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ai 问题，为何AI不好使

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1，为何AI不好使根据你说讲述的使用方法似乎已经很正确了,却又有错误?真不解. 请再回头察看一下是否有什么隐蔽的问题.这是参考资料: 一个正常的 AI 程序包括两个文件(*.ai,*.per) ,并且文件名称必须一致.比如 a.ai, a.per. AI 文件必须放在 /帝国目录/AI/*.* 里面.AI好使了，感谢 卧龙先生 和 牛肉面 两位大哥?。。〔四裢蚍指行唬 。。?你把文件名再改一次试试,或许多了一个"."什么的 【ai 问题，为何AI不好使】
2，利用AI的时候应该注意什么我们所说的AI ， 其实就是一种算法，而在社会发展的今天 ， 统一可以概括为人工智能 。所以在社会发展的今天，随着AI算法的演进，人工智能越来越人性越来越高智商，所以也慢慢地改变着人们的生活 ， 但是随着人工智能大数据分析AI演算，所以也导致一些负面的东西，类似于一些平台利用大数据分析构建模型，实现精准定位，从而导致一些用户的核心利益受到损失，在社会发展的今天，一些黑客利用已有的算法来实施犯罪，也会影响社会治安，所以对于我们来说，可以从以下几个方面出发来思考问题 。1，使用AI的时候，更应该遵守法律法规，避免利益至上 。其实目前一些互联网公司都构建了各自的AI系统，所以对于这些大公司大平台来说，一方面AI的进步帮助这些公司取得了更多的市场更好的发展，但是也导致产生了一些负面的新闻 。所以对于这些大公司大企业来说，最先要保证的就是遵守法律法规 。2，AI的进步是给人们带来便利的，绝非成为某群体的敛财工具 。其实在社会发展的今天，AI也越来越智能，而一些平台也通过自家构建的算法平台，来对自家的用户群体进行隐私监控和定位分析 。这种做法不单单是侵犯了人们的隐私安全，还间接侵犯了用户的核心权益 ， 所以大数据时代，AI更应该以便捷服务为根本的出发点 。3，利用AI的时候，更应该学会尊重人权，尊重生命 。其实在社会发展的今天，人工智能对人们的生活影响越来越大 ， 所以在大数据时代，更应该让AI明白尊重人权尊重生命的可贵 。AI绝不是冷冰冰算法，更应该是给人们传递幸福的工具，所以在社会发展的今天，AI更应该具备基本的原则 。其实对于我们来说，随着科技的进步，AI算法对人们的生活影响越来越大，也正是以为如此，人们更应该明白在使用AI的时候，更应该坚持以人为本的观念 。在社会发展的今天，更应该明白，科技是造福人类的帮手，而绝非是资本家敛财的工具 。
3，AI人工智能的语音技术问题现在大多数的语音智能AI都是字典生成的，主要靠引擎完成发音，当然引擎是不肯能公布的，但是也可以人为的录制，这个也可以完成，钢铁侠中的贾维斯就是一款智能AI的识别系统 ， 可以通过不同的音频进行判断，然后回答处理 。现在智能AI正在进步，不久的将来就可以通过语音完成一些动作来控制电脑 ， 进入一个先进的智能时代！现在我正在做智能语音系统！相信不久的将来可以完成这个系统！这个问题太简单了 ， 你去看看谷歌翻译，上面可以把单词什么的读出来 。有空可以下载一些比较成熟的网络游戏源代码，他们都是先设计了一个ai框架，这个架构的设计稍微有点复杂，研究这个的人不多啊 ， 呵呵 。这可不是什么简单的问题《樱花庄的宠物女孩》里的人工智能光是处理声像就需要一组高性能计算机，情感分析和语言能力 ， 自主逻辑（明显就剧情来看貌似还有欲望驱动系统简单的说这个人工智能属于强人工智能 。不仅能过图灵测试，而且几乎等于人类就我们的技术以IBM为例：连这个的一半都不到
4，关于入行AI的几个常见问题 这个问题经常被问其 。有不少朋友，工作了几年之后，想转向AI技术岗位 。但感觉自己年纪比较大了，或者有生活压力，考全日制的研究生不太现实 。偏偏大多数公司招AI工程师的时候 ， 要求应聘者有相关专业硕士学位等学术背书 。作为转行者，应该怎样提高专业背景？针对这种情况，笔者的建议是： 从自己原来的专业领域入手。比如，一位原本制造业的自动化工程师，肯定对各种工业生产设备比较熟悉，了解各种各样的电机、传感器，知道这些设备输出信号的物理含义 。那么 ， 当工业领域运用机器学习方法时，自动化工程师在特征工程方面就具备了相当的优势 ， 这些领域知识，不是纯粹搞机器学习的人能比的 。