人工智能的8个有用的日常例子
如果你在谷歌上搜索“人工智能”这个词，然后不知怎的就打开了这篇文章，或者用优步(Uber)打车上班，那么你就利用了人工智能。
人工智能影响我们生活的例子不胜枚举。虽然有人将其称为“机器人以邪恶的天才统治世界”的现象，但我们无法否认人工智能通过节省时间、金钱和精力使生活变得轻松。
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术语
人工智能是指机器通过专门设计的算法来理解、分析和学习数据，从而充当人类思维蓝图的现象。人工智能机器能够记住人类的行为模式并根据他们的喜好进行调整。
在我们的讨论过程中，您将遇到与AI密切相关的主要概念是机器学习、深度学习和自然语言处理(NLP)。在继续之前，让我们先了解这些。
机器学习(ML)涉及通过大数据为例向机器教学有关重要概念的知识，大数据需要被构造(以机器语言)以便机器理解。这些都是通过向他们提供正确的算法来完成的。
深度学习(DeepLearning)比ML领先一步，这意味着它通过表示进行学习，但不需要对数据进行结构化以使其有意义。这是由于受人类神经结构启发的人工神经网络。
自然语言处理(NLP)是计算机科学中的一种语言工具。它使机器能够阅读和解释人类语言。NLP允许自动翻译人类语言数据，并使两个使用不同语言的实体(计算机和人类)进行交互。
现在您已经掌握了术语，让我们深入研究人工智能的示例及其工作方式。
8个人工智能的例子
以下列出了您每天可能会遇到的八个人工智能示例，但您可能没有意识到它们的AI方面。
1.谷歌地图和打车应用
地图应用程序如何知道确切的方向、最佳路线，甚至是道路障碍和交通堵塞呢?不久以前，只有GPS(基于卫星的导航系统)被用作出行的导航。但是现在，人工智能被纳入其中，让用户在特定的环境中获得更好的体验。
通过机器学习，app算法会记住建筑的边缘，在工作人员手动识别之后，这些边缘会被输入系统。这允许在地图上添加清晰的建筑视觉效果。另一个特点是识别和理解手写的门牌号的能力，这可以帮助通勤者找到他们想要的房子。没有正式街道标志的地方也可以用它们的轮廓或手写的标签来识别。
该应用程序已被教会理解和识别流量。因此，它推荐了避免路障和拥堵的最佳路线。基于AI的算法还告诉用户到达目的地的确切距离和时间，因为它被教导可以根据交通状况进行计算。用户还可以在到达目的地之前查看其位置的图片。
因此，通过采用类似的AI技术，各种乘车应用也已出现。因此，每当您通过在地图上定位您的位置来从应用程序预订出租车时，它都是这样工作的。
2.人脸检测与识别
当我们拍照时在脸上使用虚拟滤镜和使用人脸识别码解锁手机是人工智能的两个应用，现在已经成为我们日常生活的一部分。前者包含人脸检测，即识别任何人脸。后者使用人脸识别来识别特定的人脸。
这是如何运作的?
智能机器经常匹配，有时甚至超越的能力。人类婴儿开始识别面部特征，如眼睛、鼻子、嘴唇和脸型。但这并不是一张脸的全部。有太多的因素使人的脸与众不同。智能机器被教导识别面部坐标(x、y、w和h，它们在面部周围形成一个正方形作为感兴趣的区域)、地标(眼睛、鼻子等)和对齐(几何结构)。
人脸识别还被政府机构或机场用于监视和安全。例如，伦敦盖特威克机场(GatwickAirport)在允许乘客登机之前使用面部识别摄像头作为ID检查。
3.文本编辑器或自动更正
当您键入文档时，有一些内置或可下载的自动更正工具，可根据其复杂程度检查拼写错误、语法、可读性和剽窃。
在您流利使用英语之前，一定已经花了一段时间来学习语言。同样，人工智能算法还使用机器学习、深度学习和自然语言处理来识别语言的不正确用法并提出更正建议。
语言学家和计算机科学家一起工作，以教授机器语法，就像在学校一样。机器被提供了大量高质量的语言数据，这些数据以机器可以理解的方式进行组织。因此，即使您不正确地使用单个逗号，编辑器也会将其标记为红色并提示建议。
下次让语言编辑器检查文档时，请知道您使用的是人工智能的许多示例之一。
4.搜索和推荐算法
当您想看自己喜欢的电影或听歌或在网上购物时，您是否注意到建议的内容完全符合您的兴趣?这就是人工智能的功能。
这些智能推荐系统可从您的在线活动中了解您的行为和兴趣，并为您提供类似的内容。通过不断的培训，可以实现个性化的体验。数据在前端(从用户)收集，存储为大数据，并通过机器学习和深度学习进行分析。然后，它可以通过建议来预测您的喜好，而无需进行任何进一步的搜索。
同样，优化的搜索引擎体验是人工智能的另一个示例。通常，我们的热门搜索结果会找到我们想要的答案。怎么发生的?
