人工智能的起源于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。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。

　　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、遗传编程机器人工厂、自动程序设计、航天应用、庞大的信息处理、储存与管理、执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。

这些领域因为它面临失业

智能化工厂

　　“机器换人”，这个新时代产生的词让人心情有点复杂。的确，相比于人，机器的优势是显而易见的，比如在一些劳动力密集、劳动强度高、环境特殊的行业，多半突显在流水线种类的，机器的优势更为凸显。特别是在用工紧张和资源有限的情况下，通过“机器换人”推动产业制造模式向智能高端化转变，只能说是大势所趋。

有人说：“机器换人，工业机器人将人类从繁重、危险、重复性劳动中解放出来，让人有更多的时间去做更有意义的事，这能增加人类的幸福感。”

　　不要说未来机器人代替人类工作，我们就可以不用工作，享受生活了，人在未老去之前，从来都不会不需要工作，我们应该清楚，人工作并不只在于为了生存。根据国家统计局的统计，我国具有劳动能力的人口（15岁~60岁）达到9.8亿，仅农民工就达到1.6亿，对于这些人工来说，或许，就只有2个选择：要么转行，要么升级。

无人驾驶

　　当无人驾驶技术真的推广开来，它的确解放了私家车主的双手，但或许出租车公司等大规模聘用司机的单位，会采用无人驾驶技术来实现载客服务。届时，或许大量的出租车司机，乃至专车司机会下岗。

　　汽车巨头已经展出了无人驾驶的车辆，并得到用户的好评。无人驾驶汽车进入普通百姓家，或许不是遥远的事情。沃尔沃宣布，在2017年将100辆无人驾驶车交给普通消费者，并在2020年实现零排放和零伤亡。业界乐观的估计是，在2020年，大部分汽车公司都能够推出无人驾驶汽车。据不完全统计截至 2016 年底，全国机动车保有量达 2.9 亿辆，其中汽车 1.94 亿辆；机动车驾驶人 3.6 亿人，其中汽车驾驶人超过 3.1 亿人。那么到时候司机都要去干嘛？

智能识别

　　一些靠人工审核内容的职业也会面临饭碗难保的处境，以鉴黄师为例，近期就有消息报道称：鉴黄师要失业，直播人工智能鉴黄。是什么让冷门行业的鉴黄师都会面临饭碗摇摆的风波？

　　计算机视觉技术借助深度学习的东风在很多领域展开了实际的应用，降低了人力成本，提升了运营效率。度学习对于一般的应用开发人员来说具有较高的门槛：需要大量的标记过的图片样本数据和简单易用的训练环境。利用迁移学习方式，在一个经过百万级图片训练后卷积神经网络模型基础上再次进行一个小样本训练获得一个较高精度的图片分类器，将详细介绍如何使用该云市场应用训练发布自己的图片分类服务。

机器人写稿

　　2015年媒体流露出机器人写稿，有媒体报道过：写稿机器人1秒完成处女作：流畅到人类汗颜，6天“写”200多篇的惊人速度，相信按个人能力来写保守估计很难完成。在大数据的背景下，又赋予了一些新的生命。这波人工智能热都有哪些表现，产业热：“大脑”，机器人；投资热：人工智能概念股；学术热：真脑、仿脑、电脑；八卦热：奇点恐慌。

　　知识图谱，这个对于我们描述，尤其给一个客户画像，通过他看的东西，通过他接触什么样的内容，来给他画像。过去可能是一个点评的，现在借助知识图谱，用这个给他画像，会更精确。互动媒体，听用户指挥的音乐，开放结局的互动选择，去中心化的数字媒体确权。除一些线下驻外记者之外，网上的内容机器人写稿基本可以自己完成，编辑/小编这些词可能将不复存在。

　　要保持社会持续繁荣发展，需要更多的社会创新来提供动力，我们应该投入更多的精力用于回收智力资源，这才能让我们未来的生活更美好。虽然现在来说人工智能更多是概念，而实际应用范围还是很狭窄的。

