AI

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个分支，它旨在研究如何使计算机系统执行类似人类智能的任务。AI系统通常具有学习、推理、解决问题、理解自然语言、识别图像和声音、规划和适应环境等能力。简而言之，人工智能是一种模拟人类智能的技术。AI可以分为两类：弱人工智能和强人工智能。弱人工智能（或称为窄人工智能）是针对特定任务设计的系统，如语音识别、图像识别或推荐系统。这些系统通常在它们所设计的任务上表现出色，但在其他方面表现不佳。强人工智能（或称为通用人工智能）则指具有类似人类智能的通用能力的系统，能够在各种任务和环境中灵活地应对各种问题。尽管当前的人工智能技术取得了很多进展，但强人工智能仍然是一个遥远的目标。AI领域的发展受到多种技术的推动，包括机器学习（尤其是深度学习）、自然语言处理、计算机视觉等。通过这些技术，人工智能已经在许多领域得到了应用，如自动驾驶汽车、智能家居、智能助手、医疗诊断等。然而，人工智能仍然面临许多挑战，包括道德和法律问题、数据安全和隐私问题，以及可能对劳动力市场产生的影响。

从长远来看，是能促进人类进步的哈我们现在是处于弱人工智能阶段有的哲学家认为如果弱人工智能是可实现的，那么强人工智能也是可实现的。比如SIMON BLACKBURN在其哲学入门教材 THINK 里说道，一个人的看起来是“智能”的行动并不能真正说明这个人就真的是智能的。我永远不可能知道另一个人是否真的像我一样是智能的，还是说她/他仅仅是看起来是智能的。基于这个论点，既然弱人工智能认为可以令机器看起来像是智能的，那就不能完全否定这机器是真的有智能的。BLACKBURN 认为这是一个主观认定的问题。需要要指出的是，弱人工智能并非和强人工智能完全对立，也就是说，即使强人工智能是可能的，弱人工智能仍然是有意义的。至少，今日的计算机能做的事，像算术运算等，在百多年前是被认为很需要智能的。发展的影响：(1)人工智能对自然科学的影响。在需要使用数学计算机工具解决问题的学科，AI带来的帮助不言而喻。更重要的是，AI反过来有助于人类最终认识自身智能的形成。(2)人工智能对经济的影响。专家系统更深入各行各业，带来巨大的宏观效益。AI也促进了计算机工业网络工业的发展。但同时，也带来了劳务就业问题。由于AI在科技和工程中的应用，能够代替人类进行各种技术工作和脑力劳动，会造成社会结构的剧烈变化。(3)人工智能对社会影响。AI也为人类文化生活提供了新的模式。现有的游戏将逐步发展为更高智能的交互式文化娱乐手段，今天，游戏中的人工智能应用已经深入到各大游戏制造商的开发中。伴随着人工智能和智能机器人的发展，不得不讨论是人工智能本身就是超前研究，需要用未来的眼光开展现代的科研，因此很可能触及伦理底线。作为科学研究可能涉及到的敏感问题，需要针对可能产生的冲突及早预防，而不是等到问题矛盾到了不可解决的时候才去想办法化解。

AI是主要研究、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。AI是计算机科学的一个分支，它尝试了解智能的实质，并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，该领域研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理等。人工智能在计算机上实现时有2种不同的方式。工程学方法采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。另一种是模拟法，不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。扩展资料：人工智能发展的积极影响1、人工智能对自然科学的影响。在需要使用数学计算机工具解决问题的学科，AI带来的帮助不言而喻。更重要的是，AI反过来有助于人类最终认识自身智能的形成。2、人工智能对经济的影响。专家系统更深入各行各业，带来巨大的宏观效益。AI也促进了计算机工业网络工业的发展。但同时，也带来了劳务就业问题。由于AI在科技和工程中的应用，能够代替人类进行各种技术工作和脑力劳动，会造成社会结构的剧烈变化。3、人工智能对社会的影响。AI也为人类文化生活提供了新的模式。现有的游戏将逐步发展为更高智能的交互式文化娱乐手段，今天，游戏中的人工智能应用已经深入到各大游戏制造商的开发中。参考资料来源：百度百科-AI

