人工智能会取代人类吗
会这样吗？蔡华伟绘
不久前，在中国乌镇围棋峰会上，人工智能程序“阿尔法狗”与排名世界第一的中国围棋职业九段棋手柯洁对战，以3∶0的总比分大获全胜。在此之前，它曾经以4∶1的总比分击败过同为围棋世界冠军的韩国职业九段棋手李世石，并在中国棋类网站上以“大师”为注册账号与中日韩数十位围棋高手进行快棋对决，连续60局无一败绩。两年来，“阿尔法狗”横扫中日韩围棋棋坛，并且每次表现都堪称完美。
一直以来，就有人工智能的发展会威胁到人类生存的观点，而“阿尔法狗”能在典型的反映人类智慧的围棋比赛中屡屡打败人类，更是加重了一些人的担忧。
那么，人工智能对人们工作、生活的直接影响到底有多大？它具备了人的部分能力，甚至比人类做得更好，未来会不会和人类抢“饭碗”，甚至对我们产生威胁？
具有不可
比拟的优势
未来人工智能可在金融投资、医疗诊断、企业经营、军事指挥等方面进行高水平的预测和决策
人工智能会取代人类吗？应当说，这种担忧也有一定道理。
近年来，人工智能各方面的发展都在逐渐完善，应用也越来越多，并且在很多方面的表现都超越了人类。
比如，2015年9月，腾讯财经推出了自动化新闻写作机器人。它能根据算法在第一时间自动生成稿件，瞬时输出分析和研判，一分钟内就能将重要资讯和解读送达用户。
还有，备受关注的微软小冰，作为一个虚拟伴侣型机器人，它能够模拟人的语气与人对话，聊天时让人感觉这就是一个活生生的人而并非机器。
此外，据外媒报道，摩根大通已经开发出一款金融合同解析软件，原来律师和信贷人员每年需要36万小时才能完成的工作，该软件只需几秒就能完成，且错误率大大降低。
青岛智能产业研究院智慧教育研究所副所长刘希未说：“在问题求解方面，人工智能程序已经能知道如何考虑它们要解决的问题，即搜索解答空间，寻找较优解答。在无人驾驶方面，人工智能已经可以实现长距离复杂路况下的自主驾驶。”
“未来在认知层次，人工智能还将会有广阔应用空间，例如人工智能可在金融投资、医疗诊断、企业经营、军事指挥等方面进行高水平的预测和决策。”中国科学院自动化研究所研究员孙哲南说。
而著名物理学家史蒂芬・霍金则认为人工智能给人类社会带来的冲击将更为巨大。2016年底，他在英国《卫报》发表文章预言说：“工厂的自动化已经让众多传统制造业工人失业，人工智能的兴起很有可能会让失业潮波及中产阶级，最后只给人类留下护理、创造和监管等工作。”
这样的判断还有待未来验证，不过，相比人类智慧，人工智能的确有着不可比拟的优势。
刘希未说：“和人脑相比，人工智能算法应对数值和符号计算更加精确快速，稳定可靠。特别是对于有确定规则的计算问题，人工智能可以远远超出人脑的计算速度，也更容易找到最优的解答。比如，在数值计算，图形、语音、生物特征、行为姿态等方面的识别，甚至更加复杂的预测推理任务方面，人工智能都有超越人脑的优秀表现。”
不会取代
甚至威胁人类
人工智能不具备感性思维，无法跨越到意识领域
那么，人工智能真的会因此而取代人类本身，甚至对我们产生威胁吗？记者采访的几位专家都给出了否定的答案。
首先，专家们认为，当前的计算机架构和编程模式具有本质上的劣势，使得人工智能无法实现与人脑情感、意志、心态、情绪、经验等方面的自然交互。本质上，人工智能仅仅是物质世界范畴的概念，无法跨越到意识领域。
1981年荣获诺贝尔生理学奖的罗杰・斯佩里博士曾发布著名的“左右脑分工理论”，认为人脑的左右半球有着不同分工：左半脑擅长分析、逻辑、演绎、推理等理性抽象思维；右半脑擅长直觉、情感、艺术、灵感等感性形象思维。迄今为止，人工智能的所有智能化表现仅仅在模仿人类左半脑的理性思维模式，而完全不具备右半脑的感性思维。
“也就是说，目前的人工智能技术还很难应对具有显著人类主观意识影响的社会文化和意识领域的各类问题，而人脑却可以通过长期在复杂社会环境下的学习成长轻松应对这类问题。”刘希未说。
他进一步举例说，比如人工智能至今也还没有创作出真正具有人性境界的作品。“电脑与人脑，毕竟有着机械性与生命灵性的本质区别，因此，电脑创作与人脑创作之间尚存在着难以逾越的鸿沟。个性化是人类文学艺术创作的生命，而已有电脑创作系统尚无个性可言，只不过是对已有的艺术作品的模仿、复制与重组。”
那么，随着人工智能的不断发展完善，将来是否有可能实现这种自发的情感智能呢？
“情感智能化分成两个层面，一个是让机器本身具有情感，另外一个是让机器理解人的情感，两者是不一样的”，中国科学院自动化研究所研究员易建强说，“让机器去理解人的情感，这件事是有可能做到的。目前有一部分机器人系统能够做到部分理解场景、环境及对话内容，并根据其结果做出相应的反应或者表情。但要机器人或人工智能系统完全达到人类的水平，有自发的情感和创造性，那是很难实现的，或者说不可能实现。”
中国自动化协会副理事长、秘书长王飞跃对此表示认同，“我个人认为100年内无法实现，或许永远不可能实现，除非重新定义什么是人的情感、理解、推理等等。原因很简单，人们现在都还不清楚这些情感的内涵、产生的过程及其方式。”
将成为人类
发展的加速器
人工智能的确会对人类就业造成一定冲击，但人类的工作不会消失，而是转变为新的形式
科学家们还认为，人工智能技术只是人类智慧创造的一种新型工具，它有助于人类更快做出突破，提高我们应对那些亟待解决的全球性难题的能力。
“我们需要人工智能这个强大的工具来帮助处理复杂问题，预测未知，支持我们实现以往不可能的目标。”王飞跃说。
专家们表示，很多划时代的科技成果必然引发人们生活方式的改变，短期内很可能难以被接受，但若放眼历史长河，就会发现，所有重大的科技革命无一例外地都最终成为人类发展的加速器，同时也是人类生活品质提高的根本保障。
“人工智能技术的出现也同样如此，它的确会对人类的就业造成一定冲击。比如，人工智能更适合处理简单重复、规则确定或者通过案例学习可以找到有效处理规则的问题。像安检、看病理切片和监控视频审核等交给人工智能更为高效可靠，这些工种也因此比较容易受到冲击和替代。”不过，易建强表示，不必因此就担心它会彻底取代人类。“以第一次工业革命为例，它不仅仅是让人类的既有工作被取代，同时会制造出足够多的新的就业机会。大多数情况下，工作不是消失了，而是转变为新的形式。”
易建强说，马车被汽车取代就是一个非常典型的例子。当年，汽车开始进入大城市并逐渐普及的过程中，曾经在数百年的时间里充当出行工具的马车，面临着“下岗”威胁。但后来的事实证明，新兴起的汽车行业拥有比传统马车行业多出数千倍甚至数万倍的产值和工作机会。
“现阶段，在一个真正实现人工智能的工作场景中，传统劳动者也并未被‘下岗’，只是改变了角色而已。仍然需要人类对人工智能的表现进行监控，进行情报采集与分析，以及开展预测性的实验与评估，引导性的过程管理与控制。”王飞跃说，“我相信将来人类90%以上的工作是由人工智能提供的，就像今天我们大多数的工作是由计算机和各种其它机器提供的一样。”
《人民日报》（2017年07月07日20版）
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人工智能20年
