文化冲击事例有哪些50字？

一、文化冲击事例有哪些50字？

文化冲击事例包括：全球化带来的跨文化交流、移民带来的文化融合、外来产品带来的文化冲击等等。例如，全球电影、音乐、时尚等文化产品的流行，让不同国家的文化之间产生交流和影响。移民潮带来了不同国家、不同民族的文化融合，例如在欧洲，越来越多的移民导致了众多的文化碰撞。此外，外来产品的进入也会导致文化的冲击和改变，比如中国的麦当劳、可口可乐等外来产品的流入，改变了中国人的饮食习惯和生活方式。

二、人工智能写新闻事例

人工智能写新闻事例

现代科技的飞速发展，使得人工智能技术在各行各业都得到了广泛的应用，其中包括新闻领域。人工智能写新闻是指利用机器学习和自然语言处理等技术，让计算机能够生成具有一定新闻价值的文章。下面我们将介绍一些人工智能写新闻的实际应用案例。

智能新闻写作平台

某知名科技公司开发了一款智能新闻写作平台，利用深度学习算法和大数据分析技术，平台能够快速从海量信息中提取关键数据，并生成符合新闻规范的文章。这种智能新闻写作平台不仅可以提高新闻生产的效率，还可以降低人力成本，是新闻行业的一大创新。

财经新闻自动生成

一家财经新闻网站引入了人工智能技术，实现了财经新闻的自动生成。通过训练模型，系统能够自动从金融市场数据中提取关键信息，分析市场走势，并生成相应的新闻报道。这种自动生成新闻的方式不仅速度快，而且能够及时反映市场变化，提供有参考价值的信息。

体育赛事报道

在体育新闻领域，人工智能写新闻也有着广泛的应用。一些体育媒体利用人工智能技术，可以快速生成体育赛事的报道，包括比赛结果、关键时刻回顾等内容。这不仅提高了报道速度，还能够吸引更多读者关注。

社交媒体内容生成

一些社交媒体平台也正在尝试利用人工智能技术生成用户内容。通过分析用户的历史数据和偏好，系统可以自动生成符合用户口味的推文、动态等内容。这种个性化的内容生成方式为用户提供了更好的社交体验。

新闻摘要生成

除了完整新闻文章的生成，人工智能还可以用来生成新闻摘要。一些新闻聚合平台通过自然语言处理技术，可以从原始新闻中提取核心信息，生成简洁的新闻摘要，方便用户快速了解要点。这种方式有效提高了信息获取的效率。

人工智能写新闻的未来

随着人工智能技术的不断进步，人工智能写新闻的应用前景将会更加广阔。未来，人工智能可能不仅能够生成文字新闻，还能够结合多媒体技术生成更丰富多样的新闻内容，如视频新闻、虚拟现实报道等。这将为新闻行业带来全新的发展机遇。

总的来说，人工智能写新闻技术的发展，为新闻生产带来了革命性的变革。虽然目前仍然需要人类编辑来保障新闻的质量和客观性，但人工智能的不断进步必将为新闻行业带来更多可能性和创新。

三、人工智能对社会安全的冲击？

在当今这个互联网高速发展的时候里。人工智能蓬勃发展成为最有潜力的朝阳产业。

人工智能一方面精准，高效，自动化的优势可以解决很多问题，但也给社会安全会带来一定的警示和冲击，在技术不完善的地方，有心之人利用他来犯罪，做出违法的行为。或者来剽窃他人的劳动成果等

四、人工智能首次冲击是哪年？

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。

五、人工智能对it行业的冲击

人工智能对it行业的冲击

人工智能（AI）作为当今最炙手可热的技术领域之一，对IT行业产生了深远的影响。随着AI技术的不断发展和应用，IT行业正在经历着巨大的变革。从软件开发到数据分析，从网络安全到客户服务，人工智能正在改变着IT行业的方方面面。

人工智能技术的应用

在IT行业中，人工智能技术被广泛应用于各个领域。其中，机器学习和数据分析是最为常见的应用之一。通过机器学习算法，IT公司可以利用海量数据进行预测性分析，从而为决策提供更加准确的支持。此外，自然语言处理和计算机视觉等人工智能技术也被广泛用于文本分析、图像识别等领域。

在软件开发领域，人工智能也发挥着重要作用。AI可以帮助开发人员优化代码、自动化测试和修复bug，提高软件开发效率并降低成本。另外，人工智能还可以为IT行业带来更加智能化的产品和服务，满足用户不断增长的需求。

