人工智能大数据是什么?人工智能好不好?

人工智能，它的范围很广，广义上的人工智能泛指通过计算机（机器）实现人的头脑思维，使机器像人一样去决策。机器学习是实现人工智能的一种技术。机器学习是很多学科的知识融合，而数据分析是机器学习的基础。只有学会了数据分析处理数据的方法，你才能看懂机器学习方面的知识。
总的来说：1人工智能是指使机器像人一样去决策。2机器学习是实现人工智能的一种技术。3机器学习分很多方法（算法），不同的方法解决不同的问题。深度学习是机器学习中的一个分支方法。4数据分析可以帮助你从零进入人工智能时代。如果你喜欢深入技术，学会了数据分析，你才能打好基础，去学习机器学习。如果你喜欢商业方面的内容，可以往人工智能业务方向发展。

人工智能的就业前景还是很不错的，人工智能的发展现状处于成长期，国家发布相关政策促进人工智能的发展，一些省份也比较重视人工智能的发展，并提出了相应的规划。

中国人工智能发展迅猛，中国政府也高度重视人工智能领域的发展。预计到2020年，中国人工智能产业规模将超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元。2017年全球新兴人工智能项目中，中国占据51%，数量上已经超越美国。但全球人工智能人才储备，中国却只有5%左右，人工智能的人才缺口超过500万。
全球共有超过360所具有人工智能研究方向的高校，其中美国拥有近170所，中国仅30多所。虽然一些中国高校开设了相关课程，但总体上缺乏人工智能的基础教学能力，高校在独自培养具有动手能力的应用型人才上有所欠缺。
过去一年中，人工智能的人才需求增长近3倍，并且40%拥有AI技能的人才现阶段薪酬区间主要集中于10001元至15000元/月，远高于全国平均水平。
从以上信息可以判断，人工智能的周期发展还是很长的，而目前很多大学把人工智能的核心的内容在研究生阶段培养，本科阶段用来测验学生是否有学习的潜力和能力。同时人工智能专业对教学设备和教学师资有过高的要求，而人工智能行业但凡有独特认知和能力的人才基本上在大型企业，没有在学校。这也是我们考生和家长务必考虑清楚的事情。

人工智能现在已经得到了国家的大力支持，在人工智能行业因为有着强大的计算能力以及深度学习模型的建立等因素下，让人工智能算法的领域实现了重大的突破，而人工智能发展前景是分析深度学习应用的可用数据，来提高机器的更智能化，从中获得更多能够用之于民的服务，加大改善人们的生活，改变人们对人工智能以及世界的认知。
现在的人工智能可以说在社会中已经得到了广泛的应用，不仅是生活，企业对人工智能的人才需求也在不断的持续增高，所以现在人工智能教育是非常好的选择。就像是计算机互联网火热的时候，只要是第一批投身人工智能的行业中，大多都会收获属于自己的那一份蛋糕，只要抓住机遇就不要再害怕了，只要你去努力了，就不会让自己后悔加入这个行业中。
目前国家是大力支持发展人工智能的，相信在未来数十年后，相信能够见证到人工智能融入到更多的产业之中，现在的人工智能技术还不是那么的成熟，但是其中的一些人工智能技术已经在悄然改变了我们的生活，已经开始渗透到了我们日常生活之中，改善了我们生活的习惯。现在人工智能在不断的开发研究，让其能够更好的为人来带来更多的生活便利。在未来不久我们所能接触到的行业都会融入部分的人工智能技术，这也会让很多的人力工作会被人工智能所取代，让社会多出了更多的劳动力，让人们可以更好的进行创新。

人工智能专业非常好就业。
因为该专业是目前的热门专业，也是在社会经济，国计民生，应急救援，国防科技等领域应用十分广泛，前景十分广阔，生命力极其强大的专业。
人工智能专业的热度非常高，也是新兴专业，但是对专业能力要求很高，未来是科技发展的时代，国家也在高度重视这个领域的发展，目前此领域专业人才稀缺，人工智能专业从长远来说就业前景是非常不错的。容都进行了简要的介绍，并提供了获取途径。

大数据：（精准投放和强大的商业分析能力）
在新媒体领域，使用人工智能和大数据技术，已经成为主流。新媒体对于传统媒体最大的颠覆就是：传统媒体比如电视、电影 更注重于内容的生产，而新媒体则是永远推送更个性化的内容给最感兴趣的人群，也就是让产生的内容和观看者更有效率地去匹配。而怎么做到更高效率去匹配，就是基于大数据的重复计算和优化的输出结果。

内容越来越精准了，就是用户越来越容易很快地看到自己想看的内容，对于商业来说广告越来越精准，广告主能更快的精准性的展示给目标的用户。

通过我们对“淘宝”“抖音”的使用就可以发现，人工智能技术在按照每个人的喜好，进行推荐。根据这个用户平时看视频的习惯，或者这个用户本身的特征来推荐。与此同时，这也是一个重要的方式来增强客户粘性，这就是为什么抖音会让人这么上瘾，大家一看就花很长时间 停不下来。

