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人工智能带来失业，那么可以培训哪些技能以免淘汰？
感谢悟空小秘书邀请回答。
这个问题真好，很有现实意义。人工智能的快速发展，使得很多工业生产朝着自动、半自动的方向发展。很多劳动力密集型的产业逐渐在使用工业机器人，导致部分工人失业。这是时代的进步、科技的进步，没有办法，我们只能去适应。
那么去培训哪些技能以免被再次淘汰呢？我的看法是去学习那些暂时还不能被机器人取代的行业。
比如去做厨师。虽然现在也有人在研发自动炒菜的机器，但是毕竟炒菜这个手艺确实是一个人一个样。一样的食材，一样的作料，不同的人炒出来的菜会有不同的口味。火候大小、各种作料的比例、炒作时间的长短……，这些都是机器人所不能替代的。
俗话说，一招鲜吃吃遍天。只要有过硬的厨师水平，不怕找不到工作的，而且薪资还不低。当然做厨师是很辛苦的，但是做哪一行是容易的呢？
还可以去做导游、做家政等服务类的行业。要相信困办法比困难多。
人工智能的英语演讲主题有哪些
1.TheImpactofArtificialIntelligenceonSociety:Exploringtheethical,social,andeconomicimplicationsofadvancements.
2.AIinHealthcare:DiscussingthepotentialofAIinrevolutionizinghealthcaredelivery,diagnosis,andtreatment.
3.AIandtheFutureofWork:ExaminingtheroleofAIinreshapingindustries,jobautomation,andtheneedforupskilling.
4.AIandCybersecurity:ExploringhowAIcanbeusedtoenhancecybersecuritymeasuresanddefendagainstcyberthreats.
5.AIinEducation:DiscussingthepotentialofAIinpersonalizedlearning,adaptiveassessments,andimprovingeducationaloutcomes.
6.AIandClimateChange:ExploringhowAIcanbeleveragedtoaddressenvironmentalchallengesandpromotesustainability.
7.AIinFinance:DiscussingtheimpactofAIonfinancialservices,includingalgorithmictrading,frauddetection,andriskmanagement.
8.AIandAutonomousVehicles:ExaminingtheadvancementsinAItechnologythataredrivingthedevelopmentofself-drivingcarsandtheirpotentialbenefits.
9.AIandEthics:DiscussingtheethicalconsiderationsandchallengesassociatedwithAI,includingbias,privacy,andaccountability.
10.AIandCreativity:ExploringtheintersectionofAIandcreativeindustries,suchasart,music,andliterature,andthepotentialforAI-generatedcontent.
人工智能技术演讲可分为哪两个阶段
在前半段，人工智能的发展主要围绕通用能力的开发和作为一种资源的AI能力的平台化，以及在智能搜索和信息流推荐这两个标志性行业的应用;在后半段，人工智能开始全面的产业化，也就是行业应用与商业化的全面普及。目前，李彦宏认为，人类正处于从经济智能化的前半段向后半段过渡的时期。
有哪些权威的人工智能机器人大会和AI机器人论坛？
以下是转自南大周志华教授的博客上世界顶级人工智能会议总结IJCAI(1+)
AI最好的综合性会议,1969年开始,每两年开一次,奇数年开.因为AI实在太大,所以虽然每届基本上能录100多篇（现在已经到200多篇了），但分到每个领域就没几篇了，像machinelearning、computervision这么大的领域每次大概也就10篇左右,所以难度很大.不过从录用率上来看倒不太低,基本上20%左右,因为内行人都会掂掂分量,没希望的就别浪费reviewer的时间了.最近中国大陆投往国际会议的文章象潮水一样,而且因为国内很少有能自己把关的研究组,所以很多会议都在complain说中国的低质量文章严重妨碍了PC的工作效率.在这种情况下,估计这几年国际会议的录用率都会降下去.另外,以前的IJCAI是没有poster的,03年开始,为了减少被误杀的好人,增加了2页纸的poster.值得一提的是,IJCAI是由貌似一个公司的”IJCAIInc.”主办的(当然实际上并不是公司,实际上是个基金会),每次会议上要发几个奖,其中最重要的两个是IJCAIResearchExcellenceAward和Computer&ThoughtsAward,前者是终身成就奖,每次一个人,基本上是AI的最高奖(有趣的是,以AI为主业拿图灵奖的6位中,有2位还没得到这个奖),后者是奖给35岁以下的=青年科学家,每次一个人.这两个奖的获奖演说是每次IJCAI的一个重头戏.另外,IJCAI的PCmember相当于其他会议的areachair,权力很大,因为是由PCmember去找reviewer来审,而不象一般会议的PCmember其实就是reviewer.为了制约这种权力,IJCAI的审稿程序是每篇文章分配2位PCmember,primaryPCmember去找3位reviewer,secondPCmember找一位.
