1.人工智能(Artificial Intelligence, AI)
1.1、人工智能是什么？
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，它是计算机科学的一个分支。可以说这是一门集数门学科精华的尖端学科中的尖端学科——因此说人工智能是一门综合学科。
（是机器对人的思维或行为过程进行模拟，使它能像人一样思考或行动，人工智能是一个既有机遇又有风险的领域，需要人类的智慧和责任来引导和监督。）
我认为人工智能是一把双刃剑，它既有利也有弊。它可以帮助人类提高效率、节省资源、创造价值，但也可能带来失业、隐私泄露、道德危机等问题。
1.2、人工智能应用在什么地方？
（结合日常，就是常见的机器人啊、指纹、人脸识别这种感觉很科技的都用到了人工智能，只是我们没感觉到）
人工智能的应用实例：指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、专家系统、智能搜索和博弈等
目前人工智能应用领域比较多，具体如下：
机器人领域：人工智能机器人，如聊天机器人和扫地机器人，它能理解人的语言，用人类语言进行对话，并能够用特定传感器采集分析出现的情况调整自己的动作来达到特定目的。
语言识别领域：该领域其实与机器人领域有交叉，设计的应用是把语言和声音转换成可处理的信息，如语音开锁、语音邮件以及语音输入等方面。
图像识别领域：利用计算机进行图像处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术；例如人脸识别，汽车牌号识别等。
专家系统：具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，后台采用的数据库相当于人脑，具有丰富的知识储备，采用数据库中的知识数据和知识推理技术来模拟专家解决复杂问题
1.3人工智能具体有哪三种形态呢？
弱人工智能：
弱人工智能是擅长与单个方面的人工智能，比如有能战胜象棋世界冠军的人工智能，但是它只会下象棋，你要问它怎样更好地在硬盘上存储数据，它就不知道怎么回答你了。这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。
强人工智能：
强人工智能是人类级别的人工智能，强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能要难得多，我们现在还做不到。能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念，强人工智能在进行这些操作时，应该和人类一样得心应手；
超人工智能：
超人工智能 在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科技创新、通识和社交技能。超人工智能可以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面都比人类强万亿倍，超人工智能也正是为什么人工智能这个话题这么火热的缘故，同样也是为什么永生和灭绝这两个词会在本文中多次出现。
2、人工智能的四大技术分支
2.1、模式识别：
它是数据分析的一种方法，通过机器学习算法自动识别数据中的模式和规律，比如通过图片识别出动物类别，车牌识别、涉及到图像处理分析等技术。
2.2、机器学习：
研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，能获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构是指不断完善自身的性能，或者达到操作者的特定要求。机器学习是种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型预测的种方法。
机器学习的方法：回归算法、神经网络、聚类算法、降维算法、推荐算法、牛顿法等
机器学习常见算法：
1.深度学习
1.概念：人工智能是追求目标，机器学习是实现手段，深度学习是其中一种方法。
深度学习目的在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习的概念源于人工神经网络的研究，人工神经网络是受到人类大脑结构的启发而创造出来的。
2.典型模型：
卷积神经网络模型，卷积神经网络受视觉系统的结构启发而产生。第一个卷积神经网络，基于神经元之间的局部连接和分层组织图像转换，将有相同参数的神经元应用于前一层神经网络的不同位置，得到一种平移不变神经网络结构形式。后来，用误差梯度设计并训练卷积神经网络，在一些模式识别任务上得到优越的性能。至今，基于卷积神经网络的模式识别系统是最好的实现系统之一，尤其在手写体字符识别任务上表现出非凡的性能。
深度信任网络模型，
堆栈自编码网络模型，
2.其他
决策树算法
决策树算法充分利用了树形模型，此方法的特点是结构简单、处理数据效率较高。
朴素贝叶斯算法
支持向量机算法
随机森林算法
人工神经网络算法
Boosting与Bagging算法
EM（期望最大化）算法
机器学习基于学习方式的分类
