人工智能与未来生活课题研究意义？

一、人工智能与未来生活课题研究意义？

假如你是一位创业者或是一名企业家，那么我相信人工智能绝对会是你的好伙伴。人工智能的应用将催生出许多新产业，如人脸识别，无人驾驶，AR虚拟技术。

相应的人工智能也会帮助旧产业的更新换代，给予其新的动能，带动其新发展：如传统的汽车行业，在其制造中广泛应用生产机器人，在其应用中，无人驾驶则成为新的产业赢利点。

二、美国研究生的人工智能专业好申吗？

美国研究生审核录取流程一般来说，学生材料齐全后，美国研究生审核录取流程是分为三轮的：第一轮这是一个粗略的筛选过程。一般是有秘书或者是电脑软件根据院系GPA，gre，TOEFL的最低要求来筛掉一些背景不太好的学生。

第二轮等到申请截止的前两周，学校的招生委员会就会正式开始处理申请。

招生委员会开始指派老师进行审核材料，进而挑选出有竞争力的学生。

第三轮

通过第二轮挑选出具有竞争力的学生，第三轮就会对这些学会进行详细审核。

院系录取审核流程

以上所说的是研究生录取审核的一般流程，

录取审核是研究生招生委员会和院系的合作过程，成绩单和GT成绩首先是被研审核的，接着是院系审核。

院系的一些录取要求

(例如：论文，WS，文书等)

是由院系的招生老师审核的。

1、提交美国研究生留学网申后，admissions counselor(招生顾问)

先是审核申请者的材料是否齐全?之后会发确认邮件通知材料是否齐全。一般来说，

由于申请人数比较多，

材料审核耗时比较长，

所以早期的审核过程需花费5-21天时间。

2、审核过程中所需要的非官方成绩单(unofficial trans)

是由研究生院和系同时审核的。切记：

如果学生被录取，学生才被要求邮寄官方成绩单

(official trans)。如果在网申中没有上传非官方成绩单，学生可以直接email

给学校的指定邮箱地址。

3、申请者的网申信息是被研究生录取委员会和院系共享的。所以有时，院系会先审核咱们的申请，并先给出录取通知。

三、人工智能的未来展望？

以下是我的回答，人工智能的未来展望：随着科技的飞速发展，人工智能在未来的影响将会无处不在。以下是对人工智能未来的一些展望：智能医疗：人工智能技术可以帮助医生更准确地诊断疾病、制定治疗方案，以及进行手术辅助等。未来，人工智能将成为医疗领域的重要合作伙伴，为人类的健康保驾护航。智能交通：通过人工智能技术，可以实现智能交通管理，减少交通事故，提高道路使用效率。同时，自动驾驶汽车也将逐渐普及，为人们的出行带来更多便利。智能家居：人工智能技术可以使得家居设备更加智能化，实现自动化控制、语音控制等功能。未来，人们的生活将更加便捷舒适。智能教育：人工智能技术可以为教育领域带来个性化教学、智能评估等优势，提高教育质量和效率。同时，也为学习者的自主学习提供了更多可能性。智能农业：通过人工智能技术，可以实现精准农业、智能化农业机械等应用，提高农业生产效率和品质。同时，也为环境保护和可持续发展做出贡献。智能金融：人工智能技术可以帮助金融机构更准确地进行风险评估、投资决策等，提高金融效率和安全性。同时，也为消费者提供更加便捷、个性化的金融服务。智能安防：人工智能技术在安防领域的应用，可以实现实时监控、人脸识别等功能，提高社会安全性和治安水平。智能艺术：人工智能技术也可以在艺术领域发挥创造力，为人们带来更多元化、个性化的艺术体验。总之，人工智能的未来展望非常广阔，它将深入到各个领域，为人们的生活带来更多便利和价值。同时，我们也需要关注人工智能技术的发展趋势和潜在风险，以确保其为人类的可持续发展做出积极贡献。

四、人工智能未来的优势？

人工智能的优势

人工智能软件的主要优点之一是它是高度自编程的。自编程意味着不再需要人工监督整个过程。因此，这节省了时间和人工成本，并因此减少了人为错误。过去，人为错误是任何项目中的重要因素。但是，在人工智能应用中，几乎可以消除人为错误。

