哈哈哈，以目前人工智慧這能生產標準件。非標數量不多，哈哈，由於工人技能減退，到那時，非標件為漲價。以後人工智接近人類時那時才有意義，它能做到自放除塵，自動程式設計，自動先擇刀具，自動挽刀，自動驗檢，還有工裝夾具，不管農業工業都要經過這幾個工藝。以目前整套全自動流水線不成問題。哈哈哈

人工智慧是如何改變人們的日常職業生活的呢？

64％的智慧手機使用者在生活中都使用過人工智慧——想想曾經使用過的所有個人助手應用程式，包括蘋果的 SIRI，MyKai 的聊天機器人，以及AIBro的自動 Messenger 聊天機器人吧。

如果不是這些應用程式，生活中將充滿著各種混亂的約會、疑惑和猜測。

1. 提高生產力

任何現代商業的根基都是要實現最高水平的生產力。由於大多數領域存在尖端競爭，任何小的成就都會影響企業及其所有員工的生存。

一般來說，研究表明，在商業環境中，有30％的勞動力脫離了基本的生產職責。

如何解決所有這些人為的失誤？這一切都依賴於找到可以保持注意力的創新方法。

2. 確保業務安全

任何企業的生存都受到諸多因素的影響。回顧過去，所有這些因素都有關於企業的運營效率和銷售能力。

人工智慧可以參與業務經營的所有步驟。

試想一下，如果需要分析大量資料，可以使用預測性人工智慧來幫助減輕一些負擔。如果收到了大量電子郵件，聊天機器人可以使用語言識別對電子郵件分類，還可以使用垃圾郵件過濾器和預測性客戶服務，這些會提供莫大的幫助。

業務中的事情變得模糊不清時，交流也總會受到影響。透過確保所有資料都進行了正確的分類以及回覆了部分資料後，使用人工智慧可以確保這項業務不會因為溝通不暢而失去客戶。

3. 輕鬆管理員工

企業多久會經歷一次緊張的勞資關係？

事實表明，經營任何企業最有壓力的事情之一就是管理員工。

如何使用人工智慧管理勞動力的優秀案例就是使用安全監視。除此之外，還可以使用人工智慧來監控工作場所中員工的生產效率並記錄付款時間的日誌。

使用人工智慧旨在解決哪些問題？

工作環境會面臨許多挑戰和不斷變化的問題。

雖然人工智慧不能解決所有的問題，但70％使用人工智慧的企業在生產效力上提高了30％。實際上，人工智慧和機器學習之所以被認為具有革命意義，是因為它們能解決很多問題，有時甚至是人的問題，而且可以解決得更好。

人工智慧可以解決什麼問題？

1. 任務管理

你一天要處理多少個任務？精力足夠集中了嗎？

這些都可以透過人工智慧驅動的工具進行監控。

以兩個人工智慧驅動軟體 Talla 和 Focuster 為例，兩個軟體的目的都是幫助人們更好地管理時間。

這個問題專業性強，我是外行，只能根據新聞報道中報道的一些資訊，盲然說一點。人工智慧目前在一些單位的客服崗位和簡單操作的生產服務業中使用。由於高效的勞動生產率，它的潛在市場是十分廣闊的，人們從原來的杞人憂天到現在的逐步認可，適應。現在是科技進步爆炸的時代，人工智慧伸向各個行業是必然趨勢，而且會以自己所佔有的先進技術優勢活躍職場。這是人類對人工智慧的科學運用和利用，它必將對推動經濟和社會進步發展發揮極大的作用和作出重要貢獻。

如果真有哪麼一天，人類就不需要幹活了，只需要享受生活了，對我這樣的普通人來說，沒必要擔心的，座等智慧為人類服務

2016年以來，谷歌人工智慧程式Alpha Go在圍棋人機大戰中先後戰勝李世石和柯潔，沉寂了60年的人工智慧一下子成為社會關注的焦點。人工智慧技術成為當今科技熱點，人工智慧科技公司成為風險資本追逐的物件，包括中國在內的科技大國紛紛制定人工智慧發展戰略，可以說人類進入了人工智慧的新時代。

