人工智能的特點(diǎn)有哪些（人工智能的特點(diǎn)有哪些方面）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于人工智能的特點(diǎn)有哪些的問題，以下是小編對(duì)此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、人工智能的優(yōu)缺點(diǎn)

• 2、人工智能應(yīng)用領(lǐng)域有哪些？

• 3、人工智能技術(shù)特點(diǎn)有哪些，為什么大灣生物要利用人工智能來賦能藥物開發(fā)？

• 4、人工智能常識(shí)

一、人工智能的優(yōu)缺點(diǎn)

當(dāng)下人工智能的這個(gè)話題可以說是非常的火熱，其技術(shù)也運(yùn)用到了我們的日常生活之中，比如我們手機(jī)上的語音助手，比如說無人駕駛的汽車，是多么的方便啊。那么如此方便的人工智能有哪些優(yōu)缺點(diǎn)呢？下面我們來一起了解一下。

先來說說人工智能的優(yōu)點(diǎn)吧：

1.節(jié)省人工成本與減少人為錯(cuò)誤，人工智能是高度自編程的，這意味著不需要專人去盯著它去運(yùn)行，這大大節(jié)省了人工與時(shí)間成本并且減少甚至說是避免了由于人為而發(fā)生的錯(cuò)誤，有很多重大的項(xiàng)目出現(xiàn)意外只是因?yàn)橐粋€(gè)小小的人為錯(cuò)誤。

2.效率極高，人工智能可以同時(shí)去做多件事情并且人工智能是通過網(wǎng)絡(luò)直接與數(shù)據(jù)庫連接，調(diào)取數(shù)據(jù)是在毫秒之內(nèi)就能完成，這兩個(gè)優(yōu)點(diǎn)大大提高了工作效率。

3.人工智能沒有疲憊感并且不需要休息，只要條件允許就能7*24小時(shí)工作，這是人所做不到的。

下面再來說說人工智能有哪些缺點(diǎn)：

1.脆弱性。目前的人工智能系統(tǒng)還無法超出場(chǎng)景或語境理解行為，雖然在下棋或游戲等有固定規(guī)則的范圍內(nèi)不會(huì)暴露出這一弱點(diǎn)，但是一旦場(chǎng)景發(fā)生變化或這種變化超出一定范圍，人工智能可能就立刻無法“思考”。

2.不可預(yù)測(cè)性。用戶無法預(yù)測(cè)人工智能會(huì)做出何種決策，這既是一種優(yōu)勢(shì)，也會(huì)帶來風(fēng)險(xiǎn)，因?yàn)橄到y(tǒng)可能會(huì)做出不符合設(shè)計(jì)者初衷的決策。

3.安全問題和漏洞。機(jī)器會(huì)重結(jié)果而輕過程，它只會(huì)通過找到系統(tǒng)漏洞，實(shí)現(xiàn)字面意義上的目標(biāo)，但其采用的方法不一定是設(shè)計(jì)者的初衷。例如，網(wǎng)站會(huì)推薦一些極端主義視頻，因?yàn)榇碳ば詢?nèi)容可以增加瀏覽時(shí)間。再如，網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)會(huì)判斷人是導(dǎo)致破壞性軟件植入的主要原因，于是索性不允許人進(jìn)入系統(tǒng)。

4.人機(jī)交互失敗。盡管讓機(jī)器提供建議，由人類做最后決策，是解決人工智能某些弱點(diǎn)的常用方法，但由于決策者對(duì)系統(tǒng)局限性或系統(tǒng)反饋的認(rèn)知能力不同，這一問題并不能得到根本解決。2016年自動(dòng)駕駛汽車撞毀事故中，人類操作員就沒能理解系統(tǒng)給出的提示，而發(fā)生致命性事故。這在軍事、邊境安全、交通安全、執(zhí)法等諸多領(lǐng)域都面臨著類似挑戰(zhàn)。

科技是一把雙刃劍，我們想要完全駕馭人工智能的道路還是任重而道遠(yuǎn)，但是當(dāng)今可以肯定的是，如果現(xiàn)在就將人工智能大規(guī)模普及，可能在給我們帶來便利的同時(shí)，帶來一些我們從未見過的問題。

以上就是小編今天分享的內(nèi)容，希望對(duì)你有幫助。

二、人工智能應(yīng)用領(lǐng)域有哪些？

人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域有：1.強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域；2.生成模型字段；3.內(nèi)存網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域；4.數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)領(lǐng)域；5.模擬環(huán)境領(lǐng)域；6.醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域；7.教育領(lǐng)域；8.物流管理領(lǐng)域。

