其实nature 人工智能 文章的问题并不复杂，但是又很多的朋友都不太了解nature 人工智能子刊，因此呢，今天小编就来为大家分享nature 人工智能 文章的一些知识，希望可以帮助到大家，下面我们一起来看看这个问题的分析吧！
本文目录
- 国内的科研工作者在《Science》《Nature》这种级别的期刊上发表文章有多难？发表了意味着什么？
- AI下棋已经无敌了，却还会把乌龟错认成步枪，有什么工作是人工智能做不了的？
- 中国20年以后还需要人工作吗？人工智能、机器人、无人驾驶，你们觉得能实现吗？
- 大数据和人工智能有什么关联？
国内的科研工作者在《Science》《Nature》这种级别的期刊上发表文章有多难？发表了意味着什么？
有一个科研工作者曾经对我说过，作为一个华人，如果你能在《Science》《Nature》这种期刊发表一篇文章，那么你可以在你所从事的细分领域在国内横着走。这句话，也许不能回答在这两个期刊上发表了文章后的意义。但这个问题的答案，我想先从两个角度展开——无论在中国多顶尖的研究，其论文必须首先发表在国外期刊才显得有分量，为什么？
其实这个问题，是个老问题，因为想给题主提供答案，才把这个问题拿过来，旁证一下。
其原因，一个是现代科学的发展，基本发端于西方，几百年来西方科学在全球也一直占据着主导地位。像《科学》、《自然》、《细胞》、《柳叶刀》等，全球有影响力的杂志期刊都在西方，而全球一流的科学家也都在西方，包括评判科学发展的评价体系也是由西方提出并打造出来的。
科学是同行评价体系，如果一个顶尖的研究脱离了同行的评价体系，其成果和地位就很难在业界认可。
而中文期刊的论文或文献，因为大多数国外科学家都不懂中文，中文也不是国际通用语言，所以中文文献在全球的影响因子很小，即使把科研成果发表在国内的顶级期刊上，也很难引起全球科学评审体系的关注和影响。
所以，我国科研考核模式都是以在国际知名期刊发表论文以及获得的影响因子，作为考核指标，也是比较客观公正。
一项统计研究，告诉你能不能在《Science》《Nature》发表文章一项统计研究，通过文献统计分析，得出能在国际顶级期刊杂志能发表论文的已经形成了“阶级固化：。
2018年，PNAS发表了一一项研究，来说明科研期刊中的“chaperoneeffect”，直译为伴侣效应，但其潜台词是科研界的“阶级固化”。
在PNAS发表的这篇文章中，研究者收集了1960年到2012年间在386个科学期刊上发表的610万论文的作者信息，按照学科分为了数学，物理学，化学，医学，生物学和跨学科期刊，其中Nature，Science及PNAS被作为跨学科综合期刊的顶级刊物单独列出。
然后，文章认为，能否在国际期刊尤其是顶级国际期刊，包括Nature，Science这些杂志发表，起决定作用的应该是实验室负责人，在中国可以还包括课题负责人，英文简写为PI。
研究者分析了收集到的610万篇论文的属于PI通讯作者，因为这些论文的最为PI的通讯作者，其国际地位、曾经发布的国际论文的影响因子，简单说PI在能够发表顶级期刊的”阶级固化“中的层级，决定了你的论文能否或有多难在Nature，Science上出现。
研究者公布了这些PI的属性，并将这些实验室负责人或课题负责人分为了三类：
第一类新秀类PI，他们既没有以第一作者也没有以通讯作者在这些期刊上发表过文章；
第二类是资深类PI，即这类PI之前曾有以通讯作者在该期刊发表过文章；
第三类是传承类PI，即这类之前在该期刊以第一作者发表过文章，却是首次以通讯作者发表文章。
所以，能否让你的论文在Nature，Science上发表，按照这项研究的结果分析，你的实验室负责人或课题负责人，应该曾经以第一作者的身份（那个时候，他的导师或者前实验室负责人应该是当篇论文的通讯作者，一次类推）发表过论文，如今他作为课题负责人，让自己的学生或下属发表，这次PI作为通讯作者了。
