伴随着大数据时代的到来，人工智能技术的火热，很多人开始了对大数据、人工智能技术的研究。 2018 年1 月教育部印发的《普通gao中课程方案和语文等学科课程标准》新加入了数据结构、人工智能、开源硬件设计等AI 相关的课程。这意味着职场新人和准备找工作的同学们，为了在今后十年内不被淘汰，你们要补课了，从初中开始。 但时光一去不复返，对于已经升入大学，但还没有接触到大数据、人工智能技术的小伙伴又该怎么办呢？面对诱人的就业前景，正在向你招手的大好机遇，怎么能不心动？怎么能不想踏入这两大行业？ 据数据统计分析，大数据人工智能尖端人才远远不能满足需求。行业风口的人工智能，在中国人才缺口将超过500 万人，而中国人工智能人才数量目前只 有5 万（数据来自工信部教育考试中心）。 并且目前岗位溢价相当严重，2017 年人工智能在互联网岗位薪酬中位列第三，月薪20.1k，如果按照普遍的16 月薪酬计算，那么人工智能在2017 年一年的薪酬就是2.01*16=32.16 万。那么再来看一组2018 的薪酬数据：
所以如果你对自己的专业/工作不满意，现在正是进入人工智能ling域学习就业/转业的绝佳时机。 在面对众多的数学知识和编程知识里，自学会让大家耗费大量的时间金钱。因此，课工场成都基地大数据培训教育学院2018 重磅推出大数据人工智能课程，采用“T”字形的思维，以大数据的深度为主，以机器学习、云计算等作为宽度，相辅相成。成就无数大学生进入大数据人工智能ling域的梦想。 此外课工场成都基地大数据课程定期组织与一线名企的工程师进行面对面的就企业当下的项目讨论与研发，进而验证所学技术的正确方向。从宏观上讲述了大数据的特点，商业应用，发展和职业前景。然后对主流数据技术和生态圈进行了介绍，了解其他和大数据技术之间关系，然后对不同类型的大数据的分析和处理系统，解决方案和行业案例进行剖析和讲解。 以北京的中关村、西二旗等IT 公司密集的公司为技术背景，数据来源于一 线互联网公司的源数据，有一定的商业价值，并严格把控实际项目的前瞻性，如：Spark 的版本迭代，机器学习中的算法革新。学员实战项目贯穿整个教学环节，潜移默化的培养学生放眼全局，排查技术难点，既能独立思考，又能组织团队开发。 希望能帮到大家。
人工智能时代正在开启 时下，随着全球科技变革深入推进，云计算、物联网、大数据和人工智能，已然从高度技术化与学术化的频率中逐步向外延伸，形成万物互联、万物智能的智能化新时代。这些一度让业界人士兴奋与不安，使普通百姓感到陌生和遥远的科技名词，如今正大踏步地走入人们的寻常生活。 宇宙起源、生命起源、智能奥秘，是世界三大科学难题。前者研究的是人类生存发展的环境，后两者探索的是人类产生发展的规律。在后两者之中，生命是智能的物质载体，智能是生命的思想灵魂。由此可见，破解“智能”的奥秘对于人类的生存和未来发展具有多么重要的意义。 探索自然智能的奥秘和创制具有一定智能水平的机器，都是非常复杂和深奥的问题，而且是典型的交叉科学研究问题，涉及诸如脑科学、生理神经科学、神经解剖学、医学、认知科学、人工智能、信息科学等众多领域。若没有这些学科的共同支持，研究和制造智能机器恐怕会“难于上青天”。 20世纪中叶以来，随着以上学科的发展突破，人工智能研究取得了许多激动人心的进展：超过人类医生水平的血液病诊断与治疗系统，与人类专家不分伯仲的地质探矿系统，在速度上无与伦比的数学定理证明系统和气象预报系统等等。甚至，计算机还证明了人类自己都不曾证明出来的四色定理，IBM的深蓝系统多次战胜了最负盛名的国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫等等……毫无疑问，人工智能技术在造福人类方面呈现出了美好的前景。 近代科幻大师儒勒·凡尔纳早在1877年他的科幻作品中，就提到了人工智能和机器人技术，他预言，未来的人类社会中，机器人会发挥越来越重要的作用，很大一部分人类的智能将被它们所取代。然而，在大多数人期盼着智能机器为人类提供聪明友好的帮助和服务的同时，也有人想象着未来的智能机器会给人类带来威胁甚至灭顶之灾，把智能机器看作是人类的“掘墓者”。于是，一些令人恐慌的观点应运而生。有人相信，在未来某一天，智能机器将取代人类成为地球的主宰者。 从2016年以来，随着AlphaGo轻松在围棋上战胜人类，无疑，每个人的心中必然萌生出了强烈的信念：人类智能的奥秘不但可以被彻底认识，而且可以被更智慧的东西取代。但是，即便是正在到来的人工智能时代，智能技术仍有它基于计算的局限性，而人的意识、情感和思维的选择仍是难以被模仿或被计算的，可以说，对于人类智能和智能科技的研究与探索永远都在路上。 今天，梦想已经照进现实，人工智能时代正在开启。也许，攀登科学高峰的旅程注定要探索
人工智能时代迫近，企业如何应对 人工智能时代的到来，意味着我们要直而一场对于工作模式的挑战 自动化和人工智能已经不再是遥不可及的未来。我们现在就能感受到它们所带来的冲击，其影响在未来5年还会不断加强。 人工智能时代的到来，意味着我们要直面一场对于工作模式的挑战。 瀚纳仕不久前对500多名亚洲企业界人士进行了调查，请他们分享关于自动化和人工智能的观点。并讨论这会给企业未来带来怎样的机遇和挑战。 有72.2%的受访者认为，所在行业“会在未来5年内受到自动化技术的全面冲击”。 冲击带来的积极影响包括，业务运营规模扩大，变化速度加快，产能得到提高。与此同时，超过40%的企业管理者也预测，人工智能将在未来5年内开始代替相关领域的部分岗位，可能会带来包括裁员、淘汰部分岗位等负面影响，同时企业现有的工作习惯和模式也将随之改变。 随着自动化的不断深入，人工智能将融入日常工作――跟聊天机器人对话、与智能助手共事以及在各种人工智能系统协助下提高工作效率，将成为未来办公室里的常态。