　人工智能的起源于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。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。

　　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、遗传编程机器人工厂、自动程序设计、航天应用、庞大的信息处理、储存与管理、执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。

这些领域因为它面临失业

智能化工厂

　　“机器换人”，这个新时代产生的词让人心情有点复杂。的确，相比于人，机器的优势是显而易见的，比如在一些劳动力密集、劳动强度高、环境特殊的行业，多半突显在流水线种类的，机器的优势更为凸显。特别是在用工紧张和资源有限的情况下，通过“机器换人”推动产业制造模式向智能高端化转变，只能说是大势所趋。

有人说：“机器换人，工业机器人将人类从繁重、危险、重复性劳动中解放出来，让人有更多的时间去做更有意义的事，这能增加人类的幸福感。”

　　不要说未来机器人代替人类工作，我们就可以不用工作，享受生活了，人在未老去之前，从来都不会不需要工作，我们应该清楚，人工作并不只在于为了生存。根据国家统计局的统计，我国具有劳动能力的人口（15岁~60岁）达到9.8亿，仅农民工就达到1.6亿，对于这些人工来说，或许，就只有2个选择：要么转行，要么升级。

无人驾驶

　　当无人驾驶技术真的推广开来，它的确解放了私家车主的双手，但或许出租车公司等大规模聘用司机的单位，会采用无人驾驶技术来实现载客服务。届时，或许大量的出租车司机，乃至专车司机会下岗。

　　汽车巨头已经展出了无人驾驶的车辆，并得到用户的好评。无人驾驶汽车进入普通百姓家，或许不是遥远的事情。沃尔沃宣布，在2017年将100辆无人驾驶车交给普通消费者，并在2020年实现零排放和零伤亡。业界乐观的估计是，在2020年，大部分汽车公司都能够推出无人驾驶汽车。据不完全统计截至 2016 年底，全国机动车保有量达 2.9 亿辆，其中汽车 1.94 亿辆；机动车驾驶人 3.6 亿人，其中汽车驾驶人超过 3.1 亿人。那么到时候司机都要去干嘛？

智能识别

　　一些靠人工审核内容的职业也会面临饭碗难保的处境，以鉴黄师为例，近期就有消息报道称：鉴黄师要失业，直播人工智能鉴黄。是什么让冷门行业的鉴黄师都会面临饭碗摇摆的风波？

　　计算机视觉技术借助深度学习的东风在很多领域展开了实际的应用，降低了人力成本，提升了运营效率。度学习对于一般的应用开发人员来说具有较高的门槛：需要大量的标记过的图片样本数据和简单易用的训练环境。利用迁移学习方式，在一个经过百万级图片训练后卷积神经网络模型基础上再次进行一个小样本训练获得一个较高精度的图片分类器，将详细介绍如何使用该云市场应用训练发布自己的图片分类服务。

机器人写稿

　　2015年媒体流露出机器人写稿，有媒体报道过：写稿机器人1秒完成处女作：流畅到人类汗颜，6天“写”200多篇的惊人速度，相信按个人能力来写保守估计很难完成。在大数据的背景下，又赋予了一些新的生命。这波人工智能热都有哪些表现，产业热：“大脑”，机器人；投资热：人工智能概念股；学术热：真脑、仿脑、电脑；八卦热：奇点恐慌。

　　知识图谱，这个对于我们描述，尤其给一个客户画像，通过他看的东西，通过他接触什么样的内容，来给他画像。过去可能是一个点评的，现在借助知识图谱，用这个给他画像，会更精确。互动媒体，听用户指挥的音乐，开放结局的互动选择，去中心化的数字媒体确权。除一些线下驻外记者之外，网上的内容机器人写稿基本可以自己完成，编辑/小编这些词可能将不复存在。

　　要保持社会持续繁荣发展，需要更多的社会创新来提供动力，我们应该投入更多的精力用于回收智力资源，这才能让我们未来的生活更美好。虽然现在来说人工智能更多是概念，而实际应用范围还是很狭窄的。