人工智能技术的另一个优势是，它可以作为一个集体单元发挥作用。人类形成计算机网络，但是人工智能设备是完全自治的。这意味着一台机器可以同时执行多个任务。此外，借助人工智能技术，可以同时访问整个数据集，而不会出现任何延迟。

人工智能的最大优点是它可以节省大量的人工成本，因为它需要更少的体力劳动和更多的智力劳动。它也可以用于所有类型的任务，包括基于事实的决策而不是基于情感的决策，这对企业的决策非常有利。

五、人工智能如何改变未来？

人工智能对未来的改变是显著的。首先，人工智能在各个领域都能提供高效的解决方案。它能够处理海量数据，进行复杂的分析和预测，从而帮助人们做出更准确的决策。例如，在医疗领域，人工智能可以辅助医生进行诊断，提供个性化的治疗方案，大大提高医疗效率和质量。其次，人工智能也能改变我们的工作方式。随着机器学习和自动化技术的发展，越来越多的重复性劳动将被机器取代，人们可以更专注于创造性和智力密集型的工作。同时，人工智能还能提供虚拟助手和智能化系统，使我们的工作更加高效和智能化。此外，人工智能还在推动社会的智能化和智能城市的建设。通过智能化的系统和设备，我们可以实现能源管理、交通流量优化、环境监测等方面的智能化和可持续发展。这些都将极大地提升人们的生活质量。综上所述，人工智能将在未来对各个领域产生巨大的影响，促进社会进步和人类发展。

六、AI人工智能未来趋势？

未来人工智能的发展趋势可能包括以下方面：

1. 深度学习和神经网络的进一步发展，以更强大、更复杂的算法来实现更好的性能。

2. 云计算和分布式计算的进一步发展，使得人工智能应用可以更好地处理大规模数据和实现更高的可扩展性。

3. 面向自然语言的人工智能技术的进一步发展，以支持更自然、更智能的人机交互和文本分析。

4. 机器视觉和机器听觉的进一步发展，以更好地实现物体识别、场景理解和语音识别等任务。

5. 混合智能技术的发展，如人工智能和物联网、区块链、机器人、虚拟现实等技术的结合，将推动新兴领域的开发和应用。

6. 实用性和普及性的进一步提高，更多重要行业和商业应用领域将会使用人工智能技术。

七、未来人工智能的爆发点在美国还是中国？

大概在美国吧，基于 ChatGPT / Bard 的出现，通用人工智能 AGI 的门槛差不多被摸到了，叫喊了很多年的第四次工业革命，很有可能就此开始。这一次，美国领先很多，中国在奋起直追，能不能追上不知道。

这个趋势已经显现，ChatGPT做出来了，Google Bard也大规模测试了，微软的全线产品都要接入 ChatGPT 了，包括浏览器和操作系统。

国内研究者们（包括国内最牛的高校，最高级别的三大人工智能实验室等等）还在讨论为啥国内做不出来。Diffusion Model，美英开源了，国内马上就有了； 而GPT3、Codex 以及 ChapGPT，美英没有开源，国内至今没有。

关于 ChatGPT 以及其他大模型（视频、语音和语言等），可参阅：

学习ChatGPT和扩散模型Diffusion的基础架构Transformer，看完这些论文就够了

究其本质，就一个字：穷！因为穷束缚了想象力，穷夺走了面对失败的勇气！

事实上，在超大模型之前，人工智能领域出来个啥东西，国内都还跟的挺紧的，原创的内容也是有一些的。但自从 GTP3以及类似的超大模型之后，国内就跟不上了。其本质就是，AI（超大模型） 太费钱了。

这个是2020年关于 gpt3和alphaZero的估计：

1. 使用微软提供的AI超级AI计算机，训练一次GPT3的时间大约是5 天左右;如果使用美国云服务提供商提供的 GPU 来训练，训练一次 gtp-3 需要耗费从 280 万到 540 万美元不等，其价格主要取决于使用那 种 gpu/tpu 硬件。
2. 经估算，从零开始训练一个 alphaZero 的花费在 3500 万美元左右(按 2018 年 google 公布的 TPU 价格计算)。

