导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关人工智能如何改变科学基础的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
AI全球格局之人工智能即将变革的三大领域
作者 | 宫学源
人工智能技术的应用，或许能帮助蓝色星球的科学家们摆脱无穷无尽实验的痛苦，加速重大科学理论的发现，将人类文明提升到新的台阶。
——题记
人工智能技术的潜力大家都有目共睹，但未来人工智能可以用来做什么，将会给人类社会带来多大的变革，也在考验我们的想象力。
尽管人工智能技术还处在初级发展阶段，但它现有的能力也足以改变众多领域，尤其是那些有着大量数据却无法有效利用的领域。
1 人工智能推动基础科学理论突破
实际上，材料、化学、物理等基础科学领域的研究过程中充满了“大数据”，从设计、实验、测试到证明等环节，科学家们都离不开数据的搜集、选择和分析。
由于物理、化学或力学规律的存在，这些领域的数据往往都是结构化的、高质量的以及可标注的。
人工智能技术（机器学习算法）擅长在海量数据中寻找“隐藏”的因果关系，能够快速处理科研中的结构化数据，因此得到了科研工作者的广泛关注。
人工智能在材料、化学、物理等领域的研究上展现出巨大优势，正在引领基础科研的“后现代化”。
以物理领域为例，人工智能的应用给粒子物理、空间物理等研究带来了前所未有的机遇。为寻找希格斯玻色子（上帝粒子），进一步理解物质的微观组成，欧洲核子研究中心（CERN）主导开发了大型强子对撞机（LHC）。
LHC是目前世界上最大的粒子加速器，它每秒可产生一百万吉字节（GB）的数据，一小时内积累的数据竟然与Facebook一年的数据量相当。
有一些研究人员就想到，利用专用的硬件和软件，通过机器学习技术来实时决定哪些数据需要保存，哪些数据可以丢弃。
事实证明，机器学习算法可以至少做出其中70%的决定，能够大大减少人类科学家的工作量。
尽管人工智能商业化发展更容易受关注，但人工智能在基础科研中的应用，却更加激动人心。
因为社会生产力的变革，归根结底在于基础科研的进一步突破。
我们或许再也回不到有着牛顿、麦克斯韦和爱因斯坦等科学“巨人”的时代。
在那个时代，“巨人”们可以凭借着超越时代的智慧，在纸张上书写出简洁优美的定理，或者设计出轰动世界的实验。
像这样做出伟大工作的机会或许不多了，在这个时代，更多需要的是通过大量实验数据来获取真理的工作。
大到宇宙起源的探索，小到蛋白质分子的折叠，都离不开一批又一批科学家们前赴后继、执着探索。
人工智能技术的应用，或许能帮助蓝色星球的科学家们摆脱无穷无尽实验的痛苦，加速重大科学理论的发现，将人类文明提升到新的台阶。
2 人工智能推动社会生产效率快速提升
人工智能无疑是计算机应用的最高目标和终极愿景：
彻底将人类从重复机械劳动中解放出来，让人们从事真正符合人类智能水平、充满创造性的工作。
在60年的人工智能发展史中，已经诞生了机器翻译、图像识别、语音助手和个性推荐等影响深远的应用，人们的生活在不知不觉中已经发生了巨大变化。
未来，人工智能应用场景进一步延伸，是否能够带来社会生产效率的极大提升，引领人类进入新时代？
为了探索这一问题，曾在谷歌和百度担任高管的吴恩达于2017年成立了一家立足于解决 AI 转型问题的公司 Landing . ai。
吴恩达通过一篇文章和一段视频在个人社交网站上宣布了该公司的成立，并表示希望人工智能能够改变人类的衣食住行等方方面面的生活，让人们从重复性劳动的精神苦役中解脱。
Landing的中文含义是“落地”，这家公司的目标是帮助传统企业用算法来降低成本、提升质量管理水平、消除供应链瓶颈等等。
截至目前，Landing . ai已经选择了两个落地领域，分别是制造业和农业。
Landing . ai最先与制造业巨头富士康达合作。