向质量控制算法提供数据，以识别超越SEO垃圾内容的高质量内容。这有助于根据质量对搜索结果进行升序排列，以获得最佳用户体验。
由于搜索引擎由代码组成，因此自然语言处理技术可以帮助这些应用程序理解人类。实际上，他们还可以通过汇编排名靠前的搜索并预测他们开始键入的查询来预测人们要问的问题。
诸如语音搜索和图像搜索之类的新功能也不断被编程到机器中。如果要查找在商场播放的歌曲，只需将手机放在旁边，音乐识别应用程序就会在几秒钟内告诉您歌曲的内容。在丰富的歌曲数据库中进行筛选后，机器还将告诉您与该歌曲有关的所有详细信息。
5.聊天机器人
作为一个客服，回答问题可能会很费时。一个人工智能的解决方案是使用算法来训练机器，通过聊天机器人来迎合客户的需求。这使得机器能够回答常见问题，并接受和跟踪订单。
聊天机器人被教导通过自然语言处理(NLP)来模仿客户代表的对话风格。高级聊天机器人不再需要特定的输入格式(例如，是/否问题)。他们可以回答需要详细答复的复杂问题。实际上，它们只是人工智能的另一个例子，它们给人的印象是客户代表。
如果您对收到的答复的评价不佳，则机器人会识别出所犯的错误并在下次进行纠正，以确保最大的客户满意度。
6.数字助理
当我们全力以赴时，我们常常求助于数字助理来代表我们执行任务。当您单手开车喝咖啡时，您可能会要求助手给您的妈妈打电话。助理(例如Siri)将访问您的联系人，识别单词“Mom”并拨打电话。
Siri是一个较低层模型的示例，该模型只能在说话时做出响应，而不能给出复杂的答案。最新的数字助理精通人类语言，并集成了高级NLP和ML。他们了解复杂的命令输入并给出令人满意的输出。他们具有自适应能力，可以分析您的喜好、时间表和习惯。这使他们能够以提醒、提示和时间表的形式为您系统化、组织和计划事务。
7.社交媒体
社交媒体的出现为世界提供了一种新的叙事方式，提供了过度的言论自由。然而，这也带来了一些社会弊端，如网络犯罪、网络欺凌和仇恨言论。各种社交媒体应用程序都在使用人工智能的支持来控制这些问题，并为用户提供其他有趣的功能。
AI算法可以发现并迅速删除包含仇恨言论的帖子，速度远比人类快。通过他们以不同语言识别仇恨关键字，短语和符号的能力，这成为可能。这些已被输入到系统中，该系统具有向其词典添加新词的附加功能。深度学习的神经网络架构是该过程的重要组成部分。
表情符号已成为代表各种情感的最佳方式。AI技术也可以理解这种数字语言，因为它可以理解特定文本的含义并提示正确的表情符号作为预测文本的一部分。
社交媒体是人工智能的一个很好的例子，它也能够理解用户产生共鸣的内容并向他们建议相似的内容。面部识别功能还用于社交媒体帐户中，可帮助人们通过自动建议为朋友加标签。智能过滤器可以识别并自动清除垃圾邮件或不需要的邮件。智能回复是用户可以享受的另一个功能。
社交媒体行业的一些未来计划包括使用人工智能通过分析发布和消费的内容来识别心理健康问题，例如自杀倾向。这可以转发给心理健康医生。
8.电子支付
银行现在正在利用人工智能通过简化支付流程来便利客户。
通过观察用户的信用卡支出模式来检测欺诈的方式也是人工智能的一个示例。例如，算法知道用户X购买哪种产品，何时何地购买产品以及价格落在什么价格区间。当有一些不正常的活动不适合用户个人资料时，系统会立即提醒用户X。
总结
人工智能算法超越了人类的能力，可以节省时间，从而使科学家们可以将精力投入到其他更重要的发现中。
我们已经讨论过的人工智能示例不仅可以作为娱乐的来源，而且还提供了我们已变得如此依赖的无数实用程序。人工智能领域仍处于新生阶段，还有更多的发明将更精确地复制人类的能力。
人工智能的发展与未来
随着人工智能（artificialintelligent，AI）技术的不断发展，各种AI产品已经逐步进入了我们的生活。
现如今，各种AI产品已经逐步进入了我们的生活｜Pixabay
