为什么说人工智能工作前景越来越严峻了
目前正在从事ai相关工作，从自己的角度讲一下吧。
1现在的人工智能并不是真正的智能，相比人类的大脑来说，连幼儿都比不过。目前的人工智能只能从很多先验知识中学习一些强大且较为通用的规则，从而应用到一些类似场景中解放一些重复性劳动。它并不具备任何学习新知识的能力。
2人工智能门槛降低，从研发角度来说，人工智能=数据+算法+算力，数据主要依赖一些第三方外包标注，算法的话只要学过高等代数就可以入局，对一般的大学生来说没有任何门槛，算力其实就是cpugpu机器，这部分长期被国外巨头掌控，在国内基本没有就业机会。因为门槛低，因此涌入的人越来越多，内卷极其严重。
3缺乏业务场景，目前除了搜索，推荐，安防，翻译等领域，基本没有成熟的落地业务，像无人车之类的还在烧钱阶段，最后能不能落地还么有定论，这也是ai四小龙集体哑火的原因。这么多年了，ai投资人的钱也消耗的差不多了，没有资本进入市场，那么职位肯定会减少，不可避免。
人工智能工具有可能帮助个人应对气候变化吗
在本月早些时候发布的一篇论文中，一个机器学习专家团队提到了人工智能工具如何能使个人能够减少自己的碳足迹。由来自哈佛大学、麻省理工学院、谷歌、微软和机构组成的专家发表了一篇论文（PDF），描述了机器学习解决方案，可以让大型运营商（从交通系统到整个城市）减少能源浪费和温室气体排放。
但论文也驳斥了个人对全球排放没有大量贡献的观点，并且包括一个关于普通人如何能够采取措施在2050年之前减少20％-37％的全球排放量的观点。
例如，该论文描述了机器学习如何根据从电子邮件提取的航班信息或超市账单上列出的杂货物品中来预测某人的碳足迹。消费者可以确定哪种习惯有助于实现最高排放，并采取措施遏制这些习惯。从家庭的角度来看，个人可以使用机器学习来预测他们的大功率电器如何产生重大影响。
对于那些担心隐私的消费者，该论文建议个人排放估算可以包含在杂货标签或购买机票的界面中。
“开发这些工具的公司有责任向消费者明确他们需要的数据，”宾夕法尼亚大学研究员DavidRolnick说道。
最新一些大型公司和城市已开始试图减少碳足迹。5月，跨国电子公司LG推出了一项2030年零碳倡议,该倡议将使该公司在未来的全球运营中实现净零碳排放。大众汽车公司上周也在挪威开设了一个100％的碳中性数据中心（尽管该公司也卷入臭名昭著的排放丑闻中。）
研究人员没有立即回复要求进一步评论的请求。
人工智能将如何颠覆未来的生活
互联网的革命才刚刚开始，它将改变的是彻底改造所有人类的习惯和行业。未来改造会是一个非常彻底的、非常血腥的。那些不能接受互联网+、AI+概念的公司，就会被颠覆。
为什么人工智能是特别大的机会呢，因为过去几年，有一个特别重要的技术，叫做深度学习。这个技术的发明将让一个黑盒的技术可以识别，可以判断，超过人类。但是有几个假设，第一，数据要多；第二，机器要多；第三，不是人人可用，这不是一个标准的软件，你可以买来用的。世界上可能只有7千个人会用它，要没有这7千个人，你有数据也是白搭。看准了这个方向之后，我们就可以看到一个又一个的产品推出来，它们是能够取代基本人类所有需要低于5秒的工作，它都可以取代。比如说识别人脸，比如说做一些识别语音，或者识别手写的字，这些人都没戏了，机器会全面的超过人类。
还有很多的工作是靠特别大量的数据，比如说翻译，有多少双语料库的数据，这个一丢进去，人的翻译也没戏了。除非给领导们做实时口语翻译，而且不会错一个字的，这种机器还做不到，但绝大多数的人都没有办法比它翻译得更好。
记者，长的文章机器写不了。短的文章，也没戏了。助理、保安、司机，无人驾驶一出来，世界上9%的人口都会失业了。所以每一个机器不是取代工作，而是用更低的成本给人类创造了更高的价值。人工智能取代了这些人类以后，人会被推向去做更有意义的工作，也会释放更多的时间，追随我们想做的事情，这对人类肯定是一个好的事情。那么取代这些工作所产生的价值，它将回馈给社会，作为投资人、创业者所做的事情。