Landing . ai尝试利用自动视觉检测、监督式学习和预测等技术，帮助富士康向智能制造、人工智能和大数据迈进，提升制造过程中AI应用的层次。
吴恩达认为，人工智能对制造业带来的影响将如同当初发明电力般强大，人工智能技术很适合解决目前制造业面临的一些挑战，如质量和产出不稳定、生产线设计弹性不够、产能管理跟不上以及生产成本不断上涨等。
目前，工业互联网、智能制造和工业4.0等概念已经深入人心，传统企业都在向智能化、数据化转型，但生产过程中获取的大量数据如何应用又成了新的问题。Landing . ai与富士康的合作，或许将给传统制造的从业者带来新的启示。
当然，制造业的核心竞争力还在于制造业本身，比如车床的精度、热处理炉的温度控制能力等等，农业的核心竞争力也在于农业本身，比如育种技术、转基因技术等等。
人工智能技术的主要价值在于提升决策能力，进一步提升生产效率，以及降低人的重复性劳动等方面，这就是人工智能为什么可以“赋能”各个行业的原因。
3 人工智能将有效改善人类的生存空间
自第一次工业革命以来，人类活动对自然界造成的影响越来越大，日益增长的资源需求使得土地利用情况产生巨大变化，污染愈发严重，生物多样性锐减，人类的生存空间变得越来越恶劣。
进入人工智能时代后，怎样更好地利用大数据和机器学习等前沿技术，为环保和绿色产业赋能，成为了政府、科学家、公众以及企业的关注焦点。
在能源利用方面，谷歌旗下的DeepMind无疑走在了最前面。
2016年开始，DeepMind将人工智能工具引入到谷歌数据中心，帮助这家科技巨头节省能源开支。
DeepMind利用神经网络的识别模式系统来预测电量的变化，并采用人工智能技术操控计算机服务器和相关散热系统，成功帮助谷歌节省了40%的能源，将谷歌整体能效提升了15%。
2018年后，DeepMind更是将“触手”伸向了清洁能源领域。我们都知道，风力发电因为有较大的波动性和不可预测性，因而难以并入电网，无法有效利用。
DeepMind利用天气预报、气象观测等数据训练神经网络模型，可以提供36小时后的风力预测，从而让农场的风力发电变得能够预测。
一旦风力发电可以预测，电厂就能有充裕的时间启动需要较长时间才能上线的发电手段，与风力互补。如此一来，风电并网难的问题就可轻松解决。
DeepMind预测的风力发电量和实际发电量对比
在自然环境保护方面，微软的“人工智能地球计划（AI of Earth）”则为大家做出了表率。
这一计划于2017年7月启动，旨在借助云计算、物联网和AI技术，保护和维持地球及其自然资源，通过资助、培训和深入合作的方式，向水资源、农业、生物多样性和气候变化等领域的个人和组织机构提供支持。
例如，“SilviaTerra”项目通过使用Microsoft Azure、高分辨卫星图像和美国林务局的现场数据来训练机器学习模型，实现对森林的监测；“WildMe”项目通过使用计算机视觉和深度学习算法，可对濒临灭绝的动物进行识别；“FarmBeats”项目在户外环境下可以通过传感器、无人机以及其它设备改进数据采集，进而提高农业的可持续性。
在前三次工业革命中，科学技术进步给人们带来极大生活便利的同时，也带来了气候变化、生物多样性退化、大气与海洋污染等棘手的自然环境问题，人类的生存环境正逐渐变得恶劣。
从表面上看，似乎发达经济体的自然环境已经改善了，但这种改善是以转移污染、破坏发展中国家自然环境为代价的，世界整体的自然环境状况依然不容乐观。
一直以来，人们寄希望于未来的科学技术进步能够解决当下的自然环境问题，而人工智能技术的出现点燃了这一希望。
一旦人工智能技术可以加速基础科学理论的突破，实现生产效率的大幅提升，有效改善人类的生存空间，一切发展与自然环境的问题也就迎刃而解。
4 总 结