大数据技术也有强大的商业价值。新媒体与商家之间的合作日益增多，例如抖音短视频中经常出现广告软文植入，相当于短视频带货，促使用户直接购买短视频中出现的商品。让销售也更有效率。

不仅仅是前期广告的精准投放，大数据技术对于后期分析改善业务和决策方面也发挥了重要作用。比如大数据中的情感分析和文本分析，机器学习可以通过海量的文字信息 比如通过分析用户写的评论来识别文本的情感，从而知道用户喜欢或不喜欢什么，觉得产品是好是坏。这种情感分析，也被命名为意见挖掘，包括对消费者的态度、感受和对公司产品、品牌或服务的意见进行分类。

人工智能：（在新媒体短视频中的应用）
下面来说说人工智能的应用。人工智能和大数据紧密相连，人工智能之所以让电脑和机器像人脑一样有学习能力，像人类一样通过感官，眼睛耳朵手触来获得信息，是因为有大数据作为信息。人工智能基于大量的数据，让机器自主深度地去学习，越多的数据 机器学习得越多，机器就越聪明，就越接近于人类，然后人工智能方面的决策效果就越好。所以想做好的品牌 产品覆盖面要足够大。

比如我们说百度也好，阿里也好，腾讯也好，只有这样的大企业才能做好的人工智能原因就在这。只有这样的大企业它才能形成大平台，才能拥有海量的用户，海量用户才能获得海量的大数据，有了海量的大数据之后，机器的学习效率和学习的迭代进程就会更快，它的大数据就更发达。

什么是大数据?大数据时代，数据不再仅仅指数字或数字构成的，数据的范畴要大的多。包括：互联网上的任何内容，比如文字、图片以及视频;书籍中的文字内容;医院里包括医学影像在内的所有医学档案资料;公司里的设计图纸、设计文档等;科学研究中的各种观测数据以及历史研究成果;甚至我们人类活动本身，也可被看成一种特殊的数据，比如我们在微信朋友圈等社交网络的行为，浏览网络的记录，我们每天的出行轨迹、活动范围等。从以上数据来源的纷繁复杂性，大数据的“大”的特征是不言而喻的，但大数据的特征不仅体量大，还具备多维度以及完备性的特点，才能刻画出比较完善的事物。

什么是人工智能?学术界将人工智能分为传统人工智能方法和现代人工智能方法。那么传统人工智能方法是怎样的呢?其实简单地讲，传统人工智能的思路是，首先了解人类是如何产生智能的，然后让机器按照人的思路去做。

简言之，人工智能，英文缩写为AI。是利用计算机科学技术研究、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，英文缩写为AI。而大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

两者的关系是大数据让人工智能变得更加智能，人工智能让大数据变得更有价值。

大数据和人工智能被数据科学家或其他大公司视为两个机械巨人。许多公司认为人工智能将给他们的公司数据带来革命。机器学习被认为是人工智能的高级版本，通过它，各种机器可以发送或接收数据，并通过分析数据学习新的概念。大数据帮助组织分析现有数据，并从中得出有意义的见解。

大数据如何助力人工智能

众所周知，人工智能将减少人类的整体干预和工作，所以人们认为人工智能具有所有的机器学习能力，并将创造机器人来接管人类的工作。人工智能的扩张会降低人的作用，大数据的介入是变革的关键。因为机器可以根据事实做出决定，但不能涉及情感互动，但是数据科学家可以基于大数据将情商囊括进来，让机器以正确的方式做出正确的决定。

比如，对于任何一个医药公司的数据科学家来说，他不仅要分析客户的需求，还要遵守该地区特定市场的规章制度，调整药物成分为该市场提供最佳选择，机器学习不太可能完成这种任务。

所以很明显，人工智能和大数据的融合不仅仅是人才和学习同时进行，还为任何一个新的品牌和公司带来很多新的概念和选择。人工智能和大数据的结合可以帮助公司以最好的方式了解客户的兴趣。通过机器学习，公司可以在最短的时间内识别客户的兴趣。

人工智能专业是一个很不错的专业，前景很好，中国正在产业升级，工业机器人和人工智能方面会是强烈的热点，以后很多东西都是人工智能了。我是桂林电子科技大学18级学生，我有一个认识的学弟就是人工智能专业的，我们学校是2020年才有人工智能这个专业的，下面我来具体介绍一下这个专业吧。

01——个人感受

我认为人工智能是未来的重要趋势之一。随着互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这个大背景下，智能化必然是发展趋势之一。人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用，然后陆续普及到其他行业。所以，从大的发展前景来看，人工智能这个专业前景非常广阔，所以说这个专业是很好的选择。

还有，我觉得这个专业适合所有对人工智能有兴趣的同学去选择，该专业的课程难度不是很高，不过也不能随便摆烂，也得认真去学。

说到学习这个专业的首选那肯定是清华大学，其次是北京大学、国防科技大学、浙江大学和哈尔滨工业大学等。如果你真的对人工智能有着浓厚的兴趣，那么选择这个专业不会有错的。