其在电子生态足球等领域都有广泛应用，可以帮助企业和机构更好地制定AI足球策略和规划

AI智能科技足球软件的Live和Goal系统工程是指利用计算机程序来控制足球比赛中的人工智能。Live是指使用AI智能系统来控制足球比赛中的进攻和防守，Goal是指使用AI智能系统来控制足球比赛中的得分和进球。AI智能科技足球软件的Live和Goal系统工程是一种新兴的技术，可以在足球比赛中使用。这种技术可以通过使用计算机程序来模拟人类的思维和行为，从而使足球比赛变得更加智能化和精确化。AI智能科技足球软件的Live和Goal系统工程使用的AI智能系统可以自主地进行决策和行动，从而使足球比赛变得更加智能化和精确化。这种技术可以让足球比赛变得更加公正和公平，同时也可以提高足球比赛的观赏性和竞争性。总之，AI智能科技足球软件的Live和Goal系统工程是一种新兴的技术，可以在足球比赛中使用。这种技术可以让足球比赛变得更加智能化和精确化，同时也可以提高足球比赛的观赏性和竞争性。

我认为AI科技最适合应用的场景就是人居生活方面，和我们日常生活息息相关的地方才最需要AI科技的应用。以我今年买到的COLMO BLANC洗衣机为例，洗衣服现在扔进去取出来就可以穿，牛仔裤不再掉色，大衣不再褶皱，生活轻松了不少

人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是一门跨学科领域，旨在研究、开发和应用能够模拟、扩展和辅助人类智能的计算机系统。人工智能的主要目标是让计算机或其他类型的机器能够模仿、模拟或者超越人类的认知、推理、学习、感知、交流和创造等能力。人工智能可以分为两大类：弱人工智能（Narrow AI）：也称为特定人工智能或应用人工智能，是专门针对某一特定任务或领域设计的智能系统。这些系统通常只能完成特定任务，而不能泛化到其他任务或领域。例如，语音识别、图像识别、推荐系统等。强人工智能（AGI，Artificial General Intelligence）：指具有广泛认知能力和泛化能力的人工智能系统，能够像人类一样在各种不同任务和领域中表现出智能。强人工智能目前尚未实现，仍然是研究和探索的目标。人工智能的发展和应用涉及许多技术和方法，如机器学习（Machine Learning，尤其是深度学习，Deep Learning）、知识表示与推理（Knowledge Representation and Reasoning）、自然语言处理（Natural Language Processing）、计算机视觉（Computer Vision）、智能机器人（Intelligent Robotics）等。人工智能已经在各个领域取得了显著的成果和广泛的应用，如医疗、金融、教育、交通、工业生产等。然而，人工智能的发展仍面临诸多挑战，包括技术突破、伦理道德、法律法规、数据隐私和安全等问题。

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、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。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并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。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，如今计算机不但能完成这种计算，而且能够比人脑做得更快、更准确，因此当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”，可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的，人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，另一方面又转向更有意义、更加困难的目标。通常，“机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”。还包括其他非数学学科。这类“机器学习”对“经验”的依赖性很强。计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识，学习策略，在遇到类似的问题时，运用经验知识解决问题并积累新的经验，就像普通人一样。我们可以将这样的学习方式称之为“连续型学习”。但人类除了会从经验中学习之外，还会创造，即“跳跃型学习”。这在某些情形下被称为“灵感”或“顿悟”。一直以来，计算机最难学会的就是“顿悟”。或者再严格一些来说，计算机在学习和“实践”方面难以学会“不依赖于量变的质变”，很难从一种“质”直接到另一种“质”，或者从一个“概念”直接到另一个“概念”。正因为如此，这里的“实践”并非同人类一样的实践。人类的实践过程同时包括经验和创造。

