一、什么是人工智能国家重点实验室
国内涉及人工智能领域的国家级实验室目前有6家，分别是认知智能国家重点实验室、深度学习技术及应用国家工程实验室、类脑智能技术及应用国家工程实验室、智能技术与系统国家重点实验室、视觉与听觉信息处理国家重点实验室、模式识别国家重点实验室
二、人工智能在会计领域的未来趋势
1.人工智能技术能够提高会计工作的准确性。会计工作相对比较特殊，在工作的全程始终对信息及数据资料的准确性有着严格要求，当下我们依然存在的会计信息和数据资料准确性低的问题，追根溯源，还是因为人工自身导致的。
而人工智能技术的介入，使得人工最小程度的参与到会计工作中，这些人为操作的弊端很大程度上得到了规避，从而，财务信息数据资料的准确性能够得到提高。
另外，会计工作需要和众多繁琐的数据打交道，所以在我们生活中不难发现，许多会计工作者心思缜密，非常注意细节，这便是因为稍不留神，手中的各种数据可能就会出现意想不到的错误。而人工智能技术的出现，能够使会计工作的准确性大大增加，它通过对原始数据的筛选、计算、加工、整合等，迅速而有效地生成结果，并会依序提交给下一步，在整个过程中，很大程度上避免了人工计算、整理中可能会出现的错误。
即使人工智能在会计工作中出现了错误，系统也会自动标注出来供以参考，并会停止在当前界面不再继续提交，这样，数据的真实性和完整性都能得到最大限度的保障，为接下来的工作打好基础。
2、人工智能技术的介入能够提高会计工作效率。
传统工作模式下的会计人员以货币为主要计量单位，根据《会计法》《预算法》《统计法》核对记账凭证、财务账簿、财务报表，从事经济核算和监督，也即利用记账、算账、报账等一系列程序来反映企业或单位的财务状况或者经营管理成果。
在这种模式下的会计工作，偶尔会因为工作中出现的记错、算错、报错而影响到工作效率，使各种人力成本和物力成本大大增加。人工智能技术的出现与应用，能够在一定时间内将所有的信息和数据账目等资料按照既定程序进行高效的整合，最大限度地使机械且繁杂的会计工作效率得到提高，也能够减小企业或单位的人力、物力成本。
此外，人工智能技术涉入到会计工作中也能最大限度地使本来可能出现的记、算、报等错误在计算机程序下变得准确，从而避免了在各个会计岗位上因沟通不畅等带来的时效低下的影响。更甚者，它也能够将所处理的文档进行科学的分析与处理，促使本要经过一系列处理的会计工作成果更加高效便捷地提供给财务人员以及公司管理层。
所以，人工智能技术在会计工作中的应用，极大地提高了会计工作的效率。
3、人工智能技术在会计工作中的应用能够提升企业竞争力。
人工智能技术在会计中的应用，使企业在财务方面的人力、物力成本都大大缩小。在传统模式下，越是大型的企业，对会计人员的数量需求越大，而人工智能技术出现后，企业对会计工作人员的需求也会有所减少。先不说人工智能技术如此风靡，势必也会运用到其他部门，即使只运用在了财务部门，相应的成本就已经得到了缩减，企业利润很大可能会因此得到提升，由此企业实力会得以提高。
另外，人工智能技术的应用也在倒逼公司所有员工不断尝试新事物，在整个公司氛围中无形中就能形成良好的创新文化氛围。在时代快速变化发展的今天，没有创新文化氛围的公司是不能站在行业顶端的，如果所有的员工都有创新的意识，那么这个公司将拥有一个充满战斗力与创造力的队伍，在这个队伍参与下，价值的实现势必比其他公司要高，企业的发展也就不言而喻了。
三、人工智能在智慧医学上应用与展望
1、伴随着物联网、云计算、大数据、人工智能等技术的蓬勃发展，智慧医疗正面临前所未有的发展机遇。我们相信，在不远的将来，智慧医疗将深刻改变医疗过程和效率，人工智能将推动医疗领域朝着智能化、日常化、人性化方向发展。
2、对于患者来说，由于获得更方便的信息、更容易与卫生保健人员和医疗服务机构联系，自主参与医疗过程的意愿和需求将会越来越强烈，围绕个人健康管理的技术和应用系统将成为现有医疗系统的自然延伸。通过对院外行为的管理，个人健康管理系统将极大地提高患者的安全和顺从性，提高慢性疾病的治疗和管理效果。
四、有哪些人工智能领域可以考取的证书
