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哪些工作会最先被人工智能和机器人取代？
本文为媒体针对人工智能话题对盘古智库学术委员、中国科学院社会计算与平行系统研究中心主任王飞跃进行的专访，深度解析了目前人工智能技术的现状…
　　本文为新智元针对人工智能话题对盘古智库学术委员、中国科学院社会计算与平行系统研究中心主任王飞跃进行的专访，原载于科学网。&&下文Q代表记者，A代表王飞跃。　　Q：您如何定义人工智能和（Robotics）？　　A：我对AI的定义基本上还是上世纪80年代教科书上的定义，但现在认为机器学习和博弈论，还有计算智能(模糊逻辑、神经网络、遗传演化算法等)，应是AI的标准和和核心方法。在我的博士论文中，机器学习和博弈论是作为决策和控制方法引入的，我还记得NilsNilsson关于神经网络学习的书，最早不叫机器学习而叫学习机器(LearningMachines)，但更早工程化应用是从学习控制开始的。当时许多人认为AI与Robotics的关系可用一句话概括：AI是&软&智能，而Robotics是&硬&智能研究。此外，还有人工智能AI与机器智能MI之分：AI是研究如何把人的智慧功能转化到机器上，MI是研究如何利用机器的机械功能模仿人的智能。一个可以忽略机器的可实现问题，一个必须考虑机器实现问题。当然，理想情况下两个都一样，目前也很少有人再谈AI与MI的区别了。　　Q：过去5年，人工智能最重要的技术突破是什么？　　A：显然，近年来最引人关注的还属机器学习，AlphaGo成名之后，深度学习更是备受瞩目。有意思的是，差不多十年前AI的主流并不认为这类机器学习是正统的AI，尽管它们一开始就被认定是AI的核心内容之一。　　　　Q：未来5年，人工智能会怎样改变我们的生活？未来15年呢？　　A：未来5年，许多知识性工作将逐渐被以AI技术为主的知识自动化流程替代。未来10年，我希望人工智能在知识自动化上有重要突破，助力智能制造、智能网络等智能产业的兴起，通过软件定义的系统，以及虚实互动的平行智能技术，构建智慧农业、企业、城市、社会和健康体系，使我们真正进入一个智能的时代。未来15年，有人控制的无人车，如物流车、公交车、出租车等，还有有人操作的机器人化无人车间、无人工厂将风行。人们不是失业，而是有了更多更好的工种可以选择。就像我一直在提的，不是&机器换人&，而是&机器扩人&&机器化人&。智能机将产生更多的工作，就像计算机一样。　　Q：哪些类型的工作，会最先被人工智能和机器人取代？这会在多久之后发生？　　A：规则明确但繁杂费神的知识工作，比如一些管理工作，从现在开始可以逐渐交给机器来做。知识自动化一定先于一般人工智能技术的应用。基于信息的服务(IBS)、基于决策的服务(DBS)、基于任务的服务(TBS)等面向特定问题的智能技术将被广泛应用。　　Q：很多人说人工智能会毁灭人类，ElonMusk、BillGates、霍金都在不同场合表达过担忧，您认为这种可能性有多大？
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*验 证 码：哪些工作将会被人工智能取代？
哪些工作将会被人工智能取代？
来源：新浪财经
核心提示随着各种深度学习与机器人的结合，未来会对我们每个人的就业产生什么影响呢？
　　相信对于AI，也就是人工智能近来大家了解的比较多，从去年至今都是最热的风口。
　　随着各种深度学习与机器人的结合，未来会对我们每个人的就业产生什么影响呢？
