产品:38
联系我们
机器学习是80年代中期发展起来的人工智能的一个新方向。 机器学习研究机器如何模拟或实施人类的学习行为，以获得新的知识或技能，或适应环境的对策。 机器学习使机器通过“总结”和“推理”经验实现自动改进。
目前，机器学习仍然是人工智能，包括解释性和公信力的深度学习研究的热点之一，加强自我学习，智能系统，以及无监督学习，协作的多模态学习，增强学习新的适应能力机器学习方法，终身学习。此外，考虑到数据安全和隐私保护，加密或部分加密的数据就如何学习的情况下，也是一个重要的研究方向。在深入研究波人工智能其他研究驱动也在加速发展，包括机器的视觉，模式识别和数据挖掘，自然语言处理，人工智能，知识表示和处理，智能芯片和系统，以及认知神经科学的灵感，人工智能和其他交叉学科等。
中国是世界上人工智能技术研发和产业企业规模*大的国家标准之一。虽然对于我们在人工智能经济基础教育理论与算法、核心芯片与元器件、机器可以学习算法开源框架等方面起步较晚，但在中国国家需要人工智能优先发展问题策略、大数据规模、人工智能手机应用场景与产业生产规模、青年人才数量等方面具有一定优势。
中国的人工智能发展，挑战和机遇是一样的，机遇大于挑战.. 尽管是后来者，但我们的市场很大，我们的年轻人很大，我们的斗志很强，从长远来看，我们有更多的优势。 如果蒸汽机带来了18世纪中叶的**次工业革命，持续了100年；电力带来了19世纪中叶的第二次工业革命，持续了100年；计算机和通信带来了20世纪中叶的第三次工业革命，现在持续了70多年；我们可以预见，本世纪中叶左右的人工智能可能带来下一次工业革命，影响100年。当然，人工智能技术的储备远未达到开启智能时代的数量级，需要不断积累和创新。 目前的计算机体系结构不能满足实现强大人工智能的需要。 未来可能的突破方向包括人工智能的基本理论和算法，类脑计算，生物计算，量子计算等。
从就业角度分析来看，越来越多的超市、银行、餐馆开始进行使用机器学习服务，甚至律师、证券分析师等高知识含量以及工作也可能被机器人取代，这给劳动者就业环境带来巨大挑战。人工智能的应用必然会不断提高学生劳动生产率，正如**次工业革命活动期间，机器的应用研究虽然减少了中国传统轻工业就业人员岗位，但是也创造了更多新兴文化产业就业岗位。人工智能也一样，随着它的发展，将会产生影响很多新的工作岗位，只是对技能的要求与传统会计岗位不同。因此，随着我国人工智能的推进，教育资源培训制度体系也应该能够根据自己就业能力结构发生变化而积极调整，加快推进国家产业转型升级中的职业转岗培训。