请教一下关于未来“人工智能”能达到什么程度
慕容708150
人工智能的发展一直是一个具有潜力和争议的热点话题。有人说要大力发展人工智能，也有人说人工智能会危害人类。那么人工智能的话题有多热门呢？我们是否还在大学课堂上专门讨论人工智能的发展？我们应该提倡还是抵制？ 未来有什么政策要制定，人工智能发展到什么程度？我不认为讨论的最后会有什么积极的结果，但是在讨论的过程中，我们还是得出了一个结论：虽然人工智能的发展是不同的，但是它并没有影响到它迅速发展成为一项由微软、阿里巴巴、百度等众多行业巨头发起的新技术，庞大的数据也证明了人工智能的未来市场前景非常可观。 在这个巨大的市场潜力中，人工智能在工业领域的应用占有很大的市场份额。到目前为止，人工智能在工业领域的具体应用大致可以分为两类：一类是与传统自动控制相关的商业和技术领域，是指利用设备或装置使机器达到一定的工作状态或参数，设备或生产过程按照预定的规则自动运行；二是利用企业生产和服务过程中积累的历史数据进行深入学习等人工智能模型算法能够发现数据的内在规律和新的价值，可用于改善工业企业的设计、生产和服务等环节。 在以上两类人工智能应用中，很多已经投入生产，甚至有些已经在工业领域取得了初步成效。例如，工业领域一直提倡的工业自动化，在很大程度上是将人工智能技术结合起来，提高企业效率，降低生产成本，增加安全系数。但尽管如此，中国的人工智能技术仍然需要突破，或者我们需要更多高科技的工业智能产品，我们需要精通人工智能技术的人才。000慕慕森
人工智能的先进程度可以是否实现分为几大种类:已经实现的有：指纹识别人脸识别语音识别文字识别围棋竞技即将实现的是:自动驾驶翻译智能客服虚拟个人助理智能安防理论上可以实现的:智能协助机器人智能手臂无人驾驶的车辆、轮船等自动化物流系统可订制化的全自动工厂理论上无法确定是否能实现的：具有自主思维的机器人具有创新、创造能力的机器人（写作、诗歌等）具有法律、人伦道德决策的机器人000函数式编程
1.人工智能在语音方面的突破小米电视日前推出主打”高性价比”的全球首款人工智能语音电视小米电视4A，只需一个语音按键，便可实现关键词搜索、热度排行、开启应用游戏等10类语音交互功能。无独有偶，长虹近期推出CHiQ人工智能电视新品Q5N和OLED电视新品Q5A系列，主打的功能还是语音控制。2.人工智能在图像处理方面的突破过不了多久，所有人都可以通过人工智能对一张图片或是对视频进行复杂的处理。举个栗子，SmileVector是一个推特机器人，可以生成任何明星照片微笑的动图，如果输入一张人脸图片，它可以通过深度学习神经网络生成它们微笑的表情。3.人工智能在自然语言方面的突破通过互联网搜索引擎，发掘、建立语音信息数据库，利用云计算、大数据、自然语义分析、机器学习和深度神经网络技术进行语音信息聚类处理.虽然电脑的粗略运算能力可超过人类，但它不可能具备人类所有精细的特征，因为人类对自己的大脑拥有的许多微妙能力并不了解，更无从仿模相应软件。人工智能在不久的将来，或者在未来几年，一定会质的提升.人工智能得到了全球从学术界到应用领域的高度重视，为了使我们的明天更加美好，为了使我国在人工智能领域赶超国外先进行列，我们应该加大研究和投入力度，培养更多的超一流人才。000人工智能翻译：只能辅助无法取代人类的原因
人工智能翻译：只能辅助无法取代人类的原因2020年2月22日图像来源，Google谷歌、微软、有道、讯飞......翻译软件越来越普及，质量越来越高，但要取代人类在翻译界的地位？机器在翻译领域的应用越来越广已经没有疑问，可以看见机器在部分领域部分取代人工翻译正在发生，在一些高等学府的现代语言学位课程中也有了一席之地。但准确地说，在翻译界机器仍处于辅助地位，还是工具，电脑辅助翻译（CAT）工具。迄今为止CAT最大的贡献是让人类摆脱了简单重复的劳务；它主要还是扮演辅助角色，因为人类的语言系统既恢弘又精密，温度和色调的丰富多彩及千变万化，机器一时半会儿还无法完全掌握。聊天机器人最难理解的十大词汇人工智能翻译曙光在前小语种尤为任重道远九阴白骨爪、懒驴打滚这些招式英文怎么说？人工智能面临的最大挑战不是技术？图像来源，GettyImages图像加注文字，谷歌无线翻译耳机被戏称为“翻译神器”
