ai机器人会被替代吗？

一、ai机器人会被替代吗？

ai机器人我认为如果说是要被替代，也只是人类的思维产物发展到了更高的一个水平之上，有着更先进的思维，产生更高级的程序，现有的ai机器人就会被超越取代，不过从另外一个方面来说，ai机器人无论发展到何种阶段，都无法超越人。因为他们本身没有意识

二、ai烹饪机器人替代厨师方案？

一种替代厨师的方案是使用烹饪机器人。这些机器人可以通过学习和分析大量的食谱和烹饪技巧来掌握各种菜肴的制作方法。它们可以精确地测量和控制食材的比例和烹饪时间，确保每道菜肴的口感和味道都达到最佳状态。

此外，AI烹饪机器人还可以根据客人的口味和偏好进行个性化调整，提供定制化的菜单。这种方案可以提高烹饪效率和一致性，并减少人为错误的发生。

三、AI英语机器人是否会替代英语培训机构？

会部分代替，而不会全部代替。部分代替的具体表现是与人类教师协同教学，或者说帮助人类教师分担一些工作。因为教学必须要与学生打交道，而AI还不能很好的做到这一点，所以必须要有人类教师。总的来说 ，AI能降低教学的成本，提高教学的效率，并促使教师们提高自己的教学理论水平，尤其是教育心理学方面的内容。

四、ai机器人以后会不会替代人类？

虽然未来有无限可能，可是人工智能取代人类可能性太低。

拿人类和你能想象到的人工智能相比，你会发现人类的思维是无限的，人工智能只能接近无限，却无法达到无限。

人工智能可以记录并且重复人类已知所有的思路和解决问题的办法，但是有些事情它做不到，至少不能完全做到。

比如：很多人喜欢看的各种作死行为，电锯吃玉米，洗水泥澡，徒手开榴莲。。。这种常理之外的，需要人一时脑袋发热产生的情绪和行为，人工智能是很难达到的。

人类知道对错，但是行为不怎么受对错的影响，比如，肯定有人用舌头尝过大便的味道，因为好奇。但人工智能只会进行分析记录。

最终还是那句话，人类的思维让人类有无限的可能，人工智能的思维让人工智能始终被禁锢。

五、ai能替代什么？

AI在许多领域都有广泛的应用，可以替代很多传统的人力工作。例如，在生产制造领域，AI可以自动化生产线，提高生产效率和质量。

在医疗领域，AI可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案制定，提高医疗水平和效率。

在金融领域，AI可以进行风险评估和投资决策，提高投资回报率和风险管理水平。此外，AI还可以在教育、交通、安全等领域发挥重要作用。总之，AI的发展为人类带来了很多便利和创新，同时也能够提高工作效率和质量，减少人力成本。

六、如何看待AI机器人？

机器人是当今科技领域的重要成果，它们具备智能、学习和交互能力，能够为人类提供各种服务和支持。

从积极的角度来看，AI机器人可以提高生产效率、解放人力、改善生活质量，甚至在医疗、教育等领域发挥重要作用。然而，我们也需要审慎对待AI机器人的发展，避免滥用和依赖过度。

我们应该确保AI机器人的设计和应用符合伦理和法律规范，保护个人隐私和数据安全，同时注重人机合作，确保人类仍然保持决策权和控制权。

只有在合理、负责的前提下，AI机器人才能为人类社会带来更多的福祉。

七、ai 绘画机器人如何制作？

我创作了“诗人皮耶特拉”。它使用 MidJourney 模型自动生成图像，最后使用 GPT-3 davinci 模型生成文本。

这是连续运行我的脚本 3 次的样子，用了non-cherry-picked的结果是：

让我们来看看这是如何实现的过程

1.生成图像：

为了生成图像，我使用了一个名为 MidJourney ，让我们先谈谈图像生成过程，然后我将讨论以自动化方式制作它的挑战。

图像模型接收某种形式的输入并生成输出（图像），在 MidJourney 的情况下，输入称为** prompt** （包含您希望模型生成的文本）。

一些例子：

一个简单的提示：“死神”

一个复杂的提示：“女战士作为死亡天使，身穿盔甲，背部有巨大的黑色翅膀，黑暗幻想，薄雾，雾气，天堂之光，史诗，巴洛克，洛可可，细节，逼真渲染，3ds max + v ray，非常详细和复杂，中心构图，优雅，vfx，虚幻引擎 5，辛烷值渲染，极端对比度，极其锐利的线条，8k，--ar 2:3"。

