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【中国智能制造网 智造快讯】随着“机器学习”等技术成熟，大有颠覆生活百态的趋势。在融入AI智能技术后，智能音箱、AI电视、智能冰箱都在成为人机交互与智慧家庭的新入口。
在第十六届中国互联网大会上，工业和信息化部部长苗圩表示，新兴科技产业应加强关键核心技术的攻关突破，加快人工智能、虚拟现实等技术的研发和商用。这个信号意味着，以AI等新兴科技为首的发展风向标，正在逐渐融入国家政策，并成为发展扶持对象。
近年来，人工智能发展迅速，给世界带来了诸多变革。人工智能产业发展看似一片美好，但实则暗流涌动，充满了不确定因素。究其根源，在于复合型人才的缺失与流失。
在今年6月发布的《AI领域人才报告》中显示，AI人才需求3年翻了8倍，从业者达190万。在中国，AI总人才超过5万，排在世界第七位。单从人才结构看，十年从业者38.7%的占比远低于美国71.5%。同时，中国AI人才基本集中在京、沪、广、深这样的一线城市，在二线、三线城市中，不仅AI人才少有，甚至连AI创业公司都。
在人工智能创业圈中，有这样一种说法，“快一分钟”和“慢一秒钟”或许是两种不同的结果。人工智能之所以受到众多创业公司、科技巨头的热捧，还在于这个行业具有明显的“头部效应”，即谁先掌握了产业转型与人工智能技术的融合，谁就有望成为下一个被跟风的对象。
作为人工智能的核心，机器学习是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。随着近年来人工智能热潮的不断升温，有关机器学习的市场需求也呈现上升趋势，相关岗位的薪资待遇更是跃升到15K以上。
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
尽管机器学习在网络安全方面已经具备一定的防御能力，但是也存在漏洞。在成都召开的C3安全峰会上，亚信安全通用安全产品中心总经理、亚信网络安全产业技术研究院副院长童宁表示，机器学习的确提供了强有力的帮助，但在当前网络攻防态势下，机器学习也难以“一肩挑”。
机器学习目前还面临着一项巨大的挑战——如何处理系统中的不确定性。所谓的不确定性，就是指同样的输入不一定会产生一样的输出结果。因此，在机器学习时代真正到来之前，必须首先解决其不确定性。
之前，机器学习只是一个很有希望但并不成熟的技术，但在过去五年，机器学习获得了长足的进步，在很多任务上，机器学习这项技术都可以达到与人类接近的水平。
遭遇新软件时，机器学习系统会计算其是恶意软件的概率，根据既定阈值进行屏蔽或放行。若有恶意软件潜入，只需调整计算或重设阈值即可。时不时地，研究人员就会用新行为训练机器学习算法。
Thales英国光电业务技术主管威利·亚历山大(Willie Alexander)认为，深度学习的影响不亚于一场革命。并且，革命正在改变世界，改变行业的每一个人，大家必须感知到这种变革的到来，积极使用技术，因为世界正在改变。
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