这些新技术能够帮助企业简化工作流程，也将带来很多挑战。“最大的挑战就是要改变日常工作方式，为迎接人工智能的全面到来做好准备”。瀚纳仕大中华区执行总监兰熙蒙（SimonLsnce）说。 更具体来说，站在人工智能时代门槛上的我们，最先看到的变化可能包括： 重复性任务自动化――不久后，重复性任务将会实现自动化，为员工节省时间，让他们能够专注于其它工作领域。 帮助服务自动化――?碛谢?器学习能力的聊天机器人将能够识别语音和文本形式的对话，答复问询。 智能助手出现并普及――智能助手将能够分析海量数据，据此提供有用信息，帮助雇主更好地作出决策。 此外，预测性分析类的人工智能技术还会改变企业招聘人才的方式，并能够预测劳务市场的趋势。 总而言之，有了人工智能的帮助，未来的职场人士可以把精力从“低价值事务”转移到“高价值工作”之上。 兰熙蒙同时指出，目前，人工智能领域的人才极其紧缺。未来会出现大量就业机会。在中国，这个趋势将体现得更为明显。因为中国企业正从制造业转向大力发展人工智能和机器人技术。 阿里巴巴、腾讯和百度等行业巨头都在着力推进自动驾驶汽车、电动汽车和智能教育等人工智能相关产业。如果能
人工智能时代的未来教育观 作者：张江 最新版的阿尔法狗（AlphaGo Zero），与以前战胜李世石、柯洁那个阿尔法狗有什么区别呢？最大的区别在于新版的阿尔法狗没有借鉴任何人类下棋的经验，完全是自学而获得的人工智能，所以这是人类科学史上的一个创举。之所以AlphaGo Zero 能有如此强的能力，背后是一套新技术的突破，叫深度学习。粗略来讲，通常人为的人工智能是擅长逻辑思维，不擅长形象思维，比如要让机器去认张三李四，以前的人工智能做得很差，可是现在有了深度学习的新技术后，机器的形象思维也已经超越了人类的水平。 官方的数据统计是到2014年的时候，机器在人脸识别上的准确度已经超过人类，达到了99.7的准确度，人类只有97.4.配备这种深度学习技术以后，现在机器视觉不仅仅能做识别，还能够进行一定程度上的理解。 有人说机器再厉害，无非就是翻译、识别这些东西，它是永远不会有创造性的。其实机器是可以做艺术创作的，有一款应用叫做Prisma，可以做各种各样的艺术风格迁移。所以未来艺术家都有可能失业，因为很多他们的这种艺术创作的风格是可以用算法的方式给它复现出来的。 人工智能一定会管理整个社会 但真正可怕的人工智能还不是这些东西，它仅仅是在一些日常生活点中的环节的交互，真正伟大甚至于有些恐怖的人工智能恰恰是一个面的东西，甚至是一张网。人工智能将会像电力一样，遍布世界各地，而且未来大的趋势人工智能是一定会管理整个社会的。就举一个最简单的例子，现在大家去任何地方都离不开导航，而且导航软件告诉你的路径会比你凭个人经验要好得多。因为我们作为人类，视野太有限了，但是现在所有的导航软件都已经是可以实时获得流量信息，它能看到全局的东西，就是所谓的大数据和人工智能算法的结合。
《人工智能》课程结课论文课题：机器学习与大数据 姓名： 学号： 班级： 指导老师： 2015年11月13日
机器学习与大数据 摘要 大数据并不仅仅是指海量数据，而更多的是指这些数据都是非结构化的、残缺的、无法用传统的方法进行处理的数据。大数据时代的来临，随着产业界数据量的爆炸式增长,大数据概念受到越来越多的关注。然而随着大数据“越来越大”的发展趋势，我们在分析和处理的过程中感觉到的困难也愈加的多了。这个时候我们想到了机器学习。机器学习几乎无处不在，即便我们没有专程调用它们，它们也经常出现在大数据应用之中，大数据环境下机器学习的创新和发展也倍加受到了关注。 关键词：大数据；机器学习；大数据时代 Machine learning and big data Abstract Big data is not only refers to the huge amounts of data, and to talk about these data are structured, broken, can't use the traditional method of processing of the era of big data, with the industry to the explosion of data volumes, large data concept is more and more , as the data, the development trend of "growing" in the process of analysis and processing we feel is more time we thought about the machine learning is almost everywhere, even if we don't have to call them specially, they are also often appear in the big data applications, large data machine learning under the environment of innovation and the development also has received
