以数据为基础的人工智能可能引发的话题

1. 以数据为基础的人工智能可能引发的话题

一方面，人工智能助力数据安全防护。运用机器学习等人工智能技术，能够实现数据的识别保护，数据安全溯源等功能，也提升了数据安全的防护能力。
但另一方面，人工智能也会带来数据安全问题，在加速传统数据安全问题的同时，人工智能大规模的运用使得过度采集数据安全问题进一步加剧，甚至产生“数据投毒”等新型数据安全问题。
AI引发过度采集等传统问题；一是过度采集问题。目前各类人脸识别的系统、智能音响设备、手机App随处可见，都在广泛采集用户的人脸、声纹等具有强个人属性的生物特征信息及行为轨迹等数据，一旦泄露将威胁个人隐私。
二是数据窃取问题。利用图像识别和光学字符识别等技术，可以轻松破解图片、字符等验证码，从而获取系统数据。
三是逆向还原问题。利用数据关联和算法演绎等技术，能够通过公共访问接口的逆向，还原出核心的一些算法和训练的数据，造成个人信息和商业秘密的泄露。
四是开源框架的风险。当前人工智能应用都是基【摘要】
以数据为基础的人工智能可能引发的话题【提问】
一方面，人工智能助力数据安全防护。运用机器学习等人工智能技术，能够实现数据的识别保护，数据安全溯源等功能，也提升了数据安全的防护能力。
但另一方面，人工智能也会带来数据安全问题，在加速传统数据安全问题的同时，人工智能大规模的运用使得过度采集数据安全问题进一步加剧，甚至产生“数据投毒”等新型数据安全问题。
AI引发过度采集等传统问题；一是过度采集问题。目前各类人脸识别的系统、智能音响设备、手机App随处可见，都在广泛采集用户的人脸、声纹等具有强个人属性的生物特征信息及行为轨迹等数据，一旦泄露将威胁个人隐私。
二是数据窃取问题。利用图像识别和光学字符识别等技术，可以轻松破解图片、字符等验证码，从而获取系统数据。
三是逆向还原问题。利用数据关联和算法演绎等技术，能够通过公共访问接口的逆向，还原出核心的一些算法和训练的数据，造成个人信息和商业秘密的泄露。
四是开源框架的风险。当前人工智能应用都是基【回答】
于Tensorflow这种开源架构，由于缺乏安全审查机制的原因，开源架构可能会存在严重的安全漏洞。【回答】

2. 以数据为基础的人工智能可能引发的话题

您好，很高兴为您解答，根据相关信息查询，以数据为基础的人工智能可能引发的话题：我们总是把人工智能和电影想到一起：星球大战、终结者、2001：太空漫游等等，电影是虚构的，那些电影角色也是虚构的，所以我们总是觉得人工智能缺乏真实感；   人工智能是个很宽泛的话题：从手机上的计算器到无人驾驶汽车，到未来可能改变世界的重大变革，人工智能可以用来描述很多东西，所以人们会有疑惑；【摘要】
以数据为基础的人工智能可能引发的话题【提问】
您好，很高兴为您解答，根据相关信息查询，以数据为基础的人工智能可能引发的话题：我们总是把人工智能和电影想到一起：星球大战、终结者、2001：太空漫游等等，电影是虚构的，那些电影角色也是虚构的，所以我们总是觉得人工智能缺乏真实感；   人工智能是个很宽泛的话题：从手机上的计算器到无人驾驶汽车，到未来可能改变世界的重大变革，人工智能可以用来描述很多东西，所以人们会有疑惑；【回答】
我们日常生活中已经每天都在使用人工智能：生活中很多互联网工具已经是人工智能了，只是我们没意识到，或者已经习惯了而已。John McCarthy在1956年最早使用的人工智能 (Artificial Intelligence) 这个词，他总是抱怨“一旦一样东西用人工智能实现了，人们就不再叫它人工智能了”；    一些场景的弱人工智能例子：谷歌，一个巨大的搜索热人工智能；智能手机，弱人工智能系统；智能汽车，很多已经安装了控制汽油渗入，控制防抱死系统的电脑等；垃圾邮箱过滤器也是经典的弱人工智能。希望我的回答能够帮助到您！【回答】

