下面是文案网小编分享的人工智能作文 人工智能软件chat GPT文案，以供大家学习参考。
人工智能作文 人工智能软件chat GPT文案：
是什么?暂且卖个关子。
先讲个故事给你们听：
从前，哦不，应该是在未来，一个全面科技化的未来，有一个小男孩。
他叫大卫，11岁，体重27公斤，身高1米37，头发棕色。
他的爱是真实的，但存在是虚假的。
那是因为他只是一个机器男孩，一个会“爱”的机器人，是一个失去孩子的父母的慰藉，这爱的程序一旦启动了就不会停止，任凭时间流逝，任凭世代变迁……
索非亚夫妇的孩子患了绝症，他被冷冻起来直到科技足够发达救他。所以他们自愿参与了大卫的实验计划，人们也需要通过他们证实他是否真的可以爱人。
当索非亚，这个美丽却被而儿子的病折磨的痛苦不堪的母亲，亲手启动了大卫的程序时，他缓缓地睁开眼睛，如同出生的婴孩一般，似乎一切都那么陌生，却又那么清楚地明白这面前的一切：是了，这就是我以后要爱一生一世的人了。当大卫轻轻地张开双臂，拥住索非亚，一句：“妈妈，我爱你。”着实让索非亚感动了。
索非亚看着他，照顾着他，似乎找到了儿子的影子;却又疏远他，惧怕他。她觉得他的爱只是程序，她想爱，又怕爱。大卫却享受着这每一分每一秒，对他而言，母亲就是这个世界的全部了。我们是人类，有着选择的权力，也有权决定爱不爱爱我们的东西。或许有点残忍，但这是个道德问题，在创世纪的時候，神不也创造亚当来爱他吗?
但后来世界就变了，索非亚的儿子奇迹般的痊愈了，抉择的时刻就到了，索非亚最终决定放弃大卫，却又不想让他被销毁，在他们唯一一次的野餐中，把他留在了荒野。因为内心深处，抛开一切压力，或许，她爱他……
大卫固执地认为这是因为他不是一个真的男孩，于是踏上了寻找蓝仙女的路途。记得小木偶皮诺曹吗?就是蓝仙女让他变成小男孩的。他不知道那是一个童话，心中只有一个信念。越过千山万水，终于在海底找到几百年前被人遗弃的蓝仙女的雕塑，他在潜水艇里望着她，一遍一遍的说着自己的愿望，直到时间一点一滴的流逝，不知不觉，大海被冰雪覆盖，几千几万年就这样过去了……
最后，高速发达的机器人完成了他的愿望，他们可以让他的妈妈复活，但是只有一天，有一天她可以全心全意爱他，足够了。在度过了这珍贵的一天后，他躺在不会醒来妈妈身边沉沉睡去，希望永远不要再醒来……
这个故事的名字就叫做，人工智能。虽然说这只是个科幻故事，但故事的主旨却不容忽视：我们人类不断的进步，不断的向前走,是否走的太快了.在科技的进步中我们是否忽略了某些事物,我們不断的求新,求快,求进步,求超越.到头來反而忘了人性,信任忘了......爱!!有如故事中,凝真电子的老板,为了抚慰自己的丧子之痛以及在未來的高科技事业中爭得一片天,创造了了一個,会[爱]的机器人-----大卫.他踏過千里土壤走過千年時空为的,只是一份爱.而它只是個在人类眼中有如草芥的______机器人，这种进步,真的,是我们要的吗?
