大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下人工智能 分级的问题，以及和人工智能 级别的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！
本文目录
大家对以后生活的人工智能怎么看？
我想，人工智能对于人类以后的生活和发展来说，所起到的作用将是积极的。人工智能可以大大简化人类的工作内容和减轻劳动强度，对提高工作效率以及加快人类发展进程等方面都具有重要作用。
人工智能的到来，可以让人类有更多的时间享受生活，也有更多的精力投入到科技的研发上面去。同时，人工智能也能给我们的思想带来很大进步，精密的逻辑运算可以让我们能以最小的代价取得最大的成果。
只不过，人们总担心人工智能会给人类带来毁灭性打击，我想这也不是完全没有道理的，它就像个番多拉盒子，可能一打开，人类就完了。。。
人工智能能否替代人工审核？
未完全取代人工，目前只是通过人工智能进行初步审核，二次审核还是需要人工进行。尤其是在广电传媒行业，鉴黄鉴暴，政治敏感等等，是需要长期训练的，现在主要还是依靠有经验的审核专家。
目前大部分视频公司都是采取技术+人工的模式，技术在这里面的作用主要是清除明显违规的有害内容，而一些模糊的内容，需要通过人工的方式进行。虽然不能完全替代，但意义却是非常重大的。假设有一万个视频，如果是纯人工的话，这些视频全部都要看；而技术+人工的话，技术能确认9990个视频，人工只需要对剩余10个视频进行确认即可——这对于公司而言，大大降低了成本，因为以前或许需要配备上百个审核人员，现在或许只需要配备十几个就够了。现在技术层面相对比较成熟了，比如有些技术能提供涉黄、涉政、暴恐、广告等数十大类上千小类的有害内容智能识别过滤服务。
就目前来说，市场上基于先进的人工智能技术，精准高效识别各类场景涉政、色情、辱骂、违禁、垃圾广告等违规内容，提前防御内容风险，提升用户体验，基本满足以下产品功能：
1、涉政文本识别
精准识别各类场景中涉政人物、政治事件、宗教、反动分裂，以及恐怖主义等违规文本。
2、色情文本识别
精准识别淫秽、污秽、色诱、文爱等涉黄内容，支持重度色情、轻度色情分级。
3、辱骂文本识别
精准识别各类场景中含有污辱、谩骂、诋毁等辱骂内容。
4、违禁文本识别
精准识别赌博、刀枪、毒品、造假、贩假等违规内容。
5、广告导流
精准识别利用微信号、手机号、QQ、二维码等开展违法垃圾广告内容。
6、垃圾内容识别
精准识别水贴、刷屏、无意义等垃圾内容，实现智能反垃圾。
主要应用在直播弹幕、社交、消息、商品评论、个人主页、发帖评论等领域。
什么是“PanTum Detect泛肿瘤人工智能检测技术”？
据世界卫生组织报道，人体共有122种癌症。癌症的形成，是从轻度病变开始，逐渐发展演变成中度病变、重度病变、原位癌、早期癌，直至晚期癌症。
目前，大多数癌筛检测技术只能检测局部癌症，而且须在癌症形成以后，对其释放的特定肿瘤标志物进行检测。
由于癌前病变阶段，几乎没有肿瘤标志物，因此，无法检测癌前病变。
原位癌和早期癌阶段，只有极少量的肿瘤特异性标志物释放到血液中，难以检测出来。
等到癌症发展到中、晚期，才有足够量的肿瘤标志物释放到血液中，各种检测技术才可能发挥作用。
这种被动等待癌症形成后，再滞后检测肿瘤标志物的方法，被称为“被动检测方法学”。
今天，德国PanTum泛肿瘤人工智能检测技术在检测方法学和检测标志物两方面均取得了历史性突破。
PanTum检测方法学的突破：是人类首次借助人体免疫系统巨噬细胞高精度的“侦察”功能和主动吞噬功能，通过检测巨噬细胞主动吞噬的肿瘤标志物样本，实现了在肿瘤形成发展各个阶段高灵敏度的检测。
由于巨噬细胞是免疫系统抗原递呈细胞，具有三大特性，以致PanTum检测技术完全颠覆了“被动检测方法学”：
1.巨噬细胞在癌前病变阶段就能主动吞噬病变组织的相关标志物，超前完成样本富集，因此，PanTum检测技术可量化检测癌前病变阶段的病变水平。
2.巨噬细胞能够到达全身所有病变组织，因此，PanTum检测技术可一次检测全身所有肿瘤和病变组织。
3.巨噬细胞具有极高的灵敏度，因此，PanTum检测技术灵敏度高达97.5%。
PanTum检测标志物的突破：上世纪九十年代德国癌症研究中心Coy研究员与其导师ZurHausen教授，在进行X染色体基因组测序工作过程中发现并验证了Apo10和TKTL1与所有肿瘤的恶性程度呈正相关，由此诞生了人体所有肿瘤共性标志物。
Apo10是DNaseX的一段抗原表位，DNaseX在细胞凋亡过程中起关键作用。肿瘤细胞中其活性受到抑制，但大量表达并在肿瘤细胞中积累，可作为肿瘤细胞或凋亡受阻细胞的标志物。Apo10检测值增高预示肿瘤或增殖性疾病的形成。
