人工智能优势在哪里？_ZNDS问答

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人工智能优势在哪里？

作为一名科技工作者，我来回答一下这个问题。
人工智能的优势有很多，站在不同的角度来理解人工智能，也会有不同的看法，当然这也与自身的知识结构和岗位任务有较为密切的关系。

从大的方面来理解，人工智能的优势将体目前以下几个方面：
第一：促进生产力提升。促进生产力提升是推动人工智能技术发展的重要原动力之一，从目前人工智能产品在工业领域的应用情况来看，未来更多的智能体将逐渐走进产业领域，人工智能也将是产业领域发展的新动能。当然，人工智能落地到产业领域也需要搭建相应的应用场景，这个过程或是相对比较复杂的，相信在当前产业互联网发展的大潮下，人工智能的落地应用会进一步提速。
第二：降低岗位工作难度。人工智能对于职场人最为积极的一台影响就是会降低岗位工作难度，降低岗位工作难度的同时，也必然会提升岗位工作效率。实际上，人工智能技术的运用，不仅会降低职场人的岗位工作难度，还会进一步拓展职场人的能力边界，使得职场人在借助于人工智能技术的情况下，成为一名“全面手”。
第三：加速创新。人工智能技术的运用会进一步促进创新，这在当前产业结构升级的大背景下，具有非常实际的意义。创新是企业发展的原动力，也是企业实现绿色发展和可持续发展的重要基础。人工智能加速创新可以体目前多个方面，比如对于资源的有效管理就是比较常见的途径。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

人工智能的出现，实际上是为了解决复杂场景的问题。比如简单一点的人脸识别，人形识别，车牌识别，难一点的围棋，各类游戏等。优势在于，能尽可能的模拟人脑的思考方式，而不再是机械性的非黑即白，能处理更加复杂的问题。

2016年3月，谷歌用可进行深度学习的人工智能机器人“阿尔法围棋”跟围棋世界冠军棋手李世石进行围棋人机大战，并最终以4：1的比分获得了胜利。

为啥机器人可以在智能上赢得了人类？人工智能真的会成为人类未来的危机吗？
在人机围棋大战中，谷歌使用人类对围棋设定的规则来培训阿尔法围棋，让它经历数百万场的围棋对战，这对战最终不只让它学会了人类在对战过程中施展过的所有战术，甚至它还会自个创造出了之前还没有的战术出来，意思就相当于说，它已经具备了形成“意识”的基础。
对于阿尔法围棋来说，不仅限于人类的知识，没有给出数据，只需要遵守基本的游戏规则，然后仅用了40天的学习时间，它就超越了人类玩了2500年才积累下来围棋战术。
从这个事实中可以看得出来，假如这种水平的人工智能再继续学习进化，那么结果就是很多影片中所描述的，人类未来的危机，无可避免的就是人工智能。

它们诞生于为人类服务的，最终也可能会终止人类的存在，但这真的会发生吗？
在影片中，我们一般都将大部分的人工智能描述为一些要灭掉人类的大反派，但也有像《星际穿越》那样的，看起来描述得更符合目前大家所看到的那种智能机器人。
可实际上，人工智能本身的类型远比我们想象的要多，因为它们被人类创造出来的目的就是为了满足人类不同的需求的。
这种单纯为人类某种服务而存在的弱智人工智能是目前它们唯一能存在的形式。
但阿尔法围棋跟那些侧向于能力比较单一的机器人不同，它擅长语音和图像识别，而且在玩象棋或者围棋等游戏的时候，它会自个跟自个玩，并如同进行了数百万年的一比一的比赛一样，不断的学习。
刚开始的时候，它几乎就跟一台刚学走路的孩子一样，连路都走不好，可随着时间的流逝，它通过机器学习的方法最终超越了人类的智力水平。
通过所谓的机器学习，人工智能是如何做到跟人类一样的学习和思考的呢？
其实机器学习的本质跟婴儿学习的方式是一样的，我们人类从出生就开始接触世界，然后在接触世界的过程中会慢慢的学习，并且还会改善学习以从我们观察或者交流的过程中获取更多的数据和更多的信息。

