人工智能对我们的生活影响有多大？

人工智能对我们的生活影响有多大？

之前在人工智能专场直播的时候有程序员反馈说他用人工智能帮自己提高了工作效率，每天大约能节省出来3小时学习，还有人在我们搭建的AI共创交流群里反馈自己用chatGPT开展副业，利用空闲时间赚外快，这都是人工智能给普通人带来的看得见的影响。
如果你也想抓住风口，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。
如果你想利用AI工具为自己赋能，欢迎加入我们
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我是 TensorFlow 中国区负责人梁信屏。
机器学习已经开始渗透到各行各业，可以说我们生活的很多方面都有机器学习的影子。
给大家举几个 TensorFlow 实现的机器学习应用案例，希望可以让大家对机器学习在生活中的应用有更多的认识。
在 Google 大量产品中我们应用了 TensorFlow，比如 Google 谷歌翻译，我们引入了神经机器翻译，这是一种使用深度神经网络翻译整个句子而不仅仅是短语来提高翻译准确性的技术。 这使得翻译通常更准确，更接近人们说语言的方式。现今它不仅支撑了包括像 Google 谷歌翻译，Google Photos，Gmail 等 Google 自家的产品，使应用程序、软件、服务更合心意，还与商业和其他机构合作，将 AI 的能力也赋于他们；我们也与科研机构共同努力，致力于在环境保护领域、农业等解决巨大挑战。
TensorFlow在全球有1700万的下载，其中200多万来自于中国。有大量的全球以及中国的企业已经将其应用于实际的生产中。
比如在营销上，可口可乐在客户忠诚度计划中应用 TensorFlow 作为营销手段。可口可乐在瓶盖背面打印了 14 位代码，并创建了一个能使用 TensorFlow 来轻松识别数字（通常很难看清）顺利创建购买证明的机器学习系统。至今已经促成 16 次推广活动、超过 180,000 个代码被扫描。


在农业上，荷兰公司 Connecterra 运用 TensorFlow 打造了一款人称"奶牛手环"的穿戴装置。透过机器学习，Connecterra 能够在问题发生初期就做出诊断、提供建议，助力农夫维持奶牛健康。这套可以连结到移动应用"Ida"上的传感器，能分析奶牛的动向，提供农夫关键资讯去了解奶牛何时生病、何时需要特别关照、需要何种关照，以便让奶牛在健康的情况下更好的生产。
在电信服务上，中国电信营业厅 APP 搭建神经网络来学会认识电信充值卡。最终达到在逆光、抖动、数字严重遮挡的情况下依然可以轻松识别，模型训练的成功率为 99.3% ，完成一次识别耗时 0.05 秒。如今在农村/年长人群/2 线以下城市，仍有 35% 的人在进行充值卡充值，平均每天更有高达十几万人通过手机 APP 进行充值卡充值。通过拍照识别充值卡的方式，解决了在互联网时代被忽略的需求，真正的使 AI 普惠于民。
在移动端应用上，Kika 通过 TensorFlow Lite 做了一个嵌入式的智能手机输入法，使内存的占用减少近 50%。响应速度提升一倍，语音理解准确度也得到了升级。新浪移动是另一个例子，他们使用 TensorFlow 创建了一个系统，让他们的用户仅仅通过拍照的形式，就可以识别很多车的品牌。利用 TensorFlow，他们的模型体积缩小到四分之一，运算效率提升了 4 倍，识别准确率提升了 85%。


其他的例子还有很多，很多公司都在利用 TensorFlow 搭建自己的 AI、机器学习平台。比如说京东、腾讯、阿里、网易、美团、小米等公司。他们使用 TensorFlow 解决了各种不同的问题，从计算机视觉、自然语言处理到推荐预测等等。


除了商业应用，人们也开始用AI来解决现实社会当中的一些难题，我们发现基于 TensorFlow 可以实现更多。
在环境保护方面，在亚马逊的热带雨林，工程师科学家建立了一个用移动设备的实时检测和警报系统, 来监控树木的非法砍伐。
在医疗领域，我们在探索如何应用 AI 使病理学家更好的诊断癌症。
在农业领域，IITA 基于 TensorFlow 开发了一套帮助农民检测及管理虫害的方案，使 5 亿非洲人民免于虫灾饥荒。