从第一台计算机问世以来，人们就梦想造出一种可以完美模拟甚至超越人脑的计算机系统。过去20年中，有4次人机大战给人们留下格外深刻的印象，也成为人工智能发展的绝佳注脚。
深蓝
蛮算的“硬汉”
1997年，美国IBM公司的“深蓝”超级计算机以2胜1负3平战胜了当时世界排名第一的国际象棋大师卡斯帕罗夫。“深蓝”的运算能力当时在全球超级计算机中居第259位，每秒可运算2亿步。
在今天看来，“深蓝”还算不上足够智能，主要依靠强大的计算能力穷举所有路数来选择最佳策略：“深蓝”靠硬算可以预判12步，卡斯帕罗夫可以预判10步，两者高下立现。
比赛中，第二局的完败让卡斯帕罗夫深受打击，他的斗志和体力在随后3局被拖垮，在决胜局中仅19步就宣布放弃。IBM拒绝了卡斯帕罗夫的再战请求，拆卸了“深蓝”。卡斯帕罗夫虽然后来多次挑战电脑战平，却无法找“深蓝”“复仇”，留下永久的遗憾。
德国人工智能研究中心负责人登格尔在接受新华社记者采访时说，“深蓝”是人工智能发展史上一个里程碑，但用卡斯帕罗夫的话说，它不会因为取得胜利而“感到喜悦”。
浪潮天梭
以一敌五的“铁人”
2006年，“浪潮杯”首届中国象棋人机大战中，5位中国象棋特级大师最终败在超级计算机浪潮天梭手下。中国人发明的这项充满东方智慧的模拟战争游戏，被中国超级计算机独占鳌头。
值得一提的是，浪潮天梭在比赛中，同时迎战柳大华、张强、汪洋、徐天红、朴风波5位大师。在2局制的博弈中，浪潮天梭以平均每步棋27秒的速度，每步66万亿次的棋位分析与检索能力，最终以11：9的总比分险胜。
比赛异常激烈。柳大华在两局之间中场休息时，直言“艰苦卓绝”。在这场高强度的消耗战中，电脑最终取胜的关键，被认为是其不知疲倦的稳定性。
张强也坦承：“输的原因主要在体力的过度消耗。以往和人比赛，到了最后时刻就是意志和心态的对决了，看谁能坚持到最后，谁能不犯错误。但是计算机没有这样的问题。”
从那场比赛开始，象棋软件蓬勃发展，人类棋手逐渐难以与之抗衡。
沃森
察言观色的全才“学霸”
2011年，“深蓝”的同门师弟“沃森”在美国老牌智力问答节目《危险边缘》中挑战两位人类冠军。《危险边缘》以答案的形式给出线索，如“小时候砍了樱桃树”，选手需要以问题作答，如“是乔治·华盛顿吗”。
参赛者需要大量历史、文学、政治、科学及流行文化知识，还需要解析隐晦含义和谜语等。虽然比赛时不能接入互联网搜索，但“沃森”存储了2亿页的数据，包括各种百科全书、词典、新闻、甚至维基百科的全部内容。
“沃森”可以在3秒内检索数百万条信息并以人类语言输出答案，还能分析题目线索中的微妙含义、讽刺口吻及谜语等。“沃森”还能根据比赛奖金的数额、自己比对手落后或领先的情况、自己擅长的题目领域来选择是否要抢答某一个问题。
“沃森”最终轻松战胜两位人类冠军，展示出的自然语言理解能力一直是人工智能界的重点课题。IBM中国研究院院长沈晓卫介绍说，随着大数据时代的来临，今天的“沃森”正在主力向医疗卫生业进军，通过对患者的个性化数据、大量病例和医疗文献的“学习”，提供最佳诊疗方案。
阿尔法围棋
有棋风的“深度思考者”
围棋一直被看做是人类最后的智力竞技高地。据估算，围棋的可能下法数量超越了可观测宇宙范围内的原子总数，显然“深蓝”式的硬算在围棋上行不通。
今年1月，美国谷歌公司旗下的人工智能公司“深度思维”在《自然》杂志上报告说，该公司研发的“阿尔法围棋”人工智能程序去年10月以5：0战胜欧洲围棋冠军樊麾，这是人工智能程序首次在不让子的情况下战胜人类围棋选手。
“阿尔法围棋”的核心系统属于时下最火的基于神经网络的深度学习：模拟人脑神经网络，通过大量数据分析学习了3000万步的职业棋手棋谱，再通过增强学习的方法自我博弈，寻找比基础棋谱更多的打点来击败人类。“阿尔法围棋”通过策略网络和价值网络来决定棋路，不去计算每一步的可能性，颇有人类棋手“我感觉这样会赢”的味道。
樊麾对新华社记者说：“如果没有人告诉我，我一定不知道它是电脑，它太像人了。它一定是在思考。按照人的说法，它应该有棋风吧。”
而即将与“阿尔法围棋”对战的韩国棋手李世石对记者表示，“阿尔法围棋”实力难与自己相争，自己将以4：1或者5：0取胜，如不出现失误，将100%获胜。
【记者】李宓张家伟郭洋刘石磊
人工智能在日常生活中的12个例子
在下面的文章中，您可以查看我们日常生活中出现的12个人工智能示例。
人工智能(AI)越来越受欢迎，不难看出原因。人工智能有可能以多种不同的方式应用，从烹饪到医疗保健。
虽然人工智能在今天可能是一个流行词，但在明天，它可能会成为我们日常生活的标准一部分。事实上，它已经在这里了。
1.自动驾驶汽车
他们通过使用大量传感器数据、学习如何处理交通和做出实时决策来工作并继续前进。这些汽车也被称为自动驾驶汽车，使用人工智能技术和机器学习来移动，而乘客无需随时控制。
2.智能助手
让我们从真正无处不在的东西开始——智能数字助理。在这里，我们谈论的是Siri、GoogleAssistant、Alexa和Cortana。
我们将它们包含在我们的列表中是因为它们基本上可以倾听然后响应您的命令，将它们转化为行动。
所以，你打开Siri，给她一个命令，比如“给朋友打电话”，她会分析你所说的话，筛选出围绕你讲话的所有背景噪音，解释你的命令，然后实际执行，这一切只需要几个秒。
这里最好的部分是这些助手变得越来越聪明，改进了我们上面提到的命令过程的每个阶段。您不必像几年前那样对命令进行具体化。
此外，虚拟助手在从你的实际命令中过滤无用的背景噪音方面变得越来越好。3.微软项目InnerEye
最著名的人工智能计划之一是由微软运营的一个项目。毫不奇怪，微软是顶尖的人工智能公司之一(尽管它肯定不是唯一的一家)。
微软项目InnerEye是最先进的研究，有可能改变世界。
这个项目旨在研究大脑，特别是大脑的神经系统，以更好地了解它的功能。这个项目的目的是最终能够使用人工智能来诊断和治疗各种神经疾病。
最著名的人工智能计划之一是由微软运营的一个项目。毫不奇怪，微软是顶尖的人工智能公司之一(尽管它肯定不是唯一的一家)。
微软项目InnerEye是最先进的研究，有可能改变世界。
这个项目旨在研究大脑，特别是大脑的神经系统，以更好地了解它的功能。这个项目的目的是最终能够使用人工智能来诊断和治疗各种神经疾病。
4.抄袭
大学生的(或者是教授的)？)噩梦。无论你是内容经理还是给论文评分的老师，你都有同样的问题——互联网让抄袭变得更容易。
那里有几乎无限量的信息和数据，不太谨慎的学生和员工很容易利用这一点。
事实上，没有人能够将某人的文章与所有的数据进行比较和对比。人工智能是一种完全不同的东西。
它们可以筛选数量惊人的信息，与相关文本进行比较，看是否有匹配。
此外，由于这一领域的进步和发展，一些工具实际上可以检查外语来源，以及图像和音频。
5.推荐
你可能已经注意到，某些平台上的媒体推荐越来越好，Netflix、YouTube和Spotify只是三个例子。这要感谢人工智能和机器学习。
我们提到的三个平台都考虑了你已经看到和喜欢的内容。这是容易的部分。然后，他们将其与成千上万的媒体进行比较和对比。他们主要从您提供的数据中学习，然后使用自己的数据库为您提供最适合您需要的内容。