这还仅仅是训练模型的钱，其他费钱的地方也很多：

1. 比如数据，高质量的数据收集。相比于英文的数据，中文的高质量数据太缺乏了！！！这其实也是需要钱堆出来的，而且，这个仅仅靠 AI领域的钱是远远不够的！！！
2. 比如专心的研究而不用考虑各种 KPI，这其实需要足够富裕的社会才能够容忍的。类似DeepMind和 OpenAI 这种到现在都光花钱不怎么产生收入，很难有短期经济效益的，是足够富裕的社会才会有的。

在 GPT3出来没多久（2020年），上海经信委就组织过关于 GPT3的调研，当时我给的建议是（但这两年看来，这个并没有跟上）：

1. GPT3很费钱，国内初创企业搞不定的，国内大企业也大概率会因为没有短期直接的收益而投入不多
2. 关于GPT3，以及当时的 AlphaZero 等，要抓紧组织研究、复现并在此基础上持续研究

上述这个建议的出发点很简单，就是：

GPT3，以及AlphaZero、 ChatGPT、AlphaFold 等所代表的是 AI领域的“大工程”，不是三五个研究小组就能搞定的，需要一个“大”的精英组织，有基础设施（算力集群）、并行计算、大数据（数据量 T 级别，甚至更高）、以及 AI 算法等。

顺带说说，为什么 ChatGPT和 Bard 值得重视呢？

一方面，对于 ChatGPT 来说，综合了机器学习的三大范式——有监督学习、无监督学习、强化学习。由于GPT3.5（包括未来的 GPT4）强大的能力，以及基于 RLHF 实现了人机交互，并且能够从人机交互中持续学习，这使得ChatGPT 已经有了 AGI 的雏形了。AGI 的基础特征就是一个模型能够适用于多种任务，特别是在训练时候所未能想到（设计/遇到）的任务，而 ChatGPT 与以往模型的最大差别是，在语言模型中，它好像能做一切事情（分类、抽取、生成、摘要、写诗，还有人用它来谱曲等等）。个人感觉，未来几年如果未能紧紧跟上这个领域，则新一代的技术革命危矣。深度学习的三巨头，一个在 deepmind（Google），一个在Meta。

第二，ChatGPT 和扩散模型所代表的 AIGC，还有另一个层面的意思，就是在AI 辅助创作方面的生产力能够极大提升，这将对未来的“知识”生产产生降维打击。现在“英文”知识已经远远好于“中文”知识了，在 ChatGPT等 AIGC 的协同下，未来可能进一步拉大差距。比如，国外已经出现了利用 ChatGPT 来共同写论文的例子了。

第三，Google 的Bard 所用的 LaMDA 不是新事物，事实上，如果不健忘的话，对LaMDA 应该不陌生，毕竟被 Google 工程师认为有“自主意识”，像“人”，需要考虑AI 的“人格”这种花边新闻，是江湖中流传最广的。另外为了能服务更多的用户，即将发布的Bard 是基于LaMDA 的轻量级版本。已公开的LaMDA 最大的版本是1370亿参数的模型，轻量级的可能是80亿参数或320亿参数的吧？

第四，Bard要保持“质量、安全和凭据（quality, safety and groundedness）”方面的高标准。这点要重点强调一下，Google 在 LaMDA 中始终强调现实世界的事实需要有依据，而知识图谱则是 Google 的秘密武器，Google 拥有全球最大的知识图谱，如何构建知识图谱，可参阅权威书籍珠峰书《知识图谱：认知智能理论与实战》。根据 LaMDA论文，其外部信源有明显的三元组的印记“<Eiffel Tower, Construction started, 28 January 1887>”和“<Eiffel Tower, date opened , 31 March 1889>”，应该是用了 Google 内部所构建的全球最大的知识图谱。

第五，就是强化学习，这点 DeepMind 和 OpenAI 则老早就在研究，曾经名震江湖的 AlphaGo 就是用强化学习来搞的。国内搞这个的其实不多，特别是大规模产业化应用的。

