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]对人工智能的看法作文
人工智能的出现，让我们对科学技术的看法产生了很大的改变，下面是小编为你整理的对人工智能的看法作文，供大家阅览!
关于人工智能的一些介绍与看法内容提要：人工智能是计算机科学的一个领域，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作出反应的智能机器。它研究和应用的领域包括模式识别、自然语言理解与生成、专家系统、自动程序设计、定理证明、联想与思维的机理、数据智能检索等。除了计算机科学以外,人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能也被认为是二十一世纪(基因工程、纳米科学、人工智能)三大尖端技术之一。近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。
一、人工智能概述“人工智能”一词最初是在1956年DARTMOUTH学术会议上提出的。从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之越来越深入人心。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。
通常，计算机的数学基础包括统计学，信息论和控制论，当然还包括一些非数学学科。长期的工作中，计算机往往只是始终如一的运用这些知识来进行工作，基本上只是依靠以前的“经验”。所谓人工智能，就是指能让计算机像人脑一样去工作，不仅仅是能够连续式学习，更要在工作的过程中，学会跳跃式学习，也就是能过像人类一样，获得顿悟或是灵感。一直以来，计算机通常只能靠经验来工作，很难会“顿悟”，也就是很难获得较大的技能提高。人类的实践过程同时包括经验和创造。这正是智能化工作者梦寐的东西。
近几十年来，人工智能日益发展，技术日趋成熟，研究成果也日趋丰富。例如2013年，帝金数据普数中心数据研究员S.CWANG开发了一种新的数据分析方法，该方法导出了研究函数性质的新方法。作者发现，新数据分析方法给计算机学会“创造”提供了一种方法。
二、人工智能的科学范畴现在，人工智能已构成信息技术领域的一个重要的学科。该学科研究如何使机器具有智能或者说如何利用计算机实现智能的理论、方法和技术，所以，人工智能既属于计算机科学技术的一个前沿领域，也属于信息处理和自动化技术的一个前沿领域。但由于其研究内容涉及到“智能”，因此，人工智能不仅局限于计算机、信息和自动化等学科，还涉及到智能学科、认知科学、语言学、逻辑学、教育科学、系统教学、数理科学等众多学科领域。人工智能是一门综合性的交叉学科和边缘学科。
三、人工智能的研究内容人工智能的研究内容可以归纳为：搜索与求解、学习与发现、知识与推理、发明与创造、感知与交流、记忆与联想、系统与建设、应用于工程等八个方面。从研究对象来说，人工智能涉及三个相对独立的域，即：(1)研究会读和说的计算机程序，也就是通常称为“自然语言处理”领域;(2)研制灵敏的机器，通过设计出具有视觉和听觉程序化的机器人，在活动时能识别不断改变的环境;(3)开发用符号识别来模拟人类专家行为的程序，即专家系统。但是，从研究的性质来说，人工智能一般可分为理论研究和工程研究两个方面。理论研究主要是对有关开发和理解人和机器智能方面理论进行研究和探索.而工程研究则主要是
设计和开发研究人工智能的工具和像专家系统这样的产品。但是，这并不是说，它们彼此是独立的;相反，它们是彼此依赖和不可分割的。随着人工智能理论和技术逐步被采用，并具体地开发出产品。理论和工程研究之间的界限将会缩小，直至消失。
四、人工智能的技术特征(1)具有搜索功能。采用一定搜索策略可以快速地找到答案。
(2)知识表示能力。可以表示一些不精确的、模糊的知识(适合表示多媒体数据)。
(3)一定的推理功能。可以从给定的实事、前提中找出答案、发现知识。
(4)抽象功能。抽象用以区分重要与非重要的特征，借助抽象功能可将处理问题中的重要特征和变式与大量非重要特征和变式区分开来，使处理变得更有效、更灵活。对用户来说,往往只需要叙述“是什么问题”，“要做什么”，而把“怎么做”留给智能程序来完成。
(5)语音识别功能及模糊信息处理能力。有处理不精确和模糊信息的能力。
五、人工智能的发展阶段第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落：人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。
第二阶段：60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议。
第三阶段：80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展。日本1982年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统KIPS”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。
第四阶段：80年代末，神经网络飞速发展。1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。
第五阶段：90年代，人工智能出现新的研究高潮.由于网络技术特别是国际互连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。
六、人工智能的应用领域1.在管理系统中的应用
