人工智能

时至今日，人工智能领域已经呈现出人工通用智能(AGI)与人工窄智能(ANI)并立的局面。

随着越来越多的组织采用大数据技术处理大量、快速、多变的信息资产，通常很快就会面临如何从中有效地获得洞察力和商业价值的问题。但是在这一过程中，人们对人工智能和大数据如何协同工作产生了一些误解，导致潜在的混乱，IT领导者应在采用数据驱动型策略时进行澄清...

人工智能和机器学习依赖于高价值数据，这意味着IT部门需要对其网络中发生的事情有适当的可见性。

能源领域是现代经济中最强大、利润最丰厚的领域之一。但是大多数能源公司没有意识到他们的能源生产潜力，也没有采用最新技术来提高其运营效率。目前，能源领域正处于大变革的边缘。

我们将援引世界上众多最伟大思想家的名言，了解他们如何看待人工智能这一意义深远的主题。希望这些名言有助于阐明AI主旨、涵盖范围、潜在挑战以及蕴藏于其中的巨大能量。

人工智能技术具有正、反两方面的作用，在造福于人类的同时，也存在各种风险。理论上可能存在四种风险：技术失控、技术误用、应用风险、管理失误。

人工智能相关岗位中，涉及到的内容包含：算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉度量、图像识别、语音识别、推荐系统、系统算法、图像算法、数据分析、概率编程、计算机数学、数据仓库、建模等关键词，基本涵盖了现阶段人工智能细分领域的人才结构。

人工智能如何处理数据？如果把重点放在数据的处理方式上，那么长期共存的方式大概有两种： 特征学习、特征工程。

智能是学习的能力，以及解释、解决问题的能力；人工智能是脱离生命体的智能，是人类智能的体外延伸；通用人工智能面向不同的情境，能够解释、解决普遍性的智力问题，通过不断学习，积累本领，进化成长。