21世纪的“智能自动化”将有别于20世纪的初级物理自动化，因为如今的机器人需要将机械工程和用于感知和精细动作操控的人工智能技术模块融为一体。而在疫情期间，白领员工居家上班，他们在线上的一切活动、承担的所有任务都被转化成数据，标志着向机器全面接手迈出了一小步。

健康码会逐渐变成居民健康数据的综合载体。今后如果去医院挂号看病，之前的用药历史、健康记录都可以为医生诊疗提供参考。当然，也要保护好数据隐私。

人工智能没有「意识到」其目标，并且漫不经心地压缩数字以达到似乎这一无关紧要的目标，因为我们认为植物和树木即使没有同样的意识也可以存活。

当孩子被骂，尤其是被突然提高的声音大吼时，额叶会出现暂时的失活，导致无法加工和处理别人此时对自己说的话。经常被家长打骂的孩子额叶发育会受到影响，不同性别受到影响的表现不同。女孩子容易习得这类情绪，日后也容易表现出情绪暴躁、大吼大叫等特征；而男孩子则更加容易表现出反应迟钝、性格怯懦等特征。

该文章引用了近期在神经网络推荐算法、对抗性训练、自然语言模型等领域的批判性论文，指出这些年来一些人工智能算法发展中面临的问题。

近日，在2020 ICLR大会上，图灵奖得主舒亚·本吉欧（Yoshua Bengio）和扬·勒昆（Yann LeCun）发表观点称，自监督学习有望使AI产生类人的推理能力。本吉欧相信机器最终可以习得关于这个世界的各种知识，这种知识的获得并不需要机器去亲身体验各种真实发生的事件，而是通过习得语言化的知识来实现。

人工智能将在未来几十年改变世界，因为机器在从驾驶汽车到发现新药等一系列任务上的能力越来越强。但一些人担心，如果人工智能是在不同国家不同实验室孤立开发出来的，它可能最终成为一项危险的技术。

到2022年，人工智能衍生业务的总价值将达到3.9万亿美元左右。这家分析公司指出，IT领导者将需要使用人工智能来支持不断发展的基础架构。根据Gartner的调查，到2025年，将有90％的企业将关闭传统的数据中心。实际上，已有10％的企业这样做了。

今天的人工智能是由数据驱动的。而今天的大部分数据都来自于互联网：文字、图片、视频，以及我们与它们的交互......目前还没有一个现有的「文档理解」模型，让我们可以通过转移学习来适应我们的具体业务流程。构成商业世界的Excel电子表格、营销手册、法律合同等文档，都隐藏在各个公司内部的邮件收件箱和其他

2012年图灵奖获得者Geoffrey Hinton领导的课题组参加了ImageNet图像识别比赛，通过卷积神经网络（CNN）在比赛中一举夺得冠军......越是专业化程度高的领域，人工智能更加有优势代替人类。而那些与人打交道的，教师、护士等，以及需要创造性思维的架构师、艺术家等是不容易被替代的。这和弱人工智能擅长的领域非常一

人对声音的感知是有范围的，人感知不到的动物却能感知到。比如在地震前有些动物提前是有反应的，说明它们有一种能力能够感知到，如果人类能够连接动物与之沟通，就有可能实现预测地震。

如果AI革命不可避免，至少一个可被解释的系统能够更好地融入崭新的算法社会契约——例如伊亚德·拉万（Iyad Rahwan）提出的社会回环（Society-in-the-loop）——与人类共生存，而不必成为敌对的关系。