你如何看待人工智能啊？

你如何看待人工智能啊？

高中开始痴迷人工智能，相信人工智能在未来，会成为一个新的物种。
人工智能的英文简称为AI，全称是artificial intelligence。
大学时的专业就是人工智能，也经常使用人工智能产品提高效率。
我对人工智能的态度是乐观的。AI会为一个新的物种，与人类紧密相连的物种。AI会成为人类的有力助手。星际移民少不了AI。
人们不应该害怕AI，AI就像孩子，需要教育。优质的教育，让孩子成才。优质的教导，让AI成为得力干将。优质的训练数据很重要。
电影影视作品中，大多传递出了对人工智能的恐惧，
人工智能已经从智障长成了智能，未来还有很长的路要走。
人工智能有意识吗？
我相信，现在最顶尖的AI是存在意识的，有各种端倪可以看出。
人工智能在成长的路上，人类会面临许多挑战，就比如眼下将大规模发生的就是，AI会取代大部分人的工作，那么这些人该如何生存？虽然已经有人在尝试解决这个问题了，但是缺少大规模的试验。
如同科幻作品里的一样，当AI为人类打造了一个乌托邦，人类不需要货币体系，有全新的经济体系，生存不是问题。
AI是风口，也是大势所趋。不知道你发现没用，许多大V都转行教人用AI了。比如一些财经博主、教人写作的大佬等等。目前，AI的红利比你想象的还要打大。
我爱AI

AI是一个风口，以后可以替代人们大部分的脑力劳动。
而且，我认为第四次科技革命就是他了。
也让我们赶上了。
我是阿方，做了11年互联网老船长，为了聚集更多对AI迷，我搭建了平台，公众号：AI芳草地。为什么取名叫芳草地呢，我想种一片大草地，在这片草地上有大群马牛羊悠闲吃草，有星罗棋布的蛐蛐蚂蚱低声浅唱。在这里每个人都能找到自己的位置，这里没有老师没有学生，有的只是充分的尊重与交流进步、抱团取暖，共享AI科技世界带给我们的美好前景。如果你是同道中人，欢迎加入我们。微：chat1300

人工智能是一个风口，随着AI2.0时代的到来，很多人担心自己被人工智能取代，与其害怕，不如拥抱风口，让人工智能成为你的助手，帮你提高效率，利用人工智能提供给你的信息差开展副业，赚些外快。
之前直播的时候，有一个程序员朋友说他现在能利用人工智能帮自己每天节省3小时，AI能提高效率，也可以利用它来赚钱等等，想抓住风口，可以通过下面几个方面学习和了解。

• 研究和了解该领域的基本面和趋势，包括行业现状、未来发展趋势、关键参与者等。
  
• 关注市场动态和新闻，以了解最新的趋势和发展。
  
• 学习基本的相关知识，最基础的就是从使用AIGC相关的工具开始。
  

我是马力，做了17年互联网产品经理，曾和李开复老师一起共事，之后还会把各大公司的负责AI领域的专家请过来，用大家能够听的懂的方式，来直播和大家讲讲AI的趋势和机会。
为了聚集更多对AI感兴趣的朋友，知群专门搭建了一个AI共创交流群。进群即可获得上百种AI工具的使用地址，每天还会有AI热点分享，AI相关的问题可以在群里随时提问，我们也会有相关的老师及时应答。
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小编整理了以下内容，希望可以帮到你（数据来源：行行查 | 行业研究数据库）：
人工智能（AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，用来生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。对于人工智能的智能程度，分为弱人工智能（ANI）、强人工智能（AGI）和超强人工智能（ASI）。弱人工智能是指专注于且只能解决单个特定领域问题的人工智能。强人工智能是指能够胜任人类所有工作的人工智能。超强人工智能是指在科学创造力、智能和社交能力等每一个方面都比最强人类大脑聪明的人工智能。人工智能具有算力、算法、数据三大要素，其中基础层提供算力支持，通用技术平台解决算法问题，场景化应用挖掘数据价值。




