1樓：許下的願望
醫生的工作不僅僅涉及技術知識和茄胡銀技能。他們還需要具備人文關懷，理解患者的情緒，以及處理複雜的道德和倫理問題，這些是當前的人工智慧技術顫宴難以達到的。
總的來說，人工智慧的目標是輔助醫生，幫助他們更有效地進行工作，而不是完做毀全替代他們。
醫學與人工智慧
2樓：
摘要。2022智慧型醫學工程就業前景好嗎隨著智慧型科技、機械人以及大資料越來越豐富和方便我們的生活，對於智慧型醫學的概念也被提出來，國家大力發展的5g網路，其中一項很重要的意義就是為這方面鋪路做準備。醫學界與智慧型科技結合，將會給醫學帶來更多的科技革新以及便捷化。
現代醫學模式也會在科技的推動下日益發生重大的改變，所以新興的智慧型醫學工程專業也是時代的產物，雖然瞭解的人很少，因為這個專業會交叉到智慧型科技領域，屬於交叉的學科。在校學習的時間僅僅為四年就能獲得工學學位，如果想要更加深入學習甚至成為更加尖端的人才可以選擇讀研，這樣畢業參加工作就會更具有優勢。
智慧型醫學工程專業，這是乙個沒帆新的專業，是在網際網絡與自動化發展的背景枯鬥雹下，這也是中國醫療體制改革下的一門新興學科，就業前景比較銷餘不錯。
2022智慧型醫學工程就業前景好嗎隨著智慧型科技、機械人以及大資料越來越豐富和方便我們的生活，對於智慧型醫學的概念也被提出來，國家大力搏戚發展的5g網路，其中一項很重要的意義就是為這方面鋪路做準備。醫學界與智慧型科技結合，將會給醫學帶來更多的科技革新以及便捷化。現代醫學模式也會在科技的稿纖推動下日益發生重大的改變，所以新興的智慧型醫學工程專業也是時代的產物，雖然瞭解的人很少，因為這個專業會交叉到智慧型科技領域，屬於交叉的學科。
在校學習的時間僅僅為四年就能獲得工學學位，如果想要更加深入學習甚至成為更加尖端的人才可以選擇讀研，這樣畢業參加工作就會更鍵銀仿具有優勢。
2022智慧型醫學工程專業的發展方向智慧型醫學是醫學未來發展的方向，它以現代自然科學理論為基礎，結合基礎晌做核醫學、臨床醫學及生物學的基礎理論，應用先進的機器學習、人工智慧等技術，挖掘人的生命和疾病現胡鍵象的本質及其規律，探索人機協同的智慧型化宴掘診療方法。智慧型醫學面向「健康中國2030」的國家重大需求，著力解決我國目前存在的醫療資源短缺、地區發展不均衡、老齡化日趨嚴重等問題。可以預見，在「十三五」乃至今後的很長一段時間內，智慧醫療將形成乙個巨大的產業鏈，並由此產生大量的就業機會和人才缺口。
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人工智慧會代替人類嗎，我該怎麼辦？
3樓：原藹要
人工智慧的發展和應用已經取得了很大的成就，未來隨著技術的不斷發展和進步，越來越多的人開始擔心自己的工作會被ai智慧型所取締。尤其是在目前工業界和服務界的發展趨勢中，人工智孫胡野能已經開始逐漸代替人類從事某些任務。因為ai目前只能實現某些比較簡單、重複性強的工作，如生產線上的工作、智慧型客服、資料分析等，但是對於更加複雜、需要高度思維和創造力的工作，如繪畫、寫作、指揮等，ai目前還很難代替人類，因此人類的工作未來並不會全部被ai取代，我則喊們需要了解的是，在科技高速發展的時代裡，會出現一種新的工作形態，它是在人類和ai之間的合作，這就是所謂的「協同工作做笑模式」。
在這種模式下，人類和ai在進行某些任務時可以互相協作，互相補充，從而更好地完成任務。這種模式下，人類在某些方面的能力可以得到很好的擴充套件和提公升，從而保證了人類在未來工作中的地位。ai目前確實會對一部分工作帶來影響，如生產線上的工作等，則需要人類具備更高的思維能力和創造力，才能更好地發揮他們的優勢，實現更高效的工作。
人類未來的工作並不會被ai智慧型取締，但是隨著技術的不斷發展和時代的變遷，人類需要學會適應新的工作模式和技術，從而更好地發揮自己的優勢。人工智慧的發展對我們的生活帶來了巨大的變化，我想只能去積極的適應這些變化。
醫生可能會被人工智慧替代嗎
完全替代不大可能，替代醫生完成一部分工作是可以的。人工智慧是需要人力 腦力 開發 高等技術與不斷的研究和嘗試等等一系列超高難度的作業才能完成的科技產品。當然這種研究是得到國家和人們大力支援的發展。它的發展對國際影響力是非常大的。人工智慧也可以定義為高仿人類，雖然不可能會像人一樣具有靈敏的反應和思考能...
說說你對人工智慧的看法，說說你對人工智慧的認識？
以前是人代替機器，現在機器開始代替人。人可以更多的開始做人事了。這是一個嶄新的時代，也是一個充滿迷惑的時代，任何人也阻擋不住人工智慧的發展。這是中國發展的機遇，也是對中國智慧的考驗。要說人工智慧的話，他是21世紀最厲害的發現也是科學上的一大突破，所以對於我們人類來說也是一個很好的領域。很多電影說人工...
人工智慧有必要深度學習嗎，人工智慧學習中的深度學習是什麼意思？
人工智慧如果沒有深度學習功能的話永遠只能是人工資料庫而已 只有深度學習可以變成真正的智慧 有必要人工智慧現在的技術就等於機器學習裡面的深度學習了深度學習在各個領域效果都超越前人太多，以至於不學不行，深度學習在影象識別 自然語言處理 語音識別 翻譯 都達到了工業可用的程度 所以必須學習深度學習 人工智...