作为万千物种之一，我们人类一直对动物和无生命物体的人性化表现很感兴趣，无论是看到戴着小礼帽的狗咯咯地笑，还是在湿漉漉的浴室镜子上乱画笑脸。这种微小的改变可以使人们本能地对一个非人类实体做出更热情的反应。
清华大学-中国工程院知识智能联合研究中心、中国人工智能学会吴文俊人工智能科学技术奖评选基地联合发布了《2019人工智能发展报告》，遴选了13个人工智能的重点领域，包括深度学习、计算机视觉、语音识别、机器人等热点前沿技术的基础及应用研究、发展动向等。
用人工智能的摄像头和录音设备去监控，可是比养猪户自己看着要靠谱多了。基于这个思路，一个ai智慧养殖基地在当地建立了起来，擅长解读声音的某知名科技公司语音云扮演了技术角色，6个月时间第一批30头猪已经出栏。
人工智能本质上为类人智能，即追求设计和开发像人脑那样工作的软硬件系统。对于“智能”理解的差异，使人工智能分化为专用和通用两个不同分支。其实，专用和通用存在根本性差异：专用人工智能的目标是行为层面上“看起来像有智能”，通用人工智能关注系统从内在层面上“如何才能实现真正的智能”。
我同意某些观点：它可以传播人类的偏见，不容易解释，它没有常识，更多的是在模式匹配而不是强大的语义理解的层面上。但我们在解决其中一些问题上取得了进展，而且这一领域的进展仍然相当快。你可以把深度学习应用到数学上，也可以用它来理解蛋白质，你可以用它做很多事情。
2019年是AI逐渐深入社会生活、同时开始带来麻烦的一年。和平利用AI，将与和平利用原子能一样，成为未来人类持续面临的挑战。
目前很多行业的数据以大数据形式存放，有的上云了，个人信息保护更为严峻。一旦大数据泄露，甚至会泄露上亿人的信息。单纯从加密角度，密码技术防护可以实现，但可能会影响大数据处理能力，需要长时间进行新型密码技术的研究和防护。
人脸本不属于隐私的范畴，我们每天出门不会蒙着面。但一旦人脸与手机、电脑和各种账号绑定，情况就不一样了。人脸数据的采集和使用必须遵循一定的标准，否则就意味着个人信息时时刻刻在裸奔。虽然机器没有意志，但开发技术的是人，管理设备的是人。
如何基于人工智能的应用主动创新战争和作战指导理论，如何确定人机结合作战行动的作战重心、攻击节点和力量配比，如何明晰无人化武器运用的责任权限避免附带伤亡等等，均需要进行深入的研究。总体上看，各国军队都有一种军事理论革新滞后于军事实践的危机感。
对于北京地铁即将推行人脸识别技术的做法，我表示坚决反对。以下是具体的理由。首先，人脸识别涉及对个人重要的生物学数据的收集，相关组织或机构在收集之前，必须证明这种做法的合法性。
那一年ImageNet大赛的冠军，是一个来自多伦多大学的研究组，他们创造性的在传统的“输入层”和“输出层”之间加入了几个逻辑层 —— 也就是所谓的“卷积层”......而“卷积网络”和“深度学习”的横空出世，也让新技术的曙光照进现实，人类文明似乎踏上一条全新的进化之路。