人工智能对IT行业的影响

人工智能的发展给IT行业带来了新的机遇和挑战。一方面，人工智能的应用使IT行业更加高效和智能化，推动了技术的进步和创新。另一方面，人工智能的普及也带来了一定程度的就业压力，特别是那些需要重复性工作和低技能劳动的岗位可能会受到影响。

在未来，IT从业者需要不断学习和提升自己的技能，以适应人工智能时代的发展需求。掌握人工智能技术，如机器学习、深度学习等，将成为IT从业者的一项重要竞争优势。此外，IT行业还需要加强人才培养，培养一批掌握人工智能技术的专业人才，推动行业的持续发展。

人工智能时代的挑战与机遇

随着人工智能技术的不断进步，IT行业将面临着更多的挑战和机遇。一方面，人工智能的广泛应用将改变传统IT行业的商业模式，使其更加智能化和个性化。另一方面，IT行业也需要应对人工智能带来的风险和挑战，如数据安全、隐私保护等问题。

在这样一个充满挑战和机遇的时代，IT从业者需要保持敏锐的洞察力和创新思维，不断探索和应用新的人工智能技术，把握行业发展的脉搏。只有不断学习和进步，才能在激烈的竞争中脱颖而出，实现个人和行业的持续发展。

结语

人工智能对IT行业的冲击是不可逆转的趋势，我们无法改变这一事实。因此，唯有不断学习和适应人工智能时代的变革，我们才能在这个快速发展的行业中立于不败之地。让我们携起手来，共同迎接人工智能带来的挑战与机遇，打造一个更加智能和繁荣的IT行业。

六、关于人工智能改变世界的事例？

能让马云、马化腾、李彦宏等业界大佬共同看好的方向，除了人工智能，可能很难找到第二个。

在7月9日举行的2020世界人工智能大会云端峰会上，“三马”（马云、马化腾、马斯克）、“二宏”（李彦宏、张文宏）少见地隔空同台。此外，还有包括七位图灵奖得主、一位诺贝尔奖得主在内的550多位业界、学术界嘉宾汇聚一堂。

大会上，以联合国数字合作高级别小组联合主席的身份出席的马云，就疫情期间社会经历的大动荡发表了自己的感悟，他认为，世界已经巨变，技术变革提前并且加速，与其担忧，不如担当，“为活下去而做的创新才是真正最强大和不可阻挡的动力”。

马云有此感叹，一定程度上是因为在疫情危机中，依赖人力、线下运转的传统行业遭受极大冲击，以人工智能为代表的新兴科技彰显出其重要性与必须性。例如，复旦大学附属华山医院感染科主任张文宏提到，“从人工智能参与到抗疫物资调配的时候，我们就意识到将来人工智能具有非常强大的物资调配能力”。

人工智能的意义已不止于经济层面，它也是抵御大自然不可抗力、维持社会健康稳定发展的依仗，基于这一逻辑，政策已率先做出反应。

在今年2月，工业和信息化部科技司发布了《充分发挥人工智能赋能效用协力抗击新型冠状病毒感染的肺炎疫情倡议书》，倡议通过科技力量支撑疫情防控。随后，“新基建”政策落实，人工智能被列为七大领域之一。

随着底层技术的进步，与计算能力、大数据、场景等人工智能成长土壤的逐渐成熟，人工智能正处于平台化、产业化之前的关键节点。

疫情催化及政策推动下，人工智能的发展被按下加速键：仅在大会上，就诞生了8个人工智能产业投资基金项目，36个人工智能产业项目，签约投资总额超过300亿元。

而在新基建的东风下，人工智能又会带来哪些机遇？

一局围棋

在未来关于人类历史的讲述中，一定会有这样一个篇章。

2016年3月，谷歌旗下DeepMind公司开发的人工智能机器人AlphaGo与围棋职业九段棋手李世石进行围棋人机大战，此时，大众对谁赢谁输的预测还有很大分歧，最终AlphaGo以4比1的总比分获胜。

这样一场比赛，将人工智能这样一个更多存在于科幻电影、小说中的概念实体化，也将人类一直以来的自信与骄傲击破，证明了人工智能可以达到比肩，甚至超越人类的高度——这甚至引发了一些恐慌。但在当时，中国选手柯洁仍认为“AlphaGo能赢李世石，但是赢不了我”。

