一、人工智能未来应用场景有哪些
近年来，人工智能是一项突破性技术。我们已经开始学习与设备进行通信的方法。我们成功地指导机器使用其智能来执行某些任务。最近，与人类和其他动物所显示的自然智能相比，机器正在使用认知智能执行许多更智能的活动。AI应用在自动驾驶汽车，聊天机器人，机器人技术和图像处理等。人工智能正在产生重大影响。未来，各个领域的AI实施将成为我们生活的一部分。
农业：农业是核心产业之一，我们一直在改进种植过程，以从中获得更多收益。农业中的AI有巨大的机会。人工智能和物联网等技术对于了解及时播种，获得预测，使用肥料，收割和气候条件将非常有用。借助AI等技术，可以实现农业活动的自动化。
建筑：可以肯定地说建筑行业将从AI或机器学习的实施中受益。基于AI的应用程序已在建筑领域广泛使用。AI可以建议建筑物的理想设计，并建议最佳安全功能，以使我们的生活更安全。人工智能在减轻风险方面也将是有用的-它理解复杂的语言并有助于解决问题。基于AI的应用程序将使工程师更加高效，并能够在规定的时间内交付高质量的工作。此外，该技术将有助于分析建筑行业的工作和过程。
教育：教育不分年龄，这是影响每个人生活的最重要和最广阔的领域。基于AI的解决方案一直在帮助各级学生和教师。人工智能或机器学习使我们的教育系统更智能，并且人工智能和协作虚拟网络被用来为学生和教师提供理想的学习环境。人工智能和新兴技术一直在创造学习生态系统的适当融合。21世纪的教室配备了新兴的技术解决方案，可以为学生提供最佳的学习环境。
医疗保健：人工智能或机器学习无疑将为医疗保健行业提供更多服务。它将有助于缓解所有挑战。基于AI的应用程序对于在没有人工干预的情况下理解医学数据并得出正确的结论很有用。这些应用程序应用于诊断过程，治疗方案开发，药物开发，个性化药物以及患者监测和护理。
二、如何自学人工智能
学习AI的大致步骤：
（1）了解人工智能的一些背景知识；
（2）补充数学或编程知识；
（3）熟悉机器学习工具库；
（4）系统的学习AI知识；
（5）动手去做一些AI应用；
1了解人工智能的背景知识
人工智能里面的概念很多，比如机器学习、深度学习、神经网络等等，使得初学者觉得人工智能很神秘，难以理解。刚开始学习的时候，知道这些名词大致的意思就行了，不用太深究，学习过一段时间，自然也就清楚这些概念具体代表什么了。
人工智能是交叉学科，其中数学和计算机编程是学习人工智能最重要的两个方面。这些在“知云AI专栏”之前的文章“认识人工智能”，也为大家介绍过，没阅读过的同学可以去看一下。
下图为人工智能学习的一般路线：
2补充数学或编程知识
对于已经毕业的工程师来说，在系统学习AI之前，一般要补充一些数学或者编程方面的知识。如果你的数学和编程比较好，那么学习人工智能会轻松很多。
很多同学一提到数学就害怕，不过，学习人工智能，数学可以说是绕不过去的。在入门的阶段并不需要太高深的数学，主要是高等数学、线性代数和概率论，也就是说，大一大二学的数学知识已经是完全够用了。如果想要从事机器学习工程师的工作，或者搞人工智能的研究，那么应该多去学习数学知识，数学好将会是工作中的一大优势。
Python是在机器学习领域非常受欢迎，可以说是使用最多的一门编程语言，因此Python编程也是需要掌握的。在众多的编程语言中，Python是比较容易学习和使用的编程语言，学好Python也会受益很多。
3熟悉机器学习工具库
现在人们实现人工智能，主要是基于一些机器学习的工具库的，比如TensorFlow、PyTorch等等。
在这里推荐大家学习PyTorch。PyTorch非常的受欢迎，是容易使用的机器学习工具库，有人这样评价PyTorch“也说不出来怎么好，但是使用起来就是很舒服”。
刚开始学习人工智能的时候，可以先运行一下工具库官网的示例，比如MNIST手写体识别等。这样会对人工智能有一个感性的认识，消除最初的陌生感。然后可以看看里面的代码，你会发现，其实神经网络的程序并不复杂，但是会对神经网络的原理和训练有很多的疑问。这是一件好事，因为带着问题去学习，会更有成效。
4系统的学习人工智能
这里的人工智能主要指机器学习，因为目前人工智能主要是通过机器学习的方式来实现的。
机器学习知识主要有三大块：
（1）传统机器学习算法，比如决策树、随机森林、SVM等，这些称作是传统机器学习算法，是相对于深度学习而言的。
（2）深度学习，指的就是深度神经网络，可以说是目前最重要最核心的人工智能知识。
（3）强化学习，源于控制论，有时候也翻译成增强学习。深度学习可以和强化学习相结合使用，形成深度强化学习。
在这里需要知道的是深度学习并不难学，对于一些工科的研究生，一般只需要几周就可以上手，并可以训练一些实际应用中的神经网络。但是想要对深入学习有深入理解不是容易的事情，一般需要几个月的时间。
传统机器学习算法的种类非常多，有些算法会有非常多的数学公式，比如SVM等。这些算法并不好学，因此可以先学习深度学习，然后再慢慢的补充这些传统算法。
强化学习是比较有难度的，一般需要持续学习两三个月，才能有所领悟。
5动手去做一些AI应用
学习过几周的深度学习之后，就可以动手尝试去做一些AI应用了，比如图像识别，风格迁移，文本诗词生成等等。边实践边学习效果会好很多，也会逐渐的加深对神经网络的理解。
三、人工智能技术的发展对我们生活有什么影响
人工智能技术的发展对我们生活有很大影响:
1.生活更便捷。人工智能已广泛应用于各种智能设备和服务中,使我们的生活更加便捷,如语音助手、智能家居、自动驾驶等。这些技术可以帮助我们完成更多生活任务,节省大量时间和精力。
2.工作方式改变。人工智能的发展改变着各行各业的工作方式,许多复杂重复的工作可以由人工智能来完成。这需要我们不断学习新技能,作为人工智能的补充和监督者。这将使就业结构发生深刻变革。
3.医疗健康提高。人工智能广泛用于医疗健康领域,如辅助诊断、手术机器人、智能穿戴设备等。这可以极大提高医疗质量和效率,使更多人获得优质便捷的医疗服务。
4.教育变革。人工智能为教育带来新的生态,MOOC、智能学习软件、虚拟现实等已经在改变教与学的方式。这使得优质教育资源可以惠及更广泛的受益者,知识可以更便捷地获取和掌握。
5.社会安全提高。人工智能技术应用于智能监控、防火防盗、无人机等,可以极大提高社会公共安全。但同时也引起个人隐私与信息安全的担忧,这需要有效管理和规范。
6.军事领域革新。人工智能在军事领域的应用如武器自动化、无人机、机器人等,这将改变未来的战争方式,提高作战效率,但也增加威胁。这需要加强对新技术的监管。
所以,人工智能技术的发展给我们生活带来许多便捷,但也需要我们认真应对其负面影响。我们需要加强对新技术的学习与监管,推动其有效而友好地服务于人类,这也将是未来社会发展的重要课题。
四、人工智能包括哪些方面
工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。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技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。
优点：
1、在生产方面，效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力，人类的劳动力将大大被解放。
2、人类环境问题将会得到一定的改善，较少的资源可以满足更大的需求。
3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。
缺点：
1、人工智能代替了人类做各种各样的事情，人类失业率会明显的增高，人类就会处于无依靠可生存的状态。