人工智能，这曾经是一个只存在于“科幻片”中的名词，但是随着我们通讯技术、大数据、云计算等 科技 的飞速发展，AI也越来越被科学家们所重视，全球各大 科技 巨头也在全力攻关AI 科技 。 在我们国内，华为、百度、腾讯等巨头都在为AI而奋战，包括咱们的清华北大等著名大学，也集中了一大批学者和学子在研究AI。但放眼全球，咱们人工智能的发展并不足以为傲，西方国家已经开始用AI“作恶”了。谷歌的AI已经可以开始模仿人类打电话，就是说如果你打一通电话过去，对面接线的其实是AI机器人，但是你却难以分辨出来。谷歌AI不仅拥有非常流畅的人类语言逻辑，甚至还能模仿出我们聊天时发出的各种语气词，真实度颇高。 此外，“AI武器”也成为了各国的研究项目，美国防部有一个制作“半人半机械战士”的方案，目前不知道进度如何；但将AI加入到武器当中，使其更具杀伤力倒是已经实现。就在前段时间，一名伊朗科学家就死于这样的“AI武器”。当时伊朗科学家正乘坐在一辆小 汽车 上，但在他的必经之路上却被埋伏了一个“AI杀手”。这个杀手由“AI+卫星遥控机枪”组成，当它发现目标人物靠近以后，迅速锁定在高速行驶中的小 汽车 中的科学家，开枪击杀。伊朗一方调查后表示，有13枚子弹从枪口射出，直接将科学家射杀，这其中，还有4枚子弹击中了科学家的保镖。但不可思议的是，距离科学家仅仅25cm的科学家妻子，却安然无恙！也许你会惊叹于这种AI武器的精准度，居然可以对高速行驶的目标人物进行射击，甚至“不浪费子弹”。但更令人细思极恐的是，这种AI武器的成本极低、隐秘度极高！ 不同于飞机大炮，它们可以轻松地隐蔽在草丛当中，或者闹市中，只等目标人物已出现，它就会以超高精准度进行击杀，即便在闹市中也不会“伤及无辜”，这种技术美已经使用过好几次！也许机枪的目标还太明显，但实际上最先进的AI武器已经可以实现“无人机蜂群作战”。面对铺天盖地而来的无人机，哪怕穿防弹衣被重重保护也没用。 此外，随着芯片越来越发达、机械越来越小，还可以做出那种“昆虫机器人”，它们本身携带烈性炸药，体积非常小，这样就可以悄悄的潜伏到目标人物身边，甚至藏在你的被窝里等待，随时可以引爆。人类对AI的研究还处于非常初期的阶段，但仅仅如此我们就已经掌握了非常可怕的“作恶手段”，不难想象如果我们掌握了真正的AI，在欲望的驱使下将出现怎样的混乱。 正因为如此，全世界才会如此争先恐后的发展AI技术，因为很害怕被对手形成碾压的情况。“ 科技 不作恶”好像只是一种幻想，所以现在的科学家们就已经在探讨AI的使用规范和伦理规范，这种技术被开发出来可能会造福人类，但更有可能会造成巨大危机。

