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人工智能打败了医生律师，难道这次要轮到教师了

与时俱进，无畏无惧。道德教育，修养教育，人格教育，情怀教育，格局教育，精神教育，品质教育，言传身教等等，并非人工智能所能完成。教育并非仅仅分数，诸如“非淡泊无以明志，非宁静无以致远”“丹青不知老将至，富贵与我如浮云”“人而无信，不知其可”“不是花中偏爱菊，此花开尽更无花”“忧劳可以兴国，逸豫可以亡身”“宁可枝头抱香死，何曾吹落北风中”“位卑未敢忘忧国，事定犹须待阖棺”等等，这些优秀诗句不仅仅是用嘴讲出来的，更重要的是用行动做出来的，甚至舍生取义，以身报国。这哪是人工智能可以做到的？

人体生命运动系统每时每刻都在产生着大量的信息。心跳，呼吸，肠胃蠕动，血液流动，脉搏，肌肉运动，血压，体温，等等。一个时间段里，这些综合的信息是能反应出人身体健康的状况。事实上中医的诊病就是通人身体系统信息来综合判断人的健康状况的。不过靠医生的望，闻，问，切只能获得一些大致的信息。而现代的科学技术，对于人身体产生的声音，震动，压力，气味，色泽，温度，等等信号的探测感应，要比医生和自己的感官灵敏得多，可以细致几倍，甚至更多。以发生的时间顺序为参照，把这些信号都自动记录下来，机器能清楚地记住的信息量，比每一个人能记住内容的信息量要大上亿倍，百亿倍，千亿倍，更多。

各种不同的身体状况，会反应出不同信息，相同的身体状况也会反应出相似，相近，相同的信息。支气管炎，肺炎，心脏病，糖尿病，肾炎，胆囊炎，胃炎，肠炎，风寒感冒，风热感冒等等，不同的病症状态会反应出不同的活动信息，相同的病症会反应出相同，相近的活动信息。

现在的技术可以把每一个人在正常生活情况下身体的各种生命活动信息都记录下来。可以把千千万万的人不同身体健康状况和相同身体健康状况的生命活动信息都记录下来。这样长年累月从千千万万人身上收集的信息必然是大数据。

大数据，人工智能代替不了医生，律师，但能让医生的医术提高很多，能让医生，律师的工作效率，提高许多倍。工作的准确度性高得多。

同样大数据，人工智能让教育变成一门真正的科学。能针对每一个人，施行不一样的更适合的教育内容，和方式。

人工智能首次冲击是哪年

人工智能60年（2016年）：中国人工智能方阵发出第一轮AI冲击波

4月22日，中国人工智能学会（CAAI）联合国内20多个国家一级学会，组成“人工智能方阵“，携手微软与英伟达（BVIDIA）人工智能巨头，发出第一轮AI冲击波。

4月5日，英伟达发布帕斯卡人工智能芯片（Tesla-p100）以及深度学习超级计算机，助力人工智能发展。

3月31日，微软“BUILD 2016“开发者大会传出重要信息：打造人工智能的集成化与智能应用，布局智能化浪潮。

微软怎么样“打造人工智能的集成化与智能应用, 布局智能化浪潮”?

微软的做法是：在人工智能集成化上，微软在BUILD 2016开发者大会上重点演示了微软智能助手Cortana的集成表现。在微软的演示中，Cortana被集成在了诸多应用之中，扮演者秘书的角色，成为了应用与用户，应用与应用之间的中介所在。

更为智能化的 Cortana 能够与 Outlook日历、通知等进行集成，并且直接在 Cortana 界面进行回复，也拥有了更智能地的内容识别能力，以及进行内容搜索和时时主动提醒用户事项安排。诸如能够实现买票、订餐等功能。微软也为此推出了微软推"Better withCortana"Windows 10应用集合。