(1)人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率，而是用计算机实现人们非常需要做，但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中，以数据管理和处理为中心，围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库，而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。
(2)智能教学系统(ITS)是人工智能与教育结合的主要形式，也是今后教学系统的发展方向。信息技术的飞速发展以及新的教学系统开发模式的提出和不断完善，推动人们综合运用超媒体技术、网络基础和人工智能技术区开发新的教学系统，计算机智能教学系统就是其中的典型代表。
2.在工程领域的应用
(1)医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用，具有极大的科研和应用价值，它可以帮助医生解决复杂的医学问题，作为医生诊断、治疗的辅助工具。目前，医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用，从而应用于内科、骨科等多个医学领域中，并在不断发展完善中。
(2)地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。1978年美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECTOR”，该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等，是工业领域的首个人工智能专家系统，其发现了一个钼矿沉积，价值超过1亿美元。
3.在技术研究中的应用
(1)在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中，目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质、形状和大小进行判断和归类;专家运用超声无损检测仪器，以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力与脑力劳动，减少了任务因素造成的无擦，提高了检测的可靠性，实现了超声检测和评价的自动化、智能化。
(2)人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展，网络技术的安全是我们关心的重点，因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更，大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术，开发更高级AI通用和专用语言，和应用环境以及开发专用机器，而与人工智能技术则为我们提供了可能性。
七、人工智能的发展方向1.专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域，它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。近年来，在“专家系统”或“知识工程”的研究中已出现了成功和有效应用人工智能技术的趋势。
2.智能信息检索技术的飞速发展。人工智能在网络信息检索中的应用，主要表现在:(1)如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术。(2)由于网络知识信息既包括规律性的知识，如一般原理概念，也包括大量的经验知识这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素对其进行推理，需要利用人工智能的研究成果。
3.SOAr是一种通用智能体系结构，其始终处在人工智能研究的前沿，已显示出强大的问题求解能力，它认为机器人的开发是人工智能应用的重要领域。
八、强弱对比1.强人工智能：强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器，并且，这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识的。强人工智能可以有两类：(1)类人的人工智能，即机器的思考和推理就像人的思维一样。(2)非类人的人工智能，即机器产生了和人完全不一样的知觉和意识，使用和人完全不一样的推理方式。
2.弱人工智能：弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理和解决问题的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。
主流科研集中在弱人工智能上，并且一般认为这一研究领域已经取得可观的成就。强人工智能的研究则处于停滞不前的状态下。
结论与看法：人工智能的研究内容与应用领域之广，决定了人工智能在将来的各个工作领域得到大展手脚的机会，是未来社会发展的趋势。为此，需要我们一代代人去为之努力奋斗。不仅要在弱人工智能上取得突破，更要努力在强人工智能上做出一些较大的进取。对于人工智能，现在与将来同样会有很多人为之付出或多或少的精力，为了更加美好的明天。期待着将来人工智能能更好地融入到社会的各个方面，造福于人类。
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我对人工智能的理解与看法
人工智能
研究让计算机具备模拟、延伸和扩展人的智能的一门技术科学。主要是来源于大量的数据来使机器学习能比人更快的计算出结果,这可能就是我眼中的大数据.
或许大数据分析出结果,再往上一个级别的建模就叫做人工智能吧!鄙人理解尚浅,还请多多指教,自学总结笔记不易.
