各位网友好，小编关注的话题，就是关于迷惑人工智能的问题，为大家整理了3个问题迷惑人工智能的解答内容来自网络整理。

人工智能与“人工智障”有清晰的界限么，在哪里

我非常喜欢你的问题，能提这样的问题，不是一般般人

你知道扫地机器人嘛？这个产品就是界于智能与智障之间

这个机器人有一大爱号，就是扫着扫着，它就去日鞋子，扫帚之类的硬物，一日，就是日一天，日了一日又一日，哈哈哈；

你看到了，那叫一个气啊，明明买回来的是一台智能机器人，结果表现就像个智障

人工智能现在跟热门，但你看到过亚马逊智能音箱劝主人自杀的***了么？

人工智能，是基于人创造出来的智能。如果人创造出来的这个东西不好用，可以说是人工智障，如果创造出来的东西过于好用甚至有自己的思维，可以反向作用于人类，比如攻击人类等，那是真的“人工智障”了。

5G就要落地普及了，你的某些工作是否会被人工智能所替代

伴随着5G时代的脚步越来越近，而关于人工智能的声音也越来越大，因为人能智能在很多方面的工作都要比人更加的准确和好，所以或许是有很多的工作都是会被人工智能而取代的，那么关系到自己的工作，相信很多人都会疑惑人工智能所会代替的工作是什么呢？或许很多人会想到，可能会运用到工厂，取代了流水线的工人。

但是现实可能会与人们的想象相反，人工智能最早不会取代流水线的工人，相反则是一些坐在办公室的工作。注意：5G来临，这4个职业或将被人工智能代理，不是流水线工人。

第一：翻译

这个职业可能对于现在来说是一个非常好的职业。工作简单有劲松，并且工资还很高，这样的工作是很多人都向往的一份工作。但是仔细观察你就会发现，现在的翻译工作已经非常危险了，在市面上已经出现了很多的翻译电子产品力，虽然目前来说，这些翻译的电子产品价格还是比较贵的，但是伴随着科技的越来越发达，相信这些电子产品将会普遍，而各个国家之间的交流也将不再会有沟通障碍。到那时候就已经完全不需要翻译这个职业了。

第二：会计

相对于翻译来说，会计这个职业也是比较受欢迎的，我们走知道会计从事的工作就是那些企业计算，管理财务之类的，那么每天棉铃的都是一大堆的数字和数据。而要说计算数字和数据准确的，谁能比得上计算机呢？所以这个职业也是最早被人工智能所取代的。

第三：前台客服

前台目前还不会被人工智能机器而取代比较对于一个美女和一个机器人来说，相信大部分的人都会选择是美女吧。但是客服，这个职业就相当的危险了，我们就看当下，就已经有很多的骚扰电话都在这些机器人打的了，虽然在预言上面都是一些提前设定的，但是这已经都是取代客服的迹象了。不仅如此，我们在网络上还会经常的看到是智能客服，人工客服的身影越来越少。

第四：中介

这个中介的价值就好比是客服一样，并且现在不断有一些中介网站开始推广起来，像现在的58同城，赶集网，瓜子，等等一些平台，那么这些中介大战略也就是从线下走到了线上，但是这并不是终结的最后归宿，那么随着人工智能的发展，对于中介这个行业来说，迟早都会消失。

人工智能和深度学习有什么区别和联系呀

百战程序员IT问题专业解答

人工智能的概念提出来已经有近70年的历史，其研究的各个分支了随着着技术的发展不断地扩展，比如专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。通常将人工智能分为弱人工智能和强人工智能，前者让机器具备观察和感知的能力，可以做到一定程度的理解和推理，而强人工智能让机器获得自适应能力，解决一些之前没有遇到过的问题。但目前的研究进展和工程应用都集中在弱人工智能这部分。

深度学习：一种实现机器学习的技术。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，其本身也会用到有监督和无监督的学习方法来训练深度神经网络。最初的深度学习是利用深度神经网络来解决特征表达的一种学习过程。深度神经网络本身并不是一个全新的概念，可大致理解为包含多个隐含层的神经网络结构。为了提高深层神经网络的训练效果，人们对神经元的连接方法和激活函数等方面做出相应的调整。当前由于计算资源和能力的提升，当初的好多设想可以进行工程化实践。而且大数据技术的成熟，使得进行少量数据样本的学习从时间和效率上都变得可行。所以近几年AI的概念和应用又开始热起来。

相信大家都会有这样的疑惑，人工智能、深度学习这些看起来陌生得名词之间到底有什么样的联系与区别，它们会有什么样的应用场景呢？我们就通过概念、区别和联系以及应用场景三个方面来具体的分析下它们。

一、概念

1、人工智能（Artificial intelligence）简称AI。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的本质，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，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。

2、深度学习（DeepLearning）简称DL。最初的深度学习是利用深度神经网络来解决特征表达的一种学习过程。深度神经网络本身并不是一个全新的概念，可大致理解为包含多个隐含层的神经网络结构。为了提高深层神经网络的训练效果，人们对神经元的连接方法和激活函数等方面做出相应的调整。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，如图象、声音、文本。

二、区别

人工智能：人工智能是人类社会发展主要目标

深度学习：是机器学习中最热门的算法，一种实现机器学习的技术

三、应用场景

1、人工智能的研究领域在不断的扩大，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。并且目前的科研工作都集中在弱人工智能这部分。

2、深度学习本来并不是一种独立的学习方法，其本身也会用到监督学习和无监督学习方法来训练深度神经网络，但由于近年来改领域发展迅猛，一些特有的学习手段相继被提出(如残差网络)，因此越来越多的人将其单独看作一种学习方法。主要应用在互联网、安防、金融、智能硬件、医疗、教育等行业，在人脸技术、图象识别、智能监控、文字识别、语义分析等领域。

到此，大家对迷惑人工智能的解答时否满意，希望迷惑人工智能的3解答对大家有用，如内容不符合请联系小编修改。