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人工智能的演講稿
演講稿可以幫助發(fā)言者更好的表達。隨著社會不斷地進步，越來越多地方需要用到演講稿，大家知道演講稿的格式嗎？以下是小編收集整理的人工智能的演講稿，僅供參考，希望能夠幫助到大家。
人工智能的演講稿1
尊敬的各位領(lǐng)導(dǎo)、各位來賓：
大家好！
今天，我想和大家談?wù)劇叭斯ぶ悄堋�。隨著科技的日新月異，人工智能已成為了當(dāng)今社會中備受矚目的熱門話題之一。那么，我們應(yīng)該如何正確地看待人工智能呢？
首先，我想談?wù)劇叭斯ぶ悄堋钡闹黝}。人工智能是一種新興的技術(shù)，它包含了機器學(xué)習(xí)、自然語言處理和圖像識別等多個分支。目前，人工智能在各行各業(yè)中都得到了廣泛的應(yīng)用，如醫(yī)療、金融、物流、智能家居等等，已成為提高生產(chǎn)力和經(jīng)濟效益的新引擎。
其次，我想談?wù)劇叭斯ぶ悄堋钡膶ο�。目前，人工智能被廣泛應(yīng)用于社會生產(chǎn)、服務(wù)和管理等領(lǐng)域。在醫(yī)療行業(yè)中，人工智能可以協(xié)助醫(yī)生進行病例診斷和處理，提高了診斷準確性和手術(shù)成功率；在金融行業(yè)中，人工智能可以為銀行和保險公司提供大量的數(shù)據(jù)分析和風(fēng)險評估，這對于金融領(lǐng)域的決策和業(yè)務(wù)管理至關(guān)重要。
接著，我想談?wù)劇叭斯ぶ悄堋钡膱龊�。無論是辦公室、工廠、還是醫(yī)院、學(xué)校，人工智能都可以被廣泛應(yīng)用。例如，在智慧城市建設(shè)中，人工智能可以為城市管理和公共服務(wù)提供幫助，為市民生活帶來更多的便利和舒適。
最后，我想強調(diào)的是，雖然人工智能給我們帶來了很多便利和效益，但我們也需要警惕它的'潛在風(fēng)險。人工智能的普及會導(dǎo)致很多工作職業(yè)的消失，給一些人帶來失業(yè)的風(fēng)險，還可能對隱私和安全造成威脅。因此，在推廣人工智能的同時，我們也必須注重人性化、安全等方面的問題。
總之，人工智能是一種有著廣泛應(yīng)用前景的技術(shù)。我們應(yīng)該采取積極的態(tài)度，把人工智能作為提高生產(chǎn)力、提高生活質(zhì)量的有力工具，同時也應(yīng)該在推廣過程中注意潛在的風(fēng)險，多方協(xié)商，加強法規(guī)規(guī)范，維護社會秩序與安全。讓我們共同努力，把人工智能的優(yōu)勢發(fā)揮到極致，實現(xiàn)科技與人類的共贏進步。謝謝大家！
人工智能的演講稿2
尊敬的老師，親愛的同學(xué)們：
大家好！
我們不難發(fā)現(xiàn)，在這個人工智能已悄然來臨的時代，比起去擔(dān)心我們會不會被人工智能所“統(tǒng)治”，我們更應(yīng)該擔(dān)心的，是自己會不會被其“同化”
蘋果公司總裁庫克，對人工智能的降臨會不會使人類像計算機一樣思考而失去了價值觀和同情心從而導(dǎo)致罔顧后果也表達了同樣的擔(dān)心。從庫克的擔(dān)憂中我們很容易就可以分析出，他認為人類于人工智能而言所擁有的絕對優(yōu)勢就是人類的價值觀與同情心。用更通俗一點的話來說，就是人情味兒。而若從哲學(xué)的角度上說，人類所具有的判斷事物價值從而決定自己行為與對人或事的關(guān)愛，這是人工智能所無法達到的。但可怕的是，如果有一天，這些東西從我們的生活中離開，那我們所面對的，不就是一個冰冰冷的世界了？
其實也不用那么悲觀，這不是一道單選題，非要人類與人工智能之間拼個你死我活。在羅振宇的跨年演講《時間的朋友》中，他提出的五只黑天鵝概念之一就是人工智能時代。他認為有一部分人對于人工智能太負面了。我們都說事物是具有矛盾性的，人工智能亦是如此。而更重要的是我們要抓住其中的主要矛盾方面，我們一定不能忘記人工智能給我們帶來的“利”。前不久阿里巴巴在線下嘗試開辦了一個”自助超市“，體驗過的人無不驚嘆其高效、快捷。通過人臉識別掃描等操作就可以完成自助購物。在今后的生活中，這樣的自助模式會越來越常見。比起生活更便捷，也許有很多人擔(dān)心會不會有越來越多的崗位被人工智能所頂替，失業(yè)率會上升。其實我們完全可以把人工智能變成一種資本，讓它為我們服務(wù)，而我們?yōu)樗鼈儎?chuàng)造價值。
前不久同樣令人關(guān)注的還有阿爾法GO擊敗人類，記得在《開學(xué)第一課》上，節(jié)目組請到柯潔，他說被阿爾法GO擊敗這其實沒什么，它的成功是人類創(chuàng)造程序后輸入無數(shù)數(shù)據(jù)再進行統(tǒng)計計算所得到的�？晌覀儾灰粯樱覀兪怯兴枷氲难庵|，我們的世界并不是人工智能那樣非黑即白、冷酷無情的，我們是帶有主觀情感的高級生物。我們與人工智能是有本質(zhì)區(qū)別的，但同時，我們也都有自己存在的意義。
在人工智能不斷發(fā)展的這個時代，我們對人工智能的前景充滿希望。而在對于未來人工智能會帶給我們什么還未可知的情況下，我們?nèi)詰?yīng)保持積極的心態(tài)去面對，將兩者放于一個平等的地位。此時我們能做的，就是堅持自己的價值觀，保持著自己的這顆同情心，做事三思而后行，而不是像人工智能那樣用冰冷的程序代碼計算后再得到結(jié)果。
網(wǎng)絡(luò)像人的大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一樣工作。但其實人類對自己到底是如何思考的至今也沒有弄清楚，所以按照這種思路開發(fā)的人工智能進展不大。
后來一些科學(xué)家轉(zhuǎn)變思路，開始讓計算機按照自己的方式思考。他們讓計算機學(xué)習(xí)大量的數(shù)據(jù)，然后分析各種數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，從相關(guān)性中發(fā)現(xiàn)規(guī)律。
比如阿爾法狗就是學(xué)習(xí)了人類圍棋高手的大量的對弈棋譜，找出每一種下法與最終獲勝的概率之間的關(guān)系，然后選擇獲勝概率最高的那一種下法，并且自己與自己反復(fù)練習(xí)，人類在這樣的智能機器人面前完全沒有獲勝的希望。
因為人類不是這樣思考的，人類不可能記住那么龐大的數(shù)據(jù)，也不可能進行那么復(fù)雜的計算。人類思考是基于分析推理的，是從小樣本研究中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系，有時還要依賴直覺。既然是小樣本，就有可能出現(xiàn)抽樣誤差；直覺有很多時候也是錯的。而且人類還要受體力精力和情緒的影響，很難不出差錯。所以我們現(xiàn)在已經(jīng)不好意思說，計算機是人工智能了，更準確的說法是機器智能。
事實上，機器智能在很多方面已經(jīng)超越了人類智能，它甚至能替代人類完成很多以前只有人才能完成的工作。專家預(yù)言，未來有很多職業(yè)會消失，其中包括教師！
舉個例子，現(xiàn)在學(xué)校里老師教小學(xué)生認字，要告訴他們這個字的讀音、書寫的方法、字的意思是什么，可以組成哪些詞組等等。未來會有一款智能機器人一對一地教孩子們做這些事情，它可以發(fā)出中央電視臺播音員的聲音，也可以發(fā)出孩子們喜歡的`明星或爸爸媽媽的聲音，它的筆順永遠不會寫錯，而且從來不會不耐煩。事實上現(xiàn)在有些電腦學(xué)習(xí)軟件已經(jīng)可以部分完成這樣的工作了。
又比如說，數(shù)學(xué)的公式、物理的定律、化學(xué)的反應(yīng)式、歷史事件與人物，這些中小學(xué)教科書上的知識，智能機器人能不能教呢？我相信大家也說能！不僅能教，而且會比人類的教師教得更好，它可以把各學(xué)科教學(xué)名師的知識和經(jīng)驗都深度學(xué)習(xí)一遍，然后根據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)的表現(xiàn)，選擇最合適的指導(dǎo)方法。這跟阿爾法狗學(xué)習(xí)下圍棋沒有多少本質(zhì)上的不同。
到了這個時候，還有多少人認為教師的職業(yè)不會消失呢？即使教師的職業(yè)不會消失，今天教師的大部分工作將被智能機器人取代，這一點應(yīng)該沒有多少人懷疑了吧？
如果教師的大部分工作都被智能機器人取代，那么學(xué)校會不會消亡呢？這是一個更讓人揪心的問題。
我們現(xiàn)在的教育體系，是工業(yè)時代的產(chǎn)物。工業(yè)時代需要培養(yǎng)大量的流水線上的工人，和各行各業(yè)的專業(yè)人士。這些職業(yè)都有一定的標準和規(guī)范，需要從業(yè)者牢記這些標準和規(guī)范，以便在做這類重復(fù)度很高的工作時，效率高，不容易出錯。