02——专业介绍

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人工智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学，也是计算机科学的一个分支。它企图了解智能的实质，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

03——主修课程

人工智能专业的核心课程有：专业导论、人工智能数学基础、线性代数 A、概率论与数理统计、程序设计与问题求解、电路与电子技术基础、面向对象编程、算法及数据结构、人工智能基础、数据科学导论、计算机组成原理、机器学习、信息论、机器人学概论、数字信号处理、模式识别、自然语言处理、现代控制理论等。

我们在学习中需要注意的是：要认真学习智能的基础理论、基本方法和基本技能，掌握相关应用领域基础知识。还需要具有系统的计算思维和数据思维，具有创新创业意识和国际视野，具有良好的社会人文素养、职业道德和团队精神。

04——就业前景

人工智能专业就业方向主要包括科研机构(机器人研究所等)、软硬件开发人员、高校讲师等。在国内的话就业前景是比较好的，国内产业升级，IT行业的转型工业和机器人和智能机器人以及可穿戴设备的研发将来都是强烈的热点。人工智能目前是一个快速增长的领域，人才需求量大，相比于其他技术岗位，竞争度偏低，薪资相对较高，因此，趁着这个机遇，人工智能专业是一个很好的选择。

05——小结

人工智能专业相当的不错，未来必定是一个人工智能的世界，掌握了人工智能技术，就是一笔不可描述的财富。人工智能不仅能带动国家的发展，还能够方便世界上所有的人，所以，相信自己的感觉，对人工智能感兴趣的同学，来选择这个专业肯定没错的。

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。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、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。

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

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯

1、促进生产力提升。促进生产力提升是推动人工智能技术发展的重要原动力之一，从目前人工智能产品在工业领域的应用情况来看，未来更多的智能体将逐渐走进产业领域，人工智能也将是产业领域发展的新动能。当然，人工智能落地到产业领域也需要搭建相应的应用场景，这个过程还是相对比较复杂的，相信在当前产业互联网发展的大潮下，人工智能的落地应用会进一步提速。

2、降低岗位工作难度。人工智能对于职场人最为积极的一个影响就是会降低岗位工作难度，降低岗位工作难度的同时，也必然会提升岗位工作效率。实际上，人工智能技术的运用，不仅会降低职场人的岗位工作难度，还会进一步拓展职场人的能力边界，使得职场人在借助于人工智能技术的情况下，成为一名“全面手”。

3、加速创新。人工智能技术的运用会进一步促进创新，这在当前产业结构升级的大背景下，具有非常实际的意义。创新是企业发展的原动力，也是企业实现绿色发展和可持续发展的重要基础。人工智能加速创新可以体现在多个方面，比如对于资源的有效管理就是比较常见的途径。

4、人工智能就是通过机器进行深度学习来工作，而这种学习过程，就是大量地识别和记忆已有的知识积累。创造性思维的来源之一是好奇心和想象力。爱因斯坦说过两句话：“我没有特殊的天赋，我只是极度好奇”、“想象力比知识更重要”。人接受的教育越多，知识积累得越多，好奇心和想象力可能相应减少，所以创造力并非随着受教育时间的增加而增加。创造性思维不仅取决于好奇心和想象力，还与价值取向有关，所以当我们讨论创新人才教育时，它不仅是一个知识和能力的问题，也是一个价值观的问题。

