一、关于人工智能的作文名言与事例？

全面化人工智能可能意味着人类的终结……机器可以自行启动，并且自动对自身进行重新设计，速率也会越来越快。受到漫长的生物进化历程的限制，人类无法与之竞争，终将被取代。

二、大数据 事例

大数据事例：数据驱动的商业成功

大数据时代的到来为企业带来了前所未有的机会和挑战。通过收集、分析和利用海量的数据，企业可以洞察市场趋势、优化业务流程、提升决策效果，从而实现商业上的成功。在本文中，我们将介绍几个成功运用大数据的实际案例，展示了大数据在不同行业的应用和价值。

电子商务行业

在电子商务行业，大数据被广泛应用于用户行为分析、推荐系统、精准营销等方面。例如，阿里巴巴作为全球最大的电商平台之一，利用大数据分析用户的购物习惯、兴趣爱好、地理位置等多维度数据，为用户提供个性化的商品推荐和服务。这种精准化的营销策略大大增加了用户购买的可能性，并提升了企业的销售额。

另外一个电子商务行业的大数据成功案例是京东。京东通过利用大数据分析，对用户行为进行深入研究，发现了用户对于产品评价的关注度和购买决策之间的密切联系。为了提升用户的购买决策效果，京东引入了用户评价的情感分析，通过大数据挖掘用户在评价中的情绪倾向，从而为用户呈现更加符合其需求的商品。

金融行业

在金融行业，大数据的应用可以帮助企业进行风险控制、投资决策、信用评估等方面的工作。例如，中国平安利用大数据技术建立了一个全面的客户画像系统，通过对客户的消费行为、社交关系、财务状况等数据的分析，帮助评估客户的信用风险，并为客户提供个性化的金融产品和服务。

另一个成功的金融行业大数据案例是中国银联。中国银联通过汇集大量的交易数据和用户行为数据，构建了一个庞大的交易网络图谱。通过这个网络图谱，中国银联可以准确识别潜在的欺诈行为，并采取相应的风险控制措施，保障用户的账户安全。

制造业

制造业是另一个可以受益于大数据技术的行业。通过实时监测设备的运行状态、采集产品的质量数据，企业可以实现设备故障预警、产品质量改进等目标。例如，法国的安研士公司利用大数据技术对其生产线上的设备数据进行实时监测和分析，可以提前发现设备故障的迹象，进行维修和维护，从而避免生产线的停工和生产成本的增加。

同样，德国的宝马汽车公司也将大数据技术应用于其制造过程中。通过对供应链、生产线和销售数据的整合分析，宝马可以更好地掌握产品的需求和销售趋势，从而灵活调整生产计划，避免库存积压和产品滞销的问题。

医疗行业

在医疗行业，大数据的应用可以帮助提高医疗效率、优化诊疗方案、提升疾病预防和控制能力。例如，美国的国家癌症研究所利用大数据技术分析癌症患者的基因数据、治疗方案和疗效数据，研究不同治疗策略在不同基因型下的效果，为医生提供个性化的癌症治疗方案，改善患者的存活率。

此外，中国的平安好医生也利用大数据技术实现了互联网医疗的突破。平安好医生通过收集用户的健康数据、就诊记录和病历资料，利用大数据分析和人工智能技术，为用户提供个性化的健康咨询和诊断建议，提高了就医效率和服务质量。

结论

以上仅仅是几个成功运用大数据的实际案例，展示了大数据在不同行业的广泛应用和巨大价值。随着技术的不断进步和数据的不断增长，大数据将在未来持续发挥重要的作用，对于企业的商业成功具有决定性的影响。因此，企业应该重视大数据的挖掘和分析，积极应用大数据技术，不断探索和创新，以数据驱动的方式推动业务发展。

三、大数据时代事例

在当今数字化飞速发展的时代，大数据已经逐渐成为了各个行业的重要组成部分，为企业提供了更多商业机会和竞争优势。大数据时代的到来，让企业能够更好地了解客户需求，优化业务流程，提高生产效率，以及更好地制定战略决策。

