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人工智能問題提問（人工智能問題提問有哪些）

發(fā)布時(shí)間：2023-05-20 02:56:23 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 99

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于人工智能問題提問的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

關(guān)于人工智能的問題
當(dāng)有機(jī)會向教育人才提問時(shí),問什么關(guān)于人工智能的問題啊好
AI面試一般會問哪類問題?
問人工智能的奇葩問題

人工智能問題提問（人工智能問題提問有哪些）

關(guān)于人工智能的問題

應(yīng)用人工智能系統(tǒng)只是AGI的有限版本。

盡管許多人認(rèn)為，人工智能的技術(shù)水平仍然遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于人類的智力。人工智能，即AGI，一直是所有人工智能科學(xué)家的研發(fā)動力，從圖靈到今天。在某種程度上類似于煉金術(shù)，對AGI復(fù)制和超越人類智能的永恒追求已經(jīng)導(dǎo)致了許多技術(shù)的應(yīng)用和科學(xué)突破。AGI幫助我們理解了人類和自然智慧的各個方面，因此，我們建立了有效的算法，這些算法受到我們的追求更加高效計(jì)算能力和學(xué)習(xí)模型的啟發(fā)。

然而，當(dāng)涉及到人工智能的實(shí)際應(yīng)用時(shí)，人工智能實(shí)踐者并不一定局限于人類決策、學(xué)習(xí)和解決問題的純模型。相反，為了解決問題和實(shí)現(xiàn)可接受的性能，AI實(shí)踐者通常會做構(gòu)建實(shí)際系統(tǒng)所需的事情。例如，深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的算法突破的核心是一種叫做反向傳播的技術(shù)。然而，這種技術(shù)并不是大腦建立世界模型的方式。這就引出了下一個誤解：一刀切的人工智能解決方案。

一個常見的誤解是，人工智能可以用來解決所有的問題，也就是說，人工智能的發(fā)展已經(jīng)達(dá)到了一個水平，小規(guī)模的“人工智能”可以讓我們解決不同的問題。我甚至聽過有人認(rèn)為，從一個問題到另一個問題會使人工智能系統(tǒng)變得更聰明，就好像同一個人工智能系統(tǒng)同時(shí)解決了兩個問題一樣?，F(xiàn)實(shí)情況則大不相同：人工智能系統(tǒng)需要進(jìn)行工程設(shè)計(jì)，這需要巨量的計(jì)算和編程，并且需要經(jīng)過專門培訓(xùn)的模型才能應(yīng)用于一個問題。雖然類似的任務(wù)，特別是涉及感知世界的任務(wù)(例如，語音識別、圖像或視頻處理)，現(xiàn)在有了一個可用參考模型庫，但這些模型需要專門設(shè)計(jì)以滿足部署要求，而且可能無法開箱即用。此外，人工智能系統(tǒng)很少是人工智能解決方案的唯一組成部分.它通常需要許多定制的古典編程組件，以加強(qiáng)一個或多個人工智能技術(shù)在一個系統(tǒng)中使用。是的，有許多不同的人工智能技術(shù)，單獨(dú)使用或與其他解決方案混合使用，因此：人工智能和深度學(xué)習(xí)是一樣的

我們認(rèn)為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANS)這個詞真的很酷。直到，但是，它缺乏規(guī)?；膽?yīng)用。現(xiàn)在這些問題大部分已經(jīng)解決了，我們已經(jīng)通過將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重新命名為“深度學(xué)習(xí)”。深度學(xué)習(xí)或深度網(wǎng)絡(luò)是一個規(guī)模很大的網(wǎng)絡(luò)，“深度”指的不是深度思考，而是指我們現(xiàn)在可以負(fù)擔(dān)得起的隱藏層的數(shù)量(以前最多只有幾層，現(xiàn)在可以是幾百層)。深度學(xué)習(xí)用于從標(biāo)記數(shù)據(jù)集生成模型。深度學(xué)習(xí)方法中的“學(xué)習(xí)”指的是模型的生成，而不是當(dāng)新的數(shù)據(jù)可用時(shí)，模型能夠?qū)崟r(shí)地學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)模型的“學(xué)習(xí)”階段實(shí)際上發(fā)生在離線狀態(tài)下，需要多次迭代，時(shí)間和過程都很緊張，而且很難并行化。

近年來，深度學(xué)習(xí)模型在線學(xué)習(xí)應(yīng)用中得到了廣泛的應(yīng)用。這種系統(tǒng)中的在線學(xué)習(xí)是通過不同的人工智能技術(shù)來實(shí)現(xiàn)的，比如強(qiáng)化學(xué)習(xí)，或在線神經(jīng)進(jìn)化。這類系統(tǒng)的一個局限性是，只有在離線學(xué)習(xí)期間才能最大限度地實(shí)踐到應(yīng)用領(lǐng)域，才能實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模式的貢獻(xiàn)。一旦生成模型，它將保持靜態(tài)，這方面的一個很好的例子是電子商務(wù)應(yīng)用程序-電子商務(wù)網(wǎng)站上的季節(jié)性變化或短期銷售將需要一個深入的學(xué)習(xí)模式才能離線，并對銷售項(xiàng)目或新庫存進(jìn)行再培訓(xùn)。然而，現(xiàn)在有了這樣的平臺利用進(jìn)化算法對網(wǎng)站進(jìn)行優(yōu)化，不再需要大量的歷史數(shù)據(jù)，而是利用神經(jīng)進(jìn)化，根據(jù)網(wǎng)站當(dāng)前的環(huán)境，實(shí)時(shí)地對網(wǎng)站進(jìn)行調(diào)整。

