人工智能新闻稿（人工智能新闻稿范文）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于人工智能新闻稿的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 人工智能取代了哪些职业？
• 人工智能发展的瓶颈是什么？
• 图灵对人工智能的研究有哪些贡献？
• 在未来十年，AI能干些什么？

人工智能取代了哪些职业？

随着人工智能技术的发展，许多职业受到了影响，部分工作被自动化取代。以下是一些可能受到AI影响或被部分取代的职业：

制造业：自动化和机器人技术已经取代了一部分需要大量重复劳动的工作，如装配线工人、质量检测员等。

客服：许多公司使用AI聊天机器人来替代传统的客户服务人员，处理简单的问题和请求，提高服务效率。

数据录入员：自动化数据处理和识别技术（如OCR）使得大量数据录入工作可以被AI系统完成。

银行和金融业：AI在金融领域的应用，如智能投顾、风险管理和信贷审批，使得部分金融从业人员的工作受到影响。

零售业：自动化和无人售货技术使得部分零售从业人员（如收银员）的工作受到影响。

仓储和物流：自动化仓库管理和无人运输系统减少了部分仓库工人和搬运工的工作机会。

交通运输业：自动驾驶技术的发展可能会影响到司机（如出租车司机、货车司机）的工作。

农业：智能农业机器人和自动化技术可以替代部分农民从事体力劳动。

文字编辑和校对：AI技术已经能够进行基本的文字编辑和校对工作，可能影响到部分编辑和校对员的工作。

人力资源：AI系统可以进行简历筛选、面试预约等初步工作，影响部分人力资源从业人员的工作。

需要注意的是，尽管AI可能取代了部分工作，但它也创造了许多新的就业机会。同时，许多行业和职业将会经历一定程度的变革，人们需要学习新技能来适应这些变化。在许多情况下，AI技术与人类劳动力的协同作用将更能发挥潜力，提高生产效率。

人工智能发展的瓶颈是什么？

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的发展在近年来取得了令人瞩目的进展，但是仍然存在一些瓶颈，阻碍了AI技术的发展，主要包括以下几个方面：

1. 数据质量问题：AI需要大量的数据来训练和优化模型，但是现实中的数据往往存在很多噪声、不准确和缺失值等问题。这些问题会导致模型的不稳定和性能下降，进而影响AI技术的应用范围和效果。因此，如何处理和净化数据是AI技术发展中的一个重要问题。

2. 算力和存储问题：AI技术需要大量的算力和存储资源来完成训练和推理等任务，而现有的硬件设备往往难以满足这些需求。虽然GPU等专用硬件可以提高运算速度，但是它们的价格昂贵，对于普通用户来说并不实用。因此，如何提高硬件设备的性能，降低成本是AI技术发展的一个难题。

3. 数据隐私问题：随着AI技术的普及，个人隐私和数据安全越来越受到关注。一些AI技术需要收集和使用海量的个人数据，但是这些数据往往包含着用户的隐私信息。因此，如何保护用户数据隐私，确保AI技术的安全性和可信度是AI发展的一个重要挑战。

4. 人工智能的透明度和解释性问题：AI技术往往是黑盒子，也就是说，它们的决策过程和内部逻辑很难被人类理解和解释。这种情况在涉及到法律、伦理等方面的决策时尤为重要。因此，如何提高AI技术的透明度和解释性，让人类能够理解和信任AI技术，是AI技术发展中的一个重要问题。

以上是目前AI技术发展中的一些关键问题。随着技术的不断进步和创新，相信这些问题都将得到有效的解决，并为AI技术的普及和应用打下更加坚实的基础。

图灵对人工智能的研究有哪些贡献？

主要贡献：

1、提出“图灵测试”概念 

“图灵测试”指测试者与被测试者（一个人和一台机器）隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问。

进行多次测试后，如果有超过30%的测试者不能确定出被测试者是人还是机器，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。

图灵测试一词来源于计算机科学和密码学的先驱艾伦·麦席森·图灵写于1950年的一篇论文《计算机器与智能》，其中30%是图灵对2000年时的机器思考能力的一个预测，目前我们已远远落后于这个预测。