机器学习
是利用算法或逻辑，在大量的数据上进行运算（从数据中学习如何完成任务即学习训练的过程），产生模型，通过模型对真实事件做出决策和预测。
1.机器学习从方法上来分，机器学习算法可以分为监督学习（如分类问题）、无监督学习（如聚类问题）、半监督学习。
2.传统的算法包括k-邻近算法、决策树、贝叶斯分类、聚类、支持向量机等。
深度学习
是利用包含多个隐含层的神经网络结构的人工神经网络（深度神经网络），通过优化神经元的连接方法和激活函数等方面，来提高训练效果，产生模型后，通过模型对真实事件作出决策和预测。
机器学习与深度学习的关系
机器学习是一种实现人工智能的方法。深度学习是一种实现机器学习的技术（新算法）。
机器学习与深度学习的对比
1、应用场景：应用场景
机器学习在指纹识别、特征物体，检测等领域的应用基本达到了商业化的要求。
深度学习主要应用于文字识别、人脸技术、语义分析、智能监控等领域。目前在智能硬件、教育、医疗等行业也在快速布局。
2、数据依赖性
机器学习能够适应各种数据量，特别是数据量较小的场景。在这种情况下，传统的机器学习算法使用制定的规则，性能会比较好。
深度学习的精准度，需要大量的数据来训练，当数据量很少时，深度学习算法的性能并不好。
3、硬件依赖
深度学习算法需要进行大量的矩阵运算，GPU主要用来高效优化矩阵运算，所以GPU是深度学习正常工作的必须硬件。
机器学习对硬件配置要求相对，深度学习没有那么高！
4、训练算法时间
深度学习算法，因为包含有很多参数，需要大量时间进行训练，完整地训练一次可能需要消耗两周的时间或更长时间！
机器学习的训练会消耗的时间相对较少，只需要几秒钟到几小时的时间。
5、预测时间
深度学习算法的预测时间，相比机器学习，只需要很少的时间去运行。
6、解决问题的方法
机器学习算法遵循标准程序解决问题。它将问题拆分成数个部分，对其进行分别解决，而后再将结果结合起来以获得所需的答案。
深度学习则以集中方式解决问题，而不必进行问题拆分，提倡直接的端到端的解决问题。
7、可解释性
深度学习可以达到接近人的标准，但是这仍然有个问题。在数学的角度上，你可以找出来哪一个深度神经网络节点被激活了。但是我们不知道神经元应该是什么模型，我们也不知道这些神经单元层要共同做什么。所以无法解释结果是如何产生的。
机器学习算法给出了明确的规则，所以解释背后的推理是很容易的。
8、特征处理
机器学习算法的性能依赖于所提取的特征的准确度，而特征数据的处理，需要更专业的知识，且很耗时。
深度学习尝试从数据中直接获取高等级的特征，深度学习削减了对每一个问题设计特征提取器的工作。
机器学习和深度学习应用领域
1、计算机视觉用于车牌识别和面部识别等的应用。
2、信息检索用于诸如搜索引擎的应用-包括文本搜索和图像搜索。
3、市场营销针对自动电子邮件营销和目标群体识别等的应用。
4、医疗诊断诸如癌症识别和异常检测等的应用。
5、自然语言处理，如情绪分析和照片标记等的应用。
6、无人驾驶。
总结
机器学习算法在指纹识别、人脸检测等领域的应用基本达到了商业化的要求或者特定场景的商业化水平，但每前进一步都异常艰难，直到深度学习算法的出现，人工智能才开始大爆发，继续拓展人工智能的领域，如：无人驾驶、预防性医疗保健等！深度学习很早就出现过，但由于当时训练数据量不足、计算能力落后，因此最终的效果不尽如人意。深度学习模型需要大量的训练数据，才能展现出神奇的效果！
本文来自博客园，作者：后山人，转载请注明原文链接：https://www.cnblogs.com/zhuhuibiao/p/11960763.html
经营好自己的现在，等待未来向我飞奔而来。我对人工智能的几点认识
近年以来，神秘的人工智能开始走向大众视野。苹果Siri、百度语音助手等各种助手的出现使用户初步认识到人工智能的有趣和便捷，但受限于技术瓶颈，助手提供的智能服务并不智能，加上用户习惯并未养成，人工智能的普及始终未走上快车道。