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/f811881370.html, 大数据时代人工智能的创新与发展研究 作者：徐卓函 来源：《科技资讯》2015年第33期 摘要：大数据和人工智能是今天计算机学科的两个重要的分支。近年来，有关大数据和 人工智能这两个领域所进行的研究一直从未间断。其实，大数据和人工智能的联系千丝万缕。首先，大数据技术的发展依靠人工智能，因为它使用了许多人工智能的理论和方法。其次，人工智能的发展也必须依托大数据技术，需要大数据进行支撑。大数据时代背景下，未来人工智能会有哪些创新和发展，大家拭目以待。 关键词：大数据人工智能云计算数据挖掘机器人人工神经网络 中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2015）11（c）-0030-02 1 什么是大数据 1.1 大数据的定义 大数据是一个数据体量和数据类别都十分庞大的数据集。这个庞大的数据集，我们今天还无法用传统的数据库工具对它的内容进行获取和处理。整体概括起来，大数据具有数据类型多、数据规模大、数据真实性高、数据处理快等四大特征。 大数据的特征：第一，是指数据类型非常多，它的数据来自多种数据源，而非单一的一种数据源，数据的种类和数据的格式日渐丰富；第二，是指数据规模非常大，通常在10TB左右，规模非常庞大；第三，是指数据的真实性非常高，一些新的数据源渐渐兴起，打破了之前传统的数据源，今天的企业愈发需要这些有效的信息，以确保其真实性及安全性；第四，是指数据处理的速度非常快，能够做到数据的及时快速处理。 1.2 大数据的发展历程 “大数据”一词最早提出的是麦肯锡研究院于2011年发布的研究报告《大数据》。之后，经美国高德纳公司和美国一些科学家的宣传推广，渐渐地大数据概念开始流行起来。 大数据发展的萌芽期，是20世纪90年代至21世纪初，此时处于数据挖掘技术阶段。这一时期，随着数据挖掘理论和技术的一步步成熟，已开始有一些与商业相关的智能工具开始被人们所应用，如专家系统、数据仓库和知识管理系统等。 大数据发展的突破期，是2003—2006年，此时处于自由探索非结构化数据阶段。这一时期，非结构化数据的迅猛发展带动了大数据技术的快速发展。此时，可以以2004年Facebook 的创立为标志，此时是大数据发展的突破期。
人工智能时代已经来临，在人工智能时代，编程是一种必备的技能。现在国家正在积极的出台很多的政策，促进少儿编程的学习，这些国家政策的出台，说明少儿学习少儿编程非常必要。 据说互联网时代，编程要从娃娃抓起。 古有神童3岁识千字，5岁背唐诗；现在的聪明孩子，要3岁学编程，5岁写程序。乔布斯11岁开始编程，成了一代传奇；比尔·盖茨13岁开始编程，31岁成为世界首富。 媒体竞相报道评论，机构广告铺天盖地，一时之间，少儿编程格外火爆。从一线城市蔓延到二、三线城市，编程培训机构如雨后春笋般不断激增。 有统计显示，目前全国少儿编程创业公司总数已超过200家。艾瑞发布的《2018年中国少儿编程行业研究报告》显示，截至2018年10月，少儿编程用户规模已经达到了1550万，行业市场规模约为30-40亿元，并将在5年内达到300亿。 1 政策的发布 其实，这些相关国家政策已经给出了答案。 未来科技的竞争将是人才的竞争，学好编程孩子将能创造无限可能。只有全民的科技教育水平提高了，我们才能有足够的实力和国际强国抗衡！ 2019年3月13日教育部发布的《2019年教育信息化和网络安全工作要点》，通知明确表示，2019将启动对2万名中小学生信息素养测评，并推动在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育，还将编制《中国智能教育发展方案》。
回顾历史政策，在2014年到2019年编程已经被无数次提起，覆盖浙江省、山东省、江苏省南京市、天津市、重庆市等重点省市。更是直接和孩子的升学相关，初、高中升学、特长招生等政策均被提起Ｎ次。 在过去，我们可能认为编程是一个聪明的人才会学习。但在今天，编程已成为小学生的素质教育，编程“从娃娃抓起”已经成为许多欧美国家的共识。 “别人都在学，我们不学就落后了”，这句话放在邻里闲聊是跟风式的焦虑，但当这样所谓的“别人”体量大到国家时，青少年编程也就成了时代所趋的"国家战略"，眼瞅要扛起民族复兴的大旗。 政策在积极响应，北京、南京、广州等教育发展先进城市陆续将拥有计算机特长和浓厚兴趣列入中考特长项目。 浙江更是将技术科目纳入高考选考科目。全国卷高考试题里连续两年出现了编程思维题目。 编程，这种跟计算机扯上关系的课程，几乎是在一两年内，从默默无闻，一下子晋升成为各地家长追捧的对象。 2科技的发展 如果是上面这些你感受不到，但科技的发展进步总是肉眼可见的。 智能音响淘宝卖断货了，扫地机器人也不再是稀奇的家电，京东顺丰公司正在研究送快递的机器人，无人超市也开了好几家，5G马上要走进日常生活…… 专家说人工智能时代已经来临，机械的工作慢慢要被机器人所取代，听起来未来就是人与机器人的时代。 在这样的时代背景下我们应该具备什么样的技能，才能不被淘汰？少儿编程课承载了部分想象。