19世纪，作为人工智能和计算机学科的鼻祖，数学家查尔斯·巴贝奇（CharlesBabbage）与艾达·洛夫莱斯（AdaLovelace）尝试着用连杆、进位齿轮和打孔卡片制造人类最早的可编程数学计算机，来模拟人类的数理逻辑运算能力。
20世纪初期，随着西班牙神经科学家拉蒙-卡哈尔（RamónyCajal）使用高尔基染色法对大脑切片进行显微观察，人类终于清晰地意识到，我们几乎全部思维活动的基础，都是大脑中那些伸出细长神经纤维、彼此连接成一张巨大信息网络的特殊神经细胞——神经元。
至此，尽管智能的具体运作方式还依然是个深不见底的迷宫，但搭建这个迷宫的砖瓦本身，对于人类来说已经不再神秘。
智能，是一种特殊的物质构造形式。
就像文字既可以用徽墨写在宣纸上，也可以用凿子刻在石碑上，智能，也未必需要拘泥于载体。随着神经科学的启迪和数学上的进步，20世纪的计算机科学先驱们意识到，巴贝奇和艾达试图用机械去再现人类智能的思路，在原理上是完全可行的。因此，以艾伦·图灵（AlanTuring）为代表的新一代学者开始思考，是否可以用二战后新兴的电子计算机作为载体，构建出“人工智能”呢？
图灵在1950年的论文《计算机器与智能（ComputingMachineryandIntelligence）》中，做了一个巧妙的“实验”，用以说明如何检验“人工智能”。
英国数学家，计算机学家图灵
这个“实验”也就是后来所说的“图灵测试（Turingtest）”：一名人类测试者将通过键盘和显示屏这样不会直接暴露身份的方式，同时与一名人类和一台计算机进行“网聊”，当人类测试者中有七成都无法正确判断交谈的两个“人”孰真孰假时，就认为这个计算机已经达到了“人工智能”的标准。
虽然，图灵测试只是一个启发性的思想实验，而非可以具体执行的判断方法，但他却通过这个假设，阐明了“智能”判断的模糊性与主观性。而他的判断手段，则与当时心理学界崛起的斯纳金的“行为主义”不谋而合。简而言之，基于唯物主义的一元论思维，图灵和斯金纳都认为，智能——甚至所有思维活动，都只是一套信息处理系统对外部刺激做出反应的运算模式。因此，对于其他旁观者来说，只要两套系统在面对同样的输入时都能够输出一样的反馈，就可以认为他们是“同类”。
1956年，人工智能正式成为了一个科学上的概念，而后涌现了很多新的研究目标与方向。比如说，就像人们在走迷宫遇到死胡同时会原路返回寻找新的路线类似，工程师为了使得人工智能达成某种目标，编写出了一种可以进行回溯的算法，即“搜索式推理”。
而工程师为了能用人类语言与计算机进行“交流”，又构建出了“语义网”。由此第一个会说英语的聊天机器人ELIZA诞生了，不过ELIZA仅仅只能按照固定套路进行作答。
而在20世纪60年代后期，有学者指出人工智能应该简化自己的模型，让人工智能更好的学习一些基本原则。在这一思潮的影响下，人工智能开始了新一轮的发展，麻省理工学院开发了一种早期的自然语言理解计算机程序，名为SHRDLU。工程师对SHRDLU的程序积木世界进行了极大的简化，里面所有物体和位置的集合可以用大约50个单词进行描述。模型极简化的成果，就是其内部语言组合数量少，程序基本能够完全理解用户的指令意义。在外部表现上，就是用户可以与装载了SHRDLU程序的电脑进行简单的对话，并可以用语言指令查询、移动程序中的虚拟积木。SHRDLU一度被认为是人工智能的成功范例，但当工程师试图将这个系统用来处理现实生活中的一些问题时，却惨遭滑铁卢。
而这之后，人工智能的发展也与图灵的想象有所不同。
现实中的人工智能发展，并未在模仿人类的“通用人工智能（也称强人工智能）”上集中太多资源。相反，人工智能研究自正式诞生起，就专注于让计算机通过“机器学习”来自我优化算法，最后形成可以高效率解决特定问题的“专家系统”。由于这些人工智能只会在限定好的狭窄领域中发挥作用，不具备、也不追求全面复杂的认知能力，因此也被称为“弱人工智能”。