至少在现阶段 ， 机器学习、深度学习的实际落地都以数据为主——能够把实际问题转化成数值拿去运算，比把运算本身（算法）做得精巧要来的重要 。因此，转行的人员如果能够充分利用之前的专业背景，而不是抛弃它，以前的专业就会成为加分项 。以此为突破转向AI，反而可能比去读一个学位更容易 。另外 ， 现在许多行业都在尝试AI+ ， 把AI技术应用于传统业务 。这种大背景之下 ， 如果想 转向AI岗位，不妨先在自己本行业内寻找机会。也许自己现在的单位就在做或者准备做AI+的项目，那么可以先争取加入进去 。毕竟，在单位内部谋求一份新的工作内容，一般都比跳槽容易 。很多企业在尝试AI转型时，会聘用一些有AI背景的咨询人员 ， 为他们做规划和解决方案 。外聘人员有机器学习方面的知识和技能，但是他们对业务领域不熟悉，需要本行业的人协助——在这个时候看看能不能成为他们的协助者，通过和专业人员合作来学习AI在实际领域的应用 。假设能够有这种经历，或者至少对自己行业的数据有足够深入的了解，对于业务应用有思考和尝试，就拥有了XX行业AI实践经验 。而不必非要通过读书或者打比赛来提升背景 。这个问题也是蛮典型的 。客观的来讲，一个人去报考一个人工智能相关专业的研究生，或者自己在家安安心心的学两三年，之后再去求职，是不是的真的竞争能力就会提高？虽然学术背景确实是加分项，但是笔者并不推荐“等两年再入职”这种做法 。首先 ， 当一个人有这个想法的时候，其实是畏难情绪的体现 。说白了“等两年”是一种逃避，而非计划 。现在不动手，往往并不是真的去学习了，而是从此就放弃了 。另外，就算有些人没有放弃 ， 真的是去埋头学了，也不要忘了，任何行业的高速上升都是有窗口期的。目前，人工智能正处在这样的一个窗口期 。因为需求远大于供给，因此给大量没有学术背景的人提供了入行机会 。然而，这样的窗口稍纵即逝 。很可能短则一两年，长则也不过三四年后就会关闭 。等到那个时候，想入职AI ， 就不是光自学就可以，而是真的必须要有毕业证了 。想入行而不去抢时间点 ， 趁着窗口期赶紧进去 ， 反而说要在那里等，那么大概率的结果是将机会错过 。应该说，在行业内部逆难度而上逐步达到职位升级的概率不是零 ， 但是实际上可能性很小的 。对一个个人而言 ， 以“做数据”的岗位入行 ， 就已经给自己打上了一个标签，而别人也会以此来对TA进行归类 。难度不同的岗位，原本门槛不同 ， 人们自然会为它们划定界限 。要从做数据的岗位晋升到做工程，就要冲破一层天花板 。现实当中，真的能够冲破天花板的人极少 。更何况这种原本已经很小的可能性，还受制于行业大势的 。当行业的岗位缺口开得很大的时候，进去相对还容易一点 。如果是在几年前 ， 一个人从做数据标注工作入行，能接触到很多算法专家、机器学习工程师，一边借着做项目的过程拼命学习，一边等待机会——像机器学习工程师这类岗位，在一个时期内会非常急需人才——一旦遇到做工程的岗位空缺，就赶紧冲上去 。老板了解这是一个靠谱的人，愿意学习，有学习能力，又做过数据方面的工作 ， 也许确实会给TA一个进阶的机会 。但随着时间的推移，越往后 ， 行业缺口越小，这种职位跃迁的可能性也就随之加倍缩小 。所以，笔者建议：想做机器学习工程师 ， 就应该以此为目标努力学习，不要犹豫，不要等待，更不要逃避，从现在开始赶紧去学！大家首先要区分开研究和工程实践这两件事 。如果你是想去做研究——在高校、科研院所，或者大公司的研究院里做算法科学家，那么可以把重点放在某一项具体的技术上面，比如强化学习 。假设你就是想研究强化学习，那你可以去大学、研究所，还有一些这方面走在比较前沿的公司，诸如Facebook ， DeepMind等等，到那里去求职，做算法研究 。当然 ， 一般走到这一步都至少要有个博士学位才行 。但是如果你想做的是工程 ， 准备求职的是工程类技术岗位，就不是用某一种技术来做区分的了 。在工业界 ， 领域的区分是产品导向的，对标的是一个个应用方向 ， 比如人脸识别、语音识别等 。在应用方向之下，具体用什么样的技术则要看当时的需求 。并不是说要去做计算机视觉 ， 就只会用cnn就行了 。要解决实际问题，往往会将各种学术界的成果结合起来使用，并根据具体的限制与要求进行改进 。在这个过程中，会不会用到某一种技术，决定因素非常多样，要看该技术能否支持需求解决；客观的设备、人员、时间是否允许采用这种技术；你的老板是否有动力做这方面的尝试等……做工程的过程中要用到的工具有很多，而无论做工程还是做研究 ， 都要具备最基础的知识！