人工智能的利与弊文章如何写(实用9篇)

成功不是偶然的，背后有着无数的努力和坚持。按时间、地点等要素进行归类，提高逻辑性；总结是在一段时间内对学习和工作生活等表现加以总结和概括的一种书面材料，它可以促使我们思考，我想我们需要写一份总结了吧。如何撰写一篇完美的总结需要一定的技巧和方法。以下是一些通用的总结写作技巧和方法，供大家参考。

人工智能的利与弊文章如何写篇一

人工智能专业的主要领域是：机器学习人工智能导论(搜索法等)图像识别生物演化论自然语言处理语义网博弈论等。需要的前置课程主要有，信号处理，线性代数，微积分，还有编程(最好有数据结构基础)。

然后，需要掌握至少一门编程语言，毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少;人工智能一般要到研究生才会去学，本科也就是蜻蜓点水看看而已，毕竟需要的基础课过于庞大。

人工智能发展趋势：当前，我国人工智能产业发展的基础条件已经具备，未来十年内都将是人工智能技术加速普及的爆发期。人工智能专用芯片有望成为下一个爆发点，智能语音产业链逐渐成形，产业规模大幅提升。同时，人工智能具有显著的溢出效应，将带动其他相关技术的持续进步，助推传统产业转型升级和战略性新兴产业整体性突破。未来，人工智能将呈现四个主要发展趋势。

1、人工智能技术进入大规模商用阶段，人工智能产品全面进入消费级市场。

2、基于深度学习的人工智能的认知能力将达到人类专家顾问级别。

3、人工智能实用主义倾向显著，未来将成为一种可购买的智慧服务。

4、人工智能技术将严重冲击劳动密集型产业，改变全球经济生态。

人工智能的利与弊文章如何写篇二

“幼儿园”和“虐童”这两个词，并非首次被连系在一起。有记者梳理发现，今年已经接连被曝出近20起幼儿园虐童事件。单单是这个月，就发生了数起。

这些虐童事件被曝光，大抵都是相同的轨迹：家长发现孩子身体或心理异样，去幼儿园对质，调取监控录像发现问题，报警求助。

一个不争的事实是，虽然监控视频可以还原孩子被虐待的全过程，但无法起到预防、制止的作用，无法弥补对幼小心灵造成的伤害。如此来看，让人们咬牙切齿的，不仅仅是涉事园长、幼师的所作所为，还有那些关键时刻不给力的安全监控。

当前，全球早已掀起了人工智能的研究与应用浪潮，我国也正加快人工智能的布局，与之相关的物联网、机器人陪护、语音和人脸识别等利好，前景广阔。但令人遗憾的是，顶着光环的人工智能，却没能在虐童事件发生前或发生过程中，提前干预、尽早预警、及时制止。

不过令人欣慰的是，国内一些公司，正在探索相关机器人幼儿陪护技术，并推出了令人期待的软、硬件产品。

克路德机器人针对幼儿园场景研发的产品，兼具监控、陪伴、互动、预警等亮点。

比如2016年6月，中国最早一批研发生产服务机器人的公司之一克路德机器人，就针对幼儿园场景推出了一款机器人产品。

产品以呆萌可爱的机器人“哇欧”为载体，借助人脸识别、视频交互、视频监控、陪护互动、自动报警等技术，可以实现对在园幼儿的监控、陪伴和互动，把全程数据分享给父母长辈。

人工智能的利与弊文章如何写篇三

每一个人如何迎接人工智能时代的到来?事实上，整个中国都处于一个巨变的时代。就这些问题，清华大学做过一次全校讨论，当时也请了麦肯锡公司的专业人士进行分析，最后总结出四个点：1.当前，人才的流通、资本的流通，各方面的连接非常紧密，交流非常快。在这样的时代背景下，我们需要有表达能力、有社交能力、有全球视野和国际竞争力的'人才;2.现在，人类社会一方面出现了科技的进步，另一方面，环境污染、资源约束、贫富差别等问题也不断发展。新领域层出不穷，决定了我们对人才的需求，以及人才的成长方式都会有改变;3.中国的崛起对于未来的领军人才有特殊的要求，需要他们有新的价值观和新的能力，新的知识结构。在人工智能到来的全新时代，我们要用好人工智能来解决中国所面临的问题;4.我们需要有创造性、有想象力的科技领军人才，而且需要他们有企业家的精神。这是最近人们在人工智能、脑科学等一系列讨论中得到的一个重要的共识。由于想象力和创造性，是人脑和机器脑的最大差别。所以，我们的教育要让每一个人都要学会如何在人工智能时代生活。

