什么是人工智能人工智能的优缺点
在讨论人工智能的优缺点之前，让我们首先了解什么是人工智能。人工智能为计算机程序提供了独立思考和学习的能力，它是将人类智能模拟成机器来代替人类。
根据其能力，人工智能主要分为三种类型：弱人工智能、强人工智能和超级人工智能。
弱人工智能：专注于一项任务并且无法超越其限制（在我们的日常生活中很常见）
强大的人工智能：可以理解和学习人类可以完成的任何智力任务（研究人员正在努力实现强大的人工智能）
超级人工智能：超越人类智能，可以比人类更好地执行任何任务（仍然是一个概念）
人工智能的优缺点人工智能的优势1.减少人为错误
人工智能的最大优势之一是它可以显着减少错误并提高准确性和精确度。人工智能在每一步做出的决定都是由之前收集的信息和一组算法决定的。如果编程得当，这些错误可以减少到零。
2.零风险
人工智能的另一大优势是，人类可以通过让人工智能机器人为我们做这些事情来克服许多风险。无论是拆除炸弹、探索太空和海洋，金属制作而成的机器人比人类更加适应在恶劣的环境中生存。
3.24x7可用性
有许多研究表明，人类一天只有大约3到4个小时的生产力。人类也需要休息和休假来平衡他们的工作生活和个人生活。但人工智能可以无休止地工作而不会中断。他们的思考速度比人类快得多，并且一次执行多项任务并获得准确的结果。他们甚至可以借助人工智能算法轻松处理繁琐的重复性工作。
4.数字协助
一些技术最先进的公司使用数字助理与用户互动，从而消除了对人力的需求。许多网站利用聊天机器人来服务用户。甚至一些聊天机器人让我们很难判断我们是在与人交谈还是与聊天机器人交谈。
5.发明和创新
几乎在每个领域，人工智能都是众多创新背后的驱动力，这些创新将帮助人类解决大多数具有挑战性的问题。
6.更加公正
无论我们喜不喜欢，人类都是受情绪驱动的。另一方面，人工智能没有情感，在方法上非常实用和理性。人工智能的一个巨大优势是它没有任何偏见，从而确保更准确的决策。
7.执行重复性工作
作为日常工作的一部分，我们将执行大量重复性任务，例如检查文件是否存在缺陷和邮寄感谢信等。我们可以使用人工智能来有效地自动化这些琐碎的琐事，甚至消除人们“无聊”的任务，让他们专注于更有创造力。
人工智能的缺点1.高成本
创造一台可以模拟人类智能的机器的能力是不小的壮举。它需要大量的时间和资源，并且可能会花费大量金钱。AI还需要在最新的硬件和软件上运行，以保持更新并满足最新要求，因此成本非常高。
2.没有创造力
人工智能的一大缺点是它无法学会跳出框框思考。人工智能能够随着时间的推移利用预先输入的数据和过去的经验进行学习，但在其方法上不能具有创造性。
3.依赖性
AI应用程序可以自动完成大部分繁琐且重复的任务。由于我们不必记住事情或解决难题来完成工作，我们倾向于越来越少地使用我们的大脑。这种对人工智能的依赖可能会给后代带来问题。
尽管人工智能的优缺点值得商榷，但它对全球行业的影响是不可否认的。它每天都在持续增长，推动企业的可持续发展。这当然需要人工智能素养和技能提升才能在许多新时代的工作中蓬勃发展。
人工智能来了，工作和管理方式需要做出哪些改变
0分享至人工智能将改变管理哲学、组织结构以及角色设定，管理者需要适应新技术的发展。编者按：微软正在通过与OpenAI的紧密合作，为职场使用的众多工具引入生成式人工智能功能，其中包括Microsoft365Copilot等新功能。其目标是改变知识工作的传统方式。未来几年，人工智能将对工作和管理产生变革性的影响。比方说，人工智能可以帮助提高沟通效率，找到重点，提高创造力，会议将变成可查询的知识对象等。人工智能将改变管理哲学、组织结构以及角色设定，管理者需要适应新技术的发展。最重要的是，我们要对新技术的出现秉持正确的态度，培养适应新技术的能力。文章来自编译。过去几年，微软发布了一些关于大家是如何工作的研究，其中包括对自疫情爆发以来，会议激增以及“三峰”工作日现象的分析，十分有趣。现在，基于与OpenAI的紧密合作关系，微软正在为职场使用的众多工具添加新功能，把生成式人工智能功能全面引入进来。这些新功能（其中包括Microsoft365Copilot）旨在进一步改变知识工作的完成方式。为了更好地了解这对工作和管理会产生什么影响，我们采访了微软负责现代工作与商业应用的副总裁贾里德·斯帕塔罗（JaredSpataro）。以下是我们谈话的摘录，出于篇幅与清晰考虑，文章进行过编辑：在知识工作演进的过程中，你怎么总结我们所处在的位置？