　　有恐慌，有惊喜，看看哪些职位会被AI替代？哪些无法替代，会成为人与人的分水岭？
　　今年初，美国《科学》给出的判断是，到了2045年，全球50%的工作岗位都有可能被AI的机器替代，中国是77%。
　　也就是说，未来的30年之内，在中国每4个工作中会有3个由AI来代替。这是必然的。
　　其实，这个时间预期偏乐观，现在，各种机器人应用已经进入我们的职场之中。
　　先从金融行业开始，初级的数据统计、分析的职位会被替代。
　　摩根大通开发了一款金融合同解析软件COIN。原先律师和贷款人员每年需要360000小时才能完成的工作，COIN只需几秒就能完成。
　　2000年，高盛位于纽约的股票现金交易部门有600个交易员。而如今，只剩下两个交易员，剩余的工作全部由机器包办。
　　单纯的体力或者简单的重复性工作，必然会被AI替代。
　　去年，富士康生产线开始部署4万台机器人，稳步推进“百万机器人”计划。
　　即使你技术娴熟，单位时间内的件数最多，机器人的出现也会让人工失业。
　　无人便利店，无人工厂，无人驾驶.....这些智能系统，已经在逐步落地，完全可以把基础的重复性岗位替代。
　　比如收银员、营业员、银行柜员、售票员、收费员、货车司机、汽车司机、流水线上的员工。
　　除了蓝领，那些表面看起来光鲜的白领职业，依赖固定范式作业的职位，比如初级文字工作者，新闻记者，亦会被替代。
　　九寨沟地震发生18分钟后，中国地震台网的机器，写了篇新闻稿，用时25秒，符合行业规范，字句通顺，看不出是出自机器人的手笔。
　　那些专业化、依赖数据分析和逻辑分析的职位，也会替代，甚至像律师、会计、医生，这样行业的初级岗，也会被AI替代。
　　人工智能“医生”除了在药物研发，基因分析等各种前沿医学领域外，凭借高速的计算分析能力，基于病历数据对误诊率较高的疾病建立模型，和病人交互，根据症状描述开具检查单，检查结果出来后，系统自动出具诊断结论，给出最佳治疗方案，一线临床医生要做的只是对结论予以确认。
　　既然人工智能会代替一部分职业，已经处在职场，或者目标是职场的我们，该怎么办呢？
　　其实，人工智能能够替代的是那些基础性、高重复性，偏理性和逻辑性的职业，比如交易员、分析师、数据采集员、基础的码农、初级律师等，那些已经升入管理层，处在某个职位金字塔高层的职位，积累的是多年的视野和独特的思考逻辑,亦或者敏锐的战略方向判断，这是机器人无法替代的。
　　所以，已经进入职场的我们，可以把职位上升作为前进的方向，晋升中高层，保全立锥之地。
　　人工智能的优势，能够将海量的数据通过算法进行高速运算，得出结论，这一优势，人类自然无法比肩。但是，可以把它作为一个工具，我们和人工智能并不是站在彼此的对立面，有更多的可能是互相进步。
　　随着人工智能在理性、逻辑这些层面工作的辅助，原来的分析师，可以通过这个工具，帮助自己承担基础的数据搜集和统计的工作，并且将其中各种因素量化，节约自己更多时间，投入到更富有创造力的工作环境，比如对趋势的预判，找出各种结果之间因果的联系。
　　从这个角度，是一种相互成就的关系。
　　并且，那些需要经常和人打交道，需要有感性情感注入的工作，比如幼儿教师，护理师，护士，这些职位不会消失。我们需要的不仅是冷冰冰的理性推导，更多的是服务过程中得到的情感反馈。这个，也是机器人、算法、自然语言无法突破的区域。
　　总结一下，未来人工智能的运用，会让一些基础或者重复性的职位不复存在，但是纵观人类历史长河，并没有哪个工作是不会变化的。
　　唯一的不变的是变化，我们应该做的是拥抱变化。
　　机器学习的背后需要的是人来输入数据，也是需要人来告诉机器应该如何思考和设计算法。