2022年2月，美国海军学会学报刊发了《人工智能：太脆弱而无法战斗？》（Artificial Intelligence: Too Fragile to Fight?）。文章认为，人们对于人工智能的技术优势往往过于乐观，美国一部分领导人甚至担忧不采用人工智能就会有失去军事技术竞争优势的风险。
虽然人工智能在一定条件下可以很好地支持作战人员或美国国防部的现有工作，但是人工智能仍具有持久的、关键的漏洞，如果国防应用程序要保持弹性和有效性，就必须彻底了解和充分解决这些漏洞，否则在关键作战能力中采用人工智能就会在核心要害部位招致灾难性的弱点。
1.应用现状
人工智能当前在美国海军中的应用现状
1.1 美国海军的首要任务：发展AI！
人工智能已经成为提高美国海军和美国国防部能力的技术焦点。美国海军部长卡洛斯•德尔•托罗（CarlosDel Toro）将人工智能列为革新美国海军力量的首要课题。美国海军作战部长迈克尔•吉尔戴（Michael Gilday）上将也提出：人工智能在战场能力和决策灵活性方面提供了许多有希望的突破。
1.2 人工智能漏洞：降低其系统的作战预期
AI技术的进步也伴随着巨大的风险：由于自动化（包括人工智能）具有持久的、关键的漏洞，若要应用与国防应用中，则必须彻底了解和充分解决这些漏洞，才能保持其有效性和弹性。然而，目前的人工智能系统非常脆弱——也就是说，在高强度的使用中，很容易被欺骗、损坏或容易出错。
机器学习，尤其是现代“深度学习”方法，虽然推动了人工智能的进步，但也非常容易受到欺骗和干扰。人们通常认为“人-机团队”可以解决这个问题，但是这种团队本身也存在大量问题且十分脆弱。因此，新的AI功能系统只是看起来比原有技术优越，但是其潜在的脆弱性将为作战埋下灾难性缺陷与隐患。
此外，未来应用程序中的故障模式通常是不可见的。因此，人工智技术虽然取得了重大进步，但往往没有充分认识到这些进步的局限性。导致了一种很危险的现象：冒着过度依赖技术的风险，而技术可能会大大低于预期。
1.3 美国海军领导对人工智能/人-机团队协作盲目乐观
陆军未来司令部司令和国防部技术采纳部领导迈克•默里（MikeMurray）上将在最近的一次电台采访中说：“我无法想象一个自动的目标识别系统不会比人类的记忆做得更好……假设你必须在训练抽认卡上有90%的成功率才有资格坐到炮手的位置上，那么根据你所看到的火炮类型，如果有正确的训练数据和正确的训练，我无法想象没有一个系统（一个算法）能够做得比90%更好，然后让人类决定是否正确、是否扣动扳机。”
这种说法反映出，人们对人工智能的局限性以及人类与自动化之间的协调困难缺乏想象。
AI识别的成功率只是建立在有限范围内实验所获得的数据基础之上的，现实世界中并没有一个成功的案列可以证明AI的可靠性。尤其是过去几十年，自动化在大型关键领域系统（如航空、制造和工业控制系统）中的应用存在诸多缺陷和漏洞。因此，AI在现实世界中的应用要吸取这些经验教训，而且要慎之又慎，只有在充分了解AI系统自身存在的局限性，才能更行之有效地应用AI系统。
目前关于人工智能的说法往往过于乐观。过分夸大了技术期望，人工智能并不是万能药。相反，人工智能是一套重塑问题及其解决方案的技术。人工智能在军事或国家安全问题上的可靠应用必须确定要克服的关键问题与限制因素，军方不能忽视基本的技术现实，就急于开发新技术。否则，军方可能会发现自己依赖于脆弱的工具，无法胜任实际的作战任务。
1.4 应用AI前应明其缺陷
在军事行动中，必须根据“采用新技术是否会产生未知问题，以及是否会产生比它所要解决的问题更危险的问题”这个标准来仔细评估新技术。对于大型、复杂和“棘手”的问题，“任何解决方案总比没有好”这种方式并不总是经常能行得通。相反，干预往往会产生新的问题。

2.优缺点对比
人类与人工智能目标识别的优缺点对比
2.1 人类识别的优势
人类识别和目标识别算法既不等效也不直接可比。二者以不同的方式执行不同的任务，并且必须根据不同的标准来衡量。
人类在目标识别任务中，不仅能识别目标本身，同时还能很好地识别与目标相关的周围环境。人类可以在理解目标识别这一概念的基础上，从总体上概括出目标本身及其所处环境的观察结果，并能大致评估出不确定因素，从而能更加清晰地了解所识别的目标。
因此，人类的视觉和辨别能力远比简单的目标识别抽认卡测试所能测量的要强大得多。

