这篇文章给大家聊聊关于停止人工智能研发，以及停止人工智能研发英文对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站哦。
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人工智能在未来能毁灭人类吗？
人类与大自然同存在，是本来就有，如果本来的自然风，能够被毁灭，那么人类才会毁灭。
那么风，怎样才会灭呢？答案应该是没有。
大自然的土，火，水，空气，它们也不知道该怎样才能被毁灭。如果真能被毁灭，那么还是会有，再重现的时候。所以才称为自然。自然来，自然去。
越来越多的无人领域出现了，你如何应对人工智能对你岗位的威胁？
人工智能的发展确实给就业带来了很大冲击，面对这样的冲击，我的原则是：突出自己的优势深耕下去。人工智能总体来说还是代替不了全部工作，比如写作，它再智能也无法拥有完全的人的情感和智慧。
有些简单的体力劳动是最容易被取代的。正如去年曾经讨论过的一样，网上给出了很多即将被人工智能取代的行业，比如：快递员、电话客服、停车管理员、饭店服务员，甚至还有翻译、银行柜员、保安等等。受到的冲击可以说涉及到很多领域。
这种时候应该找到自己的突出优势，然后持续深耕下去，做到精益求精，才能让自己不至于在领域内落后。至于短板，暂时不用去管，现在应该以优势为主。只有在一定的领域内不懈努力，让自己成为更优秀的人，才能够减少人工智能的冲击。
结语：人工智能的发展也许是一件好事儿，以后的世界可能不用再担心失业和就业的困扰。因为人工智能可能会取代大部分人类进行的工作，到时候只有一少部分高智商、高技能的人，在为大家设计生活需要的各种场景，大多数人只需要满足身体生存的需要，然后沉浸在生活的享受中就可以了。未来可期！
人工智能的原理是什么？
谢邀！
在回复《人类与AI（人工智能）如何相处？（https://www.wukong.com/answer/6955462920969830692/）》中谈了在面对拥有自我意识的机器人，人类该如何与之相处？又该遵从哪些伦理道德？接下来，借着回复此问题，向大家介绍一下AI的三大核心要素（也是AI的三大基石）——数据、算力和算法。
数据是AI算法的“饲料”
在如今这个时代，无时无刻不在产生数据（包括语音、文本、影像等等），AI产业的飞速发展，也萌生了大量垂直领域的数据需求。在AI技术当中，数据相当于AI算法的“饲料”。机器学习中的监督学习（SupervisedLearning）和半监督学习（Semi-supervisedLearning）都要用标注好的数据进行训练（由此催生大量数据标注公司，对未经处理的初级数据进行加工处理,并转换为机器可识别信息），只有经过大量的训练，覆盖尽可能多的各种场景才能得到一个良好的模型。
目前，数据标注是AI的上游基础产业，以人工标注为主，机器标注为辅。最常见的数据标注类型有五种：属性标注（给目标对象打标签）、框选标注（框选出要识别的对象）、轮廓标注（比框选标注更加具体，边缘更加精确）、描点标注（标注出目标对象上细致的特征点）、其他标注（除以上标注外的数据标注类型）。AI算法需要通过数据训练不断完善，而数据标注是大部分AI算法得以有效运行的关键环节。
算法是AI的背后“推手”
AI算法是数据驱动型算法，是AI背后的推动力量。
主流的算法主要分为传统的机器学习算法和神经网络算法，目前神经网络算法因为深度学习（源于人工神经网络的研究，特点是试图模仿大脑的神经元之间传递和处理信息的模式）的快速发展而达到了高潮。
南京大学计算机系主任、人工智能学院院长周志华教授认为，今天“AI热潮”的出现主要由于机器学习，尤其是机器学习中的深度学习技术取得了巨大进展，并在大数据和大算力的支持下发挥巨大的威力。
当前最具代表性深度学习算法模型有深度神经网络（DeepNeuralNetwork，简称DNN）、循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，简称RNN）、卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）。谈到深度学习，DNN和RNN就是深度学习的基础。DNN内部的神经网络层可以分为三类，输入层，隐藏层和输出层,一般来说第一层是输入层，最后一层是输出层，而中间的层数都是隐藏层。DNN可以理解为有很多隐藏层的神经网络，是非常庞大的系统，训练出来需要很多数据、很强的算力进行支撑。