让我们为YouTube简化这个过程，只是作为一个例子。
该平台使用标签等数据，年龄或性别等人口统计数据，以及消费者使用其他媒体的相同数据。然后，它混合和匹配，给你建议。
6.银行业务
如今，许多较大的银行都给你提供了通过智能手机存入支票的选项。你不用真的走到银行，只需轻点几下就可以了。
除了通过手机访问银行账户的明显安全措施外，支票还需要你的签名。
现在银行使用AIs和机器学习软件来读取你的笔迹，与你之前给银行的签名进行比较，并安全地使用它来批准一张支票。
总的来说，机器学习和人工智能技术加快了银行软件完成的大多数操作。这一切都有助于更高效地执行任务，减少等待时间和成本。
7.信用和欺诈
既然我们谈到了银行业，那就让我们稍微谈一下欺诈。银行每天处理大量的交易。追踪所有这些，分析，对一个普通人来说是不可能的。
此外，欺诈交易的形式每天都在变化。有了人工智能和机器学习算法，你可以在一秒钟内分析成千上万的交易。此外，您还可以让他们学习，弄清楚有问题的事务可能是什么样子，并为未来的问题做好准备。
接下来，无论何时你申请贷款或者申请信用卡，银行都需要检查你的申请。
考虑到多种因素，比如你的信用评分，你的金融历史，所有这些现在都可以通过软件来处理。这缩短了审批等待时间，降低了出错率。
8.聊天机器人
许多企业正在使用人工智能，特别是聊天机器人，作为他们的客户与他们互动的方式。
聊天机器人通常被用作公司的客户服务选项，这些公司在任何给定时间都没有足够的员工来回答问题或回应询问。
通过使用聊天机器人，这些公司可以在从客户那里获得重要信息的同时，将员工的时间腾出来做其他事情。
在交通拥挤的时候，像黑色星期五或网络星期一，这些是天赐之物。它们可以让你的公司免于被问题淹没，让你更好地为客户服务。
9.让您远离垃圾邮件
现在，我们都应该感谢垃圾邮件过滤器。
典型的垃圾邮件过滤器有许多规则和算法，可以最大限度地减少垃圾邮件的数量。这不仅能让你免受烦人的广告和尼日利亚王子的骚扰，还能帮助你抵御信用卡欺诈、身份盗窃和恶意软件。
现在，让一个好的垃圾邮件过滤器有效的是运行它的人工智能。过滤器背后的AI使用电子邮件元数据；它关注特定的单词或短语，它关注一些信号，所有这些都是为了过滤掉垃圾邮件。
10.视频摘要
这种日常人工智能在网飞变得非常流行。
也就是说，你可能已经注意到，网站和某些流媒体应用程序上的许多缩略图已经被短视频取代。这变得如此流行的一个主要原因是人工智能和机器学习。
人工智能会为你做这些，而不是让编辑们花费数百个小时来缩短、过滤和切割较长的视频，变成三秒钟的视频。它分析数百小时的内容，然后成功地将其总结成一小段媒体。
11.食谱和烹饪
人工智能在更多意想不到的领域也有潜力，比如烹饪。
一家名为Rasa的公司开发了一种人工智能系统，该系统可以分析食物，然后根据您冰箱和储藏室中的食物推荐食谱。对于喜欢烹饪但又不想花太多时间提前计划膳食的人来说，这种类型的人工智能是一种很好的方式。
12.人脸识别
关于人工智能和机器学习，如果我们可以说一件事，那就是它们使他们接触到的每一项技术都更加有效和强大。面部识别也不例外。现在有许多应用程序使用人工智能来满足他们的面部识别需求。例如，Snapchat使用AI技术通过实际识别呈现为人脸的视觉信息来应用面部过滤器。
Facebook现在可以识别特定照片中的面孔，并邀请人们标记自己或他们的朋友。
而且，当然，考虑用你的脸解锁你的手机。好吧，它需要人工智能和机器学习才能发挥作用。
让我们以AppleFaceID为例。当你设置它的时候，它会扫描你的脸，然后在上面放大约3万个DoS。它使用这些圆点作为标记，帮助它从多个不同的角度识别你的脸。
这使您可以在许多不同的情况和照明环境中用脸部解锁手机，同时防止其他人做同样的事情。
结论
未来就是现在。人工智能技术只会继续发展、壮大，并对每个行业和我们日常生活的几乎每个方面变得越来越重要。如果以上例子是可信的，这只是个时间问题。
未来，人工智能将继续发展，并出现在我们生活的新领域。随着更多创新应用的问世，我们将看到更多人工智能让我们的生活变得更轻松、更有效率的方式！
人工智能的12个典型案例
但以亚马逊的推荐系统为例，它是一个交易性人工智能平台的强大引擎。人们可能已经观察到它的能力，这个系统可以不断学习。本质上，大批购物者正在“教导”亚马逊人工智能系统，以便更好地展示可能出售的商品。也就是说，将一件商品与过去展示的另一件商品相匹配将促进销售，可以将半关联的概念联系起来(例如灯架与摄影设备)。
另一方面，这种高端的人工智能系统需要庞大的计算平台来处理所有这些数据。对于使用小型服务器的用户来说很难为此类系统提供支持。显然，亚马逊网络服务公司拥有世界领先的计算平台。
3.Pandora
对于那些认为人工智能将会取代人类工作的人们来说，Pandora人工智能系统就是一个与人类合作的例子。首先，Pandora通过音乐专业人员的帮助来分析和分类歌曲。Pandora着眼于歌曲的450种属性进行分类，从声乐风格到节奏感。
当其人工智能算法工作时，根据大量用户对其歌曲库的响应，结合了来自用户的大量推荐。然后，人工智能系统可以批量分组和呈现对于用户具有意义的歌曲。
4.Cogito
这无疑是人工智能最活跃的领域之一：在销售和客服电话中使用人工智能，可以增强与客户的情感联系。具体地说，使用人工智能互动比人类更具移情能力。当然，这是人工智能使用的一个前沿。
Cogito(拉丁语的意思是“自我意识”)使用了人类互动的关键真理：它不仅仅是词语的表达意义，而且是词语的表达方式、情绪、节奏和感觉。
Cogito软件可以实时分析对话，提供有关正确和错误的线索和提示。也许对话者可能切入太多主题，或者反应不够快。应用程序提供基于颜色的警告和更新。该软件可以分析数百条线索，以确定对话的情感质量。
5.Nest
推动人工智能增长的关键因素之一是资金雄厚的厂商之间的竞争，希望在早期获得市场份额。以谷歌公司旗下的家用恒温器Nest为例，其部分目标是将谷歌公司的人工智能构建到设备中，用来应对苹果Siri和亚马逊Alexa的不断增长。
Nest使用人工智能来适应人类的行为模式，获得恒定的输入线索，并在家中工作时做出更准确的反应。在业主设置系统一段时间之后，Nest可以自己整合输入。
无论如何，智能家庭设备(物联网设备)无疑是争夺人工智能市场支配地位的关键战场。让一整组智能家庭设备协同行动，它们可以响应家庭成员的指令，并根据其行为学习，这显然是人工智能在家庭应用中的未来。
6.Boxever
总部位于爱尔兰的Boxever公司推出其Boxever“个性化平台”，其主要目标是旅游业。其基于云计算的平台允许旅游公司创建一个单一的客户视图，从而为客户提供更有效的营销。它的目标是通过单独针对客户来改进销售过程。如果人工智能可以在一对一的基础上定制交互过程，理论上它可以更有效地服务(并销售给)客户。
Boxever公司的方法承认竞争的关键部门是客户体验。如果零售商更加谨慎地满足客户的需求，将会在电子商务竞争中获胜。而使用智能软件比人工销售代表的成本要低得多。