　　我们并不需要彼此进行博弈、制约，需要擅长使用人工智能的强项，辅助自己处理基础部分的工作环节，帮人承担更多重复性的工作,或者帮助自己的孩子能够更快速地学习技能，剩下的，专注在打磨自己的护城河——感性部分，培养创造力和洞察力，让人类能够更快地在认知和情感上进化，生活的效率和舒适度也会大为提升。
责任编辑：方杰
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TED演讲 | 看看未来哪些工作可能被人工智能取代？！
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最近，有关人工智能的话题越来越多，人们对AI的态度也逐渐发生改变，从开始的欢呼雀跃到如今的小心翼翼，你是否也曾考虑过---人类真的会被AI所取代，所支配？
本周的一则新闻更是加深了小铁对人工智能的“恐惧”，为了避免被人工智能所支配，特斯拉总裁马斯克联名百位AI专家向联合国上书，希望能终止有关杀人机器的研究和使用。
图片来源：摄图网
专家们认为人工智能的研究已经突破了一个“瓶颈”，很可能接下来的发展会呈现“技术爆炸”的现象，如今，人类的形势已经“迫在眉睫”。
“一旦潘多拉的魔盒被打开，就很难被关上.....人工智能将成为人类有史以来最大的生存威胁。”
图片来源：摄图网
马斯克本次上书的主旨是人工智能取代人类士兵所带来的威胁，但其实，人工智能已经开始取代人类的各种岗位，其程度肯定超过你的想象。
你甘心被AI所取代吗？如何才能在竞争中超越AI?
今天的TED演讲，由人工智能专家Goldbloom为大家揭示答案，他也道出了人工智能最大的弱点，以及人类能够战胜人工智能的唯一优势。
图片来源：摄图网
现在有一个严重问题大家都还没意识到：
目前刚刚出生的孩子，或者稍微大一些的孩子，他们以后会面临一个很严重的问题。
长大后的工作可能已经被人工智能取代了。
Goldbloom的侄女现在只有9个月大，她的妈妈是一名医生，她的爸爸是一名律师，非常好的职业吧，但是等她上大学的时候，她父母的工作将变得面目全非。
说白了，这种工作会被人工智能取代。
2013年的时候，牛津大学曾做过一项关于未来就业的研究。
他们得出结论：差不多有将近一半的工作都有被机器自动化取代的危险。
为什么人工智能可以这么厉害？因为他可以学习，或者说的更具体一些，它可以从大量现有数据中学习，然后开始模仿我们人类的所作所为。
Goldbloom自己的公司就专注于尖端的机器学习，他召集成千上万的专家，为工业和学术界寻找一些重要问题的答案。
因此，他可以从一个独特的视角来观察：机器可以做什么，不可以做什么，哪些工作可以被自动化或者受到威胁。
图片来源：摄图网
说到机器学习，也就是人工智能，它最早在90年代出现在人类的视野中，那会它就可以评估贷款申请的信用风险、识别编码检索邮件。
在过去的几年里，人类取得了人工智能研究的突破性进展。那它现在都可以做什么呢？
2012年，Goldbloom与一些学校做了一个课题：设计一个算法来给高中作文评分。
图片来源：摄图网
大家可以代入一下，如果你是老师，你要去给一篇作文打分，你怎么打？
“语句是否漂亮，用词是否准确，中心思想是不是扣题，表达的东西够不够深刻，最重要的是，文章是不是写的有感情？”
总之，这是一份可以说很“玄乎”的工作，可现在机器也能做了......
Goldbloom的算法评判的作文分数居然和真正老师给出的分数相符，可以设想，以后最起码给作文打分用不上老师了......
