生物识别算人工智能吗，人工智能威胁是不是谬论？
毫无疑问，“人工智能威胁”不是谬论！！从人工智能领域投融资领域规模和笔数、人工智能人才稀缺程度，来说明目前人工智能处于高速发展阶段，与此同时，国家政策也提供相对宽松的发展环境，打造人工智能产业集群，带动产业规模，可以说人工智能已经上升为一种发展规划，得到国家支持，所以我认为不存在威胁！
首先，人工智能是一个极为宽泛的科技领域，其包含了机器学习、知识图谱、自然语言处理、人机交互、计算机视觉、生物特征识别、AR/VR七大关键技术，任何一个关键技术，都能创造子领域中一个极为实用的场景落地方案。
其次，人工智能是当前信息通信领域极为火热的领域，就目前的发展阶段来看，人工智能行业仍处于爆发式增长阶段，投资热情高涨。国内人工智能领域投融资在 2011 年初见规模，除 2013 年出现一定波动外，该领域投资热情持续高涨，2017 年投融资总规模达到 1800 亿人民币，平均每笔金额接近 6 亿人民币。
而在企业数量上，国内人工智能企业数量呈现稳定增长趋势，2016 年和 2017 年新增企业数量分别为 128 家和 28 家，尽管近两年新增企业数量下滑，但该现象属于投资热潮下的短期波动，不影响长期趋势。
最后，人工智能发展阶段，最不可或缺的是人才，据某招聘平台介绍，未来人工智能人才缺口将超过五百万，而人工智能高级人才则更加稀缺，这给人工智能开发者和有兴趣的人提供了挑战和机会。
人工智能有哪几个赛道？
人工智能有许多不同的赛道，以下是其中一些主要的赛道：
1. 机器学习：机器学习是人工智能的一个重要分支，主要通过计算机模拟或实验来让计算机自主学习和改进性能。机器学习的应用非常广泛，包括语音识别、图像识别、自然语言处理、推荐系统等。
2. 深度学习：深度学习是机器学习的一种，主要通过构建深度神经网络来模拟人脑的学习过程。深度学习的应用范围也非常广泛，包括语音识别、图像识别、自然语言处理、机器翻译等。
3. 自然语言处理：自然语言处理是人工智能的一个重要分支，主要研究如何让计算机理解和处理人类语言。自然语言处理的应用非常广泛，包括语音识别、文本分析、机器翻译等。
4. 计算机视觉：计算机视觉是人工智能的一个重要分支，主要研究如何让计算机处理和分析图像和视频。计算机视觉的应用非常广泛，包括人脸识别、图像分析、自动驾驶等。
5. 智能语音与语言模型：智能语音与语言模型是人工智能的一个交叉领域，主要研究如何让计算机理解和处理人类语言，同时也包括语音识别、语音合成、自然语言处理等方面。
6. 生物特征识别：生物特征识别是人工智能的一个重要分支，主要研究如何让计算机识别和分析人类的生物特征，如指纹、面部识别、虹膜识别等。生物特征识别的应用非常广泛，包括身份验证、安全防护等。
7. 强化学习：强化学习是人工智能的一个新兴领域，主要研究如何通过智能体与环境的交互来学习最优的行为策略。强化学习的应用范围较广，包括游戏AI、机器人控制、自主车辆、机器人助理等。
8. 其他还有逻辑回归、广义线性模型、进化算法、神经网络动力学、免疫算法等等，这些都是人工智能的重要分支，在各自的领域发挥着重要作用。
AI人工智能是否真的存在？
人工智能真的存在。
人工智能是一项高科技的应用。质疑人工智能的存在的人应该是误解了人工智能的意思。人工智能是基于大数据，通过运算，做出类似人的反应。所以从根本上来说它是学习和模仿人类的逻辑，而不是一个模仿人类大脑的机器人。
目前AI已经应用到了娱乐，交通，金融，新闻，物流，工业，教育，医疗等领域。新闻领域通过AI个写稿，剪辑，审核，剪辑视频，校对文稿等。
在教育领域，人工智能已经被用于批改作业，辅助教师教学，帮助了解班里的每个学生，作出个性化的教学安排和辅导。
在金融领域，生物识别技术已经广泛应用，还有比人更精准服务客人的AI金融顾问。
在物流领域，AI已经投入到了智能分单、智能配送、无人仓、无人机等产品和服务。未来AI还可以取代司机开车，取代快递员送货。
在零售领域无人超市已经遍布全国。
在交通领域，一般用户用到的有除了地图、导航等应用外。无人驾驶也在紧锣密鼓地研发设计当中。
所以初级的AI已经在我们身边了，将来会有更加智能的AI帮助我们生活的方方面面。
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人工智能属于什么行业分类？
1、人工智能是一门新兴的高尖端学科，属于社会科学与自然科学的交叉学科，涉及了数学、心理学、神经生理学、信息论、计算机科学、哲学和认知科学、不定性论以及控制论。研究的范畴包含自然语言的处理、机器算法的学习、神经网络、模式识别、智能搜索。应用的领域包含机器翻译、语言和图像理解、自动程序设计、专家系统等。2、想研究人工智能的方向，近两年很多大学都开设了人工智能学院。西安电子科技大学人工智能学院、中国科学院大学人工智能技术学院、南京大学人工智能学院三所高校在人工智能领域皆属于顶尖。
3、人工智能专业相关研究方向，有很多的分支学科，包含模式识别与智能系统、计算机应用技术、智能科学与技术、信息与通信工程、计算机科学与技术、控制科学与工程、人工智能与信息处理、计算机应用技术、生物信息处理方向、计算机科学与技术超级计算方向等。
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