3. 以数据为基础的人工智能能够成功的领域、失败的领域。

以数据为基础的人工智能能够成功的领域、失败的领域。  亲，您好，人工智能共涉及九大板块，具体包括：1、核心技术板块（AI芯片、IC、计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、生物识别技术、人脸识别技术、语音识别、大数据处理等）2、智能终端板块（VR/AR、人工智能服务平台、家居智能终端、3G/4G智能终端、金融智能终端、移动智能终端、智能终端软件、智能硬件、软件开发平台、应用系统等）3、智慧教育板块（教育机器人、智慧教育系统、智慧学校、人工智能培训等）4、智能机器人板块（服务机器人、农业机器人、娱乐机器人、排险救灾机器人、医用机器人、空间机器人、水下机器人、特种机器人等）5、智慧城市及物联网板块（智慧交通，智能电网，政务大数据应用，公共安全、智慧能源应用，智慧社区、智慧城建，智慧建筑，智慧家居，智慧农业、智慧旅游、智慧办公、智慧娱乐，智慧物流、智慧健康保障、智慧安居服务、智慧文化服务等）6、智慧医疗板块（医疗影像人工智能、智能辅助诊断提醒/临床决策诊断系统、外科手术机器人、医疗服务机器人、医疗语音识别录入、混合现实技术医疗大数据平台、数据分析系统（BI）、精准医疗等）7、智能制造板块（智能化生产线、工业机器人、工业物联网、工业配件等）8、智能汽车板块（汽车电子、车联网、自动驾驶、无人驾驶技术、激光雷达、整车厂商等）9、智慧生活板块（未来生活模式、智能生活家居、智能家电、3C电子、智能穿戴等）【摘要】
以数据为基础的人工智能能够成功的领域、失败的领域。【提问】
以数据为基础的人工智能能够成功的领域、失败的领域。  亲，您好，人工智能共涉及九大板块，具体包括：1、核心技术板块（AI芯片、IC、计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、生物识别技术、人脸识别技术、语音识别、大数据处理等）2、智能终端板块（VR/AR、人工智能服务平台、家居智能终端、3G/4G智能终端、金融智能终端、移动智能终端、智能终端软件、智能硬件、软件开发平台、应用系统等）3、智慧教育板块（教育机器人、智慧教育系统、智慧学校、人工智能培训等）4、智能机器人板块（服务机器人、农业机器人、娱乐机器人、排险救灾机器人、医用机器人、空间机器人、水下机器人、特种机器人等）5、智慧城市及物联网板块（智慧交通，智能电网，政务大数据应用，公共安全、智慧能源应用，智慧社区、智慧城建，智慧建筑，智慧家居，智慧农业、智慧旅游、智慧办公、智慧娱乐，智慧物流、智慧健康保障、智慧安居服务、智慧文化服务等）6、智慧医疗板块（医疗影像人工智能、智能辅助诊断提醒/临床决策诊断系统、外科手术机器人、医疗服务机器人、医疗语音识别录入、混合现实技术医疗大数据平台、数据分析系统（BI）、精准医疗等）7、智能制造板块（智能化生产线、工业机器人、工业物联网、工业配件等）8、智能汽车板块（汽车电子、车联网、自动驾驶、无人驾驶技术、激光雷达、整车厂商等）9、智慧生活板块（未来生活模式、智能生活家居、智能家电、3C电子、智能穿戴等）【回答】
分别说一下成功的领域和失败的领域【提问】
以数据为基础的人工智能能够成功的领域  亲，您好，许多人应该接触过电影中的面部识别技术，这是人工智能最广为人知的应用之一。华为云使用这项技术帮助深圳警方成功找到了嫌疑犯并找回了一个丢失的孩子。事实上，除了面部识别，人工智能在恢复图像方面也发挥着重要作用。随着数字成像智能的不断提高，扭曲或碎片化的图像可以转化制成清晰的母版。它是如何工作的？人工智能成像技术可以恢复被雨水浸泡或被污渍污染的图像，重像素化或低分辨率图像，以及被某些元素覆盖的图像。除了图像，这项技术还可以用来恢复视频。这项技术不仅是一种先进的图片编辑工具，而且还能产生像人一样能分析周围环境的人工智能机器。例如，数字成像技术可以帮助自动驾驶车辆在恶劣的道路条件和恶劣的天气条件下行驶，大大提高驾驶安全性。此外，人工智能在许多行业从事单调乏味的非技术性工作，以帮助人类提高生产效率。例如，建筑业有一项常规工作：计算钢筋，这非常耗时。当钢筋运输车进入在施工现场时，验收直杆一般都是人工清点，一车钢筋大约需要半个小时。当钢筋进入现场称重时，人工智能可以快速识别钢筋的类型、数量、厚度等信息。建筑工人可以从中解脱出来，从事更有技能的工作。除了节省时间，人工智能还大大提高了建筑行业的效率。金融服务：人工智能技术最有可能登陆的行业是金融业。人工智能可以自动上传表格、检查错误等。将事务处理周期缩短80%，将错误减少50%。法律职业：人工智能可以成为法官的助手，帮助他们快速准确地处理法律程序。因为法律文件通常具有共同的结构特征，包括当事人、法律条款的适用、法庭上的交叉质证、法院意见、最终判决等。公司一直在研究使用自然语言处理技术来分析法律条款和法院判决，并使用工具来更快、更准确地分析数据，这有助于法官查阅和识别预警报告中的关键文件，以进行尽职调查。人工智能将减少大量的现场工作和高度集中注意力的工作，让法官能够专注于最重要的文件。制造业：高精度组件要求超出人眼的精度。工业机器人的精度主要取决于其关节中的齿轮箱。换句话说，机器人手臂越大，其精确度越低。随着软件的发展，电子元件变得越来越小，进一步提高了机器人装配的精度。机器人每年为全球生产率贡献0.8至1.4个百分点，工业维护成本降低25%。到2025年，工业机器人市场预计将增长175%，达到338亿美元。在煤炭领域，人工智能也能发挥巨大作用。例如华为云，【回答】
失败的领域  首先是技术，技术上没有突破，东西都弄不出来，谈其他的也枉然。其次是就业层面，大量低端岗位被人工智能取代，那多出来那些工人如何安放，他们的就业怎么保证？然后是伦理方面，简单举个例子，你能接受未来你的妻子/丈夫是机器人嘛？(可能那个时候，你不说别人都不知道他是个机器人)最后，科技是第一生产力，尽情的憧憬吧！人工智能不能应用约领域有比如心里专家，家庭伦理道德，亲子教育等等【回答】