大数据时代的重要性

在大数据时代，企业可以通过收集、存储和分析海量数据来发现隐藏在数据背后的商业洞见，并从中获益。利用大数据技术，企业可以更准确地预测市场趋势，了解用户行为，提高客户满意度，降低营销成本，从而实现持续增长。

大数据时代的重要性不仅体现在商业领域，也延伸到政府、教育、医疗等各个领域。通过大数据分析，政府可以更好地制定政策，优化公共资源配置；教育机构可以根据学生数据制定个性化教学计划；医疗行业可以通过分析患者数据提供更精准的诊断和治疗方案。

大数据时代事例

以下是几个大数据时代的典型案例，展示了大数据在不同领域的应用：

• 金融行业： 银行和金融机构利用大数据技术来识别欺诈行为、评估信用风险、个性化推荐金融产品等，提高服务质量和客户满意度。
• 零售行业： 电商平台通过大数据分析用户行为，精准推荐商品，优化库存管理，提高销售额和利润率。
• 医疗行业： 医疗机构利用大数据分析患者数据，辅助医生进行诊断，提供个性化治疗方案，提高治疗效果和患者生存率。
• 制造业： 制造企业通过大数据监控生产过程，实现智能制造，提高生产效率，降低成本，改善产品质量。

这些大数据时代的事例表明，大数据已经深度融入到各个行业的运营中，成为推动企业发展和创新的重要力量。随着技术的不断进步和数据规模的不断增长，大数据在未来将发挥更加重要的作用，为企业和整个社会带来更多的机遇和挑战。

因此，企业在大数据时代需要注重数据的收集、存储、分析和应用，不断提升数据治理和数据分析能力，以抓住数据带来的商机，实现持续创新和竞争优势。

四、数据科学与大数据技术和人工智能怎么选？

简答：要根据自己的兴趣、职业规划和需求来选择，数据科学与大数据技术注重数据的获取、处理和分析，而人工智能则关注模型和算法的开发与应用。

详细分析：

1. 数据科学与大数据技术：数据科学与大数据技术是指通过收集、存储、处理和分析大量数据，从中提取有价值的信息和洞察，并为决策和解决问题提供支持的一门学科。它包括数据挖掘、机器学习、数据库管理、数据可视化等方面的知识和工具。

2. 人工智能：人工智能是模拟和实现人类智能的一门学科，旨在使计算机系统具备感知、理解、学习、推理和决策等能力。它涉及机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术，用于构建智能系统、解决复杂问题和实现自主决策。

3. 如何选择：

- 兴趣和激情：考虑自己对数据科学、大数据技术和人工智能的兴趣及激情程度，选择更符合个人兴趣和追求的领域。

- 职业发展：了解各个领域的就业前景和发展机会，根据个人职业规划选择更适合自己的方向。

- 技能需求：评估自己的技能和背景，选择与已有技能相辅相成或可快速学习掌握的领域。

优质丰富的可行性建议：

1. 探索交叉领域：数据科学、大数据技术和人工智能之间存在一定的交叉。可以选择在其中一门领域打下坚实基础，并深入了解其他领域的基本概念和技术，以拓宽自己的视野。

2. 学习核心技能：无论选择哪个领域，都需要掌握相关的核心技能和工具。例如，在数据科学和大数据技术方面，需要学习统计分析、数据处理语言（如Python、R）和大数据平台（如Hadoop、Spark）；在人工智能方面，需要学习机器学习算法、深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）等。

3. 实践项目经验：通过参与真实的数据科学、大数据或人工智能项目，积累实际经验。可以参加开源项目、参与竞赛、自主完成个人项目等方式，提升自己的实践能力和解决问题的能力。

