本篇文章给大家谈谈人工智能在新型社会的应用，以及人工智能在快递行业中的应用对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。

一、人工智能在快递行业中的应用

1、人工智能技术的发展，将彻底改变人类的生产和生活，对于重复性的工作、简单的脑力工作（如：数据整理、校对、录入、车辆自动驾驶、设备无人控制等），将会很快被人工智能技术完全替代，这将对各个行业带来巨大的变革。

2、物流行业作为工业生产的支柱服务业和社会生活的新兴服务业，将会成为人工智能最早和最大的受益者。物流装备、设备的智能化、无人化，物流信息的智慧化，物流行业的高效率、降成本，都将随着人工智能技术的大量应用而迅速得以实现。

二、人工智能对科学探索的影响

1、其一是人工智能让科学传播中客体的“主体间性”得以实现，真正进入公众参与科学传播阶段。在科学传播发展历程的三个阶段中，科学共同体和普通公众之间构建了客观存在的“主—客体”关系，即使是当代的公众参与科学传播阶段，以科学家为核心的科学共同体依然是拥有科学技术知识优势的主体，普通公众还是需要获取科学技术的客体。

2、而到了强人工智能技术得到实现的时代，借助人工智能的强大数据搜寻、识别和分析能力，普通公众可以相对容易获取自己需要的、浅层的科学技术知识，普通公众不再被视为原子式的个体以客体呈现，而是与科学共同体初步建立互相理解、沟通的交往理性，构建主体与主体间的共在。

3、其二是人工智能借助智能机器人极大提升科学传播的效用，特别是面向儿童青少年的科学传播，人机交互将成为主要形态。人机交互是指人与计算机之间使用某种对话语言，以一定的交互方式，为完成确定任务的人与计算机之间的信息交换过程，不同的计算机用户具有不同的使用风格——他们的教育背景不同、理解方式不同、学习方法以及具备技能都不相同，这样就需要计算机系统不断升级，才能够迅速地识别和理解人的意图，提供更加“友好”的交流界面。

4、人工智能的技术发展，有效地提升了以人为本的人机交互技术，特别有利于帮助公众特别是未成年人参与科学传播。尤其是现在学习型机器人开始走进学校、走进家庭，长期来看，人工智能机器人将通过互动模式帮助儿童青少年从小爱科学、用科学，提高动手能力，培养科学思维和科学精神。

5、其三是人工智能将淡化科学传播中科学家的专长，而强化公众的交互思维和认知能力。在科学传播发展的三个阶段中，科学家可被理解为广泛地被公认为能够对某个相关问题或事情作出可靠的专业性分析或判断的人，因为相对于普通公众，科学家拥有专长知识，即使是公众参与科学传播阶段，科学家与公众的关系也是知识论上的专家与新手之间的关系。进入人工智能时代，在科学传播中，科学家的专长知识将被淡化，而普通公众在人工智能的帮助下，通过学习开源共享、参与协商、组建社区等实践，提升交互思维素养，同时提升独立思考、逻辑推理、信息加工等高阶认知能力。

6、在人工智能的帮助下，未来的科学传播将呈现以下三个特征：“深度社会化”“个性化”和“持续自我创新化”。其一“深度社会化”。在强人工智能技术的提升和帮助下，以往借助传统媒体和新兴媒体，以及在科技馆、图书馆、中小学课堂、社区等场所开展的科学传播，将拓展到家庭、人行道、电梯、商厦等任何地方，科学传播将无处不在、无时不出现，科学传播不再是科协、科学家和科学媒介记者等相关部门和人员单独承担的重任，而是全社会都能广泛参与的社会化事业。其二“个性化”。

三、我国新一代人工智能发展的重点任务三建设什么的智能社会

1、我国新一代人工智能发展的重点任务三：建设安全便捷的智能社会。

2、根据《新一代人工智能发展规划》提出六个方面重点任务：

3、一是构建开放协同的人工智能科技创新体系，从前沿基础理论、关键共性技术、创新平台、高端人才队伍等方面强化部署。

4、二是培育高端高效的智能经济，发展人工智能新兴产业，推进产业智能化升级，打造人工智能创新高地。

5、三是建设安全便捷的智能社会，发展高效智能服务，提高社会治理智能化水平，利用人工智能提升公共安全保障能力，促进社会交往的共享互信。

6、四是加强人工智能领域军民融合，促进人工智能技术军民双向转化、军民创新资源共建共享。

7、五是构建泛在安全高效的智能化基础设施体系，加强网络、大数据、高效能计算等基础设施的建设升级。

8、六是前瞻布局重大科技项目，针对新一代人工智能特有的重大基础理论和共性关键技术瓶颈，加强整体统筹，形成以新一代人工智能重大科技项目为核心、统筹当前和未来研发任务布局的人工智能项目群。

四、人工智能发展中主流方法的优劣

1、符号主义人工智能（SymbolicAI）为核心的逻辑推理

2、数据驱动（data-driven）为核心的机器学习

3、探索与利用（explorationandexploitation）为核心的强化学习

4、用规则教 与人类逻辑推理相似，解释性强 难以构建完备的知识规则库

5、用数据学 直接从数据中学 以深度学习为例：依赖于数据，解释性不强

6、用问题引导 从经验中进行能力的持续学习 非穷举式搜索而需更好策略

7、从数据到知识与能力，能力增强是最终目标

8、值得关注的是三种学习方法的综合利用！

五、关于人工智能的问题

由于我国人工智能产业重应用技术、轻基础理论，底层技术积累薄弱，存在“头重脚轻”的结构不均衡问题，使我国人工智能产业犹如建立在沙滩上的城堡，根基不稳。基层技术积累薄弱使人工智能核心环节受制于人，阻碍人工智能领域重大科技创新，不利于国内企业参与国际竞争。

人工智能概念虽当前火热，但企业和政府对产业发展理解不透、思考不足，普遍高估并急于兑现人工智能的近期商业价值。产业发展氛围略显浮躁，面临同质化、碎片化风险，这些都可能延长人工智能商业价值的兑现周期，并加剧产业未来发展的周期性波动幅度。

人工智能是新兴产业，虽然技术和产业发展迅猛，但专业技术人才，以及兼顾人工智能与传统产业的跨界人才不充足，限制了产业发展以及与实体经济的深度融合发展。

人工智能在新型社会的应用和人工智能在快递行业中的应用的问题分享结束啦，以上的文章解决了您的问题吗？这篇文章只是小编的分享，并不能代表大家观点和客观事实，仅仅给大家作为参考交流学习哦！欢迎您下次再来哦！

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