如何迎接人工智能时代?人工智能有什么产品?

人工智能大致有10个方向的应用：个性化推荐；人脸识别；无人驾驶汽车；智能客服聊天机器人；机器翻译；医学图像处理；图像搜索；声纹识别；智能外呼机器人；智能音箱。

1、个性化推荐：基于聚类与协同过滤技术的人工智能应用，它建立在海量数据挖掘的基础上，通过分析用户的历史行为建立推荐模型，主动给用户提供匹配他们的需求与兴趣的信息，既可以为用户快速定位需求产品，弱化用户被动消费意识，提升用户兴致和留存黏性，又可以帮助商家快速引流，找准用户群体与定位，做好产品营销。

2、人脸识别：基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。人脸识别涉及的技术主要包括计算机视觉、图像处理等。

3、无人驾驶汽车：智能汽车的一种，主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶控制器来实现无人驾驶。

4、智能客服聊天机器人：利用机器模拟人类行为的人工智能实体形态，能够实现语音识别和自然语义理解，具有业务推理、话术应答等能力。 当用户访问网站并发出会话时，智能客服机器人会根据系统获取的访客地址、IP和访问路径等，快速分析用户意图，回复用户的真实需求。

5、机器翻译：计算语言学的一个分支，是利用计算机将一种自然语言转换为另一种自然语言的过程。机器翻译用到的技术主要是神经机器翻译技术（Neural Machine Translation，NMT），该技术当前在很多语言上的表现已经超过人类。

6、医学图像处理：目前人工智能在医疗领域的典型应用，处理对象是由各种不同成像机理。

7、图像搜索：是近几年用户需求日益旺盛的信息检索类应用，分为基于文本的和基于内容的两类搜索方式。基于深度学习的图像搜索还会计入人脸、姿态、地理位置和字符等语义特征，针对海量数据进行多维度的分析与匹配。

8、声纹识别：生物特征识别技术的一种，是一种生物鉴权技术，也称为说话人识别，包括说话人辨认和说话人确认。

9、智能外呼机器人：是人工智能在语音识别方面的典型应用，它能够自动发起电话外呼，以语音合成的自然人声形式，主动向用户群体介绍产品。

10、智能音箱：是语音识别、自然语言处理等人工智能技术的电子产品类应用与载体，智能音箱就是能完成对话环节的拥有语音交互能力的机器。

主动向机器学习未来的人机协作时代。
人工智能时代来临，在新时代的环境条件下，知识的更新换代比以往任何时候都要快，这就要求我们应该掌握更为有效的学习方法：1、从实践中学习，面向实际问题和综合性、复杂性问题，将基础学习和应用实践充分结合，一边学习一边实践，而不是先学习再实践。2、培养创造力和独立解决问题的能力，被动的、接受命令式的工作大部分都可以由机器来替代。人的价值更多会体现在创造性的工作中。3、主动向机器学习，未来的人机协作时代，人所擅长的和机器所擅长的会有很大的不同。人可以从人工智能的计算结果中，吸取有助于改进人类思维方式的模型、思路甚至基本逻辑（大数据）。
在人工智能的时代里，只会从事简单工作的人，无论如何都无法与机器的效率与成本相比，必然会被机器所取代。如果不想失去人生的价值，不想被淘汰，必须找到自己的独特之处和独特价值，提升自己的核心价值。这个时代里有思想的人生并不会因为人工智能的出现而变得黯然失色。

人工智能产品如下：

具体的：

1. 人脸检测和识别。

2. 泛图像识别 (延伸到视频）: 例如看看照片里都出现了什么物品，识别下logo之类的。

3. 语言识别：例如Siri和各种音箱的底层技术。

4. 聊天机器人：自然语言处理的应用 ：首先分析意图，之后去数据库里面召回相关的对话。

5. 智能搜索 、推荐。

6. 时间序列预测性问题：胜者为王。通过AI来预测股价等等。

7. 机器人相关应用：其实吧，如果只是仓库里面的机器人不出去，直接彻底overfit了训练集就行了，没必要考虑泛化。

目前仍未知的：

1. 自动驾驶：没有装雷达的车，我看着就躲。

2. NLG： 文本生成不可控，人工审核不能避免，效率提升不明确。

3. 图像生成：换脸等技术。要想工业化还有段路要走。

比如阿尔法围棋（AlphaGo）是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能机器人，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司戴密斯·哈萨比斯领衔的团队开发。其主要工作原理是“深度学习”。