人工智能时代说来已经就来到了我们的面前，人工智能时代，人们需要掌握一些人工智能时代的技术，孩子需要从小就要锻炼编程能力，所以需要及时报一个少儿编程班。 编程是互联网、人工智能等高新技术的基础和核心，而当下，正是计算机编程普及的风口浪尖，谁能抢先一步抓住这个风口，就会在未来的计算机时代占有主动地位。不仅如此，学习编程还对孩子的成长有重要意义，接下来我们就来列举一下少儿学习编程的十大理由。 一、编程是人工智能的基础 芬兰教育部长说：“在未来，如果你的孩子懂编程，他就是未来世界的创造者；如果他不懂，他只是使用者。” 人工智能发展越来越深入，AI将与我们日常生活的所有方面都交织在一起。编程作为人类与计算机沟通的工具，也变得越来越重要。世界各国已经将编程作为了基础学科。 我们不希望未来所有的孩子都成为程序员，但是希望每个孩子都有改变世界的能力。在可见的未来，“编程”将如今天的数学、英语一样，成为每个受过教育的人都必须具备的基本素质，是未来人工智能时代的基础。 二、人工智能时代， 国内外都重视少儿编程 苹果CEO库克曾说：“学习编程要比学习英语更重要。因为编程语言可以影响全球70亿人。” 在国外，超过24个国家将编程作为最基础的学科——包括日本，韩国，以及欧洲多个国家，已经将编程教育纳入K12课程大纲或者教学场景。
在我国，2017年“人工智能”正式写入政府工作报告，2018年“两会”，国务院总理再一次强调了人工智能给中国带来的历史机遇。教育部也将编程逐步纳入中小学基础教育必修课程。 三、编程已纳入高考科目 在2017年《浙江省深化高校考试招生制度综合改革试点方案》，该方案中就明确规定：明确将信息技术学科（含编程）纳入高中生的必学科目。浙江高考模式是语数英+三门选考，信息技术就是其中一门，每项各占50分。 同时，在北京和山东确定要把编程基础纳入信息技术课程和高考的内容体系，编程也将成为孩子们学习的一种趋势。 四、编程人才短缺就业前景好 牛津大学的卡尔.弗瑞与迈克尔.奥斯本发表的未来就业报告指出：未来几年，有47%的工作有很大几率被人工智能取代。 国外的未来学家凯西戴维森认为，未来将会有超过65％的小学生最终会从事尚不存在的工作。目前计算机编程是目前增长最快的行业之一，也是薪资水平最高的职业之一。 仅在美国，计算机岗位的薪水就比平均水平高75％以上。预计到2020年，此行业会新增超过10万个就业岗位，计算机编程的就业前景可见一斑。所以我们又怎么能不将编程作为一个必要的技能呢？ 五、学编程就是学编程思维 人人都应该学习一门计算机语言，因为它将教会你如何思考。—乔布斯 学习编程最重要的是学习编程思维，编程思维教导孩子就是解决问题的能力。不管面对多么复杂的问题都可以分解成一系列好解决的小问题，把一个个小问题
近来，人工智能、无人店铺等落地产品越来越多，实际效用也越来越大。10月10日，故宫全部实行网络售票，近百名售票员面临下岗的消息就引起了一阵不小的骚动。科大讯飞等各方也纷纷评出了“未来，这X种职业将会消失”榜单，速记、会计员、银行职员、前台、客服等位列前茅。 AI时代”转岗潮“似乎已经拉开序幕，这不免让一些“高危职业”从业者心慌。 但是转行做什么才不会被AI吊打呢？美国IT调研与咨询服务公司Gartner的一份新报告称，尽管人工智能将减少180万个工作岗位（指在美国），但同时也将创造230万个就业岗位，其中，这五种职业会随着人工智能的崛起显著增加。赶紧看下还能转型得过去吗。 1、数据科学家 数据科学家的主要职责是按需查询和分析数据，通过分析来了解复杂的行为、发现隐藏的事实，最终引导产品改进或是为公司做出更明智的决策。数据科学家“一半是数学家，一半是计算机科学家”。 挖掘、分析大数据的工作对数据科学家的需求越来越大。IBM预计，到2020年，对数据科学家的需求将飙升28%，数据科学家、数据开发人员和数据工程师的需求将达到70万。人工智能专家，包括刚从学校毕业的博士和受过较少教育的但经验丰富的专业人士，不用几年能轻松拿到30万美元到50万美元的年薪。 2、AI/机器学习工程师
机器学习工程师的主要职责是参与软件架构和设计，决定机器学习的方式。譬如你想训练一台机器来识别飞机，你有100万张图片，你能正确地识别每张图片的飞机，但你的职责是让程序发现这个规律，这需要较强的编码能力。 现在，随着各个垂直领域，如图像识别、语音识别、医学、网络安全等都想把人工智能应用到他们的领域，因此，对机器学习专业知识的需求将推动机器学习工程师的高需求。 3、数据标注专员 还是以训练机器识别飞机为例，你有100万张图片，其中有一些有飞机，有些没有飞机，数据专员的职责就是将有没有飞机的答案输入计算机以备训练时使用。数据标注专员需对大量文本、图片、语音、视频等数据进行归类、整理等，每个数据标注任务都有相应的标注方法和规则。 数据标注很可能会成为人工智能时代需要的蓝领工人。 4、人工智能硬件专家 人工智能领域的另一项日益增长的蓝领工作是负责生产GPU芯片等人工智能硬件的生产。目前，许多公司都在开发用于人工智能的定制化芯片，用于先进的计算机视觉和机器智能，如特斯拉为无人驾驶汽车定制的芯片。这些人工智能芯片和硬件需求的增长会带更多工业制造的岗位。 5、数据保护专家 随着有价值的数据、机器学习模型和代码的增加，将来对数据保护需求也会增加。数据保护专家的工作内容很广，包括防止黑客入侵，确保数据库系统、程序、功能和数据的安全等。 人工智能的快速推进和普及就意味着，这是人类必将迈向的一步，它能使人们的生活更便捷，解放更多重复、繁杂但又必要的人工。但是这些被迫解放的人工如何维持生计，是我们应该认真对待的问题。