AAAI(1)美国人工智能学会AAAI的年会.是一个很好的会议,但其档次不稳定,可以给到1+,也可以给到1-或者2+,总的来说我给它”1″.这是因为它的开法完全受IJCAI制约:每年开,但如果这一年的IJCAI在北美举行,那么就停开.所以,偶数年里因为没有IJCAI,它就是最好的AI综合性会议,但因为号召力毕竟比IJCAI要小一些,特别是欧洲人捧AAAI场的比IJCAI少得多(其实亚洲人也是),所以比IJCAI还是要稍弱一点,基本上在1和1+之间;在奇数年,如果IJCAI不在北美,AAAI自然就变成了比IJCAI低一级的会议(1-或2+),例如2005年既有IJCAI又有AAAI,两个会议就进行了协调,使得IJCAI的录用通知时间比AAAI的deadline早那么几天,这样IJCAI落选的文章可以投往AAAI.在审稿时IJCAI的PCchair也在一直催,说大家一定要快,因为AAAI那边一直在担心IJCAI的录用通知出晚了AAAI就麻烦了.
COLT(1)这是计算学习理论最好的会议,ACM主办,每年举行.计算学习理论基本上可以看成理论计算机科学和机器学习的交叉,所以这个会被一些人看成是理论计算机科学的会而不是AI的会.我一个朋友用一句话对它进行了精彩的刻画:“一小群数学家在开会”.因为COLT的领域比较小,所以每年会议基本上都是那些人.这里顺便提一件有趣的事,因为最近国内搞的会议太多太滥,而且很多会议都是LNCS/LNAI出论文集,LNCS/LNAI基本上已经被搞臭了,但很不幸的是,LNCS/LNAI中有一些很好的会议,例如COLT.
CVPR(1)计算机视觉和模式识别方面最好的会议之一,IEEE主办,每年举行.虽然题目上有计算机视觉,但个人认为它的模式识别味道更重一些.事实上它应该是模式识别最好的会议,而在计算机视觉方面,还有ICCV与之相当.IEEE一直有个倾向,要把会办成”盛会”,历史上已经有些会被它从quality很好的会办成”盛会”了.CVPR搞不好也要走这条路.这几年录的文章已经不少了.最近负责CVPR会议的TC的chair发信说,对这个community来说,让好人被误杀比被坏人漏网更糟糕,所以我们是不是要减少好人被误杀的机会啊?所以我估计明年或者后年的CVPR就要扩招了.
ICCV(1)介绍CVPR的时候说过了,计算机视觉方面最好的会之一.IEEE主办,每年举行.（注：我查了下2011年之前是两年一次，之后是每年举行）
ICML(1)机器学习方面最好的会议之一.现在是IMLS主办,每年举行.参见关于NIPS的介绍.
NIPS(1)神经计算方面最好的会议之一,NIPS主办,每年举行.值得注意的是,这个会每年的举办地都是一样的,以前是美国丹佛,现在是加拿大温哥华;而且它是年底开会,会开完后第2年才出论文集,也就是说,NIPS’05的论文集是06年出.会议的名字“AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems”,所以,与ICML\ECML这样的”标准的”机器学习会议不同,NIPS里有相当一部分神经科学的内容,和机器学习有一定的距离.但由于会议的主体内容是机器学习,或者说与机器学习关系紧密,所以不少人把NIPS看成是机器学习方面最好的会议之一.这个会议基本上控制在MichaelJordan的徒子徒孙手中,所以对Jordan系的人来说,发NIPS并不是难事,一些未必很强的工作也能发上去,但对这个圈子之外的人来说,想发一篇实在很难,因为留给”外人”的口子很小.所以对Jordan系以外的人来说,发NIPS的难度比ICML更大.换句话说,ICML比较开放,小圈子的影响不象NIPS那么大,所以北美和欧洲人都认,而NIPS则有些人(特别是一些欧洲人,包括一些大家)坚决不投稿.这对会议本身当然并不是好事,但因为Jordan系很强大,所以它似乎也不太care.最近IMLS(国际机器学习学会)改选理事,有资格提名的人包括近三年在ICML\ECML\COLT发过文章的人,NIPS则被排除在外了.无论如何,这是一个非常好的会.（注：MichaelJordan是伯克利大学教授，统计机器学习的老大，大牛中的巨牛）
ACL(1-)计算语言学/自然语言处理方面最好的会议,ACL(AssociationofComputationalLinguistics)主办,每年开.