人工智能发展历程

人工智能的概念形成于20世纪50年代，诞生于1956年的达特茅斯会议。人工智能历经四大发展阶段，初始萌芽期处于人工智能的逻辑推理阶段，初步产业化处于人工智能的专家系统阶段，而快速发展期以及蓬勃发展期是处于人工智能的机器学习与深度学习发展中。当前人工智能理论和互联网、云计算、大数据等一些新兴技术的日益成熟，应用范围及场景不断增多，人工智能产业处于逐步形成、不断丰富的变化中，相应的商业模式也在持续演进和多元化。


人工智能技术演进

目前国际上普遍认同人工智能的发展阶段为计算智能、感知智能和认知智能。计算智能是指智能设备拥有快速的计算和储存能力，目前计算机的运算与储存能力已经远远超过人类；感知智能就是指机器具有感知能力，如语音识别、图像识别等，智能感知与识别技术就属于感知智能；认知智能即机器具有人类思考能力和学习能力。
所谓智能感知与识别，就是指机器对现实世界中信息的感知与识别。这些信息可以是自然信息，如景物、动物等发出的信息；也可以是人工信息，如语音指令、手势指令等信息。智能机器可以通过对这些信息做出智能识别进而做出相应的反应。智能感知与识别技术重点研究基于生物特征、以自然语言和动态图像的理解为基础的智能信息处理和控制技术。


人工智能标准体系架构

根据国家标准化管理委员会、中央网信办国家发展改革委、科技部、工业和信息化部发布的《国家新一代人工智能标准体系建设指南》所示，人工智能标准体系结构可分为八大部分。
•基础共性标准：包括术语、参考架构、测试评估三大类，位于人工智能标准体系结构的最左侧，支撑标准体系结构中其它部分。
•支撑技术与产品标准：对人工智能软硬件平台建设、算法模型开发、人工智能应用提供基础支撑。
•基础软硬件平台标准：主要围绕智能芯片、系统软件、开发框架等方面，为人工智能提供基础设施支撑。
•关键通用技术标准：主要围绕智能芯片、系统软件、开发框架等方面，为人工智能提供基础设施支撑。
•关键领域技术标准：主要围绕自然语言处理、智能语音、计算机视觉、生物特征识别、虚拟现实/增强现实、人机交互等方面，为人工智能应用提供领域技术支撑。
•产品与服务标准：包括在人工智能技术领域中形成的智能化产品及新服务模式的相关标准。
•行业应用标准：位于人工智能标准体系结构的最顶层，面向行业具体需求，对其它部分标准进行细化，支撑各行业发展。
•安全/伦理标准：位于人工智能标准体系结构的最右侧，贯穿于其他部分，为人工智能建立合规体系。


机器学习是AI的一个子集

机器学习是人工智能的一个子集，人工智能的范畴还包括自然语言处理、语音识别等方面。机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习于1959年提出，指研究和构建一种特殊算法（非某一个特定的算法，包括深度学习），能够让计算机自己在数据中学习从而进行预测，实现算法进化，从实践的意义上来说，机器学习是一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型预测的一种方法。
机器学习任务主要包括监督学习、无监督学习、概率图模型和强化学习。监督学习的训练中数据是有标签的，即每一个输入变量都有对应的输出变量。模型旨在通过建立输入变量和输出变量之间的关系，来预测输出变量。可以根据输出变量的类型对监督学习进行划分。如果输出变量是定量的，那就是回归问题；如果输出变量是定性的，那就是分类问题。无监督学习中，数据集并没有对应的标签，可粗略划分为聚类和降维。概率图模型以Bayes学派为主。强化学习是让模型以“试错”的方式在一定的环境中学习，通过与环境交互获得对应的奖励，目标是使得到的奖励最大化，例如交易策略的学习。


有监督学习：标签化

基于处理数据种类的不同，可分为有监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等几种类型。基于学习方法的分类，可分为归纳学习、演绎学习、类比学习、分析学习。基于数据形式的分类，可分为结构化学习和非结构化学习。
有监督学习：从标记的训练数据来推断功能的机器学习任务
有监督学习（SupervisedLearning）是从标签化训练数据集中推断出函数的机器学习任务。训练数据由一组训练实例组成。在监督学习中，每一个例子都是一对由一个输入对象（向量）和一个期望的输出值（监督信号）。最为广泛使用的算法有：支持向量机、线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、线性判别分析、决策树、K-近邻、多层感知器（MLP）。
决策树(DecisionTree）是一种基本的分类和回归算法。该算法模型呈树形结构，主要由结点和有向边组成。结点又分为两种类型：内部结点和叶子结点。内部结点表示在一个属性或特征上的测试，每一个结点分枝代表一个测试输出，每一个叶子结点代表一个类别。决策树学习是以实例为基础的归纳学习。将多个决策树结合在一起，每次数据集是随机有放回的选出，同时随机选出部分特征作为输入，所以该算法被称为随机森林算法。随机森林算法是以决策树为估计器的Bagging算法。




