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人工智能新聞稿（人工智能新聞稿范文）

發(fā)布時(shí)間：2023-04-24 05:06:50 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 65

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于人工智能新聞稿的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

人工智能取代了哪些職業(yè)？
人工智能發(fā)展的瓶頸是什么？
圖靈對(duì)人工智能的研究有哪些貢獻(xiàn)？
在未來(lái)十年，AI能干些什么？

人工智能新聞稿（人工智能新聞稿范文）

人工智能取代了哪些職業(yè)？

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，許多職業(yè)受到了影響，部分工作被自動(dòng)化取代。以下是一些可能受到AI影響或被部分取代的職業(yè)：

制造業(yè)：自動(dòng)化和機(jī)器人技術(shù)已經(jīng)取代了一部分需要大量重復(fù)勞動(dòng)的工作，如裝配線(xiàn)工人、質(zhì)量檢測(cè)員等。

客服：許多公司使用AI聊天機(jī)器人來(lái)替代傳統(tǒng)的客戶(hù)服務(wù)人員，處理簡(jiǎn)單的問(wèn)題和請(qǐng)求，提高服務(wù)效率。

數(shù)據(jù)錄入員：自動(dòng)化數(shù)據(jù)處理和識(shí)別技術(shù)（如OCR）使得大量數(shù)據(jù)錄入工作可以被AI系統(tǒng)完成。

銀行和金融業(yè)：AI在金融領(lǐng)域的應(yīng)用，如智能投顧、風(fēng)險(xiǎn)管理和信貸審批，使得部分金融從業(yè)人員的工作受到影響。

零售業(yè)：自動(dòng)化和無(wú)人售貨技術(shù)使得部分零售從業(yè)人員（如收銀員）的工作受到影響。

倉(cāng)儲(chǔ)和物流：自動(dòng)化倉(cāng)庫(kù)管理和無(wú)人運(yùn)輸系統(tǒng)減少了部分倉(cāng)庫(kù)工人和搬運(yùn)工的工作機(jī)會(huì)。

交通運(yùn)輸業(yè)：自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展可能會(huì)影響到司機(jī)（如出租車(chē)司機(jī)、貨車(chē)司機(jī)）的工作。

農(nóng)業(yè)：智能農(nóng)業(yè)機(jī)器人和自動(dòng)化技術(shù)可以替代部分農(nóng)民從事體力勞動(dòng)。

文字編輯和校對(duì)：AI技術(shù)已經(jīng)能夠進(jìn)行基本的文字編輯和校對(duì)工作，可能影響到部分編輯和校對(duì)員的工作。

人力資源：AI系統(tǒng)可以進(jìn)行簡(jiǎn)歷篩選、面試預(yù)約等初步工作，影響部分人力資源從業(yè)人員的工作。

需要注意的是，盡管AI可能取代了部分工作，但它也創(chuàng)造了許多新的就業(yè)機(jī)會(huì)。同時(shí)，許多行業(yè)和職業(yè)將會(huì)經(jīng)歷一定程度的變革，人們需要學(xué)習(xí)新技能來(lái)適應(yīng)這些變化。在許多情況下，AI技術(shù)與人類(lèi)勞動(dòng)力的協(xié)同作用將更能發(fā)揮潛力，提高生產(chǎn)效率。

人工智能發(fā)展的瓶頸是什么？

人工智能（Artificial Intelligence，簡(jiǎn)稱(chēng)AI）的發(fā)展在近年來(lái)取得了令人矚目的進(jìn)展，但是仍然存在一些瓶頸，阻礙了AI技術(shù)的發(fā)展，主要包括以下幾個(gè)方面：

1. 數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題：AI需要大量的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練和優(yōu)化模型，但是現(xiàn)實(shí)中的數(shù)據(jù)往往存在很多噪聲、不準(zhǔn)確和缺失值等問(wèn)題。這些問(wèn)題會(huì)導(dǎo)致模型的不穩(wěn)定和性能下降，進(jìn)而影響AI技術(shù)的應(yīng)用范圍和效果。因此，如何處理和凈化數(shù)據(jù)是AI技術(shù)發(fā)展中的一個(gè)重要問(wèn)題。

2. 算力和存儲(chǔ)問(wèn)題：AI技術(shù)需要大量的算力和存儲(chǔ)資源來(lái)完成訓(xùn)練和推理等任務(wù)，而現(xiàn)有的硬件設(shè)備往往難以滿(mǎn)足這些需求。雖然GPU等專(zhuān)用硬件可以提高運(yùn)算速度，但是它們的價(jià)格昂貴，對(duì)于普通用戶(hù)來(lái)說(shuō)并不實(shí)用。因此，如何提高硬件設(shè)備的性能，降低成本是AI技術(shù)發(fā)展的一個(gè)難題。