7.AIRobotics、Humanoid和其他
人工智能为机器人的应用提供动力，其中包括加州大学伯克利分校的BRETT和麻省理工学院的MITdog。Sophia就是一个受到媒体热捧的人工智能机器人的例子，它和NBC电视台主持人JimmyFallon在“今夜秀”上聊天和唱歌。
除了流行文化的喧嚣之外，还有各种规格和大小的人工智能机器人。例如iRobot公司的RoomBA980吸尘器采用了人工智能技术，可以在家中完成各种清扫工作。该公司声称，Roombas公司已售出1000多万台RoomBA980吸尘器。
8.垃圾邮件过滤器
人工智能的核心就是学习。而使用机器学习和其他人工智能技术，软件系统将变得更智能，无需人工协助。
当然，采用人工智能防止垃圾邮件是一个迫切需要机器学习的领域。工作人员(甚至是团队)难以跟上垃圾邮件的增长。例如，Gmail会部署机器学习算法来过滤(大部分)垃圾邮件。
为此，垃圾邮件过滤器试图更快地跟上垃圾邮件发送者的工作，他们不断采用创造性的方法来欺骗收件人。垃圾邮件过滤器中的人工智能会持续扫描元数据，例如发件人的位置或主题行中的关键字。如果无法学习，垃圾邮件过滤器将在几天之后无法运行。
人工智能技术是使用来自人类的输入：因为对于一个用户具有价值的优惠券对于另一个用户来说则是垃圾邮件。特定用户如何对邮件流进行分类必须是垃圾邮件过滤器学习的一部分。
9.网上银行业务
银行为用户提供方便的优惠：扫描其支票并将其金额存入移动设备中，无需去实际的分支机构存款。其问题是：这样做需要机器来阅读用户的签名，这是一项既混乱又令人困惑的工作——甚至对工作人员来说也是如此。
在其他供应商中，MitekSystems公司采用专门从事基于软件的身份验证。其人工智能技术利用计算机视觉和机器学习使移动到银行的交易安全。
例如，Mitek公司采用视觉算法对银行交易中的无数ID格式进行分类。其核心是光学字符识别(OCR)软件，它扫描文档并将数据转换为可编辑的格式。可以使用人工智能调整OCR软件以准确提取个人签名或指纹。
10.贷款和信用卡处理
当消费者申请信用卡或贷款时，消费者信用评分(FICO)(通常在300到850分之间)将起到至关重要的作用。在过去，贷款工作人员审查了这些贷款和信用卡申请。虽然仍有很多工作人员，但许多关于信用卡的决定或者是否接受消费者的申请，都是由机器学习系统做出的。
同样，学习是这个过程的核心部分。银行管理人员可以设置他们希望当前信贷标准是宽松还是紧缩的参数。但他们希望银行的机器学习系统能够随着时间的推移而学习，以便更密切地确定哪些申请人是安全的借贷者。
11.Lyft和Uber
没有人工智能和机器学习技术，共享单车是不可能存在的。具体来说，票价、预计到达时间以及它将要走的路线：这些都是人工智能计算出来的。
人工智能即时进行大量计算。如果没有一个分析情况的机器学习系统，然后将结果数据路由到用户和驱动程序的应用程序，这些计算的数量和复杂性将是不可能的。当然，Lyft和Uber公司将其记录在自己的系统上，这两家公司拥有关于用户模式的大量数据。
在未来，这些服务预计将出现无人驾驶汽车的时代(尽管这种情况发生时最多仍然模糊不清)。如果没有人类驱动程序的元素，运行系统的过程将成为更纯粹的逻辑机器学习计算。从理论上说，这将导致共享乘车服务的成本下降，甚至可以节省雇佣驾驶员的成本。
12.社交网络
主要的社交媒体网络是人工智能发展的核心驱动力。特别是Facebook公司似乎采用了人工智能的各方面功能。例如，其算法定义了用户的时间轴，决定是否在其时间轴上显示或不显示其朋友的某些帖子。Facebook公司知道，如果某个用户的每位朋友都被展示出来，那么时间表就将变得很混乱，以至于它会让人感到厌烦。因此，时间轴算法可以了解用户与谁进行交互以及其通常忽略的对象。
对于Facebook而言，最重要的是，社交网络使用人工智能来帮助个性化为用户提供广告的方式，因此它具有一定程度的广告显示相关性。需要注意，Facebook允许用户评论广告与时间线的相关性;每个用户评论都有助于系统学习并变得更精细。由于他们使用人工智能微调显示系统的方式，Facebook和谷歌在整个网络广告市场的比例非常高。
此外，Facebook使用图像识别人工智能技术来识别照片中的人脸，因此它可以邀请用户为其添加标签。毫不奇怪，考虑到照片对Facebook的重要性，Facebook在面部识别技术上投入了大量资金。采用机器“读取”照片是当今人工智能时代最为显著的进步之一。返回搜狐，查看更多
人工智能的12个典型案例
虽然人工智能在各个行业的应用有很多的例子，但仍然被认为是一个仍在崛起的新生力量。事实上，人工智能对于许多企业的技术平台至关重要，其中包括金融、零售、医疗和媒体。则人工智能和深度学习的例子也数不胜数。
如今的人工智能例子如此之多，以至于在选择一些具有代表性的人工智能案例时成为一个困难的选择。
虽然人工智能在各个行业的应用有很多的例子，但仍然被认为是一个仍在崛起的新生力量。事实上，人工智能对于许多企业的技术平台至关重要，其中包括金融、零售、医疗和媒体。则人工智能和深度学习的例子也数不胜数。
虽然选择的一些人工智能例子彼此有很大不同，但它们都有一个共同的特点：输入的数据越多，学到的东西就越多。这就是人工智能的本质：基于输入学习的软件系统。这是大数据分析和人工智能的关键区别：大数据可以扫描数据并揭示趋势，但人工智能可以做到这一点，也可以根据输入进行调整。
人工智能的例子：跨部门的人工智能
以下人工智能的例子正在引领市场——未来几年采用人工智能的企业可以参考以下示例。
1.Siri和Alexa
语音助理在商业运营中扮演着越来越重要的角色，它们面临的挑战是需要真正理解人类的语言，然而更难的是需要真正了解人类。
这就是人工智能的用武之地。虽然人工智能系统工程师可以构建这些语音助理，但他们无法在发布时将大量的人类特质嵌入其中。因此，人工智能系统需要大量使用机器学习技术，使它们能够更好地完成人机界面这一异常复杂的任务。有了人工智能，语音助理将越来越有能力搜索网络，帮助人们购物，提供导航。人们期待这项语音技术在家庭助理中发挥重要作用，帮助照顾老人。这是人工智能语音识别的无数其他例子之一。
2.亚马逊和在线商务
响应客户输入的系统概念本身并不是人工智能的一个例子。例如，那些检测到用户了解衬衫产品之后然后在网上推荐衬衫广告的应用程序不一定是高级的人工智能应用程序。
但以亚马逊的推荐系统为例，它是一个交易性人工智能平台的强大引擎。人们可能已经观察到它的能力，这个系统可以不断学习。本质上，大批购物者正在“教导”亚马逊人工智能系统，以便更好地展示可能出售的商品。也就是说，将一件商品与过去展示的另一件商品相匹配将促进销售，可以将半关联的概念联系起来(例如灯架与摄影设备)。
另一方面，这种高端的人工智能系统需要庞大的计算平台来处理所有这些数据。对于使用小型服务器的用户来说很难为此类系统提供支持。显然，亚马逊网络服务公司拥有世界领先的计算平台。
3.Pandora