请注意，提示中的详细程度和“标签”在生成更复杂、详细和有创意的图像方面起着巨大的作用，这通常被称为“ 提示质量 ”，有趣的是它不一定是关于提示的大小，它是关于使用模型将理解的“标签”。

这是我们刚刚生成的图像的放大版本。

如何生成高质量的提示？

就我而言，我创建了一个机器学习模型，该模型从高质量提示数据集中学习，现在能够生成随机的高质量提示。

为了实现这一点，我必须创建这样的数据集，我使用了 selenium，这是一个浏览器自动化工具，并使用它进行了所谓的网络抓取，访问 MidJourney 网站和一些不和谐频道以检索大量高质量提示别人做的。如果您在桌面上，您可以在此 链接。（https://datastudio.google.com/reporting/3fd9c46a-bae3-4e54-9cc3-05f7a5e10c74）

MidJourney 网站有一个关于特色创作的部分，展示了令人惊叹的创作以及用于生成它们的提示，这一事实确实很有帮助。

在网络抓取提示后，根据他们生成的图像和我对图像的个人意见，手动标记并为每个人分配一个分数，我终于准备好使用我的数据集了。

然后我训练了一个机器学习模型来预测一个可以从我那里获得高分的提示。

唯一剩下的就是将提示传递给 MidJourney，以便它可以生成图像，但这有一个挑战。

像 DALL-E 这样的一些图像模型计划提供一个 API，一种在代码中与模型交互的方式，通过 API，集成图像模型并使用该模型创建您自己的项目、产品或解决方案非常简单，无需API 仍然有一些方法可以与之交互，但它们更加不一致，我不建议在任何严重或生产中这样做。

目前（在撰写本文时）MidJourney 没有 API，因此要使用此模型自动生成图像，我必须制作一个使用 selenium（我提到的浏览器自动化工具）的自定义脚本来登录不和谐浏览器中的帐户，然后使用它的 /imagine 命令与 MidJourney 机器人交互。

2.生成文本：

为了生成文本，我使用 OpenAI 模型 text-davinci-002。

起初，我想只是将 MidJourney 提示发送给 davinci，但结果总是很笼统，或多或少相同。

由于诸如“渲染”、“8k”、“插图”、“详细”、“虚幻引擎”、“hdr”、“高对比度”之类的词在这些提示中很常见，我经常看到达芬奇谈论它们并离开主题，谈论视频游戏行业等（因为渲染和虚幻引擎等主题）。

结果感觉纯粹是描述性的，我在中途意识到这并不是我的目标，我意识到我想要一些更有诗意的东西，但不是一首明确的诗。

所以一开始我对提示进行了清理，删除了一堆让 davinci 跑题的词，它变得更好了，但我仍然对结果不满意。

然后我考虑将图像中可以找到的确切内容传递给davinci，而不仅仅是用于生成它的提示。

为了实现这一点，我使用 Google Vision 来获取图像的确切特征和元素。

如果您不熟悉此 Google 产品，请查看它的一些功能。

认识谷歌愿景

它提供了一个“标签”列表，这些标签是模型进行的分类，它通常包含图像中存在的对象以及一些见解，如“虚构人物”。

它提供了一个“对象”列表，通常，它返回的对象很少，但图像中出现的对象更多。

它提供了一个“属性”列表，其中包含图像中存在的颜色及其纵横比等信息。

通过向 davinci 提供所有这些信息，它将生成的文本将与图像中可以找到的元素、颜色和特征有关，因此它将不那么通用，而对图像本身更加具体。

目前，我正在混合我的两个想法，我已经从提示中排除了一组单词（如“虚幻引擎”和“渲染”），并且我正在通过经过清理的提示以及谷歌云视觉达芬奇模型的图像信息。这是最终结果：

不和谐的死亡天使结果

总而言之，这就是正在发生的事情：

我的云架构如下所示：

（由于我无法修改谷歌云功能运行时来安装 chrome 并使用 selenium，所以我使用 google cloud run with docker 代替）

您可以在下面准确找到我正在执行的 davinci API 调用，其中变量“formatted_all_features”包含图像中的颜色、标签和对象，“formatted_sanitized_prompt”包含没有与 davinci 无关的关键字的 MidJourney 提示文本生成。

response = openai.Completion.create(
  model='text-davinci-002',
  prompt=(
    f"Write a text talking loosely about the art that you made and its"
    f" {formatted_all_features} and {formatted_sanitized_prompt}"
  ),
  temperature=1,
  max_tokens=800,
  top_p=1,
  frequency_penalty=1.02,
  presence_penalty=1.02
)

