大家好，国外的人工智能发达相信很多的网友都不是很明白，包括国外的人工智能发达吗也是一样，不过没有关系，接下来就来为大家分享关于国外的人工智能发达和国外的人工智能发达吗的一些知识点，大家可以关注收藏，免得下次来找不到哦，下面我们开始吧！
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人工智能在工业机器人方面有哪些应用？
人工智能让工业机器人应用面向协作化人机交互场景，以及服务类场景大力的拓展。
先明白人工智能是什么一个内涵？这个什么东西？所谓的人工智能，从工业角度来说，就是能够通过传感器，主动获取外部信息，并且根据机器人的模型以及不断的深度学习之后，机器可以自己做出决策和判断。
说白了，这玩意在工业生产中就是一个简约化的大脑。
我们常见的图像智能，通过摄像头获取外部环境的信息，就能够实现人机交互，例如来了一个满载获取的卡车，扫描之后制动拆垛。
例如慢慢一盘子五颜六色的零件，我们需要进行分拣，那怎么办？图像智能就能识别这些物体，然后进行分拣。
那工业机器人是什么东西？
工业机器人是执行机构，我们常见的工业机器人四轴，六轴，delta，scara机器人，都是执行机构，说白了就是一个机器人。他也是由大脑控制，只是整个大脑是程序化编程的机器人控制系统。目前工业机器人还不具备智能化操作的能力，现在完成的工作都还是编程后的操作。
编程后的六轴机器人，在进行金属板材的折弯工作
那么当人工智能同工业机器人结合，有哪些工作已经开始开始进入社会生产了呢？
1、检测工作——枯燥与严谨的工作
全球工业生产领域，最重要的是什么：是质量。确保质量的唯一工序是什么？是不断地检测。你组装好了之后，就要立刻检测。检测工作在电子设备的生产环节中，包括芯片的生产环节中，都市非常普遍的。
我们以PCB板为例，基本上一次插件之后就需要检测一次。越复杂的东西约需要不断地检测。
并且，目前而言，检测工作仍然是人工最多的领域，因为只有人才能够综合性的调试以及判断瑕疵的阈值。
说白了，机器可以简单地判断一个物体尺寸是否合适，那表面的瑕疵到哪种程度才算是合格，过多过少都影响良品率。
目前国内采用人工智能，在缺陷检测方面投入工作的比较多。例如曲面屏的检测，异性PCB板的检测都采用这种形式。通过人工智能设定一定的阈值，挑选出合格的产品。然后机器人进行分拣。
2、智能规划路径——焊接与点胶
大部分的朋友觉得工业机器人，应该是购买来之后，直接就可以生产了。这其实有很大的误区，事实上工业机器人需要编程调试，并且需要大量的调试时间。
但是对于简单的工作，例如焊接一个直线，或者圆弧的焊缝，板材的厚度在中厚板的情况，不需要坡口直接开大电流焊接就可以。那么如果工业机器人直接能够识别焊缝，并且进行自动规划路径焊接就非常实用。
同样的在点胶应用方面也是相同的情况，kuka在运动鞋，鞋底的点胶方面就采用的3D识别后直接规划路径，这就是标间典型的图像智能化规划。
3、智能物流与AGV+协作机器人
在工厂的协作环节中，流水线产品的运输以及配料的运输非常强调条理化。那么在庞大的仓库中，人工智能针对来到的产品，进行自动烧苗，拆垛，然后堆垛。这已经在不少大型仓库中国使用。
移动化的AGV+协作机器人，在工厂中同人工协作，进行流水线的配料。
遨博协作机器人移动平台在海南进行割胶作业
4、服务机器人
工业机器人的新型拓展，尤其是向服务领域拓展，包括碧桂园的机器人餐厅，阿里巴巴的无人酒店。这些都是基于工业机器人做的服务性开发，目前主要还是采用了简单的语音智能沟通。尚且无法做到多项交互。但未来工业机器人向服务领域的渗透一定依赖于人工智能的发展。
碧桂园机器人餐厅，汉堡机器人
