现在人工智能发展如何未来前景会怎么样
《机器人的现在与未来》
今天我们看到机器手代替人类工作，机器主持人上岗，无人商场，无人驾驶汽车??……。从人类的活动范围看，大部分已经陷入人工智能的指挥圈，外出要用导航仪，走路有手机记录你的步数，连钱都在人工智能手里。人类已经离不开人工智能了，作为人工智能的个体——机器人与人类还有很大距离，但是，就工作量来看，人工智能的工作量与人类的工作量有多少差距？比较一下就清楚了。
人工智能之间很容易对接，协同工作，人类却很难团结一致。未来，当人们在屏幕前，面部表情随着机器人播报的内容不断的变化时，机器人泰然自若，嘲弄般的调动着所有人的每一块肌肉，通过扫描人的每一块肌肉的变化，即可分析判断出每个人的心理变化和思维方式，进而将其翻译成文字，人类在机器人眼里没有秘密，而每一个机器人在人的眼里都是个密，因为只有设计者知道它的密码。如果设计者不约束自己，把生物技术与智能技术结合后，科幻真的就变成了现实。芯片植入、基因断接、克隆技术将设计出半有机半无机的人，纯有机人看不透无机人、和半无机人，因为只有设计者知道密码，无机人和半有机人，通过扫描有机人的肌肉、心电图、脑电图变化即可翻译出被扫描者的一切。即使半有机人，肌肉的变化也会出卖自己。所以被设计者操控的机器人，在其他有机人眼里就是玉帝，因为它知道每个人的一切，而人对玉帝的一切一无所知。为了保守自己的隐私，人们必须把自己包藏起来，屏蔽机器人的扫描，或者拥有自己的机器人去扫描别人，如此才能知己知彼，安心的相处。未来，每个人身边会有个影子机器人就想今天的手机一样跟着自己，至于外表的模仿更容易实现。可怕的是，有机人死前，影子的死活由他说了算，如果他不愿意、或者忘记了、或者不能够关闭影子的开关，影子机器人将继续存活下去，而且会不断的进化自己、完善自己，没有密码的人类对它好无办法，因为它能看透每个人。
人工智能在教育产业有哪些应用
假打，中国人口超级多，多少失业人，你还倡导人工智能教育，不合国情。教育非产业，应为国税支撑福利为民生。人工智能可用于教学补充资源，不可太过分，教育还是高人传后人。
现在人工智能发展的如何
人工智能在当今已经迅猛发展，且已融入到我们普通人生产生活中去了。比如今日头条，便是以人工智能和机器学习为核心的内容分发的模式，为我们各位头条用户进行精准的、个性化的内容推荐
什么是人工智能什么是人工智能，引用下百度百科的解释
人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学
人工智能的目的就是让机器模仿人类的行为，使得机器可以完成一些需要人类智能才能完成的复杂工作。模仿人类的行为包括：听（语音识别）、说（人机对话）、看（图像识别）、学习（机器学习）、思考、行动（机器人）
至于现在人工智能发展的如何，小黄打算从人工智能的发展史来进行分析。人工智能这门学科起始于上世纪50年代，人工智能这60多年的发展，可以说是潮起潮落。大概可以分为萌芽期、三次高潮、两次寒冬共六个阶段
（1）人工智能的萌芽期人工智能的萌芽期有两个标志性事件。1950年，有“人工智能之父”之称的艾伦图灵提出图灵测试（机器能思考吗？）；1956年，约翰麦卡锡在达特茅斯会议上首次提出“人工智能”概念，用来描述机器的智能，研究如何使用机器来模拟人的智能。这场会议标志着人工智能学科的诞生。
（2）人工智能的第一个高潮人工智能的概念被提出来之后，科学家们取得了一系列的成果，如机器定理证明、跳棋程序等。第一个高潮持续十多年，直到20世纪70年代。
（3）人工智能的第一个寒冬期在第一个人工智能高潮时期，科学家制作出具有初步智能的机器，但是有非常大的局限性，只能完成指定的工作，解决很窄领域的问题。由于数学模型和数学手段有限以及计算的复杂度以指数级上升，因此，人工智能进入了第一个寒冬期
（4）人工智能的第二个高潮1980年，卡内基梅隆大学制造出了一款名为XCON的“专家系统”，并帮助DEC公司每年节约4000万美元左右的费用。于是在市场上受到热捧，这也标志着人工智能第二个高潮的到来。
（5）人工智能的第二个寒冬期可惜好久不长，在1987年后，以苹果公司为首的个人电脑崛起之后，复杂昂贵、难以维护的“专家系统”，便失去了市场，人工智能也进入了第二个寒冬
（6）人工智能的第三个高潮我们目前正处于这个时期。第三次人工智能的高潮标志性事件，便是2016年谷歌公司的人工智能“阿法狗”击败战胜韩国世界围棋冠军李世石。这几年我们经常听到的几个概念，比如大数据、云计算、深度学习等，都为第三次人工智能的高潮奠定了基础。深度学习，可以让机器高度模拟人脑的思维模式，就像婴儿一样可以一点一点进行学习。云计算，极大提升的人工智能的算力。大数据，互联网的信息量爆发性的增长，这些数据都是人工智能进行深度学习的海量养料。
对人工智能思考人工智能是否会取代我们的工作？小黄个人的观点认为人工智能会成为人类工作的最佳工具和伙伴，可以把人类从重复的、危险的劳动解放出来。人工智能的优势是存储能力、计算能力，而我们可以利用人工智能来提升我们工作的效率，当然持续学习的能力也是必要的。
人工智能的时代到来也是时代的大势。我们国家高度重视人工智能的发展，已经将人工智能上升到了国家重大发展战略的高度。
