本文目录一览：
- 1、人工智能怎样影响我们的生活？
- 2、未来行业人工智能渗透率多少？
- 3、AI软件下载 免费中文版 安装 ***
- 4、《明天之前》中提到的AI机器人中有哪些令人值得思考的问题？“明天之前”指得是什么？
- 5、目前，国内的软件测试行业是怎样的发展趋势
- 6、ai软件入门教程
人工智能怎样影响我们的生活？
人工智能的利：
1、人工智能可以使我们的生活变得更加便利，减轻人们的负担。人工智能应用后，各行业的生产效率大幅提高，人类财富会快速增长，为人类的美好生活提供了坚实的物质基础。
2、人工智能让生活更舒适。在未来，马路上不需要红绿灯，无人驾驶汽车在公路上奔驰，快速平安的把主人送到家，刚到门口，并亲切的说了句：“欢迎回家。”，走进房门，机器人空调变自动开机把室温调节到舒适。厨房里，厨师机器人早已开始了做饭，香气飘满了整个房间。人工智能让这些不再是梦。
人工智能的弊：
1、失业率增加。人工智能的发展，会导致很多人失业。据人力资源和社会保障部2016年新闻发布会介绍，2016年末中国失业率达4.05%，机器人拥有者不会疲劳的属性，这将代替很多劳动力导致失业率的增加。
2、人工智能机器人具有一定的危险性。如果在未来人工智能自我意识觉醒反过来攻击人类，我们该如何应对？ 毕竟我们没有机器人聪明，没有它们强壮的力量，更没有它们恐怖的学习能力，似乎机器人的出现意味着人类将会被淘汰。 著名科学家史蒂芬·霍金更是认为：未来一百年内，人工智能将比人类更聪明，机器人将控制人类。
未来行业人工智能渗透率多少？
人工智能行业应用场景分析 融合传统行业助力转型
人工智能，即让机器去实现所有与人类智能有关的功能，做到像人一样看懂、听懂，并且会思考、会行动。现阶段，基于深度学习的人工智能技术路线成为主流，强调通过感知+理解+决策来实现合理地行动，基于大量先验知识做出相对合理的判断和决策。
全球人工智能市场规模分析预测
据前瞻产业研究院发布的《人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》统计数据显示，2017年全球人工智能市场增速约94%。目前人工智能主要应用在图像识别、物品识别、检测和归类还有自动化的地球物理学特征分析等。人工智能产业更大的一块收入来自企业级的应用市场。预测全球人工智能市场规模在2015-2025年将保持平均50.7%的复合增速，2025年规模有望达到369
亿美元。
人工智能行业应用分析
人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，必须与各行各业融合才能发挥作用，形成真正有效的行业智能，以此来助力传统行业转型升级，加快人工智能应用落地。
1、制造
智能制造，是在基于互联网的物联网意义上实现的包括企业与社会在内的全过程的制造，把工业4.0的“智能工厂”、“智能生产”、“智能物流”进一步扩展到“智能消费”、“智能服务”等全过程的智能化中去，只在这些意义上，才能真正地认识到我们所面临的前所未有的形势。人工智能在制造业的应用主要有三个方面：首先是智能装备，包括自动识别设备、人机交互系统、工业机器人以及数控机床等具体设备。其次是智能工厂，包括智能设计、智能生产、智能管理以及集成优化等具体内容。最后是智能服务，包括大规模个性化定制、远程运维以及预测性维护等具体服务模式。虽然目前人工智能的解决方案尚不能完全满足制造业的要求，但作为一项通用性技术，人工智能与制造业融合是大势所趋。
2、家居
智能家居主要是基于物联网技术，通过智能硬件、软件系统、云计算平台构成一套完整的家居生态圈。用户可以进行远程控制设备，设备间可以互联互通，并进行自我学习等，来整体优化家居环境的安全性、节能性、便捷性等。值得一提的是，近两年随着智能语音技术的发展，智能音箱成为一个爆发点。智能音箱不仅是音响产品，同时是涵盖了内容服务、互联网服务及语音交互功能的智能化产品，不仅具备WiFi连接功能，提供音乐、有声读物等内容服务及信息查询、 *** 等互联网服务，还能与智能家居连接，实现场景化智能家居控制。