人工智能并不是一个虚无的技术，在大量的工业场景中，已经开始使用人工智能技术，只是受限于不同的场景对于成本以及设备的各项要求，有的使用比较初级，有的使用已经趋向于更高级的技术。因为对于立志于工业机器人领域的从业者，或者你的选择会有更多的选择，尤其是将人工智能引入工业机器人的各类应用场景中。
为什么人工智能是人类创造的，却似乎比人类聪明？
到目前为止，可以看到的人工智能，在某些方面确实表现得比人更加“聪明”，但是总的来说，目前人工智能还是有很多地方比不上人类大脑的。为了表达清楚这个问题，从以下几个方面进行阐述：
计算机适合做什么，而人脑适合做什么
现阶段的人工智能到底能做什么，而不能做什么
现阶段的人工智能存在什么问题
计算机适合做什么，而人脑适合做什么
在计算和存储维度，人脑远远比不上计算机的准确度和处理速度。
先不用跟计算机比较，就拿计算器来说，两位数的加减有时候都会为难到很多人。计算器在处理数字的加减时，会将数字转为换二进制进行存储，按照二进制加减的计算规则，按照矩阵式对每一位进行与非的开关操作；而人经常会出现一个画面，这个画面也许是一个算盘，也许是一张稿纸，然后想象自己在算盘或者稿纸上进行计算的过程。
从这个维度我们可以看到，关于信息的存储首先就是不一致的。
数字，文字等作为一种符号，是为了满足信息交互保存的需要而人为创造出来的，对于原始人类而言，根本没有文字，记住画面比起记住文字更加方便保存这段记忆。
举个例子来说，你会想起小时候的一段往事，是会议起了这段画面，还是回忆起了记录这段记忆的文字？
而计算机可不同，它在对数字和其他标准化信息的存储和计算上具有更大的优势。
计算机在将文字这种符号按照一定的规则进行抽象化，可以很好的保存下来，并按照规则进行运算，因此一个小小的计算器，在计算上，尤其是涉及多位数多次的运算，有“秒杀”人类的能力。那么更不用说算力更加高，存储空间更加大的计算机了。
现阶段的人工智能到底能做什么，不能做什么
吴恩达在机器学习的课程中有一个形象的比喻。
机器学习就好像一只小狗，我们需要对小狗进行训练，即使用训练集训练模型。
当给小狗一个输入A，小狗产生了反馈B（正确答案），我们给小狗一个零食作为奖励，并告诉它“gooddog”；
当给小狗一个输入C，小狗产生了反馈D（错误答案），我们给小狗不做奖励，并告诉它“baddog”。这么训练一段时间，我们就会发现，小狗可以在看到输入A时，给我们一个反馈B。但是小狗并不理解输入A与反馈B之间的内在联系，而是它认为，反馈A是一个大概率最佳的反馈而已。
这个过程在人工智能领域被称为“强化学习”。
我们将这套逻辑，可以应用在各个实际情况中，例如上表所示，这样我们获得了可以识别人脸的机器，可以判断贷款风险的机器，等。
对于此类，看到输入A，返回输入B的系统发展的速度很快，只要我们针对一种应用场景，找到了A-B之间的关系，就可以让人工智能帮助人类进行决策。
我们在日常工作生活中，看到越来越多的地方使用了人工智能。但是，并不是所有场景都可以使用人工智能替代人类，因为机器毕竟没有真的明白A与B之间存在什么样的真实业务逻辑。在科技和文化的推动上，目前人类的大脑所含有的想象力还是具有更多的生机。
现阶段的人工智能存在什么问题
根据上一阶段所描述的，我们可以根据我们的需求，让机器来通过输入给输出结果。
但是，这套系统有一个很高的门槛，需要大量的数据作为训练支撑。
随着这几年科技的告诉发展，各行各业均逐步实现信息化，但是在很多领域上，信息数据的有序收集，信息的整理等工作还很欠缺。
金融作为人工智能发展最迅猛的一个行业，很大程度上是建立在金融很早就实现了数字信息化，有足够的交易数据和用户信息，作为人工智能模型训练的数据支撑，而其他很多行业或很多应用并不存在这个良好基础。