但是无论如何，这些可以高效率解决特定问题的人工智能，在解放劳动力，推动现代工厂、组织智能化管理上都起到了关键作用。而随着大数据、云计算以及其他先进技术的发展，人工智能正在朝着更加多远，更加开放的方向发展。随着系统收集的数据量增加，AI算法的完善，以及相关芯片处理能力的提升，人工智能的应用也将逐渐从特定的碎片场景转变为更加深度、更加多元的应用场景。
人工智能让芯片的处理能力得以提升｜Pixabay
从小的方面来看，人工智能其实已经渐渐渗透进了我们生活的方方面面。比如喊一声就能回应你的智能语音系统，例如siri，小爱同学；再比如在超市付款时使用的人脸识别；抑或穿梭在餐厅抑或酒店的智能送餐机器人，这些其实都是人工智能的应用实例。而从大的方面来看，人工智能在制造、交通、能源及互联网行业的应用正在逐步加深，推动了数字经济生态链的构建与发展。
虽然脑科学与人工智能之间仍然存在巨大的鸿沟，通用人工智能仍然像个科幻梦，但就像萧伯纳所说的那样“科学始终是不公道的，如果它不提出十个问题，也永远无法解决一个问题。”科学总是在曲折中前进，而我们只要保持在不断探索中，虽无法预测是否能达到既定的目的地，但途中终归会有收获。
参考文献
[1]王永庆.人工智能原理与方法[M].西安交通大学出版社,1998.
[2]Russell,StuartJ.ArtificialIntelligence:AModernApproach[J].人民邮电出版社,2002.
[3]GabbayDM,HoggerCJ,RobinsonJA,etal.Handbookoflogicinartificialintelligenceandlogicprogramming.Vol.1:Logicalfoundations.,1995.
[4]胡宝洁,赵忠文,曾峦,张永继.图灵机和图灵测试[J].电脑知识与技术：学术版,2006(8):2.
[5]赵楠,缐珊珊.人工智能应用现状及关键技术研究[J].中国电子科学研究院学报,2017,12(6):3.
[6]GeneserethMR,NilssonNJ.LogicalFoundationofArtificialIntelligence[J].brainbroadresearchinartificialintelligence&neuroscience,1987
作者：张雨晨
编辑：韩越扬
[责编：赵宇豪]人工智能时代需培养学生怎样能力
“未来人工智能环境下的课堂，可能是‘双师型’的课堂，人机交互、人机结合将成为主要形态。一堂课可能由一名教师和一个机器人共同来上，布置和批改作业、知识点训练、监督学习、学习情况的分析等工作可能由机器人来完成。”在日前召开的第四次全国数据驱动教育改进专题研讨会上，北京师范大学中国教育创新研究院院长刘坚这样描述人工智能时代的课堂。
人工智能不能代替学习
面对席卷而来、被称为人类“第二次零点革命”的人工智能浪潮，互联网时代的教育界，也不那么淡定了。“因为人工智能不是信息化的延续，技术对教育的影响，正在由‘革新’发展为‘革命’。”中关村学院学术委员会原负责人吕文清说，“高级阶段的人工智能具有类人脑的学习力和思考力，将来还能进化到自适应学习，在这个意义上，人工智能拓展了人的思维。人工智能改变的，不仅是教育的边界和方式，整个教育样态也将面临重塑。”
不过，科大讯飞教育研究院院长孙曙辉认为，人工智能不能代替人的思维，不能代替学习，技术也改变不了教育的本质。因此，在当前热炒人工智能概念的大背景下，一定要认清技术与教育的关系，搞清楚哪些是教育本身的问题，哪些是技术可以解决的问题。
高阶认知能力的重要性将更加凸显
在人工智能时代，学生应该具备怎样的能力，才能适应社会需求，在竞争中立于不败之地？
教育部副部长杜占元在去年12月召开的2017未来教育大会上提出，在机器能够思考的时代，教育应着重培养学生的5种能力，即自主学习能力、提出问题的能力、人际交往的能力、创新思维的能力及筹划未来的能力。
