导读：今天首席CTO笔记来给各位分享关于什么是人工智能创新的相关内容，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
ai技术是什么技术
ai技术是人工智能技术，它属于计算机科学衍生出来的一种，通过人工和智能结合的方式，让计算机具备能够像人体大脑一样对特定事物和目标做出分析、反应、动作、反馈的技术。它也是未来世界主要发展的技术，各个国家都在大力发展ai技术，而人们认为它是第四次产业革命的关键点。
ai技术是新兴科学技术，AI技术的研究领域包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。AI的目的就是希望让计算机能像人类一样进行学习和思考。
ai技术的应用
ai技术将给数字经济的创新发展提供强大动力。在内容生产层面，生成性AI、数字虚拟人等AI技术和机器学习模型将带来内容生产的变革，可以自主生成文本、图像、音频、视频、虚拟场景等各类数字内容，这将推动生成性AI的蓬勃发展，打造新的数字内容生成与交互形态。
此外AI和生成性AI带来的内容生产变革也将让VR/AR、元宇宙等未来互联网应用成为可期待的现实。
人工智能的创新更多的是什么的创新
机器人工智能学习能力，人工智能的创新更多的是机器人工智能的学习能力上面的创新，是机器人创新的不懈发展的源动力。
笔记 |迅雷创始人陈浩：人工智能创新六大核心问题
程浩：迅雷创始人、松禾远望基金创始合伙人
浩哥在2017产品经理大会分享了创新的六个核心问题：
接下来我们一起来看一看浩哥具体都讲了什么。
纯APP创业，投资人首先问你怎么获客，因为每个人手机上就那么几个APP。
PC最后独角兽公司：知乎 09年上线的，这个是最晚的PC独角兽了。
15年的互联网的竞争程度要比10年PC互联网竞争程度更加激烈。
互联网最大的价值，是 解决的信息不对称和信息连接 的问题。比如淘宝解决了商家和商家之间的信息不对称以及用户和商家之间的连接问题。
但对于很多行业，信息不对称和信息链接不是痛点。比如医疗行业，全国的医生和老百姓都链接到一起，没有意义，因为没有提高效率， 互联网怎么连接你一个医生一天也只能看一个病人 。
但是 AI解决就是效率的问题 ，比如医生看片，就能通过AI来解决。
比如滴滴打车，就很好的解决了信息链接的问题，但是他还有一个本质问题没有解决，就是：它还得靠人来开车。
比如餐饮行业， 互联网的改造就是皮毛 ，像提前预定，给个折扣券什么的都是皮毛，但餐饮行业 大厨 互联网能给替代掉吗？？
所以简单讲，未来人工智能对于行业的改造，远远大于互联网对行业的改造。
所以 互联网和人工智能解决的不同的问题 ，建议大家 非常非常关注 这个问题。
通用技术没有成功的商业模式，你通过SDK卖钱，根本卖不动。
BAT都知道人工智能是下一波浪潮：他们不缺数据，通用技术未来全部都会是免费，对于BAT来讲，这些都是 羊毛出在猪身上，这个猪就是云计算 。
所以创业者没有做底层的机会
行业+AI 意思是：没有人工智能之前这个行业是有的，通过人工智能，可以对这个行业作出变革。
这两类都有创业机会，但是：
AI+行业的壁垒很低的，起跑线跟行业巨头没有区别，你懂这个是没什么机会的；而行业+AI：这个对创业更友好一些。
每个行业都有行业纵深：海康威视：安防公司，3000亿市值
百度目前三大主要的AI战略：无人车，DuerOS，百度的Feed流，浩哥曾经在百度分享时候，百度的人问浩哥，利用自己在技术服务领域的优势，要不要做安防领域，浩哥说千万别：
原因如下：
说明什么？ 安防领域的纵深是非常深的，就算BAT想进来，也没有优势。所以行业+AI是非常有壁垒。就像医疗的数据非常难拿，就算是BAT也得一个个科室扣，而且团队必有真正懂行业的人才才行。
99%的汽车能上路吗？不行，100次出1次事故！99.99%是10000次出一次事故！99.99% vs 99%差别不是0.99，而是100倍。
手术机器人也一样，99%就是100次里捅死1次人…
而且关键性应用的研发周期非常长：国外有一家公司，从开始立项，到卖出第一个，用了8年，相当于至少8年的研发周期。
所以这些领域的创业团队都是“高富帅”，有着丰富资历和背景，超强的融资能力才行。
而非关键性应用：精度99%和98%没本质区别
比如，人脸识别：
你不能做到99%，比如带个帽子口罩也识别不出来，
人脸识别不出来，你还可以按指纹，指纹不行你还能找前台嘛。
这种应用你到了一定程度就OK了。
非关键性应用拼什么？
关键应用必须有行业大牛，非关键性应用，技术大牛就不是必须的。
只有产业链上的垄断者才赚钱 ，举个PC的例子：卖硬盘，显示器，整机都不赚钱。谁赚钱了？ 英特尔赚钱了，微软赚钱了，因为他们是垄断者，扩展到自己的上下游。
技术提供商要尽量做全栈： 四位一体
光有技术，光提供API不行，一定要产品化，产品要能商业化，商业化的数据再来迭代自己技术。
例如：机器人在 ToC有一定规模出货量 ，一共就这么几类：扫地，无人机，亚马逊智能音箱。
ToB机会更多：
