1. AI人工智能在2020年的7个发展趋势

随着对其他AI应用程序需求的增长，企业将需要投资有助于其加快数据科学流程的技术。然而：实施和优化机器学习模型只是数据科学挑战的一部分。
实际上，数据科学家必须执行的绝大多数工作通常与ML模型的选择和优化之前的任务相关，例如特征工程-数据科学的核心。以下是2020年AI需要注意的一些趋势：
1.人工智能和更好的医疗保健
人工智能实际上将改变患者的治疗方式。AI可以在更短的时间内以较少的成本执行许多任务，并简化了患者，医生和医院管理人员的生活。MRI，X射线机和CT扫描仪的功能无可争议。机器人医生正在通过使手术更清洁，更精确来逐步占领手术现场。与皮肤科专家相比，人工智能已经能够更准确地检测皮肤癌，因此通过赋予人工智能，疾病检测将更加准确。
2.量子计算将向人工智能附加费
2020年值得关注的另一趋势将是量子计算和AI的进步。量子计算有望彻底改变计算机科学的许多方面，并有望在未来增强AI。它旨在极大地提高我们生成，存储和分析大量数据的速度和效率。这对于大数据，机器学习和AI认知可能具有巨大的潜力。通过大幅度提高筛选速度并理解海量数据集，人工智能和人类应会受益匪浅。它甚至可能引发新的工业革命。只有时间会给出答案。
3.计算机图形学将从人工智能中受益匪浅
2020年值得关注的趋势之一将是在计算机生成的图形中使用AI的进步。对于更逼真的效果（例如在电影和游戏中创建高保真环境，车辆和角色）而言，尤其如此。在屏幕上创建逼真的金属副本，木材或葡萄皮的暗淡光泽通常是非常耗时的过程。对于人类艺术家，它也往往需要大量的经验和耐心。各种各样的研究人员已经在开发新方法来帮助AI做繁重的工作。AI正在用于改善光线追踪和栅格化等功能，以创建一种更便宜，更快捷的方法来渲染计算机游戏中的超真实感图形。维也纳的一些研究人员在艺术家的监督下，他们还在研究部分或全部自动化流程的方法。使用神经网络和机器学习从创建者那里获取提示，以生成示例图像以供批准。
4. AI和Deepfake变得更加真实
Deepfakes是近年来出现了巨大进步的另一个领域。2019年，许多社交媒体网络都传播了大量的虚假信息。但是随着时间的流逝，这项技术只会变得更加复杂。这为可能在现实世界中损害或破坏人们声誉的一些令人担忧的后果打开了大门。随着Deepfake越来越难以与真实录音区分开来，我们将来如何判断它们是否为假冒产品？这非常重要，因为深造品很容易被用来散布政治错误信息，公司破坏甚至是网络欺凌。谷歌和Facebook一直试图通过发布数千个Deepfake视频来教导AI如何检测它们来克服这一问题。不幸的是，似乎他们有时也难过。
5.人工智能和自动机器学习（AutoML）
数据预处理，转换AutoML具有执行ETL任务的能力，很可能在2020年变得更加流行。AutoML技术可以自动进行模型选择，超参数优化和评分，而其他云提供商已经提供了“自动驾驶”替代服务。
6.人工智能和联合机器学习
早在2017年，Google引入了分布式学习的概念，该方法使用分散的数据对模型进行部分或全部训练。考虑考虑在计算机上训练基准模型，然后将模型交付给最终用户，最终用户可以访问数据（在他的手机，笔记本电脑，平板电脑上），这些数据用于微调和个性化模型。一旦基线模型满足某些要求，就可以将模型交付给客户端，客户端最终将对其进行培训，而无需与外部参与者共享任何用户数据。
7.人工智能和安全性高级生物识别服务
人工智能人工智能已成为我们生活的基本方面，并通过机器展示了智能。当与生物认证数据一起使用时，它可以提供真正的认证解决方案，从而使网络罪犯难以上当。AI正在增强生物识别ID验证，以提高安全性。的确，将来可以确定一个人是否受到创伤或愤怒。到2020年，这一创新技术将以可靠和更高的精度得到扩展。

2. 人工智能产业将寻求哪三方面的突破

未来将扎实推进理论发展，加强新技术整合能力

如今，“智能+”社会已步步临近，社会各界也正积极勾勒未来社会图景。国外人工智能巨头动作不断，在基础技术、应用领域方面都有诸多突破，可以总结为三点：基础研究能力强、跨界创新密集、人才红利持续发挥。

第一步，到2020年，人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业进入国际第一方阵，成为我国新的重要经济增长点；第二步，到2025年，人工智能基础理论实现重大突破、技术与应用部分达到世界领先水平，人工智能产业进入全球价值链高端，成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展；到2030年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，我国成为世界主要人工智能创新中心，人工智能产业竞争力达到国际领先水平。