人工智能的演講稿3
尊敬的各位嘉賓，大家好！
今天，我作為一名演講發(fā)言人，非常榮幸能夠在這個場合與大家分享關(guān)于人工智能的話題。
作為一種新型的智能技術(shù)，人工智能正在全球范圍內(nèi)快速的發(fā)展和普及。它已經(jīng)深度介入到眾多領(lǐng)域中，包括政府、軍隊、醫(yī)療、金融、制造業(yè)等多個行業(yè)。在人工智能的驅(qū)動下，全球經(jīng)濟進入了一個新的時代，人類社會也發(fā)生了深刻的變遷。
而在這個時代，我們也將面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。如何應(yīng)對AI的發(fā)展，如何讓AI為人類服務(wù)，如何避免AI對人類構(gòu)成威脅，都是我們需要深入思考的問題。
首先，讓我們看看人工智能能夠做些什么。人工智能是一種快速獲取、整合、處理海量數(shù)據(jù)的技術(shù)，能夠替代人們做重復(fù)性的腦力勞動，為人類生產(chǎn)和生活帶來效率和便利。在醫(yī)療領(lǐng)域，AI能夠幫助醫(yī)生快速識別疾病，定位病灶，為病人提供快速準確的診斷和治療方案。在交通領(lǐng)域，AI能夠自動化駕駛，減少交通事故，提高出行效率。在金融領(lǐng)域，AI能夠?qū)崿F(xiàn)風(fēng)險的預(yù)測和控制，提高金融風(fēng)險管理的效率。
但是，我們也需要看到，隨著人工智能的'發(fā)展，機器將會強化人的部分功能甚至是代替人的工作崗位，這會導(dǎo)致大量人力失業(yè)，產(chǎn)生社會不穩(wěn)定因素。同時，人工智能自身的安全問題也是必須考慮到的。如果人類無法掌控人工智能，那么將會產(chǎn)生一場巨大的災(zāi)難。
所以，人工智能在帶來便利和效率的同時，我們也需要對其進行深度思考，如何將其納入人類社會和生活中，如何讓它成為我們的有力幫手，而不是危險之源，這是我們需要共同思考和解決的問題。
在這里，我想給出幾點建議：首先是加強人工智能的治理體系建設(shè)，從法律、政策、監(jiān)管等方面將其納入到人類社會的正常運行中。 其次是進一步加強人工智能的研究與數(shù)據(jù)安全保護工作，防止出現(xiàn)數(shù)據(jù)被濫用，給社會和民眾帶來負面影響。 第三個是加強教育和培訓(xùn)，讓更多的人們能夠掌握和使用人工智能技術(shù)，從而更好地適應(yīng)AI時代的到來。
綜上所述，我們可以看到，人工智能是未來發(fā)展的必然趨勢，我們需要深入思考和探索如何在其發(fā)展進程中做好相應(yīng)的管理和引導(dǎo)工作。相信通過集體努力，我們一定能夠突破人類的限制，讓人工智能真正為人類提供更好的服務(wù)和創(chuàng)造更加美好的未來。
謝謝大家！
人工智能的演講稿4
尊敬的各位領(lǐng)導(dǎo)、各位來賓：
我很榮幸能夠在這里與大家一起探討人工智能這一重要的話題。今天，我將從人工智能的概念、應(yīng)用、影響等方面，來與大家分享我的看法和理解。
一、人工智能的概念
人工智能，簡稱AI，是指模擬人類智能的理論、設(shè)計、開發(fā)以及應(yīng)用，并通過計算機等機器來實現(xiàn)。人工智能的基礎(chǔ)是數(shù)學(xué)、信息論、控制論、語言學(xué)、心理學(xué)等學(xué)科。
二、人工智能的應(yīng)用
人工智能已經(jīng)廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)、金融、安防、教育、交通、物流等各個領(lǐng)域。其中，在醫(yī)療領(lǐng)域，人工智能已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于各種疾病的診斷、預(yù)測和治療方案的推薦等方面。在金融領(lǐng)域，人工智能可以通過預(yù)測和分析金融市場的數(shù)據(jù)，幫助銀行和投資者做出更準確的決策。在交通領(lǐng)域，人工智能可以通過分析和管理交通流量，優(yōu)化城市交通系統(tǒng)，實現(xiàn)智慧交通。
三、人工智能的影響
人工智能給人類社會帶來了很多影響。從積極的方面，人工智能可以提高生產(chǎn)效率，降低成本，創(chuàng)造更多的財富。從消極的方面，人工智能可能會代替人類工作，導(dǎo)致大量失業(yè)和社會不穩(wěn)定。
四、人工智能的未來
人工智能的發(fā)展前景十分廣闊。未來，人工智能有望在醫(yī)療、金融、教育等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)更廣泛的應(yīng)用；在自動駕駛、無人機等領(lǐng)域推進技術(shù)的發(fā)展，實現(xiàn)更加智能的器械控制；在機器人、虛擬現(xiàn)實等領(lǐng)域拓展新的應(yīng)用空間。
五、對人工智能的看法
作為一名演講發(fā)言人，我對人工智能有著積極的態(tài)度。我認為，人工智能將是人類社會未來發(fā)展的必然趨勢，它可以幫我們解放雙手，讓我們更加集中精力去創(chuàng)造和發(fā)展新的事物。但同時，我們也要清楚地認識到，人工智能對我們的生活和工作帶來的'挑戰(zhàn)，需要我們在技術(shù)和道德上進行規(guī)范和管理。只有這樣，我們才能發(fā)揮人工智能的最大潛力，實現(xiàn)更快更好的發(fā)展。
最后，我想強調(diào)的是，人工智能是一項由人類創(chuàng)造和控制的技術(shù)，我們應(yīng)該始終把握它的發(fā)展方向和應(yīng)用范圍。相信，在人工智能技術(shù)發(fā)展的道路上，我們一定會有更加美好的未來。謝謝大家！
人工智能的演講稿5
剛才大家對機器人開車有一點想法，好像總是感覺不靠譜。汽車——這個曾經(jīng)被稱之為改變了世界的機器，今天受到了人們的質(zhì)疑，最大的問題是，汽車成了人類的第一殺手。我們做一個簡單的調(diào)查，你的親人、朋友、親人朋友的朋友，在這個大朋友圈里，你有沒有發(fā)現(xiàn)，其中會有一個人曾經(jīng)受到過汽車事故的傷害？我看到有人點頭了，人類開車，更多的情況下，不是汽車的動力學(xué)性能不好，而是人有更多的智能要釋放，他要看路邊的美女好看不好看，結(jié)果壞事了，這叫做注意力轉(zhuǎn)移。情緒不穩(wěn)定，不是我們注意一點就可以的，因為人是個認知主體，他一定要開小差的，他一定要睡眠的，他一定會疲勞的，所以車禍的百分之八十左右都是人為事故，不是車子不好，所以人們對這個人類殺手是耿耿于懷的。我們發(fā)明了汽車，為什么讓它造成我們的不幸呢？
人們對汽車的最大意見應(yīng)該是把駕駛者的活，交給計算機、交給人工智能、交給科學(xué)技術(shù)。所以我們就千方百計地提高無人駕駛的可靠性、安全性。經(jīng)過我們的初步估算，人開車的可靠性是十的負三次方，千分之一；而如果改成機器人開車，計算的結(jié)果是十的負五次方，比人開車的事故率會降低百分之一，所以安全問題就解決了。
大家都比較關(guān)注剛才看到的那些攝像頭，這些攝像頭大概跟手機的那個攝像頭的價格差不多，一兩百塊錢就可以了。但是，要想看紅綠燈，看高速行駛的障礙物，這個攝像頭還是需要有一些特殊能力的，比如說高動態(tài)。大家知道攝像頭的一個最大問題就是光照，夜間要開車，大霧天也要開車，所以攝像頭的難度很大。我想告訴大家光有傳感器還不夠，這就是認知的作用，智能車本質(zhì)上就是駕駛認知的形式化，需要一個腦子來認知。
重點是要講一下駕駛腦。我們?nèi)ツ暧靡惠v大客車和幾輛小轎車，從鄭州到開封實現(xiàn)了全程的無人駕駛。我們課題組利用這么多年的時間專門從事駕駛腦、駕駛認知的形式化，還是嘗到了一些興奮點，這件事情不是那么容易的'。鄭州到開封的實驗成功之后，美國一個叫做“連線”的網(wǎng)站給我們做了個評論，它說：谷歌那個小車子叫smart car，固然性感，大車子也性感，我才知道智能公交車，還可以用“性感”這個詞來形容。在智能駕駛當(dāng)中，我們實際上走了很多的路程，20xx年，我們從北京到天津，在高速公路封閉的道路上做無人駕駛，大家可以看一看這段視頻，是三四年前的事情了。
當(dāng)時的媒體也很震驚，覺得我們從北京到天津無人駕駛很了不起，其實震驚的不應(yīng)該是這件事，而是我們汽車的頭頂上沒有頂美國的64線激光雷達。我們用的比較簡單的雷達就把它做到了，我覺得這一點還是值得驕傲的。很多開車的朋友都說開車是個樂趣，是人追求驚喜歷險的樂趣，我們用上海汽車集團的一輛新概念車叫iGS，做了一個賽車考駕照的科目，叫做十八米繞樁，既要快又不能碰到錐形標。你看，又要快又不能碰到這個錐形標。智能駕駛是個不可改變的方向，我們?nèi)艘谲嚴锩娓墒裁茨�？�?yōu)雅地享受移動生活呀，這多好呀。