实际上，在Cortana的集成化之后，围绕Cortana所打造的应用智能化项目密集亮相。推出了Cortana 智能套件，其中也包括了微软Project Oxford 的感知服务、机器学习，以及聊天机器人框架（Bot Framework）。微软认为这是下一代的人机交互模式，将其称为“对话即平台”。在这次开发者大会上，微软提供了其在机器学习以及人工智能研究的22个API接口，助力全球人工智能发展。

人工智能是在1956年达特茅斯会议上首先提出的。该会议确定了人工智能的目标是“实现能够像人类一样利用知识去解决问题的机器”。虽然，这个梦想很快被一系列未果的尝试所击碎，但却开启了人工智能漫长而曲折的研究历程。

　　人工智能的第一次高潮始于上世纪50年代。在算法方面，感知器数学模型被提出用于模拟人的神经元反应过程，并能够使用梯度下降法从训练样本中自动学习，完成分类任务。另外，由于计算机应用的发展，利用计算机实现逻辑推理的一些尝试取得成功。理论与实践效果带来第一次神经网络的浪潮。然而，感知器模型的缺陷之后被发现，即它本质上只能处理线性分类问题，就连最简单的异或题都无法正确分类。许多应用难题并没有随着时间推移而被解决，神经网络的研究也陷入停滞。

　　人工智能的第二次高潮始于上世纪80年代。BP(Back Propagation)算法被提出，用于多层神经网络的参数计算，以解决非线性分类和学习的问题。另外，针对特定领域的专家系统也在商业上获得成功应用，人工智能迎来了又一轮高潮。然而，人工神经网络的设计一直缺少相应的严格的数学理论支持，之后BP算法更被指出存在梯度消失问题，因此无法对前层进行有效的学习。专家系统也暴露出应用领域狭窄、知识获取困难等问题。人工智能的研究进入第二次低谷。

　　人工智能的第三次高潮始于2010年代。深度学习的出现引起了广泛的关注，多层神经网络学习过程中的梯度消失问题被有效地抑制，网络的深层结构也能够自动提取并表征复杂的特征，避免传统方法中通过人工提取特征的问题。深度学习被应用到语音识别以及图像识别中，取得了非常好的效果。人工智能在大数据时代进入了第三次发展高潮。

第五轮人工智能学科评估全排名

第五轮学科评估于2019年启动，2022年7月结束，历时三年，预计在今年12月份公布结果。人工智能是计算机科学的一个分支，例如人脸识别、语音识别等。目前人工智能学科排名靠前的高校有电子科技大学、西安电子科技大学、北京大学、清华大学、东南大学等。

面对已来的人工智能，律师做好迎战准备了吗

我觉得目前来看，ai并没有威胁到律师的地位。

每一项技术的进步都是生产力的进一步提升，人工智能提高了我们很多应用，桃子分拣／精准推荐／图像识别／肢体动作识别／围棋／机器人控制等等都有足够的应用。但是，这些提高的背后也触发了额外的就业机会。原领域的人可以有更好的收入，可以更轻松的工作。

上面说的是是技术进步，下面来讲讲对律师等行业的冲击：

1 律师是打官司的，打官司重在法律条文的理解，目前自然语言处理可能还到不了这个程度，因此目前的人工智能只是辅助，并不能取代人；

2 法律是人定的，法理人情有时候在判案中都会产生作用，因此从条文上讲，我们还不能指望人工智能取代人来制定，何况判刑的轻重并没有一个能够衡量的地方，比如取消死刑可能更是从人道来出发的；判案中冷冰冰的机器显然不能取代其中的度，看过文章讲一个法官少判了一天牢狱之刑，从而让其可以回家过个年的事迹，因此判案的度是可以张弛的；

3 法律设计的面很广，目前的人工智能达不到那个水平，也许我们这一代人也等不到超级人工智能的出现；

4 至少在迎战前会有一个从伦理上的争辩，人工智能是否能够取代人恐怕还要争论好久，别轮真正应用了；

虽然不能取代，也希望人工智能能够更好的服务社会。

到此，大家对轮答人工智能的解答时否满意，希望轮答人工智能的4解答对大家有用，如内容不符合请联系小编修改。