当然，以上谈到的只是技术层面。从一个学者的角度来看，一个时代真正的崛起，一定会伴随新的文化和新的思想。我们现在面临着的是第四次工业革命，第四次工业革命一定有伴随它的文化及思想，这将会冲击着我们的价值观和人生哲学。

人工智能的利与弊文章如何写篇四

一般来说，美国大学的计算机科学会隶属于工程学院，只设置为一个系，但卡内基梅隆大学直接开设了一个学院。卡内基梅隆大学拥有全世界最大的计算机学院，在卡内基梅隆大学，一切都与计算机有着千丝万缕的联系。

而人工智能专业也开设于计算机学院，开设于2018年，是美国第一个提供人工智能学士学位的大学。卡内基梅隆大学既重视学生在数学、计算机科学、大数据科学等学科中拥有良好的知识储备，又注重为学生提供交叉协作环境、人工智能伦理等社会科学基础。

ucb拥有6大人工智能领域的研究机构---人工智能研究实验室、信息与系统科学实验室、人类兼容人工智能中心、citris人和机器人等。为打算在人工智能领域深耕，读硕士博士的学生提供了更多学习和研究资源。

华盛顿大学（uw）拥有世界上领先的人工智能研究中心之一，对机器学习感兴趣的同学们绝对不要错过！

该校ai项目下设于paulg.allen计算机科学与工程学院的计算机科学/计算机工程学士学位中。学院有80名全职教学人员，超过半数获得总统/nsf青年研究者奖或nsf职业奖，有50余位在各领域十分杰出的院士，师资力量惊人。绝大多数本科生能参与cs和ai领域的相关研究，并在西雅图参与一次或多次实习，学院也是谷歌、微软、亚马逊等高科技公司的目标院校。

人工智能的利与弊文章如何写篇五

对于学生，主要是学习方法的冲击。现在，我们的时间是碎片化的，知识来源也是非常多元化的。学生原本要在课堂里听一两个小时才能获得的知识，现在可以通过各种各样其他方式获得。每个人的基因不一样，每个人的成长环境不一样，每个人接受知识、接受信息的能力也不一样。所以，人工智能会给学生的.学习带来新的可能。

对于学校，主要是教育体制的冲击。未来，很多职业可能就不会存在了，学校还要为就业做准备吗?当前，很多学校的专业设置是为未来的职业做准备的，这些职业不存在了，我们的学校还有什么存在的价值?清华大学有一次讨论，我们最后得出了一个共识，就是所谓的“三位一体”教学模式。我们认为，学校的价值不是单纯地传授知识，也不是单纯的“能力的培养”，它还包括了“价值观的塑造”。而价值观的塑造和能力的培养，往往不是在教室里面能够实现的。教育是要培养具有健全人格、有创新思维、有全球视野、有社会责任感的新一代人才。关于这样的一个目的，人工智能可能是给我们一个服务、一个帮助，而不是形成一个对垒，所以我们的定位必须要准。

人工智能的利与弊文章如何写篇六

随着人工智能技术的日益成熟，越来越多的人开始关注并尝试学习这个领域。然而，对于初学者而言，入门人工智能并不容易。我本人也是一个初学者，经过一段时间的学习和实践，深感入门人工智能的难度和重要性。在此，我想分享一下我的心得和体会，为即将踏入人工智能学习之路的初学者们提供一些参考和帮助。

一、了解人工智能的基础知识。

在进入人工智能领域之前，首先需要了解一些基础知识。这包括数学、统计学、计算机科学、算法等等。在学习过程中，可以通过参加MOOC课程、阅读相关书籍和博客等方式，逐渐了解这些知识点。而且，需要强调的是，这些基础知识是不可或缺的，对于后续的深入学习和实践都是至关重要的。