对于那些认为人工智能将会取代人类工作的人们来说，Pandora人工智能系统就是一个与人类合作的例子。首先，Pandora通过音乐专业人员的帮助来分析和分类歌曲。Pandora着眼于歌曲的450种属性进行分类，从声乐风格到节奏感。
当其人工智能算法工作时，根据大量用户对其歌曲库的响应，结合了来自用户的大量推荐。然后，人工智能系统可以批量分组和呈现对于用户具有意义的歌曲。
4.Cogito
这无疑是人工智能最活跃的领域之一：在销售和客服电话中使用人工智能，可以增强与客户的情感联系。具体地说，使用人工智能互动比人类更具移情能力。当然，这是人工智能使用的一个前沿。
Cogito(拉丁语的意思是“自我意识”)使用了人类互动的关键真理：它不仅仅是词语的表达意义，而且是词语的表达方式、情绪、节奏和感觉。
Cogito软件可以实时分析对话，提供有关正确和错误的线索和提示。也许对话者可能切入太多主题，或者反应不够快。应用程序提供基于颜色的警告和更新。该软件可以分析数百条线索，以确定对话的情感质量。
5.Nest
推动人工智能增长的关键因素之一是资金雄厚的厂商之间的竞争，希望在早期获得市场份额。以谷歌公司旗下的家用恒温器Nest为例，其部分目标是将谷歌公司的人工智能构建到设备中，用来应对苹果Siri和亚马逊Alexa的不断增长。
Nest使用人工智能来适应人类的行为模式，获得恒定的输入线索，并在家中工作时做出更准确的反应。在业主设置系统一段时间之后，Nest可以自己整合输入。
无论如何，智能家庭设备(物联网设备)无疑是争夺人工智能市场支配地位的关键战场。让一整组智能家庭设备协同行动，它们可以响应家庭成员的指令，并根据其行为学习，这显然是人工智能在家庭应用中的未来。
6.Boxever
总部位于爱尔兰的Boxever公司推出其Boxever“个性化平台”，其主要目标是旅游业。其基于云计算的平台允许旅游公司创建一个单一的客户视图，从而为客户提供更有效的营销。它的目标是通过单独针对客户来改进销售过程。如果人工智能可以在一对一的基础上定制交互过程，理论上它可以更有效地服务(并销售给)客户。
Boxever公司的方法承认竞争的关键部门是客户体验。如果零售商更加谨慎地满足客户的需求，将会在电子商务竞争中获胜。而使用智能软件比人工销售代表的成本要低得多。
7.AIRobotics、Humanoid和其他
人工智能为机器人的应用提供动力，其中包括加州大学伯克利分校的BRETT和麻省理工学院的MITdog。Sophia就是一个受到媒体热捧的人工智能机器人的例子，它和NBC电视台主持人JimmyFallon在“今夜秀”上聊天和唱歌。
除了流行文化的喧嚣之外，还有各种规格和大小的人工智能机器人。例如iRobot公司的RoomBA980吸尘器采用了人工智能技术，可以在家中完成各种清扫工作。该公司声称，Roombas公司已售出1000多万台RoomBA980吸尘器。
8.垃圾邮件过滤器
人工智能的核心就是学习。而使用机器学习和其他人工智能技术，软件系统将变得更智能，无需人工协助。
当然，采用人工智能防止垃圾邮件是一个迫切需要机器学习的领域。工作人员(甚至是团队)难以跟上垃圾邮件的增长。例如，Gmail会部署机器学习算法来过滤(大部分)垃圾邮件。
为此，垃圾邮件过滤器试图更快地跟上垃圾邮件发送者的工作，他们不断采用创造性的方法来欺骗收件人。垃圾邮件过滤器中的人工智能会持续扫描元数据，例如发件人的位置或主题行中的关键字。如果无法学习，垃圾邮件过滤器将在几天之后无法运行。
人工智能技术是使用来自人类的输入：因为对于一个用户具有价值的优惠券对于另一个用户来说则是垃圾邮件。特定用户如何对邮件流进行分类必须是垃圾邮件过滤器学习的一部分。
9.网上银行业务
银行为用户提供方便的优惠：扫描其支票并将其金额存入移动设备中，无需去实际的分支机构存款。其问题是：这样做需要机器来阅读用户的签名，这是一项既混乱又令人困惑的工作——甚至对工作人员来说也是如此。
在其他供应商中，MitekSystems公司采用专门从事基于软件的身份验证。其人工智能技术利用计算机视觉和机器学习使移动到银行的交易安全。
例如，Mitek公司采用视觉算法对银行交易中的无数ID格式进行分类。其核心是光学字符识别(OCR)软件，它扫描文档并将数据转换为可编辑的格式。可以使用人工智能调整OCR软件以准确提取个人签名或指纹。
10.贷款和信用卡处理
当消费者申请信用卡或贷款时，消费者信用评分(FICO)(通常在300到850分之间)将起到至关重要的作用。在过去，贷款工作人员审查了这些贷款和信用卡申请。虽然仍有很多工作人员，但许多关于信用卡的决定或者是否接受消费者的申请，都是由机器学习系统做出的。
同样，学习是这个过程的核心部分。银行管理人员可以设置他们希望当前信贷标准是宽松还是紧缩的参数。但他们希望银行的机器学习系统能够随着时间的推移而学习，以便更密切地确定哪些申请人是安全的借贷者。
11.Lyft和Uber
没有人工智能和机器学习技术，共享单车是不可能存在的。具体来说，票价、预计到达时间以及它将要走的路线：这些都是人工智能计算出来的。
人工智能即时进行大量计算。如果没有一个分析情况的机器学习系统，然后将结果数据路由到用户和驱动程序的应用程序，这些计算的数量和复杂性将是不可能的。当然，Lyft和Uber公司将其记录在自己的系统上，这两家公司拥有关于用户模式的大量数据。
在未来，这些服务预计将出现无人驾驶汽车的时代(尽管这种情况发生时最多仍然模糊不清)。如果没有人类驱动程序的元素，运行系统的过程将成为更纯粹的逻辑机器学习计算。从理论上说，这将导致共享乘车服务的成本下降，甚至可以节省雇佣驾驶员的成本。
12.社交网络
主要的社交媒体网络是人工智能发展的核心驱动力。特别是Facebook公司似乎采用了人工智能的各方面功能。例如，其算法定义了用户的时间轴，决定是否在其时间轴上显示或不显示其朋友的某些帖子。Facebook公司知道，如果某个用户的每位朋友都被展示出来，那么时间表就将变得很混乱，以至于它会让人感到厌烦。因此，时间轴算法可以了解用户与谁进行交互以及其通常忽略的对象。
对于Facebook而言，最重要的是，社交网络使用人工智能来帮助个性化为用户提供广告的方式，因此它具有一定程度的广告显示相关性。需要注意，Facebook允许用户评论广告与时间线的相关性;每个用户评论都有助于系统学习并变得更精细。由于他们使用人工智能微调显示系统的方式，Facebook和谷歌在整个网络广告市场的比例非常高。
此外，Facebook使用图像识别人工智能技术来识别照片中的人脸，因此它可以邀请用户为其添加标签。毫不奇怪，考虑到照片对Facebook的重要性，Facebook在面部识别技术上投入了大量资金。采用机器“读取”照片是当今人工智能时代最为显著的进步之一。
人工智能将取代人类工作未来的新兴职业，已经悄然到来
文|创瞰巴黎RichardRobert
编辑|MeisterXia
导读
随着新兴的前沿领域不断发展，未来将催生出很多新兴的职业。“未来职场”系列一中，作者RichardRobert聚焦三大新兴领域，以人工智能为例为我们解读了未来职场的动向。然而很多人担心人工智能将取代一切工作。未来机器人会跟人类抢工作？本期“未来职场”系列二，作者继续为我们解读未来那些不能被替代的工作。