3、金融
人工智能的产生和发展，不仅促进金融机构服务主动性、智慧性，有效提升了金融服务效率，而且提高了金融机构风险管控能力，对金融产业的创新发展带来积极影响。人工智能在金融领域的应用主要包括：智能获客、身份识别、大数据风控、智能投顾、智能 *** 、金融云等，该行业也是人工智能渗透最早、最全面的行业。未来人工智能将持续带动金融行业的智能应用升级和效率提升。
4、零售
人工智能在零售领域的应用已十分广泛，正在改变人们购物的方式。无人便利店、智慧供应链、客流统计、无人仓/无人车等等都是的热门方向。通过大数据与业务流程的密切配合，人工智能可以优化整个零售产业链的资源配置，为企业创造更多效益，让消费者体验更好。在设计环节中，机器可以提供设计方案;在生产制造环节中，机器可以进行全自动制造;在供应链环节中，由计算机管理的无人仓库可以对销量以及库存需求进行预测，合理进行补货、调货;在终端零售环节中，机器可以智能选址，优化商品陈列位置，并分析消费者购物行为。
5、交通
大数据和人工智能可以让交通更智慧，智能交通系统是通信、信息和控制技术在交通系统中集成应用的产物。通过对交通中的车辆流量、行车速度进行采集和分析，可以对交通进行实施监控和调度，有效提高通行能力、简化交通管理、降低环境污染等。人工智能还可为我们的安全保驾护航。人长时间开车会感觉到疲劳，容易出交通事故，而无人驾驶则很好地解决了这些问题。无人驾驶系统还能对交通信号灯、汽车导航地图和道路汽车数量进行整合分析，规划出更优交通线路，提高道路利用率，减少堵车情况，节约交通出行时间。
6、安防
安防领域涉及到的范围较广，小到关系个人、家庭，大到跟社区、城市、国家安全息息相关。目前智能安防类产品主要有四类：人体分析、车辆分析、行为分析、图像分析;在安防领域的应用主要通过图像识别、大数据及视频结构化等技术进行作用的;从行业角度来看，主要在公安、交通、楼宇、金融、工业、民用等领域应用较广。
7、医疗
当下人工智能在医疗领域应用广泛，从最开始的药物研发到操刀做手术，利用人工智能都可以做到。眼下，医疗领域人工智能初创公司按领域可划分为八个主要方向，包括医学影像与诊断、医学研究、医疗风险分析、药物挖掘、虚拟护士助理、健康管理监控、精神健康以及营养学。其中，协助诊断及预测患者的疾病已经逐渐成为人工智能技术在医疗领域的主流应用方向。
8、教育
通过图像识别，可以进行机器批改试卷、识题答题等;通过语音识别可以纠正、改进发音;而人机交互可以进行在线答疑解惑等。AI和教育的结合一定程度上可以改善教育行业师资分布不均衡、费用高昂等问题，从工具层面给师生提供更有效率的学习方式，但还不能对教育内容产生较多实质性的影响。
9、物流
物流行业通过利用智能搜索、推理规划、计算机视觉以及智能机器人等技术在运输、仓储、配送装卸等流程上已经进行了自动化改造，能够基本实现无人操作。比如利用大数据对商品进行智能配送规划，优化配置物流供给、需求匹配、物流资源等。目前物流行业大部分人力分布在“最后一公里”的配送环节。
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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、 *** 、技术及应用系统的一门新的技术科学。
《明天之前》中提到的AI机器人中有哪些令人值得思考的问题？“明天之前”指得是什么？
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。
以前我们还觉人工智能离现实生活很遥远，只能在科幻片里面存在。
2016年，阿尔法狗打败世界围棋冠军柯洁，椒妹我至今记忆犹新。
AI由此震惊全世界。
柯洁说：
我输得没什么脾气。
AlphaGo 跟去年比完全是两个“人”，之一次时，很接近人，现在的棋太不一样了。
以前是有弱点的，现在越来越像上帝了。