4. 结合当下大数据、人工智能等科技对法的渗透,阐释法与科技的一般关系。+(字数

亲亲[微笑][鲜花]您好，我来回答结合当下大数据、人工智能等科技对法的渗透,阐释法与科技的一般关系是科技和法律之间存在着密切的关系。随着科技的发展，法律也必须相应地发展和演变，以适应新的技术和社会变化。在当下，大数据和人工智能等新技术正在渗透到各个领域，对法律产生了巨大的影响。【摘要】
结合当下大数据、人工智能等科技对法的渗透,阐释法与科技的一般关系。+(字数【提问】
亲亲[微笑][鲜花]您好，我来回答结合当下大数据、人工智能等科技对法的渗透,阐释法与科技的一般关系是科技和法律之间存在着密切的关系。随着科技的发展，法律也必须相应地发展和演变，以适应新的技术和社会变化。在当下，大数据和人工智能等新技术正在渗透到各个领域，对法律产生了巨大的影响。【回答】
亲亲[微笑][鲜花]例随着互联网的发展，网络隐私保护和网络安全等问题成为了当前法律界的热点话题。此外，人工智能技术的出现也引发了对于责任追究和监管的探讨。总的来说，科技与法律之间存在着相互促进、相互依存的关系。法律旨在保护公众的利益，同时也要兼顾发展新技术的需要。而科技则为法律提供了新的思路和手段，帮助法律更好地完成其职能。【回答】
亲亲[微笑][鲜花]法律面临着两方面的挑战：一方面，法律必须尽力保护公众的利益，并确保新技术的发展不会对社会造成不良影响。另一方面，法律还必须考虑如何促进新技术的发展，以满足社会对于技术进步的需求。因此，法律与科技之间的关系是复杂的。法律既要限制科技的发展，又要支持科技的发展。法律既要保护公众的利益，又要兼顾科技公司的利益。在这种情况下，法律需要找到一个平衡点，使科技的发展能够支持社会的发展，同时也不会对公众的利益造成不良影响。另外，法律也需要在不断演变的科技环境中保持相对稳定。这样，技术公司才能有足够的信心和确定性来投入研发和推广新技术。同时，公众也能够对法律的保护感到更加安心。总的来说，科技与法律之间存在着相互促进、相互依存的关系。法律旨在保护公众的利益，同时也要兼顾发展新技术的需要。而科技则为法律提供了新的思路和手段，帮助法律更好地完成其职能。【回答】