关于穷，“穷”本身是相对的，在 AI 未来的进一步发展中，是需要很多钱的，这包括：

1. AI研究本身需要大量的钱，比如训练 AlphaZero、GPT3、PaLM 等，费钱不少，但这块国内大企业或大的研究机构是付得起的；
2. 投入大量的钱进行创新，比如 OpenAI 几百亿持续5年在研究生成式模型，这个从 GPT 、GPT2再到 GPT3都并不是业界所一致看好的，但OpenAI 能够持续研究。这个对国内大企业和头部研究机构来说，就不见得能付得起了；
3. 数据，目前高质量的数据还是以英文为主，相比之下，中文可谓稀缺。这块是需要百年的“富裕”来支撑的。从这个视角来讲，中国还很“穷”。
4. 与数据一样，能够有大量的人去探索、创新、去研究未知的科学，是需要大量富足的、高智商人去往我的投入的，这块对国内来说，刚刚起步。

关于数据问题，中文语言语料相比于英文语言语料的极大劣势，至少有3点是明确的，其他更多也欢迎评论补充：

1. 国内审核机制导致 UGC 内容极其缺乏，特别是高质量的 UGC 。从这个衍生出去，接下来的 AIGC 也会因此受阻。
2. 学术论文基本以英文为主，相对应的中文的科学类论文（以及广义的科学类语料，比如编程代码之类的）也是极其缺乏的（相比与英文）。
3. 一个众所周知的事实是：公开已标注的语料中也是以英文为主，中文极其缺乏（相比于英文）。

一个小问题：在大陆使用 Transformers、Pytorch 和 Tensorflow 等框架时，所有自动下载模型的接口都存在问题，一旦模型大一些（比如超过1G），往往需要数小时甚至下载失败，这非常影响使用。其原因没法说。

另一个壁垒，这点对国内来说还好，但 AI 是全球范围的事。 据2023年2月2日路透社的报道，ChatGPT 的当时的用户量已超过1亿，成为有史以来用户增长最快的产品。这点对于使用了 RLHF 的产品来说，大量用户的反馈能够迅速提升其水平，ChatGPT 能够根据用户反馈进行快速升级，这对后来的类似 ChatGPT产品形成了另一个壁垒。另一方面，大量的专业认识对 ChatGPT 的评估产生了大量的论文和 blog，这些内容也是 OpenAI 完善ChatGPT 的宝贵资源.比如被大量诟病 ChatGPT 数学能力（如牛津大学评估了 ChatGPT 的数学能力《Mathematical Capabilities of ChatGPT》），ChatGPT 就专门升级了其数学能力。这点对未来类似 ChatGPT 的产品来说，就没有那么多全球范围内的各个领域专家对其评估，“帮助”改进产品了。不幸的是【相反，对 OpenAI /美国来说是幸运的】，这两点对AI 产品来说，至关重要。

八、美国研究是研究什么？

研究美国的历史与现状，研究美国经济政治等

九、人工智能：探索未来的研究与应用

人工智能技术的快速发展

近年来，随着科技的不断进步，人工智能作为一项具有前瞻性和创新性的技术逐渐走入大众视野。人工智能技术的快速发展，已经开始深刻改变人们的生活和工作方式。

人工智能在各领域的应用

人工智能技术已经在许多领域展现出巨大的潜力，如医疗保健、金融服务、交通运输、农业等。在医疗领域，人工智能可以帮助医生诊断疾病和制定治疗方案；在金融领域，人工智能可以提高风险控制和预测市场走势；在交通运输领域，人工智能可以优化交通流量和提升交通安全；在农业领域，人工智能可以提高农作物产量和质量。

人工智能研究的关键问题

虽然人工智能在各领域有着广泛应用，但仍然存在一些关键问题需要解决。比如，数据隐私、算法不透明、道德问题等，这些问题都需要专家和研究者们共同努力去解决，以确保人工智能技术的可持续发展。

人工智能的未来挑战与发展方向

未来，人工智能技术将面临更多挑战，如自主学习能力、智能决策、与人类的协作等。同时，人工智能技术的发展方向也将更加多样化，包括强化学习、自然语言处理、计算机视觉等方面。

人工智能的研究与应用领域正迅速拓展，并不断创新，未来将为人类社会带来更多惊喜。感谢您阅读本文，希木能够帮助您更好地了解人工智能的现状与未来发展。

十、人工智能过去现在未来答案？

过去根本没有用，随着科技的发展，现在用得很多，未来就是自动化为止，使用率更高