未來人工智慧域名潛力

1、人工智慧未來的發展什麼樣？

人工智慧這兩年的發展受到了各行各業的重視，現在很多的行業已經出現了實際的應用，版醫療、遠程家庭權、工廠生產都有應用。隨著各個行業加大研發的投入，在未來人工智慧的產業會得到更好的發展，而且在未來有可能會推動新一輪的經濟增長，這也是國家越來越重視人工智慧的原因。人工智慧的快速發展，不少相關的top域名都被注冊，對域名行業產生了比較大的影響。

2、人工智慧未來發展趨勢怎樣

誕生1940s-1950s
1950 阿蘭·圖靈（Alan Turing）發表論文《COMPUTING MACHINERY AND INTELLIGENCE》，預言創造出具有真正智能的機器的可能性，提出圖靈測試：如果一台機器能夠與人類展開對話而不能被辨別出其機器身份，則稱這台機器具有智能。圖靈測試是人工智慧哲學方面第一個嚴肅的提案。
1951 馬文·明斯基（Marvin Minsky）和迪恩·愛德蒙（Dean Edmunds）打造了第一個人工神經網路。
1956 約翰·麥卡錫（John McCarthy）在達特茅斯會議上首次提出「AI」術語。此次會議也被視為人工智慧正式誕生的標志。
發展1950s-1960s
1956年，達特茅斯會議之後的十幾年是人工智慧的黃金年代。
1957 弗蘭克·羅森布拉特（Frank Rosenblatt）提出感知器「perceptron」，成為後來許多神經網路的基礎。
1958 約翰·麥卡錫（John McCarthy）開發編程語言Lisp，至今Lisp仍是人工智慧研究中最流行的編程語言。
1959 約翰·麥卡錫提出「AdviceTaker」概念，這個假想程序可以被看作第一個完整的人工智慧系統。
1964 丹尼爾·鮑勃羅（Daniel Bobrow）開發了一個自然語言理解程序「STUDENT」。
低谷1960s-1970s
20世紀60年代中期，人工智慧開始遭遇批評，研

3、現在人工智慧前景怎麼樣

非常好，人工智慧的發展給傳統行業提供了新的動能，這正是人工智回能技術的核心價值所答在，也是人工智慧可以代表先進生產力的核心依據。當今人工智慧開發人才需求急速升溫，但當下人工智慧開發人才稀缺，人才的匱乏讓人工智慧開發人員的薪資不斷上漲，人才需求量大，因為缺乏競爭力，人工智慧工程師的年薪會更高。
據了解,人工智慧已經上升為國家戰略。資料顯示,從2015年開始,國家每年至少頒布兩部政策文件指導人工智慧發展。兩會上,我國再次強調人工智慧給中國帶來的機遇。高額年薪的誘惑和國家政策的扶持，使得各路大俠紛紛轉戰人工智慧。
現在正是學習人工智慧的好時機，人工智慧滲透性很強，它與機器人、經濟學、醫學等專業都可以結合起來，形成『人工智慧+X』的創新應用。還可以跟工學、人文、法學等連接在一起，支撐這些學科在大數據背景下發生巨大變化。人工智慧的未來的前景是無比廣闊的，想高薪就業就快來獵維科技學習人工智慧技術吧。

4、未來「人工智慧」能達到什麼程度？

人工智慧的發展一直是一個具有潛力和爭議的熱點話題。有人說要大力發展人工智慧，也有人說人工智慧會危害人類。那麼人工智慧的話題有多熱門呢？我們是否還在大學課堂上專門討論人工智慧的發展？我們應該提倡還是抵制？

 未來有什麼政策要制定，人工智慧發展到什麼程度？我不認為討論的最後會有什麼積極的結果，但是在討論的過程中，我們還是得出了一個結論：雖然人工智慧的發展是不同的，但是它並沒有影響到它迅速發展成為一項由微軟、阿里巴巴、百度等眾多行業巨頭發起的新技術，龐大的數據也證明了人工智慧的未來市場前景非常可觀。

  在這個巨大的市場潛力中，人工智慧在工業領域的應用佔有很大的市場份額。到目前為止，人工智慧在工業領域的具體應用大致可以分為兩類：一類是與傳統自動控制相關的商業和技術領域，是指利用設備或裝置使機器達到一定的工作狀態或參數，設備或生產過程按照預定的規則自動運行；二是利用企業生產和服務過程中積累的歷史數據進行深入學習等人工智慧模型演算法能夠發現數據的內在規律和新的價值，可用於改善工業企業的設計、生產和服務等環節。

在以上兩類人工智慧應用中，很多已經投入生產，甚至有些已經在工業領域取得了初步成效。例如，工業領域一直提倡的工業自動化，在很大程度上是將人工智慧技術結合起來，提高企業效率，降低生產成本，增加安全系數。但盡管如此，中國的人工智慧技術仍然需要突破，或者我們需要更多高科技的工業智能產品，我們需要精通人工智慧技術的人才。