站在2019年看人工智能，不免感到几丝寒意。人工智能算法没有明显突破，鲁棒性差、算法黑箱等问题依然突出，部分商业化落地也不及预期，一些专家学者开始担心人工智能将迎来新的“寒冬”。
但若站在未来回顾人工智能，当前所有的担忧将仅仅是一个个小插曲。
即便是目前，人工智能技术的潜力也远远未终结。
人工智能即将带来的变革，仍将会超乎大部分人的想象。
近年来，许多行业都已切实感受到人工智能带来的颠覆，包括金融、制造、教育、医疗和交通等等。
但人工智能的价值维度还有很多，加速基础科学研究、提升社会生产效率和改善人类生存空间也只是其中的几个方面，我们不妨先提升一下自己的想象力。
人工智能将为人类带来怎样的变革，让我们拭目以待吧！
人工智能将会怎样改变我们的生活？
人工智能，最核心的将解放人的脑力劳动。
未来服务将是瓶颈，而服务业分为高端服务业和低端服务业，在高端服务业中，人的脑力劳动是主要服务的提供者，而高端服务行业将会面临供给不足和服务水平参差不齐的难题。人工智能首先要解决脑力劳动水平参差不齐的难题，保证服务的确定性，在此基础上，将实现在服务行业的社会分工，解放人的脑力劳动。
医疗行业是高端服务行业
医疗行业是高端服务行业，医疗水平的高低取决于医生的水平。
所以从总量上，中国的医院是可以满足医疗供给的，但会发现医疗行业内存在着严重的不平衡：知名医院的医生，挂号难；知名医院忙不过来；而中小医院却病人不足？
为什么？首先是这个行业存在着医疗水平的差异，高端服务的供给不足。
如果有一个技术能够保证普通社区医院的诊疗水平，与协和医院的诊疗水平一致，那么现在大医院的看病难问题就解决了。
人工智能技术是解决这个难题的方向之一。所以人工智能应用于医疗行业，并普及之后，将改变我们看病难的问题。
类似的行业还有教育。
人工智能改变出行
汽车驾驶最重要的是保证安全，而驾驶汽车会因为人的反应速度不同，安全水平会有差异。
解决汽车驾驶最重要的是通过人工智能改变汽车驾驶的安全性。
未来的汽车一定是自动驾驶的，自动驾驶分为5级。
如果L5级的全自动驾驶实现了，就不需要有驾驶员，可以极大的改善出行体验，还会带来另外一个变换，我们还需要拥有汽车嘛？自动驾驶汽车可以作为一个租赁工具，如果租赁模式，可以极大的改善人流密集区的交通状况：在比如国贸地区拥堵一个原因是车流量大，另外一个原因是车在这个地区慢速找车位的时候对道路、停车资源的利用率降低。
如果自动驾驶汽车，将不必在这个地区设置停车位，人从自动驾驶汽车下来之后，汽车自动离开这个区域，那么停车位会提高地区土地资源的利用率，同时也会降低因为停车而带来的拥堵，为在很大程度上提高资源利用效率。
智能家居开始普及
智能家居行业，喊了很多年一直都没有普及，当然这其中有技术原因，但智能家居的使用不便捷也是智能家居普及的制约因素之一。
传统的智能家居的操作模式是与计算机菜单类似，而人的操作习惯是不同的。
随着人工智能技术应用于智能家居，现在越来越多的产品开始使用语音控制。
语音识别的人工智能技术降低了人机交互的技术门槛。
同时人工智能还用于智能家居的生活习惯模式的学习，当了解了人的生活喜欢之后，智能家居让你使用家居产品的时候，不需要做任何操作，根据你的习惯，自动帮你选择最适宜的家居环境。
这样才是真的智能家居。
从经济生活角度看,人工智能如何改变人们的生产和生活方式？
什么叫人工智能？顾名思义人工智能是用人工的方法在机器上实现智能，或者说人类智能在机器上的模拟或者人们使机器具有和人类一样的智能，它是在神经生理学、语言哲学、控制论、信息论、计算机科学等学科的基础上发展起来的学科。这门学科将会对我们的生活方式带来革命性的突破。
人工智能对人类社会生产的影响。人工智能和智能机器能够代替人类从事各种劳动，包括脑力劳动和体力劳动，这些技术使用到社会生产过程中，可以使很多行业实现自动化，这样就大大减少了人工的投入，改善劳动工人的工作环境，并且由于计算机控制，大大提高工作效益，实现二十四小时不间断工作，提高公司利润。
