老铁们，大家好，相信还有很多朋友对于麦卡锡人工智能和麦卡锡人工智能成果的相关问题不太懂，没关系，今天就由我来为大家分享分享麦卡锡人工智能以及麦卡锡人工智能成果的问题，文章篇幅可能偏长，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
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腾讯AI机器人一秒写完演讲稿，未来哪些工作最容易被人工智能取代？
要知道哪些工作容易被人工智能（AI）取代，要先看看它究竟擅长什么样的工作。
大家会首先想到的，大概会是图像识别，毕竟刷脸解锁手机、解锁App已经用得越来越广泛了。其实，现在图像识别技术已经非常强大，除了用来认脸之外，根据医学影像识别病情、在流水线上用摄像头识别产品瑕疵，也都有巨大的潜力。
其次是语音识别。现在语音识别在实验环境中的错误率也已经非常低，短句子的语音转文字也很成熟。比如说微信里发送的语音内容，转成文字的效果就勉强。美中不足的是，嘈杂环境下、或者大段演讲的语音识别结果还无法让人满意。
当然还有翻译。现在虽然机器翻译的很多句子还会让人觉得“不是人话”，但毕竟翻译的速度、掌握语言的数量都是人类无法比拟的。
另外，AI理解短句子并生成回复的能力也在逐渐提高，计算机生成图像的各类应用也在渐渐成熟。
从上面这些AI擅长的领域我们能看出，需要从图像中寻找特定信息、特定模式的工作，AI经过一定的训练，都能做得非常好，而且比人类发挥得更稳定。比如将纸上的文字录入电脑的打字员，已经不太有用武之地了，而从监控视频中寻找某些人或行为、看X光片判断疾病、在工厂流水线上检查产品外观瑕疵等等工作，也都将很快自动完成。
就算是AI做得还不尽如人意的工作，比如长篇演讲或对话的语音识别、语言的翻译、聊天等等，在那些要求不太高的简单使用场景中也都可以自动化实现。比如国外的视频网站YouTube，就配有自动生成的字幕，还能自动翻译成其他语言，可见速记和简单的翻译工作，也已经离自动化不远。而“要求不太高的聊天”，对应的是那些每天要回答大量重复问题的客服，他们的工作，也有很大一部分已经开始自动化了。
说起究竟有哪些工作容易被AI取代，顶级咨询公司麦肯锡这两年来，在好几份报告里做了详细、系统的梳理。
在今年11月发布的“工作得与失：自动化时代的劳动力变迁”报告中，就有这么一张图，描绘了对于到2030年，6个国家中各类工作岗位变化情况的预测。
棕色、橙色调的表示岗位减少，蓝色调的表示岗位增加。
从图上可以看出，麦肯锡对中国的整体情况还算乐观，但有几类工作岗位呈现减少的趋势：起重机和拖车司机、传送带机器的操作员、农机设备的操作员。另外还有几类基本没有增长的岗位：生产工人、普通修理工、机器安装及维修工人、下地干活的农民。
而从美国、德国、日本这些发达国家的情况来看，社团和社会服务工作者、助教、法律支持工作者、酒店和旅游行业的从业者、公司里的IT、财务、行政助理、以及准备食物、紧急状况救援等工作，也面临减少。
那十几年后，我们还能做什么工作呢？
去照顾病人、孩子、或者普通人，去学校教书，都是不错的选择。管理类的岗位、去和计算机打交道、去从事艺术、设计、娱乐等创意类工作，可能也都是不错的选择。
ai智能是什么意思
AI智能是人工智能（ArtificialIntelligence）的简称，指的是利用计算机技术和算法来模拟人类的智能行为和思维过程的一种技术。AI智能通过模拟人类的感知、推理、学习、判断等能力，从而实现自主决策、自主学习和自主优化等功能。AI智能技术应用广泛，包括语音识别、图像识别、自然语言处理、机器学习、深度学习等领域。近年来，随着计算机计算能力和数据存储能力的提升，以及算法和模型的不断优化，AI智能技术得到了快速发展和广泛应用，对人类社会的发展和进步产生了深远的影响。