换脸技术和拟声技术的快速发展为我们的生活带来了许多便利，但同时也带来了一些风险和挑战。恶意使用这些技术的人可以伪造身份，通过诈骗手段骗取他人的财产。为了防范这种AI诈骗，我们需要采取一些预防措施来保护自己的财产和个人信息。首先，保持警惕是非常重要的。在网络上或社交媒体平台上接收到来自陌生人的联系或信息时，要保持怀疑和审慎的态度。不要轻易相信陌生人的身份和所说的话，尤其是涉及到财务交易或敏感信息的情况。其次，加强个人信息的保护。定期检查和更新自己的隐私设置，确保个人信息只对信任的人可见。不要随意在网络上公开个人的敏感信息，比如身份证号码、银行账户等。此外，要注意个人信息的泄露渠道，避免在不安全的网络环境中进行敏感信息的输入和传输。此外，强化账号安全是必要的。采用强密码，并定期更改密码。不要使用容易被猜到的密码，最好使用包含字母、数字和符号的复杂密码。同时，开启双重认证功能，增加账号的安全性。如果发现异常活动或可疑登录，要及时通知相关平台或服务提供商，及时采取措施防止进一步损失。另外，培养良好的网络安全意识也是非常重要的。要时刻保持警觉，不要随意点击陌生链接、下载不明文件，避免访问不安全的网站。教育自己和家人关于网络安全的知识，了解常见的诈骗手段和防范措施，提高识别和防范的能力。最后，保持软件和设备的及时更新。定期更新操作系统、应用程序和安全补丁，以修复已知的漏洞和弱点，提高系统的安全性。同时，安装信任的安全软件，可以及时检测和拦截恶意软件或病毒的攻击。综上所述，防范AI诈骗的关键在于保持警惕和加强个人信息的保护。我们应该始终意识到，虽然AI技术带来了便利，但也存在滥用的风险。通过保持警惕，加强个人信息安全和账号安全，培养网络安全意识，以及定期更新软件和设备，我们可以大大减少成为AI诈骗受害者的风险。另外，针对换脸和拟声技术的特点，我们还可以采取一些额外的防范措施。首先，要谨慎对待收到的图片和音频信息。不要轻信通过社交媒体、聊天软件或电子邮件发送的未经核实的图片和音频，特别是涉及财务事务或敏感信息的情况。如果接收到可疑的信息，可以通过其他方式验证发送者的身份，例如电话或面对面交流。其次，要注意验证身份和授权的过程。在进行重要财务交易或敏感操作之前，确保对方的身份是真实可靠的。可以通过多种方式进行身份验证，如视频通话、实体见面或利用双因素身份验证等。不轻易相信仅凭面部特征和声音的身份确认。此外，保持对AI技术的了解也是重要的。随着科技的发展，新的AI诈骗手段不断涌现，我们应该持续关注相关的安全警报和信息，及时了解新的诈骗方式，并采取相应的防范措施。参加网络安全培训和研讨会，与专业人士和其他用户分享经验和知识，共同提高对AI诈骗的认知。最后，如果不幸成为AI诈骗的受害者，要及时报案并与相关的执法机构和服务提供商联系。及早采取行动可以提高追回损失和抓捕犯罪分子的机会。总之，AI诈骗利用换脸和拟声技术是一种新兴的威胁，但我们可以通过保持警惕、加强个人信息保护、培养网络安全意识以及与时俱进的防范措施来减少风险。同时，保持对新兴技术和诈骗手段的了解，及时报案并与相关机构合作，也是防范AI诈骗的重要一环。只有综合运用多种防范措施，我们才能更好地保护自己的财产。

利用中央芯片来进行捕捉，然后精准捕捉到足球动态。这个运动传感器是放在官方用球里面的，能够通过这个频率来收集一下足球的球感。并且这12个摄像头能够对球员进行精准的捕捉，每一秒都是特别高清的。它就是一个黑科技，利用多个技术来进行捕捉，而且效果还是很不错的，很强悍。利用中央芯片进行捕捉，然后捕捉到数据今年的卡塔尔世界杯比赛采用的是saot技术，利用半自动越位技术进行传感。在这个足球里面，有一个中央芯片，这个芯片是比较高端的，而且能够精准的捕捉到一些数据是放在官方用球里面。通过一些精准的动作还有一些数据，然后利用特制摄像机，这样的话就可以看到一些比较精准的动态了，特别的方便，这才是黑科技。通过频率的频次，收集一下足球的球感我们可以看一下，通过这个频率的频次来收集一下整个足球的球感，那么在这个比赛当中越位判罚一直都是裁判最头疼的问题。有些时候裁判认为这个应该罚，但是球员却不这样认为，当然有时候是相反的行为，所以说那就利用这个黑科技，就没有任何的疑虑了。每一个动作都可以放慢，而且全部都是高清的，就会特别的方便。这就是黑科技，利用多种技术进行捕捉这是一个黑科技的技术，利用这个技术来进行精准的捕捉，而且效果还是很不错的，也特别的强悍，真正做到了把这个科技融入到足球世界当中。通过这个数据，我们可以看到这个球场上面的一些内容，而且是被精准监控的这些人全部都能够看到。所以这样在这个越位的问题上就不会有一些顾虑了，而且能够保证球场的变化。