AI，也就是人工智能，并不仅仅包括机器学习。曾经，符号与逻辑被认为是人工智能实现的关键，而如今则是基于统计的机器学习占据了主导地位。最近火热的深度学习正是机器学习中的一个子项。目前可以说，学习AI主要的是学习机器学习。但是，人工智能并不等同于机器学习，这点在进入这个领域时一定要认识清楚。关于AI领域的发展历史介绍推荐看《机器学习简介》。下面一个问题是：AI的门好跨么?其实很不好跨。我们以机器学习为例。在学习过程中，你会面对大量复杂的公式，在实际项目中会面对数据的缺乏，以及艰辛的调参等。如果仅仅是因为觉得这个方向未来会“火”的话，那么这些困难会容易让人放弃。学习方法学习方法的设定简单说就是回答以下几个问题：我要学的是什么?我怎样学习?我如何去学习?这三个问题概括说就是：学习目标，学习方针与学习计划。学习目标比较清楚，就是踏入AI领域这个门。这个目标不大，因此实现起来也较为容易。“过大的目标时就是为了你日后放弃它时找到了足够的理由”。学习方针可以总结为“兴趣为先，践学结合”。简单说就是先培养兴趣，然后学习中把实践穿插进来，螺旋式提高。这种方式学习效果好，而且不容易让人放弃。有了学习方针以后，就可以制定学习计划，也称为学习路线。下面就是学习路线的介绍。学习路线这个学习路线是这样设计的：首先了解这个领域，建立起全面的视野，培养起充足的兴趣，然后开始学习机器学习的基础，这里选择一门由浅入深的课程来学习，课程最好有足够的实验能够进行实战。基础打下后，对机器学习已经有了充足的了解，可以用机器学习来解决一个实际的问题。这时还是可以把机器学习方法当作一个黑盒子来处理的。实战经验积累以后，可以考虑继续进行学习。这时候有两个选择，深度学习或者继续机器学习。深度学习是目前最火热的机器学习方向，其中一些方法已经跟传统的机器学习不太一样，因此可以单独学习。除了深度学习以外，机器学习还包括统计学习，集成学习等实用方法。如果条件足够，可以同时学习两者，一些规律对两者是共通的。学习完后，你已经具备了较强的知识储备，可以进入较难的实战。这时候有两个选择，工业界的可以选择看开源项目，以改代码为目的来读代码;学术界的可以看特定领域的论文，为解决问题而想发论文。无论哪者，都需要知识过硬，以及较强的编码能力，因此很能考察和锻炼水平。经过这个阶段以后，可以说是踏入AI领域的门了。“师傅领进门，修行在个人”。之后的路就要自己走了。
五、世界十大人工智能先锋实验室
谷歌旗下实际上有两家互相独立的人工智能实验室，谷歌人工智能实验室负责谷歌自身产品相关的AI产品开发，大名鼎鼎的第二代人工智能系统TensorFlow就是在这里诞生的。
DeepMind是一家英国的人工智能公司，由人工智能研究者兼神经科学家DemisHassabis等人联合创立，2014年被谷歌收购。前段时间举世闻名的AlphaGo就是这家公司的成果。现在他们已经教会了计算机玩49种不同的电子游戏。
微软拥有自己的移动操作系统、翻译、地图、搜索等业务，其在人工智能上的研究和应用轨迹同谷歌十分相似。其亮点在于旗下分别定为智能助手和情感交互的小冰和小娜，目前小娜和小冰的对话水平已经属于语音助手界的顶级水平。
艾伦人工智能研究院是由微软的联合创始人PaulAllen建立的，致力于对AI的研究。目前主要专注于四个项目的研究：名为Aristo的机器阅读与推理程序，SemanticScholar的语义理解搜索程序，Euclid的自然语言理解程序，和Plato的计算机视觉程序。
Facebook现在可不单纯是一家社交网站了，其在技术方面的研究同样很前沿。Facebook需要由机器学习来对用户在NewsFeeds中看到的内容等大量信息进行自动管理。目前Facebook在AI领域的应用主要有语言翻译、强大的个人数字助理“M”和图像、视频分析程序等。
丰田实验室近期将收购发明双足机器人Atlas的波士顿动力。这个实验室既关注无人驾驶领域也在机器人领域有了相当大的进展。丰田实验室的主要制造成果有丰田生活辅助机器人(HSR)，丰田KiroboMini机器人等。
Uber在去年也建立了自己的研发中心，希望在自动驾驶领域有所突破。5月底Uber的自动驾驶汽车刚刚获准进行无人驾驶汽车的实验。Uber先进科技中心的很多研究者是卡内基梅隆大学挖来的著名学者和研究人员。
亚马逊并没有为人工智能单独成立一个实验室，但其云服务部门AWS已经对云服务有了深刻的应用，亚马逊启用了一个叫“亚马逊机器学习”(AmazonMachineLearning)的服务，用于数据的处理和存储，来同微软和谷歌竞争，亚马逊Kiva机器人则可以提高仓储中心的工作效率，近期旗下的AlexaInternet还推出了一款叫Echo的智能音响兼语音助手。
IBM最近的超级电脑Watson安装有IBM研发的“语气分析工具”(ToneAnalyzer)。这一工具可以对人类的书写文字进行智能识别，识别出其中的高兴、悲伤等情绪。
现在，本田已有四家技术研发中心，研究领域涉及计算科学、计算机视觉、人工智能、机器人等多个方面。硅谷研发中心主要关注于车联网、大数据、语音识别等领域。
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