這一新時代的到來，離不開晶片、儲存器、光纖、行動通訊、超算和大資料等底層技術的突破。以過去十年的時間為基準，光纖通訊容量提升了100倍，行動通訊速率提升了1000倍，超算能力提升了1000倍，資料量提升了32倍。資訊採集、傳輸和儲存效率的提升，以及計算能力的迅猛發展，奠定了人工智慧時代的基礎。

以此為基礎，深度學習演算法實現突破，則是揭開人工智慧新時代序幕的轉折點。2006年，傑弗裡·辛頓提出的深度置信網路，解決了深層神經網路的訓練問題，一舉開創人工智慧發展的新局面。

在大資料、算力和演算法三駕馬車的拉動下，人工智慧技術快速進步並已經在許多方面超越了人類。在語音識別上，微軟的語音互動識別系統錯誤率低至5.1%，百度的漢語識別系統準確率高達97%，都優於專業速記員；在人臉識別上，中國依圖科技在千萬分之一誤報下的識別準確率接近99%，連續多年獲得美國國家標準技術局舉辦的人臉識別演算法測試的冠軍。

除此之外，人工智慧可以做的事情還有很多，甚至可以顛覆科學技術的研究過程。例如，谷歌Deep Mind利用深度學習開發Alpha Fold程式，能夠根據基因序列預測蛋白質的3D結構，有望治療包括癌症在內的眾多疾病。再如，美國斯坦福大學的科學家建立了一個人工智慧程式，這個人工智慧程式只用幾小時就完成了元素週期表的重建。

2018年以來，人工智慧發展進入快車道，很快就滲透到醫療、交通、金融、農業、工業等各個領域。就像18世紀的蒸汽機、19世紀的電力和20世紀的資訊科技一樣，人工智慧具有足夠大的技術輻射效應，能夠為全球經濟發展提供新的強勁引擎。關於人工智慧對經濟效益的貢獻，普華永道曾經做過預測，2017年到2030年人工智慧對經濟增長的貢獻將超過全部GDP的55%，其中中國佔全球將近一半，2030年人工智慧會帶來7萬億美元的GDP，佔總GDP的26.1%，不可謂不大。

更重要的是，正如《人工智慧全球格局：未來趨勢與中國位勢》一書所言，人工智慧還會帶來科學研究正規化的革命，幫助人類破譯生物、天文、物理等領域的奧秘，人工智慧的想象空間巨大。在很多人看來，人工智慧技術似乎已經無所不能，更有一些觀點認為人工智慧會導致人類大批失業，甚至在不遠的未來人工智慧將會統治人類。社會輿論的力量，已經將人工智慧推到了“近乎可怕”的高度。

但事實上，人工智慧發展仍然處在很初級的階段，需要解決的問題還有很多。圖靈獎得主朱迪亞·珀爾講過，深度學習只是一種非常通用和強大的曲線擬合技術；諾貝爾經濟學獎獲得者托馬斯·薩金特講過，人工智慧其實就是統計學，只不過用了一個華麗的辭藻。與大腦相比，人工智慧還存在“演算法黑箱”、資料需求量大、抗噪性差、能耗高等許多不足，離真正全面應用還很遠。

毫無疑問，人工智慧已經成為世界各國競爭角逐的焦點，人工智慧的發展水平是國家核心競爭力的重要體現。《人工智慧全球格局：未來趨勢與中國位勢》全面深入地描述了各國政府、科技巨頭、風投機構和初創企業在人工智慧領域的佈局，也展現出了各機構、企業和個體對把握人工智慧這一顛覆性技術、順應智慧時代潮流的決心。但就像前幾次工業革命一樣，人工智慧的發展並不會一蹴而就，需要經過幾代人的努力才會“遍地開花”。