https://www.doczj.com/doc/f811881370.html, 浅谈对大数据时代和人工智能时代的认识光环大数据 浅谈对大数据时代和人工智能时代的认识_光环大数据。最近大数据和人工智能的发展非常的迅速，大数据时代和人工智能时代的到来，为我们的生活提供了诸多的便利。 大数据时代和人工智能时代 在人工智能路上有很多关键人物不能忘记，图灵不能忘记。计算机领域特别重要的一个奖图灵奖，其他学科有诺贝尔奖；诺贝尔时代没有计算机，后来有了计算机以后，大家就想计算机界也应该设一个和诺贝尔奖相当的奖，这个奖就是图灵奖，现在全世界一共65个人得过图奖，姚期智教授，是华人当中唯一得到图灵奖的。 人工智能涉及的领域非常广泛，工业、航天、商业都有应用，并且已经深入人们的生活，打开手机中的Cortana或者Siri，这就是AI的产物。要知道，在几十年前，这种超前的技术是不受认可的，教授相关课程的学校也是寥寥无几。究其原因，主要就是数据的积累和应用。高容量存储设备丰富了数据量的留存，随着数据的不断增加，人们开始在其中发现某种规律，引发了分析的需求。 分析让大量的数据有了价值，机器开始懂得用户想要什么，可以预测未来的天气和球赛的比分，这种人工智能与场景的结合，要实现的就是改变生活方式和解放生产力。具体来说，很多过去只有人能做的事情，现在更多的情况下能够通过机器实现，典型的例子包括语音助手、无人驾驶汽车。更重要的是，当硬件性能逐渐提升、计算资源越来越强大时，成本却越来越低廉。 大数据时代和人工智能时代 大数据时代和人工智能时代的到来，既给我们带来了便利，同时我们也面对一些挑战，有一部分职业岗位要被淘汰，同时对大数据人才和人工智能人才的需求也进一步加大。
说明文阅读 别惊讶！文科生在人工智能时代可能更受欢迎 ①小时候长辈经常讲：学好数理化，走遍天下都不怕。没想到， 人工智能来了，游戏规则变了。前不久，李开复说了一句话：“在人 工智能时代，文科生终于熬到了扬眉吐气的时候。” ②据报道，从 2012 年到 2016 年，美国新创造的工作岗位约为1010 万个，其中只有5%是在计算机相关的领域。就算你把所有和互 联网、计算机相关的技术岗位加在一起，也不到10%。那么剩下的 90%的新工作是什么呢？大部分都和“文科”有关系——也就是需要和 人打交道的工作。 ③美国的调研表明，从2000 年开始，工程师们在日常工作中所 需要消耗的实际脑力已经开始下降。可能自动化程度越来越高，工 程师的活就越来越简单——也就是越来越不值钱。谷歌工程负责人雷库兹韦尔曾预言，2045年人工智能将超过人类智能。计算机能够 比人更安全地驾驶汽车、飞机，甚至完成外科手。当这一切来临时， 人类如何不被人工智能替代？ ④想让别人放着机器不用而用你，最好的办法就是表现出“人味儿”。《不会被机器替代的人》作者杰夫科尔文预言：在未来，我们获取成功所必需的技能，不再是技术性的左脑型技能。人类的优势来自深层、根本的人类技能——同理心、社会敏感性、讲述故事、人 际交往、自我表达。这些恰巧是文科生的优势。 ⑤这些高价值技能可以带来巨大的竞争优势。尽管许多人认为这
些技能是人的内在特质，但实际上，这些技能是可以培养的。例如： 克利夫兰医疗中心高度重视对医生和其他雇员的同理心培训，以此提高病人的疗效，从而降低医疗费用；美国陆军进行军事训练革命，聚 焦人际交流能力，使部队更加强大，在真实的战斗任务中取得了巨 大成功。 ⑥与理科相比，人文学能更好地加强深层的人性技能。研究表明，阅读能够普遍提高读者的同理心。咨询师克里斯蒂安?梅茨伯格说，“我们需要更多的人文学专业学生”，他们的理由是，“阅读时，你 能学会感受和体验作品中的世界。例如华莱士笔下复杂、细腻、充满 批判的世界，比任何市场研究图表更好地揭示了1990年代年轻人的生活”。无独有偶，全球各地数十所医学院要求学生阅读文学作品，纽约大学医学院的报告指出，阅读文学作品有助于“发展和培养观 察、分析、同理心、自我反思等医疗保健业最基本的技能”。阅读 对于实现真实生活中的追求有直接的益处，练的恰恰是真实生活中理解他人、他人的行为以及环境的硬本领。 ⑦不仅如此，对人文学的理解，帮助科技人员创造出更好、更便利、更吸引人的科技。史蒂夫·乔布斯在俄勒冈州波特兰市知名文理 学院里德学院接触的古希腊罗马人文、文学教育和全美最好的美术字课程，直接影响了苹果产品超凡的外观、质感以及体验。所以，乔 布斯给儿子起名为里德。 ⑧在新的时代，雇主急需的技能——批判性思维、有效交流、解 决复杂问题的技能，都是人文学教授的最高层次技能。从这个角度
人工智能时代需培养学生怎样的能力 “未来人工智能环境下的课堂，可能是‘双师型’的课堂，人机交互、人机结合将成为主要形态。一堂课可能由一名教师和一个机器人共同来上，布置和批改作业、知识点训练、监督学习、学习情况的分析等工作可能由机器人来完成。”在日前召开的第四次全国数据驱动教育改进专题研讨会上，北京师范大学中国教育创新研究院院长刘坚这样描述人工智能时代的课堂。 人工智能不能代替学习 面对席卷而来、被称为人类“第二次零点革命”的人工智能浪潮，互联网时代的教育界，也不那么淡定了。“因为人工智能不是信息化的延续，技术对教育的影响，正在由‘革新’发展为‘革命’。”中关村学院学术委员会原负责人吕文清说，“高级阶段的人工智能具有类人脑的学习力和思考力，将来还能进化到自适应学习，在这个意义上，人工智能拓展了人的思维。人工智能改变的，不仅是教育的边界和方式，整个教育样态也将面临重塑。” 不过，科大讯飞教育研究院院长孙曙辉认为，人工智能不能代替人的思维，不能代替学习，技术也改变不了教育的