但是换个角度，我们也该庆幸自己是人类，因为到后来出现的高速发达的机器人，强调，他羡慕人类拥有灵魂以及对百万种生存意义。我觉得这和一句俗谚：“人为万物之灵”，有异曲同工之处。除了这是一种人类沙文主义作祟外，试想：若是高等机器人高等智慧，何必去羡慕，他们口中的“原始”人类?而就因为机器人永远不可能有灵魂，不可能懂得爱，所以才有“羡慕”一词出现。
人工智能作文 人工智能软件chat GPT文案：
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。下面是小编为大家整理的人工智能的研究与发展论文，欢迎阅读。
人工智能(ArtificialIntelligence，AI)，是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth)学会上提出的。自那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。由于智能概念的不确定，人工智能的概念一直没有一个统一的标准。着名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义“人工智能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而美国麻省理工学院的温斯顿教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”童天湘在《从“人机大战”到人机共生》中这样定义人工智能：“虽然现在的机器不能思维也没有“直觉的方程式”，但可以把人处理问题的方式编入智能程序，是不能思维的机器也有智能，使机器能做那些需要人的智能才能做的事，也就是人工智能。”诸如此类的定义基本都反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
人工智能在企业管理中的应用。刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中提到把人工智能应用于企业管理中，认为要做的工作就是搞清楚人的智能和人工智能的关系，了解人工智能的外延和内涵，搭建人工智能的应用平台，搞好企业智能化软件的开发工作，这样，人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。
人工智能在智能教学系统中的应用。焦加麟，徐良贤，戴克昌(XX)在总结国际上相关研究成果的基础上，结合其在开发智能多媒体汉德语言教学系统《二十一世纪汉语》的过程中累积的实践经验，介绍了智能教学系统的历史、结构和主要技术，着重讨论了人工智能技术与方法在其中的应用，并指出了当今这个领域上存在的一些问题。
人工智能专家系统在医学中的应用。国外最早将人工智能应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。1982年，美国Pittsburgh大学Miller发表了着名的作为内科医生咨询的Internist2Ｉ内科计算机辅助诊断系统的研究成果，1977年改进为Internist2Ⅱ，经过改进后成为现在的CAU-CEUS，1991年美国哈佛医学院Barnett等开发的DEX-PLAIN，包含有2200种疾病和8000种症状。我国研制基于人工智能的专家系统始于上世纪70年代末，但是发展很快。早期的有北京中医学院研制成“关幼波肝炎医疗专家系统”，它是模拟着名老中医关幼波大夫对肝病诊治的程序。上世纪80年代初，福建中医学院与福建计算机中心研制的林如高骨伤计算机诊疗系统。其他如厦门大学、重庆大学、河南医科大学、长春大学等高等院校和其他研究机构开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功应用于临床。
人工智能在矿业中的应用。与矿业有关的第一个人工智能专家系统是1978年美国斯坦福国际研究所的矿藏勘探和评价专家系统PROSPECTOR，用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等。20世纪80年代以来，美国矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了预防煤矿巷道底臌、瓦斯治理和煤尘控制的专家系统；弗尼吉亚理工学院及州立大学研制了模拟连续开采过程中开采、装载、运输、顶板锚固和设备检查专家系统Consim；阿拉斯加大学编写了地下煤矿采矿方法选择专家系统。
人工智能在超声无损检测中的应用。在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中，目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质，形状和大小进行判断和归类；专家在传统超声无损检测与智能超声无损检测之间架起了一座桥梁，它能把一般的探伤人员变成技术熟练。经验丰富的专家。所以在实际应用中这种智能超声无损检测有很大的价值。
人工智能在电子技术方面的应用。沈显庆认为可以把人工智能和仿真技术相结合，以单片机硬件电路为专家系统的知识来源，建立单片机硬件配置专家系统，进行故障诊断，以提高纠错能力。人工智能技术也被引入到了计算机网络领域，计算机网络安全管理的常用技术是防火墙技术，而防火墙的核心部分就是入侵检测技术。随着网络的迅速发展，各种入侵手段也在层出不穷，单凭传统的防范手段已远远不能满足现实的需要，把人工智能技术应用到网络安全管理领域，大大提高了它的安全性。马秀荣等在《简述人工智能技术在网络安全管理中的应用》一文中具体介绍了如何把人工智能技术应用于计算机网络安全管理中，起到了很好的安全防范作用。