迈入今年，人工智能以更成熟的服务和传播方式呈现给用户。微软小冰在微信、微博等社会化平台说学逗唱，瞬间引爆人工智能，尽管小冰惨遭微信官方驱逐，微博短暂逗乐用户而非提供实质服务，小冰仍为人工智能的普及作出贡献。而近期小冰与京东展开合作，意味着小冰在电商等多元化场景的探索上迈出了重要一步。
人工智能被誉为21世纪世界三大尖端技术之一，微软、IBM、谷歌等国外巨头积极布局，也在国内互联网公司和创业者中引起巨大反响。今年5月，百度挖来“谷歌大脑”负责人吴恩达，全面领导百度研究院，规划百度在人工智能和深度学习的开展，尤其是百度大脑计划。
在人工智能的大舞台上，除了巨头进击，中小创业者也跃跃欲试，图灵机器人就是典型。在与图灵创始人俞志晨深度交流后，使我对陌生的人工智能建立了几点认识。（本文不涉及图灵具体业务）
不个性不智能
俞志晨认为，一个真正的智能化机器人一定具备个性化属性，即机器人为用户推荐聊天、问答等个性化内容，满足不同用户的需求。同时，他认为随着服务和功能的完善，机器人个性化属性将得到加深。
在我看来，既然走智能平台之路，就必须做到以下两点：一、通过向开发者开放免费的API接口，方便导入后台数据库，比如实现客服、问答等功能就需要大数据的支持；二、平台具备自我学习能力，不断完善信息和丰富数据库。
人工智能的本质就是机器自学习的过程。机器如何在没有人工干预的前提下进行自学习？俞志晨坦言，机器学习包括两大模块：一是数据来源，即大数据；二是数据处理方式，即机器学习算法，机器在自学习过程中两大模块同时运行。
他进一步解释道，深度学习是机器学习研究中的全新领域，主要为建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，比如声音、图像。深度学习能增强机器学习的能力，整个机理得到大幅改进。
人工智能大颠覆
《奇点临近》作者库兹韦尔曾大胆预言，21世纪中叶计算机的计算能力将超过人类智能总和。这一论断在科技行业引起广泛争议，有人认为这是天方夜谭，也有人持观望态度。但在俞志晨看来，人工智能一旦做成，将对现有移动互联网产品商业模式产生巨大的颠覆，甚至很多移动互联网、互联网产品将不复存在。
想象一个场景：当你想买手机，以往是通过朋友介绍或在各大电商网站比参数、比价格，选购成本较高，还不能完全确定是最佳选择。如何迅速筛选出你想要的手机？
答案是人工智能。目前人工智能远未到达成熟的地步，以购物为例，它的进化主要分为两个阶段：一是辅助性决策，意味着只简单提供建议而不能确保被用户采纳，二是依赖性决策，随着技术向前推进，数据不断积累，用户对机器人的依赖性将越来越强。用户只要调出购物服务，机器就能呈现最优方案，用户消费行为将发生巨大改变，逐渐成为用户值得信赖的贴身伴侣。
放眼未来，人工智能将对互联网产品重构和变革起推动作用。理由如下：懒惰是人类的本性，PPTV CEO陶闯曾直言互联网用户两大特征是“贪婪和懒惰”，互联网产品也极力在“懒惰”上做文章，试图吸引用户关注和提升活跃度。人工智能的到来，将改变现有的购物、聊天和通信方式，甚至对社交产生冲击。
比如阅读，用户均希望内容个性化定制，朋友圈主要呈现朋友推荐而并非自己感兴趣的内容。基于大数据的分析和处理的人工智能能实现精准推荐，用户对朋友圈的依赖也将减弱。
人工作智能的坑
畅想归畅想，还是要回到现实，人工智能发展稍有不慎，将掉进坑里。俞志晨认为，大公司砸重金建研究院做长期研究，容易陷入理想化的境地，也就是打造一个大一统的平台，借此解决行业的所有问题，但现实是一些基础的问题还没得到解决。
比如计算机诞生已有68年，人工智能程序仍运行在冯诺依曼模型上，冯诺依曼模型是程序存储，主要通过二进制形式进行运算，用它来模拟人工存在较大瓶颈，模拟不出情感、道德等人类特有特征，最根本的解决办法是基于生物计算机去变革，这是人工智能演化必经的基础性变革。