教育部科技发展中心原主任李志民说，今天我们说知识就是力量，讲的是如何学习、记忆和掌握更多的知识，讲究知识的系统性，而在人工智能时代，知识是开放的，随时随地可查找、可检索，因此，记忆知识以及知识的系统性不再像今天这样重要了，学生更需要学习如何从已有的知识中挖掘出新应用、新知识，通过已有知识学习新知识，与之对应的知识结构或学习过程就是思维的训练。
“低阶认知技能的重要性会下降，如记忆、复述、再现等初级信息加工任务将更多地被机器代替，而高阶认知能力的重要性会更加凸显，如识别问题、逻辑推理、意义建构、精致思考、自我指导能力等。”吕文清认为，人工智能时代应重点培养学生的终身学习素养、计算思维素养、设计思维素养和交互思维素养，培养学生5种能力——高阶认知能力、创新能力、联结能力、意义建构能力和元认知能力。终身学习素养，主要基于人工智能时代需要更强大和持续的学习力，强调学会学习和建构不断演进的知识框架；计算思维素养，主要基于学习和理解人工智能，强化思考的逻辑和精致。现在很火的编程课程，主要是培养计算思维；设计思维素养，主要基于人工智能时代学生执行困难任务，需要关注项目设计、任务设计和路径设计等高层次管理，重点引导学生学会选择、学会决策、学会判断；交互思维素养，主要基于人工智能时代学生交往方式的变化，需要高级信息素养、媒体素养、沟通交流和技术伦理，重点引导学生学会开源共享、参与协商、组建社区等，理解复杂的相互关系。高阶认知能力，强调独立思考、逻辑推理、信息加工等；创新能力，强调好奇心、想象力和创新思维、创新人格等；联结能力，强调学会统筹、组织资源、建立联系，特别是包括人工智能在内的多个空间的联结；意义建构能力，强调社会情感、责任意识和高感性、高概念等要素；元认知能力，强调学习自我认知、自我监控和自我指导。
“我认为，没有什么能力是贴有人工智能时代专属标签的。随着时代的发展，人类已有的知识和经验变得不重要，而培养学生的综合素质、高阶思维、创新能力等，这些要求无论在哪个时代都是需要的、共通的、不会过时的。”孙曙辉说。
未来的学习将更加个性化
未来的学习，在哪儿学、跟谁学、怎么学？原有的概念可能都会被颠覆。教育又该如何作出调整，以适应新的时代要求？吕文清认为，人工智能时代对学生的学习目标、学习内容、能力层级甚至心智模式，都提出了新的需求。在教学上，人工智能时代要以“思维教学”为主线，既强调基于认知能力的信息加工、分析综合、逻辑推理等高阶思维的培养，还要增加和突出计算思维、设计思维和交互思维的培养。具体落点上，要强调概念性知识、方法性知识和价值性知识的教学，要注重教原理、教统筹、教大观点、教元认知等不可替代的知识，也就是高阶认知和高阶学习。
人工智能对于当前的教育，不只是颠覆和冲击，也会带来促进和改良。李志民说，人工智能时代的教育管理，无论是宏观层面还是微观层面，都更容易做到精细化，对教师的评价会更加全面而科学；可以根据每个学生的智力程度和思维习惯以及学习方式进行教学，实现真正的个性化学习和因材施教。
据了解，目前许多中小学已开设编程、3D打印技术等与人工智能相关的课程，学生学习兴趣特别浓厚。一些学校还以社团和选修课的形式推进机器人、智能汽车、计算机编程等课程的开设与完善，提升学生信息化素养，促进学科知识融合。
人工智能时代，学生获得知识及能力、素养的提升途径无疑会更多元，其中互联网发挥的作用会更大。而人工智能的应用，会让教师从机械重复的工作中解放出来，去做更有价值的工作。孙曙辉认为，在中小学开设编程等人工智能相关课程，有助于训练学生的思维方式，但主要意义在于普及相关科学知识，并不能帮助学生“赢在起跑线”。目前，很多所谓人工智能的应用，包括一些针对职业人群的人工智能培训，都是炒作概念的“伪人工智能”，人工智能在短期内尚难发展到较为高级的阶段。当前市场上已经出现针对中小学生的打着“人工智能”旗号的相关培训班，家长完全没必要怕“掉队”，在现阶段，保持清醒的头脑，不盲目跟风至关重要。（本报记者汪瑞林）
