今天，小編將在這篇文章中為大家帶來人工智能的有關報道，通過閱讀這篇文章，大家可以對人工智能具備清晰的認識，主要內容如下。

　　一、人工智能AI不會代替人類

　　近年來隨著人工智能技術的進步，許多人擔憂有朝一日人工智能會替代人類的工作崗位，造成人類大規模失業。恐懼歸恐懼，現實歸現實，人工智能并不會取代人類。

　　因為人工智能本身就蘊藏著巨大的就業增長潛力。人工智能技術無論在哪個行業落地，都會創造出一系列新崗位。在傳統行業中，人工智能設備或許可以代替人類進行勞動，但是AI設備的生產、維護、檢測都需要人類來完成。在新經濟、互聯網行業中，人工智能可以代替人類進行許多重復性較高的工作，但產品的設計和運營都離不開人類。舉例來說，人工智能技術的進步推動了虛擬現實工程的發展，但VR產品的邏輯設計還是要人來做，VR設備的維護也增加了技術人員的需求。這說明，人工智能本身作為一個行業，它所能帶來的新就業崗位不可低估。

　　技術進步必將帶來生產力的發展，生產力的發展將創造新型的職業。從歷史上來看，蒸汽機的發明和紡紗技術的進步，讓紡織工人紛紛失業。但是紡出了布就要賣，本地市場無法消化全部產能，就有了出口的可能，而出口又刺激了運輸。圍繞這些商業行為的需求，金融服務也得到了發展。

　　人工智能不可能完全替代人類。從經營的角度看，無論什么廠商，無論他們利用人工智能生產出什么產品，他們的目的都是把產品賣出去。如果這時候人類已經大規模失業，那么這些產品還能賣給誰？人工智能可以代替人類工作，但它不可能代替人類消費。

　　二、人工智能4大技術

　　1、自動駕駛

　　自動汽車，也稱為機器人汽車，自動駕駛汽車，或無人駕駛汽車，是一種能夠感知其環境并在很少或完全沒有人工輸入的情況下行駛的汽車。自動駕駛汽車結合了多種傳感器來感知周圍環境，例如雷達 , 激光雷達 , 聲納 , 全球定位系統 , 里程計和慣性測量單元。

　　2、機器翻譯

　　機器翻譯技術是指利用計算機技術實現從一種自然語言到另外一種自然語言的翻譯過程。基于統計的機器翻譯方法突破了之前基于規則和實例翻譯方法的局限性，翻譯性能取得巨大提升。基于深度神經網絡的機器翻譯在日常口語等一些場景的成功應用已經顯現出了巨大的潛力。隨著上下文的語境表征和知識邏輯推理能力的發展，自然語言知識圖譜不斷擴充，機器翻譯將會在多輪對話翻譯及篇章翻譯等領域取得更大進展。

　　3、生物特征識別

　　生物特征識別技術是指通過個體生理特征或行為特征對個體身份進行識別認證的技術。從應用流程看，生物特征識別通常分為注冊和識別兩個階段。注冊階段通過傳感器對人體的生物表征信息進行采集，如利用圖像傳感器對指紋和人臉等光學信息、麥克風對說話聲等聲學信息進行采集，利用數據預處理以及特征提取技術對采集的數據進行處理，得到相應的特征進行存儲。

　　4、深度學習框架

　　深度學習框架即知識圖譜本質上是結構化的語義知識庫，是一種由節點和邊組成的圖數據結構，以符號形式描述物理世界中的概念及其相互關系，其基本組成單位是“實體—關系—實體”三元組，以及實體及其相關“屬性—值”對。不同實體之間通過關系相互聯結，構成網狀的知識結構。在知識圖譜中，每個節點表示現實世界的“實體”，每條邊為實體與實體之間的“關系”。通俗地講，知識圖譜就是把所有不同種類的信息連接在一起而得到的一個關系網絡，提供了從“關系”的角度去分析問題的能力。

　　以上便是小編此次帶來的有關人工智能的全部內容，十分感謝大家的耐心閱讀，想要了解更多相關內容，或者更多精彩內容，請一定關注我們網站哦。

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