京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
现在是人工智能的时代。在这个时代中处处充满了机遇,我们在人工智能的大时代下也享受到了人工智能提供的方便。当然,人工智能不仅给我们带来了很多的技术,还给我们带来了希望和向往。那么除了这些,人工智能还给我们带来什么呢?下面我们就给大家介绍一下这个内容。
我们把眼光放在四十年前,40年前是个人电脑的时代,20年前是互联网的时代,10年前是移动互联网的时代,那么接下来就是人工智能的时代了。各个国家将人工智能提升到国家战略上,各大科技巨头公司也将AI提升到优先的战略层面上,在这方面的创业公司涌现。种种迹象表明,人工智能的时代真的来了。
很多人考虑着用人工智能创业,如果使用人工智能创业的话,还是要在商业化层面考虑。人工智能商业化大致分为三个阶段。第一阶段人工智能率先在那些在线化高的行业开始应用,在数据段、媒体端实现自动化,也就是拥有高质量线上大数据的行业会最早进入人工智能时代,如金融;第二阶段是随着感知技术、传感器和机器人技术的发展,人工智能延伸到实体世界,工业机器人、仓储机器人等会在这个阶段实现大范围普及;第三阶段就是人工智能延伸到个人场景,全面自动化的时代到来。人工智能时代的创业会不同以往,李开复老师认为人工智能创业需要五大基石。一是清晰的领域界限,以深度学习为代表的人工智能算法最善于解决的。第二是闭环的、自动标注的数据,收集数据,才能用数据训练模型,用模型提高性能。第三是千万级的数据量,这样深度学习才能受到足够的训练。第四是超大规模的计算能力,还是为了满足深度学习的训练。第五是顶尖的人工智能科学家,这也许是最难的一个,当前这方面的人才相当稀缺。
与此同时,人工智能产业发展也面临着很多的挑战,比如前沿科研与产业实践尚未紧密衔接、人才缺口大、人才结构失衡,以及创业难度高。所以这在某种程度上限制了人工智能的发展。希望我们人类的杰出者可以好好在未来解决并完善这些问题,这也将是我们整个人类莫大的福祉。
通过这篇文章想必我们已经知道了人工智能给我们带来了什么了吧?我们在发展人工智能的时候,既要怀抱感恩的心去享有目前所拥有的一切,也得为人类的科技发展做出自己的微薄贡献,这样我们人类才能够更好地驾驭人工智能。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性,决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具,为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26