AI已经成为了这个时代的主导，很多的行业都离不开AI技术，不管是工厂还是我们使用的手机，那都是充满了科技感。2022世界人工智能大会将于9月1日到9月3日在上海举行，这一次的人工智能大会会给我们展现出8个可互动的应用场景。其实在看到这个新闻之后，我还是很兴奋的，因为人工智能给我们带来了很多的便利，在一定程度上减轻了我们的重担，并且拥有人工智能，仿佛就拥有科技感一样，让人感觉非常的安心。那么八大应用场景将会展现怎样的AI科技呢？我们就来好好的聊一聊这个话题。这8大场景它可以实现超写实数字人互动体验、元宇宙3D打印、元宇宙漫画互动数字，孪生未来城市等等，是不是每一个听起来都显得比较陌生，并且感觉从来都接触不到，确实是这样，从这一点可以看得出来，好像AI离我们很遥远一样，在没有听到这些名词的时候，根本就不会往这方面去想。但是这八大场景，无疑可以给我们展现一个美好的未来，是个什么样子的，我们始终都是在往更好的方向去发展。而人工智能目前已经成为了一个大趋势，每一个高端行业他们都在研究，人工智能从来没有停止过，就像现在送快递都已经可以实现机器人送快递了，我相信以后人们再不改变思维的话，或许工作都不会保留了，全部被机器人所代替。而且人工智能到来的那一刻，也是会改变我们固有思维和生活方式的那一刻，会给我们的生活带来很精彩的一面。总的来说，AI是大势所趋了，未来也一定会是人工智能的领域，在这个领域上面或许我们可以找到一定的机遇。并且当人工智能完全到了那一天，我觉得对现有的社会经济体有着一个很大的冲击，人们该如何来度过这个巨大冲击才是应该考虑的事情。