本质。因此，在当前热炒人工智能概念的大背景下，一定要认清技术与教育的关系，搞清楚哪些是教育本身的问题，哪些是技术可以解决的问题。 高阶认知能力的重要性将更加凸显 在人工智能时代，学生应该具备怎样的能力，才能适应社会需求，在竞争中立于不败之地？ 教育部副部长杜占元在2017年12月召开的2017未来教育大会上提出，在机器能够思考的时代，教育应着重培养学生的5种能力，即自主学习能力、提出问题的能力、人际交往的能力、创新思维的能力及筹划未来的能力。 教育部科技发展中心原主任李志民说，今天我们说知识就是力量，讲的是如何学习、记忆和掌握更多的知识，讲究知识的系统性，而在人工智能时代，知识是开放的，随时随地可查找、可检索，因此，记忆知识以及知识的系统性不再像今天这样重要了，学生更需要学习如何从已有的知识中挖掘出新应用、新知识，通过已有知识学习新知识，与之对应的知识结构或?W习过程就是思维的训练。 “低阶认知技能的重要性会下降，如记忆、复述、再现
浅谈大数据与人工智能的发展必要性 全球迎来人工智能发展新一轮浪潮，人工智能成为各方关注的焦点。从软件时代到互联网，再到如今的大数据时代，数据的量和复杂性都经历了从量到质的改变，可以说大数据引领人工智能发展进入重要战略窗口。 从发展意义来看，人工智能的核心在于数据支持。首先，大数据技术的发展打造坚实的素材基础。大数据具有体量大、多样性、价值密度低、速度快等特点。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。人工智能的发展也需要学*量的知识和经验，而这些知识和经验就是数据，人工智能需要有大数据支撑，反过来人工智能技术也同样促进了大数据技术的进步，两者相辅相成，任何一方技术的突破都会促进另外一方的发展。 其次，人工智能创新应用的发展更离不开公共数据的开放和共享。从国际上看，开发、开放和共享政府数据已经成为普遍潮流，英美等发达国家已经在公共数据驱动人工智能方面取得一定成效。而我国当前仍缺乏国家层面的整体战略设计与部署，政府数据开放仍处于起步阶段。在开放政府数据成为全球政府共识的背景下，我国应顺应历史发展潮流，抓住大数据背景下发展人工智能这一珍贵历史机遇，加快数据开发、开放和共享步伐，提升国家经济与社会竞争力。
从发展现状来看，人工智能技术取得突飞猛进的进展得益于良好的大数据基础。首先，海量数据为训练人工智能提供了原材料。据We Are Social公司统计，全球独立移动设备用户渗透率超过了总人口的65％，活跃互联网用户突破了40亿人，接入互联网的活跃移动设备超过了50亿台。根据IDC 预测，2020年，全球将总共拥有35ZB 的数据量。如此海量的数据给机器学习带来了充足的训练素材，打造了坚实的数据基础。移动互联网和物联网的爆发式发展为人工智能的发展提供了大量学习样本和数据支撑。 其次，互联网企业依托大数据成为人工智能的排头兵。Facebook 近五年里积累了超过12亿全球用户；IBM服务的很多客户拥有PB级的数据；Google的20亿行代码都存放在代码资源库中，提供给全部2．5万名Google工程师调用；亚马逊AWS为全球190个国家/地区超过百万家企业、政府以及创业公司和组织提供支持。在中国，百度、阿里巴巴、腾讯分别通过搜索、产业链、用户掌握着数据流量入口，体系和工具日趋成熟。 再者，公共服务数据成为各国政府关注的焦点。美国联邦政府已在Data．gov数据平台开放多个领域13万个数据集的数据。这些领域包括农业、商业、气候、教育、能源、金融、卫生、科研等多个主题。英国、加拿大、新西兰等国都建立了政府数据开放平台。在我国，2011年香港特区政府上线data．gov．hk，上海率先在内地推出首个数据开放平台。之后，北京、武汉、无锡、佛山、南京等城市也都陆续上线数据平台。
人工智能时代如何让自己不可替代 关于人工智能的认知，很多人的第一意识就是围棋高手“AlphaGo” “AlphaGo”绝对是人工智能领域的代表作。 2016年，“阿尔法狗”挑战世界围棋冠军李世石，4：1取得大胜。 2017年，“阿尔法狗”以3：0的比分封杀了当时的世界冠军，中国棋手柯洁九段。这场比赛令人们深刻的是，柯洁在比赛中一度流泪，但这次“人类的失败”却赢得了更多的掌声。AlphaGo也在此次比赛之后正式宣布退役。 “阿尔法狗”在围棋领域高达99.8%的近乎完美的胜算，让人类看不到胜利的希望。沉着冷静，没有失误，或许“阿尔法狗”的过于完美也一定程度上降低了围棋比赛的趣味性和未知性。AlphaGo的主要工作原理就是“深度学习”，AlphaGo的胜利意味着人类在人工智能研究获得了突破性胜利。 被AlphaGo纷纷斩落马下的围棋高手值得我们惋惜
但是在战绩上不可一世的AlphaGo作为人类在人工智能领域的研究成果，足以让人类自己感到欢呼雀跃。 进入人工智能时代，人工智能领域的每一次壮举，都让人类倍感恐慌，是否有一天，人类的工作终将被人工智能取代？ 那么未来哪些行业将被人工智能取代？ 零售端的服务业：传统零售模式根本无法打通B2C，在商家和客户之间隔了一层人为服务。而人为服务仅仅是起到收银，客户问候的作用。在新的人工智能推动下，每一个客户都会带有独特的标签，系统算法能够迅速根据标签识别用户偏好，提供更加精准的商品推送。甚至大量的存量数据，也能更好匹配用户和商家之间的供需平衡。无论是阿里还是亚马逊推进的新零售，都是为了人工智能时代在准备。 传统的制造业升级：人工智能带来的不仅仅是对制造业中人工的代替，更多将是优化生产线和产能。以汽车为例，过去传统的生产线都是针对某一款特定车型。所以在生产上往往面临需求滞后的情况。一旦新车型推出，产品爬坡需要几个月