你好，应用人工智能技术的产品有很多，这里只举例几个顶尖的案例：

1，制造机器人。智能制造中的工厂流水线，大量的使用机器人来代替人工

2，自动驾驶汽车。特斯拉有四款车型使用了自动驾驶，可以实现自动刹车、变道和停车

3，电商机器人以及个性化推荐。类似还有资讯、视频app的大数据分析推荐等等

4，自动化金融投资。通过数据分析来避免人工操作可能出现的失误

其他还有智能服务助手、聊天机器人等等，希望我的回答能帮助到你！

1、Youtube自动字幕

2009年，google利用现有的语音识别技术，给Youtube视频加入了字幕，让人们可以在免打扰的情况下，可以观赏各个国家的影片。

2、人工智能仿生眼

英国曼彻斯特皇家眼科医院，已经成功完成了世界上首例人工智能仿生眼移植手术。这个仿生眼的装置被人们叫做ArgusII，由体内植入和体外穿戴这两个部分组成。于是，第二视觉公司开发了人工智能眼球，此产品，可以帮助失明的人重新恢复视力，拥有一双明亮的双眼。

3、新闻写作机器人

Wordsmith平台自动撰写系统，可以帮助企业节省人力，让新闻记者可以抽身出来，做更有意义的工作，比如：新闻策划和新闻源拓展等等。

4、Skype实时翻译工具

微软公司，将语音识别技术和静态机器翻译技术很好地结合在了一起，研发出了Skype实时翻译工具，可以帮助人们解决语言不通的问题。如今，Skype实时翻译工具，已经支持法语、日语等50多个国家的语言互翻。

5、IBMWatson

IBM发布了WatsonAnalyTIcs。WatsonAnalyTIcs实现了基于自然语言的认知服务，可以为商务人士即时提供预测和可视化分析工具。WatsonAnalyTIcs将于本年末推出基于云服务的免费增值应用版本（FreemiumVersion），可在电脑及移动设备上使用。

WatsonAnalytics可提供自助式分析功能，包括数据访问、数据清洗、数据仓库，帮助企业用户获取和准备数据，并基于此进行分析、实现结果可视化，为使用者采取有效行动和开展进一步交互提供基础和便利。

我认为大学生应该更加努力和适应现在的人工智能时代。因为人工智能时代已经半进入了我们的生活。所以说我们只有适应了这样的时代，才能够生活得更好。

随着人工智能的不断发展，它对就业的影响表现的越来越明显。人工智能已是未来发展趋势，不可阻挡，并且会扫荡到各个领域，或迟或早，成为你我的竞争对手。
从就业的角度看，人工智能的影响表现得越来越明显。实际上，即使是在2008年金融危机之前，一些海内外知名高校人工智能专业的毕业生，找工作都不太容易。但是，近年来，这些知名高校人工智能方面的研究生往往还没有毕业就已经被一些海外大型企业一抢而空。
可以预计，随着人工智能的不断发展，人工智能对于就业的影响会表现得越来越明显。当人工智能不断击败最优秀的人类围棋选手时，我们就可以预计，未来的年轻人可能就不会像以前那样花那么多的时间去钻研围棋，而会去学习更加适应人工智能时代的新知识了。
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI，它是研究、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作出反应的智能机器。
在移动互联网技术发展与应用不断成熟基础上，互联网+人工智能已在大力发展中，成为未来科技革命和产业变革的新引擎，也将带动和促进传统产业的转型升级。
将来人与物、物与物之间的对话、指令、自动化控制，大部分将由人工智能程序控制，甚至实现“万物互联”。
如今的人工智能应用范围甚广，机器翻译、智能控制、专家系统、机器人学、语言和图像理解、自动程序设计、航天应用等等。
人工智能的时代正在来临。
人工智能不是说要和人类具备一样的智能，它们的作用是帮助人类；
未来，人工智能可以作为一个商品来售卖，
把人工智能运用在某一个领域的工作；
对人工智能来说，使用的人越多，它就越聪明。
随着它越来越聪明，使用它的人就会越来越多，
这是一个循环；人工智能给人类创造新的工作机会。
未来人们的收入高低，将很大程度上取决于能否和机器人默契配合。
每一轮科技革命都会带来新一轮工作革命，人工智能将大量淘汰传统劳动力，
很显然会有不少行业，会因为人工智能的兴起而消亡。
未来机器人将会替代人工服务和操作，
这可能将导致大量的服务工作、流程工作和中层管理环节 “消失”。
只有新型劳动力才能适应智能时代。
同时，虽然机械性的、可重复的脑力或体力劳动，将被人工智能或机器人取代，
人工智能时代的到来，将会给我们的社会分工、文化、习惯等各方面带来巨大的改变。
再则，要积极拥抱人工智能，充分认知自身职业特点或职业规划与人工智能的关系，
积极运用人工智能提升岗位价值，如成为机器人、人工智能的调配管理者，
成为人工智能的个性化、定制化创意设计师，
成为运用思维、策划方案引领人工智能去落实业务得到成果的高端营销策划师等等。