2016年，Goldbloom挑战了一份更难的任务，他要设计一个算法从“拍摄出的眼睛图像中---诊断出是否有糖尿病以及视网膜病变”。
图片来源：摄图网
没错，算法再一次获得胜利，它给出的诊断和人类眼科医生的诊断相符。
其实只要是这种类似的任务，只要给出正确的数据，机器就可以轻易打败我们。
一位老师在40年的工作生涯中可能审阅了一万篇作文，一名眼科医师，一生大概可以检查5万只眼睛。
机器可以在短短几分钟内审阅百万篇文章，或者检查数万只眼睛。
对于这种，频繁，大批量的任务，人类绝对无法与机器抗衡。
但是有些事情，我们却可以“血虐”这些机器，那是什么？
图片来源：摄图网
那就是，机器在解决新情况方面，发展的异常缓慢。说简单一些，机器不会创新，它们还不能处理未曾反复接触的事情。
机器学习的致命缺陷在于---他必须从大量已知的数据中总结经验，说白了就是吃人类剩下的......
人类则不然，我们有一种可以把看似毫不相关的事物联系起来的能力（脑洞？），然后用它解决从未见过的问题。
图片来源：摄图网
二战中有一位物理学家，他从事雷达的研究工作，有一天他的巧克力被磁控管给融化了.....他用自己的电磁知识，联想到了烹饪。
然后这个吃货发明了--猜猜是什么？
点击下方空白区域查看答案▼
这就是咱们人类独有的超能力，也是目前唯一可以与人工智能抗衡的优势---创新。
这种联系创新，每天都在以难以察觉的方式成百上千次的发生在我们身边，帮我们解决新的问题，推动人类技术的进步。
这对未来的工作有什么意义？
图片来源：摄图网
未来的工作状态，完全取决于一个问题---这种工作可以多大程度上的简化为频繁，大批量的任务，又涉及多少对创新能力的要求？
对于需要经验的工作，比如诊断某些疾病、评判作文、审批法律合同等工作，必然会受到人工智能的威胁。
会计师可能还是需要的，律师也需要，但是他们的团队绝对会被人工智能所简化，缩小他们的队伍。
导致这些工作会变得更加难以取得......
但是，需要创新的工作，比如营销文案需要随时脱颖而出，经营策略也需要不断推陈出新，所以人类将是这些工作的创造者，不会被人工智能轻易控制。
图片来源：摄图网
所以，对于孩子们来说，无论你将来决定做什么，让每一天都给你带来新的挑战吧！
如果是这样，你的未来将无法被人工智能所取代，你将永远保持创造者的身份。
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播放数：5808920人工智能和机器人时代，哪些职业最先被取代？人工智能和机器人时代，哪些职业最先被取代？三才书生百家号对于职场你我来说，正在见证一个时代，也许许多人已经经历过工作岗位被人工智能和机器人取代，不管你愿不愿意相信，随着时代的发展，许多职业将会被人工智能机器人取代，那么哪些职业会最先被取代呢？一、职场上数量众多的体力劳动者不可否认，越来越多的体力活正在被机器和智能机器人取代，曾经的罐头、饮料封装，都已经被机器取代，流水线工人是最容易被取代的一类人。二、涉及到危险作业和职业病危害因素的工作岗位由于职场上这类人群承受着较大的安全风险以及健康风险，国家安全监管部门也一直在引导行业升级，希望用机器人取代作业，例如水泥厂的袋装发运、车辆喷漆及煤矿、化工厂等危险性较高行业的一线岗位。三、数据处理的职业目前受限于人工智能，职场上数据收集处理还是需要大量的人力，随着大数据时代来临以及人工智能的发展，未来像银行等行业的数据处理等职业将逐步被取代。四、各类语言翻译职业随着人工智能发展，职场上各类语言翻译职业将会受到越来越大的挑战，虽然短期内不会被取代，但这种趋势还是让人能够预测。五、最不容易被取代的职业教育、医疗保健、程序员、创意产业等需要产生高难度专业性互动职业以及公司的管理层。本文由百家号作者上传并发布，百家号仅提供信息发布平台。文章仅代表作者个人观点，不代表百度立场。未经作者许可，不得转载。三才书生百家号最近更新：简介:专注职场，致力原创，书生视角，助你成功！作者最新文章相关文章哪些职业会被人工智能取代？行政、服务业等最危险_新浪财经_新浪网
