1. AI人工智慧在2020年的7個發展趨勢

隨著對其他AI應用程序需求的增長，企業將需要投資有助於其加快數據科學流程的技術。然而：實施和優化機器學習模型只是數據科學挑戰的一部分。
實際上，數據科學家必須執行的絕大多數工作通常與ML模型的選擇和優化之前的任務相關，例如特徵工程-數據科學的核心。以下是2020年AI需要注意的一些趨勢：
1.人工智慧和更好的醫療保健
人工智慧實際上將改變患者的治療方式。AI可以在更短的時間內以較少的成本執行許多任務，並簡化了患者，醫生和醫院管理人員的生活。MRI，X射線機和CT掃描儀的功能無可爭議。機器人醫生正在通過使手術更清潔，更精確來逐步佔領手術現場。與皮膚科專家相比，人工智慧已經能夠更准確地檢測皮膚癌，因此通過賦予人工智慧，疾病檢測將更加准確。
2.量子計算將向人工智慧附加費
2020年值得關注的另一趨勢將是量子計算和AI的進步。量子計算有望徹底改變計算機科學的許多方面，並有望在未來增強AI。它旨在極大地提高我們生成，存儲和分析大量數據的速度和效率。這對於大數據，機器學習和AI認知可能具有巨大的潛力。通過大幅度提高篩選速度並理解海量數據集，人工智慧和人類應會受益匪淺。它甚至可能引發新的工業革命。只有時間會給出答案。
3.計算機圖形學將從人工智慧中受益匪淺
2020年值得關注的趨勢之一將是在計算機生成的圖形中使用AI的進步。對於更逼真的效果（例如在電影和游戲中創建高保真環境，車輛和角色）而言，尤其如此。在屏幕上創建逼真的金屬副本，木材或葡萄皮的暗淡光澤通常是非常耗時的過程。對於人類藝術家，它也往往需要大量的經驗和耐心。各種各樣的研究人員已經在開發新方法來幫助AI做繁重的工作。AI正在用於改善光線追蹤和柵格化等功能，以創建一種更便宜，更快捷的方法來渲染計算機游戲中的超真實感圖形。維也納的一些研究人員在藝術家的監督下，他們還在研究部分或全部自動化流程的方法。使用神經網路和機器學習從創建者那裡獲取提示，以生成示例圖像以供批准。
4. AI和Deepfake變得更加真實
Deepfakes是近年來出現了巨大進步的另一個領域。2019年，許多社交媒體網路都傳播了大量的虛假信息。但是隨著時間的流逝，這項技術只會變得更加復雜。這為可能在現實世界中損害或破壞人們聲譽的一些令人擔憂的後果打開了大門。隨著Deepfake越來越難以與真實錄音區分開來，我們將來如何判斷它們是否為假冒產品？這非常重要，因為深造品很容易被用來散布政治錯誤信息，公司破壞甚至是網路欺凌。谷歌和Facebook一直試圖通過發布數千個Deepfake視頻來教導AI如何檢測它們來克服這一問題。不幸的是，似乎他們有時也難過。
5.人工智慧和自動機器學習（AutoML）
數據預處理，轉換AutoML具有執行ETL任務的能力，很可能在2020年變得更加流行。AutoML技術可以自動進行模型選擇，超參數優化和評分，而其他雲提供商已經提供了「自動駕駛」替代服務。
6.人工智慧和聯合機器學習
早在2017年，Google引入了分布式學習的概念，該方法使用分散的數據對模型進行部分或全部訓練。考慮考慮在計算機上訓練基準模型，然後將模型交付給最終用戶，最終用戶可以訪問數據（在他的手機，筆記本電腦，平板電腦上），這些數據用於微調和個性化模型。一旦基線模型滿足某些要求，就可以將模型交付給客戶端，客戶端最終將對其進行培訓，而無需與外部參與者共享任何用戶數據。
7.人工智慧和安全性高級生物識別服務
人工智慧人工智慧已成為我們生活的基本方面，並通過機器展示了智能。當與生物認證數據一起使用時，它可以提供真正的認證解決方案，從而使網路罪犯難以上當。AI正在增強生物識別ID驗證，以提高安全性。的確，將來可以確定一個人是否受到創傷或憤怒。到2020年，這一創新技術將以可靠和更高的精度得到擴展。

