盡管我們可以根據(jù)現(xiàn)有的情況進行推測，但是很難預測人工智能還將顛覆多少個行業(yè)。 2013年，牛津大學馬丁學院的一項研究表明，在未來20年里，美國有47%的工作將受到自動 化的影響。作者預測，人工智能的發(fā)展將經(jīng)歷兩個大的“浪潮”。作者們寫道：“在一次浪 潮中，運輸和物流業(yè)的大部分工人、大量的行政工作人員和生產(chǎn)領域的勞動者可能會被計算 機取代?！痹诘诙卫顺敝校猩婕笆种胳`巧度、反饋、觀察和有限空間內(nèi)工作的任務都 將受到人工智能的影響。人工智能行業(yè)就像是出身高貴，知書達理，外表光鮮靚麗，如花似玉的大家閨秀。安徽學人工智能零基礎
美國克利夫蘭市的議會向 市民發(fā)放帶有無線電標簽的垃圾箱。幸虧有了這項技術，城市清潔工們能夠辨別市民是否已 經(jīng)將他們的垃圾和可回收物放在門外等待回收。這樣一來，克利夫蘭市取消了10條垃圾回收 路線，進而將運營成本降低了13%。盡管這次是實現(xiàn)效率的凈增長，但收垃圾次數(shù)的減少意 味著不再需要那么多的垃圾工了。 就人工智能對就業(yè)的影響而言，意想不到的轉(zhuǎn)變發(fā)生在那些不需要體力勞動的白領工 作中。如今機器的任務是執(zhí)行認知勞動而不是參與認知勞動，在認知勞動中，機器將取代我 們的大腦，而非我們的身體。神經(jīng)網(wǎng)絡創(chuàng)造者之一的沃倫·麥卡洛克早在1948年就預測了這一 發(fā)展。甘肅人工智能零基礎入門書籍推薦越來越多世界各國的人才都聚集到人工智能領域，一起修建一座人工智能的"通天塔"。
歐 盟針對谷歌的“被遺忘權”這樣的判例表明了法律仍在適應數(shù)字化新技術。在某種情況下， 數(shù)據(jù)所有權的問題一定會經(jīng)歷詳細審查。讓我們回到音樂取樣的例子中，早些時候，有很多 違法取樣的事件發(fā)生。后來，技術成為主流音樂的一部分，藝術家們突然發(fā)現(xiàn)自己因版權侵 權面臨著數(shù)百萬美元的罰款。同樣，人工智能帶來的就業(yè)方式轉(zhuǎn)變使土耳其機器人從事的這 樣的工作更加普遍，我們?nèi)孕杼接戲?qū)動人工智能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)到底歸誰所有。如果以正確的方 式實施，這不僅能幫助個人，而且能夠幫助企業(yè)。
暫且不考慮青年失業(yè)的問題，如今很少有人想要恢復兒童煙囪清潔工這一職業(yè)。技術的 發(fā)展使我們用智能電力清掃刷代替人力來完成這項任務，更重要的是，目前天然氣和電力已 經(jīng)取代了煤和木頭，成為我們主要的取暖方式。盡管這會使很多人失業(yè)，但不得不說，這類 技術性失業(yè)產(chǎn)生的影響是積極的。這并不是什么新鮮事。1891年在維多利亞全盛時期的英國 作家奧斯卡·王爾德（Oscar Wilde）寫道：“所有非智能的、單調(diào)無聊的、處理可怕事物的以 及令人不快的工作都應當由機器來完成。未來的世界將依靠機器完成這些工作?！比斯ぶ悄芎蜕疃葘W習是一個開放且快速發(fā)展的領域。
在科技高速發(fā)展的現(xiàn)在，人工智能是一個很酷很潮的字眼，幾乎每天都出現(xiàn)在科技媒體中，人工智能應用案例應接不暇：人工智能寫稿取代編輯、人工智能醫(yī)療診斷取代醫(yī)生、人工智能定投取代基金經(jīng)理人、人工智能機器人取代銀行大堂經(jīng)理、人工智能自學習策略取代產(chǎn)品經(jīng)理。很多人認為學習人工智能知識門檻較高、學習難度較大，便只好望而卻步。實際上，入門人工智能并不難，對于初學者來說，可以根據(jù)自己的發(fā)展規(guī)劃來制定學習路線，如果未來要從事行業(yè)領域內(nèi)的人工智能技術開發(fā)，可以分別學習編程語言和人工智能平臺知識，然后通過實踐來提升開發(fā)能力。人工智能是否能發(fā)展出自我意識？貴州人工智能零基礎如何自學入門
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我從Tensorflow轉(zhuǎn)到Pytorch后馬上就覺得愛不釋手，不像Tensorflow加入了很多Google自己的設計，學習曲線有些陡。其實選擇學習Tensorflow還是Pytorch不應該成為一個問題，作為人工智能工程師也不能受限于某種框架，因為你無法選擇你以后得公司使用何種框架，也不能限制你要學習的github的代碼使用何種框架，而且不同框架本質(zhì)都是類似的。當然不建議學習一些小眾的框架，例如MXNet，除非你有特殊的需求。說到深度學習框架，有必要提一下國產(chǎn)開源框架，例如百度的PaddlePaddle和曠視的MegEngine，特別是2020年國產(chǎn)開源框架陣營又迅速擴大，這是值得高興的事情，特別是在當前的國際形勢下，隨時存在國外框架不允許我們使用的情況，國產(chǎn)框架讓我們不會被人"卡脖子"。這里也祝國產(chǎn)框架越做越好！學習國產(chǎn)框架的一個額外好處是可以得到算力，這對于算力不足的學習者非常有用。建議國產(chǎn)框架學習Pytorch簡潔的Pythonic風格，不要增加不必要的差別，來顯示與眾不同。這方面我覺得MegEngine和Pytorch的相似度非常高，這樣框架遷移基本無壓力。人工智能從誕生已經(jīng)發(fā)展了近百年，包括不同的方法和派別。深度學習無疑已經(jīng)是這一波人工智能浪潮。安徽學人工智能零基礎
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