综上所述，选择数据科学与大数据技术和人工智能之间需基于个人兴趣、职业规划和技能需求进行综合考量，并通过学习核心技能和实践项目经验来不断提升自己。

五、人工智能与数据科学与大数据有哪些区别？

人工智能、数据科学和大数据都是当前备受关注的技术领域，但它们之间有一些区别和不同的重点。

1、人工智能：人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能涵盖了多个领域，如机器学习、计算机视觉和自然语言处理等，旨在模拟人类的智能行为和思维能力，包括自我学习、推理、判断和决策等。

2、数据科学：数据科学是一门跨学科的学科，涵盖了统计学、计算机科学、数学、社会科学和工程学等多个领域。它的重点是通过对数据的收集、处理、分析和解释，来提取有价值的信息和知识，以支持决策和问题解决。数据科学的过程包括数据采集、清洗、可视化、建模和解释等。

3、大数据：大数据指的是规模巨大、复杂多样的数据集合，其处理和分析需要使用先进的技术和方法。大数据关注的是如何有效地处理和分析大量数据，以提取有价值的信息和洞见。大数据的处理包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等多个环节。

虽然这三者之间有一些重叠和关联，但它们的核心重点和目标有所不同。人工智能注重模拟和扩展人类的智能，数据科学侧重于从数据中提取信息和知识，而大数据则关注处理和分析大规模的数据集。在实际应用中，这些技术领域可以相互结合，共同用于解决复杂的问题和推动创新。

六、人工智能写新闻事例

人工智能写新闻事例

现代科技的飞速发展，使得人工智能技术在各行各业都得到了广泛的应用，其中包括新闻领域。人工智能写新闻是指利用机器学习和自然语言处理等技术，让计算机能够生成具有一定新闻价值的文章。下面我们将介绍一些人工智能写新闻的实际应用案例。

智能新闻写作平台

某知名科技公司开发了一款智能新闻写作平台，利用深度学习算法和大数据分析技术，平台能够快速从海量信息中提取关键数据，并生成符合新闻规范的文章。这种智能新闻写作平台不仅可以提高新闻生产的效率，还可以降低人力成本，是新闻行业的一大创新。

财经新闻自动生成

一家财经新闻网站引入了人工智能技术，实现了财经新闻的自动生成。通过训练模型，系统能够自动从金融市场数据中提取关键信息，分析市场走势，并生成相应的新闻报道。这种自动生成新闻的方式不仅速度快，而且能够及时反映市场变化，提供有参考价值的信息。

体育赛事报道

在体育新闻领域，人工智能写新闻也有着广泛的应用。一些体育媒体利用人工智能技术，可以快速生成体育赛事的报道，包括比赛结果、关键时刻回顾等内容。这不仅提高了报道速度，还能够吸引更多读者关注。

社交媒体内容生成

一些社交媒体平台也正在尝试利用人工智能技术生成用户内容。通过分析用户的历史数据和偏好，系统可以自动生成符合用户口味的推文、动态等内容。这种个性化的内容生成方式为用户提供了更好的社交体验。

新闻摘要生成

除了完整新闻文章的生成，人工智能还可以用来生成新闻摘要。一些新闻聚合平台通过自然语言处理技术，可以从原始新闻中提取核心信息，生成简洁的新闻摘要，方便用户快速了解要点。这种方式有效提高了信息获取的效率。

人工智能写新闻的未来

随着人工智能技术的不断进步，人工智能写新闻的应用前景将会更加广阔。未来，人工智能可能不仅能够生成文字新闻，还能够结合多媒体技术生成更丰富多样的新闻内容，如视频新闻、虚拟现实报道等。这将为新闻行业带来全新的发展机遇。

总的来说，人工智能写新闻技术的发展，为新闻生产带来了革命性的变革。虽然目前仍然需要人类编辑来保障新闻的质量和客观性，但人工智能的不断进步必将为新闻行业带来更多可能性和创新。

七、关于大数据的事例

在当今信息时代，大数据已经成为许多行业不可或缺的重要资产。从金融到医疗保健，从零售到科学研究，大数据的应用无处不在。本文将探讨一些关于大数据的事例，展示其在不同领域中的应用和价值。