算力是基础设施
AI算法模型对于算力的巨大需求，推动了今天芯片业的发展。据OpenAI测算,2012年开始,全球AI训练所用的计算量呈现指数增长,平均每3.43个月便会翻一倍,目前计算量已扩大30万倍,远超算力增长速度。
在AI技术当中，算力是算法和数据的基础设施，支撑着算法和数据，进而影响着AI的发展，算力的大小代表着对数据处理能力的强弱。算力源于芯片，通过基础软件的有效组织，最终释放到终端应用上，作为算力的关键基础，AI芯片的性能决定着AI产业的发展。
加快补齐AI芯片短板
从技术架构来看，AI芯片可以分为四大类：通用性芯片（GPU，特点是具备通用性、性能高、功耗高）、半定制化芯片（FPGA，特点是可编程、功耗和通用性一般）、全定制化芯片（ASIC，特点是不能扩展、性能稳定、功耗可控）和类脑芯片（特点是功耗低、响应速度快）。
AI本质上是使用人工神经网络对人脑进行的模拟，旨在替代人们大脑中的生物神经网络。由于每个任务对芯片的要求不同，所以可以使用不同的AI芯片进行训练和推理。
在过去二十年当中，处理器性能以每年大约55%的速度提升，内存性能的提升速度每年只有10%左右，存储速度严重滞后于处理器的计算速度。随着AI技术的发展，所需数据量变得越来越大，计算量越来越多，“内存墙”（指内存性能严重限制CPU性能发挥的现象）的问题越来越严重。因此，存算一体（将部分或全部的计算移到存储中，计算单元和存储单元集成在同一个芯片，在存储单元内完成运算）有望成为解决芯片性能瓶颈及提升效能比的有效技术手段。
目前，数据中心中核心算力芯片各类通用的GPU占主导地位。IDC的研究指出，2020年，中国的GPU服务器占据95%左右的市场份额，是数据中心AI加速方案的首选。但IDC也做出预测，到2024年，其他类型加速芯片的市场份额将快速发展，AI芯片市场呈现多元化发展趋势。
近些年来，我国AI虽然取得了不少的突破和进展（例如小i机器人主导了全球第一个AI情感计算的国际标准），并在国际上具备一定的竞争力，但AI芯片对外依赖较大（根据赛迪智库人工智能产业形势分析课题组研究指出，国内AI芯片厂商需要大量依靠高通、英伟达、AMD等国际巨头供货）,并缺乏AI框架技术（深度学习主流框架TensorFlow、Caffe等均为美国企业或机构掌握）的支撑。
未来人们对科技的依赖会与日俱增，AI也将会成为大国竞争的焦点。为摆脱我国AI的短板，有专家表示AI芯片方面我国可以借鉴开源软件成功经验,降低创新门槛,提高企业自主能力,发展国产开源芯片；算法框架方面则可通过开源形成广泛的应用生态,广泛支持不同类型的AI芯片、硬件设备、应用等。
算法、算力、数据作为AI核心三要素，相互影响，相互支撑，在不同行业中形成了不一样的产业形态，随着算法的创新、算力的增强、数据资源的累积，传统基础设施将借此东风实现智能化升级，并有望推动经济发展全要素的智能化革新，让人类社会从信息化进入智能化。
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现在有真正的人工智能吗？
现阶段将人工智能分为两种，弱人工智能和强人工智能，现在没有实现具有情感或者独立思考的人工智能，现有实现的是弱人工智能，弱人工智能指的是可以代替人工作，但是没有情感的人工智能，深度学习算法通过大数据的训练，实现状态的转移，采用的是马尔可夫链，每一个状态之间的转移只考虑概率，不考虑目的，计划。使得在当前算力大幅度提高的情况下，可以通过每秒数万亿的计算实现弱人工智能。至于超级智能（有情感有创造力的智能）现有阶段暂时未有明确实现方式，乃至有些国际上的专家仍对其表示怀疑态度，早期人工智能分别为规则式的，和神经网络式的，最后在深度学习算法的发现，奠定了神经网络算法的地位，而不是构造一个庞大的系统，构建有各种规则，如果再过二十年，又有超越深度学习的算法实现，那么可能会出现超级人工智能，颠覆性的技术产生大概是三十年左右发生一次
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