一般的信息处理工具（例如WORD、EXCEL）与智能处理工具有哪些共同点？有哪些不同之处？
智能处理工具和一般信息处理工具都是通过计算机处理程序来实现的。但他们的区别主要表现在处理问题的对象、性质、方法、过程和结果等方面
一般处理工具通常是处理有固定算法的问题，处理过程是推理控制的过程，最终得到一个确定的结果。
只能处理工具通常处理的问题是不确定的、非结构的、没有固定算法的、处理的过程是推理的过程，结果往往是不太确定的
最近几年，人工智能被炒的这么火，但大家一直都在大谈特谈无人驾驶、智能家居，却在这些海市蜃楼中忘记了其实它们短时间内都难以落地，而忽略了在大数据时代就已经落地了的智能医疗。
现在，大数据已经被运用到智慧医疗方面，即让患者就医更方便、疾病诊断更加高效，以及医疗信息更加准确。更快速也更精准的在医疗行业进行多点落地。
大数据＋医疗发展现状
目前国内智能医疗技术相对成熟，已有多家三甲医院引入“人工智能辅助诊断系统”，智能系统以机器人医生的形象呈现在众人面前，通过固定格式的问题和病人互动，根据症状描述开具检查单，检查结果出来后，系统自动出具诊断结论，一线临床医生再对结论予以确认。
据小智君了解，机器人上周已经跟国内200多位医学专家进行了PK，并取得时效上的明显优势。工作人员将100份患者数据输入给机器人，现场连接天河超级计算机，4.8秒钟完工。出乎意料的是，机器人的诊断与医生的原始诊断达到100%吻合。
早在今年3月份，谷歌的人工智能就已经在医学领域取得非凡的成果。谷歌与Verily公司合作研发出了一款能用来诊断乳腺癌的人工智能算法，并将该人工智能与医学专家进行PK，对130张乳腺癌切片进行分析，从而找出其中的肿瘤。
人工智能在这个项目上完胜人类。人类医学专家花了30个小时对这130张切片进行分析给出诊断结果，最终结果是这名专家的准确率为73.3%。而人工智能只花了极短的时间就给出了诊断结果，准确率达88.5%，领先于人类15.2%。
大数据时代医疗AI的三个问题
第一、大数据时代需要改变对疾病的认识和处理方式：
现代医疗中根据患者的病史、症状、体征、实验室诊断，但常忽视患者的遗传背景、基因组数据、环境背景因素以及对疾病主要监测指标持续的观察和亚组分析，包括目前日常医疗诊疗中常根据疾病某个遗传表征，而忽略最基本信息。
随着医疗知识积累的不断深入、专业的细化、碎片化，必然向大数据时代的集成化、系统化方向发展。更专业的人机配合达到对患者最全面的诊断。
第二、大数据时代要改变整个医疗评价方式：
中国在过去的30年中，改革开放和经济实力的积累、医疗资源配置的增加、整体医疗可及性得到不断改善。
不仅仅对医疗结果本身，同时要观察临床的精神面貌，不仅要关注患者的并发症和死亡率，同时要关注医生报告、医院报告、账单生成。用数据提升医生自我学习的能力来完善临床实践的能力，这是大数据给我们的提示。
第三、大数据时代需要改变对医学生培养的观念：
传统的医学模式在大数据时代形成了新的体系，过去的专科培养使医生对数据的理解越来越局限。我们需要从单纯的医生经验的积累过渡到医学数据的积累，这是医学大数据时代所必须的，以及医学上各种指南制定所需要的。
作为医生，需要转变思想，需要接受人脑和电脑的结合，每一个未来医生都应该熟练应用智能工具处理海量信息以寻求更加准确的诊治方案。
人工智能在医学上的发展趋势
那我们接下来应该怎么做？人工智能的趋势在哪里？
一、医疗保健处于数字化转折点
互联网女皇Mary Meeker发布的《2017年互联网趋势报告》认为，医疗卫生和保健已进入数字化拐点：医疗行业表现出数据输入量和数据积累量的爆发式增长，有88％的消费者至少使用1项数据健康工具（远程医疗、可穿戴设备）。
数据的增长一方面缩短了医学研究的创新周期，加快药物临床实验周期，同时提升了诊断的准确率与治疗的精准化程度。
二、数据是发展的关键
数据是“医疗＋人工智能”行业发展的关键。小智君认为，医疗与人工智能结合的关键在于“算法＋有效数据”。先进的算法提升数据处理效率与识别准确率，而有效数据是先进算法应用的基础。
目前，深度学习等算法的发展已经相对成熟，医疗数的“量”和“质”是阻碍人工智能在医疗行业应用发展的主要原因。
三、智能诊断与医学影像识别较为成熟
智能诊断与医学影像识别是“人工智能＋医疗”发展相对成熟的两个领域。
目前，发展相对成熟的领域包括“智能诊断”和“医学影像识别”领域，两个领域的发展将分别提升“门诊”和“影像科”医疗资源的供给，解决目前医疗行业严峻的供需矛盾。
小智总结
