你对ai的态度如何评价,以及你对ai的态度如何评价呢对应的知识点,小编就整理了3个相关介绍。如果能碰巧解决你现在面临的问题,希望对各位有所帮助!
我们对于ai的态度和应该怎么做?
我认为对于AI,我们应该保持积极和开放的态度。AI技术正在不断地改变着我们的生活和工作方式,它可以帮助我们更高效地完成任务、提高工作效率,甚至帮助我们做出更好的决策。
同时,我们也需要关注到AI技术的发展所带来的社会和伦理问题,比如数据隐私、人工智能的决策是否公平等。
因此,我们应该在支持和利用AI的同时,也要监督和审慎对待AI技术的发展,确保它的发展符合人类的价值观和利益。
人工智能时代我们应当怎么做?
1、保持不断学习,更新认知的宽容心态。
每一天都有大量的新知识涌入我们的生活,如果不拥抱未知,没有接受变化的能力,那么很快就会被时代淘汰。
2、保持不变的决心和意志力,爱的能力。
人类的很多品质是智能人无法复制和拥有的,不管技术再先进,智能人再智能,人类文明积淀的人性美好的部分我们都不应该丧失。
3、适当学一点编程语言,知己知彼,方能百战不殆。
如果需要更好地了解机器,了解“智能人”,那么学会怎么操控他们,或许是未来一个必备技能。不需要多么精通,或许一点简单的操作就能在关键时刻帮到你。
为什么现在大学生对AI普遍持观望态度?
哈喽哈喽,我是糖豆儿学姐,我认为就像问题描述说的,大部分大学生持观望态度就是因为第一感觉是太难了。
大家也不是不愿意去钻研,只是这个需要耗费的精力太多了,大家更愿意把有限的时间用来学更多的东西。
学习AI的困难主要体现在这几个方面:
1、它包含的范围广
美国麻省理工学院的温斯顿教授认为:“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”
人工智能作为计算机的一个分支,主要就是研究人类智能活动的规律和智能行为(学习、推理、思考等),利用计算机模拟构建人工智能系统,涉及到诸多学科,如哲学和认知科学,数学,神经生理学,心理学,计算机科学,信息论,控制论,不定性论等。
人工智能需要用数字去表述这么多的内容,这个需要耗费太多的精力而且对于专业性的要求也高,工科狗只能努力努力再努力的研究,但是大部分人估计会望而却步,心塞塞了。
2、它需要的能力要强
美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义:“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”
人工智能作为一个前沿学科,对于能力的要求很高!那么体现在哪几个方面呢?
一是你的学习态度和学习能力,毕竟需要学习的文献那么多,没有能坚持学习的勇气,肯定是学不好的。
二是你的数学知识和编程能力,如果你是做算法突破的,对于数学能力的要求会特别高。比如概率论、数理统计、矩阵论、图论、随机过程、最优化、神经网络、贝叶斯理论等,还要学习高数和微积分,这个知识含量太高了。
一般想到要学这么多,估计还是会大喊一声“我不听我不听”吧,这段别看了,我就是想配个图,埃嘿嘿嘿嘿。
👉其实研究大数据在信息时代越来越成为一个热门行业,狼多肉少,行业内能做好的大手子们不多了可以说是一个高薪多金的行业了!
👉重赏之下必有勇夫,在金钱面前肯定也有很多学生战胜困难,争相去学习,比如我的某个同学,我们本来就是经管专业的,学eviews已经让我头秃了!但是现在他都跟着别的老师学习研究大数据了,大神都是这样的吗?摊手。
👉但是我还是认为会有很多人在面对这么庞大的学习量下退却,人工智能不是那么容易就能学成的,就算能学成,做到“精”也很困难。
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原因之一是因为目前研究开发AI的科技公司都是国内巨头,比如百度,腾讯,科大讯飞。小公司没有能力做这项研究,有一些小的初创公司也都被大公司收购。所以AI人才属于高端人才,会被国内巨头吸纳。而普通院校的大学生很难和名校学生竞争。这对于能力一般的人来说,就业可能会成为一个问题。
原因之二是目前AI开发还属于很浅显的阶段。从2006年至今还没有突破性的进步。所以走入消费中还需时日。在研究开发阶段需要的人才需要比较有想法和创造力,能有一定经验当然最好。这也是为什么国内AI公司都会从微软,Facebook,谷歌等AI公司中吸纳人才。
在中国还是习惯了跟风,很多人并不清楚自己要什么。人工智能这股风潮来得时候大家都各种讨论,讨论人工智能怎么改变生活,怎么取代人类工作,能不能和人谈恋爱,会不会成为人类终结者。而当研究有些停滞的时候又开始观望,怀疑人工智能的可行性。
其实人工智能就是一门科学,一项技术。发展是必然的趋势,因为可以作为人类很好的工具,替代人类很多工作,比如重复性的工作,危险性的工作灯。为人类服务,让人类的生活更加轻松和简单。但是恋爱,终结者真的完全脱离现实了。与其担心人工智能对人类的威胁,不如担心环境污染,食品安全对人的危害。
所以我认为AI人工智能未来必定会走入我们的生活。根据自己的兴趣和优势做出合理选择。盲目跟风,即使入了行,找到了工作,也只会在行业的底端,做着最没有附加值的工作。
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