作者 | 维克多 编辑 | 琰琰 7月9日，在2021年世界人工智能大会的可信AI论坛上，艾耕 科技 CEO韦啸进行了题为 《可信AI助力内容创作实现智能化》 的报告。他在报告中指出了AI内容生产在“可信”方面遇到的挑战，并给出了三条提高AI内容生产可信性的技术建议： 1.知识图谱沉淀行业专家经验提升可控性； 2.专家系统与局部模型提升可解释性和可调性； 3.强调人+机器协同的工作模式。 此外，在报告结束，AI 科技 评论和韦啸进行了一场关于“AI发展路径”的交流，他认为当前人工智能想要取得突破性进展，必须等待其他领域，例如生物学领域，有突破性的发现。 今天的演讲题目是《可信AI助力内容创作实现智能化》，分享一下AI在内容生产方面遇到的可信挑战。回顾互联网的前世今生，从门户网站到搜索引擎、到社交网络、再到超级APP，互联网发挥的核心作用是：分发内容。而内容生产属于互联网的上游，每年制作物联网流通的内容成本超过千亿。 人工智能（AI）作为技术发展的桥头堡，未来十年的技术热点，其一定会在行业里发挥巨大的作用。 目前，AI已经能够生产各种各样的内容，例如强大的GPT-3模型，其内容生成能力一度让人类惊呼。但实际上，GPT-3生成的大量内容都是胡说八道的，没有办法直接使用。这对应的是AI稳定性问题，即生成算法不可控。 可解释性，可调性，是AI生产内容过程中碰到的另一个问题。举个例子，当我们用AI进行视频生产时，无论是半自动还是全自动的方式，采用同一模板生成的视频，在社交平台上获得的点赞数和流量却不一样。至于为什么？用户希望能够有一个解释，即是算法出了问题还是其他方面的问题？这就是内容生产遇到的AI可解释性挑战。 其实，内容生产和内容生成不同，今天AI技术大多仅支持内容生成，内容生产意味着要为产业赋能。内容生成里的专家主要有主编、编辑和运营。而内容生产需要将AI技术有机整合成一个专家系统，包含上述一系列的角色，对于不同角色进行不同程度的赋能，从而提高内容生产的能力。这也是我们一直打造的品牌“AIZAO, AI造”。 它的逻辑是先依靠电商或者品牌的营销专家，然后基于他们对行业的理解，用知识图谱支撑智能素材库，生产出合适的图、文内容，最后加上运营数据的回流，就可以构成生产力的大幅度提升。 为了让这一AI系统生成的内容更为可信，我们做了如下的尝试：1.知识图谱承载专家经验提升可控性；2.专家系统与局部模型提升可解释性和可调性；3.强调人+机器协同的工作模式。AI一定会犯错，人机协同是提高AI可信性的举措之一。 总结一下，如果想搭建一个更为可信的内容生产平台，需要遵守三条原则，第一，坚守向善价值观，不做恶；第二，建立评估体系，保证系统生产的内容可信；第三，明确算法系统的责任。我们可以感受到，互联网充满了不可信的内容，已经对 社会 产生极大负面的价值，我们希望算法设计出之后，其所承担的责任能有清晰的界定和边界。 AI 科技 评论：请问您如何看待可信AI？ 韦啸：可信AI 包括几个方面：稳定性、可解释性、可调性、公平性等等。这意味着可信AI不是一个概念，更多的衡量如何把一个技术更好的赋能各个场景。 关于构建可信AI需要四方面的发力： 1.技术和学术上的突破。机器学习模型中的黑盒性是AI可信问题的源头之一，很多AI技术如自动驾驶，AI医疗影像的应用，背后其实有可解释性，可控制性的缺陷，邢波老师的Petuum，就考虑了如何提升黑盒模型的debuggability。杨强老师主推的联邦学习，又在一定程度上能解决数据隐私问题，所以技术的发展，肯定能够带来更多可信的解决方案。 2.政策、法律衡量责任。一个算法存在开发者和使用者，但算法出错，如何衡量双方的责任，是需要政策制定者考虑的事情。 3.遵守商业道德准则。算法即技术，技术中立，向善的人使用，会产生好的结果，心怀不轨的人使用，会产生恶果。 4.明确可信的目标。所有的算法都针对一个目标进行优化，我们在设立这个目标的时候，能否将可信作为一个目标衡量？ AI 科技 评论：相比深度学习，传统AI模型的可解释性比较好，您如何看待两者的关系？ 韦啸：我举个例子，美国人工特别昂贵，很多车主自己动手修车。衡量一个修车匠是否能“打”的一个标准是：修车工具箱里工具种类是否丰富。这个工具箱可能有一些17世纪就有的改锥，也可能有新开发的智能电钻。其实，老改锥还是新电钻都存在于工具箱里，使用哪种锯子修车取决于具体的场景。 类比到AI内容生产领域，GPT-3这一模型确定能够提高基底模型表现，在从语料库提取特征方面，非常高效。但是，有些场景要求生成的内容丝毫不能出错，例如宝马X5的排量是2.4，如果AI生成的是2.5，显然就不符合要求。因此，这时候如果采用经典的PCFG，效果反而会更好。 因此，深度学习也好，传统模型也好，它们都在工具箱里，如何使用，关键要看具体的场景。所以，我们创业者也要摒弃一个观点：新工具不一定比传统工具产生更大的商业价值，毕竟一些比较老的模型研发成本比较低，新模型（深度学习）研发成本比较高。 AI 科技 评论：AI内容生成领域，遇到哪些可信方面的挑战？ 韦啸：正如我演讲中提到的，第一是稳定性，我们在用工具创造标题的时候，有些生成的内容质量高，有些却不通顺；第二是可解释性，同一组算法生成的视频，却获得了不同的流量反馈，人工干预也无法总结优化的路径；第三是AI系统一定会犯错，不管什么模型，只要场景足够复杂系统就一定会犯错。这时候需要人机配合，往往可以大幅提高工具使用的可信度。 AI 科技 评论：在实际操作过程中，AI还无法取代人类？ 韦啸：在某些特定领域，AI可以取代人工，但也不能取代人。工具取代人工一直在发生，例如超市售货，很多时候顾客选品扫码支付不需要和售货员互动，即便如此，无人超市也没有普及，这就侧面说明了售货员还有他存在的价值。但也不得不承认，超市管理中，现在所用到的人力成本比原来要少很多。 AI内容生产也是如此，某些情况下，AI剪辑视频的质量和操作精度已经超过人类了，但是仍然需要人类进行审核、把关。 AI 科技 评论：目前人工智能的发展，呈现出“大”的特点，例如大数据集、大模型，您如何看待？ 韦啸：技术发展的路径非常复杂，存在很多不同的道路，大模型只是一条 探索 路径，但肯定不是唯一的路径。之前在和学者进行交流的时候，他们表达的一个观点是：其实人工智能领域也在期待其他学科，例如脑科学的突破，例如直到今天，我们清楚的知道人脑对于一些观察和决策的工作机理，例如颜色是如何被探测和判断的，但是高级的认知例如红色这个概念，大脑如何存储和计算，却没有很好解释。而这些解释上的突破，很有可能为算法的设计提供全新的思路，在大模型之外，为AI的应用打开新的场景。 由于微信公众号试行乱序推送，您可能不再能准时收到AI 科技 评论的推送。为了第一时间收到AI 科技 评论的报道， 请将“AI 科技 评论”设为星标账号在看”。