3. 數(shù)據(jù)隱私問(wèn)題：隨著AI技術(shù)的普及，個(gè)人隱私和數(shù)據(jù)安全越來(lái)越受到關(guān)注。一些AI技術(shù)需要收集和使用海量的個(gè)人數(shù)據(jù)，但是這些數(shù)據(jù)往往包含著用戶(hù)的隱私信息。因此，如何保護(hù)用戶(hù)數(shù)據(jù)隱私，確保AI技術(shù)的安全性和可信度是AI發(fā)展的一個(gè)重要挑戰(zhàn)。

4. 人工智能的透明度和解釋性問(wèn)題：AI技術(shù)往往是黑盒子，也就是說(shuō)，它們的決策過(guò)程和內(nèi)部邏輯很難被人類(lèi)理解和解釋。這種情況在涉及到法律、倫理等方面的決策時(shí)尤為重要。因此，如何提高AI技術(shù)的透明度和解釋性，讓人類(lèi)能夠理解和信任AI技術(shù)，是AI技術(shù)發(fā)展中的一個(gè)重要問(wèn)題。

以上是目前AI技術(shù)發(fā)展中的一些關(guān)鍵問(wèn)題。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和創(chuàng)新，相信這些問(wèn)題都將得到有效的解決，并為AI技術(shù)的普及和應(yīng)用打下更加堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

圖靈對(duì)人工智能的研究有哪些貢獻(xiàn)？

主要貢獻(xiàn)：

1、提出“圖靈測(cè)試”概念

“圖靈測(cè)試”指測(cè)試者與被測(cè)試者（一個(gè)人和一臺(tái)機(jī)器）隔開(kāi)的情況下，通過(guò)一些裝置（如鍵盤(pán)）向被測(cè)試者隨意提問(wèn)。

進(jìn)行多次測(cè)試后，如果有超過(guò)30%的測(cè)試者不能確定出被測(cè)試者是人還是機(jī)器，那么這臺(tái)機(jī)器就通過(guò)了測(cè)試，并被認(rèn)為具有人類(lèi)智能。

圖靈測(cè)試一詞來(lái)源于計(jì)算機(jī)科學(xué)和密碼學(xué)的先驅(qū)艾倫·麥席森·圖靈寫(xiě)于1950年的一篇論文《計(jì)算機(jī)器與智能》，其中30%是圖靈對(duì)2000年時(shí)的機(jī)器思考能力的一個(gè)預(yù)測(cè)，目前我們已遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于這個(gè)預(yù)測(cè)。

圖靈預(yù)言，在20世紀(jì)末，一定會(huì)有電腦通過(guò)“圖靈測(cè)試”。2014年6月7日在英國(guó)皇家學(xué)會(huì)舉行的“2014圖靈測(cè)試”大會(huì)上，舉辦方英國(guó)雷丁大學(xué)發(fā)布新聞稿。

宣稱(chēng)俄羅斯人弗拉基米爾·維西羅夫（Vladimir Veselov）創(chuàng)立的人工智能軟件尤金·古斯特曼（Eugene Goostman）通過(guò)了圖靈測(cè)試。

雖然“尤金”軟件還遠(yuǎn)不能“思考”，但也是人工智能乃至于計(jì)算機(jī)史上的一個(gè)標(biāo)志**件。

2、圖靈機(jī)

圖靈機(jī)是由圖靈在1936年提出的，它是一種精確的通用計(jì)算機(jī)模型，能模擬實(shí)際計(jì)算機(jī)的所有計(jì)算行為。

所謂的圖靈機(jī)就是指一個(gè)抽象的機(jī)器，它有一條無(wú)限長(zhǎng)的紙帶，紙帶分成了一個(gè)一個(gè)的小方格，每個(gè)方格有不同的顏色。有一個(gè)機(jī)器頭在紙帶上移來(lái)移去。

機(jī)器頭有一組內(nèi)部狀態(tài)，還有一些固定的程序。在每個(gè)時(shí)刻，機(jī)器頭都要從當(dāng)前紙帶上讀入一個(gè)方格信息，然后結(jié)合自己的內(nèi)部狀態(tài)查找程序表，根據(jù)程序輸出信息到紙帶方格上，并轉(zhuǎn)換自己的內(nèi)部狀態(tài)，然后進(jìn)行移動(dòng)。

3、人工智能

1949年，圖靈成為曼切斯特大學(xué)（University of Manchester ）計(jì)算實(shí)驗(yàn)室的副院長(zhǎng)，致力研發(fā)運(yùn)行Manchester Mark 1型號(hào)儲(chǔ)存程序式計(jì)算機(jī)所需的軟件。

1956年圖靈的這篇文章以“機(jī)器能夠思維嗎？”為題重新發(fā)表，此時(shí)，人工智能也進(jìn)入了實(shí)踐研制階段。圖靈的機(jī)器智能思想無(wú)疑是人工智能的直接起源之一。

