弱人工智能研究领域分为？弱人工智能的范畴

你怎么看待人工智能的未来

我觉得吧，除非量子计算机理论突破，开始迅猛发展，不然媒体搞的噱头，把人工智能前景说得再美好也没啥用啊，你作为根基的硬件性能，都遇到瓶颈，计算能力不能再增长飞快，能指望人工智能达到怎样的高度？

目前的摩尔定律走到7nm就难以玩下去了，而现在也已经14nm了，说明目前计算能力快到极限了，这时你跟我说人工智能革命来啦，技术要爆炸啦，技术奇点要来啦，我真没看见。

手机电脑N年前就能下象棋，现在AlphaGo下赢围棋也没啥稀奇的啊，这也没什么根本性的变化，只是更深入而已最近也没出现什么新的基础理论突破啊，怎么媒体又开始鼓吹人工智能了呢？

至于AR、VR，很多人想着感觉很激动，脑后插管的时代虚拟现实的时代，要来临了吗？

可是AR、VR说白了，不就是加了一系列传感器捕捉你动作的，另一种特殊的、能交互的实时特效？跟你电视上看到的那些电脑特效有啥本质分别？能比电影中的电脑特效要真实多少？只不过是戴着眼镜、戴着头盔能跟随你动作变化的电脑特效。而且作为以"虚拟现实"为噱头的技术，和现实一样够真实，肯定要是卖点吧？

而我们看到的那些电脑特效，三四十年前就像在搞了，比如终结者，现在烧钱动辄十几亿，而被我们嘲讽的五毛特效还比比皆是，即使技术突飞猛进，我们平民在几十年之内，能享用到多好的电脑特效呢？戴着AR眼镜、VR头盔看五毛特效吗？这有意思？

当然，说它仅是电脑特效那肯定是偏颇，但渲染建模出的虚拟现实，能比电影中的电脑特效真实几分？

至于媒体常说的比如什么机器人替代人，所有人要失业啦，以后大家在家什么也不用干，靠机器养着就行，机器人以后会超越人类，人类会被淘汰啥的。

我想说的是，现在的确很多工厂开始用机器人来替代工人工作，但吹嘘得那么过分真好么？

我们拿扫地机器人来说，十几二十年前就出来了，我小学就看到它的广告了，现在它出来快二十年了。一个类似吸尘器功能，只不过加了一个到处乱窜的马达的小玩意，愣是二十年都没大规模普及，你要知道吸尘器可是1901年就出来了的。

现在的便宜的扫地机器人，说白了，不就是加了个自己乱撞的轮子不认路的吸尘器吗？所谓贵的扫地机器人也不过是多了个路径识别，也就是认路避障的功能而已，而这么简单的"机器人"，愣是一二十年都没普及，你跟我说未来几十年机器人会极大规模替代人类，抱歉，我真没看见，现在顶级机器人的功能当然很牛逼啦，可是成本那么贵，能替代多少呢？要知道连扫地机器人这种简单吸尘器功能的"机器人"都没普及，我真不觉得未来机器人能普及到什么层次。

肯定又有人反驳说，技术是加速发展的，比如你小时候能预测到淘宝、智能手机啥的吗？

我想说的是，蒸汽机时代，那时候人们要预测未来，也会是蒸汽机的天下，而绝不会预测到出现内燃机和电力。电力和内燃机的时代预测未来，也会是电力和内燃机的未来，而不会想到互联网和集成电路。

同样，现在企业啊，媒体啊都预测说未来是人工智能、VR、AR啥的。这些都是现在技术的衍生和深入，和在蒸汽机时代预测未来是蒸汽朋克时代有啥分别呢？我们知道，现在毕竟不是蒸汽朋克的时代，所以，以现在技术发展的眼光来看未来，是行不通的。我不相信人工智能、AR、VR啥的这里面没有泡沫。

指不定过个几年，超导技术突破了，迎来超导技术革命，或者纳米理论突破了，迎来纳米时代，反正不太可能会像媒体预测的那样，是人工智能的未来，毕竟核心硬件你都快到瓶颈期了，你跟我谈未来人工智能？就像上个世纪，汽车飞机发展迅猛，那时，人们预测几十年后的未来也是飞行汽车遍地、星际航行很普遍，可是然后呢，现在呢？现在是这样的吗？