5. 人工智能的数据、算法和处理，三者缺一不可

        有人认为，数据就宛如人工智能的汽油，重点应该是干净的数据、数据科学和对数据含义的深刻理解。
  
         有些人说，没有来龙去脉的数据是没有意义的，这些数据的来龙去脉可以是其他数据、模型/算法或处理流程。
  
         让我们以一种简洁的方式探究这些人工智能的要素，以发现每种视角的优点。
  
  数据 
  
         数据是起点，因为它是非常有用的资产。
  
         不管真假，人们都认为数据承载着知识，而利用这些知识将有利于那些善于研究数据的人。
  
         对人工智能来说，从数据开始，并通过从中学习来利用优势，是有意义的。在数据量大、速度快的时代，使用数据来训练人工智能十分便捷。
  
         企业在商业智能方面有着悠久的历史，很多工作都围绕着数据展开。对于人工智能来说也没什么不同。
  
         原始数据一般通过数据采集获得，随后的数据清洗、数据标注相当于对数据进行加工，然后输送到人工智能算法和模型里进行调用。
  
         人工智能训练所用的数据如果没有保证足够的多样化和无偏性，就有可能产生人为的”AI偏见”等问题。
  
         国内的京东众智、百度众包、觉醒向量等都是专注于AI数据的智能众包平台。
  
  算法 
  
         理解算法相对于自然环境下的静态数据的优势是很重要的。
  
         事实上，组织可以通过优化其业务的算法获得优势。找到合适的公式、统计模型或预测是真正的商业艺术。
  
         这些算法受到组织的保护，通常被认为是成功的秘密武器。
  
         虽然它们依赖于干净的数据，但数学或逻辑中隐含的规则才是许多行业的真正区别所在。
  
         如果没有精算师和他们宝贵的算法，保险业将何去何从?人工智能也不例外。
  
         机器学习的常用算法包括决策树、随机森林算法、逻辑回归、SVM、朴素贝叶斯、K最近邻算法、K均值算法、Adaboost算法、神经网络、马尔可夫。
  
         人工智能的算法按照模型训练方式和解决任务的不同可以分为好几类，其中需要考虑的因素包括数据本身的数量、质量和特点，具体业务场景中的问题，计算时间及精度要求等。
  
  处理过程 
  
         正确的步骤或任务、适当的方式对于取得的结果质量是至关重要的。
  
         无论处理过程(process)是静态的、可重复的，还是动态的、紧急的，都没有区别。
  
         知道下一步的最佳行动是获得最佳业务结果的关键。
  
         好的处理过程就是在正确的时间使用正确的数据和算法。
  
         由于流程的精确性，业务结果肯定是准确的，并且可以通过使用各种形式的监督的透明反馈周期进行适当的调整。
  
  三者缺一不可? 
  
         真正的结论是，要想获得长期的成功，你需要这三者。人们可以先从其中一个要素开始，接着添加其他要素。
  
         随着机器学习逐渐展现出其威力，许多人工智能项目都是从数据开始的。
  
         但随着人工智能的发展，算法和处理过程也将成为不可忽视的要素。
  
         基于数据的人工智能目前运行良好，随着问题的复杂性和范围的扩大，算法和处理流程的重要性将会凸显。
  
         如同三角形需要三条边来稳定形状，人工智能也将需要全部的三要素来完善自身。
  
 来源（今日头条）

6. 大数据人工智能取代人类，你怎么看

虽然未来有无限可能，可是人工智能取代人类可能性太低。
拿人类和你能想象到的人工智能相比，你会发现人类的思维是无限的，人工智能只能接近无限，却无法达到无限。
人工智能可以记录并且重复人类已知所有的思路和解决问题的办法，但是有些事情它做不到，至少不能完全做到。
比如：很多人喜欢看的各种作死行为，电锯吃玉米，洗水泥澡，徒手开榴莲。。。这种常理之外的，需要人一时脑袋发热产生的情绪和行为，人工智能是很难达到的。
人类知道对错，但是行为不怎么受对错的影响，比如，肯定有人用舌头尝过大便的味道，因为好奇。但人工智能只会进行分析记录。
最终还是那句话，人类的思维让人类有无限的可能，人工智能的思维让人工智能始终被禁锢。