希望您喜欢阅读。

• 这篇文章的横幅是使用 MidJourney 生成的
• MidJourney 是一个不断发展的项目，体验仍在显着变化，本文中包含的图像生成于 2022 年 8 月 7 日 (%m/%d/%Y)

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八、ai芯片能否替代gpu？

AI芯片和GPU在人工智能领域扮演着不同的角色，虽然它们在某些方面有重叠的功能，但在很多情况下并不能完全替代彼此。

GPU（图形处理单元）是一种专门设计用于图形渲染和并行计算的处理器。它们具备高度并行化的能力，适合处理大规模数据并执行并行计算任务。因此，在许多AI应用中，GPU被广泛用于进行深度学习和神经网络训练，因为这些任务通常需要大量的并行计算。

而AI芯片（也称为AI加速器或神经网络处理器）是专门为人工智能任务而设计的芯片。它们具备高度优化的硬件结构和指令集，可以更高效地执行人工智能任务，如图像识别、语音处理和自然语言处理。AI芯片通常使用特定的硬件加速器，如矩阵乘法单元（Matrix Multiplication Units）和张量处理单元（Tensor Processing Units），以加速矩阵运算和张量计算，从而提供更好的性能和能效。

虽然AI芯片在某些特定的AI任务上可以提供更高的性能和能效，但它们并不适用于所有GPU所擅长的计算任务。GPU在通用计算、图形渲染、科学计算等方面具备广泛的适用性，而AI芯片主要专注于人工智能任务的加速。因此，对于包含多种计算任务的应用场景，通常需要综合考虑GPU和AI芯片的搭配使用，以获得最佳的性能和效果。

总结而言，AI芯片和GPU在人工智能领域有各自的优势和应用范围，而它们的关系更多是互补而非替代。根据具体的应用需求，综合选择和配置不同的处理器可以实现更好的性能和效果。

九、ai是否替代临床医生？

目前的人工智能技术在医疗领域有一定的应用，但尚未能完全替代临床医生的角色。虽然人工智能在某些特定任务上表现出了很高的准确性和效率，但在复杂的医疗决策和人际交流等方面，仍然需要临床医生的专业知识和经验。

以下是一些原因：

1. 诊断复杂性：临床医生在面对复杂的疾病诊断时，需要综合考虑患者的病史、体征、实验室检查结果等多方面的信息，进行综合分析和判断。人工智能目前虽然在某些疾病的诊断上有一定的准确性，但在面对复杂情况时仍然有限。

2. 患者关怀与沟通：临床医生不仅需要提供医学治疗，还需要与患者进行有效的沟通，提供情感支持和心理护理。这种人际交流和关怀是人工智能无法替代的。

3. 不确定性处理：医学领域存在许多不确定性因素，例如新病毒的出现、罕见疾病的诊断等。临床医生需要具备灵活性和判断力，能够在不确定的情况下做出决策。

尽管如此，人工智能在医疗领域的发展仍然具有巨大潜力。目前的应用主要集中在辅助诊断、医学影像分析、疾病预测等方面，可以提供更快速、准确的结果。未来，随着技术的不断发展和完善，人工智能可能会在医疗领域发挥更大的作用，但临床医生的专业知识和经验仍然是不可或缺的。

十、人工剪辑会被 AI 替代吗？

说实话，我已经这样做了，并且在小红书开个了号，主要是做混剪，已经一万收藏+点赞了。

要知道，混剪时，节奏，画面切换非常快的话非常耗神的，而用了这个，大概5-10分钟就能做1个分钟的视频，其余的时间你让程序去跑就行了。

一开始是剪辑的明星视频，后来剪辑的电影，可以看看以前的明星混剪。

自己写了一段Python程序，说一下思路。

1. 把一个视频按照镜头分割开，大概一部两小时的电影，能有2000+的镜头，如果是一堆短片，就放在一个文件夹里遍历。
2. 取每个镜头的第一帧，截取出来图片。
3. 然后利用人脸识别对比，和之前存的一张照片进行对比，达到一定相似度就把这些镜头放在一个文件夹里。这个人脸识别是对比，基本就是AI了。
4. 然后倒入pr里进行节奏匹配。用到了一个插件beatedit，这样就可以做一个卡点视频。

代码如下，因为我是python新手，所以写的很多都不是很高级，小白应该也可以看懂。

import ffmpy
import face_recognition
import subprocess as sp
import os
import shutil

 # 视频分割
def split(path1,path2):
    list = os.listdir(path=path1)
    for file in list:
        file1 = os.path.join(path1,file)
        print(file1)
        cmd = "scenedetect --input %s detect-content list-scenes split-video --output %s" % (file1,path2)
        print(cmd)
        p = sp.Popen(cmd, shell=True)
        p.wait()

