2020年国考结构化面试热点：人工智能的未来前景如何描绘？

一、2020年国考结构化面试热点：人工智能的未来前景如何描绘？

世界人工智能大会的召开，敲响了现代AI发展的重要钟声，这一场人工智能的战役，在无声中开始了。有人说AI造福人类的日子不远了，百也有人说还早，更有人担心AI对工作的影响，而我认为AI将来造福人类的日子确实不远了，但是AI就好比互联网，它是一把双刃剑，良好的使用对我们有极大帮助，错误的使用也会带来巨大危害。

在大会上AI大放光彩，比如AI教育，有望解决教育资源分配不均等问题;AI医疗，有着更新医疗设备，加强医疗发现、解决病痛的能力;AI垃圾度分类，会上的AI智能机器人几秒就能分辨可回收垃圾;AI艺术在会上更是令人侧目，在会上AI精灵变换各种形态，与真人共同表演了一个又一个精彩绝伦的节目，这是全新的艺术形式，将来也有望成为娱乐界的常态。版

人工智能的发展是人类智慧的结晶，是科技发展的必然产物，它不仅仅能够给我们的生活带来不一样的色彩，更是在经济政治民生教育等多个领域注入了新的活力，以往难以解决的困难被解决了，以往拖累我们效率的因素被改权变了，人工智能的发展未来可期。

二、英特尔发布二代 英特尔(R)NCS2表现如何

英特尔(R)NCS2看起来就像个普通U盘。它基于最新一代英特尔VPU——英特尔(R) Movidius(TM) Myriad(TM) X VPU构建而成，首次配备有神经计算引擎（专用硬件神经网络推理加速器，性能更优）。搭配可以支持更多网络的英特尔(R)OpenVINO(TM)工具包，英特尔(R)NCS 2让开发者在原型制作上拥有更大灵活性。

以下是新闻原文，供参考。

2018年11月14日，北京，英特尔人工智能大会今天在北京举行。英特尔发布了英特尔(R)神经计算棒二代（简称英特尔(R)NCS 2），利用该计算棒可以在网络边缘构建更智能的AI算法和计算机视觉原型设备。

当前业内对于边缘计算和云端智能两类方案尚存有争论，但英特尔集中发力边缘计算的态度正在显露。边缘上的AI，最大的机会就是视觉——机器视觉、视频监控、医疗影像等等。英特尔对AI专注于三个方面：工具、硬件和社区。二代神经计算棒起到工具作用。

英特尔(R)NCS2看起来就像个普通U盘。它基于最新一代英特尔VPU——英特尔(R) Movidius(TM) Myriad(TM) X VPU构建而成，首次配备有神经计算引擎（专用硬件神经网络推理加速器，性能更优）。搭配可以支持更多网络的英特尔(R)OpenVINO(TM)工具包，英特尔(R)NCS 2让开发者在原型制作上拥有更大灵活性。

英特尔全球副总裁兼中国区总裁杨旭在当天演讲中引用了一系列数据讲述AI的机会和挑战。一方面，2018年有46%的企业CIO（首席信息官）制定了AI应用的执行计划，但其中只有4%得到了执行。留意到很多AI相关的计划执行不到位，英特尔想降低AI门槛，并提供切实可行的方案。

另一方面，国内人工智能行业2017年的市场规模为9亿美金，估计到2022年这一数字将达到90亿美金，复合增长率超过58%。事实上，这一些列数字是对人工智能产业未来发展空间的肯定。英特尔将AI视作一个大商机。

神经计算棒的开发是为解决部分难题而来。只要一台笔记本电脑和英特尔(R)NCS 2，开发者数分钟就可以让他们的 AI 和计算机视觉应用程序运转起来。英特尔(R)NCS 2在标准 USB 3.0 端口上运行，不需要额外硬件，因此用户可以快速转换并将计算机训练模型无缝部署到各种各样的设备上，并且无需网络或云端连接。

第一代英特尔(R)NCS发布于2017年7月，已拥有一个涵盖上万名开发者的庞大社区，并曾被700多部开发者视频和数十篇研究论文提及。

据英特尔介绍，英特尔(R)NCS 2与上一代神经计算棒相比性能更优，价格更优惠，可用于加快深度神经网络推理应用开发。英特尔(R)NCS 2支持深度神经网络测试、调整和原型制作，可以帮助开发者进入实际应用的量产阶段。

英特尔公司全球副总裁兼人工智能产品事业部总经理Naveen Rao表示：“第一代英特尔神经计算棒给AI开发者们的创新行动带来助力。对于大幅提升计算性能的第二代英特尔神经计算棒将在业界带来的变化，我们翘首以待。”

借助英特尔(R)NCS 2的功能提升，计算机视觉和人工智能可以部署到物联网和边缘设备原型上。无论开发者研发智能相机、无人机、工业机器人还是必不可少的下一代智能家居设备，英特尔(R)NCS 2都能让原型设备运行得更加快速、更加智能。此外，借助AI生态系统，开发者现在可以将他们的英特尔(R)NCS 2原型移植到其他产品上，并实现设计的产品化。

三、人工智能领域有哪些重要的学术会议和顶级实验室

人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

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。

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。

用来研究人工智能的主要物质基础以及能够实现人工智能技术平台的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的。