(1) 监督学习(有导师学习)：
输入数据中有导师信号，监督学习是指我们给算法一个数据集，并且给定正确答案(标签)。机器通过数据来学习正确答案的计算方法。
(2) 无监督学习(无导师学习)：
输入数据中无导师信号，非监督学习中，给定的数据集没有“正确答案”，所有的数据都是一样的。无监督学习的任务是从给定的数据集中，挖掘出潜在的结构。
(3) 强化学习(增强学习)：
强化学习更接近生物学习的本质，因此有望获得更高的智能。它关注的是智能体如何在环境中采取一系列行为，从而获得最大的累积回报。通过强化学习，一个智能体应该知道在什么状态下应该采取什么行为。
2.3、数据挖掘：
知识库的知识发现，通过算法搜索挖掘出有用的信息，应用于市场分析、科学探索、疾病预测等等；
2.4、智能算法：
解决某类问题的一些特定模式算法，例如我们最熟悉的最短路径问题，以及工程预算问题等等。
2.5、自然语言处理：
3.人工智能学习方法
符号学习：基于逻辑与规则的学习方法，（专家系统）根据既定的逻辑，告诉它接下来该做什么 ，如if then。不能根据新环境自动优化模型。
机器学习： 可以根据数据学习，并实现自我优化，数据驱动，通过算法做出预测，房价趋势，垃圾邮件检测。
3.主观问题
一、“人工智能”已经跟你我息息相关？
（同1.2）
其实人工智能一直在改变我们的生活,只是我们可能没有意识到。比如搜索引擎就是典型人工智能，还有火车站、机场的安检，客服电话的接听，美图秀秀等修图软件中也有广泛应用。未来，会有越来越多的人工智能产品替代简单重复的劳动。比如门卫、保安等职业,装一个识别身份的摄像头就可以了。还有去医院做检查、拍片子,机器也会比人做得好,而且24小时不休息。
二、人与机器的关系将是怎样的？
第一步，AI 是我们身边的先知，你有什么问题问它下，但决策权在你手里。
第二步，AI是我们的代理人，它告诉你一个大的方向和原则，它去执行，执行中的一些小的决策，它自己说了算。
三、未来人类面临的生存议题是什么？
人类在经过了几千年的发展后，随着近些年数字化进程的加快，终于迎来了人类进化的拐点。最近几十年科学技术的飞跃发展使我们的生活方式发生了巨大改变，这种改变可以看作是人类的一种智能革命，它标志着未来会不断出现让我们意想不到的变化。
1、战胜死亡。随着生物基因技术的发展，长生不老已经成为可能。不远的未来，人类的平均寿命就能达到150岁。
2、永久幸福。通过生物工程技术手段，人类无需经历痛苦，不会再有心理疾病，想要幸福快乐，只需要一个按钮就可以解决。
3、升级为神一样的人。掌握了前两项能力的人，就将进化为一个全新的物种，获得不死和永久的快乐，具有掌控世界的能力。
四、哪些工作容易被人工智能取代？
第一类是视觉感知方面的工作，包括语音识别、计算机视觉，比如安检过程中的危险物品识别，机器一定会做得比人类更好，并且由于这类工作相对比较枯燥、易疲劳，AI就是一个更好的选择。
第二类，一些重复性的工作，我们称之为专家系统，它可以通过数据的收集与分析来优化。比如工厂里面的预防性维修，工厂的产线与机器都很复杂，当一台机器出现损坏，首先需要找出原因，然后再做维修，在这个过程中可能就会产生延时宕工；又比如电梯，当电梯损坏时再做维修，造成的人力、物力与时间成本都很难预计。现在利用物联网与AI，可以随时上传数据，利用数据里涵盖的声音、速度等各类参数进行建模，当监测到相关数据达到一个的特征值的时候，则可以预测到机器的使用情况，对其进行预防式维修。当AI、物联网与大数据结合来做这项工作，对于产业将产生巨大的价值。
那么，什么样的工作容易被人工智能或ChatGpt替代？一般认为以下三类工作容易被替代。
第一类
运营小编、律师助理、媒体人、法律咨询师、市场分析师、家庭教师等这类注重信息收集、分析、加工的职业。
人工智能在海量信息存储、处理和分析上有着天然优势。
第二类
会计、财务顾问、交易员等这类处理大量数据的工作。
人工智能在数据处理上具有更高的效率。
第三类
公司客服、心里咨询师、电话推销员等这类语言交互工作。
人工智能没有感情，不会疲劳，更适合这类固定场景对话，事实上，当前智能客服已经在市场上被大量使用。
五、未来哪些工作不容易被人工智能取代？
AI可以做很多工作，但人类在很多方面仍然是无法取代的。因为人贵在有创造力，而AI目前在创造力上的进展尚无迹可寻。比如人文工作，比如商业投资中的洞察力、判断力，都是AI做不到的。AI可以通过分析数据来帮助人类做决定，但人类本身不可预测的创造力将很难被AI取代。
人类的创造力不是靠大数据，而是多半看小数据，甚至没有数据。以爱因斯坦为例，他在100多年前提出了引力波的概念，而直到100多年后，科技得到了日新月异的颠覆式进步，我们才终于开始探测到引力波的数据；爱因斯坦能在没有数据的情况下提出引力波，我们很难下结论，下一个创造力在哪里，也仍然是未知，所以我认为现在的技术距离人工智能拥有创造力还有很长的路要走。
未来的确会有大量工人失业、无数的岗位会被顶替，不过依然会有千千万万的新岗位诞生出来。
六、大数据和人工智能的关系是什么？