　　原标题: 哪些职业会被人工智能取代？行政、服务业等最危险
　　在围棋人机大战第三场比赛中，谷歌开发的人工智能AlphaGo战胜韩国棋手李世石，总比分3：0领先，这也意味着“阿尔法狗”实际上已经获得胜利。既然已经在围棋这一人工智能领域的最大挑战上击败了人类最优秀的棋手之一，那么令许多公众感到恐慌的一个问题随之而来——哪些职业未来会被人工智能所取代呢？
　　“阿尔法狗”是一些网友对谷歌AlphaGo人工智能的昵称。昨日，“阿尔法狗”凭借着卓越的算法能力，在举世瞩目的“人机大战”中连续第3局战胜了围棋世界冠军、围棋九段(职业级别最高段)选手李世石。“机器战胜人”，引发了大众对人工智能威胁人类的担忧。那么“阿尔法狗”到底是谁？它的围棋技术是如何学习的？人工智能又离我们到底有多远呢？
　　“阿尔法狗”是什么鬼？
　　“阿尔法狗”其实是一款围棋人工智能程序，由位于英国伦敦的谷歌旗下DeepMind公司开发。它也是第一款能击败专业围棋选手的计算机软件。
　　据DeepMind的团队介绍，选择围棋，恰恰是因为围棋的复杂。围棋的“分支因子”无穷无尽，走法比全宇宙的原子数量还要多。传统的计算机程序在下棋时，会使用“暴力计算”的做法，为所有可能的步数建立搜索树，也就是根据数学和逻辑推理的方法，把每一种可能的路径都走一遍，从中选出最优的走法。
　　但是围棋棋盘有361个点，走法变化繁多，普林斯顿的研究人员算出了19×19格围棋的精确合法棋局数的所有可能性是一个171位数——比宇宙中的原子数还多。这样的计算结果，哪怕是巨型计算机也要算上许多年。而且由于围棋的每颗棋子都相同，没有大小的区分，这使得围棋的下法中增加了很多“随机”的成分，无法用逻辑推理来预测。所以围棋一直被认为是人工智能领域的最大挑战。
　　在阿尔法狗出现之前，电脑的围棋能力还停留在业余水平。专家预言，想击败世界上的精英选手，电脑技术至少还要再发展十年。但是“阿尔法狗”做到了。
　　简单来说，“阿尔法狗”系统之所以可以玩转围棋，是因为它具有两个大脑，一个叫做“策略网络”，负责选择下一步走法；另一个“价值网络”，负责预测比赛胜利者，每走一步估算一次获胜方，而不是一直搜索到比赛结束，从而减少了运算量。两个大脑配合工作，于是将围棋巨大无比的搜索空间压缩到可以控制的范围之内。
　　“阿尔法狗”的围棋是怎么学的？
　　战胜人类的第一步是模仿人类。“阿尔法狗”首先用围棋专业棋手的3000万步实例对“价值网络”进行训练。而假如一个人要学习3000万步，每步1分钟，需要60多年。通过这种经验学习，阿尔法狗对人类走法的预测准确率就能达到57%了。
　　模仿之后，第二步便是超越人类。“阿尔法狗”最特别的一点就是，它可以“深度学习”。DeepMind公司CEO哈萨比斯说：“AlphaGo的棋风跟人类很像，因为它会像人一样去学，而且在下棋的过程中变得越来越强大，你我都是这么学的。”
　　传统意义下，计算机做出的所有反应都依赖于人类事先写入的、具体的程序。因此，如果把所有非典型的例子都一一穷尽，转化为代码告诉计算机，是一项非常庞杂的工作。
