人工智能作为当今科技领域的热门话题之一，正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。尽管目前人工智能还面临着一些挑战和局限，但随着科研人员的不懈努力和创新技术的不断发展，我们相信这些挑战将逐渐被克服。未来的人工智能将更加注重跨学科合作和创新技术的研发与应用；同时加强对隐私保护和道德法律问题的关注和研究；并且更加深入地探索人类智能的本质和机理。在这个过程中我们期待看到更多令人惊叹的成果和创新应用的出现；为人类带来更多的便利和发展机会；也希望我们能够共同应对挑战并推动人工智能健康可持续的发展。 同时，随着量子计算等新技术的突破和应用，人工智能的性能和效率也将得到进一步提升。此外，随着人们对隐私保护和道德法律问题的重视，相关法规和标准也将不断完善以规范人工智能的发展和应用。

人工智能作为当今科技领域的热门话题之一，正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。尽管目前人工智能还面临着一些挑战和局限，但随着科研人员的不懈努力和创新技术的不断发展，我们相信这些挑战将逐渐被克服。未来的人工智能将更加注重跨学科合作和创新技术的研发与应用；同时加强对隐私保护和道德法律问题的关注和研究；并且更加深入地探索人类智能的本质和机理。在这个过程中我们期待看到更多令人惊叹的成果和创新应用的出现；为人类带来更多的便利和发展机会；也希望我们能够共同应对挑战并推动人工智能健康可持续的发展。 同时，随着量子计算等新技术的突破和应用，人工智能的性能和效率也将得到进一步提升。此外，随着人们对隐私保护和道德法律问题的重视，相关法规和标准也将不断完善以规范人工智能的发展和应用。

AI技术的快速发展给我们带来了巨大的机遇。在各个领域，AI都可以发挥重要的作用，从医疗到交通，从金融到教育，AI的应用几乎无所不在。政府的相关政策和支持措施对于推动AI技术的发展起到了重要的作用。通过鼓励创新、促进产业协同发展等方式，政府可以为AI技术的创新和市场应用提供良好的环境和条件，从而激发了企业和个人的创新潜

显而易见的是，人工智能应用已经不断影响到我们的生活的各个方面，不少研究显示，人工智能会使大量的重复劳动从业者面临失业的状态并且这个状态持续不可逆的发生；在书中，李开复老师也回答了这个问题，有的重复劳动力会被更有效率的人工所取代；但是有的工作依然存在，比如陪护工,老人需要陪伴,需要温暖;人工智能只能学到人的大脑，学不到人的心;我们应该致力于更多的分配给多的富有爱心的工作给到人们；那么在未来的社会中，人和AI将会面临怎样的状态，人与AI共存，讲那些繁琐重复劳动力的工作分配给AI,AI辅助人类,人类指导Al。

“神经网络”阵营则另辟蹊径，他们不把人脑熟稔的逻辑规则传授给计算机，而是干脆在机器上重建人脑。科学研究结果已经得知，动物的智能只有一个源头——动物脑部错综复杂的神经元网络，于是这个阵营的研究人员决定从根源做起，模仿人脑结构，构建类似生物神经元网络的结构来收发信息。不同于规则式方法，人工神经元网络的建造者通常不会给人工智能系统设定决策规则，

政策鼓励 重点推动技术互融协同发展。随着汽车与信息通信、新能源等领域深度融合，电动化、网联化、智能化成为汽车产业发展方向，催生出智能网联汽车这一新的产品形态。2015年，国务院首次明确将智能网联汽车列入未来十年国家智能制造发展的重点领域。此后，工信部、发改委、科技部等中央部委相继出台相关政策，将自动驾驶汽车列为重点任务之一，并提出要加快推进自动驾驶汽车法规体系建设。

人工智能领域分化为两个阵营：规则是方法和神经网络方法。 成功的人工智能算法需要三样东西： 大数据、 强大的电脑运算能力， 以及优秀（但未必顶尖） 的人工智能算法工程师。 第一波：互联网智能化。 互联网人工智能就是使用人工智能算法作为推荐引擎： 这些算法了解、 研究、 学习我们的个人喜好， 从而推荐专门针对我们的内容。 第二波：商业智能化。 商用人工智能则是给传统公司数十年来积累的大量专业数据贴标签 第三波：实体世界智能化。 第三波浪潮就是把人工智能延伸至我们的生活环境， 以大量的传感器及智能型器材， 把我们的现实世界转化成可被深度学习算法分析与优化的数据。 第四波：自主智能化。 把极复杂的数据和机器感知能力结合起来， 就会得到不仅能了解世界， 也能改变世界的机器

如果说第一波人工智能浪潮的基础是给互联网用户的浏览贴标签，而商用人工智能则是给传统公司数十年来积累的大量专业数据贴标签，比如保险公司的理赔记录，银行发放贷款的记录，等等。在此之前，这些传统的数据并没有被充分的发掘出价值，直到人工智能进入到这些领域，运用算法在这些数据库中找到了人们往往会忽视的隐形联系，使得这些数据焕发了新的生命，也同时重新定义了这些行业的游戏规则。比如你可能永远都想不到，一个人输入自己生日速度的快慢，手机电池的余量，有可能影响TA在申请贷款的审批额度

如果说第一波人工智能浪潮的基础是给互联网用户的浏览贴标签，而商用人工智能则是给传统公司数十年来积累的大量专业数据贴标签，比如保险公司的理赔记录，银行发放贷款的记录，等等。在此之前，这些传统的数据并没有被充分的发掘出价值，直到人工智能进入到这些领域，运用算法在这些数据库中找到了人们往往会忽视的隐形联系，使得这些数据焕发了新的生命，也同时重新定义了这些行业的游戏规则。比如你可能永远都想不到，一个人输入自己生日速度的快慢，手机电池的余量，有可能影响TA在申请贷款的审批额度

人工智能领域分化为两个阵营：规则是方法和神经网络方法。 成功的人工智能算法需要三样东西： 大数据、 强大的电脑运算能力， 以及优秀（但未必顶尖） 的人工智能算法工程师。 第一波：互联网智能化。 互联网人工智能就是使用人工智能算法作为推荐引擎： 这些算法了解、 研究、 学习我们的个人喜好， 从而推荐专门针对我们的内容。 第二波：商业智能化。 商用人工智能则是给传统公司数十年来积累的大量专业数据贴标签 第三波：实体世界智能化。 第三波浪潮就是把人工智能延伸至我们的生活环境， 以大量的传感器及智能型器材， 把我们的现实世界转化成可被深度学习算法分析与优化的数据。 第四波：自主智能化。 把极复杂的数据和机器感知能力结合起来， 就会得到不仅能了解世界， 也能改变世界的机器