一、人工智能在未来社会发展中的作用和地位
1、人工智能是新形势下数字经济的重要基础设施，具备同各行各业结合的能力，越来越多的行业和领域都在进行不同层次的智能化升级。
2、新人工智能时代将是泛智能时代，覆盖的范围也远远不止传统理解中的互联网和科技行业，将给全社会带来生产力和连接度的飞跃。
3、在产业政策支持下，市场立法逐渐健全，未来中国人工智能市场规模将高速增长，为人民提供大量的就业机会。
二、人工智能与云计算结合后的飞跃
云计算和大数据都是开展人工智能的支撑，同时也是突破当前行业制约的核心力量。当前我国科技拥有良好发展空间，因此人工智能也处于发展的重要阶段，实现大数据与云计算的协同开展，能够给人工智能的成熟提供源源不竭的动力。
三、人工智能发展到什么程度了
1、人工智能已经在各个领域得到了广泛的应用，从自动驾驶汽车到机器翻译、基于语言模型的文本生成，再到人工智能医疗、金融、保险等各种应用场景，人工智能的发展正在改变我们的世界。
2、目前，深度学习、机器学习、自然语言处理等技术的应用已经成为人工智能领域的主流。
3、未来，人工智能将继续向更高的方向发展，如对话型人工智能、智能机器人、量子计算机等。在人类全面理解人脑及其运作的情况下，人工智能的发展将迎来新的飞跃。
四、人工智能未来十大趋势
人工智能可以选择理解人类无法理解的信息中的意图，这使公司能够精准找到商品客户。人工智能拥有特殊能力，能够收集和处理大量信息，这使人工智能成为改变银行业的理想选择。不断发展的人工意识能力使其能够分解大量与货币相关的信息，从而在金融交易等领域做出有先见之明的选择。
人工智能有望在2020年重新设计和改善人类服务行业的运行方式。我们期望人工智能能够分析各种疾病的副作用，创建各种医疗程序。它还将搜寻癌症的迹象。此外，人工智能增强了人类服务专家的能力，使其更有可能理解被看护人员的日常示例和要求。人工智能可以为生活健康提供更好的指导和支持。
人工智能也有望替代对人体有害的工作，例如炸药的设置、高楼大厦的维护、焊接等。发展人工智能的感知是信息技术中最高级的部分，因为人工智能软件是最终的归宿。人工智能的前景在于，机器人并不仅仅完成全部实质性工作，实际上还可以完成推理任务。
虚拟助手体现了人工智能掌握人类情感的程度。人工智能可以理解设置的重要性并做出明智的决策。一般来说，考虑到这一点，热情机器人的存在很合理，将在以后变成现实。而且，随着机器人变得越来越理性，客户期望热情的知识和体现力也随之增加。人工智能使情感机器人能够模仿人的表情，它们的帮助越来越大，给予即时支持、易于聊天并且随时都可以访问。
人工智能在数字安全中的发展潜力将保证在未来终止黑客行为。当今数据丢失率越来越高。尽管有识别程序保障，但事实证明，它们在控制数据泄漏方面无能为力。人工智能可以改变这些问题，且能力惊人。新的人工智能程序可以节省很多时间，因为它的“精力”集中在最有可能出现误报的情况下。
包括面部识别功能在内的手机iPhonex的发布直接展现了人工智能的最前沿成果。州政府以及国安局利用它来寻找诈骗犯并识别居民。的确，将来可以通过人工智能确定一个人是否受到创伤或感到愤怒。到2020年，这一创新技术的可靠性和精准度得到提高，从而得以扩展。
人工智能在科学领域的应用最广。将来承担更多工作量的可能不再只是思维的创造力。人工智能正在广泛的科学领域中大获成功、不断进步。随着人形机器研究者Eve的开发，人工智能有潜力在科学领域大展宏图，而不仅仅是作为科学的一部分。
人工智能将帮助人类应对环境变化的影响、保护地球。人工智能可以在自动框架内根据其感知的内容检测环境、分析、发现和执行。通过提高对极端气候现象的预测水平，人工智能可以帮助人们防范即将到来的危险。到2020年，人工智能将更具前瞻性，帮助政府制定一个有教育意义的环境战略，使政府能够为变化做好准备，并可能提示哪些地区可以扭转环境变化的某些影响。
自动驾驶汽车刚刚进入市场。如今，我们已经看到由于人为错误或机器故障而在运输过程中发生的不幸事件。通常，人工智能发展的任何进步都会有所帮助；对于这些意外事件的检测将很快被视为一大胜利。各集团争先制造第一个工业上实用的自动驾驶汽车，说明这方面已经取得了进展。此外，还创建了人工智能软件来屏蔽来自遥远地区的火车，有助于在发生撞车事故之前进行预测。
人工智能可以展示对于每一种商业盈利可能性的专业调查，因此可以应用在风险投资和广告中。人工智能可以提升报价和广告协会的有效性，其重点将放在提高转化率和交易上。通过面部识别进行特定的促销，加之有关客户及其行为的信息可以使公司获得更多的收入和利润。
五、点燃人工智能第三次浪潮的原因
2006年，Hinton等人提出深度学习技术掀起了人工智能的第三次浪潮。
2015年，在图像识别领域，基于深度学习的人工智能算法的准确率首次超过了人类肉眼识图的准确率，人工智能实现了飞跃式发展。
随着机器视觉研究领域的突破，在语音识别、自然语言处理、数据挖掘等领域，深度学习都取得了突破性进展。2016年，微软英语语音识别错词率降至5.9%，与人类不相上下。
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