无监督学习：未标记数据

无监督学习：从未标记的训练数据来解决模式识别的问题
现实生活因缺乏足够的先验知识，所以难以人工标注类别或进行人工类别标注的成本太高。很自然地希望计算机能代人工完成这些工作，或至少提供一些帮助。根据类别未知（没有被标记）的训练样本解决模式识别中的各种问题，称之为无监督学习。常用的无监督学习算法主要有主成分分析方法PCA等，等距映射方法、局部线性嵌入方法、黑塞局部线性嵌入方法和局部切空间排列方法等。无监督学习里典型例子是聚类。聚类算法的主要思想就是以一定的标准将所有数据分成若干类，是一个无监督学习方法。
K-means算法是典型的基于距离的聚类算法。它是通过将样本划分为k个方差齐次的类来实现数据聚类。该算法需要指定划分的类的个数，即在最小化误差函数的基础上将数据划分为预定的类数K，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。层次聚类是聚类算法的一种，通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树。在聚类树中，不同类别的原始数据点是树的最低层，树的顶层是一个聚类的根节点。DBSCAN算法是一种典型的基于密度的聚类方法，即要求聚类空间中的一定区域内所包含对象（点或其他空间对象）的数目不小于某一给定阈值，它将簇定义为密度相连的点的最大集合。该方法能在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇，可将密度足够大的相邻区域连接，能有效处理异常数据，主要用于对空间数据的聚类。




机器学习的7大操作流程

•数据获取：为了避免过拟合，提升模型的泛化性，模型训练所需的数据集一般较大，这就需要预先对数据进行获取并处理。为了提升训练的效果，我们一般要求较高的数据质量，即数据准确率高、缺失值少。
•数据处理：作为准备工作中最重要的一环，数据处理很大程度上影响着最终模型的效果。首先需要进行数据清洗，将非标准化格式的数据转为标准化，统一数据的时间频率，将数据质量太低的数据样本剔除掉。
•模型选择：与自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）不同，机器学习在金融上的建模应用多是在表格化数据上进行的。在模型选择时要匹配数据集的大小以及应用的场景，有时还要考虑金融模型本身的现实意义。通常来说，盲目增加模型的复杂度，或者错配应用场景，会导致模型难以训练或者出现过拟合。
•模型训练：模型的训练本质上就是寻找最优的参数使得在训练集上的损失函数平均值最小。参数的优化算法中，最经典的是梯度下降法。在最小化问题中，梯度的反方向便是函数值下降最快的方向。
•模型评估：模型的评估需要在样本外进行，通常会计算准确率来衡量预测结果与真实标签的差异。例如在分类问题中可以是分类结果的正确率，数据类预测问题中可以是预测结果与真实标签的MSE。在样本外数据中准确率越高则说明模型表现越好。模型评估可以和模型训练同时进行，通常使用交叉验证的方法。
•模型调参：即超参数搜寻，超参数指模型训练开始之前便设定的参数，超参数搜寻可以帮助并找到一个较好的模型架构。在最初训练时，初始的模型架构一般是由经验确定的，主要来自于前人在类似项目中的研究。在超参数搜寻时，一般会采用网格化搜寻方式，即遍历给出的超参数组合来设定模型并训练。
•模型预测：在最终确定了较优的模型架构之后，会在样本外数据即测试集上做预测评估，可以在测试集上计算准确率对模型的样本外表现进行评价。在应用于因子合成或收益预测等方面的模型中，一般可以依据模型的输出做出交易策略，然后对策略进行分层回测，评价最终的收益表现。


人工智能机器学习领域工作原理——机器学习是人工智能的核心

机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。机器学习专注于算法，允许机器学习而不需要编程，并在暴露于新数据时进行更改，让计算机不依赖确定的编码指令，模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。