取代人类绝对是错误的方法来思考这个问题，因为人根本不可能跟这些机器来比。比如说我们投资的旷视科技“face++”，G20的时候在杭州就遍布了“face++”。当月，它所对杭州安防做的贡献，应该是让大家放心20倍以上。因为它让通辑犯没有地方隐藏。在创新工场，甚至在富士康10万人的工厂不用卡，靠脸就可以刷进去了，这样的威力人根本不能比拟的。一个“face++”可以识别50万张脸，没有哪个人可以识别50万张，这是一个超人的领域，那么这些技术即将在我们的周围发生。
举几个领域，一个人工智能的技术如果用于大量用户数据分析的话，它可以让你卖商品，卖出的转换率增加1倍。你如果是一个电商，可以多卖1倍的产品出去。如果你要做数据营销，要去推销，你可以多卖1倍出去，我们投资的公司可以明显的看到。比如我们投资的巧达科技，就是帮助所有的商家达到更精准营销的公司。
做识别，它的识别率会非常精确。做风控，它的风控做的会比每一个银行都好。而且一个人可能要花一周的时间来确定，我该不该贷款，信用卡的使用是不是欺诈，这些机器只要0.1秒就可以更精确的判断。所以在金融领域肯定是人工智能发挥它能力的最好机会，但也不只是金融领域。人脸识别能超过人类，图像能识别清楚，那还有其他应用图像的领域，这个可以推导很多。比如说交通。比如说帮助一个城市做交通的设计，让我们更少的堵车。比如说对车牌的识别，比如说对医学影像的识别。如果在座有孩子想去读医学影像的识别，就是帮助你看片子的那些医生，千万不要，五年以后没有人会做这个行业了，全部被机器取代。
这些机器的速度超过所有人的想象，医学、教育、互联网数据、AI、流程、炒股、量化，这些都是很多的例子。我学AI的一个启蒙师兄，他现在就是美国文艺复兴基金的CEO。他们自己做股票量化的投资，用自己的钱做，过去30年，每年平均71.6%的回报。30年，这些就是AI的力量，所以我觉得机器的机会是特别巨大的，在美国Google是最强大的。
到底哪里可以挣钱，金融领域、互联网领域，有数据的，所以BAT会继续赚更多的钱，谁有数据谁就可以赚更多的钱。传统行业也有数据，银行、保险公司、券商、医疗等等。这些是已有大数据的AI，如果做机器人靠不靠谱？这里就要谨慎，因为大家对机器人的认知还是来自于科幻片。虽然靠数据可以做非常精准的判断，但是真的要一个机器像人，它不能没有情感，没有七情六欲，不懂美，不知道什么是开心。也不能没有任何情绪，没有自我意识，所以它要模仿这些东西还有很长的时间。
但是哪些领域不需要七情六欲的机器人，这个就是有戏的。比如说扫地机器人，比如说工业机器人，比如说老人陪伴，这些是有戏的。还有哪些领域更有机会，我们认为无人驾驶是有机会的。无人驾驶不是说可以告诉你小心，前面危险什么的，这只是辅助驾驶。无人驾驶是彻底取代人类，无人驾驶发展的路径会是人开车，机器给你提醒；人开车，机器给你辅助；再下面就是机器开车，人就没有了，没有中间的，没有一个状态是机器开车人来辅助，这是不成立的。机器开始开车了，人就爬到后座喝咖啡了。
当车子自己会开的时候，每辆车就只坐一个人了，整个设计就改变了。现在可以开两辆车的道路可以开五辆了，至少四辆，这些车就会彼此讲话了。它就会告诉前面的车说，小心，我爆胎了，不要被我撞到。或者它会说，我的主人现在急着上班，你让开，我给你1毛钱。真正的IOT时代（也就是物联网时代）就会由车开始，然后车子还会发生什么事情？交通不堵塞了，人不买车了，我们不会买无人驾驶的车。当无人驾驶发生的时候，车子是随叫随到。
你们买的每一辆车96%的时间都停在停车场，你有什么资产会96%闲置，而且不断跌价的。以后到处都是滴滴，需要就走，也不会有交通堵塞，也不会有空气的问题，这些都解决了。每个城市的交通变得越来越聪明，空气也变好了。
还有什么改变呢，停车场没有了。这些改变的是整个行业，绝对不是说造车而已，这只是一个领域。未来你可以想象，工业机器人、家庭机器人、陪聊机器人，机器人有越来越多其它的方向，这些都是特别巨大的改变。你可以想象无人驾驶只是一个领域，十年以后回顾十年前的今天，会突然发现你的整个生活方式都改变了。