1.加強(qiáng)學(xué)習(xí)領(lǐng)域

強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種通過實(shí)驗(yàn)和錯(cuò)誤進(jìn)行學(xué)習(xí)的方法，它受到人類學(xué)習(xí)新技能過程的啟發(fā)。在強(qiáng)化學(xué)習(xí)的典型案例中，我們要求參與者采取行動(dòng)，通過觀察當(dāng)前情況來最大化反饋結(jié)果。每次你執(zhí)行一個(gè)動(dòng)作，實(shí)驗(yàn)者都會(huì)收到環(huán)境的反饋，所以它可以判斷這個(gè)動(dòng)作的效果是積極的還是消極的。

2.生成模型字段

通過大量樣本的收集，人工智能生成的模型具有很強(qiáng)的相似性。也就是說，如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)是人臉的圖像，那么訓(xùn)練后得到的模型也是類似人臉的合成圖像。

人工智能頂級(jí)專家Ian Goodfellow為我們提出了兩個(gè)新思路：一個(gè)是生成器，負(fù)責(zé)將輸入的數(shù)據(jù)合成新的內(nèi)容；另一個(gè)是鑒別器，負(fù)責(zé)判斷生成器生成的內(nèi)容是真是假。這樣，生成器必須反復(fù)學(xué)習(xí)合成的內(nèi)容，直到鑒別器無法辨別生成器內(nèi)容的真實(shí)性。

3.存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)字段

人工智能系統(tǒng)要像人類一樣適應(yīng)各種環(huán)境，就必須不斷掌握新的技能并學(xué)會(huì)應(yīng)用。傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很難滿足這些要求。比如一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完A任務(wù)后，如果訓(xùn)練它去解決B任務(wù)，那么這個(gè)網(wǎng)絡(luò)模型就不再適合A了。

目前有一些網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以使模型具有不同程度的記憶能力。長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)可以處理和預(yù)測(cè)時(shí)間序列；漸進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)獨(dú)立模型之間的水平關(guān)系，提取共同特征，可以完成新的任務(wù)。

4.數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)領(lǐng)域

一直以來，深度學(xué)習(xí)模式都是需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)才能達(dá)到最好的效果。沒有大規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，深度學(xué)習(xí)模型不會(huì)取得最好的效果。例如，當(dāng)我們使用人工智能系統(tǒng)解決缺乏數(shù)據(jù)的任務(wù)時(shí)，會(huì)出現(xiàn)各種問題。有一種方法叫遷移學(xué)習(xí)，就是把訓(xùn)練好的模型轉(zhuǎn)移到一個(gè)新的任務(wù)上，這樣問題就很容易解決了。

5.仿真環(huán)境領(lǐng)域

如果人工智能系統(tǒng)要應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)生活，那么人工智能必須具有適用性的特點(diǎn)。因此，開發(fā)模擬真實(shí)物理世界和行為的數(shù)字環(huán)境，將為我們提供檢驗(yàn)人工智能的機(jī)會(huì)。在這些仿真環(huán)境中進(jìn)行訓(xùn)練，可以幫助我們很好地理解人工智能系統(tǒng)的學(xué)習(xí)原理以及如何改進(jìn)系統(tǒng)，也為我們提供了一個(gè)可以應(yīng)用到真實(shí)環(huán)境中的模型。

6.醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域

目前垂直領(lǐng)域的圖像算法和自然語言處理技術(shù)基本能夠滿足醫(yī)療行業(yè)的需求，市場(chǎng)上已經(jīng)出現(xiàn)了很多技術(shù)服務(wù)商，比如提供智能醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的尚德云星、開發(fā)人工智能細(xì)胞識(shí)別醫(yī)療診斷系統(tǒng)的智維信分公司、提供智能輔助診斷服務(wù)平臺(tái)的若水醫(yī)療、統(tǒng)計(jì)處理醫(yī)療數(shù)據(jù)的一通天下等。雖然智能醫(yī)療在輔助診療、疾病預(yù)測(cè)、醫(yī)學(xué)影像輔助診斷、藥物開發(fā)等方面發(fā)揮著重要作用。由于醫(yī)院之間缺乏醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)和電子病歷的流通，企業(yè)與醫(yī)院之間的合作不透明，這就使得技術(shù)發(fā)展與數(shù)據(jù)供給之間產(chǎn)生矛盾。