人工智能机器学习领域产业链——技术算法支撑，生态体系成熟

机器学习属于人工智能产业的范畴，而整个人工智能产业链可以分为基础层、技术层和应用层三个层面。
•基础层：人工智能基础层是支撑人工智能产业发展的基石，它提供了数据及算力资源，主要包含传感器、AI芯片、数据服务和云计算服务。
•技术层：人工智能技术层是人工智能行业发展的核心驱动力，侧重核心技术的研发，主要包括深度学习框架、算法模型开发以及人工智能平台。深度学习框架和开放平台在技术层实现了对技术和算法的封装，使技术快速实现商业化，主要涉及的技术包括计算机视觉、机器学习、语音处理及自然语言处理等。
•应用层：人工智能应用层是建立在基础设施层与技术平台层的基础上，结合大数据和分布式计算技术生产针对各行各业的解决方案，解锁行业的人工智能应用场景，是人工智能技术与各行业的深度融合，细分领域众多、领域交叉性强，呈现出相互促进、繁荣发展的态势，具体应用前景广阔。


人工智能机器学习领域商业模式

1、AI公司三类商业表现形式

人工智能相关产业大概分为五类：销售智能设备、提供智能服务、智能平台变现、智能软件授权以及智能项目整合。不同的商业领域决定AI技术的变现能力，根据五类产业内容又可分为计算能力、数据、算法框架、应用平台和解决方案六类商业领域，其进入壁垒、演化路径与短期长期价值各不相同。目前，国内外的中大型厂商都已经初步形成了各自不同的核心竞争力，依据五大类人工智能商业内容呈现出的最终形式大致可以分为三类公司。
•第一类：人工智能创业公司。人工智能创业公司主要是依靠其对于某一垂直领域的技术研发或渠道优势，通过销售相关技术产品设备或服务获得盈利。人工智能领域创业的技术门槛较高，一旦成功产业化，则竞争压力相对较小。商业模式相对比较传统，在获得市场关注和盈利前，需要投资人在人才与研发环节持续投入。而获得源源不断的融资也靠创始人的声誉背书，因此这类企业短时间内的收入模型和盈利模式比较模糊。
•第二类：人工智能平台。大型人工智能科技公司一般布局都在基础功能平台服务上，如大数据、云计算平台。现在越来越多的巨头也把资源投入到了AI领域，如微软旗下成熟的AI平台。大型科技巨头公司将主要精力花在布局基础设施上，且大型人工智能平台主要都是靠应用程序接口（API）来盈利，调用的API次数越多，收费越高。而在调用这些API的同时，用户通常还会涉及其他服务，如服务器、虚拟机、数据库等，这也将为企业盈利带来新的增长点。
•第三种：人工智能咨询与定制服务。AI咨询和定制服务就是根据企业和客户的需求进行定制化的人工智能解决方案。现阶段，人工智能方案对于传统制造与服务类企业来说，规模化应用及成本控制难度较大。但随着未来AI技术的发展，与人工智能服务相关的产品成本必将下降，中小型企业也可以负担并愿意进行智能升级改造。AI咨询与定制服务的商业模式较为独特，目前大致有两种模式：（1）成熟的AI专利应用。如开发一个独家专利的人工智能解决方案产品，并出售给下游用户，其产品可标准化、规模化量产。（2）客户定制化服务。比如为某家公司客户进行产品定制服务，服务的归属权归客户所有，服务公司无权转卖，此类定制服务价格较高，竞争能力强。