国外发展现状。目前，AI技术在美国、欧洲和日本发展很快。在AI技术领域十分活跃的IBM公司。已经为加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室制造了号称具有人脑的千分之一的智力能力的“ASCIIWhite”电脑，而且正在开发的更为强大的新超级电脑——“蓝色牛仔(bluejean)”，据其研究主任保罗·霍恩称，预计“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。麻省理工学院的AI实验室进行一个的代号为cog的项目。cog计划意图赋予机器人以人类的行为，该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情，另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西，还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。由于人工智能有着广大的发展前景，巨大的发展市场被各国和各公司所看好。除了IBM等公司继续在AI技术上大量投入，以保证其领先地位外，其他公司在人工智能的分支研究方面，也保持着一定的投入比例。微软公司总裁比尔·盖茨在美国华盛顿召开的AI(人工智能)国际会议上进行了主题演讲，称微软研究院目前正致力于AI的基础技术与应用技术的研究，其对象包括自我决定、表达知识与信息、信息检索、机械学习、数据采集、自然语言、语音笔迹识别等。
我国人工智能的研究现状。很长一段时间以来，机械和自动控制专家们都把研制具有人的行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。中国国际科技大学在国家863计划和自然科学基金支持下，一直从事两足步行机器人、类人性机器人的研究开发，在1990年成功研制出我国第一台两足步行机器人的基础上，经过科研10年攻关，于XX年11月，又成功研制成我国第一台类人性机器人。它有人一样的身躯、四肢、头颈、眼睛，并具备了一定的语言功能。它的行走频率从过去的每六秒一步，加快到每秒两步；从只能平静地静态不行，到能快速自如的动态步行；从只能在已知的环境中步行，到可在小偏差、不确定环境中行走，取得了机器人神经网络系统、生理视觉系统、双手协调系统、手指控制系统等多项重大研究成果。
在信息检索中的应用。人工智能在网络信息检索中的应用，主要表现在：①如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术，包括机器感知、机器思维、机器行为，即知识获取、知识处理、知识利用的过程。②由于网络知识信息既包括规律性的知识，如一般原理概念，也包括大量的经验知识，这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素，对其进行推理，需要利用人工智能的研究成果。
基于专家系统的入侵检测方法。入侵检测中的专家系统是网络安全专家对可疑行为的分析后得到的一套推理规则。一个基于规则的专家系统能够在专家的指导下，随着经验的积累而利用自学习能力进行规则的扩充和修正，专家系统对历史记录的依赖性相对于统计方法较小，因此适应性较强，可以较灵活地适应广普的安全策略和检测要求。这是人工智能发展的一个主要方向。
人工智能在机器人中的应用。机器人足球系统是目前进行人工智能体系统研究的热点，其即高科技和娱乐性于一体的特点吸引了国内外大批学者的兴趣。决策系统主要解决机器人足球比赛过程中机器人之间的协作和机器人运动规划问题，在机器人足球系统设计中需要将人工智能中的决策树、神经网络、遗传学的等算法综合运用，随着人工智能理论的进一步发展，将使机器人足球有长足的发展。
由上述的讨论我们可以看到，目前人工智能的应用领域相当广泛。无论是学术界还是应用领域对人工智能都高度重视。人工智能良好的发展和应用前景，要求我们必须加大研究和投入力度，以使人工智能的发展能为人类服务。
人工智能作文 人工智能软件chat GPT文案：
人工智能或许是有史以来最大的一场技术革命。作为全新生产要素，人工智能会以多种重要方式推动业务增长，将自动化扩展至此前仅限人类完成的领域；增强工作能力以提升决策效力；或是在企业内外，促进飞速发展的创新成果广泛传播。人工智能已成为不容忽视的市场因素，每位高管都务必积极应对、密切关注。埃森哲在2019年夏季达沃斯论坛发布指南，帮助企业高管清楚地了解人工智能的基础技术、改变市场竞争格局的能力、以及潜在的革命性影响。
报告摘要：
过去二十多年，企业遭遇了颠覆性冲击。事实如此令人震撼:自2000年以来，数字化颠覆已令半数的《财富》500强企业从榜单除名。AI将让数字颠覆来得更加强烈。
这是因为，人工智能是一种经济学家所定义的通用技术(general-purposetechnology)。而通用技术的影响通常巨大而且深远?我们不妨回想电力和内燃机的历史意义。通用技术影响不仅体现为对社会的直接贡献，还会通过溢出效应，激发广泛的互补式创新。正是由于电力的出现，工厂电气化、电信联络、以及随之而来的一切方才成为可能。内燃机则催生出了汽车、飞机、乃至现代化的运输和物流网络。如今，人工智能将以类似的规模影响整个社会。