人工智能六十年了，今天我們來看人工智能在我們這一代人身上到底發(fā)生了多大的變化。今年AlphaGo圍棋跟九段圍棋手李世石下了五盤，四比一贏了，震撼了全世界。不知道在座的有沒有看看這個圍棋現(xiàn)場，我想問一問，圍棋是我們中國的傳統(tǒng)文化，在座的會下圍棋的舉下手，還是少了一點。AlphaGo圍棋能贏，反映了我們?nèi)斯ぶ悄茉诒寂艿牡缆飞弦呀?jīng)有了一個新的里程碑。我想了一下，你到汽車裝配廠，到很多生產(chǎn)線去看，都是工業(yè)機器人在干活，這是一個方面，所以我們國家提出了智能制造20xx。另外還有一個方面，就是農(nóng)業(yè)。大家知道由于現(xiàn)在我們國家的城鎮(zhèn)化，使得很多農(nóng)村人到城里來了，尤其是青年人。中國的下一代農(nóng)民的平均年齡你們想過沒有，可能是多少歲？
我先告訴你們兩個數(shù)字，日本的農(nóng)民的平均年齡是65歲，美國的農(nóng)民的平均年齡是60歲，中國的農(nóng)民將來可能是50歲。年輕人都出來了，那靠什么呢？下一代的新農(nóng)民就是無人拖拉機、無人收割機、農(nóng)用無人機。所以我們可以憧憬一下，人工智能給我們的精準農(nóng)業(yè)、智慧農(nóng)業(yè)展示了很好的前景。尤其是服務(wù)機器人，我家里有個鬧鐘，六點鐘就響，在一定程度上也可以叫作叫醒機器人，只不過比較簡單。如果你家里有很多家務(wù)活，而一個人有十個機器人為你服務(wù)，我們不是可以更加有尊嚴、更加優(yōu)雅、更加有智慧地生活嗎？所以我的觀點是：大家對人工智能還要多想一點，就像我們對科學(xué)要有一顆敬畏之心一樣，對人工智能也要有一顆敬畏之心。我們一定可以與機器人共舞，而且在共舞的過程當(dāng)中，我想人類還是領(lǐng)舞者。
人工智能的演講稿6
尊敬的評委、尊敬的各位來賓：
大家好，今天我要分享的主題是“人工智能”。
人工智能是一種新興的技術(shù)，它通過模擬人類的思維和智能，使計算機具有類似人類的思考能力和決策能力。它已經(jīng)在工業(yè)、醫(yī)療、金融、教育等各個領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，成為人們生活中不可或缺的一部分。
首先，我們來看看人工智能能為人們帶來什么好處。首先，它可以提高生產(chǎn)效率。在工業(yè)生產(chǎn)中，人工智能可以完全替代人工，從而提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量；在醫(yī)療領(lǐng)域，人工智能可以幫助醫(yī)生提高診斷準確率，減少誤診率，從而為病人提供更好的治療方案；在教育領(lǐng)域，人工智能可以根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況和興趣愛好，提供個性化教學(xué)服務(wù)，讓學(xué)生更好地掌握知識。
然而，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，也帶來了一些困擾和問題。最突出的一個問題就是，人工智能是否會取代人類？人工智能的普及和高效，讓很多人感到擔(dān)心：人工智能是否將人們的就業(yè)機會進一步減少？是否會導(dǎo)致人類失去掌控它的能力？
我認為，人工智能并不會完全取代人類，但它確實會改變?nèi)祟惖木蜆I(yè)和社會結(jié)構(gòu)。在經(jīng)歷一段短期的痛苦和調(diào)整之后，人們將適應(yīng)這種變化，并尋找新的工作機會和發(fā)展方向。例如，在過去的幾年中，很多人因為互聯(lián)網(wǎng)的`興起而失去了工作，而隨著新的職業(yè)崗位的出現(xiàn)，他們逐漸找到了新的工作機會。我相信，當(dāng)人工智能技術(shù)成熟并廣泛應(yīng)用時，它也會引領(lǐng)出新的職業(yè)和就業(yè)機會，帶來新的經(jīng)濟增長點。
另一個問題是，人工智能的高效和普及是否會讓人類失去掌控它的能力？我認為，這是一種心理恐懼，當(dāng)我們了解更多人工智能技術(shù)的原理和應(yīng)用時，我們將逐漸發(fā)現(xiàn)，人工智能技術(shù)并不是完全自主的，它需要人類的指導(dǎo)和管理。此外，在人工智能技術(shù)的發(fā)展過程中，我們也需要制定相應(yīng)的法律規(guī)章和行業(yè)標準，確保其合法有效的應(yīng)用，從而最大程度地保證其服務(wù)于人類，而不是反過來欺騙控制人類。
總之，我認為人工智能技術(shù)對人類社會的影響是雙向的，既有積極的方面，也有負面的影響。而我們需要做的，是更好地利用人工智能的優(yōu)勢，同時也要面對它可能帶來的挑戰(zhàn)和問題，這樣才能讓它最大程度地服務(wù)于人類社會，并促進人類社會的進步。謝謝大家！
人工智能的演講稿7
尊敬的評委、各位在座的領(lǐng)導(dǎo)和同事們：
大家好！
今天我要和大家談?wù)劇叭斯ぶ悄堋薄?/p>
人工智能，簡稱AI，是指模擬人類智能的機器，可以執(zhí)行類似于人類思維、感知、學(xué)習(xí)、推理和創(chuàng)造的任務(wù)。人工智能技術(shù)應(yīng)用正在改變我們的生活。它在醫(yī)療、金融、交通、教育、制造等行業(yè)被廣泛應(yīng)用，人工智能技術(shù)帶來的巨大變革不可忽視。但同時，也需要關(guān)注人工智能技術(shù)的發(fā)展對于社會、經(jīng)濟、倫理和法律等方面帶來的影響。
首先，來看看人工智能技術(shù)的應(yīng)用。在醫(yī)療行業(yè)，人工智能技術(shù)可以幫助醫(yī)生診斷疾病。AI技術(shù)可以通過對大量的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)進行分析，來預(yù)測患者的疾病，輔助醫(yī)生判斷診斷結(jié)果。AI技術(shù)還可以對醫(yī)學(xué)圖像進行分析，對患者進行術(shù)前術(shù)后的跟蹤和評估。此外，人工智能技術(shù)在金融、交通、教育、制造等各個行業(yè)有著廣泛的應(yīng)用。人工智能技術(shù)可以輔助自動化生產(chǎn)線的運作、縮短產(chǎn)品研發(fā)周期、并幫助企業(yè)在市場競爭中獲得優(yōu)勢。
然而，人工智能技術(shù)的發(fā)展也伴隨著許多挑戰(zhàn)。對于采用人工智能技術(shù)的醫(yī)療和教育行業(yè)，即便是值得信賴的AI技術(shù)也需要得到人類醫(yī)生和教師的監(jiān)督。AI技術(shù)需要在監(jiān)督下得到充分的理解和管理，確保人工智能技術(shù)對社會和環(huán)境不造成潛在的風(fēng)險和損害。同時，人工智能技術(shù)也給我們的社會、經(jīng)濟、倫理和法律帶來了許多問題。例如，當(dāng)人工智能技術(shù)大規(guī)模投入使用時，我們需要考慮失業(yè)率的'問題。如果大量的工作由機器完成，那么大量的人可能會面臨職業(yè)轉(zhuǎn)型或失業(yè)的問題。同時，隨著人工智能技術(shù)的使用，數(shù)據(jù)隱私問題也逐漸被凸顯。我們需要制定更為周全的數(shù)據(jù)保護法律，來保障公民的權(quán)益。
總的來說，人工智能技術(shù)在改變我們的社會和生活方式，為我們的生產(chǎn)和生活提供了許多機遇。但是，我們也需要認識到人工智能技術(shù)在社會、經(jīng)濟、倫理和法律方面可能帶來的影響，并采取積極的措施來加以規(guī)范。我相信隨著我們對人工智能技術(shù)的不斷研究和探索，我們將能夠更好地應(yīng)對未來的挑戰(zhàn)，并創(chuàng)造更美好的未來。
謝謝大家！
人工智能的演講稿8
大家好，今天非常高興、非常榮幸能參加這樣一個盛會。今天我給帶來的演講是我的一點學(xué)習(xí)心得，題目叫做自學(xué)習(xí)的人工智能。首先大家都知道在60周年之際，我們首先應(yīng)該記住的是這位人工智能的先驅(qū)，圖靈。在他的問題的感召下，我們就有了今天這樣的一個盛會和今天人工智能的飛速發(fā)展。他的問題，機器可以思維嗎?可以從不同的維度來解釋，那么首先人類對人工智能的一個探索也可以圍繞對問題不同解釋的探索。
