人工智能会取代人类吗辩论赛意义？
正方
第一，人工智能的思维是机械化的，它创造出来的东西缺乏感性。它不可能有人类细腻的情感和丰富的感情。它的创作很难引起人类情感上的共鸣。第二，人工智能的应用将导致人类愈发懒惰，甚至不做家务。依靠人工智能，人们还是要锻炼筋骨、强健体魄。第三，有了人工智能，一些学生就依赖它帮助自己写作业了，于是不动脑筋、抄袭作业。可是要想学到知识，学生们还是得自己努力学习。
反方
1、现有人工智能是工具，它可以提高效率，但取代是指从工具变成工具的使用者，作为工具没有变成使用者的可能性，分工十分明确，每一个工作还是人类的指令，人工智能的执行
想学人工智能需要哪些基础呢？
优秀的数据分析师需要具备这样一些素质：有扎实的 SQL 基础，熟练使用 Excel，有统计学基础，至少掌握一门数据挖掘语言（R、SAS、Python、SPSS），有良好的沟通和表达能力，做好不断学习的准备，有较强的数据敏感度和逻辑思维能力，深入了解业务，有管理者思维，能站在管理者的角度考虑问题。
学人工智能需要哪些基础？
最近两年人工智能大火，很多企业和人才考虑转型人工智能，那么学人工智能需要哪些基础呢？
人工智能是当下很火的显学，英文缩写为AI。被认为是二十一世纪三大尖端技术之一，其他两个技术是基因工程和纳米科学，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的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它的目的是了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该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。
人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，时下热炒的大数据和阿尔法GO大战李世石，其背后都有人工智能的影子。
学习人工智能，主要掌握：概率论、数理统计、矩阵论、图论、随机过程、最优化、神经网络、贝叶斯理论、支持向量机、粗糙集、经典逻辑、非经典逻辑、认知心理学，同时也要学习高等数学微积分、线性代数，另外编程工具，例如：matlab，spss，C++或Java也必不可少。
实际说不好听的，任何人都是为了收入更高，职业更理想去接触人工智能这个领域的。就是一个学者去研究人工智能无外乎在学术上有所建树，最后在转化为金钱。那么今天我们可以直接说我们学习人工智能的目的就是赚钱，那么怎么赚钱，无外乎找工作和承揽项目。那么这两个方向需要样样俱全的基础么？答案是否定的! d我们更应该直接从项目入手，什么项目直接找到对应的人工智能案例，迅速切入案例为主。在实践中不断完成基础的搭建，遇到不会的不解的逐步通过经验来了解。就像神经元网络，人从来都需要第一个神经元来构筑这个网络，如果这个神经元距离你学习的目的太远，迟迟得不到正向的激励，那么迟早你会丧失兴趣而选择离开这个行业。我们昂钛客AI人工社群的目标，就是用40行左右的大量案例和实验，来高速迭代学习人工智能的案例，另外只有大量的案例练习和实践，才能对基础知识有深刻的认识。正常思路是先学完这些基础课程在切入人工智能领域。比如数学方面的：机器学习，深度学习，神经元算法。傅里叶变换，小波算法，时间序列，甚至初级的高等代数，概率论等。计算机语言方面的：因为tensorflow和caffe都是应用在linux环境下最为普遍，所以csh,bsh要会，那么标准c,c++也应该了解。而python更是案例最多的语言。而go呢也代表未来。
学完软件肯定你觉得这是不是基础呢？错了，硬件你应该了解编译原理，和操作系统，因为现在深度学习大量应用到了并行处理，你对硬件不熟悉，怎么能在有限的资源下实现更好的算法。还有大量虚拟机和gpu,tpu的硬件知识扑面而来。看到上面我列出的学习领域，也许光初略的了解一下每样都要几个月时间。把这些作为基础是正确的么？答案是否定的。
我们应该用案例切入，用最好的方法来实现应用，再回头优化当中不断实现基础的完善和提高。
作为人工智能领域的研究生，我来回答一下，说说我个人的看法。
首先，什么是人工智能？人工智能(Artificial Intelligence，AI)是研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科。其主要任务是建立智能信息处理理论，进而设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算系统。
人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习、深度学习、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人等方面。
无论在研究哪个领域，都需要具有以下基础知识：
需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计，随机过程，离散数学，数值分析，统计学方法，最优化。
需要算法的积累：人工神经网络，CNN，RNN，支持向量机（SVM），遗传算法等算法。当然还有各个领域需要的算法，比如计算机视觉领域，需要如何设计神经网络，以及传统的图像算法等；在机器人领域，需要研究SLAM算法等。总之，不同领域有自己的算法，需要不断深入研究，并且需要时间的不断积累。
需要好的编程能力：研究人工智能领域，写代码是必须的。只有具有良好的编程能力，才可以写出优良的代码，才能快速复现论文中的算法。当一个算法构思好之后，通过代码的实现，才能快速验证该算法的可行性。目前，在AI领域中，Python是必备的，其他语言C++，JAVA掌握也是很有必要的，在公司用处非常广泛。
总结一下，人工智能领域包含的领域比较广泛，但是都需要数学基础、编程能力、特定领域算法的积累等知识。因此，要想深入学习人工智能的话，首先要选择一个领域，然后再深入研究。
到此，以上就是小编对于人工智能自我认识小结的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能自我认识小结的2点解答对大家有用。