2.2 人工智能的目标识别
相比之下，人工智能系统的目标识别是空白的。基于视觉的自动分类系统远无法达到“识别”的程度，而只是简单地解释和重复已知的模式。这种系统不能理解选择目标的原因，也不能概括出它们编制程序要处理的具体模式。而只是通过编程、或是从数据分析中提取的结论。 如果遇到从未遇到的新场景，很可能就没有任何已知的模式适用，人工智能系统提供的则是毫无知识、毫无根据的指导。
2.3在复杂多变的现实世界中，AI很难描述扩展任务的目标识别性能
在环境变化、设备退化或蓄意逃避和欺骗的现实世界中， 单独的图像识别不能对除了目标本身以外的周围环境进行描 述 。 人类在处理图像失真（比如，相机镜头上的灰尘或雨水、视频信号中的电子噪声、不可靠通信图像中的丢失部分）方面要更胜一筹。在特定图像失真上训练的模型可以接近或超过人类在特定图像失真上 的性能， 但 AI 的这种改进只是针对训练模型有较好的表现，在识别其它非训练模型中的图像失真方面性能不佳。
2.4 人类识别与目标识别算法不具有可比性
尽管图像识别模型可以在简单的抽认卡测试中“优于”人类这一说法可能是真的，但是使用实验室数据或是在作战测试场景中，人类和算法在目标选择和识别方面的性能是等同的，正如默里将军所说，这意味着在这些任务上的性能是具有可比性的。然而这一结论不可尽信！因为每一种情况下所做的工作是不一样的，所以生成结果的可靠性也会有很大的不同，依赖原始性能可能会导致危险的情况。
图：2021年12月，波音公司的MQ-25型无人飞机在美国海军“乔治•H•W•布什”号航空母舰（CVN-77）的飞行甲板上正在接受指挥
3.缺陷
效果链有效性
人工智能在应用中的缺陷
3.1 对抗中被欺骗
目前表现最好的人工智能方法是基于深度神经网络机器学习，在简单的抽认卡资格测试中，人工智能的性能似乎超过了人类。然而，这种性能的代价很高：这些模型会过度学习评估标准的细节，而不是适用于超越测试用例以外的一般规则。
一个特别值得注意的例子是“对抗性例子”的问题，即由对手设计的尽可能混淆技术的情 况。 一些研究人员指出， AI 的主要显著特征之一就是 AI 在对抗中易被对方采用的混淆技术欺骗。 为了提高人工智 能的有效性，军方必须意识到欺骗可能导致不当行为的程度，并建立相应的理论和周围系统，以便人工智能支持的决策即使在敌人试图影响他们时也能保持稳健。
3.2 决策错误
人们可能会认为，让人类参与到AI系统的决策过程中就可以解决AI本身的漏洞。也就是说，AI系统向人类推荐决策建议，或者AI系统在人类严格监督下进行决策，这样人类就可以控制AI系统决策结果。
不幸的是，人-机团队也经常被证明是脆弱的。因为人们对于自动化的状态是否可信，以及自动化建议采取的行动是否适当会感到不确定。
1988年7月，美国“文森斯”号（CG-49）号意外击落了一架从阿巴斯班达尔国际机场起飞的伊朗民航客机，原因是该舰的宙斯盾系统曾为这架民航客机分配过一个跟踪标识符，但是这个跟踪标识符后来又分配给一架对方战斗机，AI系统根据这个跟踪标识符将迎面驶来的飞机描述为对方战斗机，人类操作员根据这一描述也认为这是对方战斗机，因此决定下令向这架飞机开火。尽管自动化水平已经有所提高，但如今人-机团队的脆弱性已经导致了最近几起高度自动化汽车（比如特斯拉）的撞毁事故、2017年美国海军“约翰•S•麦凯恩”号驱逐舰（DDG-56）海上相撞事故，以及2009年法航447航班在大西洋上空失事事故。
这凸显了人与机器之间的模式混淆问题，尤其是当信息在复杂系统中传递或呈现出糟糕的人为因素时，这种问题可能会加剧。另一个相关的问题是自动化的依赖，人类无法找出与机器解决方案相矛盾的信息。评估人-机团队在这两种情况下中的性能是至关重要的——无论目标是提高平均性能还是在特定困难情况下的性能。
3.3 判断被质疑
有人可能会争论说，高整体性能或特定应用程序的操作认证可以消除这些担忧。但这也是一种过于简化的观点。再次想象一下默里将军提出的目标场景：假设系统有98%的准确率，但训练有素的人在相同的测试场景中只有88%的准确率。对于战场上真正的作战人员来说，当子弹和导弹飞来飞去，命悬一线时，作战人员是会质疑系统的判断，还是会直接扣动扳机？在危险紧急的情况下，作战人员会因为AI系统的优势而选择相信AI系统具有更好的性能吗？
图：一名作战专家在美国海军“约翰•S•麦凯恩”号驱逐舰（DDG-56）上的作战信息中心监测水面联系
4.军事应用悖论
效果链有效性
自动化军事应用上的悖论
4.1 过度依赖人工智能将会使人类作战人员遭受“技能退化”
随着任务的自动化并远离日常实践，人类作战人员将遭受所谓的“技能退化”。因此，默里将军假想的坦克系统作战人员，虽然他们能“发现”系统的错误，但是他们并没有被授权这样做，他们被要求必须在系统的帮助下执行任务。例如，这就像普通人使用智能手机中的全球定位系统进行导航一样，在使用全球定位系统以前，普通人自己寻路的技能本是家常便饭，但是全球定位系统进行导航后，普通人自己寻路的能力越来越差。这种过度依赖AI系统的现象同样也会影响到飞行员、舰桥观察团队等作战人员的专业技能。
4.2 人-机团队的影响力
尽管人-机团队很脆弱，但是只要每个部分都分配了正确的功能，并提供足够的支持，可以大大超越人类或机器。以“半电子化国际象棋”为例，人类棋手在选择走法时使用计算机辅助决策，即使很弱的棋手在没有帮助的情况下也能达到一个超越世界顶级象棋大师和世界顶级电脑象棋程序的水平。因此，人机一体化和关注与自动化相关的流程可能远比人类技能或智力更有影响力。
4.3 人工智能在军事上“不可独立”！
军方绝不能将人工智能应用作为“独立人工智能”。相反，人工智能只能是人类智力和组织能力的延伸。人工智能不是一个独立的代理，而是一个更为强大的工具，其应用于现有作战任务的特定方面。
5.多传感器应用
效果链有效性
多传感器被寄希望用于解决人工智能的漏洞
5.1 多传感器感知提升AI能力
如果单独一个系统是脆弱的，那么一个融合多种传感器的系统性能会更好吗？
多传感器数据输入就是指对基于视觉传感器的系统进行逻辑拓展（比如增加电磁频谱、音频、态势感知等传感器系统），从而可以增强AI系统可靠地发现、定位、跟踪和瞄准的能力，美国海军目前正在通过“红龙”演习来评估这种方法的有效性。利用不同领域的传感器收集不同方面的信息，就像人类利用多个感官获取周围信息一样。当一个人听到的（听觉传感器）与看到的（视觉传感器）不一样时，就会引起这个人的怀疑和重新审查，从而就有可能发现潜在发生的欺骗行为。同理，基于多传感器感知的AI系统也可以通过这种方式发现可能存在的欺骗行为。
5.2 最佳权衡仍需探索
然而，这种方法是否提高了对抗人工智能系统敌对控制的鲁棒性，仍是一个悬而未决的问题。每个传感器的数据输入到一个自动化工具中仍然受相同的对抗技术影响。采用多传感器会增加AI系统的复杂性，而这种复杂性则需要在以下两方面做出一种权衡。
一方面，多传感器使对手在欺骗系统方面的挑战变得复杂。另一方面，在一个模型中增加输入元素的数量和特征的复杂性也会导致在数学上不可避免地增加敌对控制的可能性（因为可能的欺骗方法的数量比有效输入的数量增加得更快）。需要更多的研究来找到最佳的权衡。然而，向多领域感知的转变当然不能排除欺骗或任何特定途径的可能性。