关于大数据 大数据(big data)，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构数化据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中百分之八十的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长百分之六十。在大数据时代，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。 关于人工智能 人工智能是目前大家耳熟能详的一个热词。在2016年，Google公司的AlphaGo战胜人类围棋九段顶级高手李世石成为人工智能再次崛起的标志性事件。2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。 人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、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。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。 人工智能和大数据之间的联系
大数据和人工智能虽然关注点并不相同，但是却有密切的联系，一方面人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础，另一方面大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作，比如机器学习就是数据分析的常用方式。在大数据价值的两个主要体现当中，数据应用的主要渠道之一就是智能体（人工智能产品），为智能体提供的数据量越大，智能体运行的效果就会越好，因为智能体通常需要大量的数据进行“训练”和“验证”，从而保障运行的可靠性和稳定性。目前大数据相关技术已经趋于成熟，相关的理论体系已经逐步完善，而人工智能尚处在行业发展的初期，理论体系依然有巨大的发展空间。从学习的角度来说，如果从大数据开始学习是个不错的选择，从大数据过渡到人工智能也会相对比较容易。总的来说，两个技术之间并不存在孰优孰劣的问题，发展空间都非常大。 当下，互联网行业又迎来了一次新的热潮！就是从互联网时代开始向数据时代转变！新的时代的到来，代表着行业技术又要进行一次全新的更新换代，以往的技术开始变得不适用，新的技术将要出现。即使在行业内工作很多年的人也要重新开始学习新的技术。现在正是学习大数据的好时期，南京课工场针对行业的快速变化，及时掌握大数据应用产业的发展需求，为学员提供符合企业用人需求的课程体系和大数据技能，还等什么，赶紧抓住这个换道超车的好时机吧！
大数据与人工智能 数据科学已经在决策科学、社会科学、经济学里面扮演越来越重要的角色，所以这种交叉融合，这种碰撞对我们每一个人来讲都是学习的机会，也是一些施展才华的空间。最近在各个场合有一些分享，今天我尤其要把这个讲座做好。今天是我儿子第一次坐在下面听我的讲座。 过去我们做的这些工作是跟数据有关系的。一个大数据、一个人工智能，这两个放在一起，今天很多的企业会这么重视，在这里给大家分享一下我们自己的故事。百度在过去两年多的时间里面，在人工智能领域有很多技术方面的投入。今年李彦宏在两会上提出中国大脑，很受关注；麻省理工学院科技评论杂志去年专门发表了一篇评论性文章，介绍百度的人工智能之梦。在国外主流的科技杂志里面报道一个中国企业的科技研发，还是比较少的。我自己感到非常的振奋。 百度的背景，和很多的互联网公司都是一样的，从技术的纬度来讲，他本质上是一个基于大数据的人工智能公司。我们是提供一个搜索引擎，这个搜索引擎下面有一个非常精致的结构，它可以搜索到各种信息、知识，而且服务是完全免费的、给用户带来价值的。但是我们获得了了大量的搜索行为数据，并实现它的商业价值，就得通过广告、推送服务。从数据到价值，这中间就需要大量的技术，尤其是基于大数据的人工智能技术，包括机器学习，自然语言处理，语音识别，图像识别。 最近在全社会，无论是在中国还是美国，还是科技媒体，还是研究机构，还是商业公司，都在谈自动驾驶、机器人、物联网、个性化、VR、AR。其实这些都是AI的各个领域，现在AI已经成为科技创新的主战场，它不光是未来时，而且是
现在进行时。我们看电影《超能陆战队》，看似是未来的东西，但是今天很多领域正在发生，也在产生价值。 到底什么是人工智能？严肃的科学定义到今天为止，没有一个广泛接受的定义。比如说，有一种说法叫强人工智能，有一种说法叫弱人工智能，还有基于符号逻辑的、也有基于统计模型的，有不同的观点。抛开这些不同的观点，通常一个人工智能系统有这样几个方面： 第一，我们希望这个系统具有感知的能力，就像人一样，有五官，可以感知周围的环境是什么样的。 第二，获取这个感知以后，对面临的环境有一个理解。比如说对于一个机器人来讲，他在感知到这个环境以后，如果想到后面去跟一个同学聊天，他需要寻找最佳路径。他必须要理解，那条路是走不通的，那条是可以走的。 第三，在理解的基础上做出决策，从而达成目的或完成任务 一个机器要感知，然后理解，然后决策，这是一个过程。今天在市场上面无处不在充斥着智能产品：智能汤勺、智能水杯等等。我们把一个老式的收音机和智能设备放在一起比较，他们有什么不同？区别一个系统、一个产品是不是真的具有智能的能力，有一个很重要的纬度，就是这个系统能不能随着用户用它的次数越来越多，它变得越来越聪明，它是不是真的随着经验积累在不断的演化。如果它是这样的，它就是一个能够自我学习、自我进化、自我演化的、智能的系统。所
