人工智能旅游ppt，人工智能旅游应用

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能旅游ppt的问题，于是小编就整理了1个相关介绍人工智能旅游ppt的解答，让我们一起看看吧。

人工智能的未来在哪？

往近了说，无人汽车，机器人工厂，智能翻译，肿瘤识别，甚至精密的外科手术，ai技术在各领域不断拓展。

往远了说，未来学家库兹韦尔预言2020年人工智能会通过图灵测试，40年GNR技术将带给人类永生。尤瓦尔在《未来简史》里预言，ai会超过人类，并衍生出数据主义替代人文主义，智人会像尼安德特人成为历史。

人太坏了。在物理的世界里，人们不遵守规则，没有契约精神，对规则没有敬畏。

机器的世界里，是讲规则的。未来，人大概是机器的宠物，就像我们现在养宠物一样。简单地说数字世界就是比特世界，是0和1的世界，在当下和未来，可以进一步地定义为“数字网络世界”。

Online是数字世界的基本特征。物理世界就是原子、分子（包括基因)。数字世界和现实世界其实是分别属于两个底层逻辑。

物理世界和数字世界有三个很显然的不同点

01

数字世界中，我把一个PPT给了你，我还有

02

物理世界中，我把红烧肉让你吃，我就没有了

03

数字世界的一串数字，是不会衰变的

而在物理世界，基本粒子都是随着时间衰变的。光纤发明以后，数字世界中一个文件的基本运动速度是光速；而物理世界中，光速是极限。

大数据究竟是什么呢？大数据是食物，是机器人的食物，是Android和IPhone的食物。这是蛮恐怖的一件事情。我们人类是整个数字世界里的农民，在帮机器人生产食物。在数字世界里，我们每天都在产生各种数据信息，这些数据其实都是数字世界领域的食物。

以后我们谈饥荒，不再是说非洲有饥荒之类的，而可能是在说有一家公司因为没有拿到数据而快要倒闭了。

强人工智能新思路，三进制计算机，多进制计算机，意识机

我这里是重造cpu和计算机，不是进制转换，三进制计算机比二进制计算机性能好，这可以由数学推导出，历史上只是因为成本原因没有产生三进制计算机，抛弃现在的二进制计算机，拥抱多进制计算机，现在AI发展感觉走错了路，走进了死胡同，重新在多进制计算机上用多进制语言编程，舍弃现在所有的编程语言，从源头开始，多进制计算机可以兼容低进制计算机。

结尾，真理如乘法表，不会因人的感情而消失。

人工智能作为科技创新产物，在促进人类社会进步、经济建设和提升人们生活水平等方面起到越来越重要的作用。国内人工智能经过多年的发展，已经在安防、金融、客服、零售、医疗健康、广告营销、教育、城市交通、制造、 农业等领域实现商用及规模效应。

人工智能是需要人力、脑力、开发、高等技术与不断的研究和尝试等等一系列超高难度的作业才能完成的科技产品。当然这种研究是得到国家和人们大力支持的发展。它的发展对国际影响力是非常大的。人工智能也可以定义为高仿人类，虽然不可能会像人一样具有灵敏的反应和思考能力，但人工智能是按照人类的思想结构等等的探索而开发的研究。

人工智能的开发最主要的目的就是为了替人类做复杂、有危险难度、重复枯燥等的工作，所以人工智能是以人类的结构来设计开发的，人工智能在得到较好的开发后国家也是全力给予支持。人工智能的开发主要也是为了帮助和便利人类的生活。所以人工智能的定义一直以来都是以“协助人类”而存在的。人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名，许多相关的.top域名已经被注册。

以后可能在很多传统行业，比如银行，会有人工智能帮你得到更好的收益。信用卡或其他的贷款会由人工智能来决定哪些人士可以安全地放贷，而且会还钱。然后再往下人工智能可以开始动了，就可以进入工业机器人、商业机器人，终进入家庭机器人。

人工智能发展未来可期！据工信部统计，2020年上半年中国人工智能核心产业规模达到770亿元，人工智能企业超过了260家，中国已成为全球AI独角兽主要集中地之一。国务院印发的《新一代人工智能发展规划》指出，到2025年中国人工智能核心产业规模将超过4000亿元，带动相关产业规模将超过5万亿元。

随着AI算法突飞猛进的发展，越来越多的模型训练需要巨量的算力支撑，才能快速有效地实施，算力是未来人工智能应用取得突破的决定性因素。

近期，IDC与浪潮联合发布的《2020-2021中国人工智能计算力发展评估报告》，提出了未来人工智能计算力发展的五个重要趋势：

第一，人工智能芯片将继续呈现多样性的发展，GPU依然是数据中心加速的首选，占有95%以上的市场份额。

第二，中国人工智能服务器将在未来五年保持高速增长，是整体服务器市场增长的核心驱动力。

第三，人工智能算力会逐渐向边缘渗透，到2023年，将近20％用于处理AI工作负载的服务器将部署在边缘侧。

第四，AI云服务（AIaaS）成为人工智能市场发展的重要驱动力，2018至2024年的年复合增长率预计将达到93.6%。

第五，AI基准测试逐步完善，MLperf、SPEC ML、AI-Rank等权威基准测试陆续推出，不仅仅为企业的成本效益提供参考，也为人工智能应用未来可持续发展的重要因素 。

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