人工智能帮我们解决了什么问题
“人工智能将不仅仅是锦上添花，而是会逐渐解决人类的刚需。”科大讯飞股份有限公司（下简称“科大讯飞”，002230）董事长刘庆峰在“第二届届世界声博会暨2019年科大讯飞全球1024开发者节”发表了以《因为预见，所以坚定》为题的演讲。
他认为，相较移动互联网创造的很多炫酷的新应用，人工智能将以“直接解决人类刚需”而更深刻地载入史册。人工智能可以解决教育、医疗、司法、养老等多项社会刚需问题，也能在智能养猪、智能消防等热点事件中发挥作用。
刘庆峰透露，9月16日，科大讯飞正式成为北京2022年冬奥会和冬残奥会官方自动语音转换与翻译独家供应商，将打造人类历史上首次信息沟通无障碍的奥运会。
在计算机世界中，1024是2的10次方，是二进制计数的基本计量单位之一，也因此组成了程序中最基础的基因序列。科大讯飞选在这一天举办第三届开发者节。
刘庆峰
人工智能进入红利兑现期
如何判断人工智能红利是否能兑现？刘庆峰在演讲中提到三条规则，一是人工智能是纯概念还是看得见摸得着的案例；二是这些案例是靠人力和资金所堆出来的面子工程，还是可以规模化推广的产品和系统；三是推广后是否有统计数据能证明人工智能的应用成效，例如节约了多少成本，提高了多少效率，降低了多少危险岗位等。
“今天的人工智能红利确实已经到来了，在众多的领域我们都可以看到这些规则显现的可证明的案例。”刘庆峰说道。
他认为，人工智能要想成功，首先需要找到刚需的应用场景，其次要解决人工智能的数据驱动问题，让机器能够自主学习和训练，最后要关注用户的个性化需求，聚焦人的情感和品味。
“人工智能场景落地需要整合日益丰富的AI能力，从合成、识别、翻译、OCR、机器理解、图像、视频等，都需要进行能力的整合和开发。科大讯飞正在打造真正双向开发的平台，不仅对开发者开发，也对技术提供商和研究者开放。”刘庆峰说道。
对于当下热议的人工智能寒冬论，科大讯飞研究院执行院长王智国在媒体采访环节表示，当前的人工智能浪潮是泡沫还是机会，关键得看其是否能够推动产业发展，带来社会生产生活效率的提高。就这个层面来看，科大讯飞已经清楚看到人工智能对各个产业领域的影响，这是一项具有重大意义的技术，与别的产业相结合将催生更多化学反应，“寒冬”这个词有点悲观了。
《1024计划》3.0版发布
科大讯飞轮值总裁胡郁在1024开发者节上发布了最新《1024计划》，带来了AI教引计划3.0、AI生态计划3.0、AI公益计划3.0。
教引计划3.0将全力打造AI产业学习平台，构建AI产业成长路径，指引AI产业发展方向。线上方面将通过AI大学、AI大赛等活动继续推动人工智能领域的学习交流，线下方面将建立AILab，推动校企合作，首批计划服务1000余所高校，计划培养10万AI产业学员。另外，还将提升AI服务市场，为广大开发者提供更好的交易环境。
生态计划3.0将继续拓展AI的平台能力，降低AI的创新门槛，提升AI的产品体验。目前，科大讯飞AI生态形成了能力星云、iFLYOS&AIoT、解决方案三大生态产品矩阵，讯飞开放平台已提供267项AI能力及方案，涵盖智能家居、智能电视、车载、儿童硬件、智慧酒店、智能穿戴等多个领域。
公益计划3.0将继续推行方言保护计划和助残计划。科大讯飞目前已经上线了多种方言，覆盖了十大方言区，联合超过100家合作伙伴，吸引力700万用户参与，后续或将与合作伙伴一同构建全国方言地图。同时，科大讯飞为所有的助残应用提供免费的AI技术服务，将在帮助弱势群体方面发挥作用。
胡郁提到，基于视觉呈现的语音交互已经成为智能时代最主要的人机交互接口之一。最近人工智能与芯片相结合也是热门话题，科大讯飞会将公司核心技术与当前主流芯片进行全面合作，一方面将语音识别技术植入芯片中，另一方面也让芯片端计算和讯飞云端计算进行配合。
科大讯飞在活动现场发布了与合作伙伴联合打造的家电行业专用语音芯片CSK400X系列，算力达到128GOPS/s，能够通过深度神经网络算法解决家居中的噪音问题，支持200个唤醒词作为命令词。