7. 由于技术的不确定性和应用的广泛性,人工智能发展可能带来的问题包括:

无论是自动驾驶还是智能音箱，还没有表现出这个态势，他们所代替我们做的，终究还是体力劳动，只不过这些体力劳动更为复杂，最终的目的不是解放大脑，而是让人们的生活更加便捷。

而目前人工智能最大的“坏处”，可能就是将会导致越来越多的非脑力劳动者失业，因为几乎一切简单的劳动都可以被机器取代，之所以现在的还没有，无非是成本问题。比如海底捞餐厅，已经出现了机器人服务员，虽然噱头大于实用性，但这个苗头已经显现出来。



其次是生活在人工智能的加持下变得更加舒适便捷之后，人类变得越来越懒了。其实这在我看来根本就不算个缺点，好吃懒做本来就是人类的天性，也正是在这个天性的驱使下，人们才会不断地发展科技，让自己可以生活得更加舒适。

目前的人工智能还没有太多值得担心的坏处，与其担心这担心那，还不如多担心一下这些不够成熟的人工智能会不会对我们的人身和信息安全造成威胁。科幻片里出现的人工智能统治人类的场景起码短时间内还是不可能的事，如今的人工智能本质上还是机械的一种。【摘要】
由于技术的不确定性和应用的广泛性,人工智能发展可能带来的问题包括:【提问】
由于技术的不确定性和应用的广泛性,人工智能发展可能带来的问题包括:【回答】
无论是自动驾驶还是智能音箱，还没有表现出这个态势，他们所代替我们做的，终究还是体力劳动，只不过这些体力劳动更为复杂，最终的目的不是解放大脑，而是让人们的生活更加便捷。

而目前人工智能最大的“坏处”，可能就是将会导致越来越多的非脑力劳动者失业，因为几乎一切简单的劳动都可以被机器取代，之所以现在的还没有，无非是成本问题。比如海底捞餐厅，已经出现了机器人服务员，虽然噱头大于实用性，但这个苗头已经显现出来。



其次是生活在人工智能的加持下变得更加舒适便捷之后，人类变得越来越懒了。其实这在我看来根本就不算个缺点，好吃懒做本来就是人类的天性，也正是在这个天性的驱使下，人们才会不断地发展科技，让自己可以生活得更加舒适。

目前的人工智能还没有太多值得担心的坏处，与其担心这担心那，还不如多担心一下这些不够成熟的人工智能会不会对我们的人身和信息安全造成威胁。科幻片里出现的人工智能统治人类的场景起码短时间内还是不可能的事，如今的人工智能本质上还是机械的一种。【回答】

8. 深度学习在人工智能领域的表现并不突出

深度学习在人工智能领域的表现并不突出。（ ）
A.正确
B.错误
参考答案：B

人工智能、机器学习与深度学习之间的关系
人工智能：可能是自 1956 年以来最受关注的概念。到 2015 年，GPU 的广泛使用使并行处理更快、更强大、更便宜。而愈加廉价的存储可以大规模地存储大数据（从纯文本到图像、映射等）。这产生了对数据分析的需求，它被更普遍地称为数据科学，导致机器学习发展为实现人工智能的方法。

机器学习：属于人工智能的分支之一，且处于核心地位。顾名思义，机器学习的研究旨在让计算机学会学习，能够模拟人类的学习行为，建立学习能力，实现识别和判断。机器学习使用算法来解析海量数据，从中找出规律，并完成学习，用学习出来的思维模型对真实事件做出决策和预测。这种方式也称为“训练”。
深度学习：是机器学习的一种实现技术，在2006年被Hinton等人首次提出。深度学习遵循仿生学，源自神经元以及神经网络的研究，能够模仿人类神经网络传输和接收信号的方式，进而达到学习人类的思维方式的目的.
所以，机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术，而生成对抗网络则是深度学习中的一种分类。