在掌握人工智能的基础知识之后，就可以开始深入学习了。入门人工智能有很多不同的方式和工具，根据个人的情况和需求选择一种最适合自己的方式非常重要。例如，如果想要学习人工智能的基础知识和原理，可以选择参加相关课程或者阅读相关书籍；如果想要实践，可以通过编程实现一些简单的人工智能算法，比如分类问题、聚类问题等等；如果想要深入研究某一方面，可以加入相关的研究团队或者参加相关研讨会等等。

三、刻意练习和反思。

入门人工智能是一个长期而不断的过程，需要不断地学习和实践。在实践的过程中，需要时刻保持对问题的思考和探究，发现算法和方法中的不足和缺陷，从而提出改进或者突破性的创新。刻意练习和反思可以帮助我们更好地掌握各种人工智能技术和应用。

四、保持学习和尝试的热情。

人工智能是一个不断发展和迭代的领域，需要不断更新自己的知识和适应新的技术和方法。因此，保持学习和尝试的热情非常重要。可以通过参加相关活动和讨论、加入相关社区和团体等方式，与其他人工智能爱好者交流学习，分享心得体会。

五、坚持不懈，持续努力。

入门人工智能非常困难，需要很长时间的学习和实践。因此，在学习的过程中，需要保持信心和耐心，以坚持不懈的态度持续努力。同时，需要不断吸取他人的经验和教训，不断调整学习策略，找到适合自己的方法和路径。只有持之以恒，才能取得越来越好的结果。

综上所述，入门人工智能是一项极具挑战性和重要性的任务。只有掌握基础知识、选择适合自己的学习方式、刻意练习和反思、保持学习和尝试的热情、坚持不懈，才能够在这个领域里取得成功。当然，这也离不开实践中不断的尝试和探索，在不断地实践中不断提高自己的技术水平。希望这些心得和体会能够对即将踏入人工智能学习之路的初学者们提供一些帮助和鼓励。

人工智能的利与弊文章如何写篇七

人工智能（AI）是现代科技界的一个热门话题，因其可以应用于多个领域，而备受欢迎。自从1956年第一次AI大会以来，AI技术已经取得了长足的进步。越来越多的大学和公司聚焦于AI，而入门人工智能的需求也在逐步增加。因此，本文将讨论如何入门人工智能，让大家了解到AI对我们的生活和工作的重要性。

第二段：了解人工智能的基础知识。

在开始人工智能方面的学习之前，了解基本概念和学科范畴是必不可少的。最初的互联网搜索，阅读相关书籍和文章是了解AI的一个好的起点。此外，还可以学习编程语言Python等与AI相关的基础知识，这可以使你更好的理解人工智能和其它机器学习技术。

第三段：学习机器学习算法和模型。

学习机器学习算法和模型是理解人工智能的关键，因为模型是实现AI目标的核心部分。深度学习、监督式学习和无监督式学习是AI中最常用的技术。了解不同的机器学习算法和模型，可以帮助你快速实现AI技术，并掌握其运作原理。

第四段：实践掌握人工智能技术的应用，如自然语言处理。

在学习了基础知识和算法的基础上，实践是变成人工智能专家关键的一步。自然语言处理（NLP）是人工智能中最常应用的技术之一。掌握NLP技术的实践需要多做基于文本的项目，如知识图谱构建和文本分类。开展自己与朋友的NLP项目，建立自己的NLP库，并分享你的经验给他人。

第五段：应用人工智能技术于实际生活与工作。

随着AI技术的不断发展和应用，拥有人工智能知识的人才日益稀缺。因此，熟练掌握AI技术，将会给你在职场上带来巨大好处。当然，在日常生活中，也可以应用AI技术，如制作自己的智能家居和机器人公司。应用人工智能技术的可能性无穷无尽，需要的只是你的想象力和创新力！

总结：

在入门人工智能方面，了解基础知识和算法，实践掌握人工智能技术的应用，对于掌握人工智能的核心是十分重要的。此外，对AI技术应用的了解也是关键，因为AI的潜力在于它使用的固有数据算法可以适用于所有行业和文化。最后，需要注意的是，当前人工智能技术正在迅速发展，你需要跟上发展脚步，不断进步，才可以在这个领域中不断成长和进步。