这种基础性变革主要分为两部分，一是基础层，二是应用服务层。通过技术的进步和数据的积累，两部分同步发生变化，带动数据和算法的竞争和突破。
从产品层面分析，人工智能主要是为用户提供定制化服务，前期通过一些特色功能吸引用户，比如聊天，用户新鲜劲过后，如何提供优质服务和呈现形式来留住用户，值得从业者深思，毕竟小冰微博爆红后立刻销声匿迹还犹在昨天。
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对人工智能的认识作文1400字
时代不断发展，越来越多的信息和工作量需要处理，也促使人工智能成为了大势所趋。人工智能的出现最根本的原因就是人类的需求，它不断地被应用在各大领域。
人们也是不断的思考与表达对人工智能的期望。这里不得不提一些大火的科技影片。《终结者》《星际迷航》《机械公敌》等影片中有人类对人工智能的设想。比如《机械公敌》中人工智能机器人被塑造成了一种会威胁人类的危险物。公元20xx年的机器人具备了自我进化能力并有了自我感知，随之而来的必然是一场制造者和被制造者之间的战争。而在现实生活中，人工智能不仅仅是机器人形式存在，更多会被应用于人类生活质量的提高及工作环境的改善。
AI是人工智能的英文简称，越来越多产品推出A工特色”。手机在当今已经变得越来越“智能”，拍照可以AI识别”，讲话可以“AI识别“等；家中的电视，者箱都已可以“听懂”人类的指令；汽车变成无人驾驶”让人们心生好奇与疑惑；动画片的形象越来越生动。这一项项应用案例都体现了人工智能的目的：让机器有人的智能。人类自衣食任行等基本生活方式丰富化发展。
人工智能对生活的影响是显而易见的。逐渐代替行业工作者的工作，尤其是工厂流水线职位等，如物流行业的快递机器人。物流快递的工作量在信息化时代直线上升，无疑要增加选购人员，可机器人与云仓库的有机结合，大大减少了对工人的需求而且提高了工作效率，快递机器人可24小时工作。与网络购物相关联的便是网络支付安全。网络中账号都有自己的密码数字容码是最容易破解的，而人工智能领域图家识别和算加视觉等技术，提供了面识别、指纹识别，虹膜识别等保密方式，使人们生活中的密秘、隐私。以及人身财产安全能够得到更多的保障。还有一方面的变化是我们学生可以切身体验到的——提高了学习和工作生活效率。过去，学生需要用笔记本手写一个个重点，教师使用花名册点名，而大学生在课堂上使用云课堂APP，将能直接理解和保存教师传授的知识点，而且教师也能接在软件上签到，更有效拳的监督学生的出勤和听课效率等。
人工智能的到来，不可否认为人类的生产生活带来了巨大的便利，可说到底人工智能也不是人类，不能像人类一样，人类会有工作出错的时候，人工智能也不例坏外，一旦某些程序出现差错，可能造成的后果不堪设想。比如knightscope制途的一款商场保安机器人在购物中心懂到并打伤一个男孩；美国一名女子被自动驾驶的汽车撞伤后不治身亡……由此可见，人工智能的存在有一定的风险，某些方面有时候是不能完全替代人类准确执行。而且也正因机器人为人类工作，某些岗位完全被代替，导致了许多人失业，社会的不安定因素也被放大。
正确认识人工智能的好处有许多，可以推动科技的发展，更高效率的工作，更便利的生活。但错误的认识，也是有许多的不处如阻碍科技的发展，智能产物将受到打击，人类在关于这方面的发展可能停滞不前。人工智能决今不断进入与改变人们的生活，或许“日久见机心”，在人工智能彻底暴露出严重至不可挽回的问题时，我们要做的就只有不断完善功能，让其更好地为人类做贡献发挥出它相身的作用，让人工智能永远利大于弊。
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