KR(1-)知识表示和推理方面最好的会议之一,实际上也是传统AI(即基于逻辑的AI)最好的会议之一.KRInc.主办,现在是偶数年开.
SIGIR(1-)信息检索方面最好的会议,ACM主办,每年开.这个会现在小圈子气越来越重.信息检索应该不算AI,不过因为这里面用到机器学习越来越多,最近几年甚至有点机器学习应用会议的味道了,所以把它也列进来.
SIGKDD(1-)数据挖掘方面最好的会议,ACM主办,每年开.这个会议历史比较短,毕竟,与其他领域相比,数据挖掘还只是个小弟弟甚至小侄儿.在几年前还很难把它列在tier-1里面,一方面是名声远不及其他的topconference响亮,另一方面是相对容易被录用.但现在它被列在tier-1应该是毫无疑问的事情了.
UAI(1-)名字叫”人工智能中的不确定性”,涉及表示\推理\学习等很多方面,AUAI(AssociationofUAI)主办,每年开.
AAMAS(2+)agent方面最好的会议.但是现在agent已经是一个一般性的概念,几乎所有AI有关的会议上都有这方面的内容,所以AAMAS下降的趋势非常明显.
ECCV(2+)计算机视觉方面仅次于ICCV的会议,因为这个领域发展很快,有可能升级到1-去.
ECML(2+)机器学习方面仅次于ICML的会议,欧洲人极力捧场,一些人认为它已经是1-了.我保守一点,仍然把它放在2+.因为机器学习发展很快,这个会议的reputation上升非常明显.
ICDM(2+)数据挖掘方面仅次于SIGKDD的会议,目前和SDM相当.这个会只有5年历史,上升速度之快非常惊人.几年前ICDM还比不上PAKDD,现在已经拉开很大距离了.
SDM(2+)数据挖掘方面仅次于SIGKDD的会议,目前和ICDM相当.SIAM的底子很厚,但在CS里面的影响比ACM和IEEE还是要小,SDM眼看着要被ICDM超过了,但至少目前还是相当的.
ICAPS(2)人工智能规划方面最好的会议,是由以前的国际和欧洲规划会议合并来的.因为这个领域逐渐变冷清,影响比以前已经小了.
ICCBR(2)Case-BasedReasoning方面最好的会议.因为领域不太大,而且一直半冷不热,所以总是停留在2上.
COLLING(2)计算语言学/自然语言处理方面仅次于ACL的会,但与ACL的差距比ICCV-ECCV和ICML-ECML大得多.
ECAI(2)欧洲的人工智能综合型会议,历史很久,但因为有IJCAI/AAAI压着,很难往上升.
ALT(2-)有点象COLT的tier-2版,但因为搞计算学习理论的人没多少,做得好的数来数去就那么些group,基本上到COLT去了,所以ALT里面有不少并非计算学习理论的内容.
EMNLP(2-)计算语言学/自然语言处理方面一个不错的会.有些人认为与COLLING相当,但我觉得它还是要弱一点.
ILP(2-)归纳逻辑程序设计方面最好的会议.但因为很多其他会议里都有ILP方面的内容,所以它只能保住2-的位置了.
PKDD(2-)欧洲的数据挖掘会议,目前在数据挖掘会议里面排第4.欧洲人很想把它抬起来,所以这些年一直和ECML一起捆绑着开,希望能借ECML把它带起来.但因为ICDM和SDM,这已经不太可能了.所以今年的PKDD和ECML虽然还是一起开,但已经独立审稿了(以前是可以同时投两个会,作者可以声明优先被哪个会考虑,如果ECML中不了还可以被PKDD接受).
人工智能专家演讲和人工智能专家演讲稿的问题分享结束啦，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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