金融行业

金融领域是大数据应用的一个典型范例。银行和金融机构利用大数据分析客户行为模式，识别潜在风险并制定个性化的营销策略。通过收集和分析大规模数据集，金融机构能够更好地了解客户群体，提高风险管理能力，并优化投资组合。

医疗保健领域

在医疗保健行业，大数据的应用正在推动医疗诊断和治疗的革新。医疗机构和研究人员可以利用大数据分析患者病历和医疗影像，快速识别疾病模式，提高诊断准确性，甚至开发个性化治疗方案。大数据还可以帮助医疗机构优化资源分配，提高效率和成本效益。

零售行业

在零售领域，大数据正在改变消费者体验和商业模式。通过分析消费者购买历史和偏好，零售商可以实现个性化推荐和定价策略，提高客户忠诚度和销售额。大数据还可以帮助零售商优化库存管理，减少滞销和过剩库存，提高盈利能力。

科学研究

在科学研究领域，大数据对于处理复杂实验数据和模拟模型至关重要。科研人员可以利用大数据技术加速新药研发过程，探索宇宙奥秘，解决气候变化等重大挑战。大数据还可以帮助科研机构合作共享数据，推动跨学科研究和创新。

总的来说，大数据不仅是信息时代的产物，更是推动社会进步和创新的重要驱动力。各行业都在不断探索和应用大数据技术，实现商业和社会的可持续发展。

八、辩论时如何拆掉对手的事例/数据？

我贴一篇我之前写过的关于数据交锋的文章中的一部分.......可能不完全合题，凑合看看吧..........

呃，好像这里面没有加粗,,,,,,,,,,,,,,,以及其他的格式复制过来都没了，那就更凑合吧

原文：第一天：关于数据的交锋和使用（1）

这个问题，如果能附带详细的案例，分析起来可能有意义得多。因为涉及到具体细节的 交锋，有无数种可能，而每一种方案，可能都只能对应一些特定的问题。至于那些比较万能的方案，要么是大家都知道的方案，要么是大家知道了也并无卵用的方 案。所以才说经验很重要，比赛打得多的辩手，经历的特定的问题也多，知道的解决方案也就更多。

先 说一些比较万能的方案吧。一般对于我来说，如果确定这场比赛的论证重点是需要或者只能用数据来解决的。那么，一般来说，对面能查到的数据，我手上很可能也 有。如果对方使用曲解原意的方案来使用数据，或者他的数据样本和我们讨论的实际情况有偏差，覆盖面不够或者样本太小以及本身调查的时候就存在一定的问题。 数据是对于事例的归纳总结形成的对于事实的概括，而对于同一件事情，事实只能有一个，如果此处要坚信我是对的，那么对面要么涉嫌伪造，要么数据存在缺陷。所以，如果要交锋，第一要把资料查实，第二要把资料的解读做得深入（资料只是描述事实，对于事实的解读才是辩论），第三要明确这一轮交锋的目的，是要揭露出对方扭曲论据的丑恶嘴脸，还是说明这个地方我们都是说不清（比如某辩题讨论全国，正方用山东反方用山西）等等。

数据，从来都不是对轰用的。砸数据只能给评委带来困扰，以及，让评委觉得你还是准备过比赛的。

之后没法再说万能的方案了，鸡汤说完说点具体案例（居然还要我自带案例）。

有一次，打一个叫做当今中国政府应不应该斥巨资重建古城的辩题，我们是反方不应该。交锋点是能不能盈利，共识是经济问题很重要。

正方：我方在一篇博士论文里面查到了，政府投资大概有70%以上的几率能够收回投资，是不是说明，政府是可以盈利的，只要监管合理？

这个时候，作为反方，第一时间是审视自己的论据，看看是否靠谱决定交不交锋。反方手上的论据是对于全国所能找到的30多个古城建设的情况进行的案例分析，所有古城的信息都有所涉及。于是反方决定，进行交锋。

