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人工智能htm（人工智能html）

發(fā)布時間：2023-05-22 18:26:40 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 84

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htm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:

人工智能在生活中應(yīng)用的例子
那“人工智能"也是人造的，有別于天然，那為啥非要叫作”人工智能“呢？
人工智能，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別是什么
請問人工智能的特征是什么？麻煩大家了！

人工智能htm（人工智能html）

人工智能在生活中應(yīng)用的例子

1、虛擬個人助理

Siri，GoogleNow和Cortana都是各種渠道（iOS，Android和WindowsMobile）上的智能數(shù)字個人助理。

總歸，當(dāng)你用你的聲響提出要求時，他們會協(xié)助你找到有用的信息;你能夠說“最近的我國飯館在哪里？”，“今日我的日程安排是什么？”，“提醒我八點打電話給杰里”，幫手會經(jīng)過查找信息，轉(zhuǎn)播手機(jī)中的信息或發(fā)送指令給其他應(yīng)用程序。

人工智能在這些應(yīng)用程序中十分重要，由于他們搜集有關(guān)懇求的信息并運(yùn)用該信息更好地辨認(rèn)您的言語并為您供給適合您偏好的結(jié)果。

微軟標(biāo)明Cortana“不斷了解它的用戶”，而且終究會開展出猜測用戶需求的能力。虛擬個人助理處理來自各種來歷的許多數(shù)據(jù)以了解用戶，并更有效地協(xié)助他們組織和跟蹤他們的信息。

2、視頻游戲

事實上，自從第一次電子游戲以來，視頻游戲AI現(xiàn)已被運(yùn)用了很長一段時間-人工智能的一個實例，大多數(shù)人可能都很熟悉。

可是AI的復(fù)雜性和有效性在曩昔幾十年中呈指數(shù)級添加，導(dǎo)致視頻游戲人物了解您的行為，呼應(yīng)刺激并以不行預(yù)知的方法做出反應(yīng)。2014年的中心地球：魔多之影關(guān)于每個非玩家人物的個性特征，他們對曩昔互動的回想以及他們的可變方針都特別有目共睹。

“孤島驚魂”和“使命呼喚”等第一人稱射擊游戲或許多運(yùn)用人工智能，敵人能夠剖析其環(huán)境，找到可能有利于其生存的物體或舉動;他們會采納保護(hù)，查詢聲響，運(yùn)用側(cè)翼演習(xí)，并與其他AI進(jìn)行溝通，以添加取勝的時機(jī)。

就AI而言，視頻游戲有點簡略，但由于職業(yè)巨大的商場，每年都在投入許多精力和資金來完善這種類型的AI。

3、在線客服

現(xiàn)在，許多網(wǎng)站都提供用戶與客服在線聊天的窗口，但其實并不是每個網(wǎng)站都有一個真人提供實時服務(wù)。在很多情況下，和你對話的僅僅只是一個初級AI。大多聊天機(jī)器人無異于自動應(yīng)答器，但是其中一些能夠從網(wǎng)站里學(xué)習(xí)知識，在用戶有需求時將其呈現(xiàn)在用戶面前。

最有趣也最困難的是，這些聊天機(jī)器人必須擅于理解自然語言。顯然，與人溝通的方式和與電腦溝通的方式截然不同。所以這項技術(shù)十分依賴自然語言處理(NLP)技術(shù)，一旦這些機(jī)器人能夠理解不同的語言表達(dá)方式中所包含的實際目的，那么很大程度上就可以用于代替人工服務(wù)。

4、購買預(yù)測

如果京東、天貓和亞馬遜這樣的大型零售商能夠提前預(yù)見到客戶的需求，那么收入一定有大幅度的增加。亞馬遜目前正在研究這樣一個的預(yù)期運(yùn)輸項目：在你下單之前就將商品運(yùn)到送貨車上，這樣當(dāng)你下單的時候甚至可以在幾分鐘內(nèi)收到商品。

毫無疑問這項技術(shù)需要人工智能來參與，需要對每一位用戶的地址、購買偏好、愿望清單等等數(shù)據(jù)進(jìn)行深層次的分析之后才能夠得出可靠性較高的結(jié)果。

雖然這項技術(shù)尚未實現(xiàn)，不過也表現(xiàn)了一種增加銷量的思路，并且衍生了許多別的做法，包括送特定類型的優(yōu)惠券、特殊的打折計劃、有針對性的廣告，在顧客住處附近的倉庫存放他們可能購買的產(chǎn)品。

這種人工智能應(yīng)用頗具爭議性，畢竟使用預(yù)測分析存在隱私違規(guī)的嫌疑，許多人對此頗感憂慮。

5、音樂和電影推薦服務(wù)