一览：
高达72%的欧洲劳动者担心机器人会跟人类抢工作。这种认识是错误的，但却随着自动化的推广越来越根深蒂固。实际上，德国、日本等世界上自动化技术应用的最广的国家同时也是失业率最低的国家！总体而言，医疗看护、食品制造、诉讼辩护、土木建筑等社会最需要的工作是不可能消失的。一提起劳动的未来，许多人持有悲观的态度，认为人类的工作岗位必将被机器人代替。但这种观念是错误的，因为它忽视了两个关键的趋势。首先：虽然现在的工作不需要那么多人类劳动力，且所需的技能跟过去不同，但岗位本身不会消失，只是具体的劳动方式变了，且仍需要人类参与其中、发挥技能。其次，未来的工作岗位虽然都在新兴技术（如大数据）领域，但本质上跟现在的岗位一脉相承。
自动化不是抢夺人类工作的敌人诚然，麦肯锡等机构发布的研究报告称未来的劳动力市场将经历海啸般的变革，来势汹汹，不可避免，许多工种将在浪潮中彻底消失。但这种论调只不过是耸人听闻，并不能帮助大家思考如何去适应未来的变革，以至于高达72%的欧洲劳动者担心机器人会跟人类抢工作。虽然变革的节奏快，但我们可以积极思考积极应对。与其操心工作岗位的消失，不如认真考虑未来世界的模样，以及我们该如何转型顺应未来。
服务业岗位大规模地被自动化技术替代，是当下的最新趋势。但机器替代人类，在工业中早已不是新闻，在工业革命之初便崭露头角。我们怎么没从中获得启发呢？撇开已经去工业化的法国、英国不谈，欧洲许多国家并未出现工业岗位大量流失的现象。此外，世界上自动化技术应用的最广的国家，如德国和日本，同时也是失业率最低的国家！
这一切所揭示的道理是：虽然一些具体的岗位会消失，但工业仍需要人类劳动力。在“断崖式变革”的背后，过去和未来的连接比我们想象得要更紧密。虽然工作的要求在变，但是人同样会随机应变，顺应潮流。汽车制造流水线不再依赖大量的人力，但造车厂仍需要工人监督机器的运转、进行质控。他们有的在汽车组装上游、有的在下游，但都不会离生产线太远。
变迁转型中的工作若转变视角，撇开宏观的行业不谈（如汽车制造工），聚焦具体的专业技能（如车工、铣工），便能看出变化中的不变。例如，车工、铣工等工序仍然会存在，虽然由机器完成，但必须在技术工人的监督下进行。技术工人可以亲手操作机器，可以监督一台或多台机器，也可以监督流水线上的一整个环节。变化了的只是人在制造过程中扮演的角色，但制造业工作的核心元素没有变，仍然需要操作者对工序、工具、工件、工作环境有深入的了解，需要能透彻分析生产中出现的问题，并快速做出响应。
工业经历的变革在服务业也已出现，而服务业中同样有一些具体的专业技能即使面临自动化和人工智能的浪潮，依然“固若磐石”。让我们来看三个具体例子。
大家都知道律师助理和会计所做的许多工作都可自动化。比如企业的费用报表现在就能自动生成。但这并不意味着不再需要人类，而是人类应转变角色，化身为自动化流程的“监督者”。自动化必然会减少就业岗位数量；未被机器替代的岗位的性质也会发生变化，但是人才所需具备的核心专业技能和素养却不会变，依旧要跟那些已自动化的任务密切相关。比如未来的会计仍需理解什么是税率、善于查出账本中的问题，仍须有一丝不苟、追求精确的态度。
让我们来看第二个例子。自动化的发展催生了新的岗位，如数据分析师、AI教师。岗位名称听起来“高大上”，但其实只要接受过两年高等教育就能胜任。理论上，昔日的技工和操作工也能进入这些岗位。现在人们发现，无论是数据分析还是利用AI进行教学，都需要从业者具有具体行业或专业背景才能更有效。虽然这些新岗位的门槛不高，但是入行后的上升空间却不小。从业者若拥有相关工作经验或业务技能，能为岗位带来不少价值。
第三个例子是客服呼叫中心。IBM称其接到的约45%的用户来电都可以由智能机器人处理。但这也意味着其余的来电需由人类接听。增进客户关系的过程复杂而微妙，但给了人类客服施展其专业技能的空间，拉近与用户的距离。而另一些呼叫中心仍用一成不变的套话机械地回应客户，像工厂流水线般提供“服务”，势必会落后。
变革早已到来2019年，我与Clara-DonaSchmelk共著的《未来的工作》由FIRST出版社发行。2021年，我的第二本书《工作4.0》通过EditionsAtlande出版社问世，对第一本书中的预测做出了补充。没想到，书中预测的一些中长期会发生的变革，在出版后不到三年就成真了。这些变革并不是突变，没有导致社会动荡，没有引发人间悲剧，而是在潜移默化中发生了。面对自动化带来的工作转型，许多专业人士选择提升自己，积极迎接。另一些人既有职业技能，又具备适用面广的素质，于是成功地踏入已实现自动化的行业中的新岗位。所以，只要得到足够的支持，任何人都能实现个人职业转型。
“的确，在新形势下，一些对专业技能要求较弱的岗位（如中层管理）遭遇了“重创”，特别是面临当前远程工作的普及。”
但未来的新工作，以及转型后踏上新岗位的工作者仍将需要管理者负责核心的协调组织工作。监督、操控机器人和软件，引导它们工作，让它们发挥最大效益，将构成未来管理者的主要职责。这些职责非人类莫属。
未来的工作其实已经走进了我们的生活。总体而言，医疗看护、食品制造、诉讼辩护、土木建筑等社会最需要的工作是不可能消失的。但我们要注意区分工作本身和人在工作中扮演的角色。角色必定会变，不同角色区别仅在于变化的大小。以医疗为例，未来肯定会出现重新分工：机器人负责搬运患者等体力活；人类负责陪伴、倾听、看护、提供心理辅导。虽然看护机器人在日本等国家已经开始应用，但法国短期内不会采用。法国的患者看护工作已实现了一定程度的自动化，但护士这一行业不会就此衰亡，护士们不会因此失业。相反，自动化会促进患者看护这一工作的进步。在其他的行业，自动化的程度更高，带来的转变更为明显，特别是会计和律师助理——这两个行业的从业者现在大部分时间都在监督、协调自动系统的工作。从就业岗位数量来看，每轮工业革命中，新创造的岗位都比消失的岗位多。根据Eurostat的统计，人工智能和数字技术在欧洲虽然会导致600万个岗位流失，但同时将创造1500万个新岗位。所以，这一趋势必然利大于弊！
“人工智能”将代替“人力”专业全面解读！
前言
机器人领域：人工智能机器人，如PET聊天机器人，它能理解人的语言，用人类语言进行对话，并能够用特定传感器采集分析出现的情况调整自己的动作来达到特定的目的。
随着人工智能的迅速发展，很多职业在将来都可能被人工智能所取代，英国广播公司曾经报道：剑桥大学教授发布了一项报告。该报告根据大数据计算系统，分析了365种职业在未来被人工智能淘汰的概率。
报告显示：部分职业会被“人工智能”代替
预计到2025年人工智能将颠覆全球15个行业中的8500万个工作岗位。伴随自动化和数字化，针对数据录入、会计和行政服务等技能的就业需求正在减少。
最可能被人工智能及机器自动化代替的工作职位包括数据输入员、会计、记账员、工资结算员、行政助理等，其中21％来自金融服务领域、19％来自汽车行业，还有20％的采矿和金属行业。
人工智能的“起源”：