第一步，展示数据的细节，去问。具体问什么，要看自己手上的论据的优势是什么。（问年代问机构问权威性其实是入门辩手问的）

反方：请问对方辩友，我方的数据显示，目前政府投资重建古城只有不足20%能够收回盈利。您方能否展示一下你们数据的细节，你们说的能收回投资的70%的古城名字是什么？

正方：ABC等等（三个古城名字）

反方：好，我方调查了全国的古城项目建设的情况，2015年截至一共有30多个古城。您方刚刚提到的ABC我方都有查到，均为民营企业投资，您方是不是误用了数据，把总回报率当成了政府回报率？

这里基本完成交锋，利用的是自己资料的细节优势。正方之后未能解释自己资料的漏洞（自己未能说出符合自己资料的补充举证，只说了一个合理的例子，“70%”的可信度大打折扣）。于是反方戳完再质询小结轮一遍，战场完爆。不过这是靠自己资料真的比对面强的情况下，不转战场强行打爆，不代表对任何辩手都是常规情况。

再举一个例子，转战场的。

先补充一点点万能的东西，转战场和逃问题是本质性的区别。转战场可能逃问题，但不必然逃问题。不逃问题的转战场，必然会有一个对于之前战场的梳理，告诉大家之前我们为什么打完了，有一个“结”。而要不要转，这里需要考虑的更多更视情况而定，主要的原则就是，不转对我有没有利处？这就是看大局观了。

辩题是，生养子女以防老是不是过时的生育观。对方的数据是，来自某某调查机构韩国人90%以上都表示生养子女以防老的观念已经过时，都不指望他们养老。我方的数据是，日本大部分家庭依然使用家庭养老的模式，即使养老体系健全，家庭养老依然是主流。之前达成了一个共识，就是判断观念过时与否，可以根据其是否适用于社会发展的状况。

正方：我们的社会会发展，随着养老体系的健全和经济状况的转变，我们未来的发展模式很可能和韩国一样，生养子女以防老是过时的生育观。

反方：我们的社会会发展，但即使随着养老体系的健全和经济状况的转变，我们未来的发展模式很可能和日本一样，依然会有生养子女以防老的情况。

好，开始撕。对于反方而言，这个数据是自己没有了解到的。问细节比如权威性调查样本什么的，意义不大。

反方：您能不能告诉我，这份数据是哪一年的调查，调查样本是多少。

正方：XX年的数据，XXX机构做的，样本是全体韩国人的抽样调查。

反方：也就是说，他并不是调查了所有的韩国人对吧？

正方：是的，但这也足以证明韩国的情况了，生养子女以防老会随着时代的发展而逐步过时的。

反方：…….

这个时候，说明论据不靠谱的方式很难了。因为我们虽然观点矛盾，但是我们的论据是不矛盾的。所以打到后来，只能说明我们有两种猜想。

错误的交锋方案：

反方：对方辩友，您方主张我们以后会和韩国一样，是基于您方的论据对不对？

正方：对的，生养子女以防老会随着时代的发展而逐步过时的。

反方：可是我方查到的资料，显示日本在老龄化和养老福利等也走在我们前列。那，是不是说明我们以后也可以和日本一样依然以家庭养老为主？

正方：不可以，您方需要举证。

反方：我们的文化和日本更相近对不对？

正方：不对，您方需要论证。

反方：……..

硬打是可以打的，结果就是——完成撕逼，尽管评委不一定知道你们在说什么。

打不下来的情况，就是要准备转战场的情况。这个是辩手可以预见的，我选择交锋，会达到什么样的结果，我需要什么样的结果，都应该在脑子里面闪过。那么，要思考的很重要的东西是，下一步怎么办，为了逃避而转战场就是拖延和浪费时间，而为了进行下一步的讨论才是有意义的转战场。这个时候，要达成什么共识，如何作结，非常重要。

反方：对方辩友，您方主张我们以后会和韩国一样，是基于您方的论据对不对？

正方：对的，生养子女以防老会随着时代的发展而逐步过时的。

反方：那我来问一个细节性的问题，您方主张我们以后会和韩国一样，是不是因为，他们的老龄化程度比我国更严重，而且社会福利和经济状况也比我国好，所以我国会发展成他们的样子对不对？