7.教育領(lǐng)域

科大訊飛、學(xué)校教育等企業(yè)已經(jīng)開始探索人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用。通過圖像識(shí)別，可以進(jìn)行試卷批改、識(shí)題、機(jī)器答題等。通過語音識(shí)別可以糾正和改善發(fā)音；人機(jī)交互可以在線回答問題。AI+教育，可以在一定程度上改善教育行業(yè)師資分布以及成本問題，從工具層面為師生提供更高效的學(xué)習(xí)方式，但無法對(duì)教育內(nèi)容產(chǎn)生更實(shí)質(zhì)性的影響。

8.物流管理領(lǐng)域

物流行業(yè)利用智能搜索、推理規(guī)劃、計(jì)算機(jī)視覺、智能機(jī)器人等技術(shù)，在配送、裝卸、運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)等過程中進(jìn)行了自動(dòng)化改造，基本可以實(shí)現(xiàn)無人化作業(yè)。比如利用大數(shù)據(jù)對(duì)商品進(jìn)行智能配送規(guī)劃，優(yōu)化物流供給、需求匹配、物流資源的配置等。

三、人工智能技術(shù)特點(diǎn)有哪些，為什么大灣生物要利用人工智能來賦能藥物開發(fā)？

人工智能發(fā)展從被動(dòng)、單一、隨機(jī)變成主動(dòng)、全面、精準(zhǔn)，其特點(diǎn)共有三類：

1.從被動(dòng)的人工知識(shí)儲(chǔ)存與表達(dá)到人機(jī)協(xié)同和融合，主動(dòng)分析處理；

2.從單一的點(diǎn)、線、面學(xué)習(xí)，到整個(gè)體系、整體環(huán)境進(jìn)行系統(tǒng)全面學(xué)習(xí)；

3.從聚焦個(gè)體智能到基于互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)的群體智能。

大灣生物將人工智能技術(shù)融入到新藥研發(fā)，打破藥物研發(fā)飽受“高投入、高風(fēng)險(xiǎn)、長(zhǎng)周期”詬病的局面，在新藥研發(fā)階段，大灣生物可以大幅度縮短研發(fā)時(shí)間，平衡研發(fā)成本，顯著降低新藥上市風(fēng)險(xiǎn)。

四、人工智能常識(shí)

1.人工智能的特點(diǎn)是什么

人工智能研究的特點(diǎn)· 人工智能是一門知識(shí)的科學(xué).以知識(shí)為對(duì)象，研究知識(shí)的獲取、表示和使用.· 人工智能的系統(tǒng)過程是，數(shù)據(jù)處理->知識(shí)處理，數(shù)據(jù)->符號(hào).符號(hào)表示的是知識(shí)而不是數(shù)值、數(shù)據(jù).· 有推導(dǎo).· 人工智能是引起爭(zhēng)論最多的科學(xué)之一.人工智能研究是非常困難的McCarthy：人工智能的所有問題都是難解的.Minsky：人工智能是有史以來最難的科學(xué)之一.難在：實(shí)現(xiàn)智能需要浩繁的知識(shí)，而最難對(duì)付的知識(shí)是常識(shí)（不是專業(yè)知識(shí)）.Dreyfus：常識(shí)問題是實(shí)現(xiàn)人工智能的最大障礙.結(jié)論：萬能的邏輯推理體系至今沒有創(chuàng)造出來，并不是因?yàn)槿斯ぶ悄軐＜业谋臼虏粔?，而是因?yàn)檫@種萬能的體系從根本上就是不可能有的.他最大的弱點(diǎn)就是缺乏知識(shí)，缺乏人類在幾千年的文明史上積累起來的知識(shí)，在實(shí)際生活中，人是根據(jù)知識(shí)行事的，而不是根據(jù)在抽象原則上的推理行事的.。

2.計(jì)算機(jī)常識(shí)中什么是人工智能

要說人工智能，先談?wù)勈裁词侵悄堋?/p>

“智能”一詞現(xiàn)在很流 行，如“智能卡”、“智能儀器”、“智能大樓”等等。我們這里所講 的智能是人的智能，是指人類在認(rèn)識(shí)世界和改造世界的活動(dòng)中，由腦力勞動(dòng)表現(xiàn)出來的能力。

可表現(xiàn)為：1。認(rèn)識(shí)和理解環(huán)境的能力，即通過視覺、聽覺、觸覺等感官活動(dòng)感知外界信息。

2。提出概念、建立方法、進(jìn)行歸納和演繹推理，作出決策的能力，即通過人腦的生理活動(dòng)和心理活動(dòng)及時(shí)對(duì)信息進(jìn)行處理，對(duì)事物及其規(guī)律進(jìn)行抽象分析、判斷和推理。