第一個探索，應(yīng)該說是在邏輯層面的探索。60年代人工智能的這些先驅(qū)就考慮用邏輯和搜索來研究人工智能，比如下棋、推理，比如說可以去做路徑規(guī)劃等等。那么他們有一個很強的假設(shè)，這個假設(shè)應(yīng)該說從某種程度上來說是非常直觀的。智能包括計算機可能賦予的智能，是來自于計算物理符號的排列組合，我們只要能很聰明的把這些物理符號排列組合的話，人類是可以從一系列的零和一的組合來得到。有了一些成就之后也發(fā)現(xiàn)這樣的假設(shè)是有它的瓶頸的。在之后大家又有一部分人著力于研究能夠有學(xué)習(xí)功能的人工智能，就有不同的學(xué)習(xí)算法，機器學(xué)習(xí)的計算法被研究出來。其中包括大家都熟悉的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
人工智能的幾個里程碑我們現(xiàn)在也很熟悉，第一個大家公認的是里程碑是深藍，這個比賽意味著幾件事。一個是說在大規(guī)模的搜索的狀態(tài)下，在可能的狀態(tài)空間的搜索，實際上是一個在物理符號的空間的排列組合。也就是說在60年代人們的那些假設(shè)有一部分是正確的，我們確實可以從這種搜索和物理符號的排列組合獲得很多的智能。
緊接著的階段是，知識就是力量，這是隨著互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)到來的一個熱潮，從網(wǎng)上，從不同的媒體我們會獲得很多數(shù)據(jù)，把這些數(shù)據(jù)經(jīng)過沉淀變成知識，我們就可以贏得像這樣一個電視大賽中的人機對戰(zhàn)。
這個之后，剛剛芮勇博士也深入的回顧了一下最近的人工智能的突破，就是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的突破從計算上來說有幾個好處，其中一個好處是說它把一個全局計算的需求變成一個本地計算的需求，在做到這樣的一個同時呢，又不失掉很多的信息，這個是計算機里面無數(shù)成就的一個中心點。這樣的一個成功就使得我們能夠在不同的層次來觀察同一個數(shù)據(jù)，同樣就可以獲得我們所謂的大局觀。就像這個圖，我們在不同的層次可以得到不同的特征。
這里我們要特別強調(diào)的是人工智能也在另外一個方面潛移默化的默默的在耕耘，這個就叫做強化學(xué)習(xí)。強化學(xué)習(xí)應(yīng)該說是用來做人工智能規(guī)劃的有力工具，但不是唯一的規(guī)矩。規(guī)劃這個領(lǐng)域相對深度學(xué)習(xí)應(yīng)該說更古老，研究的力度也很多。但在很長時間一段處于靜默狀態(tài)，這個原因是因為它在計算上有很大的瓶頸，不能有很大得數(shù)據(jù)量。一個例子就是強化學(xué)習(xí)在很長時間以來只能解決一些玩具型的問題，非常小的數(shù)據(jù)。但是最近的一個突破是Google的DeepMind，把深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)合在一起，這樣的一個議題使得很多強化學(xué)習(xí)所需要突破的瓶頸，就是狀態(tài)的個數(shù)能隱藏起來。這種隱藏就使得強化學(xué)習(xí)能夠大規(guī)模的應(yīng)付數(shù)據(jù)，就是說應(yīng)付大數(shù)據(jù)。它突出的一點叫做端到端的學(xué)習(xí)，就是說我們在這里看到一個計算機的游戲，這個游戲的影像是輸入端，輸出端就是你要進行的下一個動作。這個動作是正確還是不正確，到最后會獲得一個反饋，這個反饋不一定是現(xiàn)在得到，也許是后面幾步得到的。這一點和我們剛剛講的深度學(xué)習(xí)在圖像上面的應(yīng)用，就大不一樣。就更加復(fù)雜，更加契合人的行為，所以強化學(xué)習(xí)也是下一個突破。
我們看到這種端到端的深度學(xué)習(xí)，應(yīng)用在強化學(xué)習(xí)上，使得DeepMind到今天在很古老的單人的計算機游戲上已經(jīng)把人類完全擊倒，它做到這樣是通過完全的自學(xué)習(xí)，自我修煉、自我改正，然后一個一個迭代。這個就是它迭代的一些結(jié)果，從左到右是一個時間軸，從下到上是它得到的效果。我們看到每一個游戲它的要求都是在不斷成長的，就像我們一個學(xué)生在學(xué)習(xí)的過程當(dāng)中學(xué)到的知識越來越多，這個完全是自我實現(xiàn)，一個自學(xué)習(xí)的過程。
包括現(xiàn)在的AlphaGo也應(yīng)用了很多自學(xué)習(xí)的這種效果，使得我們現(xiàn)在終于認清原來人工智能從60年代到20xx年的物理符號的假設(shè)，也就是說以搜索為中心，以邏輯為中心的`這種努力并沒有白費，這種努力也是需要的。另外學(xué)習(xí)也是必不可少的，像我們熟知的深度學(xué)習(xí)。所以AlphaGo對我們的啟示，就是我們把兩者結(jié)合起來，才是一個完整的智能機器。這個我們可以叫做人工智能的通用性，也就是說我們對于這兩個技術(shù)的某種結(jié)合，比方說多一點搜索，少一點機器學(xué)習(xí)，或者反之我們夠可以得到用來解釋不同的人類的智能行為。這種通用型，端到端的學(xué)習(xí)，可以用這個例子來表達。就是這個雞可以吃不同的食物，但是它下的蛋都是對人類有用的。
這里我要特別提到一點，我們并不是找到了最后的目標，這也是在不同的人工智能、強化學(xué)習(xí)，等等之類的實驗當(dāng)中我們發(fā)現(xiàn)一個特點。就是我們不能完全的依靠機器去全部自動化的自我學(xué)習(xí)，至少到現(xiàn)在我們還沒有摸索出這樣一個路徑。這里是大學(xué)的例子，中文是永動機器學(xué)習(xí)，就是說這個機器不斷的在網(wǎng)上爬一些網(wǎng)頁，在每個網(wǎng)頁里面都學(xué)到一些知識，把這些知識綜合起來，變成幾千萬條知識，這些知識又會衍生新的知識。那么我們看到從下到上是隨著時間，知識量的增長。那么它到了某一個程度實際上是不能再往上走了，因為知識會自我矛盾。這個時候就需要人進來進行一部分的調(diào)節(jié)，把一部分不正確的知識去掉，讓它繼續(xù)能成長。這個過程為什么會發(fā)生呢?是因為機器學(xué)習(xí)一個很嚴重的現(xiàn)象，就是自我偏差，這種偏差就可以體現(xiàn)在這種統(tǒng)計學(xué)的一個重要的概念，就是我們獲得的數(shù)據(jù)也許是一個有偏數(shù)據(jù)，我們可能建了一個模型，對大部分的數(shù)據(jù)都有用，但其中有一些特例。我們?nèi)绾蝸硖幚磉@些特例，如何來處理我們訓(xùn)練數(shù)據(jù)和應(yīng)用數(shù)據(jù)之間的偏差，這個是我們下一步要研究的內(nèi)容。
一個非常有希望的技術(shù)叫做遷移學(xué)習(xí)，比方說這個是在深度學(xué)習(xí)的模型上，在上面這一部分是一個領(lǐng)域已經(jīng)訓(xùn)練好的模型。那么在一個新的領(lǐng)域，如果這兩個領(lǐng)域之間有某種聯(lián)系、某種相似性的話，我們就不一定在新的領(lǐng)域需要那么多的數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)，你只需要一小部分。我們之所以能做到這一點是我們可以把大部分的模型給遷移過來，我們?nèi)擞羞@種能力，但是我們在做這種數(shù)據(jù)遷移的過程中，我們一定要牢記把這種有偏的數(shù)據(jù)偏差給消除掉。如果能做到這點我們就能做到不同形式的數(shù)據(jù)之間的知識遷移，比方說我們可以讓一個計算機來讀很多文字，這樣的一個計算機去識別圖像，應(yīng)該比沒有讀這些文字，直接去學(xué)習(xí)圖像來的要容易。這個就更像我們?nèi)祟惖膶W(xué)習(xí)。這種學(xué)習(xí)也離不開從下到上，從粗到細這樣的一種特征的選擇。
所以我們又得到另外一個概念，就是特征工程。深度學(xué)習(xí)給我們的一個有力的工具是能夠自動的進行不同層次，進行大規(guī)模的新特征的抽取和特征的制造。那么這種特征在搜索引擎、廣告系統(tǒng)上面，可以達到萬億級，也就是說這個已經(jīng)完全不是人類所可以控制的級別了。那么智能在這樣的級別上才可以產(chǎn)生。
但是現(xiàn)在人工智能仍然有一些困境，比方說如何能夠讓人工智能來深層的理解文字，有一個著名的類似于圖靈測試的比賽，深層次理解文字，這個是在自然語言上問一些有歧異的問題，計算機如果要能正確的回答這個問題，那個模型不僅僅理解這些文字，而且要理解深層的背景文字，要理解周邊的文字，有很多文化在里面，如何能達到這一點?也是我們需要解決的。