同年，Starship公司打造了一个送货机器人。
京东、顺丰、菜鸟等国内物流公司，也相继投入AI快递的设计开发和使用。
目前，无人驾驶技术又成为各大公司争相研发的技术。
如今AI已经无处不在，我们早已习惯接受人工智能给人类生活带来的便利。
人工智能逐渐渗透到我们生活的方方面面。
人可以做到的事，AI也可以。
那么，让AI机器人成为人类的终生伴侣呢？
这个问题我从来没有想到过。
要是说，如果一个男 *** 机器人出现在椒妹面前——
好！羞！涩！
咳咳，最新上线的一部立意奇特的纪录片《明天之前》，就深刻讨论了这个问题， AI绝对不是我们想象中的那么简单。
《明天之前》
这个纪录片节目相当低调，却极具深度。
由曾宝仪担任主持和策划人。
所选取的4个选题分别是：
机器人能否进入家庭成为人类的伴侣？
人类应该追求永生吗？
人类是否应该拥有退出生命的权利？
不同群体的人类该如何相处？
题材相当硬核，挑战我们传统的人伦道德观。
首日上线，豆瓣评分8.2，微博相关话题讨论量高达1亿。
腾讯新闻出品联合奥斯卡 *** 团队，历时一年，到访将近20个国家，采访世界顶级科学家、争议话题人物以及各行业更具代表性的人物。
你会爱上一个机器人吗？
你会喜欢上机器人陪伴你的感觉吗？
这些问题听起来荒谬怪诞。
可是人工智能领域的开发潜能是无限的，对于人类的诱惑实在是太大。
曾宝仪在纪录片展映分享会中说到，一开始她对女性玩偶极其反感，甚至预先准备好批判心态。
但当她触摸伴侣机器人完美的躯体时，她有点动摇了。
2010年1月，美国True Companion公司推出世界上之一款美女 *** 机器人Roxxxy，她是全球首个人工智能“伴侣型”机器人。
Roxxxy她有五种个性可以设置： *** 奔放型的，纯情可爱型的，保守害羞型的，性感御姐型的，还有 *** 型的。
体验过她的男性全部表示：她和真人一样。
唯一的缺陷就是Roxxxy不能活动、不能走路，不会进行任何实质性的对话和交流。
7年后，Abyss Creations公司突然官宣：他们研发出真正的伴侣型智能机器人——哈莫妮。
曾宝仪来到圣地亚哥探访这家美国更大的情趣玩具工厂Abyss Creations公司，见到传说中的哈莫妮。
为平衡性别导致的观念差异，曾宝仪找来堂弟一同参观。
哈莫妮不但有高度仿真的肉体，还具备十几种可以设置的性格特征、微妙的面部表情，甚至还能模拟人类的体温。
和人类交流互动没有任何问题。
曾宝仪的堂哥简单粗暴地问了一个问题：我能摸摸你吗？
结果哈莫妮矜持地回答：摸我？耐心是一种美德。
逗得曾宝仪和堂哥哈哈大笑。
当熟悉度达到一定程度时，哈莫妮就主动调情了。
工作团队还在不断地研发新的功能，力图让这款智能伴侣机器人更加接近真人，甚至比真人更完美。
这意味着，AI机器人不仅可以满足人类的生理需求，还能够满足人类的心理需求。
曾宝仪前去拜访了几位Abyss Creations公司资深成人玩偶客户。
这些人几乎都在感情上受挫折，在生活中抗拒和真人相处、交流感情。
对于这些用户，AI机器人在满足生理需要的同时，更多的就是在生活中扮演伴侣的角色。
比如曾宝仪之一个采访的铁杆用户戴夫，甚至对亲朋好友宣布，伴侣机器人就是他的妻子。
他对“她”，是一见钟情。
你们是不是觉得戴夫的脑子有点问题？
但是在与曾宝仪的谈话过程中，戴夫逻辑清晰，耐心倾听曾宝仪的疑惑并表示理解，然后给予解答。
就像汽车刚刚出现时，人们害怕汽车，手机出现，人们觉得这玩意根本没什么用。
但如今，没有这些科技发展的产物，人们就活不下去。
将来，AI机器人也会一样，给人类带来更加美好的生活。
瞧，他明白自己在做什么，也清楚自己想要的是什么。
说简单点，因为真人不能保证永远对你忠诚，不会永远让你快乐，爱到极致的另一半随时都会给你悲伤，痛苦，消极的情绪。
但AI机器人可以永远回馈你的爱，永远让你开心，乐此不疲。
戴夫说：人们迟早明白，这不过是一种生活方式的选择而已。
机器人从一开始的工具化定位，慢慢发展成人类伴侣的角色。
