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本文目录
人工智能具体涉及哪些领域？
人工智能共涉及九大板块，具体包括：
1、核心技术板块（AI芯片、IC、计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、生物识别技术、人脸识别技术、语音识别、大数据处理等）
2、智能终端板块（VR/AR、人工智能服务平台、家居智能终端、3G/4G智能终端、金融智能终端、移动智能终端、智能终端软件、智能硬件、软件开发平台、应用系统等）
3、智慧教育板块（教育机器人、智慧教育系统、智慧学校、人工智能培训等）
4、智能机器人板块（服务机器人、农业机器人、娱乐机器人、排险救灾机器人、医用机器人、空间机器人、水下机器人、特种机器人等）
5、智慧城市及物联网板块（智慧交通，智能电网，政务大数据应用，公共安全、智慧能源应用，智慧社区、智慧城建，智慧建筑，智慧家居，智慧农业、智慧旅游、智慧办公、智慧娱乐，智慧物流、智慧健康保障、智慧安居服务、智慧文化服务等）
6、智慧医疗板块（医疗影像人工智能、智能辅助诊断提醒/临床决策诊断系统、外科手术机器人、医疗服务机器人、医疗语音识别录入、混合现实技术医疗大数据平台、数据分析系统（BI）、精准医疗等）
7、智能制造板块（智能化生产线、工业机器人、工业物联网、工业配件等）
8、智能汽车板块（汽车电子、车联网、自动驾驶、无人驾驶技术、激光雷达、整车厂商等）
9、智慧生活板块（未来生活模式、智能生活家居、智能家电、3C电子、智能穿戴等）
人工智能的发展可能会造成哪些工程伦理方面的问题
一是失业和财富不平等问题。随着科学技术的发展，许多人类工作将被机器人取代，那么因此而失业人员的生活保障由谁负责？此外，人工智能学会自己做决定，这种决策能力将允许人工智能取代某些管理职位。人工智能取代人类劳动力将导致财富分配不均和贫富差距扩大。工人们拿到工资，公司支付工资，其余利润投入生产以创造更多利润。然而，机器人不需要报酬，这使得大公司能够通过人工智能获得更多利润，从而导致更大的财富不平等。在工程领域，人工智能可以创造新的就业机会，但由于数字很小，这并不能弥补失去的工作岗位数量。
二是安全性问题。安全性是人们评价一项技术的重要指标。安全问题也与道德问题密切相关。人工智能的安全性可以分为三个部分：错误和偏差、失控、滥用新技术。人类无法避免这些错误，人工智能也无法避免错误。人工智能具有自学的能力，人工智能可能会学习到错误的信息并造成安全威胁。例如，在自动驾驶汽车领域，由于背景算法的错误，人工智能可能导致严重的安全事故。至于缺乏控制，人工智能通过不断学习对复杂问题做出自己的判断。由于算法的复杂性，人们难以知道这些判断的依据。这些判断受到初始算法中人为偏见的影响。由于算法的设计缺乏透明度，人们无法有效地控制和监督后续过程，可能造成危害社会安全和稳定的后果。人工智能应用的有些领域是危险的，比如在军事工业中的应用带来了一系列威胁与挑战，在太空领域的应用可能对全球战略稳定和军事安全带来破坏性影响，对人类战争活动带来的影响更是不可忽视的。
三是隐私问题。人工智能的进步伴随着大数据的不断收集，而很多数据都与个人信息有关，未经允许收集这些信息会侵犯人们的隐私。人工智能在人脸识别中的应用对人们的隐私构成了极大的威胁。事实上，在人工智能进入我们的生活之前，人工智能已经收集了我们的隐私。每个用户在网站注册时都必须同意用户政策，这涉及隐私问题。由于大数据的发展，个人用户的隐私受到极大威胁。在享受人工智能带来的便利的同时，用户的隐私也受到了损害。
四是环境问题。在人工智能取代人类工作的过程中，会出现一些与环境有关的伦理挑战。首先，人工智能机器数量的快速增长将导致资源的大量消耗。第二，人工智能的替代非常快，过时的产品需要环保处理，而重金属污染问题很难处理。
五是控制和监督问题。人工智能需要监管，但目前没有普遍接受的行业标准。缺乏行业标准可能会导致产品本身的质量出现巨大差异。
人工智能未来将会如何影响人类社会的发展？
人工智能会代替人类的很多重复性工作。人类将失去工作岗位，可是活着要吃饭，要花钱，我们将怎么办?我们的孩子，孩子的孩子怎么办？
人工智能对人类造成冲击实际是哪年
人工智能是在1956年达特茅斯会议上首先提出的。该会议确定了人工智能的目标是“实现能够像人类一样利用知识去解决问题的机器”。虽然，这个梦想很快被一系列未果的尝试所击碎，但却开启了人工智能漫长而曲折的研究历程。
人工智能的第一次高潮始于上世纪50年代。在算法方面，感知器数学模型被提出用于模拟人的神经元反应过程，并能够使用梯度下降法从训练样本中自动学习，完成分类任务。另外，由于计算机应用的发展，利用计算机实现逻辑推理的一些尝试取得成功。理论与实践效果带来第一次神经网络的浪潮。然而，感知器模型的缺陷之后被发现，即它本质上只能处理线性分类问题，就连最简单的异或题都无法正确分类。许多应用难题并没有随着时间推移而被解决，神经网络的研究也陷入停滞。
人工智能的第二次高潮始于上世纪80年代。BP(BackPropagation)算法被提出，用于多层神经网络的参数计算，以解决非线性分类和学习的问题。另外，针对特定领域的专家系统也在商业上获得成功应用，人工智能迎来了又一轮高潮。然而，人工神经网络的设计一直缺少相应的严格的数学理论支持，之后BP算法更被指出存在梯度消失问题，因此无法对前层进行有效的学习。专家系统也暴露出应用领域狭窄、知识获取困难等问题。人工智能的研究进入第二次低谷。
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