你如何看待随着人工智能工具的推出，我们在未来两三年内工作都会是怎么进行的？我们正处于早期阶段。从很多方面来说，过去几十年其实是模拟工作模式的数字化。比方说，电子表格是账本的数字化表示。文字处理是从打字机发展而来的。你会看到我们已经将这些模拟态的实体数字化。从很多方面来说，这种做法带来的好处已经出现边际递减的情况，现在我们开始进入到真正的数字化新时代。我们真正开始思考当我们真正实现数字化时，我们可以采取哪些不一样的做法了。我们意识到，尤其是由于疫情爆发以及各种不同类型的通信方式的巨大变革，我们可以将人工智能应用到很多我们考虑过的任务上，然后想，嗯，这项任务就该这么干。所以这对我来说是很令人兴奋的，因为我们即将结束数字化的第一阶段，并真正进入到一个新的、非常令人兴奋的阶段。在我们的工作当中，你认为有哪些目前在做着的事情在几年之内会不再做？如果回顾过去，看看人工智能为我和刚刚上手的人们做些什么，我们会看到一些模式。第一，我们确实看到人工智能帮助我们在噪音中找到信号。我们在实际统计中发现，一个非常有趣的事实是，普通员工每天几乎有60%的时间都花在与他人沟通或协调上。而且这个比例还在不断增长。大家肯定能感觉到这一点。对此他们往往是这么表达的，在开始干我的真正工作，也就是他们招我进来要干的正事之前，我还得准备一堆的事情。所以，我看到正在出现一种模式，人工智能将帮助我们解决所有这些问题。并不是说沟通就会减少。但我们将能找出沟通最重要的地方是什么，从而帮助我们完成工作。对于人工智能如何帮助我们激发创造力，我也非常感兴趣。我们将看到全新的人机协作模式的出现。我不认为这意味着我们会减少与人的合作，但人工智能会提高我们的创造力。对我来说，这个想法很独特。多年来，我一直都认为机器不擅长创造性的任务。最后，会议会发生很大的变化。这并不是说我们不再需要开会，但我发现，比方说，我参加的会议越来越少，因为届时会议不再是一个时间点，而是变成了我可以查询、可以提问的知识对象。这是一种全新的思考人类互动的方式。因此，这三样东西在未来几年将会发生很大的变化。人工智能提高员工的创造力？能不能具体展开一下？表面上看，人工智能可以将你的粗略想法充实起来。有时候这对大家来说确实是一项艰巨任务。他们有思想的火花，他们希望这个灵感火花变成有骨有肉的东西，这样就可以想象这个想法更完整的样子。我确实看到现在正在开始出现这种情况。不过，我最欣赏的是可以迸发出真正的火花，这甚至可以追溯到创作的过程中。我发现，这些年来我一直在利用服务、机构以及他人来帮我产生想法。这几乎就像一个想法的漏斗，我会逐渐缩小范围，直到锁定工作想要追求的目标。我发现其实可以拓宽漏斗的顶部。我可以更快地产生想法。它也确实从根本上改变了我对早期创意过程的思考方式。再强调一次，对我来说最令人惊讶的是我几年前都没想过这一点。老实说，我认为人工智能更擅长把日常任务自动化，而不是产生创意。你把会议说成是“知识对象”。是因为人工智能可以轻松地转录和做总结吗？是的，但还有另一方面。转录技术正变得好到令人惊叹。不是说一点错误都没有了，但就算人来做转录也不是没有错误。根据我的经验，人工智能已经远远超出了人类的能力。会议总结非常有价值，但对我来说这是下一步。有摘要是好的。摘要可以让你了解事情的概况，但你通常想了解更多有关人际互动的信息。比方说，令我惊讶的是，在我们现在发布的一些工具莉，你可以提出非常具体的问题。有人提到过我的名字吗？这个话题有人提到过吗？这个团队对此有何看法？他们做出了什么决定？他们对这些决定有何感受？有没有不同意见？你可以对人际互动进行分析，这种细致程度会让你大开眼界，哇，以前开会都是开完会后自己大概记一下，而现在，可以从很多不同的角度来看待这种非常全面的互动。实时性和回顾性兼顾？目前的技术具备这种条件吗？确实如此，而且两者都非常出色。会议回顾就是其中之一，“哇，我觉得我没必要参加什么会议都得参加才能确保我跟上进度。”这改变了我的出席会议的模式。但我们的团队告诉我，只有亲眼目睹才能相信这项技术对会议起到的作用。事实上，我和我的产品团队在这件事上进行过一次非常友好的争辩。他们说，“贾里德，你一定得看看这个。它会改变我们开会得方式，确实值得一看。”我告诉他们，“伙计们，开会真正的价值支柱在会后。”然后他们说：“不是的，你先试试吧。”我第一次尝试时，确实被惊讶到了，因为现在的GPT模型非常擅长干这件事，甚至能够根据实时转录来确定发言人的情绪。