同時深度模型還可以把它反轉(zhuǎn)，成為一種生成膜型。它不僅可以去對數(shù)據(jù)做一個決策，它還可以自己產(chǎn)生數(shù)據(jù)，可以產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)。比方說這個是Google的一些研究員把一個深層模型里面的感知最深刻的那些圖像給描述出來，結(jié)果是這樣的，就非常有趣的生成膜型。
剛剛講的不同數(shù)字格式之間，文字和圖像之間，如果在深層實際上它們的區(qū)別已經(jīng)消失了。那這樣我們就可以對圖像去問文字的問題，甚至對文字去問圖像的問題。這樣數(shù)據(jù)的形式也就不重要了。
如果我們達到了遷移學(xué)習(xí)的要點，我們想問下一步是不是可以把所有人類經(jīng)歷過的這些學(xué)習(xí)的任務(wù)給沿著時間軸串起來，能夠讓機器向人一樣的，它的學(xué)習(xí)能力，它的智能在不斷的增長，隨著時間。那么它所需要學(xué)習(xí)的努力程度，樣本數(shù)也是逐漸減少的。這個也是我們在努力的一個方向。
另外最近發(fā)表了一篇文章也說明了遷移學(xué)習(xí)的重要性。這個文章叫做bayesianprogram learning，這是從一個例子就能學(xué)會，我們知道深度學(xué)習(xí)是千萬個例子的。實際上它用了我們過去沒有涉及到的概念，就叫做結(jié)構(gòu)，如果我們了解了一個問題的結(jié)構(gòu)，那么這個結(jié)構(gòu)的一個具體的形式只用一個例子就可以學(xué)會了。其他的部分，需要很多例子的那一部分可能是參數(shù)、統(tǒng)計，這一部分我們實際上可以通過遷移學(xué)習(xí)來學(xué)習(xí)。也就是說整個這個圓就圓滿了，就是一個閉環(huán)了。
同時人工智能的應(yīng)用也不僅僅是在圖像方面，這里的一個例子是亞馬遜的倉儲機器人。亞馬遜的倉儲機器人是在一個很大的空間，這些機器人會把這些貨架，每個貨架上面都有不同的貨品，把這些貨架偷到工人的面前，讓工人從貨架上面拿所需的貨品到箱子里面，然后快遞給客戶。為什么是這樣呢?因為現(xiàn)在的機器人技術(shù)在選擇，從貨架上選擇物體還遠遠不如人的熟練程度，但是它在路徑規(guī)劃，在機械的啟動、抬起、放下已經(jīng)超過人了。所以亞馬遜的就很聰明的把機器的優(yōu)點和人的優(yōu)點結(jié)合在一起，變成一個新的商業(yè)模式。如果過去建一個倉儲在支持這個城市亞馬遜所有的物流的話，需要三個月時間，他用了這個把所有的傳送帶拆掉，變成機器人以后只用三天時間，這個收益是非常巨大的，也就是我們可以借鑒，可以拓展的一個經(jīng)驗。
下面要講的，不僅在機器人，在圖像識別，實際上在我們的生活當(dāng)中，人工智能已經(jīng)深入了。這里舉的一個例子是我和我的一個學(xué)生戴文淵，建的一個公司，第四范式，這個公司可以讓過去在金融領(lǐng)域只能由人來服務(wù)重要的客戶，由人工智能來把這個能力拓展到幾千萬人，讓每個人都享受到優(yōu)質(zhì)的金融服務(wù)。這是一個非常大的工程。它背后的技術(shù)就是機器學(xué)習(xí)，我們所熟知的深度學(xué)習(xí)、知識學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)。
最后我要說幾點，我們看到這么多人工智能的努力，人工智能的有失敗的時候，有成功的時候，我們到現(xiàn)在能總結(jié)出什么經(jīng)驗?zāi)?我覺得現(xiàn)在的人工智能的成功離不開高質(zhì)量的大數(shù)據(jù)，但是并不是未來的人工智能的成功一定需要大數(shù)據(jù)。那么我們下面要問是不是在未來有小數(shù)據(jù)也可以讓人工智能成功，這就是今天我覺得在大學(xué)里面應(yīng)該做的一個研究，在工業(yè)上大家還在開疆拓土，利用大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢在發(fā)現(xiàn)新的應(yīng)用利于。
第二個，就是要培養(yǎng)出更多的人工智能的人才。這些人才才可以來設(shè)計算法，這個也是我們今天在大學(xué)里面需要努力的一個方向。當(dāng)然這些都離不開計算能力。
所以從這幾點上來看人工智能的努力也不是像有些人說的，今天的人工智能的發(fā)展完全在工業(yè)，人工智能的發(fā)展也應(yīng)該一部分依靠大學(xué)，一部分依靠工業(yè)。就像我們所說的大數(shù)據(jù)和人才的培養(yǎng)，小數(shù)據(jù)的研究。那么大數(shù)據(jù)的開疆拓土更多的應(yīng)用，和更多的計算能力，確實來自于工業(yè)。所以這兩種結(jié)合我覺得是我們今后發(fā)展的一個方向。
最后我要說一點，就是說我們應(yīng)該說已經(jīng)了解很多深度學(xué)習(xí)了，這個可以作為我們昨天的一個成就。那么今天我們在剛剛開始去獲得強化學(xué)習(xí)的一個紅利，那么這個可能還不是在很多的領(lǐng)域得到應(yīng)用的，但是我要告訴大家的是，強化學(xué)習(xí)比大家想象的要更有用，比方說它不僅僅是在圍棋或者是在計算機游戲上。在金融，在我們?nèi)粘Ｉ町?dāng)中，甚至在教育上，機器人的規(guī)劃都離不開強化學(xué)習(xí)。那么這些應(yīng)該說都是富人的游戲，也就是說只有富人才能有這么多的大數(shù)據(jù)，有這么多的計算量去支持深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)這樣的實際應(yīng)用。那么我們明天要看到的應(yīng)該是遷移學(xué)習(xí)，因為遷移學(xué)習(xí)能夠讓我們把大數(shù)據(jù)得到的模型遷移到小數(shù)據(jù)上面，使得千千萬萬的人都能夠受益，也就是說人人都能享受人工智能帶來的紅利。我今天講到這兒，謝謝大家。
人工智能的演講稿9
親愛的同學(xué)們:
大家好!
本次班會的主題是“人工智能與學(xué)習(xí)”。想必大家都對橫空出世的ChatGPT有所耳聞。它不僅會聊天，還能回答各種問題，甚至還能寫作業(yè)、寫小說等等。
人工智能既已智能”至此，不禁引發(fā)了我的困惑，既然機器什么都會，我們還需要學(xué)習(xí)嗎?在我看來，人工智能的沖擊恰恰為人類敲響了警鐘，我們不僅要堅持學(xué)習(xí)，還要更智慧地學(xué)、更堅定地學(xué)。
《圍爐夜話》有云:“為學(xué)無間斷如流水行云，日進而不已矣。”學(xué)習(xí)，不僅僅是謀生之道。人工智能或許能替代一部分人類工作，但學(xué)習(xí)對人類行為舉止的黑陶、心靈世界的涵養(yǎng)、精神的構(gòu)筑與品欄的塑造卻難以替代。諸位求學(xué)，不僅僅是為了在將來的社會中覓得一份好工作，更是為了擁有一個健全的人格與成熟的思想。因此若僅因人工智能的沖擊而放棄學(xué)習(xí)，無異于在功利之心的驅(qū)使下，拋棄了通向人類智慧殿堂的鑰匙。
在堅定學(xué)習(xí)的初心后，我們還需更智慧地學(xué)。人工智能現(xiàn)已全方位地融入了我們的生活，科技變革無疑在一定程度上提高了生活的便捷性。因此悅納新以事物，以積極心態(tài)迎接人工智能浪潮的到來是第一要務(wù)，盲目的排斥與杞人憂大的恐懼皆不可取。
同時，更應(yīng)明確人工智能的局限性，要讓人工智能服務(wù)于我們的生活，而不是替代與改變。在學(xué)習(xí)內(nèi)容上，選擇以涵養(yǎng)品性、豐盈見聞的內(nèi)容為主，不拘泥于低端的、重復(fù)性的勞動，使人類擁有超越機械化的單調(diào)工作的更高視域。在學(xué)習(xí)領(lǐng)域上，追求創(chuàng)新有所實破，不斷探索未知，開疆拓土。周國平曾說:“每個人都是一個宇宙，每個人都應(yīng)該有一個自足的精神世界�！碑�(dāng)我們將自己的精神世界構(gòu)筑得足夠精美，我們才有足夠的定力在與人工智能的角力與較量中，占據(jù)優(yōu)勢地位。
若一味依賴人工智能，人類終將論為機器的'奴隸，喪失思考與學(xué)習(xí)的能力。唯學(xué)習(xí)，方可自強；唯學(xué)習(xí)，方可破局；唯學(xué)習(xí)，方可拓天地，升新局。
正如經(jīng)伯倫在《初日》中所言:“不要責(zé)怪遮蔽視線的強光，你應(yīng)該導(dǎo)找你自己的太陽�！倍鴮W(xué)習(xí)，恰為我們應(yīng)對科技浪潮的沖擊構(gòu)建了通向真理之太陽的天梯。
愿同學(xué)們新能秉學(xué)習(xí)的初心，迎接科技的浪潮。
我的發(fā)言到此結(jié)束，謝謝大家!
