人工智能使我们更智慧。人工智能可以提升医疗诊断准确率，即便是最有能力和经验的心脏病专家，也只能在4次看诊中做出3次准确的诊断。对于其他医师，准确率更低，接近二分之一，但是人工智能可以提高诊断的效率。在需要使用数学计算机工具解决问题的学科，AI带来的帮助不言而喻。
人工智能（AI）会对我们的生活产生深远的影响，包括但不限于以下几个方面：提高生产效率和生活质量：AI技术可以应用于各种领域，如制造、医疗保健、交通运输、金融服务等，从而提高生产效率和生活质量。
大规模的失业。人工智能的发展，导致很多工人失业。人工智能可以代替很多职业，如此便会导致大批大批的人失业，大批大批的人整日无所事事。高新技术型人才争夺战导致垄断，贫富分化再度加剧。人工智能时代的到来，必将引发空前的人才争夺战。同时这会导致巨头的垄断、贫富分化加剧。
经济效益的提高：人工智能技术的进步促进了专家系统的完善，使得专业知识得以广泛传播。通过模拟和扩展人类专家的认知能力，人工智能不仅提高了工作效率，还对传统行业产生了变革性影响，从而推动了社会结构的演变和经济效益的增长。 科学研究的推进：人工智能在计算机网络技术发展中扮演了关键角色。
人工智能对经济领域的重塑作用。专家系统正深入到各个行业中，为经济发展带来巨大的推动力。同时，人工智能也促进了计算机工业和网络工业的发展。然而，这也带来了一定的就业问题，因为人工智能能够在科技和工程领域替代人类完成多种技术性和脑力劳动，从而导致社会结构发生剧烈变化。
1、以下是学习大数据后可能从事的职业方向： 大数据工程师：作为大数据工程师，您将负责搭建和维护大数据平台，处理和管理海量数据，并设计和优化数据处理流程。 数据分析师：作为数据分析师，您将负责收集、清洗和分析数据，发现数据中的趋势和规律，并为企业提供决策支持。
2、数据分析师 数据分析师是数据师的一种，不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。Hadoop开发工程师 Hadoop是一个分布式文件系统Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。
3、大数据学出来，可以从事大数据分析师、数据挖掘工程师、数据架构师、大数据运维工程师、大数据可视化工程师等工作。大数据分析师 大数据分析师是大数据专业中的一种职业，需要对海量的大数据进行分析和挖掘，提取有价值的信息为决策提供支持。
1、SEARCH_AFTER 不是自由跳转到任意页面的解决方案，而是并行滚动多个查询的解决方案。
2、为了解决这个问题，Elasticsearch 会合并小段到一个较大的段，提交新的合并段到磁盘，并删除那些旧的小段。 （1）查询 ： Elasticsearch 允许执行和合并多种类型的搜索 — 结构化、非结构化、地理位置、度量指标 — 搜索方式随心而变。 （2）分析 ： 找到与查询最匹配的十个文档是一回事。
3、浅分页是最简单的分页方案。es会根据查询条件在每一个DataNode分片中取出from+size条文档，然后在MasterNode中聚合、排序，再截取size-from的文档返回给调用方。
4、ES（Elasticsearch）面试题通常涉及以下几个方面的知识：基础知识：包括Elasticsearch的基本概念、架构、数据类型、索引、文档等。查询语言：如DSL（DomainSpecificLanguage）查询语言，包括基本查询、复合查询、过滤查询、排序、分页等。
5、解决方案： 问题描述：比如当客户线上的es数据出现问题，当分页到几百页的时候，es无法返回数据，此时为了恢复正常使用，我们可以采用紧急规避的方式，就是将max_result_window的值调至50000。
大数据主要学大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术等。主修课程：面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。
大数据学统计学和数学、计算机科学和编程、数据清洗和分析等。统计学和数学：统计学和数学是大数据分析的基础，其中统计学提供了数据分析和解释的方法，数学则提供了数据建模和预测的工具。学习统计学和数学有助于理解数据的特点和分析方法，能够运用相关的工具对数据进行处理和挖掘。
大数据技术专业以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等课程。1大数据专业有哪些课程大数据专业一，编程语言课程 要学习大数据技术，首先要掌握一门基本的编程语言。
数学分析、高等代数：作为数据科学的基础，这两门课程为学生提供了必要的数学工具和理论基础，帮助他们理解和解决复杂的数据问题。 普通物理数学与信息科学概论：此课程结合物理数学的基本概念和信息科学的知识，为学生建立数据处理的综合视角。
学的主要内容有：①JavaSE核心技术 ②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发 ③Spark相关技术、Scala基本编程 ④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习 ⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化 ⑥云平台开发技术 整体来说，大数据课程知识点多，课程难度较大。