另外，随着5G技术的推进，AloT已经成为科大讯飞核心战略之一。围绕AIoT所需要的AI技术，科大讯飞在开发者节上宣布再度升级“iFLYOS”操作系统，使其能够为开发者提供更为完善的AI能力服务。
人工智能需要源头技术创新
刘庆峰在演讲中提到，在当前国际大背景下，我们比以往任何时候都需要源头技术创新。如果技术不掌握在我们自己手上，就像把大楼建在别人的院子里。
那么科大讯飞如何实现技术的自主可控？胡郁在媒体采访环节表示表示，水平方向看，科大讯飞现在在专注做语音，之后将根据产业发展需要，对图像、自然语言等更多人工智能技术进行研究，也会在国内寻找合作伙伴来共同做这件事。垂直方向上，科大讯飞现在提供了云计算方案，将来也希望能够提供芯片方案，会和整个产业链上的更多伙伴进行合作。
“通过这两种方式，我们能够建立一个混合的商业生态，也就是在自主可控的基础下，在国内能够找到合作伙伴，去共同推进我们在国内的乃至将来在国际上的业务，这是我们将来的一个目标。”胡郁说。
同日，科大讯飞发布2019年第三季度报告。报告显示，公司前三季度实现营业收入65.73亿元，同比增长24.41%；归属于上市公司股东的净利润3.74亿元，同比增长70.51%；归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润6981.43万元，同比增长183.49%。
对于被美国列入实体清单后是否会对业绩产生影响，胡郁提到，实体清单在包括芯片在内的原材料供应商上是有反应的，但是科大讯飞在消息出来之前已经做了充足的准备，所以近期不会存在太大问题。从远期看，公司会寻找替代方案的提供商，也会进一步增强自身的能力。他认为，该事件对业绩的影响会控制在一定范围之内，对最主要的、在国内的业务影响范围不是特别大。
来源：澎湃新闻
“人工智能”到底对我们的学习生活有什么影响
0分享至人工智能，也称机器智能，是指由人工制造出来的系统所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通电脑实现的智能。人工智能目前尚且是一个高科技技术，还没有形成完整的产业，但是就像几百年前人们发现电一样，当时也是一种新兴的技术，而现今也早已发展为人类不可或缺的一个产业，人工智能不仅离不开电力，它还和电力有着千丝万缕的联系，它正在像电力一样慢慢地侵入并改变着我们的生活。
人工智能的飞速发展，不禁让很多人产生疑问：“人工智能作为一个高科技会给我们的学习生活带来怎样的变革？”看到这个问题，让我想起斯坦福人工智能实验室的主任吴恩达所说的：“100年前电能改变了很多不同行业，包括农业、冰箱甚至通信，现在人工智能也可以改变更多的行业，例如自动驾驶、金融、医疗行业。”目前人工智能正在一点点的挑战那些机器所不擅长的领域，而好多恰恰是人类最简单的感知，但是正是这些最基础、最简单的感知被机器慢慢取代的过程，让人工智能慢慢地融入人类的学习和生活，并慢慢地改变着我们的生活。
1积极意义
1.1提高学习和工作生活效率
由于云计算和API的普及，2019年人工智能将开始为企业带来和提供更有意义的价值，人工智能将会让工作更有效更高效，同时发现更多新的机遇和新的工作方式。就好比清华大学的“云课堂”，过去，学生需要用笔记本手写一个个记录重点，教师使用花名册点名，而大学生在课堂上使用的云课堂app，将能直接理解和保存教师传授的知识点，而教师也能直接在软件签到上更有效率的监督学生的出勤和听课效率等。
同时，随着人工智能在工作场所扮演的角色越来越多，人们不仅会根据它的智商，还会根据它的情商，也就是感知和理解人类所有事物的能力来进行评判。能够理解人类情感和认知状态的能力将成为评估人工智能标准的一部分，从而让公司为工作场所选择哪种人工智能，甚至让消费者决定在家中用哪种虚拟助手或智能扬声器。