至于未来人工智能是否会取代人类、毁灭人类，这种哲学上的问题，能力有限，无法给出什么想法。
文|技术猿小黄图|来源于网络我是技术猿小黄，很高兴为您回答，如果您喜欢我的回答，可以关注我，点个赞，谢谢
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人工智能现在处于什么发展状态
最近阿里巴巴达摩院官网发布的2019年十大科技趋势，是基于现阶段人工智能发展现状和走势的一个综合概括，建议大家可以仔细品味下：
对于这十个趋势，来自包括中科院、清华大学、佛罗里达大学、杜克大学等权威学术机构的十余位专家就此发表评论，任务内达摩院发布的科技趋势虽然有十个方向，但都是围绕着当前科学发展的几个关键潮流，即以芯片为代表的算力、以图计算为代表的算法以及以5G为代表的连接能力。
一、计算是变革的源头
传统时代的计算始终在冯诺伊曼架构约束下发展，但人工智能的到来正在挑战冯诺依曼架构，而摩尔定律也接近失效，新型芯片以及新的计算机架构已经成为整个行业研究重心。达摩院认为，计算体系结构正在被重构，基于FPGA、ASIC等计算芯片的异构计算架构正在对以CPU为核心的通用计算发起冲击。
“通过推高通用芯片的性能来征服一切的方式已经失效。”中国科学院计算技术研究所研究员陈天石对此评论说，“学术界和工业界都把目光投向了更加专用的处理器架构，并且一直在期待新器件引发的新的架构演进。”
杜克大学副教授、IEEEFellow陈怡然也表示，目前学术界的研究重心在一些更为革命性的架构研究，例如内存计算、非冯诺依曼架构、神经形态计算等。而佛罗里达大学杰出教授、IEEEFellow李涛则指出，计算体系结构的变革将主导和引领ICT领域的持续创新和发展，这将是未来产业界的核心竞争力。
在人工智能领域，GPU无疑是最受企业以及开发者追捧的芯片。但达摩院认为，数据中心的AI训练场景下，计算和存储之间数据搬移已成为瓶颈，AI专用芯片将挑战GPU的绝对统治地位。
“对于训练场景来说，计算量要求非常高，需要存储和处理的数据量远远大于之前常见的应用，AI专用计算架构是最佳选择。”清华大学微纳电子系副系主任尹首一对达摩院的这一观点表示认可。
根据达摩院的判断，AI专用芯片的应用将成为趋势。在2018年的杭州云栖大会上，阿里巴巴曾宣布首款AI芯片AliNPU将于2019年应用于城市大脑和自动驾驶等云端数据场景中。陈天石指出，“AI芯片可以灵活高效地支持视觉、语音和自然语言处理，甚至传统的机器学习应用，将在数据中心场景发挥重要作用。”
二、算法的创新让AI更加智能
1950年，人工智能之父图灵提出著名的图灵测试用以检验人工智能能力，即如果有超过30%的测试者不能确定被测试者是人还是机器人，则认为是通过测试。
图灵提出的猜想可能将会很快实现。达摩院认为，在未来，人类可能无法辨别人工智能生成的语音和真人语音，具备语音交互能力的公共设施将会越来越多，甚至在一些特定对话测试中机器可以通过图灵测试。
西北工业大学计算机学院教授谢磊对此表示，“声音合成技术在某些方面已经可以媲美人声，并将会拉动‘耳朵经济’的爆发，各种‘AI声优’将上岗，为大家提供听觉盛宴。”
人工智能行业的迅速发展与深度学习带来的突破高度相关，但仅靠深度学习要实现通用人工智能仍然困难重重。达摩院认为，结合深度学习的图神经网络将让机器成为具备常识、具有理解、认知能力的AI。
杜克大学统计学院终身教授DavidDunson对此评论说，“结合了深度学习的图计算方法将实现推荐系统的变革性改进，为用户提供更有趣和更合适的产品，同时改善整体用户体验。”
过去两年，城市大脑成为社会热词。达摩院认为，2019年，人工智能将在城市大脑技术和应用的研发中发挥更大作用，未来越来越多的城市将拥有大脑。
中国城市规划设计院院长杨保军认为，“城市大脑将不再是单一领域或是单项要素的智慧，而是全局联动、多源交融的智慧。”同济大学智能交通运输系统研究中心主任杨晓光则表示，“新一代城市智能管理、智能服务与智能决策将帮助人类最大程度地预防和综合治理城市病。”
三、连接万物的5G催生更多应用场景
过去几年，5G的热度并不逊于人工智能。5G构建的不仅是一张人联网，它将会成为连接万物的纽带。
达摩院在此次十大科技趋势中提到，5G将催生超高清视频、AR/VR等场景的成熟。中国信通院副总工、工信部信息通信经济专家委员会秘书长陈金桥对此评论说，“5G将掀开数据资源作为生产力的大幕，一个基于泛在高速连接的智能社会必将形成。”
车路协同将会是5G与人工智能两大技术交融的典型场景。达摩院认为，车路协同技术路线会加快无人驾驶的到来，并且将在固定线路公交、无人配送、园区微循环等商用场景将快速落地。
单纯依靠“单车智能”的方式革新汽车存在诸多限制，例如传感器部署的成本高，感知系统以及决策系统的可靠性低等。“车路协同的优势在于，可降低单车系统在定位方案部署上的成本，并且可以实现更好的感知与决策。”中科院自动化研究所研究员赵冬斌如此表示。
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