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    人工智能不能干什么(人工智能不能干什么事)

    發(fā)布時間:2023-03-12 09:19:57     稿源: 創(chuàng)意嶺    閱讀: 117        問大家

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    本文目錄:

    人工智能不能干什么(人工智能不能干什么事)

    一、談?wù)劄槭裁慈斯ぶ悄懿荒苋〈祟悾?/strong>

    一個經(jīng)過訓(xùn)練的

    擴展資料:

    發(fā)展簡史

    人工智能的傳說可以追溯到古埃及,但隨著1941年以來電子計算機的發(fā)展,技術(shù)已最終可以創(chuàng)造出機器智能,“人工智能”(ARTIFICIAL INTELLIGENCE)一詞最初是在1956年DARTMOUTH學(xué)會上提出的。

    從那以后,研究者們發(fā)展了眾多理論和原理,人工智能的概念也隨之?dāng)U展,在它還不長的歷史中,人工智能的發(fā)展比預(yù)想的要慢,但一直在前進(jìn),從40年前出現(xiàn)至今,已經(jīng)出現(xiàn)了許多AI程序,并且它們也影響到了其它 技術(shù)的發(fā)展。

    參考資料來源:新華網(wǎng)-人工智能不會取代人類,會讓人更智能

    二、人工智能是做什么的?

    工智能(Artificial Intelligence)是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新技術(shù)科學(xué)。人工智能領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

    人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新技術(shù)科學(xué)。

    人工智能是計算機科學(xué)的一個分支,它企圖了解智能的實質(zhì),可以產(chǎn)出一種新的可以和人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器,該領(lǐng)域的研究主要有機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

    自從人工智能誕生以來,理論和技術(shù)越來越成熟,應(yīng)用領(lǐng)域在不斷的擴大,可以設(shè)想,未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品,將會是人類智慧的“容器”。人工智能可以把人的意識、思維的信息過程的模擬。雖然人工智能不是人的智能,但可以像人那樣思考、最終可能超過人的智能。

    優(yōu)點:

    1、在生產(chǎn)方面,效率更高且成本低廉的機器及人工智能實體代替了人的各種能力,人類的勞動力將大大被解放。

    2、人類環(huán)境問題將會得到一定的改善,較少的資源可以滿足更大的需求。

    3、人工智能可以提高人類認(rèn)識世界、適應(yīng)世界的能力。

    缺點:

    1、人工智能代替了人類做各種各樣的事情,人類失業(yè)率會明顯的增高,人類就會處于無依靠可生存的狀態(tài)。

    2、人工智能如果不能合理利用,可能被壞人利用在犯罪上,那么人類將會陷入恐慌。

    3、如果我們無法很好控制和利用人工智能,我們反而會被人工智能所控制與利用,那么人類將走向滅亡,世界也將變得慌亂。

    三、人工智能的普及對以后的生活會產(chǎn)生多大影響,比如機器人能做所有家務(wù)活,人回到家里就是休息,什么也不干

    這樣人就會開始退化,因為什么事情都是機器干。人類只需要用腦。

    會開始出現(xiàn)肥胖的越來越多、越來越普遍。沒什么社會交流、所謂的風(fēng)景都是在機器上看到的

    所以人工智能真的是把雙刃劍。不能用在日常家庭里

    四、人工智能的原理是什么

    人工智能的原理,簡單的形容就是:

    人工智能=數(shù)學(xué)計算。

    機器的智能程度,取決于“算法”。最初,人們發(fā)現(xiàn)用電路的開和關(guān),可以表示1和0。那么很多個電路組織在一起,不同的排列變化,就可以表示很多的事情,比如顏色、形狀、字母。再加上邏輯元件(三極管),就形成了“輸入(按開關(guān)按鈕)——計算(電流通過線路)——輸出(燈亮了)”

    這種模式。

    想象家里的雙控開關(guān)。

    為了實現(xiàn)更復(fù)雜的計算,最終變成了,“大規(guī)模集成電路”——芯片。

    電路邏輯層層嵌套,層層封裝之后,我們改變電流狀態(tài)的方法,就變成了“編寫程序語言”。程序員就是干這個的。

    程序員讓電腦怎么執(zhí)行,它就怎么執(zhí)行,整個流程都是被程序固定死的。

    所以,要讓電腦執(zhí)行某項任務(wù),程序員必須首先完全弄清楚任務(wù)的流程。

    就拿聯(lián)控電梯舉例:

    別小看這電梯,也挺“智能”呢??紤]一下它需要做哪些判斷:上下方向、是否滿員、高峰時段、停止時間是否足夠、單雙樓層等等,需要提前想好所有的可能性,否則就要出bug。