與其他人工智能系統(tǒng)相比，這種服務(wù)比較簡單。但是，這項技術(shù)會大幅度提高生活品質(zhì)的改善。如果你用過網(wǎng)易云音樂這款產(chǎn)品，一定會驚嘆于私人FM和每日音樂推薦與你喜歡的歌曲的契合度。

從前，想要聽點好聽的新歌很難，要么是從喜歡的歌手里找，要么是從朋友的歌單里去淘，但是往往未必有效。喜歡一個人的一首歌不代表喜歡這個人的所有歌，另外有的時候我們自己也不知道為什么會喜歡一首歌、討厭一首歌。

而在有人工智能的介入之后，這一問題就有了解決辦法。也許你自己不知道到底喜歡包含哪些元素的歌曲，但是人工智能通過分析你喜歡的音樂可以找到其中的共性，并且可以從龐大的歌曲庫中篩選出來你所喜歡的部分，這比最資深的音樂人都要強(qiáng)大。

電影推薦也是相同的原理，對你過去喜歡的影片了解越多，就越了解你的偏好，從而推薦出你真正喜歡的電影。

擴(kuò)展資料

人工智能應(yīng)用領(lǐng)域

機(jī)器翻譯，智能控制，專家系統(tǒng)，機(jī)器人學(xué)，語言和圖像理解，遺傳編程機(jī)器人工廠，自動程序設(shè)計，航天應(yīng)用，龐大的信息處理，儲存與管理，執(zhí)行化合生命體無法執(zhí)行的或復(fù)雜或規(guī)模龐大的任務(wù)等等。

值得一提的是，機(jī)器翻譯是人工智能的重要分支和最先應(yīng)用領(lǐng)域。不過就已有的機(jī)譯成就來看，機(jī)譯系統(tǒng)的譯文質(zhì)量離終極目標(biāo)仍相差甚遠(yuǎn)；而機(jī)譯質(zhì)量是機(jī)譯系統(tǒng)成敗的關(guān)鍵。

中國數(shù)學(xué)家、語言學(xué)家周海中教授曾在論文《機(jī)器翻譯五十年》中指出：要提高機(jī)譯的質(zhì)量，首先要解決的是語言本身問題而不是程序設(shè)計問題；單靠若干程序來做機(jī)譯系統(tǒng)，肯定是無法提高機(jī)譯質(zhì)量的。

另外在人類尚未明了大腦是如何進(jìn)行語言的模糊識別和邏輯判斷的情況下，機(jī)譯要想達(dá)到“信、達(dá)、雅”的程度是不可能的。智能家居之后，人工智能成為家電業(yè)的新風(fēng)口，而長虹正成為將這一浪潮掀起的首個家電巨頭。

長虹發(fā)布兩款CHiQ智能電視新品，主打手機(jī)遙控器、帶走看、隨時看、分類看功能。

參考資料百度百科-人工智能

那“人工智能"也是人造的，有別于天然，那為啥非要叫作”人工智能“呢？

　　這里要先弄明白人工智能的定義。
　　人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”?！?br/>　　人工”比較好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創(chuàng)造人工智能的地步，等等。但總的來說，“人工系統(tǒng)”就是通常意義下的人工系統(tǒng)。
　　所以，不難看出，人工這里是指人力所及的，可操縱性的。
　　另外，“人工智能”這一種叫法是約定俗成的。如果非要去理解這個詞，還是要從“人工”和“人造”去區(qū)別，其后又要放在不同的語境中加以區(qū)別。
　　參考資料[人工智能]：http://baike.baidu.com/subview/2949/5816869.htm來自：求助得到的回答

人工智能htm（人工智能html）

人工智能，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別是什么

為了搞清三者關(guān)系，我們來看一張圖：

如圖所示：人工智能最大，此概念也最先問世；然后是機(jī)器學(xué)習(xí)，出現(xiàn)的稍晚；最后才是深度學(xué)習(xí)。

從低潮到繁榮

自從 1956 年計算機(jī)科學(xué)家們在達(dá)特茅斯會議（Dartmouth Conferences）上確認(rèn)人工智能這個術(shù)語以來，人們就不乏關(guān)于人工智能奇思妙想，研究人員也在不遺余力地研究。在此后的幾十年間，人工智能先是被捧為人類文明光明未來的鑰匙，后又被當(dāng)作過于自大的異想天開而拋棄。

