《重大領域交叉前沿方向2021》（2021年9月13日由浙江大學中國科教戰略研究院發布）認為當前以大數據、深度學習和算力為基礎的人工智能在語音識別、人臉識別等以模式識別為特點的技術應用上已較為成熟，但對于需要知識、邏輯推理或領域遷移的復雜性任務，人工智能系統的能力還遠遠不足。基于統計的深度學習注重關聯關系，缺少因果分析，使得人工智能系統的可解釋性差，處理動態性和不確定性能力弱，難以與人類自然交互，在一些敏感應用中容易帶來安全和倫理風險。類腦智能、認知智能、混合增強智能是重要發展方向。無需基礎，替換圖文。南平AI數字人一站式網站

事實上，每一次技術變革，根本目的都是解放人而非取代人，這一次也不例外。無論是將工位讓給機械臂、與代碼打交道的技術工人，還是與“AI繪畫”遭遇的插畫師，都發現AI可以幫人們完成部分重復性、標準化的工作，但在面對復雜情況或需要創意時，“老師傅”依然不可代替。AI會對某些職業產生影響，但也必將創造新的就業機會。對勞動者來說，適應新的技術并培養與之合作的技能，是讓AI“為我所用”的必經之路。事實上，每一次技術變革，根本目的都是解放人而非取代人，這一次也不例外。廣東珍云數字AI數字人智能視頻生成準確識別 10 多種人臉屬性類別，例如性別、年齡、面部動作狀態等。

系統（1960年代-1970年代）：系統是一種可以模擬人類決策過程的軟件系統。在20世紀60年代和70年代，系統得到了廣泛的應用，例如DENDRAL系統用于化學物質的結構識別。推理機和基于知識的系統（1970年代-1980年代）：推理機是一種可以通過邏輯推理來解決問題的系統，基于知識的系統則是一種可以使用先前知識來解決問題的系統。這些技術被廣泛應用于語言翻譯、證券交易等領域。機器學習（1990年代-2000年代）：機器學習是指計算機系統可以通過從大量數據中學習來改進性能的技術。在20世紀90年代和2000年代，機器學習得到了大量的發展和應用，例如，搜索引擎、語音識別等領域。

人工智能是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學等。人工智能是包括十分科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等。總的來說，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“復雜工作”的理解是不同的。2017年12月，人工智能入選“2017年度中國媒體流行語”。2021年9月25日，為促進人工智能健康發展，《新一代人工智能倫理規范》發布。馬斯克指出，在人工智能機器學習面具之下的本質仍然是統計。提供規范的API接口和多語言端SDK， 同時提供圖片服務功能，方便快捷。

機器翻譯，智能控制，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程機器人工廠，自動程序設計，航天應用，龐大的信息處理，儲存與管理，執行化合生命體無法執行的或復雜或規模龐大的任務等等。值得一提的是，機器翻譯是人工智能的重要分支和先應用領域。不過就已有的機譯成就來看，機譯系統的譯文質量離目標仍相差甚遠；而機譯質量是機譯系統成敗的關鍵。中國數學家、語言學家周海中教授曾在論文《機器翻譯五十年》中指出：要提高機譯的質量，首先要解決的是語言本身問題而不是程序設計問題；單靠若干程序來做機譯系統，肯定是無法提高機譯質量的；另外在人類尚未明了大腦是如何進行語言的模糊識別和邏輯判斷的情況下，機譯要想達到“信、達、雅”的程度是不可能的。智能家居之后，人工智能成為家電業的新風口。視頻編輯器，感受效率加倍的體驗。漳州福建珍云數字AI數字人智能數字人

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2024年1月8日，人工智能入選2023勞動熱詞。背景：2023年初，由AI（人工智能）技術驅動的聊天機器人ChatGPT風靡互聯網。隨后，國內外不少科技企業先后發布人工智能大模型。這些大模型具有大量參數和復雜結構的機器學習模型，能夠處理海量數據、完成各種復雜的任務，如自然語言處理、計算機視覺、語音識別等。觀察：我的工作，會被AI取代嗎？2023年，這似乎是職場人熱門的議題，但這并不是一個新問題。隨著制造業迎來以機械臂為智能化轉型，一些技術工人已經面臨過職業危機了。南平AI數字人一站式網站