TensorFlow 作为开源学习框架，快速、灵活、直接生产领域的规模化应用是我们设计 TensorFlow 的初衷。不断拓展 AI 应用边界，将 AI 的福祉带给每一个人，是我们一直努力的目标。
我们真的非常高兴能够看到 AI 在改变人们的生活，通过 TensorFlow，我们希望有更多的公司能够做相关的工作，让人们的生活更加便利、更加舒适。
关注谷歌官方知乎专栏“TensorFlow 学习资源站”，了解更多 TensorFlow 的应用案例。你也可以关注 TensorFlow 官方公众号，掌握最新的学习咨询。

人工智能对我们的生活影响有多大？
我们对AI的恐惧伴随着AI的出现一起诞生。
霍金一直不遗余力地支持着人工智能威胁论，他早在2015年就发出警告“人工智能可能会导致人类的灭绝”，“人工智能计算机可能在接下来的100年之内就将人类取而代之。”
特斯拉的老板马斯克也曾说出“我们正在用人工智能召唤恶魔”这样的警言。


当我们谈论人工智能时，我们在谈论些什么？
斯坦福大学“人工智能百年研究”的首份报告：《2030 年的人工智能与生活》将人工智能定义为“人工智能就是致力于让机器变得智能的活动，而智能就是使实体在其环境中有远见地、适当地实现功能性的能力”


简单来说就是用机器来模拟延伸和扩展人类的智能。比如说让机器、会听、会说、会思考、会决策、会行动，就像我们人类一样。
而这一切背后的逻辑是在强大算力的驱动下在数量庞大的数据中利用深度学习的模型来实现的，2010年前后计算能力、移动互联网和大数据的爆发才使得早在1956年的达特茅斯会议中就提出的“人工智能”迎来生机。大数据、计算力和深度学习的模型就是人工智能发展的三驾马车。
人工智能现在还处于初级阶段
专业领域中由低到高把人工智能划分为几个层次，第一个层次叫感知智能，具体表现为能听会说、能看会认，这一阶段的应用主要有图像识别、语音识别，这两方面应用已经很成熟了，像是高铁站人脸人别机器会将面孔与身份证进行对比，手机的语音识别或者智能音箱的听说功能也变现得越来越优秀。


第二个层次叫认知智能，具体表现为具备理解、思考、认知能力，能够完成推理、决策、学习等任务。这需要一个更长的过程，需要更完备准确的数据集和更高效的算法，到了那一天，机器会像人一样可以拥有逻辑思维，可以分析决策，甚至可以想象创造。不过这方面的研究仍处于起步阶段，距离达到人类水平还要很长一段时间。


未来人工智能会走向何方？
根据斯坦福大学“人工智能百年研究”的报告，未来人工智能应用主要有八个方面：交通、医疗、家庭服务机器人、教育、低资源社区、公共安全、工作和就业、娱乐。
交通方面，智能汽车、交通规划、即时交通、人机交互将司空见惯；医疗方面主要包括临床应用、医疗分析、医疗机器人、移动大数据健康监测等，不过首要的是人工智能系统具有可被信任的可靠性与安全性，毕竟交通和医疗都关乎生命。


而在家庭生活中智能扫地及机器人、家庭机器人也会逐渐普及；随着自然语言处理技术的发展，人工智能将在教育领域大有可为，辅导机器人、智能辅导系统（ITS）与线上学习随着经济进一步发展有望缩小知识鸿沟。


在公共安防方面，目前人工智能通过图像识别已经能对犯罪嫌疑人进行初步研判，在未来，随着数据库的进一步完善和算法的迭代，有效关联更多数据集从而做出更精准的判断，预防网络犯罪方面也将有做作为。
在社区阶层问题与就业问题上，要利用大数据与人工智能充分了解人们的生活状况，辅助政策制定。
人与人工智能协同共振才是未来
人工智能几乎每一年都会被预测，也会在争议中寻找突破，我们要做的不仅只享用与对抗，而是在人工智能发展下寻找我们人类的的价值。
面对“人工智能威胁论”要克服被边缘化的恐惧，在短期内，人工智能可能会取代任务，而非工作，同时人工智能还将会创造新类型的工作。