而且隨著人工智能領(lǐng)域的深入研究，人們?cè)絹?lái)越認(rèn)識(shí)到圖靈思想的深刻性：它們?nèi)缃袢匀皇侨斯ぶ悄艿闹饕枷胫弧?/p>

4、樹(shù)立生物學(xué)

從1952年直到去世，圖靈一直在數(shù)理生物學(xué)方面做研究。他在1952年發(fā)表了一篇論文《形態(tài)發(fā)生的化學(xué)基礎(chǔ)》(The Chemical Basis of Morphogenesis)。

他主要的興趣是斐波那契葉序列，存在于植物結(jié)構(gòu)的斐波那契數(shù)。他應(yīng)用了反應(yīng)-擴(kuò)散公式，如今已經(jīng)成為圖案形成范疇的核心。他后期的論文都沒(méi)有發(fā)表，一直等到1992年《艾倫·圖靈選集》出版，這些文章才見(jiàn)天日。

5、判定問(wèn)題

1937年，圖靈用他的方法解決了著名的希爾伯特判定問(wèn)題：狹謂詞演算(亦稱(chēng)一階邏輯)公式的可滿(mǎn)足性的判定問(wèn)題。

他用一階邏輯中的公式對(duì)圖靈機(jī)進(jìn)行編碼，再由圖靈機(jī)停機(jī)問(wèn)題的不可判定性推出一階邏輯的不可判定性。他在此處創(chuàng)用的“編碼法”成為后來(lái)人們證明一階邏輯的公式類(lèi)的不可判定性的主要方法之一。

在判定問(wèn)題上，圖靈的另一成果是1939年提出的帶有外部信息源的圖靈機(jī)概念，并由此導(dǎo)出“圖靈可歸約”及相對(duì)遞歸的概念。

運(yùn)用歸約和相對(duì)遞歸的概念，可對(duì)不可判定性與非遞歸性的程度加以比較。在此基礎(chǔ)上，E．波斯特(Post)提出了不可解度這一重要概念，這方面的工作后來(lái)有重大的進(jìn)展。

參考資料來(lái)源：百度百科——艾倫·麥席森·圖靈

人工智能新聞稿（人工智能新聞稿范文）

在未來(lái)十年，AI能干些什么？

提到AI技術(shù)，相信大家都不陌生，因?yàn)樵谶@些年來(lái)，人工智能已經(jīng)有了很快的發(fā)展，而且很多人也都在研究人工智能技術(shù)，如今，人工智能技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用在了很多領(lǐng)域，而且還在不斷的發(fā)展，讓這項(xiàng)技術(shù)越來(lái)越智能化。比如現(xiàn)在的無(wú)人駕駛技術(shù)，而且有很多工作已經(jīng)完全由機(jī)器人來(lái)完成。現(xiàn)在的很多人工智能技術(shù)已經(jīng)可以讓他們主動(dòng)學(xué)習(xí)來(lái)提高自己，讓她們自己變得越來(lái)越聰明。那么在未來(lái)十年，人工智能到底能夠干什么呢？

一、人工智能將在更多的領(lǐng)域取代人。

比如在以前很多客服都是人工的，如今很多客服已經(jīng)換成了人工智能的，在人工智能無(wú)法解決的時(shí)候，才會(huì)轉(zhuǎn)到人工。比如人們之前所說(shuō)的阿爾法狗就是人工智能，一個(gè)很好的體現(xiàn)。所以人工智能在不斷的發(fā)展，而且一些簡(jiǎn)單的新聞稿已經(jīng)能夠讓人工智能去完成了，而且速度和質(zhì)量都還不錯(cuò)。

二、在未來(lái)十年，人工智能將出現(xiàn)在人們生活中的更多領(lǐng)域中。

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器人越來(lái)越聰明，所以他們能夠完成的工作也就越來(lái)越多。在目前來(lái)看，很多機(jī)械的東西都可以由機(jī)器人來(lái)完成，但是涉及到設(shè)計(jì)方面的東西，機(jī)器人就沒(méi)有那么智能化了，但是最先進(jìn)的人工智能已經(jīng)逐漸開(kāi)始去設(shè)計(jì)一些東西了。所以自稱(chēng)人工智能，能夠自我學(xué)習(xí)之后，他們將會(huì)在越來(lái)越多的領(lǐng)域出現(xiàn)。比如以后可能真的就會(huì)完全實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛，人類(lèi)生活中的大部分工作都由機(jī)器人來(lái)完成，只有一小部分人去管理這些機(jī)器人就足夠了。不過(guò)也有人認(rèn)為，人工智能的發(fā)展很可能會(huì)威脅的人。

以上就是關(guān)于人工智能新聞稿相關(guān)問(wèn)題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問(wèn)題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢(xún)，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。