例如，语音识别技术最近几年突飞猛进，在很多场景上已经开始投入使用。但是虽然在英语，普通话等语言下支持的较好，但是对于一些小众的方言，或含有口音的语言识别率研究较差。这就是由于数据所带来的制约。
同时，由于目前在芯片制造上一直没有出现新的材料，摩尔定律已经被打断，对于算力的不断要求，也会制约目前人工智能产业的继续发展。
总结
人工智能的发展将是做为解放生产力的一次革命，从目前看起来，人工智能并没有通俗意义上超出人类，而是以突出自身的优势，更好的辅佐人类。
人工智能的原理是什么？
谢邀！
在回复《人类与AI（人工智能）如何相处？（https://www.wukong.com/answer/6955462920969830692/）》中谈了在面对拥有自我意识的机器人，人类该如何与之相处？又该遵从哪些伦理道德？接下来，借着回复此问题，向大家介绍一下AI的三大核心要素（也是AI的三大基石）——数据、算力和算法。
数据是AI算法的“饲料”
在如今这个时代，无时无刻不在产生数据（包括语音、文本、影像等等），AI产业的飞速发展，也萌生了大量垂直领域的数据需求。在AI技术当中，数据相当于AI算法的“饲料”。机器学习中的监督学习（SupervisedLearning）和半监督学习（Semi-supervisedLearning）都要用标注好的数据进行训练（由此催生大量数据标注公司，对未经处理的初级数据进行加工处理,并转换为机器可识别信息），只有经过大量的训练，覆盖尽可能多的各种场景才能得到一个良好的模型。
目前，数据标注是AI的上游基础产业，以人工标注为主，机器标注为辅。最常见的数据标注类型有五种：属性标注（给目标对象打标签）、框选标注（框选出要识别的对象）、轮廓标注（比框选标注更加具体，边缘更加精确）、描点标注（标注出目标对象上细致的特征点）、其他标注（除以上标注外的数据标注类型）。AI算法需要通过数据训练不断完善，而数据标注是大部分AI算法得以有效运行的关键环节。
算法是AI的背后“推手”
AI算法是数据驱动型算法，是AI背后的推动力量。
主流的算法主要分为传统的机器学习算法和神经网络算法，目前神经网络算法因为深度学习（源于人工神经网络的研究，特点是试图模仿大脑的神经元之间传递和处理信息的模式）的快速发展而达到了高潮。
南京大学计算机系主任、人工智能学院院长周志华教授认为，今天“AI热潮”的出现主要由于机器学习，尤其是机器学习中的深度学习技术取得了巨大进展，并在大数据和大算力的支持下发挥巨大的威力。
当前最具代表性深度学习算法模型有深度神经网络（DeepNeuralNetwork，简称DNN）、循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，简称RNN）、卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）。谈到深度学习，DNN和RNN就是深度学习的基础。DNN内部的神经网络层可以分为三类，输入层，隐藏层和输出层,一般来说第一层是输入层，最后一层是输出层，而中间的层数都是隐藏层。DNN可以理解为有很多隐藏层的神经网络，是非常庞大的系统，训练出来需要很多数据、很强的算力进行支撑。
算力是基础设施
AI算法模型对于算力的巨大需求，推动了今天芯片业的发展。据OpenAI测算,2012年开始,全球AI训练所用的计算量呈现指数增长,平均每3.43个月便会翻一倍,目前计算量已扩大30万倍,远超算力增长速度。
在AI技术当中，算力是算法和数据的基础设施，支撑着算法和数据，进而影响着AI的发展，算力的大小代表着对数据处理能力的强弱。算力源于芯片，通过基础软件的有效组织，最终释放到终端应用上，作为算力的关键基础，AI芯片的性能决定着AI产业的发展。
加快补齐AI芯片短板
