人工智能革命（人工智能革命将会对人的生产生活和思维带来哪些变革）
本篇文章给大家谈谈人工智能革命，以及人工智能革命将会对人的生产生活和思维带来哪些变革对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
- 1、人工智能技术推动了第几次工业革命?
- 2、人工智能堪比工业革命，对各个行业有何影响？
- 3、推动中国人工智能革命20人，百度为何独占一半？
- 4、人工智能，是怎样的一场产业技术革命
- 5、为什么人工智能革命首先要革命的是思维？
人工智能技术推动了第几次工业革命?
人工智能将引领人类第四次工业革命——人工智能将是蒸汽革命、规模化生产革命以与电子革命之后的第四次工业革命。
简介
工业4.0驱动新一轮工业革命，核心特征是互联。互联网技术降低了产销之间的信息不对称，加速两者之间的相互联系和反馈，因此，催生出消费者驱动的商业模式，而工业4.0是实现这一模式关键环节。工业4.0代表了“互联网+制造业”的智能生产，孕育大量的新型商业模式，真正能够实现“C2B2C”的商业模式。
对于即将到来的数据流动自动化趋势，世界主要制造强国的理解各有千秋。 典型的就是通用电气（GE）公司推动的“工业互联网”，它更关注产品本身的智能化。
人工智能堪比工业革命，对各个行业有何影响？
在上个世纪，人工智能只是科幻小说中描绘的图景，令人无比神往。如今，在新一轮科技革命和产业变革的驱动下，人工智能正在逐渐进入和改变着我们的生活，不知不觉，人类已经进入“智能时代”。毫无疑问，人工智能堪比工业革命，也对各个行业有着深浅不一的影响。
首先，在那些问题能够明确定义，数据获得、数据存储和分析需要大量频繁进行的领域，是人工智能大展身手的舞台。比如那些重复性的体力活动和认知活动，生产，餐饮服务等等，其中运输属于首当其冲的，属于受影响最大的行业之一。
智能自动驾驶汽车已然问世。而且这类汽车非常安全，车祸率远在人工驾驶之下。除此之外，人工智能可以大大改变整个运输市场，帮助人们优化路线，节省大量人力物力财力。
在人工智能完成更多自动化程式化的未来，我们的精力和智慧将会更多地用在精神创造和艺术文化领域上。根据目前人工智能的定义，目前AI还难以取代文化创造者的地位。
未来将是一个多元化的世界。商业和服务都将大量地个性化呈现。这需要大家有更多的创造力和创新能力。一方面，当然是在自己所在行业/专业深入耕耘，另外一方面，就是大量的跨界学习和交流，激发新的维度和观点。
这个世界正在发展剧变，而且会持续相当长的时间。每个行业面临的危机和机会都会不一样，不需要急急忙忙地去跟风，去转行，去学人工智能，将自己辛辛苦苦的多年行业经验全部推翻。而是反思，自己已经熟悉的行业和知识里面，如何通过自己的思考和行动，灵活地将现有知识体系和未来发展衔接在一起，才能做到不被时代的洪流抛弃。
推动中国人工智能革命20人，百度为何独占一半？
福布斯在6月21日发表了一篇名为《These 20 Leading TechnologistsAre Driving China's AI Revolution》（这20个人领导了中国的人工智能革命）的文章，20位领导者涉及企业包括BAT这样的三巨头，也有清华、中科院等机构的科学家。不过这篇文章颇为扎眼的是，20位领导者有7人在百度任职，3人曾在百度任职，也就是说，20人一半来自于百度。
《纽约时报》在今年6月初甚至刊文发问：为什么最顶尖的人工智能专家都去了百度？解答《纽约时报》和《福布斯》这篇文章中的现象，主要落脚点还是在于这四大原因——人才储备、科研环境、业务支撑以及聚集开发者、制定行业标准。
人工智能风口来临之前就已经开始人才储备
在人工智能风口来临之前，百度就已经开始广纳人才进行技术研究。
2013年1月，百度正式对外宣布成立深度学习研究院（IDL）。2014年1月，百度推出少帅计划，主要面向全球招募9名30岁以下的人工智能领域青年精英。 2013年4月百度在美国加州的库比蒂诺建立了人工智能实验室，名为“深度学习研究中心”。
（IDL部分研究成员）
2014年百度美研院从30多人扩充到超过100人。2014年5月，百度在硅谷成立硅谷人工智能实验室；同年7月，百度成立大数据实验室。
彭博社、华尔街日报报道称，今年年初百度又在美国招揽150名人工智能科学家，如果科学家愿意从美国前往中国,到百度从事人工智能研究,百度甚至愿意多付出15%的薪资。
要知道，科学院的研究相对来说会更加不计成本，相比于商业机构来说，容易给予更为充足的发挥空间。对于人工智能领域的研究者来说，科学院式的民主开放研究氛围吸引力非常大，这对于技术灵感会有很大的启发作用。
人工智能确实需要应用，但是目前尚处于技术进展阶段，需要大量天马行空的想象力，也需要充足的研究成果、技术积淀。科学院的研究氛围加上不俗的薪资待遇，这对于前沿技术的研究人员来说，显然是不可多得的环境。
为人才提供了科研和商业化落地的绝佳环境
大学和科研机构对于人工智能研究者而言，有两个最大的弱点：
1、缺乏充足的数据支撑。人工智能的核心还是大数据，没有数据要求科研几乎就等于要平地起高楼。
2、缺乏商业和实际场景进行验证。人工智能技术终究需要强落地，新技术固然需要在实验室内进行反复验证，但是技术最终还是要走到商业实践之中，得到市场的验证。在大学等科研机构中，残酷的商业验证往往是最难完成的一环，所以容易导致闭门造车。