凭借处理能力的增强以及数据资料的增多，人工智能正处于快速发展的阶段。今天，深度学习（deep learning）系统能模仿人脑的神经元层，处理海量的数据，自己教自己如何去执行一些任务，譬如识别和翻译，做得几乎跟人一样好。结果，一些一直需要人脑参与的事情，大到解读图象，小到玩街机经典《青蛙过河》，现在也属于电脑程序能做的范围里了。Facebook在2014年发布了名为DeepFace的算法。这个算法可以识别相片里的人脸，准确率达到97%。 但必须注意的是，这些都是应用于某一具体领域狭隘的能力。目前的人工智能是通过“残暴”的数据处理能力，来达到与人脑智力的“形似”，但至于如何模仿人的自主性、喜恶和欲求，成果则很少。电脑还做不到随心所欲地思辨、判断以及选择，而这些都是人类智力的特征。 但与此同时，人工智能已经可以给人类生活带来巨大的改变。人工智能现在已经能辅助人类，为人做的事带来助益。国际象棋便是一例。现在电脑可以下赢任何一个人。不过，当今世界上最强的棋手并不是电脑，而是人与算法一起合力的团队。这样的团队组合将延伸至人类其它的活动：医生有了人工智能的支持，从医疗图像中查出癌症的能力将大大增强；有了智能手机上装的语音识别软件，发展中国家读写能力欠佳的人便能更好地使用互联网；做学术研究时，数字助理可以建议你哪条假设更有机会成立；有了图像分类算法，可佩戴设备对着肉眼看到的真实世界“加上”有用的标注。 但也不是每个方面的效益都是正面的。譬如，无论是对民主国家还是专制国家而言，人工智能都是监管人民的利器。有了人工智能，政府便可以监听数以亿计的对话，在人山人海中根据声音或样貌特征轻而易举地找出它要找的人。这就对自由造成了严峻的威胁。 尽管整个社会可以获得很多益处，但很多人会因为人工智能而处于劣势。在计算机诞生以前，给老板计算数字的苦活常是由妇女来做，后来这些职位就让晶体管占据了。同样，人工智能将来很有可能会让整个白领阶层捡包袱走人。虽说教育和培训有助打工者适应这个变化，且人工智能带来的新财富会进入新的行业从而产生新的工种，但打工者依然难免经历颠簸。 但霍金、马斯克、盖茨他们担心的并不是监控和颠簸的问题。他们担心的是近期好莱坞电影里的场景：自动化机器拥有了比人类更灵敏的认知能力，拥有了与肉身的人冲突的利益观。 这样的人工智能产品离我们还遥远得很，甚至可能永远也造不出来。无论是心理学家、神经学家、社会学家还是哲学家，在对着人脑东敲敲西敲敲地研究了一个世纪后，依然没搞清楚人的思维是怎么回事，更不要说仿造出一颗人脑。假如机器拥有自己的利益观和自主能力，即使这机器的智能不完整，只能用于某个用途，也绝非代表我们就可以放心使用：无人车跑起来比人开还好，这听起来挺赞的，但要是车有自己想去的地方，听起来可就不太妙。 这些相似的事物或许可以令人工智能的持疑派放心一些。这些事物也喻示了人类社会如何可以安全地研发人工智能。军队需要文官管理，市场需要监管，官僚需要问责、透明；同理，人工智能系统也必须接受监督。由于系统的设计者无法预见所有的情形，还必须要有危急时刻拉闸中断的设置。加入这些限制并不会妨碍进步。大到核弹，小到交通规则，这些都证明人类曾成功运用技术和法律手段去管理威力强大的创新。 过度畏惧“自动化非人智能”的诞生，会令相关的讨论走偏。诚然，人工智能会带来危机，但注意到危机的同时，我们也要看到其庞大的效益。
文化自信之三：互联网+与大数据、人工智能与核心技术阅读下面的文字，按要求作文。（60分） 材料一：一些购物或新闻app会根据用户的性别、年龄、所在城市、喜好等进行及时的有针对性的推送信息，这些经过加工筛选后的信息显然更全面，准确性、匹配度更高，从而大大方便了用户，提高了效率。 材料二：有用户反映某打车软件，存在“杀熟”现象。同样的行程，iPhone用户比小米用户贵10%。同时，测试的两款手机设置的起点和终点都一样，车型类型一样，也没有新用户补贴，但是级别更的用户费用更贵。 材料三：近日美国媒体披露，一家名为“剑桥分析公司”的数据分析企业，在未经授权的情况下，获取了美国社交媒体“脸书”多达5000万用户的信息，用于设计软件，以预测并影响选民投票。消息一经曝出，舆论一片哗然。
以上文字引发你怎样的思考？请写一篇文章加以阐述。要求：选好角度，明确文体，自拟标题；不脱离材料的容及含义的围；不要套作，不得抄袭；不少于800字。 【时代背景】 “大数据发展日新月异，我们应该审时度势、精心谋划、超前布局、力争主动”。日前，中共中央政治局就实施国家大数据战略进行第二次集体学习。总书记在主持学习时，深刻分析大数据发展现状和趋势，结合我国实际对实施国家大数据战略、加快建设数字中国作出部署要求，为用好大数据、赢得新时代发展的战略主动指明了方向。 随着信息技术和人类生产生活交汇融合，互联网快速普及，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点。有人感叹：数据是新的石油，是本世纪最为珍贵的财产。作为信息化发展的新阶段，大数据对经济发展、社会秩序、国家治理、人民生活都将产生重大影响。“谁掌握了数据，谁就掌握了主动权”。