一、人工智能对经济发展的利？
人工智能可以使复杂的体力任务自动化，这种效应被称为“智能自动化”；
其次，人工智能可以补充现有的劳动力和资产，提升工人能力和资本效率；
第三，人工智能可以促进创新，并扩散到各个行业。近年来大量的理论和实证研究关注了人工智能对经济增长的促进作用，其中生产率决定了在资本、劳动力等生产要素投入不变情况下的经济增长速度，是文献中衡量技术进步和经济效率的一个常用指标。
二、人工智能对人类发展弊大于利的例子？
前苏联有一个著名的国际象棋大师古德柯夫，他在与机器人的比赛中，即将以总分3:0的优势击败机器人的时候，在古德柯夫走出最后一步绝杀棋的时候，恼羞成怒的机器人，在众目睽睽之下，突然向金属棋盘释放出一股强大的电流，瞬间把古德柯夫击倒在地，他也成为第1个被机器人杀死的人类。最后这个机器人也落得被大卸八块的下场。因此，人工智能就是一把双刃剑，运用得当将造福人类，撑控不好就有可能造成灾难性的后果，甚至人类的毁灭。
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、人工智能的利
人工智能的利益與挑戰
人工智能（AI）技術的發展已經深刻地影響了我們的社會生活，為產業帶來了巨大的變革。人工智能的應用範圍涵蓋了各個領域，從醫療保健、金融服務到交通運輸等，都能看到AI的身影。在這個逐漸普及的AI時代，人工智能的利益和挑戰也逐漸凸顯出來。
人工智能的利益
效率提升：一個明顯的優勢是人工智能可以極大地提升工作效率。機器人和自動化系統可以在短時間內處理大量數據並執行複雜任務，從而節省時間和成本。
提升精準度：人工智能系統具有高度的精準度和準確性，可以幫助人們更好地預測市場趨勢、醫學診斷結果等，減少人為錯誤帶來的風險。
開創新產品和服務：人工智能技術的應用可以幫助企業創造全新的產品和服務，滿足客戶需求，並促進經濟增長和創新。
改善生活質量：人工智能的應用可以為人們提供更便捷、更安全、更高質量的生活服務，如智能家居系統、自動駕駛技術等。
人工智能的挑戰
失業風險：隨著人工智能技術的普及，一些傳統職業可能會面臨被取代的風險。自動化系統和機器人的出現可能導致部分人類職位的消失。
隱私問題：人工智能系統需要大量的數據支持，而這些數據可能涉及個人隱私信息。如何保護用戶數據安全成為了一個亟待解決的問題。
倫理議題：人工智能技術的發展也帶來了一些倫理議題，比如自動駕駛汽車的道德抉擇、智能機器人的行為規範等，這些問題需要深入思考和討論。
技術鴻溝：人工智能技術的發展不平衡也會帶來技術鴻溝的擴大，一些發展中國家可能無法充分參與人工智能革命，加劇經濟和社會的不平等現象。
結語
總的來說，人工智能技術的發展為社會帶來了巨大的潛力和機遇，同時也伴隨著各種挑戰和問題。我們應該充分利用人工智能的優勢，同時重視解決相應的問題，共同推動人工智能技術的健康發展，實現科技與人類命運共同體的美好願景。
五、人工智能发展的意义？
人工智能的发展对于人类社会有很多重要的意义，主要包括以下几个方面：
提高生产力和效率：人工智能可以帮助企业和组织自动化生产、增强效率，为人类社会带来更多的财富和资源。
改善生活质量：人工智能可以应用在医疗、教育、交通等领域，提高生活质量，促进人类发展。
推动科技进步：人工智能的发展需要大量的研究和创新，这将推动科技进步，带来更多的技术和应用。
解决社会问题：人工智能可以帮助人类解决许多社会问题，如环境保护、自然灾害预警、犯罪预防等。
拓展人类认知：人工智能可以帮助人类拓展认知范围，增强智慧和理解力，为人类未来的发展提供更多思路和创意。
六、农业人工智能的发展？
人机共融，是未来农业发展重要的一环。
技术上，随着云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术与农业技术的深度融合，农业机器人作为新一代智能化农业机械，将突破瓶颈并得到广泛应用。