专家认为，要想让机器人渗透到人们生活，真正实现智能社会，一定要把相应的基础设施建设好，建立知识库、大数据库、面向各类具体问题的智能系统等。“这不仅要有技术，还涉及整个社会体系、服务体系和治理体系等。”业内人士呼吁，要加快机器人向各领域的应用，实现人机协调、跨界融合、共创分享，营造有利于机器人发展的良好生态。

瑞银研究报告显示：至2030年AI每年将为亚洲贡献经济价值高达1.8万亿至3.0万亿美元，将对金融服务、医疗保健、制造、零售和交通等行业产生巨大影响。这些行业加起来，相当于目前亚洲GDP的三分之二。

据统计，2000至2016年，中国人工智能企业数量累计增长1477家，融资规模达27.6亿美元。其中，2014至2016年三年是中国人工智能发展最为迅速的时期。这三年里新增的人工智能企业数量占累计总数的55.38%。另据艾瑞咨询公开数据，中国人工智能产业规模2016年已突破100亿元。

面对优势，还需戒骄戒躁；面对补足，还需踏实补强；我国应在人工智能产业发展的浪潮中争当“弄潮儿”。

未来已来，当时代的钟声缓缓敲响，新科技革命和产业变革将是最难掌控但必须面对的不确定性因素之一，抓住了就是机遇，抓不住就是挑战，必须在日新月异的科技大变革中、在国际合作与竞争的征程中加速前进。

3. 什么是Ai人工智能名片

现在AI人工智能名片太多了，主要是在2018年随着人工智能技术的快速发展，内大规模的爆发出来，但是大容多都参差补齐。但是像壹脉AI智能名片、加推这些会相对完善，使用更多一些，可以多了解，适合自己的就是最好的啦~~喜欢请点赞，感恩。

4. 在AI人工智能和5G的到来，对建筑设计有什么影响

抛砖引玉。无论建筑设计是否会搭载人工智能，作为传统建筑设计师也只能是高新技内术的使用者，而不是容高新技术的开发者，我们的能力和工作性质没有大的变化，自然这个行业也不会发生多大变化。参考从手绘设计图纸到CAD机图图纸，再畅想BIM、VR、AI，都是工具的更新，设计师与同事、与甲方、与项目之间的链接会更加直观紧密迅速透明，就像从发邮箱到聊微信的加速度，我预感是建筑设计师将来的工作节奏会越来越快，设计精度更加细致，对即兴表达的能力要求更高，与甲方交互的效率会更频繁，受甲方干预更多，因为工作性质没有改变。

5. 怎样制作AI人工智能

一个普通聊天机器人需要大量语言训练。有两种做法，（对于中文）传统的是对一段文字进行分词，然后进行主谓宾分析，接着通过数据库中有的句型模式进行匹配，取得匹配高的几个，查找对应回答句型并根据原有文本联想填词。现代一般通过大规模语料训练，现成一个大的概率表，再得到回答映射概率表，最后自动完成聊天。对于小黄鸡之类的程序，是根据传统ALICE程序对句式学习的产物。
流程：
语料－－－分词（中科院ICTCLAS库）－－－语法分析／概率分析（聚类，N－gram）－－－句型模式匹配（模板匹配）／隐马可夫链，神经网络－－－概率分析（N－gram）／句型选用－－－句子生成
例子：
今天去哪吃饭啊？－－－今天／去／哪／吃饭／啊／？－－－去：去，到，在；吃饭：吃，用餐；今天：（时间）；啊：（语气助词）；哪：（疑问）－－－匹配语料：到哪里吃？外婆家／去什么地方吃饭？就在楼下小饭店吧／在哪吃饭呢？我们去学校食堂吧／中午去哪里用餐？不知道啊。－－－哪里》外婆家；什么地方》楼下／小饭店；哪》学校／食堂；哪》不／知道；聚类后：外婆家，小饭店，食堂是吃饭的地方，不知道是另一种回答－－－系统需要根据上下文语境变量识别，比如上文出现了某地方A－－－去A－－－加工美化：我们去A吃饭吧。

6. 人工智能未来发展趋势怎样

诞生1940s-1950s
1950 阿兰·图灵（Alan Turing）发表论文《COMPUTING MACHINERY AND INTELLIGENCE》，预言创造出具有真正智能的机器的可能性，提出图灵测试：如果一台机器能够与人类展开对话而不能被辨别出其机器身份，则称这台机器具有智能。图灵测试是人工智能哲学方面第一个严肃的提案。
1951 马文·明斯基（Marvin Minsky）和迪恩·爱德蒙（Dean Edmunds）打造了第一个人工神经网络。
1956 约翰·麦卡锡（John McCarthy）在达特茅斯会议上首次提出“AI”术语。此次会议也被视为人工智能正式诞生的标志。
发展1950s-1960s
1956年，达特茅斯会议之后的十几年是人工智能的黄金年代。
1957 弗兰克·罗森布拉特（Frank Rosenblatt）提出感知器“perceptron”，成为后来许多神经网络的基础。
1958 约翰·麦卡锡（John McCarthy）开发编程语言Lisp，至今Lisp仍是人工智能研究中最流行的编程语言。
1959 约翰·麦卡锡提出“AdviceTaker”概念，这个假想程序可以被看作第一个完整的人工智能系统。
1964 丹尼尔·鲍勃罗（Daniel Bobrow）开发了一个自然语言理解程序“STUDENT”。
低谷1960s-1970s
20世纪60年代中期，人工智能开始遭遇批评，研

