人工智能的特征

人工智能的特征（一）深度学习人工智能的首要特征当属深度学习。一提到深度学习，大家会联想到AlphaGo在16年打败世界围棋冠军李世石事件的来龙去脉。其实，深度学习是通过机器学习的方式让其模拟出人大脑中的各种神经结构，来帮助计算机具备人的智慧。利用层次化的架构可以学习出对象在不同层次上的表达从而可以帮助进一步解决更加复杂抽象的问题，让其变得精确化。目前，深度学习在语音、图像及自然语言理解等应用领域取得一系列重大进展。在自然语言处理等领域主要应用于机器翻译以及语义挖掘等方面，比如苹果手机的Siri可以根据语音提示来进行相关查询，“天猫精灵”等智能音箱能够根据你的语音提示来进行智能播放音乐、新闻、小说等节目，一些智能翻译软件还可以在发言人演讲过程中随时在大屏幕上进行中英或者各种语言之间的互译，这可以节约大部分的人工翻译时间，很是方便。其在图像领域也有很多建树，例如前一段时间很流行的用手机相机预估人像的年龄、“抖音”平台里最近大家都会录制的“你的笑容值多少分”、大家熟知的人工智能识别猫的过程、AlphaGo通过输入的棋谱学习及无数次在与自己对决中不断进阶，最终打败世界冠军、根据提供的名画来理解和模拟人类大脑处理视觉时的工作状态自创绘画风格等都是深度学习的体现。在课堂上，可以通过视频监控设备，实时捕捉并反馈学生的动态图像，让教师可以随时捕捉学生的上课状态，积极调整自己的教育教学方式，让每个学生都能参与到教学活动中来并有所收获。在企业或者学校中还可以通过录入顾客或者学生的相关数据，进行深度学习分析后给出单位或者教师相关决策性意见。这些都是深度学习的功劳。（二）跨界融合跨界融合是人工智能的第二大特征。党的十九大报告指出：“加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。”国务院发布的《新一代人工智能发展规划》中提到我国经济发展进入新常态，让我们深度应用人工智能来加快经济的发展，教育与人工智能的融合是至关重要的。人工智能与各个领域的有效融合可以达到“1+1>2”效果。众所周知，人工智能与医疗融合的很好，在医疗中人工智能可以辅助医生观看分析医疗图像，提高人工判断的准确率，人工智能还可以在诊断、治疗过程中做到精准定位，准确治疗，还可以看护病人，这样既节省了人力、物力，又节省了财力，助力人的健康生活。在智慧城市中，快递行业中分拣货物的大部分都换成了机器人，可以提高分类的准确率；无人汽车的研发以后可能解决道路拥堵的问题；智能家居的使用可以方便人们的日常生活。在服务行业中，我们可以随处看到银行里走动的机器人帮助人工分担一些任务，沈阳站的智能识别检票机和巡逻机器人、麦当劳等快餐行业的智能点餐机、酒店的机器人助理能够提高工作效率。在教育领域，人工智能助理、实时监控设备都可以将教师从大量重复的劳动中解放出来，更好的进行对学生的人文关怀及因材施教工作，帮助学生进行扬长教育成为更好的自己。这些都是跨界融合的表现。（三）人机协同人工智能的第三特征为人机协同。人机协同简单来说就是让机器和人分别从事自己更擅长的领域。我们可以从花旗银行与牛津大学联合公布的一个数据看到，中国将在2040年左右，大约有将近77%的工作岗位是要被淘汰的或者可以被智能机器替代的。这里包含了在从事流水线工作的工人，一些在我们看来是比较高端的职位包括会计、律师、记者等都是在淘汰范围内的。我们所熟知的大量工作岗位都会在20年内陆陆续续地被替代掉。信贷员、前台和柜台服务员、法务助理、销售员有超过90%的概率会被智能机器夺走工作；有超过80%的被取代的职业有出租车司机、保安、厨师；程序员的失业率是48%；记者的失业率为11%。麦肯锡全球研究院对各个行业约2000种工作内容进行了分析，我们不难看出其中有些工作能力例如感知能力和自然语言处理能力目前人工智能机器都可以做得到并且在自然语言处理方面上比人工做的都好很多。《未来简史》中也预测到在未来，教师的职业将会被机器人所取代，这给我们造成了恐慌。其实，这跟工业革命时期刚出现时的状态是一样的，就业结构与劳动力是会发生一定的转变，未来是人机共存的时代，我们应该学会与机器和谐共处，在各自擅长的领域发挥作用。在智能时代的工作，都是需要人和智能机器共同来完成的，枯燥、重复的工作由智能机器所完成而创新性工作及人文关怀性工作是由我们来胜任。在未来，随着人工智能的进步，左下角人工智能的圆圈会往右边扩张。因此，在人工智能时代，由于人工智能设备完成不了有关创意和关爱的工作，所以它主要负责做出理性的分析性思考，而人类则要用温暖和关爱来传达机器所分析出来的结果。例如，在医院通过智能机器直接告诉你关于你的患癌机率及生命时长，你的感觉会很冷冰，但是如果医生告诉你这个疾病某某名人也得过，通过治疗痊愈了，这时你会对自己的康复有信心；在教育中，机器是可以根据你的学习数据来为你制定课程，但是人的学习