人工智能的深度发展利大于弊？

一、人工智能的深度发展利大于弊？

一、利大于弊

第一，人工智能让人类生活更美好。例如，人工智能的医疗应用惠及大众。我们医生或许难以保持最新治疗方案和方法，也无法了解所有医学例案。人工智能可以在短时间内分析大量数据，精确判断病症，并找到最佳的治疗方案，为人们提供最好的治疗。

第二，人工智能推动社会进步，实现人类进一步解放。人工智能应用后，各行业的生产效率大幅提高，人类财富以几何形式快速增长，为人类的美好生活提供了坚实的物质基础。

第三，人工智能推动了人类的理性进步，可以反过来促进人类的发展。人工智能研发过程的本身就具有研究人脑认知与功能的需求和特性，而使人类在这个过程中就学习了学习的方法，从而增强人类的逻辑思维能力。

二、弊大于利

第一，我们今天题目是比较性命题，但是对方辩友从头到尾只提利不提弊，甚至连大小关系也没听清楚。而我方要论证的正是人工智能对人类发展带来的利端是可以取代，并且不必要的；而它给人类带来的弊端却是毁灭性，并且不可挽回的。

第二，人工智能分为强弱人工智能，最早是由赛尔提出的。弱人工智能是一种科技手段，是把计算机作为……（差二字）的有力工具。强人工智能则主张人工智能最终必能完全模拟人类心理与智能活动。

第三，我们应该赋予人工智能人权吗？这是一个很值得深思的问题。当人工智能在岗位上工作的时候，或许它犯了一些小的错误，被无情地拔掉电源，剥夺了它的自由平等，这难道对它来说是公平的吗？

二、人工智能的发展历史分为哪三 深度学习阶段？

1.人工智能的推理阶段（1950-1970）

这一阶段，大多数人认为，实现人工智能只需要赋予机器逻辑推理能力就可以，因此，机器只是具备了逻辑推理能力，并未达到智能化水平。

2.人工智能的知识工程阶段（1970-1990）

这一阶段，人们普遍认为，只有让机器学习知识之后才可以实现人工智能。在这种情况下，大量的专家系统被开发出来。但人们发现，给机器灌输已经总结好的知识并不是一件容易的事。

3.人工智能的数据挖掘阶段（2000-）

目前，已经提出的机器学习算法都得到了非常好的应用。深度学习技术获得了迅猛的进展。人们希望机器可以通过海量数据分析自动总结学习到知识，从而实现自身的智能化。

三、人工智能的发展？

经历了从符号主义到连接主义的转变，从监督学习到无监督学习的进步，以及从单模态到多模态的拓展。

随着数据量的增加和计算能力的提升，人工智能的应用范围越来越广泛，包括但不限于自然语言处理、图像识别、语音识别、推荐系统等。未来，人工智能将继续向更广泛、更深入的方向发展，为人类社会带来更多的便利和创新。

四、广州发展深度分析？

广州发展前景还是比较宽阔的。广州属于一个大都市，汇聚了来自五湖四海世界各地的各种精英人物，竞争压力也是比较大的。如果自身拥有过硬的知识技术，在广州发展的前景还是非常的可观。广州就是一个发展的大舞台，就看你怎么去运作，怎么去发展，大美广州欢迎你。

五、广宇发展深度解析？

广宇发展新公司在资本市场价值、价格的重新定位，与炒作无关，价值决定价格，风物长宜放眼量，格局决定成败。

目前最高空间板，广宇发展的一字涨停6连板资产注入新能源逻辑引发的价值重估。

相同逻辑的是股性7连板的中电电机资产注入新能源行业的风电和光伏。

六、保利发展深度分析？

保利发展的具体深度分析如下：

过去几年，虽然贵为“央企地产一哥”，但保利发展因为规模掉队的问题经常被市场质疑，而在“三道红线”等政策出台后，地产行业“高周转”发展模式失灵，民营房企流动性危机频现，其稳健经营的发展模式反而被市场重新审视和认可。

七、越南发展深度分析？

总体来说，越南的经济之所以发展这么快，其实是因为和早期中国一样，主要依靠资源及廉价的劳动力，但越南近来通货膨涨比较厉害，工资也在不断地增长，这对吸引外交势必造成比较严重的负面影响。所以越南经济发展的前景远比不上中国。

八、海南发展深度分析？

潜力巨大，打造自贸港不是吹的，会带动一切的发展，潜力巨大。

九、航天发展深度分析？

航天发展长期从事军品科研生产,具备了齐全的军工资质,形成了研、产、销各环节全覆盖的质量控制体系,取得了一批代表国内先进水平的重大科技成果,拥有国家级企业技术中心(重庆金美通信有限责任公司)、电磁防护技术研发中心、精密电子研发中心、环境试验中心、射频仿真及电子模拟系统工程技术研究中心、通信网络技术中心等8个颇具实力的技术研究中心。

十、人工智能深度学习属于？

深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。

深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。

深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。