设计哈莫妮AI机器人硬件的工程师苏珊认为，人们和Siri聊天，甚至是自动驾驶的汽车，都已经具备一定的人格，为什么不能让伴侣机器人也具备人格呢？
这持有争议的观点，自然少不了反对的声音。
世界范围内对机器人伴侣最坚定的反对者——机器人与人工智能伦理学教授凯瑟琳·查理森，她认为机器人伴侣会让人丧失人性。
把女性物化商业化，也会影响到现实生活中的女性。
因为大部分成人玩偶都是针对男性消费者开发的，所以很多女性看到仿真硅胶娃娃时会有一定的不适感。
比如曾宝仪的另一个采访对象，也是成人玩偶的资深爱好者，但这个采访过程相对来说就不怎么愉快了。
通过他房间的摆设，收藏的人偶和说话方式，不难发现，他是个 *** 待狂。
他想着在机器人身上实现那些对人类女性无法实现的操作，或者可能会有可怕后果的事情。
采访时他很自豪地说：我测试过她们的极限。
这时不仅是曾宝仪眼神中露出恐惧和惊讶，连我都在脑补这个人口中的“极限”到底是什么样的。
显然，伴侣机器人给人类带来黑暗的一面：人和情感被商品化，物质化。
用承受力更强的机器人和可以随意“杀死”和处置的机器作为情感和生理互动对象，会渐渐给人带来交际和判断上的错位。
甚至某种更极端的进化——在机器人无法满足的时候，这一部分人是否会转向真实的人？
为了想知道未来人工智能机器人究竟会在人类世界占据什么样的位置，曾宝仪来到英国，见到了人工智能领域的世界级专家戴维·垃维。
戴维·垃维从上个世纪60年代起开始投身研究人工智能，曾担任在1995年国际象棋大赛中战胜世界冠军的IMB超级电脑“深蓝”的团队顾问。
他坚定地认为，人类即将面临机器人时代的到来，而在这个过程中，如果人类想获得主导地位，必须提前做好准备。
霍金提出的“人工智能 *** ”里提到，人工智能的进步可能是人类文明史的终结。
当AI脱离人类束缚，发展到可以优化自身的时候，受限于生物进化的人类，将无法控制他们。
而当AI最终产生了自我意志，势必与人类的意志发生冲突。
他还预测，2050年之前，会有人和机器人结婚，再过100年，甚至可以生儿育女。
细思极恐。
《明天之前》的每个话题都非常具有争议性。
每个话题也都没有标准答案。
这档纪录片的目的不在于为现阶段的人类社会提供一个标准答案，事实上也不存在这个答案。
尽可能客观展示话题中参与者们的各种看法，不避讳，不偏颇，不引导。
一切取决于你会怎么看。
观点相互碰撞的同时，我们传统意义上的三观也在激烈地碰撞。
人类社会发展进程中踩下的每一步，很难说每步都是精准无误的。
更难预测踏错一步可能带来什么巨大的灾难，这种灾难可能是不可逆转的。
但是，我们有必要知道我们走向哪里，提早规划和准备，让科技的发展在我们的掌控之中。
明天之前，就是现在。
这可能是这部纪录片的意义所在吧。
目前，国内的软件测试行业是怎样的发展趋势
软件测行业发展新趋势：
一、人工智能AI+测试
利用AI(深度学习等)系统来辅助测试工作绝对是最近几年最为热门的一个测试趋势，其中包括测试用例，测试数据和测试代码的自动生成、大规模测试结果分析、自动化探索性测试、缺陷定位等，美国已经有多个公司推出了商用的AI测试工具。
虽然已经有很多公司开始研究AI辅助测试，也有很多工具问世，但是它们都存在一个很大的问题：准确性不够高。由于现在AI学习算法本身存在一些问题，其学习并生产的测试用例和验证条件的准确率都不是很高。
AI辅助测试分为三步：
1、通过深度学习模型自动生产测试用例的输入，人工验证输出。
2、通过深度学习模型自动生产测试用例的输入，并通过规则模型自动验收输出。
3、通过深度学习模型自动生产测试用例的输入和输出，并自动验证输出。
现在业界基本上能实现之一步了，有部分公司已经可以实现第二步了，而对于第三步，只有少量大公司实现了，并且准确度还不是很高，所以AI辅助测试还有很长的路要走。
二、新型业务和架构系统的测试