人工智慧目前要戰勝人工製造，還是要有很長的路要走的！上次我看一部機器人生產一部手機，每個環節速度還是太慢了！

人工智慧技術的重要性：人工智慧如何改變世界談到人工智慧在全球通用運營系統中的應用的相關性和影響，微軟首席設計師大衛科普林有這樣的說法：它將改變我們彼此之間的關係。我認為它甚至會改變我們如何看待人類意味著什麼。人工智慧在組織，政府，安全框架，能源和自然資源管理等方面的使用正在急劇增加。雖然人工智慧的提升水平和使用可能在一個地理區域與另一個地區之間存在很大差異，但有明確的指標表明更多的人正在承認該技術帶來的解決方案。

這使我們認識到AI開發人員關注的焦點。大多數人工智慧開發人員現在最終都是為了實現基本目標。他們負責建立能夠恰當地代替人類直接努力的AI模型。這種需要承認了人力勞動努力的不足，其特點是不準確，效率低下和其他失敗。例如，人們已經指出人工智慧具有更準確的醫療實踐的潛力。因此，您可以使用目前大多數人可用的框架確保更準確的外科手術。因此，我們可以說，人類努力不足的對立正是人工智慧對我們世界的好處。

然而，儘管正在進行大量構建該技術有用性的工作，但尚未取得真正重大成就。人工智慧就在我們身邊，但通常我們都沒有注意到它。例如，Facebook使用AI技術進行影象識別。人工智慧還在管理日曆，政治活動方面發揮了作用，並且基本上快速接近一切！據約翰麥卡錫稱，該技術的創始人之一：該研究的基礎是猜想，學習的每個方面或任何其他智力特徵原則上都可以如此精確地描述，以便可以使機器模擬它。這表明人工智慧可以模仿我們生活的任何方面，因此呈現出一個不同的，更先進的世界來幫助我們！讓我們考慮一下為什麼人工智慧在不久的將來會變得無處不在的一些明顯原因：

AI虛擬助手

使用人工智慧，更多的人可以自己去執行這麼多工。有了個人助理AI，能夠從我們的生活中刪除更平凡的任務。例如，當您的AI助手知道該做什麼以及何時做時，可能沒有必要去雜貨店，預約會面或自己制定截止日期。考慮這些幫助在管理訊息，幫助整理衣櫃，洗衣服方面的價值。但是，AI只能根據其開發的程式設計來執行。因此，一個AI可以被程式設計為在多個分配上工作，而另一個可能在應用範圍上更窄。

增加有效的勞動投入，保證相應的產出

今天的企業正在意識到人工智慧的前景，他們知道技術對提高生產力有多大價值。與可能非常有限的人工不同，人工智慧平均提供更多輸入和相應的正輸出。該技術能夠透過使用創新的擴散，適當和主動的決策實施以及最終推動積極輸

2016年以來，谷歌人工智慧程式Alpha Go在圍棋人機大戰中先後戰勝李世石和柯潔，沉寂了60年的人工智慧一下子成為社會關注的焦點。人工智慧技術成為當今科技熱點，人工智慧科技公司成為風險資本追逐的物件，包括中國在內的科技大國紛紛制定人工智慧發展戰略，可以說人類進入了人工智慧的新時代。

這一新時代的到來，離不開晶片、儲存器、光纖、行動通訊、超算和大資料等底層技術的突破。以過去十年的時間為基準，光纖通訊容量提升了100倍，行動通訊速率提升了1000倍，超算能力提升了1000倍，資料量提升了32倍。資訊採集、傳輸和儲存效率的提升，以及計算能力的迅猛發展，奠定了人工智慧時代的基礎。

以此為基礎，深度學習演算法實現突破，則是揭開人工智慧新時代序幕的轉折點。2006年，傑弗裡·辛頓提出的深度置信網路，解決了深層神經網路的訓練問題，一舉開創人工智慧發展的新局面。

在大資料、算力和演算法三駕馬車的拉動下，人工智慧技術快速進步並已經在許多方面超越了人類。在語音識別上，微軟的語音互動識別系統錯誤率低至5.1%，百度的漢語識別系統準確率高達97%，都優於專業速記員；在人臉識別上，中國依圖科技在千萬分之一誤報下的識別準確率接近99%，連續多年獲得美國國家標準技術局舉辦的人臉識別演算法測試的冠軍。