人工智能的利与弊文章如何写篇八

人工智能（AI）已经成为当今数字时代中最热门的技术话题之一。各大公司和机构都在积极投入巨额资金开发人工智能，而越来越多的人也开始对人工智能的应用和研究感兴趣。如果你也想学习AI，以下是入门人工智能的一些心得体会。

第一段：了解人工智能的基础知识和概念。

首先了解人工智能的基础知识和概念是非常重要的。人工智能不是一个仅仅局限于某个特定技术或领域的问题，它涉及到众多的技术与应用，覆盖了人类运用智慧的许多场景。对人工智能的基础概念和应用进行了解，可以让你更加明确自己的研究方向，并做好在该领域的学习准备。

第二段：学习编程和统计学基础知识。

AI领域涉及到大量的机器学习、数据挖掘、自然语言处理、图像识别等技术，这都需要掌握很多编程和统计学基础知识。学习编程能够帮助你理解人工智能的算法设计，并且可以让你更加高效地开发人工智能应用。统计学基础知识是分析数据和验证模型的基础，在AI领域中非常重要。

第三段：掌握一些常见的人工智能框架和库。

人工智能的应用已经非常普及，促使许多AI框架和库的出现，例如TensorFlow、PyTorch、Keras、Scikit-learn等等。在学习过程中，你需要掌握这些流行的人工智能框架或库。这些工具被设计为面向开发人员，简化了AI的建模和部署，有助于快捷地开发出高质量人工智能应用。

第四段：进行实践，参加人工智能项目。

和许多其他学科一样,实践才是学习AI知识的重要手段。放着漂亮的课程不去做项目，只看不操作不懂的学生是不可取的，因此，你需要通过一些项目和竞赛来锻炼自己的实践能力，例如数据挖掘竞赛、机器学习竞赛、人工智能神经网络竞赛等等。这些项目与实践经验可以帮助你更好地从理论到实践了解AI的应用和方法,更进一步锻炼技能并且提高竞争力。

第五段：不断学习，跟上人工智能领域的最新发展。

最后，你需要时刻跟上人工智能领域的最新发展。人工智能是一个正在快速发展的领域，你需要不断学习，更新自己的知识和技能。阅读最新的人工智能研究论文、跟踪最新的技术趋势和参加培训课程，不断提升自己在该领域的技术水平和竞争力。

总之，人工智能是一个令人兴奋的领域，同时也是一个充满挑战的领域。作为一名人工智能学习者，需要了解其基础知识和概念、掌握编程和统计学基础知识和AI相关的工具与框架，通过实践项目加复习巩固知识。尤其是在不断学习并跟上人工智能领域最新发展的过程中，应坚持不懈地提高自己。希望这些心得体会可以帮助你成功地入门人工智能。

人工智能的利与弊文章如何写篇九

我去年在清华大学开了一门课，叫“脑科学与人工智能”。我想通过这个课，让自己也来学一些东西。在互联网时代，我们想实现一种所谓的“翻转课堂”：课前让学生通过阅读，看视频，了解了基本知识;上课主要是请专家讲解最前沿的研究，以及学生跟讲课者的互动。

跟其他领域不太一样，人工智能领域做得好的很多人是在企业里面的，因此我们请了很多工业界里面的人工智能领域的领军人物，来给学生上课。这是一个新的尝试，因为我们的目的，就是希望培养出来的下一代能够拥有完全不一样的视野。我们曾在公众号“知识分子”上组织大家网络报名，除了30位学生之外，还对社会公开，让社会上有兴趣的人也参加到大学课堂里面来，这是我们在教育方面的一种尝试。

但人工智能到底应怎样应用于教育?人工智能为什么今天会有如此大的发展?其实，很多人工智能大咖都曾多次强调，一个原因是因为深度的'学习，一个原因是有高质量大数据的存在。另外一个，是因为高性能计算能力的存在。

高质量的大数据如何应用教育?是从学校(大学、中学、小学)入口，还是从技术入口(比如语音识别、图像识别)我个人比较看好的是社交网络(像微信)。另外，教育也需要有一种模式的创新。

在教育方面，我们也希望有这样的创新出现。但是教育有它的特殊性，被教育者的年龄是不断变化的，所以，我们教育最终还是要有些方面不同于人工智能的。人是具有想象力、创造性的，我们怎样通过教育把人的想象力发扬光大，从而创造出新的东西?这是值得我们思考的问题。