经典的机器学习模型，常见的深度学习网络 ， 以及模型训练和推断（预测）的整个流程 ， 都必须掌握 。如果你就是对某一种应用特别感兴趣，比如就是想要预测股票 ， 那你完全可以自己先试一试，毕竟股票数据到处都有 。虽然早就已经有许多人才和机构尝试用机器学习的办法解决投资股票的问题，但直到现在 ， 就长期的股票预测而言，机器还是完败给人类的 。你要做互联网金融，或者想去金融企业做机器学习，都还有对应岗位可找，但好像并没有某一类工业界的职位是让你一天到晚坐在那儿只预测股票价格的 。至于AI在医疗方面的落地 ， 更多不是技术问题，而是体制壁垒和数据获取的问题 。要做医疗AI，首先得能和医院对接上 。就算有渠道做到这一步，大量的病例都是手写的，而且大夫的那种手写体，有什么办法把它电子化，用计算机管理起来？这获取数据的第一步 ， 就是目前AI+医疗都还没有解决的问题 。连最基础的数据管理和统计都没有 ， 还谈什么数据分析，谈什么AI？说到笔试和面试 ， 所有的笔试和面试一定会从基础的知识问起 。比如，面试时面试官往往会选定一种经典模型（早些年是线性回归，前两年是逻辑回归，现在可能已经到了SVM了），问你它的模型函数是什么？目标函数是什么？最优化算法有哪些？然后看你能否把函数公式写清楚 ， 能否把过程一步步说清楚 。大家不必太功利 。有具体的职业目标是好的，但在这个目标之前，先要把基础掌握好。先学会那些最经典的模型，例如：Linear Regression，Logistic Regression，Naive Bayes，Decision Tree， SVM，HMM，CRF，Clustering，GMM ， PCA等 。沉下心来把基础打牢，到了面试的时候，自然就能对答如流了。5，如何应对AI 人工智能说到未来，很多人担心人类会被人工智能取代 。敢于带人类去火星的传奇企业家埃隆·马斯克预计，在2030-2040年 ， 人工智能将取代人类 。那我们该如何面对人工智能，才不被淘汰？为此 ， 即刻商业采访了3位国内商业科技大咖以及国际新锐历史学家、《人类简史》和《未来简史》的作者尤瓦尔·赫拉利 。今天先来看看微软全球资深副总裁、微软亚洲研究院院长洪小文的看法 。纵观人类历史，人一直和自己造出来的机器共生存 。所以，未来的常态是人和人工智能共存，人工智能+人类智能，即AI+HI 。而人类和人工智能共存有两种状态 。一是，人工智能帮人类做分析，协助人类做决定 。比如一些封闭系统的重复性工作，像电梯维修，人工智能可以自己做决定 。但这跟取代人类做决定是两回事 。二是，人工智能协助人类做决定 。碰到人生中的重大事情或者商业的重大决策，人工智能可以做彻底的分析，但最后还需要人做出最后的决定 。每次技术进步都会带来一些负面影响，比如阶层分化 。人类和人工智能共存的同时，如何应对阶层分化？洪小文的观点是，阶层分化是难免的 。有钱有资源的人总是比一般人先享用到最新技术，但以下两点可以缓解阶层分化的问题 。人工智能技术的透明化，开放技术源，OpenSource，让更多人了解如何驾驭这个技术；人工智能技术的普及化，让更多人享用AI技术 。我不会~~~但还是要微笑~~~：）6，AI的几个小问题1.楼主说的方法基本就不错,划个框全选,然后按住shift点一下上面的取消选择,剩下的就是下面的啦,线框模式也可以单独选中2.变换面板输入一边的尺寸,按住ctrl然后再按回车就会同比缩放3.一般情况下,alt可以在移动时复制. 楼主的例子中可以选中物体,然后ctrl+C,ctrl+F,就会在当前物体前面贴上一个副本,然后变换.同样也可以双击工具栏里面的变换工具输入变换的数值后,点copy.顺便,任意变换后通过align面板对齐也可.楼上的是用什么版本的呀?我的AI 10版本怎么没那个按钮??hjsho在上个帖子中说AI CS开始才有这个锁定按钮的,现在感觉实际应用中还是ai10比较多1，这个是个习惯问题，我觉得线框模式下选很方便呀，至于楼上所说，如果上面有多个图形，那么取消起来就比较慢 。2，这个很方便，如果想按比例缩放，就用工具栏里的缩放工具，如果想自己输入数值，则只要在transform面板输入一条边的大?。敲戳硗庖惶醣咭哺虐幢壤浠?。前提是要按一下图中红色地方 。[i]3，可以按楼上的方法 ， 也可以用路径偏移?。旖丶莂lt+o+p+orookie谢谢,你所说的第二种方法很有用.在此谢谢各位了.

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