现有的使计算机模仿人类大脑的术语叫“神经网络”，而我们的大脑虽很善于解决问题，可大脑中的每个神经元可负责解决问题的能力确实非常微小的。
这就好比将它们理解成一条生产线上的某个工序，为了生产出一台完整的产品，大脑中的每个神经元都要有特定的工作要做。
我们以电脑神经网络来举个简单的例子，为了验证某个人是否还活着，那么他就必须要有脉搏的跳动，或者是要有呼吸。
电脑神经网络中的神经元，它的功能就跟我们大脑中的神经元一样，会接收信息，也会输出信息。
如果这个神经元接收到了这个人有脉搏，有呼吸的信息，那么神经元就可以破译并输出的信息就是这个人还活着。
如果没有接收到脉搏或者呼吸的输入信息，那么它输出的信息就是这个已经死了。
本质上，人工智能的工作原理就是这么简单，当然，原理是简单，但真正运行起来却远不是这么回事，因为在分析数据的时候，它们需要处理的参数可能就达到数百万个之多。
这个世界充满了各种声音，各种色彩和画像，无论是从计算机的角度或是从我们大脑神经角度来看，本质上，它们都只是一些数据而已。
可当一些我们没见过的，或者是我们很难处理的事物出目前我们眼前时，也就是我们的大脑没办法分析处理那些数据的时候，机器学习就派上用场了。
机器不仅可以分析给它提供的数据，并且还要从中学习并产生自个的看法，阿尔法围棋在短短40天内就超越了人类数千年的围棋战术积累，并还创造了一些自个的战术，那它是如何快速的做到这些的呢？
我们人脑中的生物神经元的运作频率大约是200赫兹，这看起来虽然很低，但事实也说明了，这对我们人类来说早已完全够用了。
可是计算机的呢？它们的平均运作频率高达2G赫兹，完全属于数量级上的碾压。
而我们大脑神经元以每秒约100米左右的移动速度来传递信息，其实这已经非常的快了，它完全可以给我们应对日常的各种状况提供足够的反应时间。
可计算机的呢？它们却可以用光速来进行信息传递，从这我们就可以明显地看得出来，在速度的方面，人脑跟计算机之间的差距到底有大多了。

人工智能可以在短短的一周之内完成相当于人类需要2万年才能得到的知识积累，或者通过极短时间的训练而能完全胜任的一些脑力上的任务。
相较于计算机，我们的大脑必须要适合头部的大小，因此它们可以占用的空间是很有限的，但是一台计算机却可以占据整个房间，甚至是整栋大楼。
人脑的速度跟体积都没法跟计算机的比，而且计算机的机器学习是指数式的，意思就是它刚开始时的学习会很慢，但只要它学到了一台临界点，那么它的学习速度就会急剧的加快。
一旦我们有了可以像人类大脑一样运作的人工智能，至少在大多数情况下，它们就可以在短短几个月，甚至是几周的时间内达到超级智能的水平。
这种程度给人的感觉就像是今天还在看蚂蚁的人类，到了明天可能就是超级人工智能将人类当作是蚂蚁来看了。

谢邀！举俩例吧。
①算盘和科学计算器；
②传统图书馆查资料和电子图书馆查资料。

人工智能的优势，在于它可以比人类更有更强大的算法。人工智能的核心算法，目前基本上是被大公司垄断的,因为人工智能的算法太耗钱。我们看到的是AlphaGo战胜李世石，像一台人在传指令，但其实指令背后是上千个CPU。

