一、AI的优点不包括？

第一脆弱性。人工智能系统还无法超出场景或语境理解行为，虽然在下棋或游戏等有固定规则的范围内不会暴露出这一弱点，但是一旦场景发生变化或这种变化超出一定范围，人工智能可能就立刻无法“思考”。

第二、不可预测性。用户无法预测人工智能会做出何种决策，这既是一种优势，也会带来风险，因为系统可能会做出不符合设计者初衷的决策。

第三、安全问题和漏洞。机器会重结果而轻过程，它只会通过找到系统漏洞，实现字面意义上的目标，但其采用的方法不一定是设计者的初衷。例如，网站会推荐一些极端主义视频，因为刺激性内容可以增加浏览时间。再如，网络安全系统会判断人是导致破坏性软件植入的主要原因，于是索性不允许人进入系统。

二、AI技术的利弊？

AI技术具有以下利弊：

利：

辅助决策：AI可以分析大量数据并为决策者提供有价值的洞察，从而提高决策质量。

创造新的就业机会：AI技术的发展为程序员、数据科学家、AI研究员等领域创造了新的就业机会。

快速处理大量数据：AI技术可以在短时间内处理海量数据，并生成相关的模型和分析报告。

自动化：AI技术可以自动执行一些任务，减少人力成本和时间。

模式识别：AI技术可以识别模式和规律，帮助人类更好地理解和把握复杂的事物。

预测性能优：AI技术可以通过学习已有的数据和模型，准确预测未来的情况和趋势。

弊：

失业风险：AI技术可能取代某些低技能岗位，导致失业率上升。

数据隐私问题：为了提高AI系统的性能，企业和研究人员需要大量的数据，这可能导致用户隐私受到侵犯。

责任归属不清：当AI系统出现错误或导致事故时，责任归属可能不明确。

技术鸿沟：AI技术的快速发展可能加剧贫富差距，让拥有先进技术的国家和个人更加强大，而落后地区则可能被甩在后面。

伦理道德问题：AI技术的发展引发了许多伦理道德问题，如人工智能应具备何种道德观念，以及如何确保AI系统不歧视特定群体。

安全隐患：恶意攻击者可能利用AI技术进行网络攻击、制造虚假信息等行为，给社会带来安全隐患。

三、人工智能工作特点？

、通过计算和数据，为人类提供服务

从根本上说，人工智能系统必须以人为本，这些系统是人类设计出的机器，按照人类设定的程序逻辑或软件算法通过人类发明的芯片等硬件载体来运行或工作，其本质体现为计算，通过对数据的采集、加工、处理、分析和挖掘，形成有价值的信息流和知识模型，来为人类提供延伸人类能力的服务，来实现对人类期望的一些“智能行为”的模拟，在理想情况下必须体现服务人类的特点，而不应该伤害人类，特别是不应该有目的性地做出伤害人类的行为。

二、对外界环境进行感知，与人交互互补

人工智能系统应能借助传感器等器件产生对外界环境（包括人类）进行感知的能力，可以像人一样通过听觉、视觉、嗅觉、触觉等接收来自环境的各种信息，对外界输入产生文字、语音、表情、动作（控制执行机构）等必要的反应，甚至影响到环境或人类。借助于按钮、键盘、鼠标、屏幕、手势、体态、表情、力反馈、虚拟现实/增强现实等方式，人与机器间可以产生交互与互动，使机器设备越来越“理解”人类乃至与人类共同协作、优势互补。这样，人工智能系统能够帮助人类做人类不擅长、不喜欢但机器能够完成的工作，而人类则适合于去做更需要创造性、洞察力、想象力、灵活性、多变性乃至用心领悟或需要感情的一些工作。

三、拥有适应和学习特性，可以演化迭代

人工智能系统在理想情况下应具有一定的自适应特性和学习能力，即具有一定的随环境、数据或任务变化而自适应调节参数或更新优化模型的能力；并且，能够在此基础上通过与云、端、人、物越来越广泛深入数字化连接扩展，实现机器客体乃至人类主体的演化迭代，以使系统具有适应性、灵活性、扩展性，来应对不断变化的现实环境，从而使人工智能系统在各行各业产生丰富的应用。

四、BIM与人工智能的优势？

　　BIM是建筑行业中应用信息技术的代表，但是在施工方案案领域，用BIM技术打造的一份完美方案，和普通方案有什么区别？　BIM设计方案拥有更立体的视觉呈现　普通方案受制于传统2D图面，需要依靠强大的专业知识才能解读空间感。

　BIM凭借三维多视角的模型优势，可以浏览到空间的每个角落，减少双方想象的落差，更有效率的沟通，更容易达成共识。

　BIM设计方案营造更周全

数万平米的地下室，百层楼高的Shopping Mall，您是不是也在为如此之大的工程头疼呢。传统方案需要依靠设计者强大的设计经验，才能将方案的细枝末节思考周全。　BIM通过提供全方位的模型设计和施工计算，赋能建造者，拥有上帝般的视角审视施工全过程。

