人工智能的思维是理性的
人类意识是知情意的统一体，而人工智能只是对人类的理性智能的模拟和扩展，不具备情感、信念、意志等人类意识形式。人类智能中包含着丰富的心里内涵和实践智慧，人类的情感、信念、意志、创造性思维等，至少在相当长时期内还无法被还原为数据信息及其基本算法。人工智能的情感模拟并不能取代人们在社会交往中的真情实感。人工智能可以辅助人们决策，但不能代替人们以知情意统一为基础的整体决策。
人工智能是不是走错了方向
人工智能的发展要从1956年的达特茅斯会议开始，到今天才65年历史，这与汽车、飞机等技术与产业相比，还是很短暂的。学术界开始重视人工智能是2012年，Alexnet赢得了ImageNet大规模视觉识别挑战赛。而民间对人工智能热情高涨则始于2016年AlphaGo战胜围棋世界冠军，那不过是几百个GPU与人脑存储与处理速度的较量，外行看热闹，内行看门道，然而，人工智能真的走对了路或者成为颠覆性技术了吗？我看下结论为时尚早！掀起这两次波澜的都是深度学习，然而深度学习可解释性差、计算量消耗大、硬件要求高，并不一定适合工业现场设备。五花八门的网络模型，层出不穷的CVPR和PAMI论文，究竟解决了多少实际问题？其实很少！比如，磨削轧辊的表面缺陷检测，全世界没有一家机器视觉公司能够解决，没有什么AI算法可以替代工人的眼睛和大脑！问题出在哪里？一是出在AI技术的推广性，机器学习里叫泛化性，模型这里能用，识别对象、环境条件变一下，就没效果或大打折扣。类似控制领域的鲁棒性。人工智能方向在哪里？没有答案，至少脑认知研究还是初级阶段，或者还要十年二十年看到一些方向。友友们别着急！[呲牙][呲牙]
决策更棒生产力更高，人工智能会如何重塑职场
很多机械工作都会被人工智能所取代，将来的工作会越来越难找，工作压力也越来越大，纠结![我想静静]
决策树在人工智能上的运用
人工智能算法中有一类方法叫决策树，也是依据多维特征空间中划分对象的方法。通常这类方法的应用有以下4个条件：1.多维特征空间中包括非数值特征；2.有部分特征可能对划分没有用处；3.有部分特征可能只对部分对象有效；4.特征测试的代价高昂，只有少量样本。识别树算法包括了ID3、C4.5、CART算法，前两个都采用了信息熵，而后者采用了基尼系数作为集合划分结果进行评价。
商务决策系统属于人工智能吗
不属于。人工智能是技术。商务智能是业务。结合一起就是，用人工智能的技术，解决商务范畴上的应用问题。人工智能已经是一个大技术概念了，而商务场景更是无处不在且迭代不断。实际从就业时的匹配来说，这种技术加商业的组合能搭边的应该会非常多，但同时也可能因为太范范而不够突出。