在医疗领域，大数据有着广泛的应用空间，可以用在包括疾病预防、临床应用、互联网医疗等方面。可以说，医疗大数据是未来医疗领域的发展趋势。目前，在医疗行业应用大数据方面，我国还处于初级阶段，政府、医院及数据挖掘技术人员需要共同努力，才能让大数据在医疗领域发挥作用。
1、使用脸部识别来打开手机
大多数人相信的最大习惯之一是早上起床后第一次看手机，现代人使用的手机大部分是智能手机，所以对这种智能设备的解锁方式就是人脸识别等生物识别技术。也就是说，每天人们都在利用人工智能激活这个功能。
2、社交媒体
手机解锁后下一步是什么？据小作报道，大多数人通过查询Facebook、Twitter、Ins等自己的社交媒体账户，获取有关这一夜之间发生的事情的最新信息。人工智能不仅可以在背后工作，还可以在订阅源看到个性化的内容。(因为基于过去的历史，我知道什么类型的帖子最能引起共鸣。)。寻找朋友的建议，识别和过滤虚假新闻，利用机器学习，努力防止网络欺凌。
3、发送EMAIL或者信息
在当今社会，信息传达方式有很多。相对正式的一点应该是邮件转发。例如，在大多数人的生活工作中，几乎每天都要发电子邮件，因为在写作过程中会出现很多错别字，所以此时需要激活语法检查和拼写检查等工具，检查邮件的书写错误问题。这些工具使用人工智能和自然语言处理。
4、浏览器搜索
遇到人们不理解的知识点时，最常用的是Google等类似的搜索引擎，寻找相关问题的答案。但是这里需要注意的是，没有人工智能的帮助，搜索引擎无法扫描整个互联网并提供想要的东西。
5、数字语音助手
语音辅助这个功能相信大多数人都很清楚。因为现在人们使用的智能手机之一就是它的功能。通过应用语音助手，我们可以随时随地理解你的想法。比如基本的时间、天气、位置等。
智能机器人 ：智能机器人是一种具有感知能力、思维能力和行为能力的新一代机器人。这种机器人能够主动适应外界环境变化，并能够通过学习丰富自己的知识，提高自己的工作能力。目前，已研制出了肢体和行为功能灵活，能根据思维机构的命令完成许多复杂操作，能回答各种复杂问题的机器人。
智能网络 ：智能网络方面的两个重要研究内容分别是智能搜索引擎和智能网格。智能搜索引擎是一种能够为用户提供相关度排序、角色登记、兴趣识别、内容的语义理解、智能化信息过滤和推送等人性化服务的搜索引擎。智能网格是一种与物理结构和物理分布无关的网络环境，它能够实现各种资源的充分共享，能够为不同用户提供个性化的网络服务。可以形象地把智能网格比喻为一个超级大脑，其中的各种计算资源、存储资源、通信资源、软件资源、信息资源、知识资源等都像大脑的神经元细胞一样能够相互作用、传导和传递，实现资源的共享、融合和新生。
智能检索 ：智能检索是指利用人工智能的方法从大量信息中尽快找到所需要的信息或知识。随着科学技术的迅速发展和信息手段的快速提升，在各种数据库，尤其是因特网上存放着大量的、甚至是海量的信息或知识。面对这种信息海洋，如果还用传统的人工方式进行检索，已经很不现实。因此，迫切需要相应的智能检索技术和智能检索系统来帮助人们快速、准确、有效地完成检索工作。
智能游戏 ：游戏是一种娱乐活动。游戏技术与计算机技术结合产生了“计算机游戏”或“视频游戏”，与网络技术结合产生了“网络游戏”，与人工智能技术结合产生了智能游戏。
望采纳！
一、就业方向：
1、搜索方向，例如百度识图、作业帮搜题等。视频搜索也是搜索领域进一步研究的方向；
2、计算机视觉和模式识别方向，其应用领域包括智能办公、智能交通、智慧城市等等；
3、医学图像处理，医疗设备和医疗器械很多都会涉及到图像处理和成像技术。
4、无人驾驶领域，是人工智能重点应用领域之一；
5、智慧生活和智慧城市等，包括交通、商业、生活的诸多领域将会出现人工智能的影子。
二、人工智能发展前景
1、智能化是未来发展的重要趋势之一。
随着互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这个大背景下，智能化必然是发展趋势之一。
2、产业互联网的发展必然会带动人工智能的发展。
互联网当前正在从消费互联网向产业互联网发展，产业互联网将综合应用物联网、大数据和人工智能等相关技术来赋能广大传统行业，人工智能作为重要的技术之一，必然会在产业互联网发展的过程中释放出大量的就业岗位。
3、人工智能技术将成为职场人的必备技能之一。
随着智能体逐渐走进生产环境，未来职场人在工作过程中将会频繁的与大量的智能体进行交流和合作，这对于职场人提出了新的要求，就是需要掌握人工智能的相关技术。