图灵预言，在20世纪末，一定会有电脑通过“图灵测试”。2014年6月7日在英国皇家学会举行的“2014图灵测试”大会上，举办方英国雷丁大学发布新闻稿。

宣称俄罗斯人弗拉基米尔·维西罗夫（Vladimir Veselov）创立的人工智能软件尤金·古斯特曼（Eugene Goostman）通过了图灵测试。

虽然“尤金”软件还远不能“思考”，但也是人工智能乃至于计算机史上的一个标志**件。

2、图灵机

图灵机是由图灵在1936年提出的，它是一种精确的通用计算机模型，能模拟实际计算机的所有计算行为。

所谓的图灵机就是指一个抽象的机器，它有一条无限长的纸带，纸带分成了一个一个的小方格，每个方格有不同的颜色。有一个机器头在纸带上移来移去。

机器头有一组内部状态，还有一些固定的程序。在每个时刻，机器头都要从当前纸带上读入一个方格信息，然后结合自己的内部状态查找程序表，根据程序输出信息到纸带方格上，并转换自己的内部状态，然后进行移动。

3、人工智能

1949年，图灵成为曼切斯特大学（University of Manchester ）计算实验室的副院长，致力研发运行Manchester Mark 1型号储存程序式计算机所需的软件。

1956年图灵的这篇文章以“机器能够思维吗？”为题重新发表，此时，人工智能也进入了实践研制阶段。图灵的机器智能思想无疑是人工智能的直接起源之一。

而且随着人工智能领域的深入研究，人们越来越认识到图灵思想的深刻性：它们如今仍然是人工智能的主要思想之一。

4、树立生物学

从1952年直到去世，图灵一直在数理生物学方面做研究。他在1952年发表了一篇论文《形态发生的化学基础》(The Chemical Basis of Morphogenesis)。

他主要的兴趣是斐波那契叶序列，存在于植物结构的斐波那契数。他应用了反应-扩散公式，如今已经成为图案形成范畴的核心。他后期的论文都没有发表，一直等到1992年《艾伦·图灵选集》出版，这些文章才见天日。

5、判定问题

1937年，图灵用他的方法解决了著名的希尔伯特判定问题：狭谓词演算(亦称一阶逻辑)公式的可满足性的判定问题。

他用一阶逻辑中的公式对图灵机进行编码，再由图灵机停机问题的不可判定性推出一阶逻辑的不可判定性。他在此处创用的“编码法”成为后来人们证明一阶逻辑的公式类的不可判定性的主要方法之一。

在判定问题上，图灵的另一成果是1939年提出的带有外部信息源的图灵机概念，并由此导出“图灵可归约”及相对递归的概念。

运用归约和相对递归的概念，可对不可判定性与非递归性的程度加以比较。在此基础上，E．波斯特(Post)提出了不可解度这一重要概念，这方面的工作后来有重大的进展。

参考资料来源：百度百科——艾伦·麦席森·图灵

在未来十年，AI能干些什么？

提到AI技术，相信大家都不陌生，因为在这些年来，人工智能已经有了很快的发展，而且很多人也都在研究人工智能技术，如今，人工智能技术已经应用在了很多领域，而且还在不断的发展，让这项技术越来越智能化。比如现在的无人驾驶技术，而且有很多工作已经完全由机器人来完成。现在的很多人工智能技术已经可以让他们主动学习来提高自己，让她们自己变得越来越聪明。那么在未来十年，人工智能到底能够干什么呢？

一、人工智能将在更多的领域取代人。

比如在以前很多客服都是人工的，如今很多客服已经换成了人工智能的，在人工智能无法解决的时候，才会转到人工。比如人们之前所说的阿尔法狗就是人工智能，一个很好的体现。所以人工智能在不断的发展，而且一些简单的新闻稿已经能够让人工智能去完成了，而且速度和质量都还不错。

二、在未来十年，人工智能将出现在人们生活中的更多领域中。

       随着人工智能技术的发展，机器人越来越聪明，所以他们能够完成的工作也就越来越多。在目前来看，很多机械的东西都可以由机器人来完成，但是涉及到设计方面的东西，机器人就没有那么智能化了，但是最先进的人工智能已经逐渐开始去设计一些东西了。所以自称人工智能，能够自我学习之后，他们将会在越来越多的领域出现。比如以后可能真的就会完全实现无人驾驶，人类生活中的大部分工作都由机器人来完成，只有一小部分人去管理这些机器人就足够了。不过也有人认为，人工智能的发展很可能会威胁的人。

以上就是关于人工智能新闻稿相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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