仅一年之后，AlphaGo再次突飞猛进，大众已经一边倒地做出了人类必败的判断，最终AlphaGo以3:0的战绩击败了几乎代表着人类围棋最高水准的柯洁。

第三局比赛中，柯洁甚至中途离场20分钟痛哭，连坐在十几米之外的观众都能听见他隐忍但清晰的哭声。“我感到浑身都在颤抖，真的，寒冷地颤抖。”后来柯洁这样描述自己的状态。

柯洁承认，他的失态是因为觉得机器下得太完美。

值得指出的是，人工智能从诞生到打败世界围棋冠军，只经过了六十余年的发展。

1950年，一位名叫马文·明斯基的大四学生，与同学一起建造了世界上第一台神经网络计算机，这也被看做是人工智能的一个起点。而马文·明斯基在后来也被誉为“人工智能之父”。

同年，“计算机之父”阿兰·图灵提出设想：如果一台机器能够与人类开展对话而不能被辨别出机器身份，那么这台机器就具有智能。直到1956年，计算机专家约翰·麦卡锡才提出“人工智能”一词，被人们看做是人工智能正式诞生的标志。

随后，由于技术难度高、进展慢，人工智能的发展反复经历着高潮与低谷。在1987 年，由于通用计算机 Lisp Machine在商业上的失败，人工智能再次滑入了低迷期，行业人士开始意识到人工智能的问题不在于硬件，而是在软件以及算法层面的挑战没有突破。

长久以来，对人工智能的探讨一直局限在研发圈层中，一直到AlphaGo出世，横扫人类围棋界，才一举将人工智能推向了社会话题中心，自此之后，人工智能概念始终炙手可热。

人工智能之所以会在2017年的时点上爆发，本质上是得益于发展土壤的逐渐成熟，马化腾曾在演讲中提到，发展人工智能，场景、大数据、计算能力和人才缺一不可。

在计算能力方面，深度学习技术是人工智能发展历史上的一个重要突破。2006年，现任职于Google Brain的技术专家 Geoffrey Hinton带领团队发现了训练高层神经网络的有效算法，2012年，Geoffrey Hinton团队在ImageNet上首次使用深度学习技术完胜其它团队。

Geoffrey Hinton在ImageNet 2012上的成功让科学家开始更多的关注模型与算法的创新突破，以弥补训练中数据的不足，从而带来算法上的快速迭代：以图形计算为代表的GPU在计算机视觉训练中替代原来的CPU，大大提升了计算性能，让原来需要几个月才能完成的训练缩短到几天或几个小时，加快了计算机视觉前期训练和推理的迭代周期，带来效率上的成倍提升。

大数据则是人工智能的燃料，随着互联网浪潮从PC时代过渡到移动时代，人类生活逐渐被智能终端所绑定，每日可产生的数据量出现指数级的增长，且数据维度更加丰富，大数据技术逐渐精进。而大数据技术能够通过数据采集、预处理、存储及管理、分析及挖掘等方式，从各种各样类型的海量数据中，快速获得有价值信息，为深度学习等人工智能算法提供坚实的素材基础。

另一方面，随着社会经济形态与产业形态发展，人工智能有了更多的落地场景，如医疗、安防、交通等，这是承载人工智能发展的介质。

因此，近几年人工智能风口再起，实际上是技术发展、数据沉淀以及场景延展等多个因素，厚积薄发，引发了一场席卷全球的AI创投热潮。

迷雾尚未消散

在探讨人工智能的前景之前，有必要先厘清人工智能的基本架构。对人工智能的探讨可以分为两条主线：一是学术视角的底层研究，二是产业视角。

高校是培养人工智能人才、执行人工智能技术研究的主阵地，在美国，人工智能方面科研实力最强的高校有麻省理工学院、卡内基梅隆大学、斯坦福大学等。其中，卡内基梅隆大学在2018年开设了美国首个人工智能本科学位，加大对人工智能领域人才培养的投入。

中国高校也在近两年间不断推进人工智能教育，数据显示，截至2018年底，有94所拥有人工智能二级学院的中国大学，相比2017年增加了21所，其中，清华大学、浙江大学、上海交通大学、哈尔滨工业大学、华中科技大学、中国科学技术大学、中科院各研究所等是人工智能底层研究的主力军。

高校开展的人工智能研究更多是由国家拨款支持的，此外，也有不少大型科技公司出资成立研究院，从事人工智能底层技术研究。

谷歌一直以来都将人工智能作为主要战略方向之一，它在2011年时就推出了聚焦深度学习的Google Brain项目，并在2014年1月斥资4亿美元收购一家名为Deep Mind的人工智能公司，正是这家公司在三年后推出AlphaGo，掀起人工智能风潮。

