老铁们，大家好，相信还有很多朋友对于人工智能文本领域和人工智能文本领域包括的相关问题不太懂，没关系，今天就由我来为大家分享分享人工智能文本领域以及人工智能文本领域包括的问题，文章篇幅可能偏长，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
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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。
人工智能领域都有哪些
人工智能的领域有：
1、智能文本分类；
2、智能语音；
3、智能视频识别；
4、智能服务机器人；
5、人脸识别
一、智能文本分类
智能分类主要针对文本处理，应用于社会治理方面如城管、12345热线、网格事件、法院案件等存在大量案件，且案件类型较多样的场景，比如城管事件中有很多这样的分类。
二、智能语音应用
智能语音针对语音进行处理，应用方向主要为语音识别。
三、智能视频识别应用
智能视频识别针对视频进行处理，主要用于视频流的分析。
四、智能服务机器人
机器人应用目前还是比较多，商场、医院、交通枢纽有指引机器人，政务办事大厅有政务事项办理机器人，城市管理有智能清扫机器人、排污机器人，接待室里有讲解机器人等，机器人在城市的方方面面还是起到了一定的作用。
五、人脸识别
人脸识别技术其实不需要多说，现在是普及最广泛、群众接触最多的一项应用。各类移动应用都引入人脸识别以便实现身份的认证，比如扫脸支付、进站检票、证券开户。
人工智能文字游戏怎么过关
在人工智能文字游戏中，要想过关，需要掌握一些基本的技巧。首先，要了解游戏的规则，熟悉游戏中的各种操作，以及游戏中的各种元素，比如怪物、道具、地图等，以便在游戏中取得胜利。其次，要熟悉游戏中的各种玩法，比如攻击、防御、探索等，以便在游戏中取得胜利。最后，要掌握人工智能的知识，比如机器学习、深度学习等，以便在游戏中取得胜利。通过以上几点，就可以在人工智能文字游戏中取得胜利，过关。
人工制造科学作者
《人工科学》是2004年上海科技教育出版社出版的一本图书，作者是司马贺。
本书是诺贝尔经济学奖得主司马贺的代表作之一，是1996年修订出版的第三版的中译本。第三版增加了全新的一章“复杂性面面观”，修改了文字内容并更新了部分数据。
作者率先构造出“人工科学”的概念，据以将经济学、思维心理学、学习科学、设计科学、管理学、复杂性研究等领域贯穿联系起来，使人获得很多启迪。本书对传统思维提出挑战，指出人工智能所期望达到的领域，揭示了人工性和层级对于复杂性的意义，从多个领域说明人工科学何以是可能的，并试图说明它的性质。本书的基本主题是：物质符号系统具备必要和充分的手段来采取智能行动。
人工智能文本领域和人工智能文本领域包括的问题分享结束啦，以上的文章解决了您的问题吗？欢迎您下次再来哦！
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