今天，小编将在这篇文章中为大家带来人工智能的有关报道，通过阅读这篇文章，大家可以对人工智能具备清晰的认识，主要内容如下。

　　一、人工智能AI不会代替人类

　　近年来随着人工智能技术的进步，许多人担忧有朝一日人工智能会替代人类的工作岗位，造成人类大规模失业。恐惧归恐惧，现实归现实，人工智能并不会取代人类。

　　因为人工智能本身就蕴藏着巨大的就业增长潜力。人工智能技术无论在哪个行业落地，都会创造出一系列新岗位。在传统行业中，人工智能设备或许可以代替人类进行劳动，但是AI设备的生产、维护、检测都需要人类来完成。在新经济、互联网行业中，人工智能可以代替人类进行许多重复性较高的工作，但产品的设计和运营都离不开人类。举例来说，人工智能技术的进步推动了虚拟现实工程的发展，但VR产品的逻辑设计还是要人来做，VR设备的维护也增加了技术人员的需求。这说明，人工智能本身作为一个行业，它所能带来的新就业岗位不可低估。

　　技术进步必将带来生产力的发展，生产力的发展将创造新型的职业。从历史上来看，蒸汽机的发明和纺纱技术的进步，让纺织工人纷纷失业。但是纺出了布就要卖，本地市场无法消化全部产能，就有了出口的可能，而出口又刺激了运输。围绕这些商业行为的需求，金融服务也得到了发展。

　　人工智能不可能完全替代人类。从经营的角度看，无论什么厂商，无论他们利用人工智能生产出什么产品，他们的目的都是把产品卖出去。如果这时候人类已经大规模失业，那么这些产品还能卖给谁？人工智能可以代替人类工作，但它不可能代替人类消费。

　　二、人工智能4大技术

　　1、自动驾驶

　　自动汽车，也称为机器人汽车，自动驾驶汽车，或无人驾驶汽车，是一种能够感知其环境并在很少或完全没有人工输入的情况下行驶的汽车。自动驾驶汽车结合了多种传感器来感知周围环境，例如雷达 , 激光雷达 , 声纳 , 全球定位系统 , 里程计和惯性测量单元。

　　2、机器翻译

　　机器翻译技术是指利用计算机技术实现从一种自然语言到另外一种自然语言的翻译过程。基于统计的机器翻译方法突破了之前基于规则和实例翻译方法的局限性，翻译性能取得巨大提升。基于深度神经网络的机器翻译在日常口语等一些场景的成功应用已经显现出了巨大的潜力。随着上下文的语境表征和知识逻辑推理能力的发展，自然语言知识图谱不断扩充，机器翻译将会在多轮对话翻译及篇章翻译等领域取得更大进展。

　　3、生物特征识别

　　生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。从应用流程看，生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。注册阶段通过传感器对人体的生物表征信息进行采集，如利用图像传感器对指纹和人脸等光学信息、麦克风对说话声等声学信息进行采集，利用数据预处理以及特征提取技术对采集的数据进行处理，得到相应的特征进行存储。

　　4、深度学习框架

　　深度学习框架即知识图谱本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其相关“属性—值”对。不同实体之间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。在知识图谱中，每个节点表示现实世界的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。

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