每次我向客户展示这一点时，总能给人留下十分深刻的印象。回到前面的议题，你觉得人工智能的哪些功能或特性对未来几年的知识工作者的影响最大？这个问题对我来说并比较简单。大家问我这个问题的时候那口吻就好像，“天哪，贾里德，我敢打赌你会列出一大堆，但其实你自己都不太确定。”不是的，我很明确。影响最大的是类ChatGPT这样的工具给你的企业带来的涌现性。ChatGPT令人惊叹，因为如果你向它询问的问题跟对它的训练材料有关的话，它会给出合理答案，合理到令人惊讶，有时候就算是错的也讲得头头是道。我们可以谈谈幻觉问题，但它给出的答案却出人意料地合理。如果你尝试做特定任务，这些答案可以为你提供帮助。今天，我们还不能为你的企业提供相当于ChatGPT的东西，让你可以向它询问从第四季度销售情况到当前趋势，再到对特定产品线本季度末情况的预测等所有信息。目前还没有这样的东西。我们在这方面没有竞争。这项技术现在正在兴起，而且它的出现速度将比人们想象的要快得多。它将重塑工作设计、角色，甚至我敢说也包括公司的运营模式。因为很多角色本质上都是为了传递信息并让公司向前发展的，以便在制造产品和销售产品的一些关键方面做出正确的决策。我想事情就是这样。我认为做财务、营销、销售的人在过去几十年出现的传统应用上花费的时间将会变少，多出来的时间他们会花在查询公司情况上，嘿，这个情况怎么样？那个呢？如果我们这样做会怎样？我应该如何思考这个问题？你对此有什么建议吗？这是一种全新的思考方式，关注的是企业的持续经营。你说发生的速度会快得多，那是一年还是两年后？比这要快得多。我们是在今年三月提出这些想法的。你可以预计今年秋天就能轻松地在生产中用上。到今年夏天结束时，我们会向客户展示一些用它能做到的事情。技术就摆在那里。归根结底，其基本思想是，用GPT模型，做我们几个月前介绍的所谓的“接地”操作。也就是要把你的数据接入到模型中。这是用一种非常高效的方式将你的数据和GPT模型整合在一起。这就是副驾（co-pilot）的架构，大家正在开发这个架构，我们现在正在共同开发我们自己的架构。鉴于新的人工智能工具会产生幻觉和犯错，是不是可以允许计算机在某些时候出错，让它发挥自己的用途？我们需要就此做出决定吗？在可预见的未来会出现这种情况吗？出现这种情况后我们是不是不应该有不适的感觉？是的。我们在做产品以及跟客户合作时创造处理的术语“其实上是错的”。事实上，当我们错了的时候我们会告诉大家，但这种错误通常也有价值。就像跟你一起工作的人可能有一个不太完美的想法或一个不太了解情况的观点一样，但这些来回反复才是驱动价值的因素。我想说的是，我在过去几个月当中悟出了一个非常重要的发现或洞察：大多数人习惯于像用计算器一样用计算机。我会提出某种确定性的问题。你给我这个问题的答案。你每次都应该给我正确的答案。而有了这些新的基础性的大语言模型，你基本上就拥有了一个通用的推理引擎。你给它信息并给它提示或问题。它将以最好的方式对这些信息进行推理，并尝试给你的问题找出答案。答案也可能是错误的。我们现在打算告诉大家的是，就算答案是错的，追踪为什么会出现这样的答案也是非常有趣的。它是如何将各个部分组合在一起的？这可以如何推进你自己的思考？这与使用计算器问算数问题完全不一样。随着工作在未来几年的演进，管理者要想取得成功，需要做哪些不一样的事情？嗯，我们正处在管理的真正转折点。当然了，我们念叨这个已经有几十年了，但管理哲学、组织架构、理论观点——我们在商学院学到的各种模式——本质上都是基于二战后工业复合体的组织方法。命令与控制首当其冲，这属于那些非常大型的做法之一。但除了命令与控制以外，即便是一些规模较小、更灵活的组织，在很大程度上也是模仿传统结构的。我认为人工智能将会颠覆这一现状。当然了，分布式办公以及灵活上班已经颠覆了这一点。因此，我认为，当五年、十年后我们回顾过去时，我们会说，哇，在这些技术融合的作用下，新的管理者完全是不一样的人。他们需要知道如何跨时空管理组织里面的人员的时间和精力。他们必须能够认识到，通过基于机器的能力来增强人类的能力，将有助于他们更快、更好、更高质量地完成工作。所有这些因素都是我们从来都没有真正考虑过的。因此，虽然我无法准确预测具体情况会变成什么样，但很容易就能以100%的确定性做出预测：未来两三年的经理看起来会与过去几十年商学院训练出来的原型有很大的不同。企业要求高管们就人工智能对人才战略的影响发表看法，尤其是要考虑到2024年预算和战略规划的背景下。他们应该如何应对？