人工智能技术为人类文化生活打开了许多新的窗口，很大程度上提高了人类对于文化生活质量的追求。比如全新的图像处理技术的应用将会极大的提高人类的视觉体验，这些技术必将对影视行业、图形艺术、广告和社会教育部门产生深远的影响。比如现在的3D电影就是一个很好的例子，3D电影的问世极大地提高了观众的视觉体验，给我们带来了十分震撼的视觉冲击，而在人工智能问世之前是不可能实现这种技术的。
思维方式与观念的变化。人工智能的发展与推广应用，将影响到人类的思维方式和传统观念，并使它们发生改变。例如，我们通过人工智能技术使得机器具有思考和判断的能力，用户可以使用这种技术处理很多复杂的问题，比如工程中常用的一些解决问题的分析软件，软件可以根据之前输入的逻辑关系，帮助人类模拟和分析一些复杂的问题，而且效率和准确率都比人类直接计算要快的多。再比如华为云所提供的云存储技术就颠覆了以往的存储理念。
综上分析可以看出，人工智能技术对人类的社会进步、经济发展和文化提高都有巨大的影响。随着时间的推进和技术的进步，这种影响将越来越明显地表现出来。还有一些影响，可能是我们现在难以预测的。可以肯定，人工智能将对人类的物质文明和精神文明产生越来越大的影响。
人工智能需要什么基础？
人工智能需要什么基础？
人工智能是一个包含很多学科的交叉学科，你需要了解计算机的知识、信息论、控制论、图论、心理学、生物学、热力学，你要有一定的哲学基础，有科学方法论作保障。这些学科的每一门都是博大精深的，但同时很多事物都是相通的，你学了很多知识有了一定的基础的时候再看相关知识就会触类旁通，很容易。在这中间关键是要有自己的思考，不能人云亦云，毕竟人工智能是一个正在发展并具有无穷挑战和乐趣的学科，如果你对人工智能感兴趣，那欢迎到百度的人工智能吧做客，那里有对人工智能丰富而深刻的讨论。
需要必备的知识有: 1、线性代数：如何将研究对象形式化？ 2、概率论：如何描述统计规律？ 3、数理统计：如何以小见大？ 4、最优化理论： 如何找到最优解？ 5、信息论：如何定量度量不确定性？ 6、形式逻辑：如何实现抽象推理？ 7、线性代数：如何将研究对象形式化？人工智能简介: 1、人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。 2、它是研究、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。 人工智能涉及的学科: 哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论，仿生学，社会结构学与科学发展观。
1.人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。
2. 人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成。入门最基本的的知识是:机器学习、机械原理、计算机原理、计算机视觉等等。总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。
人工智能需要解决哪些基础性的科学问题?
认知和计算的关系问题可以进一步细化为4个方面的关系:
1、认知的基本单元和计算的基本单元的关系;
2、认知神经表达的解剖结构和人工智能计算的体系结构的关系;
3、认知涌现的特有精神活动现象和计算涌现的特有信息处理现象的关系;
4、认知的数学基础和计算的数学基础的关系。认知和计算关系的问题需要长期探索,应当得到持续的支持。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于人工智能如何改变科学基础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～