人工智能面临解决的问题有哪几类？

　　人工智能要解决的问题非常宽泛，所有我们希望机器拥有智能并能代替人做的事情都是人工智能要解决的问题，并且在持续增加。从现有阶段来看，机器学习解决的比较好的是两类问题：分类和回归。它们的区别在于输出变量的类型。定性输出称为分类，或者说是离散变量预测;定量输出称为回归，或者说是连续变量预测。比如说，预测明天是阴、晴还是雨，就是一个分类任务;预测明天的气温是多少摄氏度，则是一个回归任务。
　　（回答者：习翔宇）

人工智能的发展会有界限吗？

　　人工智能的发展是由多学科共同促进的，各学科的发展自然会反过来限制人工智能的发展。比如，判断人情绪的情感计算，它可以计算关于情感、情感产生以及影响情感的因素。虽然机器学习的成功率可达92%，且远优于人类，但让机器人更加懂你却不易，这里面还需要人机交互、心理学、认知学等多学科领域共同努力。人工智能技术也会限制它的发展，从专家系统、传统机器学习算法到神经网络为主的深度学习，能否短期内提出新的理论算法有待商榷。除了理论技术上的限制发展外，还有AI偏见、AI造反等伦理问题。麻省理工学院媒体实验室出品的“暗黑版AI”，它会以负面想法来理解它看到的图片。这其中的原因并不是机器算法出了问题，而是我们人类“喂”给它的数据是带有偏差、偏见的。因为这些偏见、刻板印象、歧视早已深入社会肌理，在数据不进行校准标签，不那么均衡和可靠时，AI输出的结果自然是“不公正”的。
　　（回答者：习翔宇）

如何评价人工智能的利与弊？

　　人工智能技术和其他技术结合被称为第四次工业革命，这极大地提高了社会生产力的发展，很多原本需要大量人来做的事情，人工智能能够解决得更快更好：比如图像处理、文本处理、自动驾驶;甚至在医疗领域，人工智能不仅帮助患者回答问题、初步分诊、提供就诊流程，而且也能以456分的成绩通过临床执业医师考试，更能以“火眼金睛”识别肺部结节;人工智能在边缘人群中也带来了“看得见、摸得着”的福利，专为盲人研发的人工智能辅助视觉系统Seeing AI，就是由可穿戴眼镜和智能APP组成，能通过视觉识别和自然语言处理，识别摄像头拍摄到的场景，如“一只猫正在进食”“一个男孩正在跑步”。但人工智能技术也可能会导致部分人失业、信息泄露，又由于精度所限，人工智能也并非百分百可靠，一些重要工作还需依赖人。
　　（回答者：习翔宇）

为什么三维动画片比传统二维动画片更生动？

　　三维动画既有传统二维动画已有的宽度和高度，还有深度。这个深度，就是动画师通过计算机的三维软件表现出动画人物的表情和动作。为了让模型能做出各种自然的表情和动作，还要配上可操作的虚拟骨骼和肌肉运动工具。按照故事情节，像摆弄木偶那样操控模型的一举一动，让他們按照故事进展说话、跳跃、奔跑等。再配上合适的虚拟灯光、背景、道具的效果和人物对话，在一个装有数百台高性能计算机的叫作“渲染农场”的地方，完成动画片每帧的制作以及帧的合成。《玩具总动员》的主角—牛仔伍迪，就给他身上设置了723个控制的活动点，其中脸部212个，仅嘴巴就有58个。因此他才会表现得那么真实生动。
　　（回答者：李青）
　　（来源：知识就是力量微信公众号）

为防止实验室发生爆炸，我们需要注意些什么？

　　实验室爆炸多与易燃易爆药品使用或存放不当有关，因此，易燃易爆药品的存放和使用应当特别注意。首先，实验室中存放的易燃易爆品，不得超过实验所需的量。其次，使用易燃液体时，必须在通风橱内进行，避免易燃液体挥发后产生的气体积蓄。很多气体在空气中达到一定比例时，便会遇明火发生爆炸。许多易燃物的爆炸烈度堪比炸药，以丙酮为例，3.25克丙酮在空气中爆炸所释放的能量，与10克炸药相当。同时易燃易爆品要与热源、电源、光源保持距离，严禁使用明火对其进行加热。
　　（回答者：孙亚飞