7. 人工智能都需要什么技术

人工智能需要的语音识别、图像识别（人脸识别、OCR等）、模式识别、机器人、自然语言处理和专家系统等，希望可以帮到你。

8. 人工智能AI时代，大学里哪些专业将会被替代

时代总是在不断发展进步，

我们也在逐渐变得搞基高级，

随着科技进步，

人工智能（AI）发展势头真心猛，

让整日沉迷书本日渐消瘦的我们越来越恐慌。

先有李世石被阿尔法狗惨虐，

后有“无人驾驶”汽车的问世。

以后，

还有众多未来将被人工智能所替代的东西，

出行、点餐、谈恋爱......

当然，也包括我们的专业！

你没听错，接下来就让小优给你分析一下，

那些最有可能被人工智能所替代的专业：

1、建筑学

假如有了AI，建筑学的同学实在是值得喜极而泣！

喜啥？

AI代替了人工，建筑学的单身汪们，终于有机会去相亲啦！

不用再和工地长相厮守，有老婆老公男朋友女朋友的也可以随意地约会啦！

泣啥？

似乎......你们也许或许大概可能要失业了吧！

2、会计学

虽然，目前的会计学是一门万金油专业。但几年之后AI在经济领域更加智能化呢？会计的工作性质就是搜集信息和整理数据，在这方面，人工智能明显拥有更高的效率和准确率。据小道消息透露，目前四大会计事务所已经相继推出了自己的“财务智能机器人”方案，以后......想想就?得慌！

会计学的小伙伴们，你们也许该为自己找找未来的出路了。

3、行政管理

做公务员很了不起？每天喝茶看报纸很惬意？

错啦，其实在很多政府部门，行政岗位工作者要处理很多严谨、繁琐的工作，需要一个人有很好的服从性和思维的缜密性。不过想想看，这些工作让更加理性、好管理的AI机器人来做似乎更适合。

4、人力资源

一部《猎场》火了一个特殊的行业和工种――HR，大家都觉得这个工作很绚很酷，充满刺激与挑战，能够在谈笑风生间决定他人的职场生死。但是将来呢，筛选简历、信息搜集、薪酬体系管理、人才素质测评......很多工作内容都可以交给AI来做呢!和郑秋东同行的小伙伴们未来就业形势不容乐观呀！

5、外语专业

目前，机器的文字翻译能力已经日益趋于完善、成熟。经过时间的不断优化只会更加出色。未来，或许会出现一个精通多国语言的AI机器人代替你在客户、外宾面前同声传译哦！

6、音乐专业

现在，已经有很多国内人的科学家打造出了能够唱出美妙歌声的智能机器人，甚至会有与旋律相匹配的肢体动作。并且，人工智能不需要担心坏嗓子、变声期等各种人体不确定因素，只要有电、不出故障，就可以一直唱、一直唱、一直唱......每天辛苦吊嗓子，也许都比不上AI调出来的完美声线......

不说了，心疼学音乐的小伙伴们。

7、新闻专业

新闻专业的小伙伴一般有两条择业选择：记者、编辑，虽然现在新媒体时代出现了很多新的职业，但是总归不会离开这两条传统的主线。作为一个讲求时效性和真实性的行业，未来的AI也许会比人类更快、更准确地播报新闻，并且可以对一些诸如战争、地震、火山喷发等高危情况进行报道，不会有任何生命危险。和血肉之躯的我们相比，真的有很大的优势。

8、法学

未来人工智能高度发达的时候，一个AI法官可以存储来自全世界的法律、案件信息，能够对一个复杂案件做出公正、没有任何私人情绪的审判，这对一个讲求公平、正义的行业，能够快速理性思考、存储巨量信息的AI也许比人类更适合。

说了这么多，是不是有一种想要转专业的冲动？

但是你千万不要冲动，这样的念头想想就罢了。

小优觉得，你可能会忧虑自己的专业会不会被AI取代？但事实上，人工智能毕竟还只是人类创造出来的一种机器人表现形式，它再智能、再聪明，都没有人类所具备的思想和灵魂，但是你有，这就是你和AI之间最大的不同。

所以，不要想着自己专业没有用，也不要想着换专业了。我们要去考虑的是：如何成为一个有着独立思考能力的人，打造自己独一无二的属性。只有这样，你才能够走在人工智能的前面，永远不会被取代！