随着AI系统、区块链、微服务以及大数据等系统的出现与繁荣，对其进行专项测试也将是一个测试领域的趋势。这其中会涉及到一些新的挑战，比如测试AI系统可能会用到和以前完全不一样的 *** 与理论体系;测试区块链的时候如何模拟真实环境来进行测试;微服务在规模变大的情况下，是不是需要使用到与以前不一样的测试策略与一些特殊的测试技术;大数据系统如何在测试环境下，模拟真实的大规模数据，并进行业务测试等。
三、测试基础设施
随着软件系统规模的增大，测试环境的搭建变得越来越复杂，其成本也越来越高。而且在很多实际的项目中都对测试环境有一些特定的需求，比如每轮测试之前，回滚上一轮测试影响到的所有数据;或者可以快速将集群中的多个节点上的被测系统回滚到之前的某个版本等。随着这些需求的增多以及成本压力的增加，建设现代化的高效的测试基础设施已经成为了一个大型系统的必然趋势。比如可以利用Docker，Ansible等来搭建高效的测试基础设施等，然后它还有另外一个新的名字：TestOps。
四、产品环境下的测试
去年阿里云和腾讯云都发生不同类型的线上故障，其中阿里云对于其在2018年6月27日线上故障的说明中写到：“这一功能在测试环境验证中并未发生问题，上线到自动化运维系统后，触发了一个未知代码bug”。由此可见对于大规模、高复杂度的服务器系统来讲，仅仅是在测试环境进行测试已经无法满足质量需求了，如何在产品环境下进行测试必将会在现在以及未来云时代中占据重要位置。
五、基于故障注入的测试(混沌工程)
随着云平台越来越庞大，越来越复杂，普通的测试用例已经很难满足高可用的需求了，所以基于故障注入的测试(FIT-Failure Injection Testing)也越来越重要。其中Netflix甚至在其产品环境中大规模的使用FIT，而不仅仅是在测试环境中。Netflix在其官方博客中发表了多篇关于故障注入测试的文章。在未来云的系统的越来越多、越来越复杂的时代，对于一个追求质量的系统，基于故障的注入的测试肯定是必不可少的。
六、安全开发流程与自动化安全测试
现在一谈到安全，一般都是聊渗透测试或者是安全防护，比如WFA等，很少有人谈到安全开发和开发流程中的安全测试。其实安全开发才是最有效的安全防护办法，比如早在本世纪初微软就提出了自己的安全开发流程SDL(Security Development Lifecycle)，但是由于微软的SDL十分笨重，成本也十分高，导致在其当前需要敏捷和快速开发软件的互联网时代很难推广。
其中BSI就是结合了敏捷 *** 论和实践的一种安全开发流程，并需要在开发流程中嵌入各种不同类型的安全测试，比如基于业务功能的安全测试，基于威胁建模结构的白盒安全测试，以及基于各种黑盒自动化的安全扫描和测试等，对于需要持续交付的敏捷团队特别适合。
七、可测性分析与设计
现在很少有公司会对系统进行可测试分析和设计，只有一些大型公司的部分大型系统会使用它。其实可测试是一个非常古老的话题，就像契约测试早在上个世纪80年代就被提出了，但是由于其对于中小型项目的投资回报比不高，很少有公司会用到。直到规模化微服务的出现和盛行，契约测试这个老古董也逐渐成了一个新的热点。但是随着软件规模的增加，特别是当云平台等大型系统成为一种趋势时，通过提高其可测试性来使其各种测试更加有效也将成为一种趋势。
八、敏捷测试
敏捷测试也许在国外很多公司(比如Atlassian，Netflix，Google等)已经是常态
了，但是在国内，在未来很长时间内还是一种奢望。其中测试前移、测试驱动开发(业务功能级别的ATDD)，以及预防缺陷优于发现缺陷等理念和实践，使得敏捷测试能有效的减少缺陷代码和返工，从而有效节约开发成本，提高交付速度和软件质量，所以敏捷测试中的各种实践也一定会在国内成为一种趋势。
ai软件入门教程
421期-【Martin Perhiniak】AI软件系统教程免费下载
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提取码:tp2e
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、 *** 、技术及应用系统的一门新的技术科学。