人工智能行业，目前技术人员是一把手。浩哥想说这个是暂时的现象，长期来看，还是分为两类，关键性应用还是技术人员做CEO，非关键性的CEO未来则是 产品经理或者是行业专家 。
综上所述，AI产品经理需要三方面的能力「 PM + AI + X 」，PM是产品经理的基本能力;AI是对于技术红线的认知;X则是洞察到行业本质，懂用户需求和行业痛点。
以上就是就浩哥的整篇的内容分享，以及我的部分诠释，整理这一篇内容，比想象的还要花时间，还有7篇需要整理，估计假期就这么木有了，希望可以对大家所有价值。
什么是人工智能？
人工智能（英语：Artificial Intelligence，缩写为AI）亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。该词也指出研究这样的智能系统是否能够实现，以及如何实现。人工智能于一般教材中的定义领域是“智能主体（intelligent agent）的研究与设计”，智能主体指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统。约翰·麦卡锡于1955年的定义是“制造智能机器的科学与工程”。安德里亚斯·卡普兰（Andreas Kaplan）和迈克尔·海恩莱因（Michael Haenlein）将人工智能定义为“系统正确解释外部数据，从这些数据中学习，并利用这些知识通过灵活适应实现特定目标和任务的能力”。人工智能的研究是高度技术性和专业的，各分支领域都是深入且各不相通的，因而涉及范围极广。
AI的核心问题包括建构能够跟人类似甚至超卓的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移物、使用工具和操控机械的能力等。当前有大量的工具应用了人工智能，其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。而基于仿生学、认知心理学，以及基于概率论和经济学的算法等等也在逐步探索当中。 思维来源于大脑，而思维控制行为，行为需要意志去实现，而思维又是对所有数据采集的整理，相当于数据库，所以人工智能最后会演变为机器替换人类。
2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。
人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND））等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。
人工智能在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。
著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
人工智能是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。
人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。
人工智能有哪四个优点 人工智能的四个优点介绍
1、促进生产力提升。促进生产力提升是推动人工智能技术发展的重要原动力之一，从目前人工智能产品在工业领域的应用情况来看，未来更多的智能体将逐渐走进产业领域，人工智能也将是产业领域发展的新动能。当然，人工智能落地到产业领域也需要搭建相应的应用场景，这个过程还是相对比较复杂的，相信在当前产业互联网发展的大潮下，人工智能的落地应用会进一步提速。
2、降低岗位工作难度。人工智能对于职场人最为积极的一个影响就是会降低岗位工作难度，降低岗位工作难度的同时，也必然会提升岗位工作效率。实际上，人工智能技术的运用，不仅会降低职场人的岗位工作难度，还会进一步拓展职场人的能力边界，使得职场人在借助于人工智能技术的情况下，成为一名“全面手”。
3、加速创新。人工智能技术的运用会进一步促进创新，这在当前产业结构升级的大背景下，具有非常实际的意义。创新是企业发展的原动力，也是企业实现绿色发展和可持续发展的重要基础。人工智能加速创新可以体现在多个方面，比如对于资源的有效管理就是比较常见的途径。
4、人工智能就是通过机器进行深度学习来工作，而这种学习过程，就是大量地识别和记忆已有的知识积累。创造性思维的来源之一是好奇心和想象力。爱因斯坦说过两句话：“我没有特殊的天赋，我只是极度好奇”、“想象力比知识更重要”。人接受的教育越多，知识积累得越多，好奇心和想象力可能相应减少，所以创造力并非随着受教育时间的增加而增加。创造性思维不仅取决于好奇心和想象力，还与价值取向有关，所以当我们讨论创新人才教育时，它不仅是一个知识和能力的问题，也是一个价值观的问题。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于什么是人工智能创新的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～