从这两个维度来看，会发现百度能够很好的囊括。百度手里掌握了大量数据，这些数据有基于搜索而诞生的公共数据、需求数据。相比于阿里腾讯来说，这些数据最全面，数据样本比较复杂，数据的广度和多样性上比较强，是一座富矿。
百度的大数据实力能够支撑起人工智能的业务研究，而且百度人工智能业务进展速度很快，这些业务涉及面广泛而且深入，从自然语言处理到图像识别再到深度学习等各个细分领域，百度都有深入的研究也有对应的产品。
从科学院式的研究到具体产品的落地，百度能够为研究者提供研究和实践一体的环境，对于AI人才来说这样的环境可遇不可求。
尤其是百度无人车这样的研究，放眼全世界，这都是人工智能技术整合最严密、协同最复杂的产品，处于这样的平台上，人工智能研究者不仅仅能够深耕研究深度，而且还能将T字型的竖线（在某一领域深入钻研的强度）和横线（广阔的知识结构和人脉）平衡伸展，这对于自身职业发展以及专业度的提升都大有裨益。
业务和技术创新形成了人才梯度的正向循环
人工智能这种“无人区”的研究需要有正向循环，一方面优秀的人才会带来业务的大幅度提升，而业务的进步也会为企业带来更多优秀人才。
百度近年来频频放出AI大动作。比如Apollo计划，比如继三大实验室之后又设立了AR lab。在优秀人才的主导下，百度在人工智能领域不断产生技术创新，而前沿的技术又反哺吸引更多国际上的尖端技术人才，形成了一个正向循环。
虽然说今年年初有少部分人工智能人才从百度离职，但是这并没有妨碍更多人工智能领域的人才涌入百度。有一句话说得好，问渠哪得清如许，为有源头活水来。老人的离去以及新人的到来恰恰说明百度的人工智能业务体系以及人才梯度建设始终处于健康的状态。
从福布斯这篇文章中我们可以看到百度目前人工智能领域的几个领军人物——百度集团总裁兼COO陆奇，百度人工智能技术平台体系总负责人王海峰，百度研究院主任林元庆，百度杰出科学家徐伟，百度度秘事业部总经理景鲲，百度硅谷人工智能实验室主任亚当·考特斯，百度自然语言处理部技术总监吴华。
（前微软集团全球执行副总裁，百度集团总裁兼COO陆奇）
上到总裁下到技术总监，覆盖不同职位、不同年龄、不同业务线，百度的人工智能人才建设梯度从这个角度来看，显然比其他企业更为完全。井井有条的人才建设梯度也为未来吸引更多人才铺垫了道路。
开放生态制定标准，为吸纳更多人才奠定基础
企业能否吸引更多人才还是在于生态。在人工智能领域，标准和规则的制定者往往也会拥有更多人才。
不管是在深度学习平台开源还是聚拢开发者这些层面上，百度都在做出更多尝试。根据目前的消息来看，百度将在今年7月召开Baidu Create 2017百度AI开发者大会，DuerOS开放平台、Apollo开放平台等百度AI生态重要战略、技术、业务进展、解决方案，也将首次面向开发者及各行业合作伙伴集中展现，释放生态势能。
（定于7月5日的百度AI开发者大会）
通过AI开发者大会，百度能够为全行业提供多年积累的计算、算法等技术，包括宝贵的数据资源、业务生态构建能力，甚至资本等方面的支持。人工智能目前尚处于起步阶段，无论是人才还是信息都非常匮乏，这种规模的开发者会议正在为未来埋下伏笔。
联系到去年百度分布式深度学习平台PaddlePaddle宣布开源，今年百度又要通过生态的开放、标准的制定吸纳更多开发者、从业者进入自家生态之中，这种做法还将巩固百度如今在人工智能领域的地位，也将通过聚拢开发者的方式进一步吸引世界人才。
这对于目前人工智能行业来说，无疑是在培养潜在的人才，为人工智能领域后续的研究播下种子。
人工智能，是怎样的一场产业技术革命
1.工业革命：机器取代大量人力2.互联网革命：信息共享和万物互联3,。人工智能革命：技术更好地理解和服务于4.巨头公司抢滩布局人工智能。由于人工智能技术代表着这个时代，也就导致了google、facebook、微软、百度等巨头在这一领域不惜重金投入。从工业革命到人工智能，技术正在从某个笨重的庞然大物变成能够融入每一个人生活的存在，它变得越来越聪明，它像一只生物正越来越多地感知和理解到我们的需求并做出回应，无疑是社会生产力的又一次突破，将我们从繁重的选择与重复性的工作中解放出来，有更多时间和机会去创造价值。可以想见，专注于人工智能的百度、谷歌、Facebook、苹果等等科技公司将会为我们带来更为高效与便携的服务，我们可以期待更多。上海中科智谷人工智能工业研究院是以中国科学院自动化所、复旦大学为核心力量发起的从事人工智能及相关产业领域的研发、产学研转化及传统企业转型升级的独立研究组织，为人工智能的产业技术革命出一份力。
为什么人工智能革命首先要革命的是思维？
D 著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。 人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。 从实用观点来看，人工智能是一门知识工程学：以知识为对象，研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。 所以我觉得D比较准确
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