人工智能概念的提出始于1956年的美国达特茅斯会议。人工智能至今已经有60多年的发展历史，从诞生至今经历了三次发展浪潮。分别是1956-1970年、1980-1990年和2000年至今。
近年来，深度学习+大数据+并行计算共同推动人工智能技术实现跨越式发展。“人工智能+”应用已开始落地开花，从智能安防，到智能客服，再到智慧教育和智慧医疗等。基于人工智能技术的各种产品在各个领域代替人类从事简单重复的体力或脑力劳动，大大提升了生产效率和生活质量，也促进了各个行业的发展和变革。
美国人工智能专业优势：拥有高层次学者数量最多
AI高层次学者是指入选AI2000榜单的2000位人才，由于存在同一学者入选不同领域的现象，经过去重处理后，AI高层次学者共计1833位。从国家角度看AI高层次学者分布，美国A1高层次学者的数量最多，有1244人次，占比62.2%，超过总人数的一半以上，且是第二位国家数量的6倍以上。中国排在美国之后，位列第二，有196人次，占比9.8%。德国位列第三，是欧洲学者数量最多的国家；其余国家的学者数量均在100人次以下。
人工智能专业部分应用领域：
1)机器人领域：人工智能机器人，如PET聊天机器人，它能理解人的语言，用人类语言进行对话，并能够用特定传感器采集分析出现的情况调整自己的动作来达到特定的目的。
※News：美国特斯拉将在明年推出TeslaBot人形机器人：
美国CNBC的报道：8月19日特斯拉首席执行官ElonMusk在的人工智能发布会上宣布：特斯拉将在明年推出TeslaBot人形机器人以从事人们不喜欢做的危险、重复性或者枯燥的工作。
ElonMusk在发布会表示：未来社会的“劳动力不会短缺”，一些只消耗体力的工作将会被机器人所替代。特斯拉机器人的目的就是让人们不必再从事不用动脑筋的琐碎工作。
2)语言识别领域：该领域其实与机器人领域有交叉，设计的应用是把语言和[i]声音转换成可进行处理的信息：如语音开锁(特定语音识别);语音邮件以及未来的计算机输入等方面
3)图像识别领域：利用计算机进行图像处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术;例如人脸识别汽车牌号识别等。
4)专家系统：具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，后台采用的数据库相当于人脑，具有丰富的知识储备采用数据库中的知识数据和知识推理技术来模拟专家解决复杂问题。
人工智能的四个方向及应用实例：
四个方向：第一，模式识别；第二，机器学习；第三，数据挖掘；第四，智能算法。
应用实例：指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、专家系统、智能搜索、博弈等。
美国人工智能专业top8名校
1、麻省理工学院
2022QS世界大学排名：第1
2022泰晤士世界大学排名：第5
麻省理工它的计算机科学和人工智能实验室已经创作出了一系列机器人。其中现在最负盛名的波士顿动力的前身腿足实验室便是在麻省理工学院创办的。还有机器人之父科林·安格尔，irobot公司创始人之一的海伦·格雷纳，还有卡内基·梅隆大学机器人研究所的负责人马特·梅森等等。
2、卡内基·梅隆大学
2022QS世界大学排名：第53
2022泰晤士世界大学排名：第28
卡内基梅隆大学简称cmu，坐落在宾夕法尼亚州的匹兹堡﹙pittsburgh﹚，是一所享誉世界的私立顶级研究型大学。卡内基梅隆大学是nasa航空航天科研任务的主要承制单位之一，该校的机器人研究所从事过自动驶车、月球探测步行机器人，单轮陀螺式滚动探测机器人的研究。
3、斯坦福大学
2022QS世界大学排名：第3
2022泰晤士世界大学排名：第4
斯坦福大学在1962便成立了人工智能实验室，在这50多年间一直致力于推动机器人教育。学生每周聚集在一起剖析机器人论文，并讨论机器人领域的最新研究成果。值得一提的是前百度的首席科学家吴恩达便是斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授，人工智能实验室主任。吴恩达是人工智能和机器学习领域国际上最权威的学者之一。
4、哥伦比亚大学
2022QS世界大学排名：第19
2022泰晤士世界大学排名：第11
哥伦比亚大学位于美国纽约市曼哈顿，于1754年根据英国国王乔治二世颁布的《国王宪章》而成立，属于私立的美国常春藤盟校。哥伦比亚大学的校友和教授中一共有87人获得过诺贝尔奖，包括奥巴马总统在内的三位美国总统是该校的毕业生。据网上评价，哥伦比亚大学的机器人研究团队令人印象深刻。该校学生已经制造适合城市的自动驾驶汽车，以及三维仿真工具——可以指导机器人如何与现实世界互动，甚至还发明了一种指导机器人手术的程序。
5、南加州大学
2022QS世界大学排名：第112
2022泰晤士世界大学排名：第63
南加利福尼亚大学简称usc，又译为南加州大学，位于美国加州洛杉矶市，1880年由监理会创立，是加州最古老的私立研究型大学，世界著名高等学府。南加大是美国大学协会成员，被卡内基基金会归类为“特高研究型大学”，科研与教学水平世界一流。该校的机器人研究实验室，鼓励本科生在教师指导下亲手参与机器人研究。毕业生会被邀请参与机器人的制造。
6、加州大学伯克利分校
2022QS世界大学排名：第32
2022泰晤士世界大学排名：第8
加州大学伯克利分校与斯坦福大学、麻省理工学院等一同被誉为美国工程科技界的学术领袖，其常年位居泰晤士报全球大学排行前十名。
该校的机器人和智能机器实验室，致力于用机器人复制动物的行为。该校的自动化科学和工程实验室从事更广泛的机器人功能的研究，如机器人辅助外科手术和自动化制造。还有计算机可视化小组，学生可以学到如何帮助机器人能“看的见”。
7、约翰·霍普金斯大学
2022QS世界大学排名：第25
2022泰晤士世界大学排名：第13
约翰·霍普金斯大学﹙johnshopkinsuniversity﹚，简称霍普金斯大学，成立于1876年，是全美第一所研究型大学，也是世界一流的著名私立大学，属于全球顶级名校。
该校的计算机感知和机器人实验室的研究方向是：在机器人科学和工程领域，创造知识，促进创新。这是通过让学生接触到各种各样的机器人来实现的。其肢体实验室，探究了动物感官的指导原则，并研究如何将它们应用于机器人。该校的计算机交互和机器人实验室研究了很多人机交互和机器人空间意识方面的难题。
8、佐治亚理工学院
2022QS世界大学排名：第88
2022泰晤士世界大学排名：第45
佐治亚理工学院简称georgiatech，1885年建校，是美国顶尖的理工学院。该校著名机器人专家，亨里克·克里斯滕森领导的机器人和智能机器研究所，近来猜测，当今的新生儿再也不必驾驶传统的汽车。该校的项目旨在让学生了解各种主题的机器人，如力学，交互，感知和人工智能以及识别能力。
同学可以通过留学定位系统//school.liuxue315.cn/studyassess?ozs=96341-2709给自己一个定位看看，输入你的均分专业、语言成绩。系统会自动匹配数据库中情况与你类似的同学案例，你看他们都申请到了哪些学校/专业，结合自身情况也能有个大致的定位。