6.需注意的原则
效果链有效性
美国海军继续推进人工智能应用需要考虑的原则
尽管有上述讨论，但不可否认的是，美国海军和更广泛的美国国防部应用迫切需要推进人工智能。然而，作战人员必须睁大眼睛，他们必须在何时、何地以及如何使用这些技术方面极其审慎。为了支持这种谨慎，他们应该考虑以下3个原则，以便在美国国防部应用中明智地和负责任地部署人工智能系统：
实际应用AI系统需要强有力的证据表明其有效性。 因为如果缺乏强有力的证据，人们就会怀疑这些系统的优势是否和报道的一样好。AI系统有可能在特定的训练数据集、环境、测试条件和假设下表现出较好的性能，但是当这些条件都发生变化时，所获得的实验结果有可能会有很大不同，所以很难将有限条件下的实验结果实际地转化为满足作战需求的现实应用。
部署人工智能系统必须具备足够的技术和社会技术安全网。克服环境和敌方的干扰是困难的、尚未解决的问题。因为人工智能是基于模式（编程或从数据中提取）进行作战的，所以当这些模式不成立时，其作战能力就会受到内在限制。
人-机团队必须作为一个系统整体进行测试。 人类和机器擅长处理不同部分。分配功能和组合这些能力不仅不简单，而且常常违反直觉。需要对整个系统进行仔细评估，以支持任何关于应用程序的可信度或适用性的主张。
目前，人工智能最有效的应用场景是：解决范围有限的、清晰仔细定义的问题，并确实可以很好地支持作战人员或美国国防部的现有工作。美国领导人也警告说，在当今世界如果美国不采用最新技术，那么美国就会有失去军事技术竞争优势的风险，而眼下的当务之急是： 美国海军领导人必须要彻底了解和充分解决AI系统中的漏洞，这样在关键作战能力中应用AI系统，就不会在核心要害部位招致灾难性的弱点。
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转自丨学术plus
作者丨宸熙
编辑丨郑实

研究所简介
国际技术经济研究所（IITE）成立于1985年11月，是隶属于国务院发展研究中心的非营利性研究机构，主要职能是研究我国经济、科技社会发展中的重大政策性、战略性、前瞻性问题，跟踪和分析世界科技、经济发展态势，为中央和有关部委提供决策咨询服务。“全球技术地图”为国际技术经济研究所官方微信账号，致力于向公众传递前沿技术资讯和科技创新洞见。

地址：北京市海淀区小南庄20号楼A座
电话：010-82635522
微信：iite_er

近年来我国人工智能产业呈现出了蓬勃发展的良好态势。一是部分关键应用技术特别是图像识别、语音识别等技术，处于全球相对领先的水平，人工智能论文总量和高倍引用的论文数量，也处在第一梯队，据全球相对前列。二是产业整体实力显著增强。全国人工智能产业超过一千家，覆盖技术平台、产品应用等多环节，已经形成了比较完备的产业链。京津冀、长三角、珠三角等地区的人工智能产业急剧发展的格局已经初步形成。三是与行业融合应用不断深入。人工智能凭借其强大的赋能性，正在成为促进传统行业转型升级的重要驱动力量，各领域智能的新技术、新模式、新业态不断涌现，辐射溢出的效应也在持续增强，人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名，许多相关的.top域名已经被注册。但也要看到，在快速发展过程当中，我国人工智能的基础技术，还有较大欠缺，能够真正创造商业价值的还比较少。传统行业与人工智能的融合还存在较高门槛，有数据显示，今年人工智能领域投融资比前两年特别是跟去年相比，也有比较大幅度的下调。
中国人工智能应用具有领域广、渗透深的特点，在产业化方面具有独特优势，但也面临巨大挑战，尤其是在基础理论和算法方面，原始创新能力不足，在高端芯片、关键部件等方面基础薄弱，高水平人才也不足。随着全球人工智能加速发展，各国在认知智能、机器学习、智能芯片等方面将不断取得突破。