据咨询公司麦肯锡报告显示，包括谷歌在内的科技巨头，2016年在人工智能上的投入在200亿至300亿美元之间，其中10%用于人工智能收购，90%用于研发和部署。

2017年，AlphaGo引爆人工智能概念之后，美国科技巨头对人工智能的投入进一步加大。该年的Google I/O 开发者大会上，谷歌确立了从mobile-first到AI-first的根本战略转变，同年，微软宣布计划建立百人规模的微软AI研究院。一年后，谷歌又将谷歌研究院（Google Research）改名为谷歌人工智能（Google AI），将人工智能放在最高战略地位上。

七、人工智能进入校园的事例？

AI智能分析技术应用于校园监控视频中，可以减轻常规检查、排除等工作给人带来的沉重负担，从而缓解安保枯燥的监控流程。

另外一方面，由于AI智能分析技术可以迅速地筛选出需要信息，因此可以帮助人员迅速地从海量的监控视频中找到重点。

八、人工智能发展对人类有什么冲击？

人工智能是机器取代人类从事一些规律性工作的有效途径，他可以把人类从一些事物性的工作中解脱出来，给人类更多的机会投入到新的创造性的岗位中去。它将会打造一些新的行业，也会干掉一些哪个行业，尤其是规律性的行业。

人工智能其实就是一个因果工具。告诉他因，他会通过自己的算法算出来最可能的果。下面行业将首先感受到人工智能带来的影响。

①，人眼识别的行业。比如快递包裹分类，图像筛查识别，人工智能在这个领域具备比人类强的多的能力。目前京东的包裹筛选已经由人工机器人完成。虽然还是人工智能的初级阶段，但是我机器人可以做到7x24小时不间断工作而且不出错误。人类完全没有办法跟他竞争。还有图像识别，以前的警察还要通过肉眼比较几十万张图片来识别嫌疑人，现在这样的工作可以交给人工智能，速度和准确性都会大大增加，甚至跨越20年的照片也能够准确识别出来。

②，规律性的行业，比如说股市操盘手。一般有10年经验的操盘手，已经是故事里的资深人物。但是经过训练的人工智能机器。将具备100多年的操盘经验。普通操盘手根本无法与之竞争，人工智能甚至可以被训练识别各种陷阱和预测规律，将来炒股应该是人工智能对人工智能，比如华为的人工智能和谷歌的人工智能竞争。而非人和人工智能的竞争，因为在这种行业，人和人工智能是不对等的。

③，军工行业。军工行业是不计成本投入的行业，只要能够在技术上领先，成本是第二位的。人工智能将在这个领域大显身手，比如说无人轰炸机的集群飞行，执行任务。或者人工智能战斗机自主飞行，自主作战。或者人工智能机器人在战场上执行一些人类做不到的任务。谁先掌握人工智能作战能力，谁将成为世界第一的军事大国。

很多人担心人工智能会不会带来失业的问题，其实这个问题在一百多年前汽车取代马车的时候，就有人问过类似的问题，确实会有很多马车夫失业，但是却带来了更多的汽车司机的岗位。所以即使人工智能取代人的一些岗位。这些人可以学习新的技能。下一代人有机会投入到人类更有优势的行业里去。

人工智能完全可以解决人的衣食住行问题的时候。那时候就是共产主义社会。人人都不需要为衣食而工作，而是可以为兴趣而工作。

九、ai人工智能对哲学有冲击吗？

有冲击。

在人工智能技术发展的背景下，对于人工智能的思考也从没有停歇，从早期出现的机器思维译文，逐步的到人工智能是否会超过人类的智慧，以及人工智能加强以后如何对世界改变等等。因此本文通过对人工智能的意识和情感，以及其发展过程中会出现的五个特殊方面的问题，从哲学的角度进行分析，让其能够在正确的方向上，为世界的改变作为应有的贡献。

十、人工智能代替劳动力的事例？

1.个人语音助手。用苹果手机的朋友对siri一定不陌生，只要你说出指令，它就能帮助你找到有用信息，这一过程有人工智能介入。它会收集你的指令，识别你的语音，并为你提供你要的结果

2.在线客服与电销机器人。很多网站在线客服是人工智能设备，它可以回答客户的基本问题。还有很多电话销售被电销机器人代替。

3.人工智能摄像头。安防过程中，在监控摄像头系统引入人工智能来判断画面是否出现异常人员，如果发现及时通知安保人员。不用安保24小时轮值。