吴荻枫：人工智能为什么不能代替人类
人工智能没有意义的概念，没有价值观，终究只能是人的工具，而不可能超越人类。
近年来，人工智能技术发展极其迅速，各种智能设备、智能软件已走进千家万户，改变了我们的生活方式和工作方式。因此，不少人认为，在不久的将来，人工智能将会全面代替人类智能，甚至超越人类智能。不过，这种观点过于悲观，人类的思想和行为中最重要最独特的部分，是人工智能无法实现，更无法替代的。
人工智能不管多么发达，归根结底，都是在人类给定的框架下解决问题。比如，某人每天上下班，公司和家之间的距离有15公里。他可以选择的交通工具包括打的、公交车、地铁、自驾车、共享单车，以及这些工具的组合。如果他去问导航软件，导航软件可以根据他的要求以及实时路况，给出一个最优的出行方案。这在现实中往往是很有用的。然而，虽然有不少人会选择在工作地点附近买房或租房来解决通勤问题，导航软件却绝不会给出搬家的方案。因为导航软件的运行程序，或者说运行框架没有这种手段可供选择，但人却不会受既有框架的约束。
人工智能也不能主动确定需要解决的问题是什么。举一个非常简单的例子，如果我问智能应答软件：“帅帅在哪里，你看到帅帅了么？”它要么回答不知道，要么给出一个错误的答案。而我如果拿这个问题去问人，被问的人不管知识水平如何，第一个反应恐怕都是：“你说的帅帅是谁啊？”我就会告诉他，帅帅是我的小狗，是什么样子，有多大，有什么特点，等等。可见，人类首先能够主动确定要解决的问题是什么，也就是说确定目标。我举的这个例子非常简单，以后人工智能或许也能应对，但并不是软件学会了如何确定问题所在，而是设计人员扩充了或者改变了软件运行的程序或框架。
总之，如果人类确定了问题，确定了可用的手段或者信息，人工智能可以给出答案，乃至近乎完美的答案。但是，人工智能不会设计这种目的―手段的框架，也不会主动突破这种框架。
人是追求意义的智慧生物，因此有自己的价值观。人类赋予某些事物以意义或价值，才构成了目的―手段的逻辑关系。也就是说，人能知道自己要的是什么，怎样才算是达成了目的。而人工智能没有意义的概念，需要人类将具有意义的逻辑关系编码输入，人工智能才能按照这种关系工作，但它本身无从建立这种关系。
人以意义来理解世界，也以此与他人交流、合作。米塞斯曾举过一个例子，假如某人闯入了一个从未去过的原始部落。那些原始人未开化，没有语言，或者即使有语言他也听不懂。但是，如果他看到这些原始人架锅生火，他就会知道，他们是要做饭了。人类有相似的心智结构，即使语言不通，也可以相互理解。如果换成机器人呢？除非是科幻电影里那些由演员扮演的机器人，否则它只会搜索和输出代码，而不会真正试图去理解眼前所发生的事。
可见，人与人工智能最大的不同，就是人通过意义和价值与外部世界建立联系。这是人作为主体而不是客体的基础，也是人类合作和创新的基础。人工智能没有意义的概念，没有价值观，终究只能是人的工具，而不可能超越人类。
值得注意的是，我们可以看出，主流新古典经济学的理性经济人假设，正是将人当成了在既有目的―手段框架下寻求最优解的机器。这其实是省略了人的行为中最具有本质性和创新性的部分。理性经济人所构成的经济体，是静态的、机械的，被动的，充其量是人工智能的世界，而不是人类社会。
经济学是价值中立的科学，因此经济学不研究也没有足够的能力研究某个个人究竟应该确定什么具体的目标，运用什么具体的手段，但是，经济学应该将个人在目的―手段框架的行为模式纳入研究的范畴，否则就是舍本逐末，具有难以克服的缺陷。
（作者系西南民族大学讲师）
人工智能为什么不能代替人类―中国经济网
■吴荻枫
人工智能没有意义的概念，没有价值观，终究只能是人的工具，而不可能超越人类。
近年来，人工智能技术发展极其迅速，各种智能设备、智能软件已走进千家万户，改变了我们的生活方式和工作方式。因此，不少人认为，在不久的将来，人工智能将会全面代替人类智能，甚至超越人类智能。不过，这种观点过于悲观，人类的思想和行为中最重要最独特的部分，是人工智能无法实现，更无法替代的。
人工智能不管多么发达，归根结底，都是在人类给定的框架下解决问题。比如，某人每天上下班，公司和家之间的距离有15公里。他可以选择的交通工具包括打的、公交车、地铁、自驾车、共享单车，以及这些工具的组合。如果他去问导航软件，导航软件可以根据他的要求以及实时路况，给出一个最优的出行方案。这在现实中往往是很有用的。然而，虽然有不少人会选择在工作地点附近买房或租房来解决通勤问题，导航软件却绝不会给出搬家的方案。因为导航软件的运行程序，或者说运行框架没有这种手段可供选择，但人却不会受既有框架的约束。
人工智能也不能主动确定需要解决的问题是什么。举一个非常简单的例子，如果我问智能应答软件：“帅帅在哪里，你看到帅帅了么？”它要么回答不知道，要么给出一个错误的答案。而我如果拿这个问题去问人，被问的人不管知识水平如何，第一个反应恐怕都是：“你说的帅帅是谁啊？”我就会告诉他，帅帅是我的小狗，是什么样子，有多大，有什么特点，等等。可见，人类首先能够主动确定要解决的问题是什么，也就是说确定目标。我举的这个例子非常简单，以后人工智能或许也能应对，但并不是软件学会了如何确定问题所在，而是设计人员扩充了或者改变了软件运行的程序或框架。
总之，如果人类确定了问题，确定了可用的手段或者信息，人工智能可以给出答案，乃至近乎完美的答案。但是，人工智能不会设计这种目的―手段的框架，也不会主动突破这种框架。
人是追求意义的智慧生物，因此有自己的价值观。人类赋予某些事物以意义或价值，才构成了目的―手段的逻辑关系。也就是说，人能知道自己要的是什么，怎样才算是达成了目的。而人工智能没有意义的概念，需要人类将具有意义的逻辑关系编码输入，人工智能才能按照这种关系工作，但它本身无从建立这种关系。
人以意义来理解世界，也以此与他人交流、合作。米塞斯曾举过一个例子，假如某人闯入了一个从未去过的原始部落。那些原始人未开化，没有语言，或者即使有语言他也听不懂。但是，如果他看到这些原始人架锅生火，他就会知道，他们是要做饭了。人类有相似的心智结构，即使语言不通，也可以相互理解。如果换成机器人呢？除非是科幻电影里那些由演员扮演的机器人，否则它只会搜索和输出代码，而不会真正试图去理解眼前所发生的事。
可见，人与人工智能最大的不同，就是人通过意义和价值与外部世界建立联系。这是人作为主体而不是客体的基础，也是人类合作和创新的基础。人工智能没有意义的概念，没有价值观，终究只能是人的工具，而不可能超越人类。
值得注意的是，我们可以看出，主流新古典经济学的理性经济人假设，正是将人当成了在既有目的―手段框架下寻求最优解的机器。这其实是省略了人的行为中最具有本质性和创新性的部分。理性经济人所构成的经济体，是静态的、机械的，被动的，充其量是人工智能的世界，而不是人类社会。
经济学是价值中立的科学，因此经济学不研究也没有足够的能力研究某个个人究竟应该确定什么具体的目标，运用什么具体的手段，但是，经济学应该将个人在目的―手段框架的行为模式纳入研究的范畴，否则就是舍本逐末，具有难以克服的缺陷。
（作者系西南民族大学讲师）