數字經濟和人工智能的區別？

數字經濟是經濟發展的重要方向，人工智能是數字經濟的重要戰略抓手。

互聯網、云計算、物聯網和可穿戴設備的發展帶來了豐富的信息資源，引起了信息環境的巨大變化。同時，智慧城市、智慧醫療、智能交通的智能化需求，導致人工智能研究的基礎和目標發生了變化。在這種形勢下，人工智能2.0應運而生。

現在的人工智能到底有多智能？

今日s人工智能可以說是有智能無智慧，有智能無情商，有計算能力無計算能力，有專家無通才。

我們看現階段的人工智能，它的強大并不體現在以自主意識為代表的智能上，而主要體現在以大量數據計算的實時性和準確性為代表的智能上，它與人的優缺點互補，賦能現有行業，帶來生產效率的提升。

現在"智力與健康人工智能的研究可以集中在幾個方面。

大量歷史經驗數據對當前決策的客觀指導當面臨一個選擇時，人們往往依靠歷史經驗進行決策。古人說"唐不要早上出門，晚上行萬里路。"這個時候判斷明天天氣的唯一依據就是有沒有早晚云，而這個二維信息就是用來做決策的。隨著氣象科學的發展，我們現在知道，要判斷第二天的天氣，需要考慮各方面的信息，比如空氣濕度、風向風速、地形位置等等。

現在我們把目光轉向股票市場，由于全球市場經濟的高度耦合，股票市場帶來了前所未有的復雜性。如果我們持有簡單的理財觀念"買斷，買斷"，完全無法應對股市的復雜局面。銀行板塊的漲幅可能受政策、利率、食品價格波動、黃金價格波動等影響。此時，對于單個個人來說，如果你想處理如此復雜的信息，你可以我們無法快速獲取所有信息來輔助決策，而這一次人腦可以做到。;不能客觀地總結和分析多維信息。

而依靠人工智能的機器更適合處理類似的問題，尤其是金融行業，數字化進行的更早，所以有大量的數據輔助決策。人們只需要用可能影響股票的高速信息來訓練模型，基于機器學習的算法模型就可以"學習"根據歷史信息來判斷股票s大起大落的現狀下，甚至預測短時間內可以達到的收益。

目前我需要分析一只股票是需要買入還是賣出。算法模型將使用大量的多維歷史數據作為"經驗數據與分析并將這些經歷擬合成多維曲線。那么，如果我要對現狀進行評價，只需要在這條多維曲線中將這些影響因素的現狀標記為坐標，并映射到一維坐標，即"up"or"羽絨"。對于短期估計，人工智能可能更"可靠"比人類多。

需要依賴大量記憶的最佳決策目前，即使面對最強大的機器，人類仍然維持著"爸爸"水平，而人類在創造力上還是絕對領先的。即使現在已經被廣泛使用的機器翻譯確實足夠準確，但就而言，它還有很長的路要走忠實與優雅"語言。

但是，毫無疑問，人腦結構本身并不適合存儲和計算。

在審訊過程中，當警察要求嫌疑人從近到遠重復所有的事件時，人們往往不能我無法準確描述剛剛編造的故事。因此，人們標準普爾筆記與筆記通常是通過事物的相互關系來記憶的，而不僅僅是存儲時間本身和為這些事件標記時間戳。

且不說計算，現在有多少人是靠計算器來計算兩位數的加減。

機器不一樣。幾年前名噪一時的AlphaGo打敗了所有圍棋高手，但是AlphaGo成功是因為它"智能"？其實并不是這樣的。

圍棋雖然五花八門，但規則相對簡單。在相互下棋的過程中，人類可能前進了5-7步，但此時AlphaGo已經計算好了所有后續的發展可能性，并按照預先定義的數據結構存儲起來。

換句話說，當人類和AlphaGo下棋時，機器的每一步都是在當前情況下，用"最高勝率"作為評價分數，并將棋子放置在評價分數最高的位置。當AlphaGo"學習"要下所有的棋，那么和AlphaGo下棋最好的結果就是和棋，因為AlphaGo不會出錯。

綜上所述，現在的人工智能沒有你想象的那么強大，但可以比你想象的更專業。