可以用美国初创公司WaverlyLabs首席执行官安德鲁·奥乔亚（AndrewOchoa）的两句话为例。这家公司生产翻译耳机。英语原文：“Ithastakendecadesofresearchtocreateaframeworkofalgorithmsdesignedtorecognisepatternsinthesamewayasthehumanbrain-aneuralnetwork,”saysAndrewOchoa,chiefexecutiveofUSstart-upWaverlyLabs,whichproducestranslationearpieces.“Combiningthatwithspeechrecognitiontechnologyhasallowedustomakeahugeleapforwardintermsofaccuracy.”谷歌翻译：美国初创公司WaverlyLabs首席执行官安德鲁·奥乔亚（AndrewOchoa）说：“经过数十年的研究，创建了一种算法框架，旨在以与人脑相同的方式识别模式-神经网络。”“将其与语音识别技术相结合，使我们在准确性方面取得了巨大的飞跃。”虽然没有大错，但读来总感觉哪里不太顺，而且跟原意还是有较明显的差异。本文作者翻译：“创建一种能够像人脑一样识别模式的算法框架-神经网络，是在数十年研究的基础上完成的。”“将它（神经网络）与语音识别技术将结合，使我们在准确性方面取得巨大飞跃。”这个修饰机器翻译的过程可能容易也可能痛苦。西班牙英-西翻译纳瓦罗·戈萨尔维兹就认为CAT工具与其说是在帮忙不如说是扼制创造性。他说，机器给你一份半成品，你得花加倍的力气和时间去核对、纠正、修饰，还不如自己从头做起更快更容易。尤其是涉及到情感等主观色彩较浓或者语气微妙的情况，译文词不达意可能算是好的，更有可能出现令人啼笑皆非的荒唐结果。图像来源，Microsoft图像加注文字，微软研究（MicrosoftResearch）的语音和语言技术研究员黄学东表示，机器翻译靠的是学习语言的规则
“里程碑”2017年，微软亚洲研究院与雷德蒙研究院研发的机器翻译系统的汉-英新闻报道翻译质量和准确率达到人类专业翻译水平。这个newstest2017新闻报道测试集在国际权威评测大赛WMT17大会上发布。当时媒体称之为人工智能（AI）里程碑。但这并不意味着翻译机器可以替代人类，更遑论全面替代。这个话题当时在中文专业社交网站“知乎”上引起讨论。用户“小号是留住最真的”预测，3-5年内，非文学类（专业、应用类）笔译将被取代90%，会展等低端陪同口译至少70%将被口译设备和app取代。中高端（会议、同传口译）5-7年内将被取代50%以上。文学类还看不到被取代的可能性，即便是不涉及较多主观情感色彩的专业翻译，比如法庭口译，即使是同一语系的英-法互译，谷歌翻译目前仍有较大改善空间。AI和媒体编辑室里写新闻的机器假如人工智能（AI）有灵魂：这意味着什么人工智能AI的前世今生：神话、科幻和现实人工智能时代下人类所剩的最后价值图像来源，Google图像加注文字，爱之切切，怎一个LOVE了得？
怎一个LOVE了得？看上面截图，中文“爱之切切”，怎一个LOVE了得？“山川异域”，日本救援武汉抗击新冠肺炎的物资包装上用了这个诗句，它难道不是oceansapart的意思？至少不应该是异域风情之意吧？“风月同天”翻译成相同的风和月，意思模棱两可，含糊其辞。当然，毕竟还是机器，人工智能，还没把汉语诗词学精学透。人工智能帮助写电子邮件是好事还是坏事马云对话马斯克：人工智能对人类是机遇还是威胁？人工智能超级读者研读70年《人民日报》之后你所未知的人工智能应用领域图像来源，Wordbank图像加注文字，英国翻译公司Wordbank内容业务负责人库珀（ZoeyCooper）认为现阶段机器翻译只能是人类翻译的辅助
机器就是机器萨曼莎·兰利（SamanthaLangley）曾经当过律师，现在是法庭认证批准的法-英法律翻译。她的亲身体验是“谷歌翻译可能出现重大错误，尤其是涉及一词多义的情况，而这在法律和工程等专业领域也很常见”。翻译机器和软件无疑在某些领域很有用，比如使用说明、问卷调查、市场讯息和比赛数据等，但生硬和不准确仍是在更广泛的领域使用机器翻译的主要障碍。消费市场随身译工具种类也越来越多。最近很火的一款是WLE翻译耳机，跟智能手机软件配套使用。翻译耳机会把外语语音翻译成用户选择的语言。说是即时同传，但也有几秒钟的延后，如果网速慢则时间差更大。更主要的是，人类的语言交流，字词句只是最基本的元件，还有大量看不见的要素，语气语调、修辞技巧等等，还有方言、俚语、成语和习惯用法等变量。跨国市场营销和翻译公司Wordbank（字库）的品牌及内容总监佐伊·库珀（ZoeyCooper）很清楚机器翻译的短板。她对BBBC记者杰西卡·伯温（JessicaBown）说：“要想跟读者建立联系，就需要人来翻译，那样才可能做到自然顺畅，准确捕捉到话里话外的情绪，而这通常需要彻底改变句子的结构或语序。”图像来源，GettyImages图像加注文字，机器翻译技术虽有改进，但仍然会出现错误
如此看来，在最近的将来，机器仍旧只能扮演辅助角色。劳工市场看来也有同感。英国招聘网站Reed的广告中有15%的职位要求至少掌握一门外语；美国商会外语教学部的研究发现，75%的企业需要员工掌握不止一种语言。在翻译软件和手机翻译app越来越普及的中国，学英语仍被许多家长认为是必须从娃娃抓起的大事。世界上有5600多种语言，英语是最通用的，即便是所有语言跟英语互译，机器取代人类也需要相当长时间，需要做很多准备，包括数据库和神经网络（算法）的设计。