　　但是“阿尔法狗”不会如此“按部就班”，它可以像人脑一样自己来学习，不断提升棋艺，靠的就是“深度机器学习网络”。简单来说，阿尔法狗可以自己与自己对弈，目前它自我对弈已经超过3000万局，在这个过程中，“阿尔法狗”不断积累胜负经验，举一反三，形成对围棋的一种“全局观”。如此，“阿尔法狗”在接下来的比赛中就不会完全依赖于“经验”，而是依靠自己的评价网络，带有创新性地选择最有利于自己的走法。
　　“阿尔法狗”与人类对战已经不是第一次了，去年10月，它就曾以5：0的成绩完胜欧洲围棋冠军、职业二段选手樊麾。在那之后，有专家就曾预测，“计算机程序击败围棋世界冠军是迟早的事，这是因为，计算机的运算速度比人脑快得多，能凭借‘大数据+深度学习’在短期分析完一个人一生也无法穷尽的棋谱，棋力提升的速度和幅度都很惊人。”
　　人工智能距离我们有多远？
　　在“阿尔法狗”战胜李世石后，许多人惊讶于人工智能的高水平，并且立志学习围棋，以便有一天能离人工智能更近一步。事实上，人工智能距离我们并不远，并且会越来越近。
　　如果你有一部iPhone，就可以通过SIRI语音助手直接让它为你接打电话、读取短信、介绍餐厅、报告天气等，用户可以和SIRI对话，如果SIRI没理解，还会反问，“您是要导航去公司，还是回家？”这里的SIRI就是一套人工智能语音系统。
　　人工智能，就是能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器。家里的扫地可以自动发现污物并帮助打扫，这就是人工智能的功劳。
　　前不久腾讯开发的一款写稿机器人Dreamwriter，可以根据算法在第一时间自动生成稿件，瞬时输出分析和研判，一分钟内将重要资讯和解读送达用户。上个月，搜狐推出了智能股市播报系统，由机器人自动跟踪、捕捉市场的动态，进行纯粹客观描述，以信息流的方式推送给用户。上述两项人工智能引发了对机器与人工之间如何平衡的讨论，有专家表示，“机器重在扫描挖掘发现信号和机会，而人工重在深度分析和评论，只有找到其中的平衡点，才能满足用户对资讯有效性的实际需求，带来创造性的阅读体验。”
　　此外，推出的“芝麻信用评分”也是基于人工智能机器评出的，人工智能结合用户信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系五个维度客观呈现个人信用状况的综合评分。分数达到一定标准，可以享受各种信用借贷、免押服务、实名社交服务。
　　这些生活中的场景都是基于人工智能完成的，而科学家们也在致力于用人工智能解决更多生活中的问题，哈萨比斯说：“尽管游戏是开发和测试人工智能快捷高效的完美平台，但我们最终还是想用这些技术来解决现实世界中的重要问题。我们的方法具有普遍性，所以我们希望有一天能够对它们进行扩展，帮助我们解决人类社会中最棘手也是最紧迫的问题，这些问题从气候建模到疑难杂症分析，不一而足。”
　　什么职业会被人工智能取代？
　　在人机大战的前三局都被“阿尔法狗”拿下后，许多网友恐慌，人类最终会不会被机器所取代呢？事实上，随着人工智能的发展，机器确实可以通过深度学习来代替人类做越来越多的工作，根据一项报告，到2025年，约有25%的工作将由人工智能或是机器人所取代。但是，人类依靠独有的创造性、互动性和谈判性，在一些职业中仍然占有绝对优势。
　　2013年，由牛津大学一位研究者发布的论文显示，未来有700多种职业都有被机器替代的可能性。职业中可自动化、计算机化的任务越多，就越有可能被交给机器完成，其中以行政、销售、服务业最为危险。
　　尽管机器可以模仿人类的大脑进行学习，但是在目前的科技水平下，相比人类，机器欠缺了原创能力、互动能力和谈判能力。因此，具备这三种要素的职业便不容易被机器替代。比如文创、科技和管理行业，就比较安全。