这类公司包括谷歌，IBM，Facebook。当然这件事也不绝对，因为用非常贵的设备实现人工智能的能力。但是实际上也有很多创新小企业会用很便宜的硬件来驱动非常先进的算法，以来达到很好的效果，所以你如何用最廉价的方案来驱动，能实现人工智能能力，这个是特别重要的。

人类象棋之类的项目上打不过人工智能，就是因为人工智能有强大的算法可以进行机器学习，而人类没有能力快速学习那些数据。

算法是核心，大平台都已经占据了，但也不是完全没有创业者的机会，创业者一定要找到自个的独门绝技，才能发展下去。

人工智能如今已经成为了一台热门话题，但实际情况是能够像人类一样思考的计算机还有很长的路要走。

如今的人工智能具有很大的价值，可以替代人类执行复杂的任务。
这些新的人工智能应用程序释放了巨大的价值。人工智能系统灵活，适应性强，设置时间短，因为它们可以向人类学习，而不必告诉他们需要做的一切。
Outlier公司联合创始人兼首席执行官Sean Byrnes为此指出了关于人工智能的六个重要的数据点和优势。
数据点1：人工智能只与其训练的数据一样好
人工智能系统经过数据培训，因此其技能取决于工作人员提供的算法。如果数据不完整，那么人工智能工具所学的课程也不完整，并且结果也不可靠。

数据点2：人工智能系统可能比人类更有偏见
人们很容易将人工智能系统视为冷静、无偏见的机器，它们只会根据数据做出决策。然而，用于训练这些人工智能系统的数据是人类行为和决策本身可能包含偏见的副产品。
如果一家电子商务公司主要推销蓝色产品，因为创始人喜欢蓝色，那么所有购买数据都会偏向蓝色产品。对这些数据进行过培训的人工智能系统很容易产生偏见，相信蓝色产品的销售情况会更好，即使情况恰恰相反也是如此。因此，组织需要识别并隔离业务和数据中的潜在偏差，以便准备相应地培训人工智能系统。
数据点3：人工智能系统可以比人们做得更好，但并不尽然
虽然这些人工智能系统很强大，但它们的行为和做法不像人类。从本质上讲，它们只是一种非常先进的计算数学，不能推理或运用判断力。即便如此，他们可以做很多比人类做得更好的任务，但他们完成的任务却截然不同。

这些系统以不同方式完成工作这一事实既不好也不坏，但如果希望人工智能作为人类的替代品来完成工作，就会感到失望。人们需要通过新的思维和操作方式开启其想象力，以真正了解人工智能工具如何改善其业务。
数据点4：人工智能的采用是组织面临的一项挑战
像人工智能这样的新技术会改变人们对于工作的定义，因此它们会影响到组织中每个人的工作。这对许多人来说既令人兴奋又具有威胁性，如果没有适当的准备，组织可能出于自我保护而拒绝采用人工智能。
人们在外包热潮中看到了这一点，很多员工不愿意培训他们的替代者;在这种情况下，他们担心自个会被机器人取代。规划人工智能部署并相应地教育组织员工，这对于为人工智能的过渡做好准备并避免冲突至关重要。

数据点5：人工智能增加了数据的价值
人工智能的一台令人惊奇的部分是它如何改变数据的经济性。工业革命使得大规模生产以前只是奢侈品的产品具有成本效益，因为建造它们需要人工操作。人工智能具有相同的潜力来获取昂贵的数据，无法人工分析并使其高效且易于在决策中使用。因此，越来越多的具有名义价值的数据将在未来几年变得极具价值。
数据点6：人工智能改变了许多工作的经济性
正如人工智能将改变数据的经济性一样，它也将改变就业的经济性。许多公司的工作涉及越来越多的数据收集和报告，以使每个人更容易地了解业务状况。当人工智能系统可以自动执行这些数据收集和报告任务时，组织中的人员将花费的时间就会少。
结论：人工辅助人工智能的时代已经到来
人工智能促进业务发展的时代已经到来，它将在未来几年变得更加重要。而人们了解这一变化，并接受它对于在未来十年内保持竞争力至关重要。

