大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下人工智能的优点李开复的问题，以及和人工智能的优点10点的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！
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人工智能对中国有什么意义
单就经济来说，借助人工智能新技术实现自动化，将极大提高生产率，节省劳动成本；通过优化行业现有产品和服务，提升质量和劳动生产率，通过创造新市场、新就业等促进市场繁荣，开拓更广阔的市场空间。这些，都将极大地提升社会的劳动生产率，促进社会的繁荣与发展。
缔造了“虚拟劳动力”
某种意义上，人工智能为这个时代的经济发展，提供了一种新的能量，缔造一种新的“虚拟劳动力”。来自埃森哲与经济学前沿公司最近的一份报告大胆提出，到2035年，基于人工智能的技术的普遍采用，可能会将很多发达国家的经济增速提高一倍。报告估计认为，人工智能有可能将美国、英国和日本的总增加值（与GDP近似）年度增速分别提高到4.6%、3.9%和2.7%。
对于中国而言，意义还不仅仅局限于此。
在这一轮人工智能浪潮中，对经济最大的价值在于更大规模地实现自动化、机器化转变。虽然这种自动化经济，或者叫机器人经济，可能将无可避免地引发一系列的工作岗位消失。但与此同时，我们也要看到的是，这样的自动化经济，某种意义上也可以进一步扩大中国的经济优势。
或制造出制造业“蓝海”
很多人想象不到，虽然人工智能的应用前景十分广泛，包括医疗、教育、公共安全、交通等，都具有巨大的潜力。但从具体实际应用来说，制造业却可能是最快进行自动化、智能化的蓝海领域。
原因其实很简单，中国的传统制造业，大而不强，与日本、德国相比较，至少有20年的差距。但这恰恰也为制造业进行转换、升级提供另一种便利，亦即其很容易被人工智能技术击败，改造起来反而更加容易。
一是这些企业拥有行业海量数据和充沛资金；二是在生产力水平急需提升、人口红利逐渐消失的情况下，传统企业有迫切意愿改造升级自己的工厂、业务，提高收益，降低企业成本等需求。因此，制造业既是人工智能大有作为的领域，也是中国发展人工智能的优势领域。
是中国引领全球巨大机遇
除此之外，中国在人工智能领域的人才储备、研究成果等方面，也具备了较强的基础。比如在人才方面，中国科学家已经占据了全球人工智能科研实力的半壁江山。
中国既具备发展人工智能的基础，也有足够市场进行改造升级的需求；中国既有后发优势，也有先发优势。诚如李开复所言，人工智能是中国引领全球的巨大机遇。
欢迎大家关注AI改变世界，并就相关问题进行交流。
展望未来，“人工智能时代”，孩子如何利用自身的潜力？
感谢邀请！在人工智能驱动下的未来教育，不再是让孩子们坐在教室听老师授课，老师怎么教、教什么孩子就怎么学、学什么。在人工智能时代，孩子应该注重身体素质、创新思维、伦理道德等方面的培养以及个性化发展，适当减弱对简单重复的机械性技术能力的要求。
人工智能时代需要的是能够创造知识和打破知识的人才，而不是能记住已有知识的人才。所谓创造知识，就是创造出现在没有的知识，例如计算机技术就是创造出来的知识。而打破知识呢，就是发现已有知识的错误，在古代，人们都认为太阳是围绕地球转的，直到哥白尼提出了日心说，这才打破了这个全世界都认为正确的知识。所以在未来，孩子们应当追求个性化发展，培养发散性思维、创造性思维，利用人工智能提供的便利去创造新知识，打破旧知识。
随着人工智能的普及，学生具有怎样的能力才能应对未来的挑战呢？
人工智能的普及将会使更多的人从简单，重复甚至一些规律化的工作可能被人工智能所取代，这就要求现在的学生也就是未来的人们根据社会发展的需求培养自己的能力，如研发，生产，操作和修复智能设备的能力，需要学生培养自己的这些方面的专业知识和创新能力。还有要有不断学习的能力，终身学习必将成为人人不可少能力。最重要的其实是思维能力，判断能力和统筹协调能力，无论科技怎样发展，这三种能力都是重要的。欢迎朋友们批评讨论，交流看法。
学人工智能好不好？
有关机器学习领域的最佳介绍，请观看Coursera的AndrewNg机器学习课程。它解释了基本概念，并让你很好地理解最重要的算法。
有关ML算法的简要概述，查看这个TutsPlus课程“MachineLearningDistilled”。“ProgrammingCollectiveIntelligence”这本书是一个很好的资源，可以学习ML算法在Python中的实际实现。它需要你通过许多实践项目，涵盖所有必要的基础。这些不错的资源你可能也感兴趣:
PererNorvig的UdacityCourseonML（MLUdacity课程）TomMitchell在卡梅隆大学教授的AnothercourseonML（另一门ML课程）YouTube上的机器学习教程mathematicalmonk二、深度学习
关于深度学习的最佳介绍，我遇到最好的是DeepLearningWithPython。它不会深入到困难的数学，也没有一个超长列表的先决条件，而是描述了一个简单的方法开始DL，解释如何快速开始构建并学习实践上的一切。它解释了最先进的工具（Keras，TensorFlow），并带你通过几个实际项目，解释如何在所有最好的DL应用程序中实现最先进的结果。
在Google上也有一个greatintroductoryDLcourse，还有SephenWelch的greatexplanationofneuralnetworks。
之后，为了更深入地了解，这里还有一些有趣的资源：
GeoffreyHinton的coursera课程“NeuralNetworksforMachineLearning”。这门课程会带你了解ANN的经典问题——MNIST字符识别的过程，并将深入解释一切。MITDeepLearning（深度学习）一书。UFLDLtutorialbyStanford（斯坦福的UFLDL教程）deeplearning.net教程MichaelNielsen的NeuralNetworksandDeepLearning（神经网络和深度学习）一书SimonO.Haykin的NeuralNetworksandLearningMachines（神经网络和机器学习）一书三、人工智能
“ArtificialIntelligence:AModernApproach(AIMA)”（人工智能：现代方法）是关于“守旧派”AI最好的一本书籍。这本书总体概述了人工智能领域，并解释了你需要了解的所有基本概念。
来自加州大学伯克利分校的ArtificialIntelligencecourse（人工智能课程）是一系列优秀的视频讲座，通过一种非常有趣的实践项目（训练AI玩Pacman游戏）来解释基本知识。我推荐在视频的同时可以一起阅读AIMA，因为它是基于这本书，并从不同的角度解释了很多类似的概念，使他们更容易理解。它的讲解相对较深，对初学者来说是非常不错的资源。
大脑如何工作
如果你对人工智能感兴趣，你可能很想知道人的大脑是怎么工作的，下面的几本书会通过直观有趣的方式来解释最好的现代理论。
JeffHawkins的OnIntelligence（有声读物）G?del,Escher,Bach我建议通过这两本书入门，它们能很好地向你解释大脑工作的一般理论。
其他资源：
RayKurzweil的HowtoCreateaMind（如何创建一个头脑RayKurzweil）(有声读物).PrinciplesofNeuralScience（神经科学原理）是我能找到的最好的书，深入NS。它谈论的是核心科学，神经解剖等。非常有趣，但也很长–我还在读它。四、数学
以下是你开始学习AI需要了解的非常基本的数学概念：
微积分学
KhanAcademyCalculusvideos（可汗学院微积分视频）MITlecturesonMultivariableCalculus（MIT关于多变量微积分的讲座）线性代数
KhanAcademyLinearAlgebravideos（可汗学院线性代数视频）MITlinearalgebravideosbyGilbertStrang（GilbertStrang的MIT线性代数视频）CodingtheMatrix?（编码矩阵）–布朗大学线程代数CS课程概率和统计
可汗学院Probability（概率）与Statistics（统计）视频edxprobabilitycourse（edx概率课程）五、计算机科学
要掌握AI，你要熟悉计算机科学和编程。
如果你刚刚开始，我建议阅读DiveIntoPython3（深入Python3）这本书，你在Python编程中所需要的大部分知识都会提到。
要更深入地了解计算机编程的本质–看这个经典的MITcourse（MIT课程）。这是一门关于lisp和计算机科学的基础的课程，基于CS-结构和计算机程序的解释中最有影响力的书之一。
六、其他资源
Metacademy?–是你知识的“包管理器”。你可以使用这个伟大的工具来了解你需要学习不同的ML主题的所有先决条件。kaggle?–机器学习平台人工智能的优点李开复和人工智能的优点10点的问题分享结束啦，以上的文章解决了您的问题吗？欢迎您下次再来哦！