正方：我方的意思是，随着时代的发展，家庭养老会不是必要，所以养儿防老的生育观会被摒弃也应该被摒弃。

反方：好的，还是麻烦您正面回答一下我方问题，您方认为我国会变成韩国模式，是因为他们的社会发展走在我们前列，比如经济和养老体系等等对不对？（这段是重点中的重点）

正方：差不多吧。（拿不到这个共识，就全白搭）

反方：那么请问，日本是不是同样在经济和养老体系上走在我们前列？

正方：韩国和日本是不一样，他们…..

反方：（打断）那您有没有论据证明我们未来一定会变成韩国模式而不是日本模式？

正方：我们认为……..

反方：（可打断可不打断）所以可以发现，对于未来的预期，随着时代的发展，到底成什么样是不确定的，对方您刚刚说的是推论而不是必然对吧？

如果要直接就转，反方最后一句则是如此：

反方：（可打断可不打断）所以可以发现，对于未来的预期，随着时代的发展，到底成什么样是不确定的，对方和我方都不能论证其必然，因为生育观影响因素本身是很多的。那么再请问…….

这 里，反方原本的计划可能是，在东亚文化圈里面，即使社会养老水平很高，基于文化原因我们也依然会保持家庭养老的习惯，而生养子女以防老的生育观因此不会过 时。之后展开后一段的论证。但是由于对方也有论据，这里只能要求打平，然后转战场通过其他方式论证己方立场（毕竟在反方架构里面这本身就是一个偏向于反驳 的辅助论点，用于和社会发展就必然抛弃生养子女以防老的生育观相抗）。这里打平的明确要求就是，说明原因，为什么两边此时都不得证（未来预期是说不清 的），以防止简单带过之后环节对面再来说之前打过的东西。

注意，中间斜体字的部分可以省略，如果需要快速带过的话。

最后一个问题，如果之后一个环节都需要此论据支撑，那就说明这可能是一个核心论据了。核心论据如果不能碾过对面，被强行五五开或者被打爆，输。所以有些时候，我们还会给说不清的东西留一条退路，就是所谓价值。不过一般来说，坚守了半天决定使用这条退路的时候，输赢可能就看天了。

所 以两个例子，第一个例子的论据对于反方算是核心论据，绝对不能丢。第二个例子不算核心论据，反方选取这个数据的意义更多在于相抗，而最后反方转战场后可以 去接“为何未来发展一定是好的，养老金发展等会不会有巨大风险”依靠共识“就是判断观念过时与否，可以根据其是否适用于社会发展的状况”加上我们规避风险 的倾向来取胜。

最后说一句，如果做不到打爆就说别的会怎么样呢？不会怎么样。最终发现辩手自说自话没啥交锋很正常，于是看大家说出来的不清不楚的“感觉”来评比赛。或者比“价值”也是很有可能的。不要苛求太多，尽力就好。

大概，核心思路就是........要记住，除非这个辩题是一个纯粹的事实判断辩题，比如中国男人多还是女人多之类的，单纯贴数据都没意义.......比的是对于数据的解读，也就是你整场比赛的逻辑框架的碰撞...............再具体就懒得说了，加油

九、关于人工智能改变世界的事例？

能让马云、马化腾、李彦宏等业界大佬共同看好的方向，除了人工智能，可能很难找到第二个。

在7月9日举行的2020世界人工智能大会云端峰会上，“三马”（马云、马化腾、马斯克）、“二宏”（李彦宏、张文宏）少见地隔空同台。此外，还有包括七位图灵奖得主、一位诺贝尔奖得主在内的550多位业界、学术界嘉宾汇聚一堂。

大会上，以联合国数字合作高级别小组联合主席的身份出席的马云，就疫情期间社会经历的大动荡发表了自己的感悟，他认为，世界已经巨变，技术变革提前并且加速，与其担忧，不如担当，“为活下去而做的创新才是真正最强大和不可阻挡的动力”。