我现在能看到的最好模式是投身进去，开始使用，形成自己的观点，愿意尝试这项技术，去了解它的功能和局限性。如果要说得具体一点，我的建议是，举个例子，你就应该让营销部门积极去尝试人工智能，去完成从定向营销（如何在数据中隔离出你的营销目标）到内容生成（当然内容可以非常有效地生成）乃至创意的各项任务。如果你关注的是跨组织的销售职能，我会让销售人员利用上人工智能，来帮助他们更有效地与客户互动、在销售流程中找到合适的信息。从本质上讲，每一项功能我们都可以仔细研究一下，我们看到的大多数有远见的公司目前都在逐项功能地研究人工智能如何应用。然后，他们不再把媒体写什么都照搬了，而是会寻找最先进技术的核心要义，然后他们会说，“太棒了。我觉得我们可以减少一些资源，比方说，把文案写作的资源减少10%，然后看看效果会怎样。”或者“我认为我们可以把生成式人工智能用在图像上，帮助我们进行图形设计。让我们拥抱人工智能，而不是与之对抗。”在我看来，这往往是目前最合理的策略。究竟未来具体会如何发展没人能知道，所以你必须要有自己的感觉和判断。你预计人工智能在质量和数量上能给工作带来增长吗？人们和组织如何确保会出现这种情况，而不是让人工智能自动化来取代人的工作？经济学中有一种说法叫做“劳动合成谬误”（thelumpoflaborfallacy），也就是认为社会中需要做的工作总量是固定的，如果你替代掉其中的一部分，那么一部分工人就会被取代掉。好消息是，这些年来它已被证明是一个谬论。历史上世界各地的经济体都没有发生过这种情况。当我们发明出节省劳动力的设备时，经济就会找到使用它们的方法，并且当使用了这些设备时，经济就会随着设备而增长，并且随着经济的增长，也会创造出就业机会。因此，从中期和长期来看，我并不担心这项技术会对劳动力市场和我们的经济产生什么影响。我的感觉好极了。短期内肯定会出现人工被取代的情况。因此，说在某些情况下不会出现人工被取代的效应是不诚实的说法。但从我的角度来看，当你回顾历史时，你会发现模式还是非常清晰的。当颠覆性技术出现时你该怎么做？拥抱它。你确定这通常会迎来一个非常有趣的增长驱动时代，而适应这一时代的最佳方式就是确保你要去学习。我要适应这个时代。人类的适应能力非常强。因此，即便在短期内，作为个人或组织如果你采取这种人工智能的做法，你也能做得很好，因为这本质上是一股席卷经济的力量浪潮。所以就我个人而言，作为一家公司，我们总体上对技术非常乐观。我们真的觉得你不应该带着恐惧去做事情。你当然应该以尊重的态度去看待，并思考这项技术的局限性，但如果我们拥抱这项技术，我们一起可以做很多事情。从历史上看，包括女性在内的代表性不足的群体在技术变革过程中被抛在了后面。你认为需要做什么才能确保这种情况不会再发生？我要回到一个非常强大的想法，那就是当新技术出现时，你可以选择决定如何去使用它。我们所看到的人工智能令人兴奋的一点是它的广泛应用。ChatGPT是我们见过的增长最快的消费者技术。不到90天之内用户数就突破了1亿；如今，用户数量已超过2亿。因此，说到普及，你会发现这是我们见过的范围最大的普及。当然，我们希望在普及方面做更多的事情，这就是为什么我们要资助OpenAI，好让世界各地的任何人都可以免费使用它，用到他们想处理的任何用例上。但与此同时，除了可用性之外，你还必须教会人们正确的态度。要我说，这是一种成长心态。这是一种拥抱和拓展的心态。如果你看到了技术变革的机会，你就能利用这个机会。你在最新的研究中提到了“人工智能才能”的概念。当人工智能本身发展如此之快时，怎么传授人工智能才能才是最合适的？作为一项技能，如何确保它的敏锐性？这是当今技术面临的挑战之一。我提到了ChatGPT的迅速崛起。我们从未见过这样的东西。好消息是，我在与新兴一代的互动中发现，他们很快就接受了这个东西。我认为这就是你要做的，教大家学会拥抱新技术。当我看到教育界人士告诉学生，让我们拥抱这个技术，而不是与之抗争时，我感到非常振奋。你能做什么？让我们学习如何利用它来成为更好的作家或更好的思想家。我鼓励全社会都这样做。不要逃避这些技术。不用担心孩子们用它们来作弊。相反，我们决定可以一起协作，学习如何有效地使用这项技术。最重要的是，不要在恐惧的情绪下做事情。要用乐观和充满机遇的心态去开展工作。如果你这样做，就不仅会进展顺利，而且我们还能利用这些技术产生的盈余，并且可以在全球范围内使用这些技术。译者：boxi。特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