2. 人工智慧產業將尋求哪三方面的突破

未來將扎實推進理論發展，加強新技術整合能力

如今，「智能+」社會已步步臨近，社會各界也正積極勾勒未來社會圖景。國外人工智慧巨頭動作不斷，在基礎技術、應用領域方面都有諸多突破，可以總結為三點：基礎研究能力強、跨界創新密集、人才紅利持續發揮。

第一步，到2020年，人工智慧總體技術和應用與世界先進水平同步，人工智慧產業進入國際第一方陣，成為我國新的重要經濟增長點；第二步，到2025年，人工智慧基礎理論實現重大突破、技術與應用部分達到世界領先水平，人工智慧產業進入全球價值鏈高端，成為帶動我國產業升級和經濟轉型的主要動力，智能社會建設取得積極進展；到2030年，人工智慧理論、技術與應用總體達到世界領先水平，我國成為世界主要人工智慧創新中心，人工智慧產業競爭力達到國際領先水平。

專家認為，要想讓機器人滲透到人們生活，真正實現智能社會，一定要把相應的基礎設施建設好，建立知識庫、大資料庫、面向各類具體問題的智能系統等。「這不僅要有技術，還涉及整個社會體系、服務體系和治理體系等。」業內人士呼籲，要加快機器人向各領域的應用，實現人機協調、跨界融合、共創分享，營造有利於機器人發展的良好生態。

瑞銀研究報告顯示：至2030年AI每年將為亞洲貢獻經濟價值高達1.8萬億至3.0萬億美元，將對金融服務、醫療保健、製造、零售和交通等行業產生巨大影響。這些行業加起來，相當於目前亞洲GDP的三分之二。

據統計，2000至2016年，中國人工智慧企業數量累計增長1477家，融資規模達27.6億美元。其中，2014至2016年三年是中國人工智慧發展最為迅速的時期。這三年裡新增的人工智慧企業數量占累計總數的55.38%。另據艾瑞咨詢公開數據，中國人工智慧產業規模2016年已突破100億元。

面對優勢，還需戒驕戒躁；面對補足，還需踏實補強；我國應在人工智慧產業發展的浪潮中爭當「弄潮兒」。

未來已來，當時代的鍾聲緩緩敲響，新科技革命和產業變革將是最難掌控但必須面對的不確定性因素之一，抓住了就是機遇，抓不住就是挑戰，必須在日新月異的科技大變革中、在國際合作與競爭的征程中加速前進。

3. 什麼是Ai人工智慧名片

現在AI人工智慧名片太多了，主要是在2018年隨著人工智慧技術的快速發展，內大規模的爆發出來，但是大容多都參差補齊。但是像壹脈AI智能名片、加推這些會相對完善，使用更多一些，可以多了解，適合自己的就是最好的啦~~喜歡請點贊，感恩。

4. 在AI人工智慧和5G的到來，對建築設計有什麼影響

拋磚引玉。無論建築設計是否會搭載人工智慧，作為傳統建築設計師也只能是高新技內術的使用者，而不是容高新技術的開發者，我們的能力和工作性質沒有大的變化，自然這個行業也不會發生多大變化。參考從手繪設計圖紙到CAD機圖圖紙，再暢想BIM、VR、AI，都是工具的更新，設計師與同事、與甲方、與項目之間的鏈接會更加直觀緊密迅速透明，就像從發郵箱到聊微信的加速度，我預感是建築設計師將來的工作節奏會越來越快，設計精度更加細致，對即興表達的能力要求更高，與甲方交互的效率會更頻繁，受甲方干預更多，因為工作性質沒有改變。