相关私人投资随之出现了激增。2017年前九个月，人工智能风险投资总额达76亿美元(与之相比，2016年全年方为54亿美元)。人工智能专利的注册量亦攀升至历史最高水平，较2006年扩大四倍。在美国，人工智能初创企业的数量短短四年内便增长了二十倍之多;截止2018年6月，中国的人工智能初创企业达到了1011家。
这一切都在进一步加剧快速发展、持续变化的竞争、投资和研究格局。归根结底，人工智能已成为不容忽视的市场因素，每位高管都务必积极应对、密切关注。
厘清概念，何为AI
究竟人工智能是什么?回答这一问题并不像看起来那么简单。事实上，就连统一的“人工智能”定义也尚未出现。这是因为，从本质来看，我们所谈论的人工智能并不真的特指某项技术。
从实际层面出发，人工智能涵盖了一系列不同的技术，通过有效的组合，机器便能够以类似人类的智能水平展开行动。
我们并未像许多人那样，不断尝试去明确地描述人工智能，而是倾向于将此类技术视为一套能力框架。毫无疑问，这是了解人工智能、知晓其背后广泛技术的最佳方式。我们的框架以人工智能支持机器实现的主要功能为核心。
词汇的区别认知计算与人工智能
认知计算(CognitiveComputing)是人工智能业界广泛使用的术语。那么，它具体是何含义，与人工智能又有何不同?然而，正如还没有一个被普遍接受的人工智能定义一样，认知计算对于不同的人士而言，意思也有所差别。从这个角度而言，“认知”一词在很大程度上可以被视为人工智能的感知能力?即人工智能感知和理解周边环境的能力。
机器学习的威力
人工智能系统的学习能力至关重要。能够通过分析数据来决定完成任务所需的行动，而非按照明确的指令、以预先定义的方法行事，正是实现系统“智能化”、将人工智能与其他形式的自动化区分开来的关键。
一旦为最出色的人工智能系统设定出自我学习任务，我们就有望目睹非凡成果。谷歌旗下DeepMind公司开发的人工智能AlphaGo，已成为首个在高度复杂的棋类竞技中击败人类专业棋手的计算机程序。开发人员向AlphaGo传授比赛规则，然后展示了数千种人类之间的对局，由系统自行辨别制胜策略。其结果是:AlphaGo一举战胜了拥有传奇成就的世界围棋冠军李世石(LeeSedol)。
但DeepMind并未就此停止其围棋领域的成功步伐。公司随后开发了更为强大的第二代版本?AlphaGoZero7，它可以单纯通过自我对弈来掌握获胜之道?完全无需观察人类棋手。不仅如此，AlphaZero作为人工智能更新迭代的最新版本，实现了更为长足的进步。AlphaZero已证明，能够和自己较量来学习国际象棋，并在短短四个小时内就超越了人类的技能水平。这项壮举真正令人瞩目的是，AlphaZero并非专门为下棋而设计。加拿大阿尔伯塔大学计算机科学教授、国际象棋系统专家乔纳森?谢弗(JonathanSchaeffer)8认为，这或许便是该系统能够制定出非传统制胜策略的原因。AlphaZero以这种方式彰显出，“窄人工智能(NarrowAI)”又向“通用人工智能(GeneralAI)”迈出了重要一步(有关窄AI和通用AI之间的差异，请参阅第25页)。
这一过程就是我们所说的机器学习。麻省理工学院的埃里克?布莱恩约弗森(Brynjolfsson)和安德鲁?麦卡菲(McAfee)两位教授观察发现9，其如此强大的原因非常简单。一方面，虽然我们人类非常善于从事任意种不同的活动，但我们并不总是明确知晓自身工作是如何完成的。例如我们可能会发现，识别另一个人的容貌很容易，不过我们很难充分了解这项能力的生理机制。因此，将该功能直接通过编码嵌入机器当中会十分困难。
而另一方面，机器学习使得设备可以完全自主地学会做好这项工作。实际上，识别大量数据中存在的模式，恰是机器学习的核心特长之一。
系列技术
机器学习是人工智能系统的核心。它可以从原始数据中学习，从而赋能于人工智能可见的出色表现，使其变得越来越普遍。无论是进行前瞻判断的预测系统、近乎实时解读语音和文本的自然语言处理系统、以非凡准确度识别视觉内容的机器视觉技术，还是优化搜索和信息检索，都依托于机器学习。
相对于其他技术，机器学习的一项关键优势，就是对“脏”数据的容忍度——即数据中包含有重复记录、不良解析的字段，或是不完整、不正确、以及过时的信息。此类问题对企业来说关系重大:大多数高管都将非常清楚地认识到，应对脏数据将是他们工作中的一大痛点。
机器学习具备灵活性，可随着时间推移获得全新发现并做出改进，这意味着它能够以更高的准确性处理脏数据，并且由此拥有了极佳的可扩展性。在我们当前所处的数据大爆炸时代，后者正变得越来越重要。
机器能够以不同方式学习
机器学习的真正强项之一，便是可以使用不同的学习算法，包括监督学习、无监督学习和强化学习等类型。
监督学习。这种算法使用带有标记的数据集(数据已经过整理和描述)，推导出每个标记代表的显著特征，并学习识别新数据中的这些特征。例如，向算法展示大量标记为“猫”的图像，然后它将学习如何识别猫的形象，并在其他任意数量、且完全不同的图片中发现猫。
无监督学习。这种算法使用的数据不需要预先定义标记。它采用不带标签的数据集，查找其中各条目之间的相似与差异，然后自行分类。比如，我们可以向算法展示大量其中包含猫和狗、但未加以标记的图像，而算法会在不知道哪些图像分别含有“猫”或“狗”的情况下，把具有相似特征的图像分类到不同的组当中。
强化学习。这种算法利用反复试错，形成“奖励”和“惩罚”的反馈循环。当算法得到数据集时，它将所处环境视为一场比赛，每次执行动作都会被告知是赢还是输。通过这种方式，它可以创建出一套方案?哪些“动作”能够带来成功，而哪些会造成反效果。DeepMind的AlphaGo和AlphaZero(第14页)都极好地展示了强化学习的威力。
小狗，还是面包圈?