人工智能的发展前景？
人工智能发展趋势？要真正弄清楚这个问题首要搞清楚支撑人工智能发展的最核心技术是什么，答案很简
一是算法，二是算力，三是数据，四是网络，分别搞清楚这几大制约因素发展现状和趋势楼主提的问题迎刃而解！
算法方面近几年以深度学习为代表的机器学习取得了实质突破，新算法称出不穷，未来可期！
算力方面，随着gpu和云计算云存储技术的快速发展，摩尔定律被打破已成事实，道路光明
网络方面，5g未来必然一网到底的趋势日益明确，也没有太大问题
那真没有问题吗？非也
问题就出现在号称人工智能养料的数据上面，问题出在哪呢？
目前数据的采集没有问题
问题就出在数据预处理上，数据质量，数据一致性，处理时效，尤其是与工业机理密切相关的数据预处理上，上述指标都很不堪，为啥，既懂工业，又懂数据科学的人太少了，机理，经验积累的太少了，这就是人工智能发展的最大瓶颈！！！！
人工智能+医疗面临着什么样的发展机遇？
1、人工智能发展路径及市场规模
——发展路径
人工智能(AI)是计算机科学的一个分支，通过智能系统模拟人类智能，达到机器展示人类智能的目的，如图像分析、语音识别等。自20世纪50年代以来，人工智能技术日趋成熟，应用场景也愈加广泛，相对于制造业、通信传媒、零售、教育等人工智能应用场景，AI医疗具有广阔的市场以及多元化的需求。
——市场规模
麦肯锡咨询的数据表明，人工智能每年能创造3.5万亿至5.8万亿美元的商业价值。根据IDC数据，预计到2025年全球人工智能应用市场总值将达1270亿美元，其中全球AI医疗处于高速成长期，占人工智能市场五分之一。我国人工智能产业发展快速，自2018年AI应用于基因测序以来，AI医疗的商业化模型逐步形成，2019年后，AI医疗以40%～60%的增速快速发展，如今中国AI医疗核心软件市场规模接近30亿元，加上带有重资产性质的AI医疗机器人，总体规模接近60亿元。
2、人工智能医疗底层基础逐渐完善
——产业进入商业模式构建阶段
国务院于2017年发布的《新一代人工智能发展规划》提到需要推广应用人工智能能治疗新模式、新手段，建立快速精准的智能医疗体系。2018年政府要求人工智能向基层领域自上而下渗透，进一步明确了在医疗影像、智能服务机器人等细分行业发展的目标与大方向。
2021年7月，国家药监局发布《人工智能医用软件产品分类界定指导原则》，明确人工智能医用软件产品的类别界定:用于辅助决策，按照第三类医疗器械管理目前已有四十余款AI类产品获批上市。
——人工智能医疗底层技术成熟
2012-2020年在医学文献中使用到的热门机器学习算法和深度学习算法包括:支持向量机(38%)，主要应用于识别成像生物标志物和医疗影像分析;神经网络(34%)，主要应用于生化分析、图像分析和药物开发;逻辑回归(4%)，主要用于疾病风险评估和CDSS。AI医疗整体底层技术较为成熟，应用端准备充分
3、人工智能医疗投融资市场活跃
底层技术、顶层政策设计的双向增强了资本进入人工智能医疗行业的信心。2016-2020年人工智能医疗投融资规模呈现波动上升趋势，2020年中国人工智能医疗总融资金额达到39.8亿元，B轮之前的投资额占70.6%。AI医疗的未来发展应注重数据和科研的落地，如何切入到诊疗路径中解决切实的临床需求并有恰当的付费模式是商业化落地的关键。
综合以上分析，中国人工智能医疗顶层设计、商业模式、技术模式日趋成熟，投融资市场活跃，未来中国人工智能医疗行业将得到进一步发展。
——以上数据参考前瞻产业研究院《中国医疗人工智能行业市场前景预测与投资战略规划分析报告》
好了，文章到这里就结束啦，如果本次分享的麦卡锡人工智能和麦卡锡人工智能成果问题对您有所帮助，还望关注下本站哦！