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人工智能如今改变了几乎每个行业的运作方式。企业在开始实施一个项目之前，需要详细了解适合人工智能的编程语言。
人工智能这一术语起源于20世纪中叶，尽管有了多年的发展，但在过去的十年才被开发人员将人工智能技术用在应用程序的开发中。
编程语言是人工智能开发项目的支柱，因为它们可以帮助软件开发人员创建创新的人工智能解决方案，而无需学习专业人士用来相互交流的高度专业化的语言。
人工智能开发者
本文将介绍一些最适合人工智能的编程语言，以及它们的重要性。
以下是一些适合人工智能的优秀编程语言：
1.PythonPython非常适合人工智能，因为它具有强大的数据科学和机器学习的能力。它的计算优雅性和可读性使其成为数据科学家的首选，他们可以使用它来分析甚至大量复杂的数据集，而不必担心计算速度。
Python拥有大量与人工智能相关的软件包列表，例如PyBrain、NeuralTalk2和PyTorch。虽然TensorFlow现在比PyTorch使用更广泛，但由于其最近发布的独特功能，它的普及率可能会在几年内与PyTorch相同。
除了用于深度学习网络的GPU加速之外，这些还包括可变精度。其最新版本还为用户提供多设备支持。最终，Python比C++或Java更容易学习，因此也会受到初学者的青睐。它也是专业人士使用的最流行的语言之一。
由于开发人员不断添加新库或升级现有库，因此它在开发方面并不落后于其他语言；通常情况下，他们在从事专业项目的同时为企业带来一些优势。
此外，假设用户已经了解C++或Java，但不太熟悉神经网络或深度学习方法。在这种情况下，由于仅Numpy库中就有830多个类，可以轻松选择所需的内容。
将Python用于人工智能的好处：
Python有许多可用的库，可通过机器学习简化编程。
如果正在从事基于人工智能的项目，很可能已经有一个Python库可以满足需求。
如果是初级开发人员，很有可能选择学习Python，因为它比大多数编程语言更容易学习。
它有一个强大的机器学习框架，名称为PyBrain，并拥有一个活跃的用户社区，可以提出问题并获得帮助。
2.RR是一种开源编程语言，支持统计分析和科学计算。R编程语言证明有助于生成交互式图形和其他高级可视化。它的设计可以处理所有类型的数据分析，从简单的线性回归到复杂的3D模拟。任何人都可以使用R。
作为一种编程语言，R的设计从统计计算到机器学习技术。R具有面向对象编程、高度可扩展性、内存高效的不间断计算、全面的功能、庞大的用户群，被广泛用于预测。
将R用于人工智能的好处：
R的计算能力在处理大量数据时是个例外。
在创建具有复杂决策过程的程序时，它还具有应用数学函数的能力。
关于性能，可以使用像R这样的开源工具获得更好的结果，因为它不需要许可费用。
它还擅长在大数据集中寻找模式，因此受到一些企业的欢迎，因为他们希望分析客户信息以进行营销或识别运营中的重大风险。
3.JavaJava被认为是当今最受欢迎的编程语言之一。凭借其面向对象的特性，Java可以让用户毫不费力地快速完成任务；由于Java对并发的内置支持，因此很容易在Java中使用单线程和多线程功能。
用户可以将许多编程语言(例如RubyonRails、Python和Node.js)与Java结合使用，因为它们都提供了与之配合使用的综合框架。
由于Java是当今最流行的编程语言之一，如果用户在当前或未来的愿望涉及使用人工智能解决方案，应该考虑学习如何使用Java。
将Java用于人工智能的好处：
Java编程语言有一些特别适合开发人工智能程序的特点。Java是一种高级的、面向对象的编程语言。
当考虑到开发人员经常与许多其他团队成员在不同时区以不同速度开发大型项目而一起工作时，它具有高度的可读性。
它是一种5级编程语言，可确保程序员获得多种好处。
由于人工智能应用程序使用机器学习算法，从头开始编写的代码而不是预制的库要比用Java编码的代码需要更长的时间来编译。
4.LISPLISP最初创建于1958年，是一种函数式编程语言，这意味着其中的一切都是一个表达式。换句话说，每一行代码都做某事。一开始听起来可能有点复杂，但是因为可以编写一个函数实现想做的任何事情，所以理解和构建LISP语法要比从头开始学习一门全新的语言更简单。
