大家好，今天来为大家解答人工智能的未来李开复这个问题的一些问题点，包括人工智能 李开复也一样很多人还不知道，因此呢，今天就来为大家分析分析，现在让我们一起来看看吧！如果解决了您的问题，还望您关注下本站哦，谢谢~
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李开复：中国AI超越美国只需5年。这有可能吗？
我赞同李开复的观点，不是可能，而是一定。
李开复哥伦比亚大学计算机专业毕业，在卡内基梅隆大学取得博士学位。卡内基梅隆大学是AI学科的领军者，李开复作为业内人士，是对当前中美AI学科有深入了解的人，所言不虚。
根据最新统计（2018年前上半年），在全球高校计算机科学领域排名——CSranking中，AI领域，清华大学力首次登上排行榜冠军宝座，北京大学排在第二位，第三名是南洋理工大学。
这个排名既考虑论文数量，也考虑论文质量，是按照入围的论文质量评分来做排名依据。
这里的AI指的是：人工智能、计算机视觉、机器学习与数据采集、自然语言处理、网页信息检索。
除了清华北大，排在前面的还有：中国科学院大学、浙江大学和上海交大。前12名中有5所中国多学，这在以前是不可想象的。
我们再来看看CSranking排名2007年的情况，当时排行榜前面看不到中国高校，分数最高的清华和浙江大学排在第22位。
如果计算历年累计论文量，清华还排不到前面，下面是累计10年论文平方排名：
卡内基梅隆第一，清华第二、北大第四。虽然中国进步速度很快，但美国AI界早前积累的技术数量比较多。按照目前的发展态势，李开复所说的5年后，中国AI超过美国概率是非常大的。
李开复还说道：“芯片方面我们还有很长的路要走”。
这是因为，在学术研究和软件领域，追赶相对容易，而在硬件方面，牵涉面太广，想要追赶难度就大多了。乐观估计，在芯片制造方面，再奋斗10-15年的时间，有可能接近世界领先水平。
人工智能会在未来取代哪些职业？
一个时代的发展总能带来无限可能！
很多事物我们都无法想象！一些脑洞大开的想法也许就会被实现，曾经的手工制作被机器所取代。
BBc基于剑桥大学研究者中MichaelOsborne和CarlFrey的大数据体系分析了365个职业在未来的"被淘汰概率"：
在他们统计的300多个职业里，"电话推销员"被机器人取代的几率为最高，接近百分之百。
例如打字员、会计师、保险推销员、银行普通职员、人工客服、前台、客服等次之，大约90%以上。京东企业的CEO刘东强前不久曾说京东启动智能机器人配送正式上路，已经在一些地区做试点，物流区域已经用大数据分类。这也许让从事快递行业的许多人对未来的迷茫。信息化的快速成长，机器人人取代很多行业这已经不再是说说而已，最贴近生活的就如以前只能手工包的饺子、包子、馒头、面食等，机器已经可以帮工厂节约许多工人成本，无论从卫生还是效率机器都将取代人工，哪怕我们习惯手工做出来的味道还是曾经的感觉，但现在已经在我们身边随处可以机器人的身影。
无论任何一个行业，任何一个职业其实与人都一样，都有他来到这个时代的理由。在最好的年华，请不要满足于哪种优越感和舒适区。趁着年轻一定要不断的充实自己，提升自己，如今这个时代，你从事工作也会会被取代，你从事的行业也会被取代，就如你学的专业和你现在从事的工作并不同一样，将来你的专业也许也会背叛你，唯一不能被取代的，是你的学时和你的能力！
所有的荣耀随着时间都会过去，将来的辉煌才属于自己。如果想要把握未来，一定要不断提升自己，不要让自己跟不上社会发展的脚步！
人工智能的发展前景？
一个来自时代弄潮儿的观察:应该是第三次工业革命～信息时代的延续与深化。信息时代第一阶段，是电脑的普及，一切数字化,几乎人类所有活动都需要计算机的辅助来完成，极大的提高了人类自身的效率；信息时代的第二个阶段是互联网，就是电脑普及后的继续深化，互联网化，向所有行业渗透，用互联网来改造一切行业，包括生产环节的前后端连接，从供给到需求端。包括资源要素的共享，互通有无。极大的提供了社会运行的效率；信息时代的第三个阶段应该是智能时代。基于物联网与大数据的支撑，以及通讯技术的进步，在互联网基础上，逐渐发展到物联网。物联网是万物相连，不单单是电脑的相互连接，是各种智能化的物理终端连接。连接靠的是互联网，尤其是无线通讯技术的支撑，大数据的快速传递不再是问题。大数据哪里来就是基于前面大量互联网化的积累，以及物联网后的本身不断自我积累；智能是什么？就是大数据加上算法！
未来的人工智能会不会取代翻译职位？你怎么看？
一部分会，另一部分不会。
商务翻译、说明书翻译、新闻报道翻译，这些单纯为了将信息转化成另一种语言表达的翻译工作，很可能会被机器翻译取代；事实上，这正是自然语言处理中发展较快的领域。
而文学性的翻译，例如小说、戏剧、诗歌、电影等，则不大容易被机器翻译取代。
我们可以很容易地看出这两类翻译的区别，即，其中是否包含情绪因素。
机器翻译其实不算容易，因为在各种不同的语言中，要找出严格对应的意义并不容易。早在上世纪五六十年代人们就开始尝试机器翻译，但是以当时的技术水平，无法做到有效的翻译。当时的一次评估结果显示，机器翻译远远达不到可以准确转换意义的程度，而这份评估报告直接导致了之后十几年机器翻译的沉寂。
直到上世纪九十年代末，因为大量语料库的建立和计算机运算性能的提升，使用统计学方法来改进机器翻译才成为可能。到了2006年，基于多层神经网络的深度学习技术终于有了突破，机器翻译才开始走上快车道，到了2016和2017年，谷歌的机器翻译技术迎来了两次大升级，英法互译的准确性，已经基本上达到了人类翻译的水准。
但即便如此，机器翻译也只是能使用在信息转译的工作中。那些明确的、客观性的信息，是可以通过机器翻译来转换成另一种语言的；但是长期来看，在计算机还没有办法理解人类感情之前，文学作品是无法准确翻译的。
在文学翻译中，不仅需要翻译者对原文有充分的理解，还需要翻译者对自己的母语也应用自如。如果一个译者不是一个好作家的话，是难以去翻译文学性作品的——因为无法选择合适的字词来表达原文中想要表达的感情。
感情，还是人工智能难以逾越的关卡啊。
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