一、人工智能和医生诊断的优缺点分别是什么

1、人工智能和医生诊断的优缺点，分别是：常规诊断人工智能识别快速快，准确率相对较高。缺点是对新发病例无法识别，需要人工诊断。

2、医生诊断的优点是诊断成功率高。缺点是速度较慢。

二、人工智能的专家系统之父是谁

1、计算机之父冯·诺依曼，人工智能之父马文·明斯基。

2、冯·诺依曼，原籍匈牙利，布达佩斯大学数学博士。20世纪最重要的数学家之一，在现代计算机、博弈论、核武器和生化武器等领域内的科学全才之一，被后人称为“计算机之父”和“博弈论之父”。

3、马文·明斯基是“人工智能之父”和框架理论的创立者。和麦卡锡一起在1956年发起“达特茅斯会议”并提出人工智能概念的计算机科学家马文·明斯基被授予了1969年度图灵奖，是第一位获此殊荣的人工智能学者。

三、人工智能行业需要哪些专业人员

1、人工智能领域的研究跨度较广，包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。其中，现阶段需求量最大的3个领域分别是语音识别、图像识别和自然语言处理。

2、这些工作的共同点是都需要大量数据和深度学习功能。因此，算法策略和数据分析称得上是人工智能的两大核心岗位。

3、算法工程师主要有视频算法工程师、图像算法工程师和音频算法工程师。“如果把AI看作学生，算法工程师就是老师。”旷视科技市场部负责人谢忆楠说。算法工程师的任务是制定一套合理的算法逻辑，让AI快速、准确地习得某个指令。这个职位需求的基本技能是编程，因此需要很强的逻辑思维能力。

4、人工智能深度学习的基础是大量的数据输入，数据分析师要做的不仅是获取海量数据，还要从数据中找出规律，给出解决方案。可以说，“算法工程师给的是学习方法，数据分析师负责提供教材。”数据分析的另一个岗位是数据标注。大规模的数据里难免会出现“污染”数据，但AI不能自己判断输入数据的正误。“如果输入1000张照片并告诉AI这是猫，但其中混入了一张狗的照片，那么AI会强制认为这是猫。”谢忆楠说，这时候就需要数据标记将错误信息剔除。

5、除了这两类核心的研发岗位，AI行业还需要大量应用型人才。AI是一门技术，最终落实成产品才能具备商业价值。解决方案是未来比较有潜力的岗位。因为未来AI会和许多行业结合，如何把AI核心技术和行业需求绑定是一个很大的考验。因此，制定解决方案的不仅要了解AI技术本身，还要了解哪些行业对AI有需求。

四、专家知识库是人工智能吗

因为专家知识库是专家系统的核心之一，其主要功能是存储和管理专家系统中的知识，主要包括来自书本上的知识和各领域专家在长期的工作实践中所获得的经验知识，专家系统已广泛应用于化学、电子学、医学、地质学等众多领域。专家系统是人工智能领域的一个分支。

五、人工智能的参与者

领域专家是在特定区域或者领域具有渊博知识和丰富经验的人。他们在特定领域具有最好的经验，这些经验可以转化输入到专家系统中。专家系统中知识库的核心内容就是源自于领域专家的知识和经验。专家系统拥有这些领域专家的知识和经验，同时用这些知识和经验来解决问题，就像领域专家解决问题一样。专家系统本质的结果，就是要创建出虚拟化复合型的领域专家，将现实中的专家解脱出来。

知识工程师是善于设计、构建、测试专家系统的人，负责为系统选择合适的任务，并就如何解决特定问题和领域专家进行互动。专家系统的最初核心构建是由知识工程师和领域专家共同配合完成的。知识工程师通过已经掌握的知识表达方式将领域专家的知识经验进行抽象表达，并储存起来使用；而这个过程中，领域专家则负责源源不断的将自身已经积累的知识和经验提供给知识工程师。

程序员负责编程，用计算机能接受的术语描述领域知识。程序员是将知识用编程语言表达出来的人，通过编码的方式将知识经验串接起来，让机器拥有类似专家的知识和经验，并能接受问题输入、产生问题输出。

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