人工智能行业主要上市公司：目前国内人工智能行业的上市公司主要有百度百度(BAIDU)、腾讯(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大讯飞(002230)等。

本文核心数据：中国企业AI应用实施中遇到的阻碍情况TOP 5,人工智能各技术方向岗位人才供需比,开设“人工智能”本科专业学校数量,全国首批建设“人工智能”(080717T)本科新专业高校名单,中国龙头企业与高校合作或共建人工智能学院汇总

1、 AI专业人才成为企业应用实施中最主要的问题

专业人才为企业探索AI应用中遇到的主要障碍。从对于中国企业的调查来看，企业认为推进人工智能的探索应用中遇到的最主要的障碍是AI专业人才的缺乏，占比高达51.2%，其次是高质量的数据资源，占比达到48.8%。

同时，根据工信部发布的数据显示，人工智能不同技术方向岗位的人才供需比均低于0.4，说明该技术方向的人才供应严重不足。从细分行业来看，智能语音和计算机视觉的岗位人才供需比分别为0.08、0.09，相关人才极度稀缺。

岗位人才供需比=意向进入岗位的人才数量/岗位数量。

2、 国家开始重视人工智能人才培养

近年来我国人工智能学科和专业加快推进，多层次人工智能人才培养体系逐渐形成。2018年4月，教育部发布的《高等学校人工智能创新行动计划》提出，到2020年建立50家人工智能学院、研究院或交叉研究中心。

2019年，新增人工智能专业的高校达到了180所，也是2019年度新增备案专业数量较多的学科。2020年，包括清华大学、北京语言大学、华北电力大学等在内的130所高校增设人工智能专业。

2019年，教育部印发了《教育部关于公布2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》，全国共有35所高校获首批建设“人工智能”本科专业资格。

除了增加人工智能专业的学校数量外，中国人工智能的龙头公司也开始与高校合作共建人工智能学院。我国人工智能领域的龙头企业也纷纷与顶尖高校(独立或联合)联合成立了人工智能学院或重点实验室，旨在培养未来人工智能人才。其中，科大讯飞与西南政法大学、重庆邮电大学、南宁学院等大学展开合作;腾讯则与深圳大学、辽宁工程技术大学等院校展开合作。

以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

人工智能是未来的发展方向，是科技进步的具体表现，是社会发展的必然趋势。人工智能能够给我们在日常工作和日常生活中带来很多方便，能够提高我们的工作效率，所以说人工智能是很好的。

很多人还搞不清大数据和人工智能的关系。

这里引用马化腾在清华大学洞见论坛上说过话：

未来所有企业形态都是在云端用人工智能处理大数据。

未来我们（腾讯）会继续大力投入的：

第一是AI，第二是云计算，第三是大数据。过去把用电量作为衡量一个工业社会发展的指标。未来，用云量也会成为衡量数字经济发展的重要指标。大数据就更不用说了，一切有云，有AI的地方都必须涉及大数据，这毫无疑问是未来的方向。

人工智能的基础是是算法、算力和海量数据，核心技术包括：

计算机视觉（Computer Vision）、知识图谱（Knowledge Graph）、机器学习（Machine Learning）、自然语言处理（Natural Language Processing,NLP）、人机交互技术（Human-Computer Interaction Techniques）、语音识别（Automatic Speech Recognition）等等。

大数据的核心很简单：只要你拥有足够多的数据，你就拥有了预见未来的能力。

人工智能与大数据一个主要的区别是大数据是需要在数据变得有用之前进行清理、结构化和集成的原始输入，而人工智能则是输出，即处理数据产生的智能。这使得两者有着本质上的不同。
人工智能是一种计算形式，它允许机器执行认知功能，例如对输入起作用或作出反应，类似于人类的做法。传统的计算应用程序也会对数据做出反应，但反应和响应都必须采用人工编码。如果出现任何类型的差错，就像意外的结果一样，应用程序无法做出反应。而人工智能系统不断改变它们的行为，以适应调查结果的变化并修改它们的反应。
支持人工智能的机器旨在分析和解释数据，然后根据这些解释解决问题。通过机器学习，计算机会学习一次如何对某个结果采取行动或做出反应，并在未来知道采取相同的行动。
大数据是一种传统计算。它不会根据结果采取行动，而只是寻找结果。它定义了非常大的数据集，但也可以是极其多样的数据。在大数据集中，可以存在结构化数据，如关系数据库中的事务数据，以及结构化或非结构化数据，例如图像、电子邮件数据、传感器数据等。
它们在使用上也有差异。大数据主要是为了获得洞察力，例如Netflix网站可以根据人们观看的内容了解电影或电视节目，并向观众推荐哪些内容。因为它考虑了客户的习惯以及他们喜欢的内容，推断出客户可能会有同样的感觉。
人工智能是关于决策和学习做出更好的决定。无论是自我调整软件、自动驾驶汽车还是检查医学样本，人工智能都会在人类之前完成相同的任务，但速度更快，错误更少。

