，美国有再多的、创新的、世界领先的技术，那都是人创造出来的。再有，马维英还向媒体预言，未来，所有的软件都是靠人工智能驱动，都是需要靠数据、算法来建模型。
马维英向媒体说道：
“我觉得中国从应用上来讲，对技术的接受度来讲，我觉得可以让中国在人工智能的发展中取得一个领先。因为我们可能最快地训练出一些最强大的模型，这些模型可以是计算机视觉、自然语言理解、语音或者是图像，还有一些新内容、新社交。接下来从中国走出一些新的公司，是非常有希望的。”
“我觉得美国、当然它整体的人才还是非常丰沛的。而且在最前沿的科技、研究各方面，我觉得还是世界最领先的，美国有它们的优势。中国作为一个后来者，我觉得它的发展速度、跟在人工智能上的投入、跟进步的速度，我觉得是令人惊叹的。所以，我觉得，将来中、美可能就是全世界两个最重要的人工智能国家。”
文章分享结束，云博士谈人工智能和博士 人工智能的答案你都知道了吗？欢迎再次光临本站哦！
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