5、如何看待AI人工智慧的未來？

前景非常好。可以帶來巨大的商業價值，並且極大的提高人們的生活體驗，推動人類社會進入一個嶄新的時代。
但是我們現在不能過於樂觀，目前的人工智慧還連初階段都算不上，未來的道路還很艱巨。

6、未來十年人工智慧會有怎樣的發展？

趨勢一：人工智慧技術進入大規模商用階段，人工智慧產品全面進入消費級市場
各大手機廠商都在講人工智慧技術滲透到大家的生活當中，中國通信巨頭華為已經發布了自主研發的人工智慧晶元並將其應用在旗下智能手機產品中，蘋果公司推出的iphone手機也採用了人工智慧技術實現面部識別等功能。另外各大手機廠商都在做的語音助手則從軟體層面對長期以來停留於「你問我答」模式的語音助手做出升級。人工智慧藉由智能手機已經與人們的生活越來越近。
趨勢二：基於深度學習的人工智慧的認知能力將達到人類專家顧問級別
人工智慧這么火主要是由於深度學習已經進入了一個成熟階段，在某一領域的深度學習將使得人工智慧逼近人類專家顧問的水平，並在未來進一步取代人類專家顧問。當然，這個學習過程需要大數據的獲取和積累。
趨勢三：人工智慧實用主義傾向顯著，未來將成為一種可購買的智慧服務
人工智慧是一個實用主義的東西。越來越多的醫療機構用人工智慧診斷疾病，越來越多的汽車製造商開始使用人工智慧技術研發無人駕駛汽車，越來越多的普通人開始使用人工智慧作出投資、保險等決策。這意味著人工智慧已經走出「炫技」階段，未來將真正進入實用階段。
趨勢四：人工智慧技術將嚴重沖擊勞動密集型產業，改變全球經濟生態。
就中國目前的情況來看，正處於從勞動密集型產業向技術密集型產業過渡的過程中，難以避免地要受到人工智慧技術的沖擊，而經濟相對落後的東南亞國家和地區因為廉價的勞動力優勢仍在，受人工智慧技術沖擊較小。世界經濟論壇2016年的調研數據預測到2020年，機器人與人工智慧的崛起，將導致全球15個主要的工業化國家510萬個就業崗位的流失，多以低成本、勞動密集型的崗位為主。

7、人工智慧專業的學習難度和將來的就業前景

中國人工智慧已經以雷霆萬鈞之勢沖進了我們的生活。除了智能機器人，還有智能家居、無人駕駛汽車、「刷臉」支付……人工智慧的爆發式發展離不開國家政策的支持。

虛擬試衣間

服務機器人

人臉識別支付

智能家居

2017年7月，國務院印發《新一代人工智慧發展規劃》，相關部委開始抓緊推進規劃的實施工作； 2017年10月，十九大將人工智慧正式寫進報告，在政策層面為國內AI產業發展提供了一項長期保障； 2017年11月，《新一代人工智慧發展規劃》啟動會上，首批4家國家創新平台確立；2017年12月，工信部印發《促進新一代人工智慧產業發展三年行動計劃(2018-2020年)》，相當於「行動書」出台。

超1000億元市場待挖掘
2017年人工智慧市場規模達295.9億元，與《新一代人工智慧發展規劃》提出的2020年完成超過1500億元的目標相差甚遠，行業潛力巨大。（數據來源於賽迪網）

人才缺口超過500萬 
根據高盛發布的《全球人工智慧產業分布》報告統計，2017年全球新興人工智慧項目中，中國占據51%。但全球人工智慧人才儲備，中國卻只有5%左右。我國人工智慧的人才缺口超過500萬人。

平均薪資
25800元/月 
到2017年，人工智慧崗位平均招聘薪資已達2.58萬元，遠高於一般技術類崗位。五成職位招聘薪資突破3萬元，而標注的月薪還只是薪酬福利的一部分。（騰訊研究院《2017全球人工智慧人才白皮書》）

就業范圍廣
學習人工智慧後可從事人工智慧開發工程師、演算法工程師、爬蟲工程師、數據挖掘/分析工程師、機器學習工程師、Web前/後端開發等職業。

8、未來人工智慧的趨勢是什麼？

老師認為未來人工智慧發展趨勢如下：

①啟用人工智慧的晶元將成為主流

與其他技術和軟體工具不同，人工智慧主要依賴專業的處理器。為了適應人工智慧的復雜需求，晶元製造商將研發能夠運行啟用人工智慧的特製晶元。甚至像谷歌、臉書和亞馬遜等科技巨頭也會在這些特製晶元上投入更多資金。這些晶元會被用於與人工智慧相關的特殊用途，比如自然語言處理、計算機視覺領域和語音識別。