人工智能是指计算机系统具备的能力，该能力可以履行原本只有依靠人类智慧才能完成的复杂任务。硬件体系能力的不足加上发展道路上曾经出现偏差，以及算法的缺陷，使得人工智能技术的发展在上世纪80—90年代曾经一度低迷。近年来，成本低廉的大规模并行计算、大数据、深度学习算法、人脑芯片4大催化剂的齐备，导致人工智能的发展出现了向上的拐点。
　　人工智能和大数据的区别_大数据人工智能哪个好
　　什么是大数据
　　大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
　　对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
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　　人工智能和大数据的区别
　　大数据相当于人的大脑从小学到大学记忆和存储的海量知识，这些知识只有通过消化，吸收、再造才能创造出更大的价值。
　　人工智能打个比喻为一个人吸收了人类大量的知识，不断的深度学习、进化成为一方高人。人工智能离不开大数据，更是基于云计算平台完成深度学习进化。
　　人工智能是基于大数据的支持和采集，运用于人工设定的特定性能和运算方式来实现的，大数据是不断采集、沉淀、分类等数据积累。
　　与以前的众多数据分析技术相比，人工智能技术立足于神经网络，同时发展出多层神经网络，从而可以进行深度机器学习。与以外传统的算法相比，这一算法并无多余的假设前提（比如线性建模需要假设数据之间的线性关系），而是完全利用输入的数据自行模拟和构建相应的模型结构。这一算法特点决定了它是更为灵活的、且可以根据不同的训练数据而拥有自优化的能力。
　　但这一显著的优点带来的便是显著增加的运算量。在计算机运算能力取得突破以前，这样的算法几乎没有实际应用的价值。大概十几年前，我们尝试用神经网络运算一组并不海量的数据，整整等待三天都不一定会有结果。但今天的情况却大大不同了。高速并行运算、海量数据、更优化的算法共同促成了人工智能发展的突破。这一突破，如果我们在三十年以后回头来看，将会是不弱于互联网对人类产生深远影响的另一项技术，它所释放的力量将再次彻底改变我们的生活。

数据每天都在产生，各行各业都有，数据量也是相当之大，但如何整合数据，清洗数据，然后实现数据价值，这才是当今大数据行业的研究重点。

人工智能就是大数据应用的体现。

人工智能AI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。

人工智能其实就是大数据、云计算的应用场景。

人工智能和大数据的正确组合

随着数据的生产和存储量呈指数级增长，人们将开始看到人工智能系统的适应和改进。

虽然人工智能从业者可能对数据量有合理的处理，但大数据环境中的变化速度仍然是某些人工智能应用程序的重要问题。

数据准确性是另一个越来越重要的问题，特别是对于分类方法和其他无监督的人工智能方法。数据是必须建立任何技术(尤其是人工智能)的基础。错误的数据基础(例如使用包含偏差或被错误操作的数据)通常会导致错误的技术方法产生错误的见解，而且可以通过压力以消极的方式得到强化。

• 人工智能

  （计算机科学的一个分支）

  锁定

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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。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、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。

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。[1] 2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”

• 大数据

  （IT行业术语）

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大数据（big data）是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。[1] 

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》[2] 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。[3] 

了解大数据与人工智能的区别与联系，首先我们从认知和理解大数据和人工智能的概念开始。
1、大数据
大数据是物联网、Web系统和信息系统发展的综合结果，其中物联网的影响最大，所以大数据也可以说是物联网发展的必然结果。大数据相关的技术紧紧围绕数据展开，包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等等。目前，大数据的价值主要体现在分析和应用上，比如大数据场景分析等。
2、人工智能
人工智能是典型的交叉学科，研究的内容集中在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、自动推理和知识表示等六大方向，目前机器学习的应用范围还是比较广泛的，比如自动驾驶、智慧医疗等领域都有广泛的应用。人工智能的核心在于“思考”和“决策”，如何进行合理的思考和合理的行动是目前人工智能研究的主流方向。
3、大数据与人工智能
大数据和人工智能虽然关注点并不相同，但是却有密切的联系，一方面人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础，另一方面大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作，比如机器学习就是数据分析的常用方式。在大数据价值的两个主要体现当中，数据应用的主要渠道之一就是智能体（人工智能产品），为智能体提供的数据量越大，智能体运行的效果就会越好，因为智能体通常需要大量的数据进行“训练”和“验证”，从而保障运行的可靠性和稳定性。
目前大数据相关技术已经趋于成熟，相关的理论体系已经逐步完善，而人工智能尚处在行业发展的初期，理论体系依然有巨大的发展空间。从学习的角度来说，如果从大数据开始学习是个不错的选择，从大数据过渡到人工智能也会相对比较容易。总的来说，两个技术之间并不存在孰优孰劣的问题，发展空间都非常大。