TKTL1主要调节糖酵解代谢途径，在恶性肿瘤细胞中呈现高表达，与肿瘤的侵袭、转移以及预后有密切关系。TKTL1检测值增高预示肿瘤恶性程度的增高。
德国DualeMedizin医院基于PanTum检测技术的多年应用，创立了《肿瘤病变程度AP-T分级标准》，该标准将组织病变程度的极高可能性，用Apo10与TKTL1相加之和得到的AP-T数值进行量化表达，在实际应用中，医生需要对Apo10、TKTL1、AP-T数值进行综合分析，并结合其他检测、检查技术进行综合评估。
PanTum检测技术已取得欧盟CE认证。2019年进入中国香港，2020年在广州中山大学附属肿瘤医院、北京医院等多家医疗机构开展临床应用研究，即将在中国广泛应用。
人工智能的基础书籍有什么推荐？小白一枚，谢谢？
什么是人工智能？
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。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。
人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。
1-learningopencvlearningopencv的作者是garybradski和adriankaehler，两位都是opencv库的发起人。其中，bradski是斯坦福大学人工智能实验室的顾问教授kaehler在20142016年间做过magicleap副总裁。本书适合对计算机视觉和图像处理有基本了解的人群，通过本书能更好地了解opencv如何让编程任务更容易。
两位作者将众所周知的算法编码成可调用的函数库，可以用来完成更复杂的任务。当然，这也作为一本用户手册，目录结构清晰，遇到问题时可进行查阅。这本书的中译本叫《学习opencv》
2-artificialintelligence:amodernapproachartificialintelligence:amodernapproach是人工智能领域经典教材，作者是stuartjonathanrussell和peternorvig。russell是加州大学伯克利分校的计算机科学教授，已发表超过100篇关于通用人工智能的论文norvig是googleresearch主管，aaaifellowacmfellow。本书提供了现代技术中关于人工智能理论与实践最全面和前沿的介绍，通过智能决策、搜索算法、逻辑推理、神经网络和强化学习等方面来介绍最先进的人工智能技术，推荐给对人工智能感兴趣的专业研究人员。
3-AlgorithmsofIntelligentWeb作者是HaralambosMarmanis和DmitryBabenko，前者是用机器学习解决工业问题的先驱，后者参与设计了用于银行保险和供应链管理的应用程序
本书会让你学会该如何捕获、存储和构建网络中的用户数据，并通过数理统计、神经网络和深度学习等方法实现数据分类，进而构建推荐系统。本书还提供了如在线广告的点击预测等案例分析，附有相关代码。市面上比较多的是第2版，第一版封面是蓝白配色，第二版变成了黑白。中译本名叫《智能web算法(第2版)》定价69元。这本书的作者是danjurafsky和jamesh.martin，两人都是斯坦福大学语言学系和计算机科学系教授。
本书涵盖了经典自然语言处理、统计自然语言处理、语音识别和计算语言学等方面。聊天机器人、智能问诊和对话系统等等让语音和语言处理成为21世纪最令人兴奋的一个研究内容。本文采用统计学方法和其他机器学习算法，通过实例来说明各种方法的相对优势和不足，分别涉及序列标注、信息提取、智能问答、语音识别和语音合成等多个前沿研究方向。对于语音学领域专业人员，这是一本重要的参考书籍。中译本的书名丢掉了“语音”，叫《自然语言处理综论》，人民邮电出版社有英文影印版《语音与语言处理》。好像都不太容易买到。
4-ProgrammingGameAIbyExample作者MatBuckland
本书是游戏人工智能方面的经典之作，畅销多年，主要讲述如何使游戏中的角色具有智能，先介绍了游戏角色的基本属性及常用数学方法，接着深入探讨游戏智能体状态机的实现，提到了图在游戏中的用途及各种不同的图搜索算法，还以lua脚本语言为例来介绍了游戏脚本语言的优点。综上，本书适用于对游戏ai开发感兴趣的爱好者和游戏ai开发人员。有中译本，定价79元，容易买到。
5-FoundationsofStatisticalNaturalLanguageProcessing作者是ChristopherD.Manning和HinrichSchütze，两人都是斯坦福大学教授