5. 怎樣製作AI人工智慧

一個普通聊天機器人需要大量語言訓練。有兩種做法，（對於中文）傳統的是對一段文字進行分詞，然後進行主謂賓分析，接著通過資料庫中有的句型模式進行匹配，取得匹配高的幾個，查找對應回答句型並根據原有文本聯想填詞。現代一般通過大規模語料訓練，現成一個大的概率表，再得到回答映射概率表，最後自動完成聊天。對於小黃雞之類的程序，是根據傳統ALICE程序對句式學習的產物。
流程：
語料－－－分詞（中科院ICTCLAS庫）－－－語法分析／概率分析（聚類，N－gram）－－－句型模式匹配（模板匹配）／隱馬可夫鏈，神經網路－－－概率分析（N－gram）／句型選用－－－句子生成
例子：
今天去哪吃飯啊？－－－今天／去／哪／吃飯／啊／？－－－去：去，到，在；吃飯：吃，用餐；今天：（時間）；啊：（語氣助詞）；哪：（疑問）－－－匹配語料：到哪裡吃？外婆家／去什麼地方吃飯？就在樓下小飯店吧／在哪吃飯呢？我們去學校食堂吧／中午去哪裡用餐？不知道啊。－－－哪裡》外婆家；什麼地方》樓下／小飯店；哪》學校／食堂；哪》不／知道；聚類後：外婆家，小飯店，食堂是吃飯的地方，不知道是另一種回答－－－系統需要根據上下文語境變數識別，比如上文出現了某地方A－－－去A－－－加工美化：我們去A吃飯吧。

6. 人工智慧未來發展趨勢怎樣

誕生1940s-1950s
1950 阿蘭·圖靈（Alan Turing）發表論文《COMPUTING MACHINERY AND INTELLIGENCE》，預言創造出具有真正智能的機器的可能性，提出圖靈測試：如果一台機器能夠與人類展開對話而不能被辨別出其機器身份，則稱這台機器具有智能。圖靈測試是人工智慧哲學方面第一個嚴肅的提案。
1951 馬文·明斯基（Marvin Minsky）和迪恩·愛德蒙（Dean Edmunds）打造了第一個人工神經網路。
1956 約翰·麥卡錫（John McCarthy）在達特茅斯會議上首次提出「AI」術語。此次會議也被視為人工智慧正式誕生的標志。
發展1950s-1960s
1956年，達特茅斯會議之後的十幾年是人工智慧的黃金年代。
1957 弗蘭克·羅森布拉特（Frank Rosenblatt）提出感知器「perceptron」，成為後來許多神經網路的基礎。
1958 約翰·麥卡錫（John McCarthy）開發編程語言Lisp，至今Lisp仍是人工智慧研究中最流行的編程語言。
1959 約翰·麥卡錫提出「AdviceTaker」概念，這個假想程序可以被看作第一個完整的人工智慧系統。
1964 丹尼爾·鮑勃羅（Daniel Bobrow）開發了一個自然語言理解程序「STUDENT」。
低谷1960s-1970s
20世紀60年代中期，人工智慧開始遭遇批評，研

7. 人工智慧都需要什麼技術

人工智慧需要的語音識別、圖像識別（人臉識別、OCR等）、模式識別、機器人、自然語言處理和專家系統等，希望可以幫到你。

8. 人工智慧AI時代，大學里哪些專業將會被替代

時代總是在不斷發展進步，

我們也在逐漸變得搞基高級，

隨著科技進步，

人工智慧（AI）發展勢頭真心猛，

讓整日沉迷書本日漸消瘦的我們越來越恐慌。

先有李世石被阿爾法狗慘虐，

後有「無人駕駛」汽車的問世。

以後，

還有眾多未來將被人工智慧所替代的東西，

出行、點餐、談戀愛......