人工智能的演講稿10
尊敬的各位領(lǐng)導(dǎo)、各位嘉賓、女士們、先生們： 大家好！今天我非常榮幸能夠在這里為大家講解一下關(guān)于人工智能的主題。人工智能近年來越來越受到關(guān)注，在未來的發(fā)展中將會有哪些變化和挑戰(zhàn)值得我們探討和思考。
作為一名演講發(fā)言人，我認為必須先澄清“人工智能”的概念。人工智能不僅是一種技術(shù)，也是一個統(tǒng)稱。它可以包括多項技術(shù)，例如機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、圖像處理、數(shù)據(jù)挖掘等等�？偟膩碚f，人工智能是指人類智能能力在計算機等人工機器設(shè)備中的表現(xiàn)。
那么，為什么人工智能如此重要？
首先，在今天的社會中，數(shù)據(jù)非常重要。人工智能帶來了處理這些數(shù)據(jù)的能力。在醫(yī)療、金融、科學(xué)等多個領(lǐng)域，這種能力非常有價值。人工智能可以幫助我們更快速、更精確地分析數(shù)據(jù)，以提高工作效率。
其次，人工智能能夠取代人工智力進行重復(fù)和枯燥的任務(wù)。它也可以在一定程度上解放人手，以便將更多的'時間和能力用于其他更加重要的任務(wù)，從而提高生產(chǎn)效率。
此外，人工智能也可以幫助我們更好地理解數(shù)據(jù)、預(yù)測未來的趨勢，讓我們更好地作出決策。例如，很多金融機構(gòu)使用機器學(xué)習(xí)算法來探測欺詐者，并保護客戶財產(chǎn)。
雖然人工智能帶來了很多好處，但它也面臨著諸多挑戰(zhàn)和問題。其中最重要的問題是人工智能會不會取代人類？
在我看來，不會。因為人工智能不能完全代替人類智能，盡管它可能會占據(jù)一部分工作。人類智能與機器智能之間始終存在差異。例如，機器學(xué)習(xí)算法需要大量的數(shù)據(jù)和認真的輸入來進行學(xué)習(xí)，而人類面對事物時能夠運用自己的直覺和判斷力。人工智能不能像人類那樣去思考，并且它目前所具有的技術(shù)只能解決一定范圍內(nèi)的問題。因此，人類仍然具有不可替代的價值。
總體來說，人工智能憑借著無限的潛力，將會帶來嶄新的發(fā)展和機會。但是，在這個快速變化的世界中，我們必須不斷地探索、改進和適應(yīng)。同時，我們也需要考慮如何去平衡人和機器的關(guān)系，以保證這種技術(shù)不會被惡意利用，同時能夠最大限度地服務(wù)人類社會。
感謝各位的聆聽。
人工智能的演講稿11
尊敬的聽眾們：
作為一名演講發(fā)言人，我很高興能夠在這里和大家分享我對于人工智能的理解和看法。今天，我將以“智能科技改變?nèi)祟愇磥怼钡闹黝}為基礎(chǔ)，向大家介紹人工智能的背景、應(yīng)用和未來發(fā)展前景，希望能夠引起大家對于這個領(lǐng)域的思考和關(guān)注。
首先，讓我們回到過去，回到1945年，當(dāng)時阿蘭·圖靈提出了“圖靈測試”，這一概念奠定了人工智能領(lǐng)域的基礎(chǔ)。在此之后，隨著計算機技術(shù)的快速發(fā)展，人工智能也逐漸成為了一個前所未有的熱門話題。而今天，人工智能早已不再是一個純粹的.學(xué)術(shù)問題，而是一個全球范圍內(nèi)的研究和發(fā)展領(lǐng)域，催生了互聯(lián)網(wǎng)、智能手機等科技新興產(chǎn)業(yè)。
其次，讓我們聚焦于人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域。人工智能目前被廣泛地應(yīng)用在各個行業(yè)和領(lǐng)域中，比如醫(yī)療、金融、交通等等。正是由于智能科技的大力發(fā)展和廣泛應(yīng)用，許多傳統(tǒng)行業(yè)正在經(jīng)歷著從傳統(tǒng)模式到智能化模式轉(zhuǎn)變的過程。人工智能的出現(xiàn)，為中國經(jīng)濟的轉(zhuǎn)型和升級提供了強有力的推動力量，也為廣大消費者提供了更加便利的生活方式。
最后，讓我們展望一下人工智能的未來。隨著技術(shù)不斷發(fā)展，未來人工智能將會想象不到地深入到人類的生活中。在醫(yī)學(xué)方面，人工智能將能夠預(yù)測人的健康狀況并進行有效的診斷治療；在智能制造領(lǐng)域中，人工智能技術(shù)將會普及到幾乎每一個生產(chǎn)環(huán)節(jié)中，實現(xiàn)高效、精準、智能的生產(chǎn)流程；在交通運輸?shù)阮I(lǐng)域中，人工智能的應(yīng)用將更加廣泛，有效地緩解擁堵和安全問題。
尊敬的聽眾們，讓我們一起致力于促進智能科技的發(fā)展，共同推動世界的進步與發(fā)展。謝謝大家。
人工智能的演講稿12
尊敬的各位聽眾：
大家好！
今天我來給大家分享我的觀點：人工智能。
隨著科技的不斷進步和發(fā)展，人工智能的應(yīng)用范疇越來越廣泛，一些在過去看來難以實現(xiàn)的事情，如未來智慧城市、智能醫(yī)療、無人駕駛和智能家居等，正在逐漸變?yōu)楝F(xiàn)實。事實上，人工智能技術(shù)不僅改變了我們的生活方式，也在改變我們的思考方式。
對于大多數(shù)人來說，人工智能的了解僅限于“機器學(xué)習(xí)”和“深度學(xué)習(xí)”等概念。然而，人工智能的潛力遠不止于此。事實上，人工智能在機器翻譯、圖像識別、語音識別、自然語言處理和預(yù)測分析等方面都取得了革命性的突破。這些技術(shù)正在改變著我們的世界，也涵蓋了我們的`工作、學(xué)習(xí)和社交等各個方面。
隨著對人工智能的需求逐漸增長，人工智能業(yè)務(wù)的發(fā)展速度也日益加快。由于人工智能的適用性非常廣泛，越來越多的公司開始利用人工智能技術(shù)來改進他們的業(yè)務(wù)模式，以便提高效率和節(jié)省成本。這些公司中，很多大型企業(yè)，如谷歌、亞馬遜和蘋果等都利用人工智能的能力，研發(fā)了各種智能硬件、人工智能應(yīng)用和AI芯片等，并成為了人工智能行業(yè)中的領(lǐng)跑者。 但同時也一定要看到人工智能的不足之處，比如虛假新聞、個人隱私泄露、面部識別和無人駕駛汽車的安全性等問題日益引起人們的關(guān)注。尤其是針對面部識別，很多人認為這種技術(shù)在實際使用中可能會侵犯個人隱私，進而引發(fā)社會問題。
不過，我認為這些不足之處并不能阻止人工智能的發(fā)展。實際上，只要人們了解這種技術(shù)的潛力和限制，綜合考慮它的利弊，我們就能夠更好地應(yīng)用它。我們應(yīng)該鼓勵更多的研究和開發(fā)，以便更快地推進人工智能技術(shù)的發(fā)展，使其能夠為我們帶來更多的優(yōu)勢和便利。
在我看來，人工智能的未來是無限的，因為它有著強大的潛力和無限的想象空間。通過將人工智能技術(shù)與其他領(lǐng)域的技術(shù)相結(jié)合，我們可以開創(chuàng)出更多的創(chuàng)新、更多的創(chuàng)意、更多的應(yīng)用。我相信，這種技術(shù)將會在未來的生活中扮演著越來越重要的角色，讓我們在許多方面更加高效和便利。
最后，讓我們重新審視人工智能帶來的紅利和挑戰(zhàn)，關(guān)注其應(yīng)用和推廣的可能性，并共同推進人工智能技術(shù)的進步，讓人工智能帶來更多好處。
謝謝大家！
人工智能的演講稿13
我在的部門在百度叫做深度學(xué)習(xí)實驗室，這是20xx年的時候在百度成立的專注于深度學(xué)習(xí)的實驗室，應(yīng)該是全世界在工業(yè)里面第一個專注于深度學(xué)習(xí)研究的實驗室。我今天要和大家分享的首先是看一下最近幾年來人工智能在圖像語言方面的最新的進展，以及分享一下我對人工智能目前它缺少的東西，以及以后我們未來可以去繼續(xù)工作的方向。
人工智能這個概念最近幾年非�；�，我們看到人工智能傳統(tǒng)的一些研究方向，像計算機視覺，還有語音識別，這些方面在最近幾年都有了過去幾十年不可想象的巨大進展。尤其是上個月Googel的AlphaGo和李世石下的那盤棋以后，更是激起了大家對人工智能高度的熱情。為什么人工智能在最近幾年有快速的發(fā)展呢?一個最重要的原因就是我們通過了幾十年的積累，我們現(xiàn)在已經(jīng)有了非�？捎^的計算能力，同時在這個計算能力的基礎(chǔ)上，可以在一個可接受的時間內(nèi)處理大數(shù)據(jù)。我們最近幾年因為深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，給我們提供了一個非常靈活的，非常具有建模能力的學(xué)習(xí)系統(tǒng)，正是因為這兩者的結(jié)合，它能夠把我們大數(shù)據(jù)后面蘊藏各種豐富復(fù)雜的關(guān)系，能夠把它提取出來。從而成為我們?nèi)斯ぶ悄芸焖偾斑M的巨大推動力。