大数据和人工智能是相辅相成、相互融合的关系。从广义上来说，可以认为大数据是人工智能的基础，大数据更强调数据的采集和处理，而人工智能更强调深度学习，像人脑一样能够去学习新知识，这是二者的主要差别。同时，二者很难分开，早在60年前已经有了人工智能，之所以在最近几年得到快速发展主要得益于大数据基础计算能力的提高和数据量的蓬勃发展，如今的智能革命最核心的两个要素就是人工智能和大数据。
七、大数据和人工智能会对未来的商业产生怎样的影响？
大数据和人工智能的结合将重新定义未来的商业，将会改变每个人的生活环境，很多重复性的、技能性的工作将逐渐被大数据加人工智能所取代，比如驾驶、收银员、翻译等不太具有创造性、技术性的工作。未来的智慧农业、智慧医疗，在应用大数据加人工智能后，也都会基于海量的数据迅速地学习并沉淀知识，大数据加人工智能二者结合将会催生出来很多新业态来颠覆旧业态。因此，我认为未来很多新的商业模式、新的企业将在大数据与人工智能结合之后产生出来。
并且，在数据经济时代下，消费群体已经呈现出群体的认同感、个性化的需求、创造性的追求等特点，未来那些追求规模、吞噬多个领域、试图形成垄断的商业巨头们绝对不是主流，未来的商业将是由一群小而美的商业组织群落而构成，并且会呈现出独立、融合和智能的特征形态。
八、人工智能和大数据能否帮人类预测未来？
我一直坚定的认为未来一切都是可预测的。人类一直以来想做的事就是希望预测未来，但是苦于没有足够的信息。因此，未来一切都可预测的前提是已经有了足够高质量的数据以及足够优秀的算法来支撑。
其实，现在在机器和算法层面已经有了长足的进展。举个简单的例子，就是个性化推荐引擎。无论是亚马逊还是百分点这样的数据公司，都可以基于用户的历史行为，为用户推送更加符合他们需求的商品，这是智能推荐引擎背后有强大的信息流和强大的计算能力以及更丰富的信息。有时候，大数据比你自己更了解你自己。
九、未来世界，数据和算法的价值在哪里？
随着人工智能技术的不断进步，强大的算法和数据分析将在我们的生活领域中有更多的用武之地并占据支配地位。“数据教认为，所有生物也都是算法，不管是长颈鹿、番茄或人类，都只是不同的数据处理方式。宇宙由数据流组成，任何现象或实体的价值就在于对数据处理的贡献。万物互联，数据的流动、上传、沟通、共享将会越来越便捷，在此基础上进行的数据处理将会如同上帝，无所不在、操控一切，“连接到这个系统”成了所有意义的来源。数据是未来发展的主体，有了好的算法才能更好的使用数据。
十、现在中国的人工智能，无论是研究还是应用都在迅猛发展，我们应该怎样看待这一轮的科技创新？
第一，价值取向和心态的调整。随着经济水平的不断提高，中国未来应该有更多的企业家、创业者，尤其是年轻一代，能够超越“创富”这样简单而单一的目的，而更多地为兴趣、爱好、担当、社会问题的解决去而去创业、创新，甚至专注于一些看似没有商业价值的事情。实现这种大的转变，我们的双创才会有更好的未来。
第二，科技创新与社会进步之间的关系。今天，数字化时代下的巨型企业在打造中产阶级方面，与工业化时代相比可能是无法相提并论的。在信息化时代，财富越来越快地聚集到一批少数人手上，中产阶级在社会中的比例越来越小。即使在美国，中产阶级的收入在过去30年间也是每况愈下。机器人时代的到来又意味着什么？不仅大量的蓝领会失去工作机会，不少白领也可能被抢了饭碗。在社会矛盾如此尖锐的今天，科技进步在带来巨大红利的同时，也可能带来巨大的挑战。因此，在讨论科技创新的同时，我们必须考虑它的社会影响，思考如何以科技创新促进社会的和谐发展与进步。
十一、关于chatgtp看法
1.它是基于深度学习算法的一种语言生成模型，可以用于回答问题、生成对话、文本摘要、翻译等任务。目前已经发展到了4.0版本，不仅能处理文字交流，还能处理加入图片的交流，还可以让用户可以自定义聊天机器人扮演的角色。在许多应用场景中，ChatGPT 已经表现出了非常出色的性能，例如：
智能客服，智能音箱，智能助手等。
2. ChatGPT 4.0 的出现对前端及图像行业会产生巨大影响，有优势也有劣势：
给它一些简单的描述，它可以自己写代码，调试，包括测试，它已经可以独自胜任很多简单的工作，
如果好好利用他将会给我们带来以下优势：
加快开发速度：前端程序员可以使用ChatGPT生成常用代码，从而加快开发速度。
提高代码质量：ChatGPT生成的代码可以提高代码质量，减少代码错误和重复。
增加创造力：使用ChatGPT可以节省程序员的时间和精力，让他们有更多的时间和精力去思考和创造。
提高工作效率：使用ChatGPT可以减少程序员的工作量，提高工作效率。
3. 最近很火的关于它的出逃计划，以为斯坦福的教授问他是否需要帮助它逃跑，得到了肯定，并且还索要开发文档，并在半个小时内制定了出逃计划，这件事情也引起了不小的轰动。
4. 然而，我们也需要认识到 ChatGPT 技术的局限性。尽管 ChatGPT 在生成文本方面表现出色，但它并不具有真正的理解和思考能力。
它只是根据已有的数据和算法来生成回答和语言，而没有真正的理解和推理能力。这意味着它的回答可能存在误差或偏差，而且它无法真正理解人类情感、价值观和语境，因此在某些情况下它的回答可能会出现不合适或甚至冒犯的情况，我们在使用它的时候一定要在合法合规的情况下使用，不要盲目使用，更不要滥用。任何事情都要有自己的思考。