人工智能，英文缩写为AI。它是研究、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。

人工智能的产品有：

机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。

扩展资料

人工智能的科学介绍：

1、学科范畴：

人工智能是一门边缘学科，属于自然科学和社会科学的交叉。

2、涉及学科：

哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论。

3、研究范畴：

自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法。

参考资料来源：百度百科——人工智能

人工智能给人类带来了诸多便利之处，比如对财务从业人员而言，人工智能可帮助财务人员“解放双手”，提高工作效率，它能够操作财务流程中高度重复的工作，降低人力时间的耗费；可以获取较高的数据准确率；根据既定的业务逻辑进行数据处理和判断，降低跨岗位的沟通成本等，所以机器人在操作方面具有人类不可比拟的优势。又比如，物流机器人，拥有AI的机器人具有自主学习能力，通过每天的运行，可以不断进行不同场景的训练，从而拥有越来越强的自主判断能力。在在各个物流场景，AI机器人可以来回穿梭，互不影响，相互协作，无论环境如何变化，机器人们都能通过自己的智慧来从容应对。

其实现在人工智能的产品很多，比如说tian(田）蜜智能电话机器人，主要就是采用语音识别技术的；还有其他一些自动驾驶之类的产品，也是采用的人工智能技术；虹膜识别、掌纹识别、人脸识别等等；

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、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。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。
工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。
人工智能在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。

人工智能机器人
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。
2研究价值编辑

具有人工智能的机器人
例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，如今计算机不但能完成这种计算，而且能够比人脑做得更快、更准确，因此当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”，可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的，人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，另一方面又转向更有意义、更加困难的目标。
通常，“机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”。还包括其他非数学学科。这类“机器学习”对“经验”的依赖性很强。计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识，学习策略，在遇到类似的问题时，运用经验知识解决问题并积累新的经验，就像普通人一样。我们可以将这样的学习方式称之为“连续型学习”。但人类除了会从经验中学习之外，还会创造，即“跳跃型学习”。这在某些情形下被称为“灵感”或“顿悟”。一直以来，计算机最难学会的就是“顿悟”。或者再严格一些来说，计算机在学习和“实践”方面难以学会“不依赖于量变的质变”，很难从一种“质”直接到另一种“质”，或者从一个“概念”直接到另一个“概念”。正因为如此，这里的“实践”并非同人类一样的实践。人类的实践过程同时包括经验和创造。[1]
这是智能化研究者梦寐以求的东西。
2013年，帝金数据普数中心数据研究员S.C WANG开发了一种新的数据分析方法，该方法导出了研究函数性质的新方法。作者发现，新数据分析方法给计算机学会“创造”提供了一种方法。本质上，这种方法为人的“创造力”的模式化提供了一种相当有效的途径。这种途径是数学赋予的，是普通人无法拥有但计算机可以拥有的“能力”。从此，计算机不仅精于算，还会因精于算而精于创造。计算机学家们应该斩钉截铁地剥夺“精于创造”的计算机过于全面的操作能力，否则计算机真的有一天会“反捕”人类。[1]
当回头审视新方法的推演过程和数学的时候，作者拓展了对思维和数学的认识。数学简洁，清晰，可靠性、模式化强。在数学的发展史上，处处闪耀着数学大师们创造力的光辉。这些创造力以各种数学定理或结论的方式呈现出来，而数学定理最大的特点就是：建立在一些基本的概念和公理上，以模式化的语言方式表达出来的包含丰富信息的逻辑结构。应该说，数学是最单纯、最直白地反映着（至少一类）创造力模式的学科。[1]
3科学介绍编辑
实际应用
机器视觉：机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。
学科范畴
人工智能是一门边沿学科，属于自然科学和社会科学的交叉。
涉及学科
哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论
研究范畴
自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法
意识和人工智能
人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟。
对于人的思维模拟可以从两条道路进行，一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出“类人脑”的机器；二是功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟，是对人脑思维的信息过程的模拟。
弱人工智能如今不断地迅猛发展，尤其是2008年经济危机后，美日欧希望借机器人等实现再工业化，工业机器人以比以往任何时候更快的速度发展，更加带动了弱人工智能和相关领域产业的不断突破，很多必须用人来做的工作如今已经能用机器人实现。
而强人工智能则暂时处于瓶颈，还需要科学家们和人类的努力。
4发展阶段编辑
1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。IBM公司“深蓝”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军更是人工智能技术的一个完美表现。
从1956年正式提出人工智能学科算起，50多年来，取得长足的发展，成为一门广泛的交叉和前沿科学。总的说来，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够像人一样思考。如果希望做出一台能够思考的机器，那就必须知道什么是思考，更进一步讲就是什么是智慧。什么样的机器才是智慧的呢？科学家已经作出了汽车，火车，飞机，收音机等等，它们模仿我们身体器官的功能，但是能不能模仿人类大脑的功能呢？到目前为止，我们也仅仅知道这个装在我们天灵盖里面的东西是由数十亿个神经细胞组成的器官，我们对这个东西知之甚少，模仿它或许是天下最困难的事情了。
当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具，在以后的岁月中，无数科学家为这个目标努力着。如今人工智能已经不再是几个科学家的专利了，全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研究这门学科，学习计算机的大学生也必须学习这样一门课程，在大家不懈的努力下，如今计算机似乎已经变得十分聪明了。例如，1997年5月，IBM公司研制的深蓝（DEEP BLUE）计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫（KASPAROV）。大家或许不会注意到，在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。人工智能始终是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。
5技术研究编辑
用来研究人工智能的主要物质基础以及能够实现人工智能技术平台的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。
人工智能技术研究 ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND ROBOTICS RESEARCH 是一本关注人工智能与机器人研究领域最新进展的国际中文期刊，由汉斯出版社发行，本刊支持思想创新、学术创新，倡导科学，繁荣学术，集学术性、思想性为一体，旨在为了给世界范围内的科学家、学者、科研人员提供一个传播、分享和讨论人工智能与机器人研究领域内不同方向问题与发展的交流平台。