马云有此感叹，一定程度上是因为在疫情危机中，依赖人力、线下运转的传统行业遭受极大冲击，以人工智能为代表的新兴科技彰显出其重要性与必须性。例如，复旦大学附属华山医院感染科主任张文宏提到，“从人工智能参与到抗疫物资调配的时候，我们就意识到将来人工智能具有非常强大的物资调配能力”。

人工智能的意义已不止于经济层面，它也是抵御大自然不可抗力、维持社会健康稳定发展的依仗，基于这一逻辑，政策已率先做出反应。

在今年2月，工业和信息化部科技司发布了《充分发挥人工智能赋能效用 协力抗击新型冠状病毒感染的肺炎疫情倡议书》，倡议通过科技力量支撑疫情防控。随后，“新基建”政策落实，人工智能被列为七大领域之一。

随着底层技术的进步，与计算能力、大数据、场景等人工智能成长土壤的逐渐成熟，人工智能正处于平台化、产业化之前的关键节点。

疫情催化及政策推动下，人工智能的发展被按下加速键：仅在大会上，就诞生了8个人工智能产业投资基金项目，36个人工智能产业项目，签约投资总额超过300亿元。

而在新基建的东风下，人工智能又会带来哪些机遇？

一局围棋

在未来关于人类历史的讲述中，一定会有这样一个篇章。

2016年3月，谷歌旗下DeepMind公司开发的人工智能机器人AlphaGo与围棋职业九段棋手李世石进行围棋人机大战，此时，大众对谁赢谁输的预测还有很大分歧，最终AlphaGo以4比1的总比分获胜。

这样一场比赛，将人工智能这样一个更多存在于科幻电影、小说中的概念实体化，也将人类一直以来的自信与骄傲击破，证明了人工智能可以达到比肩，甚至超越人类的高度——这甚至引发了一些恐慌。但在当时，中国选手柯洁仍认为“AlphaGo能赢李世石，但是赢不了我”。

仅一年之后，AlphaGo再次突飞猛进，大众已经一边倒地做出了人类必败的判断，最终AlphaGo以3:0的战绩击败了几乎代表着人类围棋最高水准的柯洁。

第三局比赛中，柯洁甚至中途离场20分钟痛哭，连坐在十几米之外的观众都能听见他隐忍但清晰的哭声。“我感到浑身都在颤抖，真的，寒冷地颤抖。”后来柯洁这样描述自己的状态。

柯洁承认，他的失态是因为觉得机器下得太完美。

值得指出的是，人工智能从诞生到打败世界围棋冠军，只经过了六十余年的发展。

1950年，一位名叫马文·明斯基的大四学生，与同学一起建造了世界上第一台神经网络计算机，这也被看做是人工智能的一个起点。而马文·明斯基在后来也被誉为“人工智能之父”。

同年，“计算机之父”阿兰·图灵提出设想：如果一台机器能够与人类开展对话而不能被辨别出机器身份，那么这台机器就具有智能。直到1956年，计算机专家约翰·麦卡锡才提出“人工智能”一词，被人们看做是人工智能正式诞生的标志。

随后，由于技术难度高、进展慢，人工智能的发展反复经历着高潮与低谷。在1987 年，由于通用计算机 Lisp Machine在商业上的失败，人工智能再次滑入了低迷期，行业人士开始意识到人工智能的问题不在于硬件，而是在软件以及算法层面的挑战没有突破。

长久以来，对人工智能的探讨一直局限在研发圈层中，一直到AlphaGo出世，横扫人类围棋界，才一举将人工智能推向了社会话题中心，自此之后，人工智能概念始终炙手可热。

人工智能之所以会在2017年的时点上爆发，本质上是得益于发展土壤的逐渐成熟，马化腾曾在演讲中提到，发展人工智能，场景、大数据、计算能力和人才缺一不可。

在计算能力方面，深度学习技术是人工智能发展历史上的一个重要突破。2006年，现任职于Google Brain的技术专家 Geoffrey Hinton带领团队发现了训练高层神经网络的有效算法，2012年，Geoffrey Hinton团队在ImageNet上首次使用深度学习技术完胜其它团队。