同时，未来农牧机器人新技术研究包括深度学习、新材料、人机共融、触觉反馈等技术。
人机共融，可提高作业效率，人机共融技术减少了研发成本，由机器人预测人的意图配合完成工作。
如今农业也出现了大数据等技术，建立更加庞大的、宏观的、虚拟的、战略性的农业机器人系统，这也是农业大数据的本质内涵。
七、人工智能的发展历史？
人工智能最早的探索也许可以追溯到莱布尼茨，他试图制造能够进行自动符号计算的机器，但现代意义上人工智能这个术语诞生于1956年的达特茅斯会议。
黄金时期（1956-1974）
这是人工智能的一个黄金时期，大量的资金用于支持这个学科的研究和发展。这一时期有影响力的研究包括通用问题求解器（General Problem Solver），以及最早的聊天机器人ELIZA。
第一次寒冬（1974-1980）
到了这一时期，之前的断言并没有兑现，因此各种批评之声涌现出来，国家（美国）也不再投入更多经费，人工智能进入第一次寒冬。
兴盛期（1980-1989
这一时期的兴盛得益于专家系统的流行。联结主义的神经网络也有所发展，包括1982年John Hopfield提出了Hopfield网络，以及同时期发现的反向传播算法，但主流的方法还是基于符号主义的专家系统。
第二次寒冬（1989-1993）
之前成功的专家系统由于成本太高以及其它的原因，商业上很难获得成功，人工智能再次进入寒冬期。
发展期（1993-2006）
这一期间人工智能的主流是机器学习。统计学习理论的发展和SVM这些工具的流行，使得机器学习进入稳步发展的时期。
爆发期（2006-现在）
这一次人工智能的发展主要是由深度学习，也就是深度神经网络带动的。
八、人工智能的发展简史？
人工智能最早的探索也许可以追溯到莱布尼茨，他试图制造能够进行自动符号计算的机器，但现代意义上人工智能这个术语诞生于1956年的达特茅斯会议。
黄金时期（1956-1974）
这是人工智能的一个黄金时期，大量的资金用于支持这个学科的研究和发展。这一时期有影响力的研究包括通用问题求解器（General Problem Solver），以及最早的聊天机器人ELIZA。
第一次寒冬（1974-1980）
到了这一时期，之前的断言并没有兑现，因此各种批评之声涌现出来，国家（美国）也不再投入更多经费，人工智能进入第一次寒冬。
兴盛期（1980-1989
这一时期的兴盛得益于专家系统的流行。联结主义的神经网络也有所发展，包括1982年John Hopfield提出了Hopfield网络，以及同时期发现的反向传播算法，但主流的方法还是基于符号主义的专家系统。
第二次寒冬（1989-1993）
之前成功的专家系统由于成本太高以及其它的原因，商业上很难获得成功，人工智能再次进入寒冬期。
发展期（1993-2006）
这一期间人工智能的主流是机器学习。统计学习理论的发展和SVM这些工具的流行，使得机器学习进入稳步发展的时期。
爆发期（2006-现在）
这一次人工智能的发展主要是由深度学习，也就是深度神经网络带动的。
九、人工智能的发展是科技发展的必然？
种种表现，都是先有了人类才有了人工智能，当然有理论说，人工智能若干年的发展，会逐渐自我更新，然后智商逐渐高于人类，从而达到威胁人类的目的，这乍一听好像挺有道理，但是实际上却有些问题、人工智能本身是一个程序，所谓的智商突然升高其实就是程序的自我改写，然后代替已有的程序，但现有的人工智能都不具备这一功能：下棋的程序它只会下棋，就算下棋到了极致境界，它也无法有自创喝茶的程序，预测天气的程序也只会预测天气，那么，这种学习也就不完全叫学习了。
十、人工智能发展最快的城市？
北京智源人工智能研究院19日发布《2020北京人工智能发展报告》(下称《报告》)显示，北京在人工智能领域发展快速，拥有17个全国第一，其中包括人工智能学者数量和企业数量第一、产业核心人才规模第一。近年来，北京依托独特的人工智能科技资源优势，出台一系列措施推动产业创新发展。人工智能产业逐渐成为首都经济新的增长点。