这些年，科技巨头推出自己的人工智能系统工具，然后各种打着人人工智能（AI）旗号的产品纷纷跟风；各方争相入局人工智能领域，相关的企业和项目如雨后春笋；还有类似全民星选AI科技创想季等各类人工智能主题活动火热举办等。一方面是有资本在人工智能（AI）风口继续“高歌突进”，另一方面也说明人工智能（AI）这一轮技术变革浪潮无可阻挡，人工智能时代已来，我们每个人都将无可避免地卷入其中。《主动进化：未曾设想的进化之路》这本书有详细的解释，大家感兴趣的可以去看，此书由黄震宇、韩非所著。黄震宇（Kyros）， 80后“科技思想家”，主动进化思想倡导者、民营企业家、慈善家。现任广州珠江云峰投资控股有限公司CEO、广州城市理工学院董事会主席。韩非，中科院植物学博士，医疗社会史、科学史博士后，助理研究员，科普作家，自由撰稿人，新浪微博、今日头条头部科学博主，2021年微博十大影响力科普大V, 全网粉丝230万+。

人工智能（AI）是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够象人一样思考。在1955的时候，香农与人一起开发了The Logic TheoriST程序，它是一种采用树形结构的程序，在程序运行时，它在树中搜索，寻找与可能答案最接近的树的分枝进行探索，以得到正确的答案。这个程序在人工智能的历史上可以说是有重要地位的，它在学术上和社会上带来的巨大的影响，以至于我们所采用的思想方法有许多还是来自于这个50年代的程序。1956年，作为人工智能领域另一位著名科学家的麦卡希召集了一次会议来讨论人工智能未来的发展方向。从那时起，人工智能的名字才正式确立，这次会议在人工智能历史上不是巨大的成功。但是这次会议给人工智能奠基人相互交流的机会，并为未来人工智能的发展起了铺垫的作用。在此以后，人工智能的重点开始变为建立实用的能够自行解决问题的系统，并要求系统有自学习能力。在1957年，香农和另一些人又开发了一个程序称为General Problem Solver(GPS)，它对Wiener的反馈理论有一个扩展，并能够解决一些比较普遍的问题。别的科学家在努力开发系统时，右图这位科学家作出了一项重大的贡献，他创建了表处理语言LISP，直到许多人工智能程序还在使用这种语言，它几乎成了人工智能的代名词，到了今天，LISP仍然在发展。扩展资料：一、信息技术简介信息技术（Information Technology，缩写IT），是主要用于管理和处理信息所采用的各种技术的总称。它主要是应用计算机科学和通信技术来设计、开发、安装和实施信息系统及应用软件。它也常被称为信息和通信技术（Information and Communications Technology, ICT）。主要包括传感技术、计算机与智能技术、通信技术和控制技术。二、社会功能信息技术在全球的广泛使用，不仅深刻地影响着经济结构与经济效率，而且作为先进生产力的代表，对社会文化和精神文明产生着深刻的影响。信息技术已引起传统教育方式发生着深刻变化。计算机仿真技术、多媒体技术、虚拟现实技术和远程教育技术以及信息载体的多样性，使学习者可以克服时空障碍，更加主动地安排自己的学习时间和速度。特别是借助于互联网的远程教育，将开辟出通达全球的知识传播通道，实现不同地区的学习者、传授者之间的互相对话和交流，不仅可望大大提高教育的效率，而且给学习者提供一个宽松的内容丰富的学习环境。远程教育的发展将在传统的教育领域引发一场革命，并促使人类知识水平的普遍提高。互联网已经成为科学研究和技术开发不可缺少的工具。互联网拥有的600多个大型图书馆、400多个文献库和100万个信息源，成为科研人员可以随时进入并从中获取最新科技动态的信息宝库，大大节约查阅文献的时间和费用。信息网络为各种思想文化的传播，提供了更加便捷的渠道，大量的信息通过网络渗入到社会各个角落，成为当今文化传播的重要手段。参考资料：百度百科－信息技术