区分动物和食物到底有多困难?有时，这会比想象中吃力得多。互联网上的一大热门动态，就是关于某些宠物和食品之间的神相似。例如上图中蜷缩的小狗和烤好的面包圈。对于人类而言，要想在一瞥之下做出准确判断远比想象的要困难。但人工智能可以轻松完成这一工作。只需通过图像识别应用编程接口(API)传递图片，人工智能可以惊人的准确度区分食物与宠物。
人造大脑
那么，机器学习如何实际运作?最近许多非凡进步的背后，是一种受动物大脑机能启发、非常先进而精巧的计算系统形式在起作用。这些系统被称为神经网络(NeuralNetworks)，它们支撑着当今最前沿的人工智能研究。
神经网络由一系列相互联系的“节点”组成，模仿了生物大脑中的神经元网络。每个节点在接收输入信息后，内部状态会出现改变，并相应地产生输出。接下来，该输出又形成其他节点的输入，依次传导。这种复杂运作能够支持一种非常强大的计算形式?深度学习(DeepLearning)。
深度学习通过多层处理来了解数据集中数据的重要特征。例如，它可用于图像和语音识别。使用神经网络，每个层级的输出为下一个层级提供了输入，其中每个层级都在不同的提取级别上运作。通过这种方式，深度学习系统可以比其他方法处理更庞大的数据集。
面部识别
深度学习神经网络使用逐级复杂的规则，对容貌等精细的形状加以分类：
我们正在谈论何种智能?
当数据科学家和其他人士讨论人工智能时，他们通常使用两个对比类别来阐明其含义:窄人工智能与通用人工智能，以及弱人工智能与强人工智能。
开始训练
正确实施培训所需的，不仅是高级数学技能。产业化的机器学习是一种跨学科能力，融合了数据科学、工程学、用户体验设计与相关领域知识。单独依靠某项能力本身，都不足以满足需求。
引入分析法
那么，分析法适合在哪些环节与上述能力加以结合?或许问题应该是:人工智能应如何引入分析技术?如果我们认识到，分析法是通过分析数据来改进决策，就可以明确知晓机器学习和其他统计分析应怎样嵌入业务流程当中。毕竟，分析法的目的在于从数据中获取洞察?这与机器学习的目标非常相似。
分析法，连同支持它的各种机器学习算法，可基于所需洞察的深度，划分为不同复杂程度的几个层级。较简单的一个层级是“描述性分析(DescriptiveAnalytics)”?分析历史数据以了解发生了什么、及其背后的原因何在。与之相比，“预测性分析(PredictiveAnalytics)”更为复杂，它利用数据来预判将会发生哪些状况。复杂度最高的则是“规范性分析(PrescriptiveAnalytics)”，不仅可以做出预测，而且能提供应对之策。
人工智能与机器人
一谈到人工智能，人们通常会先想到机器人和机器人技术。公众脑海中可能浮现出库布里克影片中的“HAL9000”机器人、阿西莫夫笔下的机械人，或是本田公司开发的可行走机器人Asimo。
在商业环境中，它既可以指利用工业机器人来实现制造或服务流程的自动化，诸如，汽车装配线，又可以指日益普遍的管理或服务流程的自动化，即，结合了数字和人工输入的机器人流程自动化(RPA)。
从严格意义上说，机器人流程自动化是为恒久不变的流程而设计的，所以根本不需要任何“智能”。例如，若是业务流程需要员工以标准形式，将数据从一个系统(比方一张纸)手工输入到另一个系统，就可以通过带有键盘敲击模拟功能的RPA系统轻松实现流程自动化。实际上，埃森哲已在某大型制造业客户的发票处理流程中应用了机器人流程自动化。其成果非常显著:耗时减少70%，工作效率提升30%，并且达到了100%的准确率。
不过现在，人工智能技术也正被持续引入新兴的“认知RPA(CognitiveRPA)”领域。这令流程自动化拥有了一定程度的可调空间，使其应用范围得以大大扩展。其中的典型实例包括，利用机器学习训练机器识别图像中的文本(被称为光学字符识别)。
机器人流程自动化的崛起
透明度市场研究(TransparencyMarketResearch)新近发布的报告指出:从现在到2020年，全球机器人流程自动化市场预计可实现约60.5%的复合年增长率。
实际上，埃森哲常常建议将机器人流程自动化作为开启人工智能旅程的理想起点。其原因在于，若想成功应用RPA技术，首先要详细了解哪些流程需要实现自动化;而这也是设计更广泛、更复杂的AI自动化解决方案的第一步。此外，为了确保现有流程(有时为次优方案)不是简单地以数字形式加以模拟，而是通过重新设计尽可能地充分利用人工智能，该举措亦不可或缺。
我们必须认识到非常重要的一点:RPA和认知RPA技术不仅可以降低成本，还能增进流程的一致性和处理速度，并提供全天候运行、以及根据需求扩大或收缩流程的能力。请始终牢记，机器人流程自动化取代的是任务，而非员工。许多已采用RPA技术的企业都为员工重新部署了更具价值的工作?并且这些新工作的趣味性也大大超过了以往!