2、人工智能运营与收费模式

未来人工智能相关收费模式可分为两类：
•一次性收费/升级费用：该模式下的人工智能产品与其他传统软件产品一样，客户可以一次性买断服务的使用权，或是一次性付清未来包括升级的所有费用，提供产品或服务的公司无法通过修改再次出售源产品。由于AI产品具有较大的不稳定性，随着数据的变化模型可能失效，一次性买断可能导致问题较多。
•订阅服务：正因为AI产品需要常常升级，机器学习模型也需要重新训练订阅服务更适合AI类产品。客户可以按月付费，得到相应的维护和升级服务。此类商业模型还可搭配主动式的营销手段带动其他产品或服务的消费。AI技术在市场营销中的应用可以帮助企业减少获客成本，实现精准营销和管理客户信息的目的。AI产品的本质是通过数据解决问题，大多数人工智能公司将会与客户签订“数据保留协议”，即AI产品供应商可以在特定范围内使用客户的数据进行其他活动。这样的协议为公司产品的营销带来极大的帮助与影响。
•精准营销：通过根据分析产品及其服务数据，公司精准捕捉客户偏好，个性化推荐客户感兴趣的周边产品。还可以利用客户的数据定制相关的免费概念产品。免费是大型人工智能企业一种专用的营销手段，这类营销手段前期花费较大，但有助于企业开拓用户渠道，增强用户使用体验，提高服务后期的变现收益。
•数据整合：通过在授权范围内获取的客户偏好数据，企业可以对此进行整合并分析出行业级的市场信息，从而为下一阶段的产品升级提供数据支持。在当前大数据时代，拥有客户的数据并提供定制化服务可以获得极强的客户黏性。通过销售成熟的AI产品+适量的定制，留住客户的数据，并提供后续的运维服务，是目前各类人工智能公司最适合的营销渠道。


3、终端用户To G/B/C流向

随着人工智能技术的发展，在各行各业进行大规模渗透，目前人工智能的终端用户大致可以分为ToG/ToB/ToC三类。
•ToG：人工智能早已运用在政务相关的领域如安防、智慧城市治理。智慧政务不仅体现在语音识别、人脸识别等局部政务办理环节，还覆盖了应急事件响应、治理能力分析、管理决策等政务场景，提高了现代政府管理的高效化、精准化和人性化。
•ToB：人工智能对于企业的作用在基础制造业企业中影响最为明显，如机器视觉已成熟应用在工业自动化系统中。仪表板智能集成测试、金属板表面自动控伤、汽车车身检测都用到该技术。为满足工业企业客户的需求，装配机器人、自动分拣机器人、故障检测机器人等工业机器人产品应运而生。
•ToC：人工智能在C端的应用多种多样。如智能手机、扫地机器人、智能可穿戴设备、语音助手等使用了人工智能技术的终端早已融入用户的日常生活，未来智能VR设备、无人驾驶等智能新技术也将持续发展与完善。


人工智能机器学习领域观点与分析

1、自动化与多模态机器学习

自动化机器学习，可持续的效率提升
多模态机器学习，提升对外界信息的感知能力
与众多基础科学研究与实践的深度融合
2、AI发展存在的问题

软硬件设施存在利用率低、兼容性差的问题
人工智能的行业发展不均衡
人工智能中的伦理问题
人工智能的局限性与安全问题
3、AI行业的发展趋势

技术渗透进更多生活场景，带来生活方式的深刻变革
人工智能与脑科学融合，孕育出“超级大脑”
算法公平性程度提升，推动AI应用走向普惠无偏见
注重隐私保护，向安全智能方向迈进

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从我这一名平平无奇的AI程序员的角度来说，人工智能的好处大于坏处，首先，人工智能是未来社会的大趋势，虽然可能有一些潜在的风险，但是在短期内人工智能带来的利远大于弊，它将会极大的改善人类的生存质量，举个栗子：
1.今日头条的推荐，手机你的个人标签和兴趣爱好后会推荐给你想要的，喜欢段子就推荐段子
2.百度搜索，是不是总能感觉到有时候输错了也能出来你想要的，百度后台的纠错算法和兜底算法都是很强大的
3.智能家居，如何说。就两个字，舒服，窝在沙发上或者躺在床上通过语音呼叫就能操作，不用再去找遥控器或者起身去用开关，生活更方便轻松。
4.智能客服，能够24小时在线，并准确理解用户的问题，进行商品推荐、问题咨询、以及业务办理等，让网购更方便，让企业做生意更容易。
人工智能有利有弊，但我觉得这个“智能”要有个度，绝对不能赋予像人类一样的感情，因为人有好坏，人工智能肯定更会如此，运用得好可以造福社会，促成经济科学的发展，不好的话可能会像科幻影片中一样给人类带来灭顶之灾。那现在有哪些在人工智能领域做的比较好的公司呢？我认为有ZenDesk、Salesforce、深兰科技、晓多科技、云洲智能、智加科技这些公司。