大型的、不平衡的數(shù)據(jù)集可能具有欺騙性，特別是當(dāng)它們只部分捕獲與該領(lǐng)域最相關(guān)的數(shù)據(jù)時(shí)。此外，在許多領(lǐng)域，歷史數(shù)據(jù)可能很快變得無關(guān)緊要。例如，在紐約證券交易所的高頻交易中，最近的數(shù)據(jù)比2001年以前的數(shù)據(jù)具有更大的相關(guān)性和價(jià)值，而2001年以前的數(shù)據(jù)還沒有被采納。

最后，我經(jīng)常遇到一個普遍的誤解：

如果一個系統(tǒng)解決了我們認(rèn)為需要智能的問題，那就意味著它正在使用人工智能。

這是一個有點(diǎn)哲學(xué)的性質(zhì)，它確實(shí)取決于你對智力的定義。事實(shí)上，圖靈的定義并不能反駁這一點(diǎn)。然而，就主流人工智能而言，一個完全設(shè)計(jì)的系統(tǒng)，比如不使用任何人工智能技術(shù)的自動駕駛汽車，并不被認(rèn)為是人工智能系統(tǒng)。如果系統(tǒng)的行為不是引擎蓋下使用的人工智能技術(shù)的緊急行為的結(jié)果，那么如果程序員從頭到尾以確定性和工程化的方式編寫代碼，那么系統(tǒng)就不被認(rèn)為是基于人工智能的系統(tǒng)，即使它看起來好像是人工智能。

AI為更美好的未來鋪平了道路。盡管人們對人工智能有著普遍的誤解，但正確的假設(shè)是，人工智能將繼續(xù)存在，而且確實(shí)是通向未來的窗口。AI還有很長的路要走，它在將來會被用來解決所有的問題，并被工業(yè)化廣泛的使用。人工智能的下一個重大步驟是使其具有創(chuàng)造性和適應(yīng)性，同時(shí)，強(qiáng)大到足以超過人類建立模型的能力。

當(dāng)有機(jī)會向教育人才提問時(shí),問什么關(guān)于人工智能的問題啊好

您好，很高興為您解答關(guān)于人工智能的問題。
首先，我們需要了解什么是人工智能？人工智能是指通過計(jì)算機(jī)程序來模擬人類智能的一種技術(shù)。它可以幫助人們解決復(fù)雜的問題，例如自動駕駛、語音識別、圖像識別、機(jī)器翻譯等。
其次，我們可以了解人工智能的應(yīng)用場景。人工智能可以應(yīng)用于各個行業(yè)，例如金融、醫(yī)療、教育、軍事、物流等。它可以幫助企業(yè)提高效率，提升客戶體驗(yàn)，提高生產(chǎn)率，減少成本，提高利潤等。
最后，我們可以了解人工智能的發(fā)展趨勢。人工智能正在以驚人的速度發(fā)展，它將在未來更多地應(yīng)用于商業(yè)、政府和社會等領(lǐng)域。它將改變?nèi)藗兊纳罘绞?，為人類帶來更多的便利?

AI面試一般會問哪類問題?

1．為什么所有人都需要AI？

切記，一定要給出一個引人注目的答案。很多人工智能公司都是先尋找希望解決的問題，而后提供解決方案。從技術(shù)到市場的逆向工程幾乎從未奏效過。

2．如何看待AI公司里的“人”？

人工智能出現(xiàn)前的手動解決方案是否足夠出色？這個問題的常見答案是：（人類不夠出色）我們將用AI取代人類員工。這種答案不足以打動考官，因?yàn)橥ǔＧ闆r下，“以人為本”是一種值得稱道的做法。

人類員工擁有人工智能不具備的優(yōu)良品質(zhì)，例如做事認(rèn)真負(fù)責(zé)，思維敏捷，追求完美。由于利潤結(jié)構(gòu)，較少的人類員工仍是可以接受的。只是需要意識到，人工智能公司的目標(biāo)是提供以前無法做到的產(chǎn)品，或者以同樣的成本做出性能提升10倍的產(chǎn)品，再或者以十分之一的價(jià)格做出與過去不相上下的產(chǎn)品。