这是国内外多所著名大学的计算语言学教材，全面系统地介绍了统计自然语言处理技术。本书涵盖的内容十分广泛，包括了构建自然语言处理软件工具将用到的几乎所有理论和算法。全书的论述过程由浅入深，从数学基础到精确的理论算法，从简单的词法分析到复杂的语法分析，适合不同水平的读者群的需求。中译本《统计自然语言处理基础》由电子工业出版社出版，定价55元，易断货。
6-Patternclassification作者是RichardO.DudaPeterE.Hart和DavidG.Stork，其中Duda是圣何塞州立大学名誉教授
本书是模式识别和场景分析领域的经典著作，第1版出版于1973年，2000年的第2版保留了第1版的关于统计模式识别和结构模式识别的主要内容以外，还新增了许多近25年来的新理论和新方法，其中包括神经网络、机器学习、数据挖掘、进化计算、不变量理论、隐马尔可夫模型、统计学习理论和支持向量机等。中译本《模式分类》定价59元，某东某宝某当等等都有售。
7-NeuralNetworksforPatternRecognition作者和我们前边提到的模式识别与机器学习一样，也是ChristopherBishop，爱丁堡大学计算机系教授
从统计模式识别的角度来看，这本书完整地介绍了前馈神经网络。本书在介绍基本数学知识后，研究了概率密度函数的建模方法以及多层感知机和径向基函数网络模型的性质和优点，还提到了误差函数的主要算法、神经网络调参技巧及贝叶斯技术的应用。本书的目标人群为涉及神经计算和模式识别领域的相关研究人员。
8-DesignPatternsinJava作者是StevenJohnMetsker和WilliamC.Wake，其中Metsker是DominionDigital公司的管理顾问，擅长运用面向对象技术构建结构清晰功能强大的软件系统
本书通过一个完整的java项目对经典著作designpatterns一书介绍的23种设计模式进行了深入分析与讲解，实践性强，却又不失对模式本质的探讨。本书创造性地将这些模式分为5大类别，以充分展现各个模式的重要特征，并结合uml类图与对应的java程序，便于读者更好地理解。同时本书给出了大量练习及参考答案，使读者印证比较，寻找不足。中译本《java设计模式》出版于2007年，定价49元，似乎同样严重断货。
9-NaturalLanguageProcessingwithPython作者是StevenBirdEwanKlein和EdwardLoper，三人分别是墨尔本大学软件工程系副教授爱丁堡大学语言技术教授和宾夕法尼亚大学博士
本书基于自然语言工具包nltk库，不要求读者有python编程的经验。内容按照难易程度顺序编排，先介绍了语言处理的基础，讲述如何使用小的python程序分析感兴趣的文本信息；接着讨论了结构化程序设计，以巩固前面几章中介绍的编程要点；然后介绍了语言处理的基本原理，包括标注、分类和信息提取等；进而再介绍了句子解析、句法结构识别和句意表达方法和如何有效管理语言数据。后记部分简要讨论了nlp领域的过去和未来。综合评价，本书是自然语言处理领域的一本实用入门指南。国内有中译本和英文影印本，都叫《python自然语言处理》，中译本定价89元。
10-PracticalCommonLisp作者是PeterSeibel，加州大学伯克利分校教授
本书是一本不同寻常的commonlisp入门书，介绍了作者的学习经历，分别讲述了各种基础知识，主要包括：repl及commonlisp的各种实现、s-表达式、函数与变量、标准宏与自定义宏等，然后通过9个章节详细介绍了几个有代表性的实例，包含如何构建垃圾过滤器、解析二进制文件、构建id3解析器，以及如何编写一个完整的mp3web应用程序等内容。本书适合commonlisp初学者及对其感兴趣的相关人员。中译本《实用commonlisp编程》定价89元，各大电商平台都有，偶尔断货。
11-科普类科普类的书，应该看那些呢，这一类书实在是太多了。
《浪潮之巅》作者吴军博士
李开复的书《人工智能：李开复谈ai如何重塑个人、商业与社会的未来图谱》
李彦宏的书《智能革命:迎接人工智能时代的社会、经济与文化变革》
周鸿祎的《智能主义：未来商业与社会的新生态》
吴霁虹的《未来地图:创造人工智能万亿级产业的商业模式和路径》
《AI：人工智能的本质与未来》，玛格丽特·博登老太太写的，她是英国萨塞克斯大学认知和计算机科学学院第一任院长，从1997年起，她就是该系认知科学研究教授。“她拥有医学科学、心理学、哲学等学科背景，并能够将这些学科的理论融会贯通，与自己对人工智能的研究相结合。她被誉为是“人工智能领域的女性牛人”。