机遇与挑战并存，现在看来，人和人工智能很可能会成一个协同共振的系统，人、机器会在各自的特长和优势基础上重新分工，数据化的世界里，人的灵活性与AI的高效性相互配合，各得其所。
在积极发展人工智能技术与拓展其边界的同时，也要厘清人工智能的发展边界，制定规则，平等、安全、隐私、健康的人工智能才是我们所期待的。

人工智能（或者说是算法）已经在潜移默化的改变大部分的人的生活
比如说抖音正在用算法摧毁放弃抵抗的族群：
抖音是否正在摧毁当代女性的价值观？大数据和人工智能不是灾难，但它的威力确实是毁灭级且无差别的。这使得我们必须思考：未来的核心竞争力是什么？现在的工作可替代性有多强？哪些是未来需要的能力？
被誉为大数据之父的知名学者舍恩伯格，在他们最新的著作《数据资本时代》中推断：未来将出现大量的“一个人公司”，在大数据与区块链构建的网络上进行无缝协作。
这背后，其实是人作为一个个体的个性化、想象力与创造力，将在数智时代得到了巨大的解放。而这种解放，我们可以定义为，在输入端的获取知识，以及在输出端的发挥价值，人类个体将不再画地为牢，不再受到地域、语言、时间与组织等种种限制。
人类学家尤瓦尔·赫拉利也在《未来简史》上说，人类有99%的决定，包括关于配偶、事业和生活的重要抉择，都是由各种进化而成的算法来处理，我们把这些算法称为感觉、情感和欲望。


由此，我们至少可以得出这样一个结论：在输入端与输出端之间，算法的不同，本质上决定了机器不可能完全取代人，机器只是取代了诸如拍照、前台、会计和保洁等工作，而一部分人因为具备了match掌控机器的能力，则将成为更高级的人，机器还是没有办法取代人类的创造力

用一句话来说，就是无处不在。
用这张图进行一个总结：


人工智能绝大多数的应用都集中在这六个领域里。

虚拟个人助理[1]：
虚拟助手（virtual assistant）是一种能替个人执行任务或服务的软件代理（software agent）。有时候“聊天机器人”泛指虚拟助手，亦或专指网络聊天使用的软件机器人（有时候更专指娱乐而非实用的网络聊天）。但也可以指一种职业，或者企业组织，其乃是透过网络执行连续服务。其能依据使用者输入的内容，位置感测而完成相对应的任务或提供相关服务，同时也具有从网络上查找并提供用户各种资讯（像是天气，交通状况，新闻，股市行情，行程或零售价格等）的能力。
其中最典型的代表就是苹果的siri。



智能安防[2]：
物联网技术的普及应用，使得城市的安防从过去简单的安全防护系统向城市综合化体系演变，城市的安防项目涵盖众多的领域，有街道社区、楼宇建筑、银行邮局、道路监控、机动车辆、警务人员、移动物体、船只等。特别是针对重要场所，如：机场、码头、水电气厂、桥梁大坝、河道、地铁等场所，引入物联网技术后可以通过无线移动、跟踪定位等手段建立全方位的立体防护。兼顾了整体城市管理系统、环保监测系统、交通管理系统、应急指挥系统等应用的综合体系。特别是车联网的兴起，在公共交通管理上、车辆事故处理上、车辆偷盗防范上可以更加快捷准确的跟踪定位处理。还可以随时随地的通过车辆获取更加精准的灾难事故信息、道路流量信息、车辆位置信息、公共设施安全信息、气象信息等等信息来源。
拿公安系统的破案利器，罪犯人脸识别来举例，只要罪犯出现在联网的视频监控头里面，就会被迅速匹配并通知警方，也就是俗称的“天网”[3]，当然这也仅仅是天网的部分功能。



