今天给各位分享碎片化生活的知识，其中也会对人工智能是什么进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
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人工智能真的来了，我们老百姓怎么保住自己的饭碗？
从定义上来说，人工智能是一种非常宽泛的概念。作为计算机科学的一个分支，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。然而广义上来说，是让机器能更好的为我们服务，更好的扮演它可以负担的角色。当我们在思考如何保住饭碗的时候，或许可以把这个问题理解成：人工智能浪潮下的“人工”与“智能”，如何成为不被机器取代的人？这里有一些来自业界的声音。
人工智能作为人类历史上前所未有的科学进步成果，自诞生以来就伴随着各种恐惧或颂扬的声音。人工智能会否代替人类劳动引发大批失业？科技进步会否加深信息鸿沟把社会变得更不平等？
在由搜狐、伦敦政经中国论坛和职业蛙主办的LSE·搜狐中国论坛上，七牛云总裁，联合创始人吕桂华，通联数据首席算法工程师罗戈，众安科技数据科学实验室高级总监李宏宇，云从科技研究院院长李继伟及Hypereal创始人黄柴铭就“人工智能和智能硬件领域的机遇与挑战”为主题展开了讨论。锌财经创始人、原搜狐科技主编潘越飞担任主持人。
“我从不把人工智能当特殊的技术，只是对于行业效率的提升，而其特征为普世性，而不是颠覆性。人工智能对于每行每业都有影响，人公智能是一项可以改进生活中的不便的工具。”吕桂华说。
罗戈则表示对人工智能抱有乐观态度。“人工智能能够使用预测模型，也可设计出符合各行各业的模型以同时分析多家公司。然而在建立模型的理念上，重点并不是使用何种模型，而是如何抽取出该行业的重点信息。”罗戈说，因此只有对于该行业非常了解的人才结合人工智能技术，方能使人工智能拥有更大的潜力。
李继伟表示：“我认为人工智能对人有帮助，谈不到威胁。因为人工智能并没有真正的「智能」，而是跟随工程师的指示进行情境的判别。人工智能是帮助而不是威胁。”
关于“人工智能抢走人类饭碗”的问题，罗戈表示，自己不认为是在做使人失业的工作，而是“使效率更高、使大众更加便捷的工作”。“在人工智能的基础上，需要仔细考虑传统岗位的职业生涯是否合理，高级的职位仍旧有价值的，但是中级及以下的岗位已经可由人工智能取代。”罗戈说。
最后，关于人工智能创业目前所遇到的最大困难，黄柴铭表示，最大的风险在于人工智能“不能很好的落地”，使得投资方难以迅速看到效果。若投资方无法迅速获益，那就会迅速抽资，使得新技术、产品无法获得良好的发展。“这个产业是技术驱动的，因此风险很高，工作环境易热也易冷。因为目前的情况仍然是‘技术找需求’而非‘需求找技术’。”黄柴铭说。
年近40，工控PLC想转人工智能，靠谱吗？
我记得国内第一款杀毒软件的创始人王江民，是在38岁才开始学编程的，以前是做机械技术员的，一鸣惊人，成就自我一番事业，学习不分年龄，即使你现在80岁了，想读人工智能专业还是可以的，不用说不到40岁，大胆往前冲吧，人工智能和PLC，还是比较接近的，请关注：容济点火器
人工智能，本身就属于自动化专业的一个细分，PLC也算是自动化行业的一种常用器件，所以工控PLC转人工智能，还是在本专业范畴内转型，软件上的一种提升。
工控领域的人工智能，不外是处理一些机器视觉或者大数据之类了，这些和PLC都是非常接近的。而且工控领域因为碎片化严重，没有人敢说自己在某个行业一定是专家了，人工智能才起步，工控领域有很多机会，一般的新人，虽然有人工智能知识，不代表一定能快速进入某个行业领域，相反一些工控老兵，升级一下，胜出的几率会更大。
人工智能时代，如何保护时事新闻？
首先我们要了解认识什么是人工智能？它的作用是什么？。
人工智能就是人工十智能，它是摸拟，延伸和扩展人的智能的理论，方法，技术应用系统的一门新的技术科学。它能够和人一样进行进行感知，认知，决策执行的人工程序或系统学。
人工智能是一门边缘学科属自然科学和社会科学领域的研究，包括机器人，语言图片识别，搜索，医疗诊断等功能。
人工智能就本身而言，“是对人的思维和信息过程的摸拟决策执行的人工程序或系统的指令而完成任务的”。
由此可见，人工智能对时事新闻没有太多的影响和冲击，也未必构成威胁左右时事新闻，也不存在“如何保护时事新闻”一说。
原因很阐单，时事新闻发生在社会生活中的方方面面，各行各业之中，它的生成是通过各媒体人搜集，挖掘，整理，将碎片化的原始素材加工润色创作传播到各大报纸，各地电视台，各网络平台中去，形成一幅幅亮丽多姿新闻画卷。
人工智能是没法做到也无法完成。时事新闻的特点具有极强的时效性，多变性，针对性，是每时每刻都在发生变换转化，并不是永久编辑不变的数据和资源，这是时事新闻的属性和独特之处。
我认为人工智能虽与人们的日常生活息息相关，但不会淹没损害时事新闻的正常传播途径。不必惊恐慌乱，杞人忧天。
人工智能的多元应用
人工智能在主要行业的应用场景已经从碎片化过渡到深度融合的一体化，从单点应用场景转换为多元化的应用场景。与2020年相比，人工智能算力释放的场景在金融、制造、能源和公共事业、交通和互联网等行业体现得尤为显著，相关行业的人工智能应用场景呈现更为多元化的趋势，产业AI化在传统行业的应用拓展不断提速。
伴随人工智能在各个行业的应用，各类人工智能芯片的需求也在大大提高，更加细分、多元，并最终体现在AI算力的多元化，算力与巨量模型发挥着重要的推手作用。
OK，关于碎片化生活和人工智能是什么的内容到此结束了，希望对大家有所帮助。
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