因為看到深度學(xué)習(xí)的巨大潛力，百度也投入了非常多的力量來開發(fā)一個深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練和運算平臺。這個平臺叫做PADDLE。那它的目的就是為了把深度學(xué)習(xí)更好的應(yīng)用到百度的各種產(chǎn)品里面去，讓它更方便的，更好的提高我們的用戶體驗，提高智能度。我們這個深度學(xué)習(xí)的平臺能支持各種豐富的數(shù)據(jù)類型，比如說像二維圖像數(shù)據(jù)，或者是詞的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，尤其像工業(yè)界非常重要的上千億的稀疏數(shù)據(jù)，也能非常有效的支持。
另外也提供了非常靈活的建模表達能力，能非常方便地根據(jù)他應(yīng)用的需求，配置出不同的深度學(xué)習(xí)的模型。比如說一個循環(huán)網(wǎng)絡(luò)，或者是處理圖像的卷積網(wǎng)絡(luò)，任何靈活的組合都可以在我們這個平臺上面很方便的配置出來。
因為在百度我們有非常大量的運算資源，為了能夠充分的應(yīng)用我們的運算資源，我們這個平臺也非常高效的進行多機的訓(xùn)練，這樣也能很有效的處理我們的大量的數(shù)據(jù)。
因為有了這么一個非常高效，非常靈活的計算深度學(xué)習(xí)的平臺。百度最近幾年把深度學(xué)習(xí)運用到了產(chǎn)品的方方面面。比如說核心的搜索和廣告這樣的產(chǎn)品，還有可能不太想到的，像數(shù)據(jù)中心的智能控制，病毒的查殺，這種產(chǎn)品里面我們都成功的把深度學(xué)習(xí)應(yīng)用到上面去，提高我們產(chǎn)品的體驗。
隨著深度學(xué)習(xí)的逐步在各種人工智能問題里面的更深入的使用，我們現(xiàn)在開始看到機器在一些很特定的感知問題上，它的能力已經(jīng)在逐漸接近甚至超過了人類的水平。比如語音識別，我們百度的語音搜索，在比較短的文字，和上下文沒有太大關(guān)系的語音識別這種任務(wù)，我們百度的語音識別系統(tǒng)做到明顯比人好的程度，錯誤率不到6%，而人的任務(wù)上的錯誤率可以是接近了10%。因為實際上在沒有上下文關(guān)系的情況下，這是非常難的任務(wù)。
還有另外一個例子就是人臉識別，也是隨著深度學(xué)習(xí)的使用，人臉識別這個東西也是最近幾年有了非常大的提升。人臉識別一個最核心的任務(wù)，就是給兩幅圖，你要判斷是否來自同一個人，包括百度在內(nèi)的很多公司還有研究團體，都取得了明顯比人好的水平。能看到我們的機器錯誤率現(xiàn)在非常低，只有0.23%，而人的任務(wù)率是0.8%，現(xiàn)在已經(jīng)不及機器了。
還有像其他一些圖像識別的任務(wù)，在最近幾年也都有了非�？焖俚倪M步。比如說細粒度圖像識別，在一類物體里面我們還要區(qū)分它子類，比如說在狗里面要區(qū)分各種不同的狗。這樣的任務(wù)實際上是比更普通的物體識別更難，因為要對物體細致的特征有區(qū)分。這樣一個任務(wù)上在20xx年的時候，我們最好的系統(tǒng)錯誤率都還是50%，到了20xx年錯誤率就降到20%，可到今年最新的結(jié)果錯誤率就降到10%幾。像這種細粒度的.物體是別人是很困難的，人是很難認識200多種狗的。
下面我們談一些語言方面用深度學(xué)習(xí)的進展。我們知道其實語言是人類智力的核心的體現(xiàn)。我們是用深度學(xué)習(xí)的思想來處理語義理解的任務(wù)。傳統(tǒng)在語義理解的任務(wù)里面，基本上是要分好幾步走的過程。首先要通過詞法解析、語法解析，然后構(gòu)造各種人為的特征，然后得出語義分析的結(jié)果。深度學(xué)習(xí)的理念就是端到端的，從最原始的數(shù)據(jù)開始的，這里就是一個詞的序列開始的，我們不考慮任何的人為的特征構(gòu)建，就直接用一個完整的模型，得出我們想要的結(jié)果。我們?nèi)藢@個問題的理解，主要是體現(xiàn)在我們模型的結(jié)構(gòu)當(dāng)中。這樣的思想，過去幾年在圖像識別、語音識別里面都給他們帶來了巨大的提升。我們在語音理解這樣的任務(wù)里面，也做到了比傳統(tǒng)方法好的結(jié)果。
另外一個非常好的，端到端的深度學(xué)習(xí)，在自然語言處理里面非常成功的應(yīng)用，就是機器翻譯。端到端的機器翻譯的做法，是20xx年的Google首次提出來了，因為是一個新方法，大家認為很有潛力的。但是剛提出來的時候還是比傳統(tǒng)的方法有明顯的差距。但僅僅過了一年以后，就能夠達到了傳統(tǒng)方法的質(zhì)量。今年的結(jié)果已經(jīng)比傳統(tǒng)的方法好了。一旦我們用好了以后，就可以對它各種效果有非�？焖俚奶嵘�。
除了語言其實最近和語言相關(guān)的比較熱點的研究方向，就是把語言理解還有圖像識別，語言生成這些傳統(tǒng)的人工智能比較隔離的研究方向，有機的組合起來，用一個完整的深度學(xué)習(xí)模型來處理。通過這樣的一個整體的模型，我們機器就可以比較更自然的學(xué)到語言和它感知到的物理世界的聯(lián)系。
像這樣的統(tǒng)一的視覺語言統(tǒng)一的模型，我們有一些例子。第一個就是看圖說話，給了圖以后，說出一個非常自然的描述，“一輛火車沿著森林間的鐵軌駛過”。也可以對圖像的自然語言的提問，給出一個合適的答案。甚至也可以理解視頻，看到一段視頻以后也可以給對這個視頻做出描述。這個工作我們在百度是屬于比較早的開始，現(xiàn)在也有很多研究機構(gòu)在做這樣的視覺和語言統(tǒng)一的研究。
深度學(xué)習(xí)最近還有一個事，就是現(xiàn)在向更深的模式發(fā)展。在去年圖像識別比賽上面，我們看到獲獎最好的一個模型是微軟開發(fā)的深度達到150多層的深度模型。另外我們在翻譯上也發(fā)現(xiàn)，隨著模型深度的不斷加深，翻譯效果也是變得越來越好。
深度學(xué)習(xí)最近還有另外一些研究的熱點，就是所謂的推理、注意力、記憶，這方面是偏向于人類認知能力的，希望把這樣的一些機制能放在深度學(xué)習(xí)能力模型里面來。特別是在這里面注意力這樣的機制，在一些實際的應(yīng)用里面也取得了非常好的效果，比如細粒度的圖像識別，或者翻譯的任務(wù)。像記憶的機制，現(xiàn)在還是比較初期的階段。
深度學(xué)習(xí)給AI帶來了快速的進展，但我們還有很多的路要走。人工智能這個概念是1955年的時候John McCarthy提出的，同時還有3位重量級的研究人物。他們說了要用10個月花兩個月時間，對人工智能做一個非常巨大的進步，實際上我們現(xiàn)在看到他這個是遠遠低估了人工智能的難度�，F(xiàn)在的人工智能還有很多的缺陷，人類智能一個最核心的點就是自我學(xué)習(xí)和創(chuàng)造的能力，我們看到現(xiàn)在有很多具體的智能的系統(tǒng)，比如說AlphaGo，它還缺乏一種自我學(xué)習(xí)和創(chuàng)造的能力。比如說來了一個新的棋給他學(xué)，還需要大量的人參與工作，才可以改造。而人就不需要，人可以自己主動的學(xué)習(xí)各種新的任務(wù)。
最重要的一點就是說現(xiàn)在人工智能還缺少一種從少量標注數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的能力，一個例子比如說圖像識別，ImageNet里每個物體種類有幾百幅圖，一個小孩要認識一種東西可能幾幅圖足夠了。還有英法翻譯的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，人可能需要幾萬個小時能閱讀完，但如果你是說英語的，掌握法語的話可能只需要幾百小時。所以看到現(xiàn)在的深度學(xué)習(xí)缺乏少量標注學(xué)習(xí)的能力。
那么最核心的一點就是我們需要有對環(huán)境的一個非常好的表示，就是說我們需要通過非常大量的數(shù)據(jù)太能學(xué)習(xí)出來，非監(jiān)督學(xué)習(xí)的機制，才能讓我們有效的利用到大量的非標注的數(shù)據(jù)，進行非監(jiān)督學(xué)習(xí)方式的一個最行之有效的方法，就是用它來預(yù)測未來。我們知道預(yù)測未來的能力是人智力的核心體現(xiàn)。比如說物理學(xué)是一個對簡單系統(tǒng)的預(yù)測，人類的智力包括機器學(xué)習(xí)，是一個復(fù)雜系統(tǒng)的近似預(yù)測。如果我們通過這種預(yù)測未來的學(xué)習(xí)方式，就可以有效的掌握環(huán)境的規(guī)律，所以得到有效的表示。