當然，也包括我們的專業！

你沒聽錯，接下來就讓小優給你分析一下，

那些最有可能被人工智慧所替代的專業：

1、建築學

假如有了AI，建築學的同學實在是值得喜極而泣！

喜啥？

AI代替了人工，建築學的單身汪們，終於有機會去相親啦！

不用再和工地長相廝守，有老婆老公男朋友女朋友的也可以隨意地約會啦！

泣啥？

似乎......你們也許或許大概可能要失業了吧！

2、會計學

雖然，目前的會計學是一門萬金油專業。但幾年之後AI在經濟領域更加智能化呢？會計的工作性質就是搜集信息和整理數據，在這方面，人工智慧明顯擁有更高的效率和准確率。據小道消息透露，目前四大會計事務所已經相繼推出了自己的「財務智能機器人」方案，以後......想想就?得慌！

會計學的小夥伴們，你們也許該為自己找找未來的出路了。

3、行政管理

做公務員很了不起？每天喝茶看報紙很愜意？

錯啦，其實在很多政府部門，行政崗位工作者要處理很多嚴謹、繁瑣的工作，需要一個人有很好的服從性和思維的縝密性。不過想想看，這些工作讓更加理性、好管理的AI機器人來做似乎更適合。

4、人力資源

一部《獵場》火了一個特殊的行業和工種――HR，大家都覺得這個工作很絢很酷，充滿刺激與挑戰，能夠在談笑風生間決定他人的職場生死。但是將來呢，篩選簡歷、信息搜集、薪酬體系管理、人才素質測評......很多工作內容都可以交給AI來做呢!和鄭秋東同行的小夥伴們未來就業形勢不容樂觀呀！

5、外語專業

目前，機器的文字翻譯能力已經日益趨於完善、成熟。經過時間的不斷優化只會更加出色。未來，或許會出現一個精通多國語言的AI機器人代替你在客戶、外賓面前同聲傳譯哦！

6、音樂專業

現在，已經有很多國內人的科學家打造出了能夠唱出美妙歌聲的智能機器人，甚至會有與旋律相匹配的肢體動作。並且，人工智慧不需要擔心壞嗓子、變聲期等各種人體不確定因素，只要有電、不出故障，就可以一直唱、一直唱、一直唱......每天辛苦吊嗓子，也許都比不上AI調出來的完美聲線......

不說了，心疼學音樂的小夥伴們。

7、新聞專業

新聞專業的小夥伴一般有兩條擇業選擇：記者、編輯，雖然現在新媒體時代出現了很多新的職業，但是總歸不會離開這兩條傳統的主線。作為一個講求時效性和真實性的行業，未來的AI也許會比人類更快、更准確地播報新聞，並且可以對一些諸如戰爭、地震、火山噴發等高危情況進行報道，不會有任何生命危險。和血肉之軀的我們相比，真的有很大的優勢。

8、法學

未來人工智慧高度發達的時候，一個AI法官可以存儲來自全世界的法律、案件信息，能夠對一個復雜案件做出公正、沒有任何私人情緒的審判，這對一個講求公平、正義的行業，能夠快速理性思考、存儲巨量信息的AI也許比人類更適合。

說了這么多，是不是有一種想要轉專業的沖動？

但是你千萬不要沖動，這樣的念頭想想就罷了。

小優覺得，你可能會憂慮自己的專業會不會被AI取代？但事實上，人工智慧畢竟還只是人類創造出來的一種機器人表現形式，它再智能、再聰明，都沒有人類所具備的思想和靈魂，但是你有，這就是你和AI之間最大的不同。

所以，不要想著自己專業沒有用，也不要想著換專業了。我們要去考慮的是：如何成為一個有著獨立思考能力的人，打造自己獨一無二的屬性。只有這樣，你才能夠走在人工智慧的前面，永遠不會被取代！