 # 视频缩略图生成
def get_thumbnail_from_video(path2):
    list = os.listdir(path=path2)
    for file in list:
        file1 = os.path.join(path2, file)

        thumbnail_path = file1.replace("file2", "file3")
        thumbnail_path = thumbnail_path.replace(".mp4", ".png")
        print(thumbnail_path)
        ff = ffmpy.FFmpeg(
            inputs={file1: None},
            outputs={thumbnail_path: ['-ss', '00:0:01.000', '-vframes', '1']}
        )
        ff.run()
        # return thumbnail_path

 # 视频缩略图生成 视频人脸识别
def face_con(video_path,targetPath,mp4file):
    list = os.listdir(path=video_path)
    for file in list:
        file1 = os.path.join(video_path, file)
        picture_of_liuyifei = face_recognition.load_image_file('aima.jpg')
        liuyifei_encoding = face_recognition.face_encodings(picture_of_liuyifei)[0]

        # 加载对比图片
        unknown_picture = face_recognition.load_image_file(file1)
        unknown_face_encoding = face_recognition.face_encodings(unknown_picture)
        if len(unknown_face_encoding) > 0:
            first_image_encoding = unknown_face_encoding[0]
            # print(unknown_face_encoding)
            # 用`compare_faces`方法继续对比得到结果，
            # 值得注意的是第一个参数是一个列表，可以传多个图片参数进行对比
            results = face_recognition.compare_faces([liuyifei_encoding], first_image_encoding)
            # 图片移动
            if results[0] == True:
                print("图片中包含女神")
                title = file.split(".")[0] +".mp4"
                print(title)
                file2 = os.path.join(mp4file,title)
                newPath = shutil.move(file2, targetPath)
                print(f"已经移动到：{newPath}")
            else:
                print("未找到女神!")

if __name__ == '__main__':
    path1 = r"E:\movie\哈利波特与阿兹卡班的囚徒\file1"
    path2 = r"E:\movie\哈利波特与阿兹卡班的囚徒\file2"
    path3 = r"E:\movie\哈利波特与阿兹卡班的囚徒\file3"
    path4 = r"E:\movie\哈利波特与阿兹卡班的囚徒\file4"
    split(path1=path1,path2=path2)
    get_thumbnail_from_video(path2=path2)
    face_con(video_path=path3,targetPath=path4,mp4file=path2)

虽然说这样做出来的混剪并没有什么逻辑可言，但是你要是展示美女，也就无所谓了。

可以再看看其他的：

其实找广告素材也是一个比较难的事情，而且还得找这种无水印的，最好的话，你还得去学一点爬虫才行。

当然，如果你觉得麻烦，也可以找一款AI智能短视频制作软件来代替，同样可以轻松实现AI自动剪辑做视频。

万彩微影（传送门：https://www.animiz.cn/microvideo/?zhgg-w553494540），这是一款功能强大的AI智能自动生成短视频工具，可以自动剪辑视频、自动配音、自动出字幕，不管是横屏短视频还是竖屏小视频，都可以轻松制作用它制作，制作好的作品可以广泛用于宣传，动画短片等多个领域，并适合在抖音快手等平台传播吸粉。

万彩微影目前具有6大功能模块：

1.手影（ 手绘动画制作工具）

大家在抖音上看到的很火的手绘视频，就可以用它来做。简单4步，轻松出片：添加素材——添加动作动画——配音与字幕——输出与分享。

2.字影（翻转文字动画制作工具）

只需输入文字，自动生成翻转文字动画或快闪效果的文字动画，轻松打造自媒体文字动画视频。

3.图影（图文视频制作工具）

简单复制粘贴文字，系统会自动编排你的文字信息及图片信息，并自动加入配音、字幕、各种转场动画等，一键生成生动有趣的解说视频。

4.影像（电子相册制作工具）

导入照片就能生成精彩相册视频大片、MV，还有多种滤镜、动画特效，让你的视频更出彩。

5.剪辑（视频剪辑制作工具）

只需导入多段视频，自动裁剪、合成视频，无需复杂操作，AI配音、加字幕，智能生成创意视频。

6.视影（文字故事制作工具）

导入文本，一键生成故事视频，轻松打造故事解说视频。

下面给大家看看万彩微影其中的视频剪辑制作工具使用过程：

可以说万彩微影是一款全能的的AI智能短视频制作神器，有了这个工具，小白也能轻松创作短视频！

现在，短视频剪辑、创作日益AI智能化，想要简化流程、提高创作效果，节约成本，不妨试试上述两种方法，相信你也能轻松制作创意短视频。