12-《世界著名计算机教材精选·人工智能:一种现代的方法(第3版)》这是一本教材，也可以说是最权威、最经典的人工智能教材，已被全世界100多个国家的1200多所大学用作教材。900多页的大部头，很耐看，关于人工智能技术的都囊括在里面了，想往这块发展的一定要看这本
13-《深度学习》这是由全球知名的三位专家IanGoodfellowYoshuaBengio和AaronCourville撰写的书，是深度学习领域奠基性的经典教材，全书500多页
14-自己动手写神经网络机器学习与人工智能参考书基于java语言撰写。
15-InformationTheory：InferenceandLearningAlgorithms比较深
首先你得有语言基础，其次有数学基础，人工智能的基础语言是python
16-PreparingfortheFutureofArtificialIntelligence为人工智能未来做好准备这份白皮书发表于2016年10月。它介绍了人工智能目前在社会中所处的状态以及其在经济中所发挥的作用。它也提出了关于人工智能的短期和长期愿景的问题。这份白皮书绝对值得一读，因为它不仅时间非常近，而且其信息源非常权威。美国国家科学技术委员会旗下的机器学习和人工智能小组委员会是该白皮书的主要作者。
17-ArtificialIntelligenceasaPositiveandNegativeFactorinGlobalRisk作为全球风险中积极因素和消极因素的人工智能该白皮书的作者是eliezeryudkowsky，其得到了machineintelligenceresearchinstitute的赞助。这份白皮书研究了人工智能如果像现在这样继续高速发展可能在未来造成的多种后果。因为我们还不知道人工智能将向哪个方向发展，所以我们也不清楚其所带来的影响哪些是积极的、哪些是消极的；因此yudkowsky同时研究了这两个方面。
18-LearningtoTrustArtificialIntelligenceSystems学习信任人工智能系统在这份白皮书中，我们可以看到我们总是会不得不面对新的先进技术，而且最终我们会认识到这些技术将能够以这样或那样的方式使我们的生活更好。这份白皮书认为人工智能（ibm喜欢称其为「增强智能（augmentedintelligence」）也是这样。人工智能将会越来越多地出现在我们的生活之中，我们会适应它，我们的生活也将因为它而变得更加美好。这份人工智能白皮书的作者是guruduthbanavar博士，他是ibm研究院的副院长以及认知计算部门的首席科学官。
19-DisruptionAhead德勤联合ibm专门投入资源做了此份报告，让各种商业与个人能用到这一技术。在此白皮书中，你会学到他们如何做人工智能，期待的收获是什么，以及期待什么时候发生文中提到的里程碑。在读此报告时，你会学到大量watson的工作机制以及目前是如何部署机器的。里面也有如今的使用案例。
20-ArtificialIntelligence,Robotics,PrivacyandDataProtection人工智能机器人隐私和数据保护这个主题是欧盟在马拉喀什的一场会议上讨论的，此白皮书于今年10月发布，主题集中在随着人工智能和机器人的崛起，为什么开始讨论数据保护和隐私问题如此重要。因为这些计算机像超级计算机一样有着前所未有的能力，也因为随着技术进一步发展我们需要现在就开始考虑如何保护地球上每个人的数据与隐私。
21-TheNewWaveofArtificialIntelligence人工智能新浪潮由evry发布的此份白皮书是来教育读者为什么新的人工智能公司要通过升级旧的人工智能概念来进行变革？为什么它们要在众多产业使用人工智能技术创造全新的未来？观测为什么、什么时候来创造人工智能商业非常的重要，即使最后结果与旧商业一样，你也需要从头开始做人工智能。在你使用一项完全不同的技术时，整个流程是独一无二的。
22-ThinkStats关于概率与统计学的初阶介绍类书籍
这本书主要是介绍一些可以用来处理实际数据和讨论相关问题的基本方法。这本书讨论了一个基于美国国家卫生研究院（nationalinstitutesofhealth）数据的实际案例，来开展相关话题和知识点的讨论。这本书鼓励读者们去做一些基于真实数据集的project。
23-ProbabilisticProgramming&BayesianMethodsforHackers《贝叶斯方法:概率编程与贝叶斯推断》这本书相比于数学更注重与对贝叶斯方法论（bayesianmethod）和概率性编程的理解。
好了，文章到此结束，希望可以帮助到大家。
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