从技术架构来看，AI芯片可以分为四大类：通用性芯片（GPU，特点是具备通用性、性能高、功耗高）、半定制化芯片（FPGA，特点是可编程、功耗和通用性一般）、全定制化芯片（ASIC，特点是不能扩展、性能稳定、功耗可控）和类脑芯片（特点是功耗低、响应速度快）。
AI本质上是使用人工神经网络对人脑进行的模拟，旨在替代人们大脑中的生物神经网络。由于每个任务对芯片的要求不同，所以可以使用不同的AI芯片进行训练和推理。
在过去二十年当中，处理器性能以每年大约55%的速度提升，内存性能的提升速度每年只有10%左右，存储速度严重滞后于处理器的计算速度。随着AI技术的发展，所需数据量变得越来越大，计算量越来越多，“内存墙”（指内存性能严重限制CPU性能发挥的现象）的问题越来越严重。因此，存算一体（将部分或全部的计算移到存储中，计算单元和存储单元集成在同一个芯片，在存储单元内完成运算）有望成为解决芯片性能瓶颈及提升效能比的有效技术手段。
目前，数据中心中核心算力芯片各类通用的GPU占主导地位。IDC的研究指出，2020年，中国的GPU服务器占据95%左右的市场份额，是数据中心AI加速方案的首选。但IDC也做出预测，到2024年，其他类型加速芯片的市场份额将快速发展，AI芯片市场呈现多元化发展趋势。
近些年来，我国AI虽然取得了不少的突破和进展（例如小i机器人主导了全球第一个AI情感计算的国际标准），并在国际上具备一定的竞争力，但AI芯片对外依赖较大（根据赛迪智库人工智能产业形势分析课题组研究指出，国内AI芯片厂商需要大量依靠高通、英伟达、AMD等国际巨头供货）,并缺乏AI框架技术（深度学习主流框架TensorFlow、Caffe等均为美国企业或机构掌握）的支撑。
未来人们对科技的依赖会与日俱增，AI也将会成为大国竞争的焦点。为摆脱我国AI的短板，有专家表示AI芯片方面我国可以借鉴开源软件成功经验,降低创新门槛,提高企业自主能力,发展国产开源芯片；算法框架方面则可通过开源形成广泛的应用生态,广泛支持不同类型的AI芯片、硬件设备、应用等。
算法、算力、数据作为AI核心三要素，相互影响，相互支撑，在不同行业中形成了不一样的产业形态，随着算法的创新、算力的增强、数据资源的累积，传统基础设施将借此东风实现智能化升级，并有望推动经济发展全要素的智能化革新，让人类社会从信息化进入智能化。
最后，再顺便打个小广告，“陈思进财经漫画”系列第一部《漫画生活中的财经》新鲜出炉，谢谢关注！
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人工智能专业怎么样？
人工智能一览人工智能（ArtificialIntelligence,AI）是计算机科学的重要分支和方向，其概念并没有严格统一的定义和描述。但其最终目标是比较明确的，希望通过对人的意识、思维的信息过程的模拟，让机器（计算机）具有像人脑一般的智能水平，实现与人类似的智能行为。人工智能核心技术包括：机器学习（MachineLearning，ML）一种能够赋予计算机学习的能力，以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。从实践角度，机器学习是一种通过利用数据，训练出模型然后使用模型预测的一种方法。自然语言处理（NatureLanguageProcessingNLP)：计算机接受用户自然语言形式的输入，并在内部通过人类所定义的算法进行加工、计算等系列操作，以模拟人类对自然语言的理解，并返回用户所期望的结果。计算机视觉（ComputerVersion，CV）：使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟，通过对采集的图片或视频进行处理，以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。