    某種程度上說,是程序員控制了這個世界??煽偸沁@樣事必躬親,程序員太累了,你看他們加班都熬紅了眼睛。

    于是就想:能不能讓電腦自己學(xué)習(xí),遇到問題自己解決呢?而我們只需要告訴它一套學(xué)習(xí)方法。

    大家還記得1997年的時候,IBM用專門設(shè)計的計算機,下贏了國際象棋冠軍。其實,它的辦法很笨——暴力計算,術(shù)語叫“窮舉”(實際上,為了節(jié)省算力,IBM人工替它修剪去了很多不必要的計算,比如那些明顯的蠢棋,并針對卡斯帕羅夫的風(fēng)格做了優(yōu)化)。計算機把每一步棋的每一種下法全部算清楚,然后對比人類的比賽棋譜,找出最優(yōu)解。

    一句話:大力出奇跡!

    但是到了圍棋這里,沒法再這樣窮舉了。力量再大,終有極限。圍棋的可能性走法,遠(yuǎn)超宇宙中全部原子之和(已知),即使用目前最牛逼的超算,也要算幾萬年。在量子計算機成熟之前,電子計算機幾無可能。

    所以,程序員給阿爾法狗多加了一層算法:

    A、先計算:哪里需要計算,哪里需要忽略。

    B、然后,有針對性地計算。

    ——本質(zhì)上,還是計算。哪有什么“感知”!

    在A步,它該如何判斷“哪里需要計算”呢?

    這就是“人工智能”的核心問題了:“學(xué)習(xí)”的過程。

    仔細(xì)想一下,人類是怎樣學(xué)習(xí)的?

    人類的所有認(rèn)知,都來源于對觀察到的現(xiàn)象進(jìn)行總結(jié),并根據(jù)總結(jié)的規(guī)律,預(yù)測未來。

    當(dāng)你見過一只四條腿、短毛、個子中等、嘴巴長、汪汪叫的動物,名之為狗,你就會把以后見到的所有類似物體,歸為狗類。

    不過,機器的學(xué)習(xí)方式,和人類有著質(zhì)的不同:

    人通過觀察少數(shù)特征,就能推及多數(shù)未知。舉一隅而反三隅。

    機器必須觀察好多好多條狗,才能知道跑來的這條,是不是狗。

    這么笨的機器,能指望它來統(tǒng)治人類嗎。

    它就是仗著算力蠻干而已!力氣活。

    具體來講,它“學(xué)習(xí)”的算法,術(shù)語叫“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”(比較唬人)。

    (特征提取器,總結(jié)對象的特征,然后把特征放進(jìn)一個池子里整合,全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出最終結(jié)論)

    它需要兩個前提條件:

    1、吃進(jìn)大量的數(shù)據(jù)來試錯,逐漸調(diào)整自己的準(zhǔn)確度;

    2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)越多,計算越準(zhǔn)確(有極限),需要的算力也越大。

    所以,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這種方法,雖然多年前就有了(那時還叫做“感知機”)。但是受限于數(shù)據(jù)量和計算力,沒有發(fā)展起來。

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聽起來比感知機不知道高端到哪里去了!這再次告訴我們起一個好聽的名字對于研(zhuang)究(bi)有多重要!

    現(xiàn)在,這兩個條件都已具備——大數(shù)據(jù)和云計算。誰擁有數(shù)據(jù),誰才有可能做AI。

    目前AI常見的應(yīng)用領(lǐng)域:

    圖像識別(安防識別、指紋、美顏、圖片搜索、醫(yī)療圖像診斷),用的是“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)”,主要提取空間維度的特征,來識別圖像。

    自然語言處理(人機對話、翻譯),用的是”循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)“,主要提取時間維度的特征。因為說話是有前后順序的,單詞出現(xiàn)的時間決定了語義。

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的設(shè)計水平,決定了它對現(xiàn)實的刻畫能力。頂級大牛吳恩達(dá)就曾經(jīng)設(shè)計過高達(dá)100多層的卷積層(層數(shù)過多容易出現(xiàn)過擬合問題)。

    當(dāng)我們深入理解了計算的涵義:有明確的數(shù)學(xué)規(guī)律。那么,

    這個世界是是有量子(隨機)特征的,就決定了計算機的理論局限性?!聦嵣希嬎銠C連真正的隨機數(shù)都產(chǎn)生不了。

    ——機器仍然是笨笨的。

    更多神佑深度的人工智能知識,想要了解,可以私信詢問。

    以上就是關(guān)于人工智能不能干什么相關(guān)問題的回答。希望能幫到你,如有更多相關(guān)問題,您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢,客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。


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