医疗健康：



人工智能技术在医疗领域的应用

上图是来自新华网的一篇文章[4]，涵盖了常用的在医疗领域的应用。
并且这几年来人工智能在心理疾病上的应用也在深化，同时举一个大家都耳熟能详的例子，健康码，就是人工智能赋能的一个实际产物。

未来会有更多的应用将被人工智能赋能，而未来的就业格局势必会有很大的改变，有些职业可能会消失，但人工智能相关的职业顺应时代会在某个时间点爆发，以后的人人人都需要了解一些计算机的相关知识，下面的免费资料应该能帮到不少。
电商零售：

电子商务领域的人工智能应用目前集中于计算机视觉，自然语言处理和强化学习：
计算机视觉技术：在电子商务平台购物的过程中，产品照片的影响至关重要。无论是商家想要借助算法去设计产品的海报，还是根据顾客对于产品外观的品味推荐搭配的产品，计算机视觉技术的应用前景都非常广阔。
自然语言处理技术：在用户搜索时，为了更好地让用户找到匹配的商品，电子商务平台的搜索和排序算法中利用了大量自然语言处理技术来分析搜索的关键词和产品的文字介绍。尤其是针对突然出现并畅销的爆款产品，传统的排序算法无法快速地作出应对，自然语言技术能够更好地帮助客户找到他们想要寻找的商品。
强化学习技术：电子商务领域的一个重要指标是转化率，比如搜索的转化率、页面浏览的转化率、商品排序的转化率等，为了提升这些转化率，不少大的电商平台已经在借助强化学习技术来预测用户针对网页的反馈行为，从而更好地优化搜索和产品页面的排序[5]。

举两个例子，一个是淘宝，每次都打开界面基本都会显示你较为感兴趣的产品，这就是通过学习你的喜好进行的个性化推荐；第二个是支付宝，殊不知，你的每一次转账都在人工智能的风险衡量之下。

金融：
中国金融服务业数字化转型的速度，在全球范围内名列前茅，金融科技发展的规模和前景都不容小觑。伴随着人工智能、区块链、云计算、大数据等新兴技术的崛起，金融行业正跨入金融与科技结合的新阶段——智能金融。


同样举一个我们每天都会遇到的例子，智能支付。

作为与消费者连接最紧密的环节，智能金融对广大用户的支付需求影响得最早、最广、最深。随着智能技术的进一步成熟，支付将进入“万物皆载体”的新阶段。
首先，以人脸识别、声纹识别、虹膜识别等为代表的生物识别支付技术，正在极大地简化支付流程。生物识别技术还在安防、商业、娱乐等场景得到广泛实践。
其次，区块链技术也将对跨境支付帮助不小。它将极大减少支付流程中的人工处理环节，大大提升交易速度；削弱交易流程中的中介机构作用，提高资金流动性，实现实时确认和监控，有效降低交易各环节中的直接和间接成本[6]。

教育：
有方便教务端的，如：个性化教案、知识图谱教学设计、虚拟化教室、AR/VR虚拟教学，甚至还有课堂学生注意力视频分析系统、智慧点名系统等颇具争议的新闻层出不穷。
有方便学习端的，如：个性化答疑、拍照搜题、大数据学英语、自适应题库等等。被称为教育界脑白金的乂学教育，推崇的就是自适应答题，在投资界火热非常，但也颇具争议。
还有方便校园管理的，这个就更数不胜数了：智慧校园、宿舍人脸识别、校园安防、一卡通大数据[7]。
基本上任何一个大学生，不拿校园卡基本上事事受阻。



总结：
人工智能对于我们的生活影响可谓是全方位的，事实上却是极大的增强了我们的便利性，但是同时不可忽视的是因此带来的信息隐私问题和安全问题，为了能在人工智能时代更好的生活，我们也要拥抱变化，共同进步。
推荐一个计算机方面的面试经验锦集，同时在人工智能时代，找相关的工作更能体会到个中有意思的地方，领英就是一个很不错的求职网站，同时也可以查阅到最新的科技咨询等相关信息。