1. 人工智能的定义是什么？

人工智能，简称AI，是计算机科学的一个分支，它研究如何让计算机执行通常需要人类智能的任务，如语音识别、图像处理和决策制定。从1950年代初期开始，AI就已经成为一个活跃的研究领域，但直到最近几年，这个领域才迎来了飞速发展，并逐渐渗透到我们生活的方方面面。

在这个过程中，机器学习（ML）作为AI的一个重要组成部分发挥了关键作用。它是指通过算法使计算机系统能够从数据中学习，而无需进行显式编程。这种方法允许模型自动调整以适应新的数据输入，从而提高其准确性和泛化能力。

2. 什么是深度学习呢？

深度学习是一种特殊类型的人工神经网络，它模仿大脑中的神经结构，以更高层次地理解复杂数据。这一技术通过构建多层相互连接的节点来捕捉数据中的模式和关系，使得它能够在图像识别、自然语言处理等任务上取得了令人瞩目的成绩。

然而，深度学习也伴随着大量资源需求——包括强大的硬件设备、高质量训练集以及大量时间。在实际应用中，这可能导致成本增加和效率降低的问题。此外，由于其依赖于大量标注好的训练样本，其普遍适用性受到限制。

3. 如何评价当前的人工智能技术水平？

当前的人工智能技术水平已达到了前所未有的高度。它不仅能完成传统意义上的预测分析，还能进行创造性的工作，比如生成文本或音乐。但同时，我们还必须认识到这些系统并非具有自主意识，它们只能根据它们被设计用于做的事情来操作，即便如此，他们对社会产生影响也是不可避免的事实。

尽管如此，对于一些问题来说，比如解决开放世界的问题或者执行伦理道德标准，目前的人工智能仍然存在局限性。如果我们希望将其推向更高级别，那么需要更多跨学科合作，以及持续不断地投资于基础设施和人才培养。

4. 人类是否会失业，因为有了AI/ML？

随着人工智能技术不断进步，一些职业可能会因为被自动化取代而变得过时。而且，不同国家之间关于这一问题也有不同的看法，有些认为这是必然趋势，而另一些则认为这可以是一个转型机会，让人们重新培训以适应新兴行业或角色。

尽管这样说，但历史表明即使是在过去被视为替代人类工作力的机械革命后，也出现了一系列全新的职业机会，同时旧有的职位也得到重塑。在未来，无论如何，都需要政府、教育机构以及企业共同努力，以确保劳动力市场能够有效地调整自身结构以应对这些变化带来的挑战。

5. AI/ML在哪些领域特别有用处？

人工智能与机器学习在许多领域都展现出了巨大的潜力，其中最显著的是医疗健康、金融服务以及交通运输。例如，在医疗健康领域，可以使用AI辅助诊断疾病，更快准确地识别患者风险；在金融服务行业，可以使用ML来检测欺诈活动并提供个性化推荐；而交通运输则可以利用车辆自动驾驶技术实现更加安全、高效的地面交通流动管理等等。

此外，娱乐行业也正在积极采用AI，为用户提供更加沉浸式体验。而环境保护方面，则可利用大规模监测网络结合ML模型来监控污染物排放情况，从而促进绿色发展。此类应用正在迅速增长，并且正逐步改变我们的日常生活方式，使之更加舒适便捷，同时促进经济增长和社会福祉提升。

6. AI/ML引发的一些伦理挑战是什么？?

尽管人工智能带来了诸多益处，但同时也引发了一系列伦理难题。一方面，它可能侵犯隐私权利，因为收集到的个人信息量巨大，而且很容易泄露给第三方；另一方面，由于缺乏情感判断能力，一旦出现偏差错误，就可能造成严重后果，因此对误判责任归属是一个重要议题。此外还有公平性的问题，如算法倾向性是否公正，以及不同群体是否获得相同程度的服务等话题值得进一步探讨和解决。