我们对此深有体会，因为我们自身也在采取这样的行动。埃森哲已实现了1.7万个工作岗位的自动化，同时成功地将员工调配到了其他业务领域。事实上，盖洛普(Gallup)2017年在美国的调查显示，担心自动化会令其失业的员工仅占13%。尽管如此，机器人流程自动化和人工智能对就业者的影响仍是一项极为敏感的问题，必须谨慎应对。
心存犹疑，多轮努力无功而返
AI并非全新创意，它由来已久。“人工智能”这一术语早在1956年便已问世18。该技术的发展历史上曾出现过多轮令人欢欣鼓舞的高潮，但随后迎来的却是失望和长时间的低迷(这些阶段被称为“AI寒冬”)。以往的每一次技术突破都只是部分达到对其的瑰丽憧憬，而从未使这项技术成为主流。
那么，这次有何不同?
当前出现的重大变化在于，我们正处于一个前所未有的时期?如此之多的不同领域都在展开技术创新。今天的人工智能应用软件可以利用云端几乎无限的处理能力;并且为特定任务定制设计的电脑芯片也在持续增多，此类芯片具备更高水平的计算效率和速度，其最主要的用途便是数据分析。这方面的典型实例包括，用图形处理器(GPU)代替中央处理器(CPU)使处理能力得到大幅提升。而谷歌已更进一步，其设计的张量处理器(TPU)的性能比当今使用的CPU和GPU高出达30-80倍。
如果再考虑存储成本的快速下降20(每Gb从1980年的50万美元降至2015年的3美分)、可供训练人工智能的数据量呈指数级增长、以及开源平台和框架的出现，我们现已具备独特的条件来结合技术和能力。这一切都为人工智能提供了非常强大的基础，使其日益趋近主流应用的临界点。
从谷歌、亚马逊、脸书、微软，到百度、阿里巴巴和腾讯，几乎所有世界领先的技术巨头都极为关注人工智能。其他创业者和投资人同样热衷于此。超过半数的欧洲初创企业均以人工智能为焦点，而人工智能类业务的投资也通常会高出其他业务20%至30%。
然而，这并不意味着，人们对于人工智能何时迎来爆发点，已形成普遍共识。而且我们也无法断定，是否可以很快看到通用人工智能(而非窄人工智能)的出现。一方面，牛津大学和斯坦福大学面向350位专家进行的一项调查得出结论:45年内，机器在所有任务中都能胜过人类的可能性为50%。另一方面，艾奇奥尼教授(Etzioni)2016年对知名人工智能研究者所做的调查显示:四分之一的受访人士认为超级智能根本不可能实现。
您的竞争对手今天或许已开始应用人工智能
尽管我们尚未拥有通用人工智能。但随着基础技术以惊人的速度发展，窄人工智能已经在现实世界的商业应用中显露了非凡威力。
随着企业持续加大人工智能的应用力度，系统所能处理的数据和工作的复杂性必然有增无减。若想了解其如何在业务环境中发挥作用，下方框架可能会有所帮助。此框架列出了各种技术的潜在应用形式(本文以金融服务行业为例)，并根据所涉及数据和工作的复杂程度，将人工智能应用分为四大模式?效率、效力、专家、创新。
在与客户的长期合作中，我们已看到人工智能正在不断被扩展和产业化。过去几年，许多企业都在试点人工智能如何影响其员工、流程和产品。现在，我们相信这些企业已经开始将试点项目向整个组织范围内推广。多达四分之三的高管表示，其组织未来三年将“积极部署”某种人工智能。
一言蔽之，当前的局势已非常明确:人工智能正蓄势待发，并且事关重大。