因此，如果已经有编程经验(甚至是Python或C++)学习LISP对一些人来说将很容易。即使不了解Java或JavaScript以外的任何语言，也有在线资源可以帮助开始使用函数式语言。
将LISP用于人工智能的好处：
几乎所有主要的深度学习框架的核心操作都依赖于LISP，这为用户在选择库或工具时提供了很大的灵活性。
无需考虑环境细节即可快速执行代码。
非常适合抽象：使用更简单的模型来解释更深层次的模型，因此程序员无需了解单个组件的工作原理。
如果基于初始模型的预测结果是错误的，它可以帮助用户在以后节省时间，因此重写它们会变得相对简单，而不会在这一过程中影响进展。
5.PrologProlog是一种声明式编程语言，可以在其中描述要实现的目标而不是如何实现。在Prolog中，知识由事实和规则表示。事实是关于对象的陈述，例如Jim有两个孩子或最喜欢的数字是8。
规则描述了用户何时可以从现有事实推断出新事实，例如，如果一个人有多个孩子，则此人有两个以上孩子。这是一种人工智能方法，可以让程序员在算法上花费更少的时间，而将更多的时间花在思考目标上。
将Prolog用于人工智能的好处：
Prolog可以快速处理大量数据，因为它使用比较统一。
它在语法中享有盛誉；使用它的人员通常比普通程序员经验更丰富。
它有助于提高这些项目的速度和准确性。
如果希望程序随着时间的推移提高能力，那么Prolog可能正是人们所需要的。能够修改程序显著地提高了它的能力。
6.C++C++是一种流行的通用编程语言。它是一种高级语言，由贝尔实验室的BjarneStroustrup领导的计算机科学家团队开发。它可以在Windows、Linux、MacOSX操作系统以及智能手机和平板电脑等移动设备上运行。C++已被用于开发游戏、应用程序和图形程序。
它习惯于创建许多其他软件程序，包括那些设计用于人工智能技术的软件程序。但是，由于其复杂性和缓慢的开发速度，它不适用于图形用户界面(GUI)设计或快速原型设计等任务。
将C++用于人工智能的好处：
C++有助于原型设计和生产的机器学习，因为它使用户能够轻松快速地将极其复杂的模型加载到内存中。
它还可以让用户快速试验新模型或重新设计现有模型，而无需过多的加载时间或牺牲处理能力。
在开发需要快速访问许多数据存储空间的高性能代码时，它是最佳选择之一。
如果一种算法或应用程序需要语言中尚未内置的功能，那么很可能其他人已经编写了用户需要的东西。大多数情况下，这些模块将是开源的，这意味着它们可以免费使用和修改用于商业目的。
7.HaskellHaskell是一种纯粹基于函数的语言，这意味着所有表达式都被评估为只产生一个值。由于它没有变量，Haskell大量依赖递归来创建其代码，但有一些可变类型，特别是列表和数组。
它使Haskell成为开发复杂算法的理想选择，这些算法在达到最终结果之前依赖于几个步骤。其语法可能令人不太适应，因为它使用布局将代码组织成行，并在其末尾使用分号而不是缩进符。
Haskell更令人兴奋的特性之一是它的类型系统。它没有空值，这不能在变量中存储任何东西，也不能将任何东西作为参数传递。
将Haskell用于人工智能的好处：
Haskell包含一个健壮的类型系统，以避免代码中出现多种类型的错误。
虽然其他语言使编写简洁的代码更具挑战性，但Haskell使其变得非常容易。因此，它适用于涉及大量数据的项目。
由于其简洁性，它还允许用户同时处理多个项目。
使用Haskell的一个显著优势是它的速度。用Haskell编写的程序通常比用其他编程语言编写的程序运行得更快，因为它非常简单。
8.JavaScriptJavaScript是一种广泛使用的编程语言，对人工智能至关重要，可以帮助用户构建从聊天机器人到计算机视觉的所有内容。由于其灵活性和深厚的开发人员社区，JavaScript已经迅速成为人工智能最受欢迎的语言之一。
自从1995年创建JavaScript以来，已经使用它编写了许多类似人类的行为，例如面部识别和艺术生成程序。随着企业继续远离遗留系统，JavaScript仍将是任何希望深入了解人工智能的人的基本技能。
将JavaScript用于人工智能的好处：
JavaScript的高度灵活性使其可以与开发人员使用的各种操作系统、浏览器和虚拟机一起使用。
它不必从一个系统移植到另一个系统，因为许多系统运行在类似的架构上。
它也是那些极有可能将其应用于用户选择的任何领域的稀有语言之一。