②人工智慧和物聯網在邊緣計算層相遇

2019年是不同技術與人工智慧融合的一年。物聯網將在邊緣計算層與人工智慧攜手合作。產業物聯網將利用人工智慧的強大功能進行根本原因分析、執行機器的預測性維護和自動檢測問題。

我們將在2019年看到分布式人工智慧的興起。智能將被分散，並且將更靠近正在進行例行檢查的資產和設備。由神經網路驅動的高度復雜的機器學習模型將被優化，以便在邊緣運行。

③迎接自動化機器學習系統

自動化機器學習系統是2019年人工智慧產業最顯著的發展趨勢之一。有了自動學習的能力，開發者能夠修補機器學習模型，創造准備好迎接未來人工智慧挑戰的機器學習新模型。

自動化機器學習系統將介於認知應用程序編程介面和定製機器學習平台之間。自動化機器學習系統最大的優勢是，它向開發者提供了他們要求的自定義選項，同時簡化了工作流程。當你把數據和可移植性相結合，自動化學習系統可以為你提供其他人工智慧技術不具有的靈活性。

④擁抱智能運維

當人工智慧用於應用程序時，它將改變我們管理基礎架構的方式。 DevOps將被智能運維取代，它將使你的IT員工能夠進行精確的根本原因分析。此外，它還可以讓你輕松地從龐大的資料庫中立即找到有用的見解和模式。大型企業和雲供應商將受益於DevOps與人工智慧的融合。

⑤神經網路集成

在開發神經網路模型時，人工智慧開發人員將面臨的最大挑戰之一是選擇最佳框架。有了市場上的數十種人工智慧工具，選擇最好的人工智慧開發工具可能不像以前那麼容易。不同神經網路工具包之間缺乏集成性和兼容性，這阻礙了人工智慧的採用。微軟和臉書等科技巨頭已經在開發開放式神經網路交換（ONNX），允許開發人員跨越多個框架，重新使用神經網路模型。

⑥專業的人工智慧系統成為現實

市場對專業系統的需求將在2019年成倍增長。各組織擁有的數據有限，但他們想要的是專業數據。這樣的需求會驅動企業掌握可以幫助組織在內部生成高質量人工智慧數據的工具。

2019年，重點將從數據量轉移到數據質量。這將為可以在現實世界中發揮作用的人工智慧奠定基礎。企業將尋求能夠專業人工智慧解決方案提供商，幫助企業訪問關鍵數據源，理解非結構化數據。

⑦人工智慧技術將決定你的命運

雖然人工智慧已經改變了你能想到的所有行業，但業界仍然缺乏擁有大量人工智慧技能的人才。Espressive（加拿大電腦軟體公司）的首席執行官帕特卡爾·霍恩（Pat Calhoun）說：「大多數組織都希望將人工智慧作為數字化轉型的一部分，但沒有兌現承諾——讓開發人員、人工智慧專家和語言學家開發解決方案，甚至沒有培養預先構建解決方案的引擎。

Awake Security（美國加利福尼亞州的威脅檢測廠商）的首席執行官拉胡爾·卡什亞普（Rahul Kashyap）補充說：「有這么多人工智慧驅動解決方案，企業現在應該更敏銳地了解他們的人工智慧解決方案的『黑匣子』中發生的事情。」他繼續說道：「人工智慧演算法的訓練、結構化或通知方式可能會導致輸出的顯著差異。適用於一家公司的正確方程將不適用於另一家公司。」

⑧人工智慧可能會被不法之徒利用

就像硬幣有正反兩面一樣，人工智慧也有正面和負面影響。信息安全專家將使用人工智慧來快速檢測惡意活動。藉助人工智慧驅動的響應和機器學習演算法，誤報將減少90％。人工智慧如果落入不法分子手中，網路犯罪分子將濫用它來完成他們的惡意企圖。通過自動化，網路黑客的軍隊可以更成功地發動致命攻擊。這將迫使企業以毒攻毒，投資人工智慧驅動的安全解決方案。這些方案能夠保護他們免受人工智慧發起的攻擊。

⑨人工智慧驅動的數據轉化

2019年，人工智慧無處不在。從網路應用到醫療保健系統，從航空公司到酒店預訂系統等，我們能在每個地方看到人工智慧，它將處於數字化轉型的最前沿。

夏威夷大學IT部門主席兼教授董貝博士（Dr.Tung Bui）說：「由於制度、政治和社會原因，人工智慧發展需要時間。我認為人工智慧的最大趨勢將是加速數字化轉型，使現有的業務系統更加智能化。」

9、未來人工智慧會有什麼樣的發展？

無法想像未來呀！！！
那時絕大多數產品都是機器人生產，絕大多數服務也由機器版人完成，人類可能會懶惰權到沒邊的程度了。
另外人類的壽命可以延長幾倍，所有器官都可以人工生產，不好用時就換器官了。
那時的人類除了生命繁衍外，似乎就是研發更新的科學了。