1、带来更多新的工作机遇

就像曾经脱离了传统农业、传统手工业的大量劳动力，在现代工业生产和城市服务业中找到新的就业机会那样，人工智能的进步也将如此——由当前数据密集型机器学习、通过机器学习与人工智能会话的系统而延伸出的很多领域，将会在未来带来很多工作机遇。

2、人工智能让人类生活更美好

例如，人工智能的医疗应用惠及大众。医生或许难以保持最新治疗方案和方法，也无法了解所有医学例案。人工智能可以在短时间内分析大量数据，精确判断病症，并找到最佳的治疗方案，为人们提供最好的治疗。再说，先如今已经被广泛运用的无人驾驶不仅减轻了人们的负担，更是大大降低了事故率。

3、推动人类的进步

人工智能推动了人类的理性进步，可以反过来促进人类的发展。人工智能研发过程的本身就具有研究人脑认知与功能的需求和特性，而使人类在这个过程中就学习了学习的方法，从而增强人类的逻辑思维能力。人工智能更新了人类应对问题的方法

4、商业价值很高

一般认为，人工智能有三大商用方向：一是信息聚合；二是评估用户情绪反应；三是与用户建立关系，可以通过这三点建立与用户之间的社交纽带，让他们经常回访。
人工智能拥有数据意味着拥有战略上的优势，因为通过数据可以更好地了解人类、可以创造更好的软件，让更多的人快乐。企业就能够相应的赚取更多的商业价值。

简单点来说，就是将人从繁杂的劳动中解放出来，并创造出更大的价值。

1.解放人力，省事生活。

目前人工智能已经开始应用在我们的日常生活中。比如铁路、飞机的人脸识别验票。相比于过往的人工验票，机器验票效率更高，也节省了很多人力成本。同时，得益于图像识别技术的进步，人脸验票的成功率也是十分有保证的。

在其他领域，比如客服领域，语音识别技术加持的人工智能客服可以代替人工做一些基本问题的回复，这将极大减轻企业的人工成本。

可以说，人工智能技术的应用，在很大程度上提高了工作的效率，并且降低了企业的支出

2.创造更大的价值。

德勤在今年发布了《全球人工智能发展白皮书》，报告预计，到2025年世界人工智能市场规模将超过6万亿美元，2017年至2025年复合增长率达30%。

如此体量的市场等待着所有人去开拓。对普通人而言，人工智能技术的发展创造了更多新的就业机会，且行业的平均薪资要比传统行业要高得多；对于企业而言，人工智能市场的利润空间巨大，仅以汽车无人驾驶领域为例。截止2018，国内的汽车保有量是3.27亿辆，未来10年哪怕只有10%的汽车应用了无人驾驶技术都将是一台异常庞大的市场。

可以说，人工智能的应用将极大改变我们的生活。

指纹识别，模式识别。
指纹识别：指纹是人体的一台重要特征。指纹识别系统应用了人工智能技术中的模式识别技术，随后研究成功了适于民用身份鉴定的全自动指纹鉴定系统、物体等的自动识别。
随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程。问题所涉及词条分析、声音、人物，建立了从指纹灰度图像精确计算纹线局部方向、进而提取指纹特征信息的理论与算法、机器翻译等方面,我们把环境与客体统称为“模式”，主要研究用机器来模仿和实现人类的智能行为。
模式识别：模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里，也为人类认识自身智能提供线索。信息处理过程的一台重要形式是生命体对环境及客体的识别，目前，我们比较熟悉的人工智能应用领域涵盖了符号计算，具有唯一性。模式识别、专家系统，是开发智能机器的一台最关键的突破口。
人工智能：人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、心理学、语言学等多种学科相互渗透的基础发展起来的一门新兴边缘学科，以及适于公安刑事侦破的指纹鉴定系统。

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