　　根据上述论文，内外科医生、编舞、教师、作家、律师、人力资源经理、科学家、工程师和记者属于比较安全的、不容易被替代的职业；相反，司机、技工、建筑工人、裁缝、快递员、抄表员、收银员、保安和洗碗工属于比较危险的、有可能被机器替代的职业。
　　即使如此，专家表示，人类也无需恐慌，虽然计算机可能在一些方面超过人类，但是它依旧不是“整全的人”，例如“阿尔法狗”，它只会下围棋，并不像人类可以做许多事情：弹琴、下棋、与人交流，甚至创造各种人工智能系统……只有人类能处理生活中纷繁复杂的情况，人工智能取代人类的担心为时尚早。
　　但是，在人工智能逐渐代替人类工作的情况下，如何找到机器和人工的平衡点，也是需要思考的问题。比如有业内人士对智能写稿、智能看盘机器人表示，“智能化资讯不仅仅只是简单地进行数据挖掘、分析，更重要的是解决机器与人工和谐发展的问题，机器重在扫描挖掘发现信号和机会，而人工重在深度分析和评论，只有找到其中的平衡点，才能满足用户对资讯有效性的实际需求，带来创造性的阅读体验。”
　　人工智能概念股被带火
　　随着“人机大战”的进行，原本默默无闻的人工智能概念股被推上风口浪尖。周四、周五人工智能概念股领涨两市。周五从早盘开始，A股人工智能概念股纷纷上涨。截至收盘，、、远大智能涨停，、等涨幅超5%，、等涨幅也逾4%。此外，数据显示，多只人工智能概念股出现大单流入的状况，其中，两只涨停股科大智能和远大智能超大单净流入分别达5659.59万元、5462.39万元。
　　某券商分析师对北青报记者表示，相关概念股的上涨是必然的，并表示：“人工智能被我国科技界视为弯道超车的一次难得的历史机遇，我们坚定地看好人工智能这一未来最重要的产业方向，并推荐智能医疗、视频安防、人脸识别、图像识别、专家系统和硬件设备等多个行业和产业的相关股票。”
　　另有分析师指出，依托人工智能的消费端和工业端的机器人也将是未来的热点。其中，助老助残机器人、护理机器人、医疗手术机器人、清洁机器人、娱乐机器人将成为消费市场的重要需求。另外根据《工信部关于推进工业机器人产业发展的指导意见》，到2020年要建立完善的智能制造装备产业体系，产业销售收入超过3万亿元，实现装备的智能化及制造过程的自动化，也意味着工业机器人的市场空间潜力巨大。
　　不过，有趣的是，一位证券行业从业者表示，虽然人工智能概念股大火，但自己并没有心情炒，反而担心“让它来分析A股，估计我们都要失业”。
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　　阿里也要做“阿尔法狗”？
　　11日，科技部部长万钢在两会上透露，“与科技部联合建立量子计算方面实验室的，也可能会造出一台类似AlphaGo的东西。”据北京青年报记者了解，这个项目目前是团队负责，但是与“阿尔法狗”不同，阿里云的关注点是“人类可用的AlphaGo”，也就是说，阿里云的目标是把人工智能做成企业也可以使用的技术和产品。因此，虽然我们无法期待一场谷歌和阿里的围棋大战，却能够期待看到身边有来自阿里的“阿尔法狗”。
　　除了阿里，百度的人工智能水平也在世界上位居前列。在美国权威科技期刊《麻省理工技术评论》评选出的“2016年十大突破技术”中，百度的深度语音识别系统(Deep Speech2)就位列其中。和“阿尔法狗”一样，这个语音识别系统也可以深度学习。人类可以不必事先在系统里预置命令，它便可以“听懂”人类说话，包括外语和方言。目前，百度语音识别系统的准确率已经达到99%，在嘈杂环境下的准确率也有80%，这一数字大大超过了谷歌等团队。