《2024人工智能基础与应用初探人工智能》主要探讨了人工智能的基本概念、发展历史、产业体系以及对就业的影响等内容。

　　- 人工智能的定义：AI是计算机科学的一个分支，旨在使机器具备能听、会说、能看、能思考、会学习、会行动、能应变等能力。

　　- 智能水平划分：人工智能的智能水平从低到高可分为计算智能、感知智能、认知智能三个阶段。计算智能使机器像人类一样会计算、传递信息；感知智能让机器能听会说、能看会认；认知智能则使机器能理解会思考、主动采取行动。

　　- 行业应用特点：根据信息输入情况，人工智能的应用可分为三种类型。第一种类型，如实时语音转写、人脸识别等，机器可完全替代人工；第二种类型，如机器人陪伴孩子，机器辅助人，人机耦合工作；第三种类型，如创意、想象力相关工作，机器难以取代，是AI发展的未来趋势之一。

　　- 起步期（1956 - 1980s）：1956年达特茅斯会议标志着AI诞生，随后神经网络Perceptron被发明，首台聊天机器人诞生，但受限于计算能力，人工智能进入第一个寒冬。

　　- 专家系统推广期（1980s - 1990s）：1980年，卡耐基梅隆大学推进第一个专家系统XCON，机器学习开始兴起，但专家系统应用有限且常出错，人工智能迎来第二个寒冬。

　　- 深度学习期（2000s - 至今）：1997年IBM的“深蓝”战胜国际象棋冠军，2006年Hinton提出“深度学习”的神经网络，2012年Google无人驾驶汽车上路，人工智能迎来爆发式增长的新高潮。未来，随着核心技术的突破，AI将不断改善现有限制，向各行各业渗透融合。

　　- 基础支撑层（基础层）：是AI产业的基础，包括计算硬件（AI芯片、传感器）、计算系统技术（大数据、云计算和5G通信）、数据（数据采集、标注分析）和算法模型，为AI提供数据及算力支撑。

　　- 技术驱动层（技术层）：是AI产业的核心，包括图像识别、文字识别、语音识别、生物识别等应用技术，用于让机器完成对外部世界的探测，进而做出分析判断、采取行动。

　　- 场景应用层（应用层）：是AI产业的延伸，专注于行业应用，包括不一样的行业应用场景的解决方案（如“AI +”制造、家居、金融等领域）和AI消费级终端产品（如智能汽车、机器人等）。

　　- 人才需求结构：AI产业链分为基础层、技术层、应用层，未来各行各业的应用需要大量技术技能型人才认识人工智能、参与场景训练与应用。

　　- 政策支持情况：政府工作报告、相关规划和行动计划都强调了人工智能技术的应用和人才培养的重要性。

　　- 职业替代情况：人工智能将人们从简单、机械的劳动中解放出来，最先被取代的是依靠训练即可掌握的技能、重复性劳动等工作，如生产工、装配工等；而非自动化工作，如创意、设计等对劳动力的需求将会上升，并创造出新的工作机会。

　　- 人工智能训练师：2020年3月，人社部发布的新职业中包括人工智能训练师，这是一个“人工智能 + 专业应用”的新岗位，其目的是让AI更“懂”人，通“人”性，更好地为人们服务。人工智能训练师需要具备标注和加工数据、设计交互流程、分析提炼特征、训练和评测算法、监控和管理数据、调整优化参数等能力。

　　总之，AI是一个持续不断的发展的领域，它的发展将对社会和经济产生深远的影响，同时也带来了新的职业机会和挑战。