站在現在的角度來看，即使人工智能會受到社會上不同的輿論壓力，但是，我們仍然要關注人工智能領域的各種變化，因為AI變革正在慢慢來臨。
二十一世紀最重要的是什麼？人才！的確，在這個科技發展日益加快的新時代裡，我們需要一些“先進的人才”，來繼續推動科技領域的發展，包括人工智能、物聯網等各種前沿技術。而按照目前的人工智能來說，其崛起更是引發了一場關於人工智能人才全球性的競爭浪潮，這足以證明了人工智能的發展，已經使社會人才結構開始產生變化，甚至會使整個就業結構產生變革——也就是人工智能威脅論的盛行，導致就業者範圍逐漸擴大，該結構呈現出一種波浪形輻射。人工智能猶如一顆石頭扔進湖裡，泛起的波浪越大，其社會結構影響力也就越大。
從學生的角度來看，科技領域——人工智能教育的發展將是自己學習、成長的重要基礎，也是迎接未來科技世界，著眼於未來工作與生活的動力；如果是極具未來發展視野的家長，那麼在已經設想好的人工智能崛起帶來的變革，會讓社會分工結構發生革命性變化，支持孩子選擇人工智能專業，就顯得無可厚非了。
眾所周知，如今全球人工智能競爭愈發激烈，人才短缺問題更是極為突出。據統計顯示，截止2017年10月，我國人工智能人才需求缺口達到500萬左右。據悉，2017年前10個月內，人工智能人才需求量已達2016年的近兩倍。
這就證明了人工智能人才稀缺是普遍現象，而人才的培養則成為人工智能發展的重要基礎。其中，人工智能發展可參考的階段，這三方面的戰略最起碼要得到保障，即人才、技術和基礎設施。人才毋庸置疑，是人工智能發展的重要推手，而在人才發展起來的基礎上，技術和基礎設施才能跟上，從某種角度來說，這三者是互補，但在人工智能發展的重要階段，人才顯得更為重要。
有了這三點保障下，或許未來人工智能將會在以下的領域，得到質的飛躍。
學習模型改進：
機器學習旨在使計算機能夠從數據中學習並在不依賴於程序中命令的情況下進行改進。這種學習最終可以幫助計算機構建模型，例如用於預測天氣的模型。比如，財務應用、醫療應用等。
簡化人機交互：
自然語言處理（NLP）是人工智能的一個快速發展的分支，該領域專注於分析和理解人類語言。基於NLP的應用程序通過理解語音、上下文、方言和發音以及更細微的差別來與人類交互。
這種變革有客戶服務類型的聊天機器人、個人虛擬助手等。
智慧城市應用：
目前，大多數城市都沒有能力滿足其爆炸性人口的需求。而智慧城市可以利用人工智能、大數據和物聯網來解決大多數城市人口挑戰。通過混合使用這些技術，城市可以更好地分析來自整個城市的攝像頭數據，圖像和實時視頻分析有助於識別事故和交通擁堵。
除了一般監控外，面部識別和情感感知能力可能對在城市中運營的零售店有所幫助。基於人工智能的營銷系統可以增強目前依賴於客戶智能手機使用的地理位置和基於信標的店內營銷方法。
情感分析應用：
利用情感分析的應用程序可以幫助企業更好地瞭解客戶的需求，此類應用程序可以分析眾多社交媒體渠道，以改善品牌的社交傾聽。
隨著情緒分析的不斷髮展，未來虛擬個人助理和情感感應可穿戴設備可能會理解我們的情緒狀態和偏好。這些系統將幫助營銷部門為客戶提供情境化和個性化體驗。根據Tractica的數據，到2025年，類似軟件工具的全球收入將達到38億美元。
AI開發平臺的統一：
人工智能工具和平臺市場擁有眾多競爭廠商，它們正在分散的生態系統中提供不同的功能。大多數人工智能開發平臺仍處於起步階段，雖然多年來許多業務用例已經成熟，但AI的全面採用在所有行業中仍然不常見。這是傳統雲和分佈式計算服務提供商在AI初創公司中佔據重要地位的地方。雲服務提供商擁有現成的基礎架構，規模和重要資源，可為各種規模的企業開發大數據和人工智能平臺。
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