3。學(xué)習(xí)的能力，即通過教育、訓(xùn)練和學(xué)習(xí)過程，不斷豐富自身的知識(shí)和技能。

4。自我適應(yīng)的能力，即對(duì)變化多端的外界環(huán)境靈活地作出反應(yīng)。

對(duì)照上述4點(diǎn)，古代歌舞機(jī)器人、端茶偶人、四則運(yùn)算器等都不具有人工智能。那么什么是人工智能呢？人工智能是研究如何制造出人工的智能機(jī)器或智能系統(tǒng)，來模擬人類某些智能活動(dòng)，以延伸人類智能。

人們希望機(jī)器具有“智能”，并代替人腦做部分工作。人類的許多活動(dòng)，如解算術(shù)題、猜謎語、下棋、講話、編制計(jì)劃、學(xué)習(xí)等都需要上面提到的幾種能力，即需要“智能”。

如果計(jì)算機(jī)能 夠執(zhí)行這種任務(wù)，就可以認(rèn)為這類計(jì)算機(jī)具有某種程度的“人工智能”。由計(jì)算機(jī)來表示和執(zhí)行人類的智能活動(dòng)，就是人工智能。

人工智能的研究領(lǐng)域極其廣泛，幾乎涉及人類創(chuàng)造的所有重要學(xué)科，諸如數(shù)學(xué)、物理、信息科學(xué)、心理學(xué)、生理學(xué)、醫(yī)學(xué)、語言學(xué)、邏輯學(xué)、經(jīng)濟(jì)、法律、哲學(xué)等。 因此，它是一門綜合性邊緣學(xué)科。

目前研究人工智能有兩條途徑。一條途徑是從模擬人腦功能的角度來實(shí)現(xiàn)人工智能，也就是通過計(jì)算機(jī)程序的運(yùn)行，達(dá)到和人們智能行為活動(dòng)過程相類似的效果。

這是實(shí)現(xiàn)人工智能的近期目標(biāo)。另一條途徑是從人的大腦的神經(jīng)元模型著手研究，以揭示人類智能的奧秘。

這是個(gè)長(zhǎng)期的目標(biāo)?？傊?，人工智能的最終目標(biāo)是要搞清楚人工智能的有關(guān)原理，使計(jì)算機(jī)有智慧、更聰明、更有用。

3.什么是人工智能

人工智能（Artificial Intelligence）， 英文縮寫為 AI， 是一門綜合了 計(jì)算機(jī)科學(xué)、生理學(xué)、哲學(xué)的交叉學(xué)科。

人工智能的研究課題涵蓋面很廣，從機(jī)器視覺到專家系統(tǒng)，包括了許多不同的領(lǐng)域。 這其 *** 同的基本特點(diǎn)是讓機(jī)器學(xué)會(huì)“思考” 。

為了區(qū)分機(jī)器是否會(huì)“思考”（thinking），有必要給出“智能”（intelligence）的定義。究竟“會(huì)思考”到什么程度才叫智能？比方說，解決復(fù)雜的問題，還是能夠進(jìn)行概括和發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)？ 還有什么是“知覺”（perception），什么是“理解”（prehension）等等？ 對(duì)學(xué)習(xí)過程、語言和感官知覺的研究為科學(xué)家構(gòu)建智能機(jī)器提供了幫助。

現(xiàn)在，人工智能專家們面臨的最大挑戰(zhàn)之一是如何構(gòu)造一個(gè)系統(tǒng)，可以模仿由上百億個(gè)神經(jīng)元組成的人腦的行為， 去思考宇宙中最復(fù)雜的問題。或許衡量機(jī)器智能程度的最好的標(biāo)準(zhǔn)是英國(guó)計(jì)算機(jī)科學(xué)家阿倫·圖靈的試驗(yàn)。

他認(rèn)為，如果一臺(tái)計(jì)算機(jī)能騙過人，使人相信它是人而不是機(jī)器， 那么它就應(yīng)當(dāng)被稱作有智能。 人工智能從誕生發(fā)展到今天經(jīng)歷了一條漫長(zhǎng)的路，許多科研人員為此而不懈努力。

人工智能的開始可以追溯到電子學(xué)出現(xiàn)以前。象布爾和其他一些哲學(xué)家和數(shù)學(xué)家 建立的理論原則后來成為人工智能邏輯學(xué)的基礎(chǔ)。