人工智能机器人可能取代人类吗为什么

1.人工智能机器人必然取代人类。

老生畅谈。在一些机械性（重复性）比较强的工作上，人类必然是会被人工智能机器人取代的。因为这是人类社会一直以来发展的趋势。类比工业时代，工厂里的机器代替了部分技师。机器可以看作广义上的机器人。其他例子也有很多。不赘述。

2.人工智能机器人不可能完全取代人类。

拿一个比较典型的行业来说，服务业。人工智能机器人是永远不可能取代服务业从业人员的。服务业核心价值在于给人们提供更贴心跟人性化的服务。机器人不可能完全理解人们开放式跳跃性思维。人与人之间的交流最美好的一点就是不确定性（对未知的向往）。不确定性也是促进人类社会发展的源动力之一。

人工智能的原理是什么

多数人认为人工智能就是机器人，机器人就是人工智能，其实这个想法只对了一半，机器人的确就是人工智能，而人工智能不只是机器人，机器人只是一种最直观的体现而已，只是人工智能的一个分类，不能说是全部。大家可以将人工智能当作是一种具备人类思考模式的机器，但是这个机器在运算方面比人类更快更精准，能够快速处理复杂的数据。

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，但没有一个统一的定义。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。但是这种会自我思考的高级人工智能还需要科学理论和工程上的突破。

其原理是：计算机会通过传感器（或人工输入的方式）来收集关于某个情景的事实。计算机将此信息与已存储的信息进行比较，以确定它的含义。计算机会根据收集来的信息计算各种可能的动作，然后预测哪种动作的效果最好。计算机只能解决程序允许解决的问题，不具备一般意义上的分析能力。

生活中常用的人工智能应用，请观看如下视频进行了解：

视频加载中...

软件工程师如何转行做人工智能

谢谢邀请！

软件工程师转行做人工智能是一个不错的选择，但是要根据自身的知识结构进行相应的准备。对于研发级软件工程师（研发级程序员）来说，转行做人工智能是相对比较容易的，因为研发级工程师往往都有扎实的算法基础。对于应用级软件工程师（应用级程序员）来说，转行做人工智能需要一个系统的准备（学习）过程。

人工智能目前的研究方向比较多，比如自然语言处理、机器学习以及计算机视觉都是不错的研究方向，下面就以机器学习为例，说一下作为应用级软件工程师来说，都应该做好哪些准备。

首先，需要系统的学习一下算法知识。机器学习的研发是以算法为核心进行展开的，所以要有一个扎实的算法基础。这个过程需要了解一些比较经典的算法设计过程，逐步培养起解决问题的思路。这部分的学习内容包括随机算法、堆排序算法、快排、计数排序、贪心算法、核算法、势能法、图算法、多线程算法、数论算法和近似算法等，在学习算法的过程中也会连带着把数据结构一并学习一下，因为算法和数据结构本就不分家。

其次，了解机器学习的实现步骤。机器学习的流程包括数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、验证算法和应用算法，数据收集是机器学习的第一步，目前可以用于机器学习的公共数据集并不少，对于实验来说已经够用了。接下来就是了解常见的机器学习算法，目前比较常见的机器学习算法包括NB、k-mean、kNN、SVM、Apriori、EM、PageRank、CART等算法，对于有算法基础的人来说，这些算法的学习并不困难。

最后，选择一门编程语言来实现这些算法并对其进行验证。对于软件工程师来说，这个步骤还是相对比较轻松的，目前使用Python做机器学习的算法实现是一个比较常见的做法。

人工智能是我的主要研究方向之一，目前我也在带相关方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于人工智能方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有人工智能方面的问题，也可以咨询我，谢谢！

你怎样看待人工智能人工智能到底好还是不好

作为一个机器学习领域的AI程序员的角度来说，人工智能的好处大于坏处，举例来说1.今日头条的推荐，手机你的个人标签和兴趣爱好后会推荐给你想要的，喜欢段子就推荐段子，喜欢美女就推荐美女2.百度搜索，是不是总能感觉到有时候输错了也能出来你想要的，百度后台的纠错算法和兜底算法都是很强大的3.智能家居，怎么说。就两个字，舒服，解放双手，让生活更轻松。人工智能现在不断改变人们的生活，从语言识别，图像处理各个方面，无时无刻不在改变人类的生活。