除此之外，人工智慧可以做的事情還有很多，甚至可以顛覆科學技術的研究過程。例如，谷歌Deep Mind利用深度學習開發Alpha Fold程式，能夠根據基因序列預測蛋白質的3D結構，有望治療包括癌症在內的眾多疾病。再如，美國斯坦福大學的科學家建立了一個人工智慧程式，這個人工智慧程式只用幾小時就完成了元素週期表的重建。

2018年以來，人工智慧發展進入快車道，很快就滲透到醫療、交通、金融、農業、工業等各個領域。就像18世紀的蒸汽機、19世紀的電力和20世紀的資訊科技一樣，人工智慧具有足夠大的技術輻射效應，能夠為全球經濟發展提供新的強勁引擎。關於人工智慧對經濟效益的貢獻，普華永道曾經做過預測，2017年到2030年人工智慧對經濟增長的貢獻將超過全部GDP的55%，其中中國佔全球將近一半，2030年人工智慧會帶來7萬億美元的GDP，佔總GDP的26.1%，不可謂不大。

更重要的是，正如《人工智慧全球格局：未來趨勢與中國位勢》一書所言，人工智慧還會帶來科學研究正規化的革命，幫助人類破譯生物、天文、物理等領域的奧秘，人工智慧的想象空間巨大。在很多人看來，人工智慧技術似乎已經無所不能，更有一些觀點認為人工智慧會導致人類大批失業，甚至在不遠的未來人工智慧將會統治人類。社會輿論的力量，已經將人工智慧推到了“近乎可怕”的高度。

但事實上，人工智慧發展仍然處在很初級的階段，需要解決的問題還有很多。圖靈獎得主朱迪亞·珀爾講過，深度學習只是一種非常通用和強大的曲線擬合技術；諾貝爾經濟學獎獲得者托馬斯·薩金特講過，人工智慧其實就是統計學，只不過用了一個華麗的辭藻。與大腦相比，人工智慧還存在“演算法黑箱”、資料需求量大、抗噪性差、能耗高等許多不足，離真正全面應用還很遠。

毫無疑問，人工智慧已經成為世界各國競爭角逐的焦點，人工智慧的發展水平是國家核心競爭力的重要體現。《人工智慧全球格局：未來趨勢與中國位勢》全面深入地描述了各國政府、科技巨頭、風投機構和初創企業在人工智慧領域的佈局，也展現出了各機構、企業和個體對把握人工智慧這一顛覆性技術、順應智慧時代潮流的決心。但就像前幾次工業革命一樣，人工智慧的發展並不會一蹴而就，需要經過幾代人的努力才會“遍地開花人工智慧

團隊管理思路和方法

做管理的六種思人工智慧未來十大趨勢

自學人工智慧

人工智慧是社會進步的新生產物，他具有高效率，高生產力，精準技能，能幫助人類改善生活品質。

現在醫療，建築，工業，餐飲，各行各業飛速發展，都離不開人工智慧，人工智慧將來進入我們家庭，各種電器具有高科技人工智慧，他造福人類。

這個世紀將進入高科技人工智慧時代，將來也許人工智慧會使失業率增高，但利大於弊，人們只有不斷進取，才能跟上時代的步。

本人十分看好人工智慧！

工廠辛苦工作、經常加班的工人就會輕鬆很多，而且一定會生產出更優質的產品；農業落後國家、地區的農民也不用那麼勞累了，而且一定會產出更多更好的農產品。

還比如醫生對手術的實施，如果得到人工智慧的協助，就會容易很多。

警察在蒐集罪犯證據以抓捕的時候，就會少一些危險，多一些安全。

人類社會一直是從無到有發展過來的，它還會一直向前發展，歷史的各個階段人類都有極其正確的選擇。

我覺得人類一定會透過自己的智慧，使自己的決策更棒，來迎接人工智慧對各種職業發展起的作用。

人工定會成為主導，在某些特定領域優於人類，因為青出於藍而勝於藍，冰源於水而寒於水。