一、人工智能和机器人时代，哪些职业最先被取代
无人驾驶只是人工智能技术的代表之一，随着人工智能技术的普及和使用成本的降低，不仅仅是司机，越来越多的人担心自己的工作将会被机器人取代。
特斯拉CEO斯隆马斯克也曾公开表示：“未来一定会有人失业，因为机器人在一些领域要比人类做得更好，没错是所有人。”他还指出，人类必须与机器结合，才能避免因为人工智能的广泛普及而遭到排挤。
你的工作会被取代吗？
如何判断你的工作是否会被人工智能所取代，可以借用李开复的“五秒钟准则”来解释：
一项工作，如果能够在五秒钟之内针对问题作出相应的决策，那么，这项工作未来就很有可能会被人工智能所取代。
按照这个准则来讲，这几种职业就很危险了：
新闻编辑、翻译、律师、银行柜员、司机、收银员、服务员、车间工人、保安?
二、CPU和GPU分别处理什么
cpu为中央处理器
GPU处理图形
三、苹果6有人工智能提示怎么办
进入设置里，选择 通用， 点击 辅助功能 最上面一个，voice over 关闭这个就好。
四、在国内人工智能的发展如何？
人工智能发展如火如荼，需要培养更多的人才才能适应如此高速的发展。具体现状如下：
人工智能硬件支持：此类公司主要进行深度学习芯片的研发。人工智能技术平台：此类公司主要专注于“机器学习”、“模式识别”和“人机交互”三项与人工智能应用密切相关的技术，所涉及的领域包括深度学习开源平台、机器学习算法、计算机视觉、自然语言处理、生物识别、机器视觉、情绪识别和推荐引擎8类。
人工智能技术平台·自然语言处理：此类公司构建的算法能够处理输入的自然语言,并将其转化为可理解的表达。主要包括语音识别、语义分析和语音交互。
人工智能技术平台·计算机视觉：此类公司应用技术主要是图像识别、图像处理和分析, 从图像和视频中提取信息、识别物体。
人工智能技术平台·生物识别：通过计算机与生物传感器等高科技手段结合,利用人体固有的生理特性(如指纹、脸象、虹膜等)和行为特征来进行个人身份的鉴定等。
人工智能通用应用：此类公司主要将人工智能技术应用于通用领域。典型的就是个人私人助理、Chatbot、机器翻译这类公司。
人工智能行业应用：此类公司主要将人工智能技术应用于具体行业。目前在金融、汽车交通、医疗、法律、教育等行业有了初步应用，特别是在智能驾驶领域，关注度持续增高。
无人机：利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵不载人飞机，如，可以进行智能化跟踪拍摄的无人机。
硬件机器人：可以自动执行工作的机器装置。它既可以接受人类指挥，也可以根据以人工智能技术制定的原则行动。协助或取代人类的工作，例如生产业、建筑业，或是危险的工作。工业机器人的发展时间最长，随着技术的发展，一些创业公司也开始进军工业机器人领域，如李群自动化。家用、商用、医疗、教育等垂直领域的机器人创企也开始陆续出现。
人工智能媒体：作为大众和从业人员了解人工智能发展状况及趋势的主要途径之一，为人工智能行业的发展起到了积极的推动作用，图谱中收录国内发展发展较好的几家，如AI100、新智元、人工智能学家等。
五、什么是 AGI？（Artificial General Intelligence）通用人工智能的定义和能力
AGI，全称为 Artificial General Intelligence，被翻译为“通用人工智能”，也称为强AI，它指的是在所有人类可能想象的专业领域中，具备与人类同等智慧的AI系统。AGI能执行人类可以完成的任何智力任务，与专注于解决单一问题的弱人工智能（ANI）形成鲜明对比。AGI是人工智能研究的终极目标之一，也是OpenAI、DeepMind、Anthropic等多家人工智能公司追求的方向。
AGI可能具备以下能力：学习、推理、解决问题、理解语言、识别图像和声音、规划、决策、自我改进等。这些能力的实现是基于AI系统不断从经验中学习，适应新环境，以及与人类相似的思考方式。
关于AGI的实现时间表，科学界和业界观点不一，一些人预计可能在未来几年或几十年内实现，而另一些人则认为可能需要数十年或更长时间，甚至有人认为它可能永远不会完全实现。AGI的发展也可能引发关于其对人类可能带来的潜在风险的讨论，包括伦理、社会和安全问题。
AGI的定义和标准至今没有形成普遍共识，不同领域和学科对人类智能的构成可能存在不同的看法。因此，AGI的具体特征和能力仍在研究和发展中，成为科技界和公众关注的焦点。
六、通用人工智能与工业4.0：它们彼此需要吗？
工业4.0时代，智能工厂内机器与设备自主运作，通过网络互联形成高效智能生产系统。物联网、大数据、AI等技术构建了智能化、互联互通环境，实现信息实时获取与处理，优化工作流程，提升生产效率。通用人工智能（AGI）成为关键，其广泛适用于多种复杂问题，不仅执行生产任务，还能进行决策，如优化流程、预防设备故障、应对突发情况调整生产计划。
当前，AI依赖特定问题认知能力构建，主要通过机器学习实现。AGI目标关注机器执行任何人类任务的能力，拓展了应用范围。在工业4.0中，AGI研究领域包括认知架构、通用AI、强化学习、经验学习等。理论与实验展示了应用潜力，但与工业实际应用间仍有显著差距。AGI成果在智能制造中显示价值，如实时调整生产计划、预测设备故障等。
AGI应用面临巨大挑战，包括技术投入、成本、安全性和伦理问题。如何确保行为符合价值观，防止恶意利用，是研究重点。AGI在智能工厂工作流程管理、设备维护中已有应用，展现潜力。未来，AGI将驱动智能生态系统，自主学习与适应变化，实现高效、灵活生产方式。尽管起步阶段，但AGI有望成为工业4.0核心，为智能制造带来革命性变化。
AGI与工业4.0结合，揭示科技力量改变世界。面对挑战，持续探索与创新，AGI在智能制造中将发挥更大作用，共创美好未来。关注AGI实际工业应用研究，促进进展展示与领域兴趣增长。