我們現(xiàn)在的人工智能系統(tǒng)缺乏常識，剛才李院士也講了很多的自動車，我們在座的很多人開車可能開幾百公里就非常好了。但大家知道我們現(xiàn)在最好的Google的自動駕駛車，現(xiàn)在已經(jīng)開了超過了200多萬公里，但既使是這樣，現(xiàn)在還是不能夠去駕車。最核心的問題是缺乏一種像人這樣的常識，就是說它遇到很多路況對人是非常簡單的，人看到就知道怎么做。但機器缺乏常識性的理解，就只能通過人一條一條把每種路況導(dǎo)入系統(tǒng)里去。要想解決這樣的問題，我覺得有效的方式就是放到真實的環(huán)境里面學(xué)習(xí)，像這樣的概念最近在Facebook和微軟也提出了這樣的想法，他們提出創(chuàng)造一個虛擬的模擬環(huán)境，讓人工智能體在這個環(huán)境中自己去探索，然后就可以在這樣和環(huán)境的交互中，就能比較有效的建立它常識一樣的東西。
還有另外一個主要的局限之處，就是通過數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)。我們現(xiàn)在所有的東西首先要考慮搜集數(shù)據(jù)。我們?nèi)藖韺W(xué)習(xí)，比如說要區(qū)分這樣兩種不同的鳥，需要收集大量的數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)里面自動總結(jié)出規(guī)律出來。實際上我們?nèi)藭嬖V他，可以看到這兩個圖的區(qū)別，人可以用非常精煉的語言告訴其他人。而現(xiàn)在的機器學(xué)習(xí)還非常缺少有效的能夠利用人的知識的途徑。
我認為如果要解決這樣的問題，我們需要把語言作為機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)一個基礎(chǔ)的能力，否則的話我們就很難做到能夠把人類大量的知識傳遞到機器里面去，然后同時來說我們需要這個機器能夠理解語言，這樣我們才能夠表達人類的需求，能夠幫助他的理解。旁邊這就是一個電影里面的人在教機器人來學(xué)習(xí)讀書。
我們要做真正像人這樣的非常強大的人工智能，可能我們需要從最基礎(chǔ)的東西開始做起。我們需要做的是像幼兒一樣，讓他自主在一個環(huán)境里面去學(xué)習(xí)感知，學(xué)習(xí)他的行動的一些基礎(chǔ)的技能，同時把學(xué)習(xí)語言作為一個最核心的東西，包含在這樣的一個系統(tǒng)里面。這些就是大概我的分享，我們還有非常多的困難，但是我覺得也給我們帶來非常多的機會，我也希望有更多人和我們一起探索人工智能非常有意思的問題，去創(chuàng)造我們?nèi)斯ぶ悄艿奈磥�，謝謝大家。
人工智能的演講稿14
各位嘉賓，來自全國的小朋友們：
大家上午好！很高興參加今天“ENJOY AI 20xx”賽季全球青少年人工智能競賽中國總結(jié)賽。首先，我謹代表閔行區(qū)區(qū)委、區(qū)政府，向各位嘉賓和小朋友們的到來表示熱烈的歡迎！
今天，看到這么多小朋友，我覺得非常興奮，說明我們的科技實業(yè)蓬勃興旺，后繼有人！借此機會，我談兩點感受：
第一，機器人大賽是人工智能教育的助推器，也是我們所有小朋友的科技夢！1984年，鄧小平在上海市展覽館看到中國第一批接受計算機教育的學(xué)生演示程序后，摸著當(dāng)時還只有13歲的演示學(xué)生李勁的頭說：“計算機普及要從娃娃抓起”。后來，李勁成為了微軟中國研究院最年輕的研究員。
科學(xué)技術(shù)是第一生產(chǎn)力。青少年是一個國家和社會進步的原動力，讓青少年學(xué)習(xí)最先進的科技就是為中國的未來打好基礎(chǔ)。人工智能是當(dāng)今最前沿的技術(shù)，機器人又是人工智能領(lǐng)域里發(fā)展最迅速、和我們的生活聯(lián)系最密切的領(lǐng)域。所以，大家積極參加機器人培訓(xùn)，更加主動的學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)，并將其應(yīng)用到自身的成長和推動社會進步當(dāng)中去，我覺得非常棒！
第二，閔行是上海的“金鑰匙”，我們愿意為更多的孩子實現(xiàn)“科技夢”！今天，來參賽的'小朋友和家長們來自全國各地，大家可能對閔行還不了解。閔行區(qū)位于上海市的地理版圖中心，形似一把“金鑰匙”，具有以下突出特點。我們是上海的實力之區(qū)，經(jīng)濟發(fā)展長期位居全市第二，僅次于浦東新區(qū)，集聚了8000多家外資企業(yè)、114家世界500強企業(yè)。我們是上海的科創(chuàng)高地，基礎(chǔ)教育總量位居全市第二，擁有基礎(chǔ)教育機構(gòu)數(shù)350多個、420多所學(xué)校，上海交大、華東師等7所高校，300多家研發(fā)機構(gòu)，超過上海全市1/4的“海外高層次”專家。我們是上海的樞紐門戶，擁有全球最大的交通樞紐—虹橋綜合交通樞紐，通達全球、直抵八方。所以，閔行是上海非常重要的一個科技新城。
今天這樣專業(yè)的競賽，是我們喜聞樂見的，我們將不遺余力的支持科技創(chuàng)新、人工智能的發(fā)展，打通人工智能學(xué)習(xí)成長通道，成就孩子們的“科技夢”。
最后，衷心祝愿孩子們努力拼搏、賽出水平，取得好成績！祝愿大賽取得圓滿成功，謝謝！
人工智能的演講稿15
尊敬的各位嘉賓、女士們、先生們：
非常感謝大家能夠參加這次關(guān)于人工智能的演講。今天，我的演講主題是“人工智能：機器的智慧與人類的未來”。
人工智能似乎已成為時下最熱門的話題之一，我們無論看報紙、看電視還是上網(wǎng)沖浪都難以避免碰到有關(guān)人工智能的報道或者新聞。但是，對于廣大人民群眾來說，他們對于人 工智能的理解極其的模糊，他們甚至認為人工智能都是是科技領(lǐng)域里的臆想研究，與我們的生活毫無關(guān)系。但是事實并非如此，現(xiàn)代的人工智能技術(shù)已經(jīng)滲透到了我們生活的每一個角落。在這樣科技飛速發(fā)展的時代，我們有什么理由不了解人工智能？而我相信，了解人工智能，了解它的技術(shù)含義和實際運用對我們的決策會有著重要的影響。
一、什么是人工智能？
首先，讓我們來談一談人工智能這個概念。人工智能本質(zhì)上并不是一種技術(shù)，而是一種實現(xiàn)智能的方法。人工智能應(yīng)該像人類智慧一樣擁有自我感知、理解、推理、學(xué)習(xí)和決策的能力。這種能力實現(xiàn)起來并不容易，其中包含大量的計算機科學(xué)知識和人工智能算法。
二、人工智能的應(yīng)用
人工智能已經(jīng)應(yīng)用于許多行業(yè)，比如智慧城市、醫(yī)療保健、金融保險、物流運輸?shù)鹊�。尤其的，人工智能在無人駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)引起了廣泛的關(guān)注�，F(xiàn)在許多汽車公司都在嘗試讓他們的車自己開，相信不久的將來我們都能體驗到這樣的生活方式。
除此之外，人工智能在教育、娛樂和文創(chuàng)領(lǐng)域也是一個非常大的市場。像許多人都知道的掃地機器人、聊天機器人也都是應(yīng)用人工智能的典型例子。
三、人工智能對我們的影響
人工智能帶來了不同于過去的機會和挑戰(zhàn)。特別是，人工智能在職業(yè)領(lǐng)域上的應(yīng)用是讓人們期待的，也擔(dān)心的。一方面，它們可能會創(chuàng)造出一個或多個全新的工作領(lǐng)域，例如人工智能算法研究、機器人維修、各種聰明物品的制造與維護。而另一方面這些創(chuàng)造性的工作機會將會被現(xiàn)有的工作取代，例如地產(chǎn)經(jīng)紀人和保險公司的工作將會受到機器人銷售人員和跟客戶溝通的語音助手的取代。
除此之外，我們也需要考慮到人工智能在數(shù)據(jù)安全上的挑戰(zhàn)。人工智能對于個人隱私的管理，以及對數(shù)據(jù)接口的誤用是難點，造成的對于用戶信息的侵犯，可能會引發(fā)公眾的質(zhì)疑和對于人工智能技術(shù)的反感。
四、看法和理解
面對這種技術(shù)革命，我們應(yīng)該持怎樣的態(tài)度和思考人工智能的未來？
首先，我們需要充分了解人工智能的這種技術(shù)，切勿只停留在表面或從事輿論誤導(dǎo)行為。其次，我們要強化對于技術(shù)的'自我評估和技術(shù)推廣的文件標準。而最重要的是，我們需要鼓勵創(chuàng)新和考慮將人工智能應(yīng)用于有意義的領(lǐng)域，采取對于新的挑戰(zhàn)和機會的行動規(guī)劃，并為平衡利益達成一個公共共識。
人工智能已是無處不在之物，既是一個重大的機遇，也是一個重大的挑戰(zhàn)。我們需要認識到，將人工智能技術(shù)創(chuàng)新鑄成經(jīng)濟發(fā)展，需要社會和多方面的機構(gòu)共同實現(xiàn)。因為只有合作和共同理解，才能讓我們擁有一個更加明晰、更安全、更好的互聯(lián)世界。
最后，我想借用一句話來結(jié)束我的演講：科技進步不可阻擋，走在科技前沿也是我們的未來方向。而面對人工智能技術(shù)，我們應(yīng)該敬畏、了解和接受這個劃時代、具有革命性的新技術(shù)，去迎接前方更大的空間和挑戰(zhàn)！
謝謝大家！
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