人工智能应用产业化的意义,人工智能在未来社会发展中的作用和地位

发布时间:2024-01-04 10:16:14
发布者:网友

很多朋友对于人工智能应用产业化的意义和人工智能在未来社会发展中的作用和地位不太懂,今天就由小编来为大家分享,希望可以帮助到大家,下面一起来看看吧!

一、人工智能和通信技术在市场的优势

1、人工智能既具有一般通用型信息通信技术所具有的渗透性与替代性特征,同时还具备与各经济要素协同配合提升经济效率的协同性特征,以及替代人类脑力工作的创新性特征。具备了以上特征的人工智能可以对经济高质量发展起到重要的促进作用。

2、一方面,人工智能核心产业具备扩张增长效应。另一方面,人工智能可以通过赋能,促进不同产业的融合发展。人工智能具备渗透性、替代性、协同性、创新性,能通过输出智能化设施、智能化方案,对已有产业进行智能化改造

3、与此同时,人工智能还能“活化”潜在的关联产业。作为一项颠覆性技术,人工智能将对经济体系中的潜在关联产业产生重要驱动作用,即产生“活化效应”,为其带来创造性增长。

二、人工智能在未来社会发展中的作用和地位

1、人工智能是新形势下数字经济的重要基础设施,具备同各行各业结合的能力,越来越多的行业和领域都在进行不同层次的智能化升级。

2、新人工智能时代将是泛智能时代,覆盖的范围也远远不止传统理解中的互联网和科技行业,将给全社会带来生产力和连接度的飞跃。

3、在产业政策支持下,市场立法逐渐健全,未来中国人工智能市场规模将高速增长,为人民提供大量的就业机会。

三、人工智能应用技术是学什么

人工智能应用技术是学计算思维1(C)、计算思维儿(C++)、数据结构与算法(C++)、数据库原理与应用、操作系统与Linux系统应用、大数据技术原理与应用、机器学习基础、性能云计算架构与实践、神经网络与深度学习。

2、人工智能技术应用专业就业前景好。人工智能专业致力于培养符合国家战略及人工智能产业发展需求,具备良好的信息科学、数理统计基础、计算机系统知识及扎实的编程基础,以及大数据基础知识与技能,掌握AI核心原理和AI思维,能够熟练运用数据思维、AI模型、工具、语音识别、NLP、图像处理等技术解决实际问题的高素质应用型人才。

四、人工智能在历史研究中的用途

1、人工智能能够快速分析处理大量的文献资料

研究历史最为重要的就是古物的研究,而古书又是占了大头。但是,研究古书却是一件令人非常头疼的事情,尤其是初学者,面对浩如烟海的古籍往往无从下手,而没有了古籍作为自己研究的第一手资料,那么所有的科学研究也无法着手。

而要是把这项繁琐的工作交给人工智能,通过大数据分析处理得出有用的结论,就能够为广大的历史工作中省去大量的时间成本,可以从事更多复杂的,更多有创新价值的研究,这样无疑会加速历史研究的发展。

2、人工智能是技术辅助手段,并不是要完全依靠人工智能。

历史作为一门重要的人文学科,很多人认为人工智能无法参与这项领域,但是我却不认为是这样的。人工智能技术终究其本质也是数据的分析处理,所以它只能够作为是研究历史的手段,而这种技术历史研究也在一直使用。就比如用统计学的方法来研究历史,研究历史的经济领域的发展,研究不同朝代的人口变迁,这些都是处理了大量的原始数据而得到的。

要是有了人工智能,人们可以依靠这项技术从大量的数据中轻松的解脱出来,即使不能够得出一些肯定性的结论,但是能够帮助进行分析处理也是非常有用的。

3、人工智能是历史发展的必然趋势。

人工智能的发展就像是从手工业到工业再到现在的互联网产业,一步一步的发展。人工智能很可能就是我们历史发展的下一个阶段,以前人研究历史依靠的是一个一个人进行查阅古籍进行资料整理,现在的历史学家研究历史,不仅仅采用这种方式,还能够使用更为先进的方式,比如说通过互联网进行资料的查阅,对相关数据的处理,科技发展就是历史发展的必然趋势,这也是所有的历史学家所认同的东西。

所以说,用人工智能研究历史也不过就是给历史研究提供一个新的思路而已,并不会完全取代历史学家。

对于一项新的技术,我认为我们首先要做的就是拥抱它,多给新技术留下一些实验的空间,通过不断地试错,为我们地后续研究提供更多的可能性。我认为这也是历史研究的终极意义吧。

五、人工智能近四十年发展成果

1、1起步发展期:1956年—20世纪60年代初

2、人工智能概念提出后,相继取得了一批令人瞩目的研究成果,如机器定理证明、跳棋程序等,掀起人工智能发展的第一个高潮

3、反思发展期:20世纪60年代—70年代初

4、人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能期望,人们开始尝试更具挑战性的任务,并提出了一些不切实际的研发目标。然而,接二连三的失败和预期目标落空使人工智能发展走入低谷

5、应用发展期:20世纪70年代初—80年代中

6、20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题,实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功,推动人工智能走入应用发展的新高潮

7、低迷发展期:20世纪80年代中—90年代中

8、随着人工智能的应用规模不断扩大,专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。

9、稳步发展期:20世纪90年代中—2010年

10、由于网络技术特别是互联网技术的发展,加速了人工智能的创新研究,促使人工智能技术进一步走向实用化

11、随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展,泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展,大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”,诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破,迎来爆发式增长新高潮

12、全球各国充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义,纷纷着重发展,抢滩布局人工智能创新生态。

好了,文章到这里就结束啦,如果本次分享的人工智能应用产业化的意义和人工智能在未来社会发展中的作用和地位问题对您有所帮助,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!还望关注下本站哦!

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