人工智慧超越了人類的能力和資源水平

雖然現在已經讓很多人感到了不安，但它仍然是巨大的機會，在工作、生活和教育中將會有更好的影響。現在我們的目標是應用到醫療、民生、製造業、工業、農業、教育等等方面。01分步驟掌握人工智慧如何使用百萬張圖片來展示很好的生物科學計算。當人工智慧能夠實現一項看似繁瑣的操作，例如理解時，我們就有理由相信它能做得更好。人工智慧在生物科學和物理科學上取得了重大進展，並且超越了人類的能力和資源水平。

透過百萬張圖片來了解病毒表達調控調節演算法，可以分步驟掌握病毒感染的過程。雖然上面的程式並不是對細菌入侵有任何所謂“負面影響”，但我們可以從中獲得資訊，以實現我們的診斷預測。這些例子展示了人工智慧的力量。02優秀的機器學習模型一份面向定量醫療資料的醫學研究報告對微生物學家和生物學家提出了重要問題：他們如何使用離散資料評估慢性炎症因子的臨床價值。

該資料來自雲南華南理工大學的昆蟲標本館，資料涵蓋了從7000多名昆蟲標本中獲取的3279274個樣本。在單個指標上，大約4年前一個數據集的準確性較以前的資料集有較大提高。人工智慧將更多的資料來到了資料集的方法和這些方法的改進之間的結合，成為了一項精湛的考察手段。03機器學習過程一個經典的示例是構建模型用於影象分類，能夠從296823張不同大小的影象中判斷影象的類別。

我們將用一個例子來展示這種方法。每次我們檢視一張影象時，都會隨機選擇四個值：01-10，然後隨機增加一個值-100-5000。透過這種方法獲得的樣本就可以做機器學習分類。04人工智慧專用演算法目前，機器學習演算法主要用於有監督學習和半監督學習。如果一個演算法或理論家總結了一個幾千個特徵和特徵的集合，他可以用可計算的推理演算法表達出來。深度學習是當前最火的演算法。過去幾年，深度學習被使用於各種研究和設計過程，這些研究也決定了未來發展的方向。

優秀的演算法，可以讓我們得到巨大的收益。科技雖然很厲害，但人們的分工是非常複雜的。不要排斥自己有自己的愛好。人工智慧的能力範圍顯然是要逐步明確的。接下來，我只會談談其能力範圍和大致應用方向。一、能力範圍人工智慧離不開資料，特別是從資料量來看人工智慧的能力。資料越多，越好。當人工智慧遇到資料無效的情況時，人工智慧可能依然需要花很長時間處理這些資料（特別是演算法）。二、人工智慧前景下圖展示了人工智慧未來在工業和國防方面的應用。