与时并进，需要采取切实行动
采取正确的应用方式，人工智能将成为提升企业经济价值的全新驱动力。但问题在于，选择何种路径才是恰当之举?在这样一个飞速发展的领域中，我们很容易一叶障目，迷失战略方向。首先，应当了解人工智能将带来哪些机遇。通过将这些机遇划分为三大类型，您可以对应采取的路线有更清晰的认知。这意味着需要分别考虑:如何利用人工智能来加快自动化，如何增强工作效力和执行方式，以及如何在企业内外扩展人工智能创新。
1.扩大自动化范围
人工智能已成为自动化的新前沿。借助具备自我学习能力的自动化系统，充分利用机器学习、计算机视觉、知识表达和推理等技术模仿人类行为，人工智能可以使自动化超越仅基于规则的预测性工作，延伸至我们目前认为需要人类判断的领域当中，从而创造出大量全新的自动化机遇(有关在产业自动化进程中使用人工智能的更多信息，请参见第30页)。
2.增强工作能力
人工智能大大提升了资源的利用效率。在实际工作中，这体现为两方面的助益。其一是增强人类员工的判断力，其二则可提升客户体验。
1更聪明地工作。在增强员工判断力方面，与人类相比，机器学习能够从非常庞大、且高度复杂的数据集中提炼出更多洞见。因此，它们可以发现人类专家未曾觉察的模式、相似性和异常。例如在筛查癌变症状时，人类专家能够从扫描胶片中识别出数百种恶性病变，而人工智能可以识别数千种之多。
诺丁汉大学的研究人员已创建了一套人工智能系统，预测哪些患者可能在十年内发生中风或心脏病。该系统的表现优于标准预测方法(得分在0.745和0.764之间，而标准方法为0.728)。
这些进步令人印象深刻。但其并不意味着人类专长很快会被取代。当前，最佳成果仍源自人类专家与人工智能的合作?双方都发挥各自独特的能力来共同解决问题。
2提升客户体验。利用人工智能?特别是该技术在认知方面的功能，企业可以极大改善与客户的交互。其具体方式包括:使用数字助理和聊天机器人，通过社交媒体和数字平台全天候地与客户交谈;或者，在电子商务网站上推荐个性化的产品和服务。
例如，当南美阿维安卡航空公司(Avianca)希望提升其2800万客户的旅行体验时，他们很快下定决心引入聊天机器人助理28。埃森哲帮助该公司创建了一款在FacebookMessenger上运行的聊天机器人Carla，利用人工智能协助客户安排旅行。通过在客户已经熟悉的消息平台上与Carla进行自然对话，Avianca的客户可以快速、直观地办理值机手续、查看行程和航班状态，并从航空公司处获取天气和其他更新信息，无需等待电话人工客服的应答。
此外，创建像Carla这样的聊天机器人或数字助理无需投入庞大资金，或者花费数月时间。开发Avianca的这款聊天机器人只花了六周时间，而且几乎立刻就拥有了超过2万名独立用户，他们每个月都会与Carla进行约4000次对话。Carla甚至还设法将Avianca客户的平均值机时间缩短了一半。
3.扩展创新成果
创新能够激发连锁反应。非同凡响的新技术将带来贯穿整体经济的溢出效应，以前所未有的方式永远改变一切。当电力首次实现工业化时，谁能想象当今世界对电能有如此巨大的需求与依赖?当内燃机诞生时，谁又曾预见我们互联互通的全球运输网络能够具备这般速度和规模?