如果你有这个机会，在这个平台，你的论文至少比其他人要容易——得多。
然而，这个研究的结果还显示，近年来，新秀类PI的文献越来越少，而资深和传承却在不断上升，这点在医学界尤甚。
这个结果再次验证了国际科学顶级期刊发表论文的”阶级固化“效应已经产生。
作为新人，想发表在Nature，Science上更难了。
所以，作为一个新人，要想在Nature，Science上发表文章，就要成为在Nature，Science上发表过文章的PI。
而这类PI，通常在国内也是站在细分研究领域的顶端，或者早就是科学院院士、工程院院士了。
这样的人，少之又少。
你说，你想在Nature，Science上发表文章，难吗？
自然，如果真的发表了，那你也可以凭着名号，在国内横着走。
SCI论文发表在SCI上的价值说到论文，任何同学都知道SCI，但千万不要小白同学把SCI论文和Science杂志的缩写混为一谈了，不懂可以不说，但别闹出笑话。
SCI论文，是指被SCI（ScientificCitationIndex），即科学引文索引所收录的SCI期刊上刊登的学术期刊论文。
发表SCI论文并不难，现在的SCI论文权重越来越低，因为这个领域也是一个产业，也存在着不入流的SCI，收钱就给发的SCI，成为科学领域论文发表的灌水区重灾区。
在资金充裕的前提下，发普通SCI并不困难，掌握了科研技巧，够勤奋的话，批量快速发文章也不困难。
我想人工智能领域估计也能开发出一个只能生产SCI不同等级的论文智能机器人。
但是，发表在四大顶级期刊《自然》《科学》《细胞》《柳叶刀》上的论文，无论SCI级别，都是大牛。
最后给个结论——
要想在Nature，Science在发文，找一个做过Nature，Science杂志论文的通讯作者PI很重要.感谢题主邀请回答.
AI下棋已经无敌了，却还会把乌龟错认成步枪，有什么工作是人工智能做不了的？
据国外媒体报道，谷歌决定为有争议的美国国防部军事试验项目ProjectMaven提供人工智能的帮助，这也许表明，AI技术将会或许正在被用于军事服务。在如今众多的手机把AI功能作为主要卖点的背景下，谷歌这一举动也是非常让人吃惊了。
该项目主要是为了提升无人机的拍摄视频的分析功能，这一举动迅速引起了许多人的不满，为此，将近4000名谷歌的职工签署了一份内部请愿书，希望公司解除与五角大楼的合同关系。但是估计作用不大，因为军方已经获取了核心技术，即使终止合作也不会有太大影响。
员工的心情十分沮丧，已经连续有十几名员工进行了辞职，他们对于AI技术作用到军事方面非常不满，他们认为谷歌根本不应该参与军事项目。
与此同时，机器人武装控制国际组织认为AI技术渗透到各种领域无可避免，由于AI功能的完善和高效率性，AI会迅速普及。但是对于大众担心的AI会不会代替人类或者危害人类，并没有给出完美的回答。
这次事件是否会对谷歌产生影响则还有待观察。对于一家公司来说失去人才不算是一个小问题，特别是当职工们因一个引人注目的项目选择辞职，这就真的值得注意了。
大家对于AI进入我们的生活有什么看法呢？
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中国20年以后还需要人工作吗？人工智能、机器人、无人驾驶，你们觉得能实现吗？
再次感谢楼主的热情邀请，让我在今日头条上发表我个人观点与看法，让更多友友们与我互动互助，共同学习与进步！
中国己有上下五千年悠久历史，在此其间也留下了许多丰功伟迹。在岁月这条长江中磨炼了日月精华。我们的文明直接影响世界。由其到了唐朝，西方各国派使臣到我长安与我国建交，学习历法.天文.种养植和各种制造…………。然后把这先进的文化传送回本国，从而大大提高了效益，使的国家与人们大大改善了生活，国富民安一片欣欣向荣的景象！
我国是以农业为主的一个国家，而且人口数量之大，在当后世界上是数一数二的人口大国。据国家统计我国己有达到十四亿人了，吃喝住行方方面面都还不太理想，和发达国家相比还有一定距离，有些数据我们在世界上能排在前列，可一人均就达不到世界人均值了。所以我们发奋图强，努力打造一个科技强国与军事强国！永远屹立在东方！