由于它是基于网络的(和基于浏览器的)，编码相对较轻。没有太多的技术要求。
9.Julia人工智能是一个热门的研究领域，而Julia可以很好地利用这一兴趣。JeffBezanson、StefanKarpinski、Viral
B.Shah和他们的团队从头开始构建该语言并考虑到数值性能，并且它几乎可以在任何操作系统上运行。它也非常容易学习，使用了许多已经知道的常见编码概念，比如循环和条件语句。
Julia的开发环境目前并不理想，工具可以使用一些工作，但随着越来越多的人围绕编程语言构建工具，它会随着时间的推移变得更好。
将Julia用于人工智能的好处：
它是一种专为科学计算设计的高级、高性能编程语言。
Julia的语法优雅简洁，让用户可以专注于解决问题而不是编写新代码。
通过使用Julia，用户可以节省时间并生成更清晰、速度更快、错误更少的代码。
Julia的最大优势之一是它是免费和开源的，这意味着任何人都可以访问其代码。
结语总之，可以使用多种编程语言来开发人工智能。但没有一种语言在所有方面都擅长。一些专注于开发速度，一些具有概率模型的天然优势，而另一些则与现有软件更好地集成。
理想的选择取决于用户尝试构建的内容以及到达那里所需的时间。
常见问题1.问题：在开发人工智能项目时应该考虑什么?回答：在设计和实施人工智能和机器学习程序时，有两个因素在起作用：首先，使用的是哪种算法；其次，它是用什么语言编写的。
为应用程序选择一种算法并不难，只有少数可供选择。问题是这些算法中的每一个都需要各自的计算机语言。
因此，假设选择了一种称为DeepQLearning的算法。要编写这一程序，必须知道如何使用Java、Python、JavaScript或C++进行编码――如果决定为GPU操作与数据分析操作做一些不同的事情，那么可能不止这些语言中的一种。
如今有100多种算法，每种算法都有自己的语言，也各有优缺点。例如，只有少数优秀的深度学习平台可用，但有几十种决策树算法或启发式算法。
2.哪个更好――Python或R编程语言?回答：R和Python是人工智能、机器学习和数据分析的标准编程语言。如果从人工智能和机器学习开始，用户很可能会采用这两种语言，并且必须选择一种语言。
这两种语言有几个共同点：
它们都是开源的。
它们很强大。
它们易于学习(如果已经知道一种编程语言)。
它们带有多个库，可以轻松导入和分析数据。
那么应该选择哪一个呢?这是它们的方式比较。
3.问题：2021年最常用的五种编程语言是什么?回答：根据Statista公司的调查，2021年的编程语言包括：
JavaScript，有64.96％的受访者对该语言表示认同。
HTML/CSS，有56.07％的受访者对该语言表示认同。
Python，有48.24％的受访者对该语言表示认同。
SQL，有47.08％的受访者对该语言表示认同。
Java，有35.35％的受访者对该语言表示认同。
除此之外，Node.js、TypeScript、C#、Shell和C++均跻身全球开发者使用的前10名编程语言。
人工智能和Web3浪潮下，如何备战下一代互联网
01.备战Web3，下一代互联网为应对即将到来的下一代互联网Web3，我们需要做好准备。在这个新的数字环境中，我们的数据可以自由携带并且不受控制，这对当前存在的垄断局面构成了挑战。Web3承诺成就这样一个环境，投资者可以参考互联网的演进历程来更好地理解这一转变。第一阶段是Web1，它为用户提供了前所未有的信息获取和连接性（比如Yahoo!和Google）。然后出现了Web2，通过应用程序提供个性化的用户生成内容，进一步增强了用户体验（比如Facebook和Twitter）。作为下一代网络，Web3运行在全球范围内的点对点基础设施上，这得益于区块链技术的支持。类似比特币，Web3网络是去中心化的，也就是说它消除了中间人，没有任何单一实体控制。Web3的核心目标是解决数据垄断、隐私风险和算法偏见等问题，推动一个更加公平和开放的互联网。我们将会看到从以平台为中心转向以个人为中心的数据和身份管理，从而产生新的技术和商业模式。但要真正建立这样的网络，用户（包括人和机器）需要积极参与其中。为了实现这一点，开发人员可以通过使用通证来管理活动并在区块链上记录交易。此外，这个下一代生态系统的其他关键组成部分可能还包括智能合约和数字钱包。02.对Web3公司的投资区块链技术以其"无需信任"的系统被视为解决对各种传统机构缺乏可信度的一种方法。