人工智能和大数据发展的利弊？

一、人工智能和大数据发展的利弊？

人工智能的弊：

1、很多人担心技术有一天会取代人类、技术将消灭就业。技术科技一定程度上是为了人而存在，但是谁都无法保证多年后人工智能是否会超越人类，毕竟目前人工智能正以超速度成长着。

2、人工智能在某些领域取代了人类劳动者，人工智能的快速发展，也对广大就业者提出了更高的要求和挑战，并且随着社会的发展，这个挑战还在持续增加。在这里，“大就”就要提醒大家啦：时刻保持学习的习惯，努力提高自己的工作能力，才能在这个科技超前的时代活出自己的风景。

大数据首先的弊端当体现在个人方面，大数据技术的发展也给了很多不法分子可乘之机。网络诈骗逐渐泛滥，人们不得不不断加强防范意识，这也使得社会不稳定因素增加。由大数据提供的推荐会不断激发人们的兴趣，逐渐让人们对软件产生依赖，逐渐脱离现实，最终导致陷入网瘾。在大数据的网络笼罩下，人们的隐私也难以得到保障，因为隐私泄露而造成的合法权益受侵害的事例时有发生。大数据给一些人们带来便利的同时也助长了人们的惰性，变得越发懒散。

其次，在社会方面，大数据技术的普及也带来了不可避免的副产物—透明度。随着大数据技术的越发进步，人们的个人隐私越来越难以保密，在网络上能随意查找个人信息。这不仅使得人们的合法权益得不到保障，而且增加了违法犯罪率，给社会带来了更多不稳定性。

最后，在国家层面，大数据的发展给国家机密的保护提出了一个难题。我国需要加强对国家机密的保护，防止其他一切媒介泄露，就需要更加严密的技术。其他国家对网络技术的逐渐重视也给我国施加了压力。这就需要我国不断重视大数据技术，保持在国际上的领先地位。

二、人工智能与大数据发展背景？

互联网信息技术的快速发展，衍生了很多的高新技术，大数据、区块链、云计算、人工智能是如今计算发展的几个重大分支，其中大数据、人工智能作为现在比较火热的技术，在大数据发展过程之中，因为信息量的剧增，传统的一些数据技术已经不能满足巨量的数据分析的需求，大数据技术应运而生，大数据技术结合人工智能、区块链、云计算等方面的功能，并且技术的成熟发展也相互促进。

三、人工智能的发展？

经历了从符号主义到连接主义的转变，从监督学习到无监督学习的进步，以及从单模态到多模态的拓展。

随着数据量的增加和计算能力的提升，人工智能的应用范围越来越广泛，包括但不限于自然语言处理、图像识别、语音识别、推荐系统等。未来，人工智能将继续向更广泛、更深入的方向发展，为人类社会带来更多的便利和创新。

四、数据中心会受益于人工智能的发展吗？

是的，数据中心肯定会受益于人工智能的发展。人工智能技术可以通过分析海量的数据、自动化和智能化管理，帮助数据中心提高效率、降低成本、提高服务质量和安全性。

例如，利用人工智能技术，数据中心可以实现自动化的故障监控和预警，及时发现并解决问题，避免故障对业务造成的影响。

此外，人工智能技术也可以帮助优化数据中心的能源消耗，提高能源利用率，降低能源成本。因此，人工智能的发展对于数据中心来说是一个重要的发展机遇，可以提高数据中心的竞争力和服务水平。

五、人工智能和大数据哪个发展方向好？

人工智能和大数据的发展是互补的，服务和支持社会发展的作用相互联系，可以说都是发展发展方向之一，但是两者在实际应用中，有着不同的发展趋势。

人工智能主要指让机器具备某些人类智力，从而让机器更好地解决实际问题，是未来重要的科学技术，受到越来越多的关注。未来人工智能发展可能集中在机器视觉、语音识别、自然语言处理、机器人和智能系统等领域，可以有效提升社会的效率，从而推动社会的发展。

大数据技术主要指吸收、整理、分析大量数据，从而可以挖掘有价值信息。大数据技术在政府决策、网络安全、社会管理和市场营销等方面有着重要的作用，且作用程度越来越大，未来发展可能会更加重视实时性、可操作性、可视化以及安全性等方面的应用。

总的来说，人工智能和大数据方向都是发展非常有希望的方向，未来将会朝着更加深入的应用方向发展，以促进社会的发展。

六、人工智能发展的意义？

人工智能的发展对于人类社会有很多重要的意义，主要包括以下几个方面：

提高生产力和效率：人工智能可以帮助企业和组织自动化生产、增强效率，为人类社会带来更多的财富和资源。

改善生活质量：人工智能可以应用在医疗、教育、交通等领域，提高生活质量，促进人类发展。

推动科技进步：人工智能的发展需要大量的研究和创新，这将推动科技进步，带来更多的技术和应用。

解决社会问题：人工智能可以帮助人类解决许多社会问题，如环境保护、自然灾害预警、犯罪预防等。

拓展人类认知：人工智能可以帮助人类拓展认知范围，增强智慧和理解力，为人类未来的发展提供更多思路和创意。

七、农业人工智能的发展？

人机共融，是未来农业发展重要的一环。

技术上，随着云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术与农业技术的深度融合，农业机器人作为新一代智能化农业机械，将突破瓶颈并得到广泛应用。

同时，未来农牧机器人新技术研究包括深度学习、新材料、人机共融、触觉反馈等技术。

人机共融，可提高作业效率，人机共融技术减少了研发成本，由机器人预测人的意图配合完成工作。

如今农业也出现了大数据等技术，建立更加庞大的、宏观的、虚拟的、战略性的农业机器人系统，这也是农业大数据的本质内涵。

八、人工智能的发展历史？

人工智能最早的探索也许可以追溯到莱布尼茨，他试图制造能够进行自动符号计算的机器，但现代意义上人工智能这个术语诞生于1956年的达特茅斯会议。

黄金时期（1956-1974）

这是人工智能的一个黄金时期，大量的资金用于支持这个学科的研究和发展。这一时期有影响力的研究包括通用问题求解器（General Problem Solver），以及最早的聊天机器人ELIZA。

第一次寒冬（1974-1980）

到了这一时期，之前的断言并没有兑现，因此各种批评之声涌现出来，国家（美国）也不再投入更多经费，人工智能进入第一次寒冬。

兴盛期（1980-1989

这一时期的兴盛得益于专家系统的流行。联结主义的神经网络也有所发展，包括1982年John Hopfield提出了Hopfield网络，以及同时期发现的反向传播算法，但主流的方法还是基于符号主义的专家系统。

第二次寒冬（1989-1993）

之前成功的专家系统由于成本太高以及其它的原因，商业上很难获得成功，人工智能再次进入寒冬期。

发展期（1993-2006）

这一期间人工智能的主流是机器学习。统计学习理论的发展和SVM这些工具的流行，使得机器学习进入稳步发展的时期。

爆发期（2006-现在）

这一次人工智能的发展主要是由深度学习，也就是深度神经网络带动的。

九、人工智能的发展简史？