创新工场在这方面投了很多公司，比较著名的几个，我挑几个例子，“face++”，人脸识别的公司；比如说“小鱼在家”，一个机器人的公司；比如说我们投的银行软件公司，“用钱宝”是AI小额贷款的公司。我们在美国还投了很多神奇的公司，帮助老人站起来的公司，这些对人类都是非常正面的改变。
还有我们投的无人驾驶公司，驭势科技，他们就在研究在哪些领域没有人身危险的问题，无人驾驶可以先进入的。比如说景区的车，或者在路上行驶的，每天晚上出来的清洁车、垃圾车，走得很慢，半夜路上没有人。而且它那么一个庞然大物，没有人会撞上去，我们会寻找现在领域里有哪些可以使用的。
人工智能在现实生活中有哪些有趣的应用
一些朋友已经在答案里，介绍了很多应用AI技术的产品，和AI技术的场景了。我也来说一个有趣的：用AI来对抗AI，用人工智能来对抗人工智能。
看过金庸小说的朋友们都知道，里面有一门叫“小无相功”的内功，威力强大。要身具此功，再知道其他武功的招式，倚仗其威力无比，可以模仿别人的绝学甚至胜于原版。
其实，这门武功在AI界，已经非常常见。AI倚仗其算力强大无比，只要给它足够的数据进行学习。学会以后，这类招式再精妙复杂，也难不倒它了。
举个栗子。
所有人都熟悉的验证码技术。
就是我们几乎每天都会用到，登录账号时都会出现的界面，就像下面这个：
验证码技术出现最初的目的，是为了保障账号是由人操作而非机器。发展到现在，已经非常复杂，许多验证码甚至连用户自己都很难分辨。
但是近几年，人工智能的技术不断发展，也被不法分子用于破解验证码来非法牟利，
不法分子通过各种手段收集大量的验证码图像后。用机器学习技术进行OCR（光学字符识别）模型的训练，从而实现对验证码的自动识别，正确率可达80%以上！业界通常称之为‘打码平台”。
一旦AI可以攻破验证码，不发分子就可以通过这种方式来盗取用户账号、恶意注册薅羊毛等，进行一系列犯罪行为。
去年6月，阿里安全就协助浙江警方侦破的全国首例“撞库打码”案。这些不法行为也导致直播、短视频以及各类线上营销活动被严重“薅羊毛”。平台和用户利益均受到侵害，且存在信息泄漏等问题。
可以说，这种对AI的恶意使用，已经影响了我们的生活。为了有效防范，去年5月，阿里安全与浙江大学联合成立AZFT网络空间安全实验室，共同研发人工智能安全技术。
我们找到的办法，就是用AI来对抗AI，用人工智能来对抗人工智能，也可以理解为用“小无相功”对付“小无相功”。
由于机器和人类的认知方式存在本质不同。AI破解验证码，并非像人一样，依靠的是经验、判断甚至想象。而是通过AI独有的方式，只要新一代AI验证码，能够学会AI破解的招式，见招拆招，有针对性的加入干扰，这样，破解AI的“套路”就无计可施了。
大体是这个样子：
其特点是，应用人工智能研究领域最新的对抗样本技术，对原始图像有针对性的加入干扰。使得人眼识别不受影响，但会显著降低人工智能模型的识别率，从而防范打码平台的破解，同时保持用户体验。
在现实生活中，AI（人工智能）已经有了许多非常有趣的应用了。在我们的日常生活中，正义的AI一直在和邪恶的AI交手，在数字世界里，保护我们的安全。
但是，不必恐慌，目前的所有AI，都是人类创作出来的。用马老师的话说就是：
我们应该真正担心的不是机器智能，会超越人类的智慧，而是人类本身的智慧会停止增长。加油，我们可以让明天变得更好。
人工智能应用面概念和研究意义
人工智能的应用，我们用白话解释一下。
人工智能应用面的概念，其实就是利用人工智能的算法和判断来替代人工的劳动。
人工智能可以在基本上现行社会上所有的生产活动的过程当中使用。
人工智能的研究的意义主要是体现在。几个方面吧。
第一人工智能可以增加劳动生产量，大幅的提高生产能力。
第二人工智能在有一些方面可以做到比人工更好更快。
但是人工智能也有一些缺点，在限行阶段上不能完全替代手工和人脑思考。
现阶段的人工智能主要是在程序应用和一些明显的容错判断上可以达到一定程度，但。在很多细分行业和领域内，是不能完全替代人力或者是人脑的。比如科技的发展和拓展，精细加工等
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