大家好，关于人工智能聚集几大焦点很多朋友都还不太明白，不过没关系，因为今天小编就来为大家分享关于人工智能聚集几大焦点问题的知识点，相信应该可以解决大家的一些困惑和问题，如果碰巧可以解决您的问题，还望关注下本站哦，希望对各位有所帮助！
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人工智能得到广泛应用可能在什么时候？它以后在工业农业服务业中会扮演着什么样的角？
今年世界互联网大会上发布的《乌镇指数：全球人工智能发展报告2016》显示，中国人工智能专利申请数累计达到15745项，列世界第二；人工智能领域投资达146笔，列世界第三；融资规模超过26亿美元，列世界第二。国内很多互联网公司已将人工智能提至公司战略层面，一些技术在国际领先。
从互联网的发展历程来看，中国互联网已经走过了20多年，目前正处在一个新阶段。我想未来30年，是人类最关键、最需要重视和把握的30年。人工智能的发展将远超人们的预估。如果说，2016年是人工智能的元年，未来的15年到20年，将是人工智能的时代。到那个时候，随着技术的成熟和普及人工智能应该会被广泛应用于各个行业。
人工智能被称为人类历史上的第三次革命，工业革命将人类从体力劳动中解放出来，信息技术把全世界紧密地联系在一起，而人工智能则是要将人类从脑力劳动中解放出来。六十年来，人工智能的发展经历了曲折的过程：既有迅速发展的时期，也有在遇到一些技术瓶颈和道德伦理的质疑后走向低落的阶段。现在人工智能成为全世界关注的焦点，什么原因呢？除了近年来业内的一些热点事件，更主要的是在技术和应用上有所突破，包括大数据、云计算和神经网络等领域的全新进展，让我们迎来了“知识和数据双驱动的人工智能时代”。
人工智能在工业领域的应用：
（1）代替肉眼检查作业，实现製造检查智能化和无人化；（2）大幅改善工业机器人的作业性能，提升製造流程的自动化和无人化；（3）工业机器人异常的提前检知，从而有效避免机器故障带来的损失和影响；4）例如工业上的3D模型设计完成后，需要根据3D模型中参数，寻找可对应的现实中的零件，用于製造实际的产品；（5）PCB电路板的辅助设计。
人工智能在农业领域的应用：
人工智能在农业领域的研发及应用早在本世纪出就已经开始，这其中既有耕作、播种和采摘等智能机器人，也有智能探测土壤、探测病虫害、气候灾难预警等智能识别系统，还有在家畜养殖业中使用的禽畜智能穿戴产品。这些应用正在帮助我们提高产出、提高效率，同时减少农药和化肥的使用。主要有以下几种形式：
（1）智能图像识别：以前我们在野外看到一个不认识的花草要查阅资料才能知道是什么花草，可如今我们可以通过各种识图软件对着花草拍照扫描一下就知道了，这就是电脑图像识别技术。如今借助机器学习和深度学习，智能图像识别准确率越来越高，而应用也远远不止这些。
（2）卫星云图学习，种地不看天，看手机：通过对卫星拍摄图片，航拍图片以及农田间其他设备拍摄的照片进行智能识别和分析，人工智能的能够精确的预报天气，气候灾害，识别土壤肥力，庄家的健康状况等等。
（3）牛脸识别，智能穿戴：人工智能通过农场的摄像装置获得牛脸以及身体状况的照片，进而通过深度学习对牛的情绪和健康状况进行分析，然后帮助农场主判断出那些牛生病了，生了什么病，那些牛没有吃饱，甚至那些牛到了发情期。
（4）让物联网更有价值：除了智能穿戴还有更多的农业物联网设施，比如田间摄像头、温度湿度监控、土壤监控、无人机航拍等等。这些设施能够为农业管理提供海量的实时数据，那么如何把这些海量的数据及时的变成有价值的信息，就是人工智能要做的事情。这些数据被实时传送到云服务器上，不同类型的农业服务公司会根据不同的农业状况设置自己的算法，然后通过机器学习和深度学习把这些数据变成对农户有意义的信息，比如那里虫害超标，那里需要灌溉等等。
人工智能在服务业领域的应用：人工智能在服务行业的应用已经涉及到金融、医疗、企业服务、营销服务、法律服务等诸多领域。
浅谈人工智能中的群智能算法
群智能算法是一种新兴的演化计算技术，已成为越来越多研究者的关注焦点，它与人工生命，特别是进化策略以及遗传算法有着极为特殊的联系。
群智能理论研究领域主要有两种算法：蚁群算法和粒子群算法。蚁群算法是对蚂蚁群落食物采集过程的模拟，已成功应用于许多离散优化问题。粒子群优化算法也是起源于对简单社会系统的模拟，最初是模拟鸟群觅食的过程，但后来发现它是一种很好的优化工具
人工智能的四大关键原则
这四项原则是：合理利用；可解释；保护隐私；安全且可靠。
1.解释原则（Explanation）
解释原则要求AI系统为所有输出提供相应证据和理由，但不要求证据是正确的、信息丰富的或可理解的，只要表明AI系统能够提供解释即可。解释原则不强加任何的质量评价指标。
2.有意义原则（Meaningful）
有意义原则要求AI系统提供单个用户可理解的解释。也就说，只要一个用户可以理解AI系统所提供的解释即符合该原则，不要求解释为所有用户所理解。有意义原则允许基于不同用户群体或个人的定制化和动态解释。不同用户群体对AI系统的解释需求不同，如系统开发者与系统使用者需求不同，律师和陪审团需求不同。此外，每个人知识、经验、心理等方面存在差异导致其对AI解释的理解不同。
3.解释准确性原则（ExplanationAccuracy）
解释准确性原则要求相应解释正确反映AI系统产生输出的过程，不要求AI系统做出的判断准确。与有意义原则类似，解释准确性原则也允许用户差异性。有的用户（如专家）需要解释产生输出的算法细节，有的用户可能仅需要关键问题的解释。对算法细节要求的差异性恰恰反映了解释准确性原则与有意义原则的不同，详细解释可以加强准确性但却牺牲了部分用户的理解性。基于不同的用户群体定制化解释准确性测量指标。AI系统可以提供多类型、多层次的解释，因此解释准确性测量指标不是通用或绝对的。
4.知识局限性原则（KnowledgeLimits）
知识局限性原则要求AI系统仅可以在其所设定的条件下运行，以保证系统输出。知识局限性原则要求AI系统能识别出未经设计或批准以及响应错误的情况。知识局限性原则可以防止错误、危险、不公正的决策和输出，从而增加AI系统的可信度。AI系统有两类知识局限性，一是所需判断不属于AI系统本身设定，如鸟分类AI系统无法分类苹果，二是所需判断超越内部置信度阈值，如鸟分类AI系统无法对模糊图像上的鸟类进行归类。
AI人工智能未来如何与产业互联网相互结合？
你好，AI是趋势形成的结果，可以改变未来发展的趋势，自从有了AI出现，就已经改变了很多，也让智能得以实现。
AI可以改变生活方式，也可以改变工业，和个人发展，是的影响个人发展，如果把握好了AI那么就是把握好了下一次路线。
AI带给人们无限智能化，智能化将是未来，也是未来的大方向，未来的发展，把握好了就是非常腾达。
因智能改变生活，因智能改变所有，智能就是所向无敌，AI就是改变的引火导线，有了这个就是爆炸改变。
好了，文章到这里就结束啦，如果本次分享的人工智能聚集几大焦点和人工智能聚集几大焦点问题问题对您有所帮助，还望关注下本站哦！