智能机器人（IntelligentRobot，IR）：具备发达的中央处理器“大脑”、多种内部信息传感器和外部信息传感器（如视觉、听觉、触觉、嗅觉）以及效应器，即作为作用于周围环境的手段，以便于进行有目标的类似人的动作和行为。数据挖掘（DataMining，DM）：一种知识发现过程，通过对海量的、杂乱无章的、不清晰的并且随机性很大的数据进行挖掘，找到其中蕴含的有规律、并且有价值和能够理解应用的知识。知识工程（KnowledgeEngineering，KE）：是指对那些需要专家知识才能解决的应用难题，提供计算机求解的手段，可以看成是人工智能在知识信息处理方面的发展，研究如何由计算机表示知识，进行问题的自动求解和知识推理应用。培养目标培养具有坚实数理与计算机基础、良好人文修养，系统掌握人工智能专业基础理论与核心技术，具备在相应领域从事人工智能技术与工程的科研、开发、应用和管理工作的、具有特色领域知识和较强适应能力及现代科学创新意识的高级技术人才。核心课程离散数学、数据结构、计算机组成原理、操作系统、数字系统基础、数据库系统原理、人工智能导论、机器学习、知识表示与处理等。人工智能专业特点人工智能专业都要学些什么？人工智能难学么？到底该不该报考人工智能专业？什么是人工智能？学完人工智能以后能做什么？...带着这些疑问，我先给大家总结了一些人工智能专业的特点1、交叉学科，学习任务重人工智能专业是近几年才开始发展起来的，是一门综合性多学科交叉的专业，开设这一专业的高校都在加强人工智能与相关学科的交叉融合。人工智能涉及的学科非常多，不仅包括计算机科学、控制科学、数学等理工学科，而且还有社会学、心理学、经济学等人文学科。由此可见，人工智能专业的学习难度非常大，如果考生想要报考人工智能专业，就要充分考虑自己能不能承受相关学习的高强度。2、数学要求高，学习难度大人工智能是一个非常「烧脑」的专业。以南京大学为例，该校的人工智能专业特别注重培养学生的数学基础，课表包含高等代数、数学分析、离散数学等诸多数学基础专业。该校人工智能学院院长周志华教授曾在采访中表示，人工智能面临的问题千变万化，解决问题涉及到多种数学工具，高水平人才必须有良好的数学基础。3、存在大量误区大众对人工智能的认知与当前人工智能的发展现状之间可能存在一定的差距。很多人认为「人工智能」几乎是「无所不能」，但这种「强人工智能」目前还停留在概念阶段。现阶段的人工智能只是「弱人工智能」，只能完成一些相对简单的任务，因此，有此认识误区的同学还需要重新了解一下当前人工智能的发展现状。总之，人工智能专业看起来是报考的新热门，但是报考的时候还是要慎重选择，综合考虑自身情况和今后的人生发展规划再做选择!升学就业人工智能的发展与应用前景广阔，各行业长期具有旺盛的人工智能人才需求，是国家大力支持的人才紧缺性新兴专业。毕业生可从事人工智能算法设计、数据分析、软件开发和科学研究等方面的工作。就职单位涵盖各行各业，包括：互联网科技企业、高新信息技术企业、银行与金融企业、交通运输企业、医疗机构、科研机构和国家机关等单位。该专业暂无毕业生。人工智能专业院校推荐名单在2020年4月～6月，全国高校人工智能与大数据创新联盟针对全国已经开办人工智能专业的215所普通高校进行调研。该根据媒体公开报道资料及问卷调查反馈，将当前高校人工智能教育教学总体实力分为四类：A类、B类、C类、D类。同时，每类分为三档，其中，A类三档包括：A+类、A类、A-类；B类三档包括：B+类、B类、B-类；C类三档包括：C+类、C类、C-类；D类三档包括：D+类、D类、D-类。
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