人工智能将对社会产生类似程度的影响。其创新成果会在企业中不断延伸?甚至扩散至整个经济体系，创建出全新的、超越想象的商业模式和机遇。无论是将那些我们曾认为离不开人类智慧的任务加以自动化，还是在海量数据中洞悉规律，抑或，是支持全新的认知型人机交互界面，这项技术必将对我们的工作和个人生活带来深远的根本性影响。
例如，自动驾驶电动汽车无疑会彻底颠覆我们当前对交通的思考。就在几年前，驾驶还被认为是一个十分复杂的行为，只能由人类完成。但现在，自动化的交通运输正成为现实。从车厂到物流和汽油销售，再到全球石油产业，自动驾驶汽车转型的直接影响将广泛而深远。与此同时，伴随安全性的显著提高，车辆设计、保险需求、以及医疗和紧急援助等方面也会与以往大相径庭。另外，路网设计、停车需求、汽车经销商和汽油税收亦无法维持原状。仅仅是来自某一行业的一项人工智能创新，所引发的社会影响就令人惊叹不己。
人工智能之所以产生革命性的威力，原因之一便是其应用简单。具体而言，人类不需要主动去适应此类技术，或者另外学习一套新的技能来使用它们，这使其在技术的发展史上具备了独一无二的特性。我们能够通过简单、自然的沟通介质?语音、文本、甚至是图像，和人工智能系统进行互动。与之相比，无论是学习驾驶汽车，还是首次使用电脑，对技能的要求都远高于此。它给了我们非常重要的启示:同以往的颠覆性技术相比，应用人工智能的临界点可能更快到来。
世界经济论坛预计，到2025年，自动驾驶功能将助力减少9%的事故，从而有望在未来10年挽救90万条生命。
AI善举
埃森哲近期在英国完成了一个试点项目，利用自身人工智能平台帮助老年人管理护理需求和日常生活。该技术由埃森哲伦敦柔性工作室开发，专门服务于独自生活的老年人。
机器人完成活猪外科手术
在一次机器人手术领域的突破性概念验证中，一台“智能软组织机器人(STAR)”利用自身的视觉、工具和智力，完成对活猪小肠的缝合。鉴于软组织难以固定、而且形状善变，缝合对于自动化机器人来说是一项格外具有挑战性的任务。但是，STAR凭借更稳定、且避免开裂的缝合水平，胜过了执行相同任务的人类外科医生。
付诸实践
通过清楚地了解机遇，我们能够做好准备，将人工智能应用于企业之中。首先，需要制定人工智能的战略和路线图。该路线图必须涵盖重新设计受影响的业务流程以及适当的治理控制。而最重要的是，务必优先考虑对企业具有高度影响力的人工智能计划。
人工智能作文 人工智能软件chat GPT文案：
随着科技的发展社会的进步，新一代信息技术正在着力打造智慧生活，互联网、智能机、液晶电视、空调也逐渐步入了千千万万的家庭。
1977年英国世界上最大的互联网公司的经理预料，将来任何人都不会在自己的家里拥有一台属于自己的计算机。计算机不会被大多数人使用，然而在日新月异发展的现代化社会里不是用电脑这几乎是不可能的，高楼大厦里职员们正使用计算机记录完成上级布置的任务;漫画家打好画稿在用计算机进行扫描、上色;学校里每一间教室都放置一台，老师则利用计算机为学生讲解课文;打印店里一台台计算机正忙碌的工作着。然而那位经理怎么也想不到将近半个世纪的今天计算机已经在我们的生活中起着不可代替的作用，也从原来笨重的以至于塞满一整个房间的机器到如今教科书厚的液晶。
展望未来。
未来，一个抽象的代名词——触摸不到，感受不到。每个人都有美好的畅想，我畅想畅想着城市美好的未来。城市的美好，必然少不了那一片霓虹灯。繁华的夜景，热闹的人市。那繁荣景象的背后又是什么呢?是一片黑暗吗?不，至少有盏明灯。是那些流浪者的家吗?不，至少有间草屋。光明固然美好，黑暗也将会被无数明灯所点亮。我畅想，畅想城市那份恬静。
当人们迎着朝阳开始一天的工作时，他们的心情是平静而喜悦的。此时，自行车已成“古董”，人们只能在博物馆才能见到。在宽阔、现代化的立交桥上，一辆辆高级轿车来回穿梭。在居民小区里，物业管理是机器人，二十四小时服务。工作的地方没有了原来的狭隘，不再只是人手一台电脑埋头工作，而是两三个人一个办公室，摄像头、监视器什么的都不在有，人们诚实守信、勤勤恳恳。工厂是机器人工作的岗位。
我们把美好的梦想层层堆砌，让高瞻远瞩的目光投向时代的前沿，审视昨天，展望未来，沿着金光大道，一步一步靠近我们心中向往的地方。让我们畅想美好的明天，走向美好的未来!
其实幸福。很难!当黑暗笼罩住了城市，永远没有那一角：有人在打架斗殴。难道这就是美好城市?现在这份重任落下来了，在每个人的肩上，还有我们——新时代的中学生，更落在了我们的笔尖，我们要用笔去描绘未来的城市，画出她最可爱的一面、美丽的一面。我们的校园里，纸屑很珍贵，因为它从不露面。微笑很普通，因为它洋溢在每个人的脸上。城市的美好如同筑房子——第一层是文明，第二层是平安，第三层是繁华，第四层是快乐。只有不停地建造，才能盖上它的屋顶——美好。让我们共同携起手来，建造这幢“美好”的城市!
结语：无论是在学校还是在社会中，大家都不可避免地要接触到作文吧，根据写作命题的特点，作文可以分为命题作文和非命题作文。写起作文来就毫无头绪？以下是小编为大家收集的《人工智能》作文，希望在写《人工智能》上能够帮助到大家，让大家都能写好《人工智能》作文