Geoffrey Hinton在ImageNet 2012上的成功让科学家开始更多的关注模型与算法的创新突破，以弥补训练中数据的不足，从而带来算法上的快速迭代：以图形计算为代表的GPU在计算机视觉训练中替代原来的CPU，大大提升了计算性能，让原来需要几个月才能完成的训练缩短到几天或几个小时，加快了计算机视觉前期训练和推理的迭代周期，带来效率上的成倍提升。

大数据则是人工智能的燃料，随着互联网浪潮从PC时代过渡到移动时代，人类生活逐渐被智能终端所绑定，每日可产生的数据量出现指数级的增长，且数据维度更加丰富，大数据技术逐渐精进。而大数据技术能够通过数据采集、预处理、存储及管理、分析及挖掘等方式，从各种各样类型的海量数据中，快速获得有价值信息，为深度学习等人工智能算法提供坚实的素材基础。

另一方面，随着社会经济形态与产业形态发展，人工智能有了更多的落地场景，如医疗、安防、交通等，这是承载人工智能发展的介质。

因此，近几年人工智能风口再起，实际上是技术发展、数据沉淀以及场景延展等多个因素，厚积薄发，引发了一场席卷全球的AI创投热潮。

迷雾尚未消散

在探讨人工智能的前景之前，有必要先厘清人工智能的基本架构。对人工智能的探讨可以分为两条主线：一是学术视角的底层研究，二是产业视角。

高校是培养人工智能人才、执行人工智能技术研究的主阵地，在美国，人工智能方面科研实力最强的高校有麻省理工学院、卡内基梅隆大学、斯坦福大学等。其中，卡内基梅隆大学在2018年开设了美国首个人工智能本科学位，加大对人工智能领域人才培养的投入。

中国高校也在近两年间不断推进人工智能教育，数据显示，截至2018年底，有94所拥有人工智能二级学院的中国大学，相比2017年增加了21所，其中，清华大学、浙江大学、上海交通大学、哈尔滨工业大学、华中科技大学、中国科学技术大学、中科院各研究所等是人工智能底层研究的主力军。

高校开展的人工智能研究更多是由国家拨款支持的，此外，也有不少大型科技公司出资成立研究院，从事人工智能底层技术研究。

谷歌一直以来都将人工智能作为主要战略方向之一，它在2011年时就推出了聚焦深度学习的Google Brain项目，并在2014年1月斥资4亿美元收购一家名为Deep Mind的人工智能公司，正是这家公司在三年后推出AlphaGo，掀起人工智能风潮。

据咨询公司麦肯锡报告显示，包括谷歌在内的科技巨头，2016年在人工智能上的投入在200亿至300亿美元之间，其中10%用于人工智能收购，90%用于研发和部署。

2017年，AlphaGo引爆人工智能概念之后，美国科技巨头对人工智能的投入进一步加大。该年的Google I/O 开发者大会上，谷歌确立了从mobile-first到AI-first的根本战略转变，同年，微软宣布计划建立百人规模的微软AI研究院。一年后，谷歌又将谷歌研究院（Google Research）改名为谷歌人工智能（Google AI），将人工智能放在最高战略地位上。

十、人工智能数据预处理四大特征？

1、资源配置以人流、物流、信息流、金融流、科技流的方式渗透到社会生活的各个领域。需求方、供给方、投资方以及利益相关方重组的目的在于提高资源配置的效率。

2、新时期的产业核心要素已经从土地、劳力资本、货币资本转为智力资本，智力资本化正逐渐占领价值链高端。

3、共享经济构成新的社会组织形式，特别资源使用的转让让大量的闲置资源在社会传导。

4、平台成为社会水平的标志，为提供共同的解决方案、降低交易成本、网络价值制度安排的形式，多元化参与、提高效率等搭建新型的通道。