“人工智能将超越炒作和媒体的头条新闻。实用的人工智能将专注于让购物变得更容易、让病人更好地参与诊疗、让律师更聪明、让网络安全更强大。我们不会看到永远不会撞车的自动驾驶汽车，但人工智能将在2019年以全新的有趣方式提高工作效率。”企业聊天机器人的创始人RamMenon这样说道。
1.2丰富学习资源与数据
“2019年将是各个组织机构基于自身数据构建专门人工智能系统的一年。考虑到各个组织机构拥有的专有数据量有限，其将会意识到他们需要工具来轻松在内部创建高质量的人工智能数据。”深度学习公司的联合创始人在谈到人工智能与大数据时，这样说道。
同时，随着社会的快节奏步伐的加快，人们对自己记忆力知识储量的要求越来越高，这就要求我们合理安排时间进行有效率的学习和复习。而人工智能的出现，将会带来更多有效率的产品出现，帮助我们丰富学习资源，提高自己的知识储量。例如我们在学习中外新闻史的发展历程的时候，在整个知识框架面前，我们将可以看到各个国家各个年代的新闻发展状况，倘若我们想要悉知民国时期的报业发展，那么这时我们便可以借助人工智能的学习系统来帮助我们填补这一空缺，这样一来，人工智能不仅能丰富我们的学习资源，还能帮助我们省去更多的珍贵时间。
1.3促进部分专业就业的发展
谈到人工智能对专业就业的影响，尤其是在农业专业领域并不缺乏担忧和焦虑。未来的精准农业以及种植更好作物的关键将依赖于人工智能、图像和传感器，这些传感器将能够收集千英亩农场的种植信息并进行学习。随着人们对粮食的需求正在增加，虽然农业学家和农民面临严重劳动力短缺和专业知识匮乏等多种问题，但由于农业经营需求的规模化和多样性，农业从业者需要密切关注劳动力积极性和管理水平，因此，世界各地的农场可以用人工智能技术填补劳动力缺口，而不是取代工作岗位。
2消极意义
2.1网络学习生活的安全存在隐患
随着越来越多的企业依赖人工智能提升自己的产品，不法分子也将利用类似的能力实施大规模欺诈计划，甚至会给企业人员造成数亿美元的损失。一旦自动化落入网络攻击者之手，就能够使用更简单的工具来获取访问权限并渗透进网络，进而干扰我们的网络学习生活。
过去几年，人工智能和机器学习一直是安全行业的杀手锏。恶意行为者也正在注意到这一点。就像是去年十分恐怖的全球多国爆发电脑勒索病毒，受害者电脑会被黑客锁定，提示支付价值约合人民币2069元的比特币才可解锁。
2.2影响部分传统媒体专业的就业和发展
虽然人工智能在许多行业发挥着越来越重要的作用，覆盖从文本翻译、为工业无人机提供动力到患者诊疗等多个领域，但是毫无疑问，任何事物都是具有两面性的，就好比在新闻学下传统媒体的就业与发展将受到很大的影响，许多大学生在对他进行选择时，会有更多的迟疑性心理。
首先，机器新闻写作高效、全天候的模式使它能够生产海量新闻内容。智能写稿机器人较之于编辑记者，更擅长对枯燥的海量数据进行有效的处理，在整体性、精确性和高效能方面，机器人比人具有更多优势。
其次，在突发事件的报道中，人工智能下的机器人新闻写作正在扮演着越来越重要的“守望者”角色。《南方都市报》写稿机器人“小南”首篇春运报道作品共300余字，报到生成用时不到一秒，还写出了“基本都是无座票，一站到底，路途会比较辛苦”这样充满人情味的文字。当人类记者面对突发事件还在惊愕中时，机器人写手已经迅速完成了数据描述和分析、以及进一步的数据价值挖掘、最后迅速完成自动写稿的全过程。因此，人工智能的发展会影响部分传统媒体专业的就业和发展。
人工智能技术是一把双刃剑，有利有弊。人工智能的学习系统能提高学习生活效率，丰富我们的学习资源和数据，促进部分专业行业的发展，但其也会使得网络学习生活存在隐患，影响传统媒体的发展。对于消极影响，我们必须趋利避害，采取积极的措施应对，让人工智能在外面的学习生活中发挥最好的作用。
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