在现在这科技时代，谁没有先进的技术谁就落后。在党中央的大力支持下，力争世界强国。培养了一批又一批先进人才，进军科技领域，在航天.航空.智能化.大数据.通讯…………各方面取得新的突破和优异的成绩！
虽然在一些领域里实现智能与机械化，减少了很多人工，使的工人们很惊慌，以后是不是就不用人工了，那我们的生活怎么维持啊。这一点请大家放心，我们是社会主义国家，以人为本，视民为家。国家也会想到这一点，只是在一些有危险性的行业全面执行智能机械化，减少对人类的危害和伤亡，其他方面还会以人间为主的，保障了人民的生活和发展的条件下，再去提高智能化的普及应用。中国正处在老龄化，以后的人力越来越少，OO代他们根本吃不了苦，现在去工地打工的都是七O，八O后们，以后国家的建设主力军只能依靠智能机械化，未雨先筹缪！我们先把这项技术研发成熟，用的时候顺心应手。请亲的不用担心受怕，为了祖国的繁荣昌盛加油吧！
最后请网友们多多提出宝贵意见，使我的回答更加全面，在此书同全集说声谢谢！[微笑][微笑][祈祷][祈祷][祈祷][祈祷][祈祷]
大数据和人工智能有什么关联？
第一层——两化融合
内容：
自动化——制造设备具备一定自动化能力，可实时产生生产制造的过程数据。
信息化——信息化主要指企业具备信息化能力，至少已经实施如ERP、MES、APS、WMS、SCM等传统软件，
物联网——具备RIFD、环境传感器等感知元件，可产生设备物联、物料物联、环境信息等。
作用：数据源
关键词：多源异构数据
第二层——信息通路
内容：
内部通路——打通企业内部网络数据通路，有条件可建立数据仓库或大数据中心。
外部通路——与互网联信息关联，通过爬虫或第三方数据服务获取商业舆情、用户画像等信息。
安全性——即在安全的基础上实现信息互通，尤其是内外部互通时，信息安全直接影响生产经营，甚至影响企业的竞争力。
作用：数据通道
关键词：消除信息孤岛
第三层——大数据
内容：
分布式集群——最著名的当属Hadoop生态圈，地球人都知道。
多源异构数据处理——多源是指企业需具备广泛数据来源，多源同时意味着较大数据量，传统IT架构处理千万级数据已经很困难了，要么牺牲时间要么牺牲硬件，而在大数据的分布式集群架构下，亿级数据秒处理只是入门门槛；异构是指要处理结构化数据、半结构化数据、非结构化数据，在传统的关系型数据库架构下，非结构化数据的处理采用对象存储，很难做到全文检索，而大数据架构下非结构化数据直接处理的模式多变灵活，且可与结构化数据进行关联分析。
数据运营——数据运营的概念在传统软件产品的世界中几乎是不存在的，以往软件提供特定功能，用户使用其功能。而在大数据的世界里，如果把数据比作钻石矿，大数据平台提供数据采集能力，数据就被开采；平台提供处理能力，数据矿就被提炼；平台提供配套运营体系，数据矿就变成了光彩夺目价值连城的首饰。数据运营能力决定了数据的价值，同时是不同的数据也是不同的矿藏，挖掘开采方式也不同，地貌也不同，因此配套解决方案也不应一套方法放之四海而皆准。
作用：数据探索
关键词：4个V（高速、高价值、大数据量、多样性）
第四层——人工智能
内容：
机器学习——分为有监督学习和无监督学习两种，当下最火的自然就是借AlphaGo扬名立万的深度学习领域了。
算法模型——构建数学算法模型，为企业应用场景提供支撑。可以是古老的贝叶斯，也可以是神经网络、灰度预测、随机森林等，原则就是算法为应用场景服务。
智能决策
作用：自学习能力参与决策、生产经营
关键词：自学习——只有具备自学习能力，才称得上人工智能，才具备了模拟人脑的能力，才能做我们的制造能力具备了大脑，才能称得上智能制造。
好了，文章到这里就结束啦，如果本次分享的nature 人工智能 文章和nature 人工智能子刊问题对您有所帮助，还望关注下本站哦！