而人工智能真正引起 研究者的興趣則是1943年計(jì)算機(jī)發(fā)明以后的事。 技術(shù)的發(fā)展最終使得人們可以仿真 人類的智能行為，至少看起來不太遙遠(yuǎn)。

接下來的四十年里，盡管碰到許多阻礙， 人工智能仍然從最初只有十幾個(gè)研究者成長(zhǎng)到現(xiàn)在數(shù)以千計(jì)的工程師和專家在研究； 從一開始只有一些下棋的小程序到現(xiàn)在的用于疾病診斷的專家系統(tǒng)，人工智能的發(fā) 展有目共睹。 人工智能始終處于計(jì)算機(jī)發(fā)展的最前沿。

高級(jí)計(jì)算機(jī)語言、計(jì)算機(jī)界面及文字處理器的存在或多或少都得歸功于人工智能的研究。人工智能研究帶來的理論和洞察力指引了計(jì)算技術(shù)發(fā)展的未來方向。

現(xiàn)有的人工智能產(chǎn)品相對(duì)于即將到來的人工智能應(yīng)用可以說微不足道，但是它們預(yù)示著人工智能的未來。 對(duì)人工智能更高層次的需求已經(jīng)并會(huì)繼續(xù)影響我們的工作、學(xué)習(xí)和生活。

4.學(xué)習(xí)人工智能要準(zhǔn)備哪些基礎(chǔ)知識(shí)

需要必備的知識(shí)有： 1、線性代數(shù)：如何將研究對(duì)象形式化？ 2、概率論：如何描述統(tǒng)計(jì)規(guī)律？ 3、數(shù)理統(tǒng)計(jì)：如何以小見大？ 4、最優(yōu)化理論： 如何找到最優(yōu)解？ 5、信息論：如何定量度量不確定性？ 6、形式邏輯：如何實(shí)現(xiàn)抽象推理？ 7、線性代數(shù)：如何將研究對(duì)象形式化？人工智能簡(jiǎn)介： 1、人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。

2、它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。 人工智能涉及的學(xué)科： 哲學(xué)和認(rèn)知科學(xué)，數(shù)學(xué)，神經(jīng)生理學(xué)，心理學(xué)，計(jì)算機(jī)科學(xué)，信息論，控制論，不定性論，仿生學(xué)，社會(huì)結(jié)構(gòu)學(xué)與科學(xué)發(fā)展觀。

5.人工智能是什么

人工智慧從字面上看就是人造的智慧，但是實(shí)際上涵蓋了不少部分，大家最關(guān)心的實(shí)際上是人工自主意識(shí)，因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)和電腦已經(jīng)完成了知識(shí)的檢索和存儲(chǔ)，幾大搜索引擎也完成了關(guān)鍵字-關(guān)聯(lián)解釋的功能和海量數(shù)據(jù)積累，而且大多數(shù)機(jī)器人廠商已經(jīng)完成了反應(yīng)機(jī)，自適應(yīng)等等高級(jí)功能，但是還是沒有能出現(xiàn)通過圖靈測(cè)試的人工自主意識(shí)，當(dāng)然這也包含了人類對(duì)自身意識(shí)的研究并沒有上升到更透徹的層面。

現(xiàn)在應(yīng)該是有兩大派，也許還有更多分支，其實(shí)就是一個(gè)問題的是否兩面性回答：自主意識(shí)是否是自主產(chǎn)生，還是人工賦予？如果是自主產(chǎn)生，那么就面臨一個(gè)嚴(yán)重的認(rèn)知性障礙，。

6.研究人工智能的知識(shí)需要哪些基礎(chǔ)知識(shí)

人工智能是一個(gè)包含很多學(xué)科的交叉學(xué)科，你需要了解計(jì)算機(jī)的知識(shí)、信息論、控制論、圖論、心理學(xué)、生物學(xué)、熱力學(xué)，你要有一定的哲學(xué)基礎(chǔ)，有科學(xué)方法論作保障。

這些學(xué)科的每一門都是博大精深的，但同時(shí)很多事物都是相通的，你學(xué)了很多知識(shí)有了一定的基礎(chǔ)的時(shí)候再看相關(guān)知識(shí)就會(huì)觸類旁通，很容易。在這中間關(guān)鍵是要有自己的思考，不能人云亦云，畢竟人工智能是一個(gè)正在發(fā)展并具有無窮挑戰(zhàn)和樂趣的學(xué)科，如果你對(duì)人工智能感興趣，那歡迎到百度的人工智能吧做客，那里有對(duì)人工智能豐富而深刻的討論。

以上就是關(guān)于人工智能的特點(diǎn)有哪些相關(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(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。

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