AI绘画关键词科技篇Artificial Intelligence —— 人工智能Virtual Reality —— 虚拟现实Augmented Reality —— 增强现实Internet of Things —— 物联网Robotics —— 机器人技术Blockchain —— 区块链Big Data —— 大数据Cybersecurity —— 网络安全Cloud Computing —— 云计算Machine Learning —— 机器学习3D Printing —— 3D打印Biotechnology —— 生物技术Internet of Everything —— 万物互联Quantum Computing —— 量子计算Autonomous Vehicles —— 自动驾驶车辆Nanotechnology —— 纳米技术Smart Homes —— 智能家居Drones —— 无人机Genetic Engineering —— 基因工程Wearable Technology —— 可穿戴技术Renewable Energy —— 可再生能源Data Analytics —— 数据分析Internet Security —— 互联网安全Virtual Assistants —— 虚拟助手Smart Cities —— 智能城市Biometrics —— 生物识别技术Internet of Medical Things —— 医疗物联网Artificial Neural Networks —— 人工神经网络Quantum Cryptography —— 量子密码学5G Technology —— 5G技术E-commerce —— 电子商务Smart Grid —— 智能电网Renewable Energy Storage —— 可再生能源储存Internet of Vehicles —— 智能交通Biomedical Engineering —— 生物医学工程Smart Agriculture —— 智能农业Machine Vision —— 机器视觉Internet of Industrial Things —— 工业物联网Precision Medicine —— 精准医学Smart Manufacturing —— 智能制造Data Privacy —— 数据隐私E-learning —— 电子学习Internet of Robotic Things —— 机器人物联网Telemedicine —— 远程医疗Sustainable Technology —— 可持续技术Artificial General Intelligence —— 人工通用智能Internet of Nano Things —— 纳米物联网Smart Transportation —— 智能交通Biomedical Imaging —— 生物医学成像E-waste Management —— 电子废物管理Smart Retail —— 智能零售Internet of Energy —— 能源物联网Precision Agriculture —— 精准农业Robotics Process Automation —— 机器人流程自动化Internet of Battlefield Things —— 战场物联网Telecommunications —— 电信Smart Logistics —— 智能物流Internet of Military Things —— 军事物联网Biomedical Nanotechnology —— 生物医学纳米技术

人工智能是一种能够模拟人类智能的技术，其应用范围广泛，包括医疗、金融、交通、安全等领域。随着技术的不断进步，人工智能的应用将会越来越广泛，带来更多的便利和改变。人工智能的应用非常广泛，涵盖了几乎所有的领域。以下是几个常见的应用领域：1.医疗领域：人工智能可以用于医学诊断、疾病预测、药物研发等方面。通过分析大量的医疗数据，人工智能可以帮助医生更准确地诊断和治疗疾病。1.医疗领域：人工智能可以用于医学诊断、疾病预测、药物研发等方面。通过分析大量的医疗数据，人工智能可以帮助医生更准确地诊断和治疗疾病。人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学中的一个分支，旨在研究如何创造出智能机器，使它们能够像人类一样思考、学习、理解、推理和适应环境。人工智能是现代科技领域的一个热门话题，其应用涉及到各个领域，包括医疗、金融、交通、安全等等。

ai技术是新兴科学技术。AI技术的研究领域包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。AI的目的就是希望让计算机能像人类一样进行学习和思考。ai技术将给数字经济的创新发展提供强大动力。在内容生产层面，生成性AI、数字虚拟人等AI技术和机器学习模型将带来内容生产的变革，可以自主生成文本、图像、音频、视频、虚拟场景等各类数字内容，这将推动生成性AI的蓬勃发展，打造新的数字内容生成与交互形态。此外AI和生成性AI带来的内容生产变革也将让VR/AR、元宇宙等未来互联网应用成为可期待的现实。