人工智能人才培養(yǎng)不能僅僅局限于計(jì)算機(jī)專業(yè)范圍，應(yīng)當(dāng)再次切分兩三個(gè)專業(yè)方向。

AI 系統(tǒng)將自主學(xué)到的“知識(shí)”應(yīng)用到開放式?jīng)]有確定范圍的領(lǐng)域，我們很難評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)。

基因數(shù)據(jù)化會(huì)是一個(gè)偉大的人類改變的開始，中國(guó)的生物科技已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了基因的3D打印。

采集大數(shù)據(jù)，不需要有安全、高效、可控的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)和各種業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)作為保障。

下面哪些特別物體性質(zhì)會(huì)給箱揀和取放帶來(lái)挑戰(zhàn)：（）。

機(jī)器人是由電能轉(zhuǎn)化成機(jī)械運(yùn)動(dòng)。

人工智能的發(fā)展離不開高端人才和專業(yè)人才。我們現(xiàn)在面臨著（）等一系列問題。

尋找衛(wèi)星圖像和農(nóng)作物生長(zhǎng)之間的關(guān)系包括太陽(yáng)輻射、降水、溫度推測(cè)和風(fēng)速等，人工智能可以對(duì)農(nóng)作物的產(chǎn)量做出精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。

人工智能還沒有成為許多國(guó)家和地區(qū)如美國(guó)，英國(guó)等歐洲國(guó)家的戰(zhàn)略發(fā)展重點(diǎn)。

智能汽車開發(fā)團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)用不用包括社會(huì)學(xué)家，只要提高AI識(shí)別技術(shù)的專家。