　BIM设计方案精确算量节能环保

　传统方案依赖于设计人员的经验估计和手工计算，材料算量普遍偏大。

　BIM方案依托于建筑信息技术模型，精准算出材料用量，直接输出材料报表，用更高效的信息手段，提高材料复用率，用更直观的方式把控材料的使用方式和路径。

　BIM设计方案高效便利

传统方案需要设计者拥有长期的从业经验，对知识技能也较高要求，通常一个方案多人通力合作一到两个月完成。

BIM可以凭借智能的机器算法，为从业者提供智能的经验布置，一般仅需1~2周即可完成方案设计，一步一步逼近人工智能的行业动向。

　BIM方案其他好处

沉浸式施工模拟：通过VR、AR等模型接口，带领工人进入BIM方案模型世界……

高效协同：通过BIM设计施工方案，可以让同伴在工程中远程协作……

方案评审更高效：方案评审时更直观的展现，依赖机器计算，让专家更易通过

五、AI的优点？

1. 降低成本

我们可以把自动化视为完成重复性任务的利器。在商业初期，完成工作的唯一途径是通过人力。之后，机器开始将一些工作自动化。如今，机器学习能够将越来越多的脑力劳动自动化，让人们把宝贵的时间和才能应用于商业的其他领域。

如果任务能够分解为若干个子任务，并且这些子任务能够用更短的时间完成，那么在不久的将来这些任务就能用自动化完成。查看监控录像，检查医疗图像，识别图像中的特定内容，通过自动化！阅读文档，并在文档中查找相同的信息，通过自动化！

更多的让人从繁琐的任务中解放出来，我们就可以更多地激发人们的潜力，同时降低总体支出。如果自动化是现实的选择，那么企业领导者绝对应该接受它。

2. 提高效率

对于员工来说，高效率是十分重要的。有了效率的提高，你能够轻易做到事半功倍。

比如最普遍的AI用例：语音识别。如Siri和Alexa。近一半的美国人称，他们都有使用某种形式的语音识别，并且这些技术正在运用到工作中。Brooks Brothers、Mitsui USA、WeWork、Vonage和Capital One这几家公司已经开始在商业中使用Alexa。DXC.technology表示，一位专家设想，“将来办公室语音助手将在会议中使用语音生物认证，识别发言人身份，并进行会议录音和翻译。”

在许多商业用例中，这种语音助手并不会取代任何人的工作，只是为现有的工作增加价值并提高效率。

3. 推动重大突破

人工智能和机器学习能够帮助人们克服发展中盲点，从而推动重大突破。

在医学领域，这意味着能够分析患者风险，或将新的诊断产品推入市场。在制造业，这意味着能够在发生前对风险进行预测。

在商业领域，这意味着通过AI和机器学习，能够更深入的解读公司文件，并从中发现模式和趋势。

事实上，类似Adobe Document Cloud(包括Adobe Acrobat DC、Adobe Sign、Adobe Scan)的一些解决方案已经能使用语义分析技术，对单词、段落和列表进行分类，从而让人们更轻松、更快速地搜索相关内容。

突破意味着看到人们之前无法做到的事情，AI无疑能极大地推动突破创新。

下一步是什么

对于员工和企业而言，未来机器预计能够解放大量的劳动力。从而，我们能够把精力集中到只有人类才能执行的任务，以及企业想要执行的任务，从而推动行业的发展。

下一个问题是：你应该如何利用AI和机器学习的力量为企业助力？

很简单，先从数据开始。成功的AI和机器学习需要依赖于数据驱动的策略，如果没有足够的可操作数据就没有机器学习。许多领导者希望着手开展机器学习项目，却发现数据并不像预期中那样易于获取、易于理解和可用。

最终只有能获取数据的企业才能成为赢家。这些企业能够捕获实时数据并采取行动。凭借得到的分析见解和智慧，企业能够使用AI和机器学习扩大业务影响力。

六、2020年人工智能凭借哪三大优势成为我国新基建内容之一？

第一，我国是互联网强国，某些中国互联网企业在世界互联网企业中占据重要地位，而且实力雄厚。

第二，目前，世界上还没有一个国家将人工智能、大数据、云计算和网络安全作为国家级重大科技专项实施（大家耳熟能详的“新基建”政策），这一个空缺将为我国实现弯道超车提供良好机遇。

第三，我国的制造业群体十分强大，并掌握了一定的互联网基础设施建造核心技术，如果我国在今后能出台更多的政策，引导社会重视互联网基础设施的建设，并进一步加强对知识产权的保护，我国互联网与制造业定能实现相辅相成的高质量发展。

七、人工智能跟传统算法比较的优势？

1、我认为正好与之相反，我们应该做的事是让越来越多的人工智能算法变成传统算法。以洗碗为例，假设你要让机器人帮你洗碗，你大概有以下两种思路。

传统算法的思路：告诉机器人你应该如何洗这个碗，要用多少水放多少洗洁精，用多大的力度向什么方向擦多少下等等。

2、人工智能算法的思路：扔给机器人一堆碗，然后把一个洗的发亮的碗放在机器人边上，让机器人不停的洗碗，每洗好一个碗就将其和那个洗的发亮的碗比对直到两者差不多为止。第二个算法和第一个算法相比，唯一的优点就是省事，不需要你自己去写代码。但是谁的效率高，执行的要求低呢？显然是第一个，第一个或许一小片单片机就搞得定了，而第二个可能需要服务器+数据库。

3、在过去，人类的计算机还不够强大的时候，人类开发了很多传统算法，让计算机能够高效，低要求的执行任务。比如pid控制算法，比如航天器的飞行控制程序，比如你家的电饭锅里面的那个温度控制算法。这些算法都能够很好的完成它们的任务，并不需要什么人工智能。

4、那么，什么时候才需要人工智能呢？当人类没有办法的时候。比如说图形处理，比如说语义理解，这些东西人类目前还没找到合适的方程来拟合它们，这个时候就需要人工智能了。也就是说，不到万不得已，不要用人工智能，人工智能实际上是一种非常无奈的选择。