3．你在和用戶的交流中學(xué)到了什么？

所有創(chuàng)始人都會與一些用戶交流，但很少有創(chuàng)始人與足夠多的用戶進(jìn)行交流。很多時(shí)候，創(chuàng)始人往往根據(jù)有限的數(shù)據(jù)點(diǎn)，便認(rèn)定人們渴望他們的解決方案。最優(yōu)秀的創(chuàng)始人始終會與他們的客戶交流溝通。對于客戶面臨的深層次問題，他們擁有豐富的相關(guān)知識，而不是關(guān)于現(xiàn)有產(chǎn)品所提供的特定解決方案的一大堆奇聞軼事。在研發(fā)隨機(jī)指標(biāo)的產(chǎn)品時(shí)，這種經(jīng)驗(yàn)至關(guān)重要。

4．如何帶來盈利？

切勿給出“多級火箭”式的答案，例如：“現(xiàn)在，我們正在做X。但我們的大計(jì)劃是做Y，Y能夠帶來豐厚利潤?！边@樣的答案往往會毀掉你的面試。

5．如何促進(jìn)增長，擴(kuò)大知名度？

錯誤答案：靠口碑。每個人都希望擁有一個積極的K因子，但這個因素只是有時(shí)候奏效，例如Facebook的早期發(fā)展階段。打造一款病毒式產(chǎn)品需要你擁有“發(fā)現(xiàn)金礦”的能力，包括挖掘豐富的信息和財(cái)源，或者擁有不可思議的藝術(shù)靈感和技巧，能夠給消費(fèi)者留下深刻印象。

除非你擁有其中一項(xiàng)本領(lǐng)，否則的話，還是老老實(shí)實(shí)地選擇經(jīng)過時(shí)間考驗(yàn)的方式——付費(fèi)營銷。令人滿意的答案要涵蓋諸多細(xì)節(jié)，例如獲取一名客戶的成本，客戶終身價(jià)值以及營銷渠道。

6．市場規(guī)模多大？

錯誤的做法是只給出一個龐大數(shù)字，例如4000億美元。理想的做法是進(jìn)行粗略計(jì)算，一步步描繪出整幅圖畫。例如：“我們每月從每名客戶身上賺取10美元。我們認(rèn)為這個市場大致有1.5億用戶。也就是說，每年的營收可達(dá)到180億美元。”

7．你的業(yè)務(wù)有何壁壘？

當(dāng)考官問你這個問題時(shí)，是想知道你的業(yè)務(wù)不可復(fù)制性有多大。千萬不要回答：我的算法很強(qiáng)。即便一開始的網(wǎng)頁排名技術(shù)上獨(dú)占頭籌的谷歌，后來也要借助網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)才能保住位置。在軟件算法領(lǐng)域，任何壁壘往往都不會堅(jiān)持太久。

人工智能問題提問（人工智能問題提問有哪些）

問人工智能的奇葩問題

問人工智能的奇葩問題：

1、實(shí)現(xiàn)目標(biāo)或解決問題需要哪些數(shù)據(jù)。

在人工智能項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)確定了人工智能可以實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)或可以解決的特定問題后，組織團(tuán)隊(duì)將繼續(xù)提出問題，以確定實(shí)現(xiàn)目標(biāo)或解決特定問題所需的數(shù)據(jù)或變量。

2、如果還沒有數(shù)據(jù)，將從哪里獲取數(shù)據(jù)?

如果組織發(fā)現(xiàn)自己需要更多數(shù)據(jù)，下一步將確定從何處獲取所需數(shù)據(jù)。組織是否生成了數(shù)據(jù)，是否購買或租用了這些數(shù)據(jù)？

3、組織的計(jì)算策略是什么：內(nèi)部部署、云計(jì)算還是混合部署?

人工智能項(xiàng)目遇到的一個主要問題是讓它在與組織的整體數(shù)字計(jì)算戰(zhàn)略不一致的計(jì)算平臺上運(yùn)行。組織需要了解當(dāng)前和將來的計(jì)劃可以幫助人工智能團(tuán)隊(duì)正確規(guī)劃最佳方法，以接近用于人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)模型的平臺。

4、移動和存儲數(shù)據(jù)的計(jì)劃是什么？

想象一下，跨國公司的業(yè)務(wù)部門遍布世界各地，在各地的多個地點(diǎn)生成數(shù)PB的數(shù)據(jù)。那么是在創(chuàng)建數(shù)據(jù)的地方進(jìn)行處理，還是在世界各地的站點(diǎn)之間以某種方式傳輸數(shù)PB的數(shù)據(jù)？這是人工智能項(xiàng)目有時(shí)沒有考慮的關(guān)鍵事項(xiàng)之一。

5、將如何消除偏見并驗(yàn)證模型結(jié)果?

收集數(shù)據(jù)并保存之后，需要確保知道如何驗(yàn)證人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)模型生成的結(jié)果。一種方法是運(yùn)行已知數(shù)據(jù)集并查看結(jié)果，以確保組織對預(yù)期結(jié)果具有更高的準(zhǔn)確性。

以上就是關(guān)于人工智能問題提問相關(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。