然而，包括FTX和Silvergate在内的crypto相关公司最近的失败引发了投资者对数字资产的不确定性，给Web3的未来蒙上了阴影。请看下面的图表，这是德勤最近的一份报告中的数据。从2016年到2022年，早期投资者向Web3公司注入了约940亿美元的资金，其中大部分资金集中在过去两年，在2022年第一季度达到了130亿美元的峰值。这与比特币在触及近69,000美元的历史最高点后价格暴跌相对应。然而，正如德勤所指出的，数字资产价格的暴跌与2000年代初的互联网泡沫破裂存在一些相似之处。就像互联网随着时间的推移成为生活和工作中不可或缺的一部分一样，Web3的变革潜力可能会持续存在，吸引风险投资和私募股权投资者。03.人工智能，美国企业和元宇宙的后起之秀对人工智能（AI）的关注度也在不断增长，并且这在美国企业界有所体现。根据FactSet的分析，对2023年第一季度收益电话会议的研究显示，讨论人工智能的标普500指数公司数量显著增加。在这段时间内，有110家公司提到了人工智能，相比五年平均水平的57家和十年平均水平的34家，这是一个明显的增长趋势。同样的方向上，Meta、Roblox和Apple等公司开发的实时3D虚拟应用预计将推动对AI服务器的支出增加。根据预测，AI服务器的支出预计将以每年19%的速度增长，直至2032年。这是因为对生成式人工智能的需求日益增加，而ChatGPT和Midjourney等受欢迎应用程序也是其中的主要原因。“生成式人工智能”指的是能够根据用户提交的简单提示创作出独特内容的应用。在今年早些时候，ChatGPT成为了历史上增长最快的应用，仅仅在推出后的两个月内就吸引了1亿用户。为了高效运行，这些元宇宙应用将需要先进的图形和人工智能处理器，这将增加对NVIDIA、AMD等公司的高性能AI芯片以及HIVEBlockchainTechnologies等数据中心运营商的投资。根据彭博智能预测，到2032年，AI服务器支出可能占总工作负载支出的近30%，相比之下，2022年的比例约为15%，这是一个显著增长。04.生成式人工智能，价值万亿美元的产业
但在“现实世界”中，生成式人工智能可以用于哪些方面呢？麦肯锡公司发现，在16个业务功能中有63种这样的AI应用。如果得到应用，每年可以创造2.6万亿到4.4万亿美元的经济效益。这将使目前11万亿至17.7万亿美元的非生成性人工智能和分析的潜在价值增加15%至40%。高盛的预测更为乐观。据该银行称，生成式人工智能的进展可能对全球经济产生显著影响，十年内全球GDP有望增长7%（相当于近7万亿美元），并提高1.5%的生产力增长率。作为一个实例，亚马逊网络服务（AWS）上周宣布推出了AWS生成式人工智能创新中心，这是一项耗资1亿美元的倡议，旨在帮助客户开发和实施生成式人工智能解决方案。此举是该公司扩大全球客户和合作伙伴对生成式人工智能的可访问性的战略的一部分。05.人们将以更快的速度采纳新技术可以理解，一些读者可能会感到困惑，但值得记住的是，技术周期通常每隔10-15年就会出现一次。Web3、人工智能和数字资产也不例外。诚然，广泛采用Web3、人工智能和区块链等资产并非易事。主要的阻碍可能在于用户体验。例如，设置crypto钱包的过程可能相当复杂而繁琐，而标准的网络浏览器可能需要额外的插件才能支持Web3功能。为了促进大规模采用，Web3需要提供一个用户友好的界面，就像从Web1过渡到当前更互动的互联网版本时那样。这一转变可能由像Meta这样的主要科技公司领导，他们理解简化Web3对于普通用户的潜在好处。好消息是，人们似乎越来越擅长接受新技术。麻省理工学院（MIT）的《技术评论》于2013年进行的一项研究证实了这一趋势。例如，电话在美国家庭中成为常见设备花费了半个世纪的时间，而智能手机仅在10年内就达到了40%的普及率。同样地，预计数字转型方面的进展会非常迅速。根据去年夏天进行的一项调查，75%的零售商计划在接下来的两年内接受数字货币作为支付方式。安德烈森·霍洛维茨公司（AndreessenHorowitz）预测，区块链技术作为Web3的基石将引领一个新的数字时代，在2031年前可能拥有10亿全球用户。值得对比的是，互联网在2005年才达到10亿用户的规模。原文由U.S.GlobalInvestors撰写，中文内容由元宇宙之心（MetaverseHub）团队编译，如需转载请联系我们。原文标题 : 人工智能和Web3浪潮下，如何备战下一代互联网？