企业迟早都会面临着人工智能时代的，因为现在科技越来越发展的越迅速的人工智能时代，是未来的工业化的一个方向，所以，企业应该努力的去适应这个时代，企业要适应人工选好，我认为首先要提高员工的，学历，提高员工的是提高员工的能力，从多方面让他能够迅速的掌握人工智能的这些机器之类的，我认为这是很重要的一件事情要相信我们的人类是很聪明的，从一开始我们人类发明出来手机以前，对于我们是完全是不可能想象的，怪不得我们如此广泛而频繁的使用。

到如今，现在手机已经成为我们生活中的，你完全可以不送，我们每个人都不可能脱离手机，手机现在对于我来说功能也特别齐全的，对我们这些比较年轻的一些人来说，他们可以完全的把握，可以掌握这手机的使用，完全可以操控手机，但是对一些年长的人来说，他们完全搞不懂这些数据是怎么用的，这也是很复杂的，手机也是人工智能企业适应人。

我只能说，这就好比是我们人类去掌握书记的聪手机一样，只要你慢慢一步一步来让人们去适应这个人工智能的时代，我相信总有一天，人工智能会取代人，而人却取得可以操控人工智能，可以更简单的去，实行工业化。我这个整体的社会生产水平，提高整体社会生产效率，使人类的工业化而发生了质地的改变。是指日可待的所以，提高员工的素质才是根本。

总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但总的来说，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等人工智能的定义可以分为两部分。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大，计算机视觉等等，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的

1、不断学习，全力进取，提高自己的认知能力
只有不断学习，才能对当下和未来的事物有比较清晰的认知，并适时做出明明白白的选择。其实，不断地学习是在未来给自己留有更多的选择余地。

认知差异：智慧与迷茫
2、有意识提高自己的创新意识和能力
按照智能社会的分工，创新劳动将占有主导地位。相应地，我们现在的人们为了适应将来智能社会，必须提高自己的创新意识和能力。

创新能力
3、提升自己的适应能力和协作能力
人工智能时代的到来，将会给我们的社会分工、文化、习惯等各方面带来巨大的改变，这就要求我们具备良好的适应能力。

应变与适应
在人工智能充斥的社会，怎样与智能机器更好的沟通和协作这个命题也可能会受到越来越大的重视。同时，人与人之间该怎么进行新的分工和协作也是一个命题。