但是在過去幾年中，人工智能出現(xiàn)了爆炸式的發(fā)展，尤其是 2015 年之后。大部分原因，要歸功于圖形處理器（GPU）的廣泛應(yīng)用，使得并行處理更快、更便宜、更強(qiáng)大。另外，人工智能的發(fā)展還得益于幾乎無限的存儲空間和海量數(shù)據(jù)的出現(xiàn)（大數(shù)據(jù)運(yùn)動）：圖像、文本、交易數(shù)據(jù)、地圖數(shù)據(jù)，應(yīng)有盡有。

下面我們從發(fā)展的歷程中來一一展開對人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的深度學(xué)習(xí)。

人工智能人工智能先驅(qū)們在達(dá)特茅斯開會時，心中的夢想是希望通過當(dāng)時新興的計算機(jī)，打造擁有相當(dāng)于人類智能的復(fù)雜機(jī)器。這就是我們所說的“通用人工智能”（General AI）概念，擁有人類五感（甚至更多）、推理能力以及人類思維方式的神奇機(jī)器。在電影中我們已經(jīng)看過無數(shù)這樣的機(jī)器人，對人類友好的 C-3PO，以及人類的敵人終結(jié)者。通用人工智能機(jī)器至今只存在于電影和科幻小說里，理由很簡單：我們還實現(xiàn)不了，至少目前為止。

我們力所能及的，算是“弱人工智能”（Narrow AI）：執(zhí)行特定任務(wù)的水平與人類相當(dāng)，甚至超越人類的技術(shù)?，F(xiàn)實中有很多弱人工智能的例子。這些技術(shù)有人類智能的一面。但是它們是如何做到的？智能來自哪里？這就涉及到下一個同心圓：機(jī)器學(xué)習(xí)。

機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)是實現(xiàn)人工智能的一種方法。機(jī)器學(xué)習(xí)的概念來自早期的人工智能研究者，已經(jīng)研究出的算法包括決策樹學(xué)習(xí)、歸納邏輯編程、增強(qiáng)學(xué)習(xí)和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等。簡單來說，機(jī)器學(xué)習(xí)就是使用算法分析數(shù)據(jù)，從中學(xué)習(xí)并做出推斷或預(yù)測。與傳統(tǒng)的使用特定指令集手寫軟件不同，我們使用大量數(shù)據(jù)和算法來“訓(xùn)練”機(jī)器，由此帶來機(jī)器學(xué)習(xí)如何完成任務(wù)。

許多年來，計算機(jī)視覺一直是機(jī)器學(xué)習(xí)最佳的領(lǐng)用領(lǐng)域之一，盡管還需要大量的手動編碼才能完成任務(wù)。研究者會手動編寫一些分類器（classifier），如邊緣檢測篩選器，幫助程序辨別物體的邊界；圖形檢測分類器，判斷物體是否有八個面；以及識別“S-T-O-P”的分類器。在這些手動編寫的分類器的基礎(chǔ)上，他們再開發(fā)用于理解圖像的算法，并學(xué)習(xí)如何判斷是否有停止標(biāo)志。

但是由于計算機(jī)視覺和圖像檢測技術(shù)的滯后，經(jīng)常容易出錯。

深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)是實現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的一種技術(shù)。早期機(jī)器學(xué)習(xí)研究者中還開發(fā)了一種叫人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法，但是發(fā)明之后數(shù)十年都默默無聞。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是受人類大腦的啟發(fā)而來的：神經(jīng)元之間的相互連接關(guān)系。但是，人類大腦中的神經(jīng)元可以與特定范圍內(nèi)的任意神經(jīng)元連接，而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)傳播要經(jīng)歷不同的層，傳播方向也不同。

舉個例子，你可以將一張圖片切分為小塊，然后輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第一層中。在第一層中做初步計算，然后神經(jīng)元將數(shù)據(jù)傳至第二層。由第二層神經(jīng)元執(zhí)行任務(wù)，依次類推，直到最后一層，然后輸出最終的結(jié)果。

每個神經(jīng)元都會給其輸入指定一個權(quán)重：相對于執(zhí)行的任務(wù)該神經(jīng)元的正確和錯誤程度。最終的輸出由這些權(quán)重共同決定。因此，我們再來看看上面提到的停止標(biāo)志示例。一張停止標(biāo)志圖像的屬性，被一一細(xì)分，然后被神經(jīng)元“檢查”：形狀、顏色、字符、標(biāo)志大小和是否運(yùn)動。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的任務(wù)是判斷這是否是一個停止標(biāo)志。它將給出一個“概率向量”（probability vector），這其實是基于權(quán)重做出的猜測結(jié)果。在本文的示例中，系統(tǒng)可能會有 86% 的把握認(rèn)定圖像是一個停止標(biāo)志，7% 的把握認(rèn)為是一個限速標(biāo)志，等等。網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)然后會告知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其判斷是否正確。

不過，問題在于即使是最基礎(chǔ)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也要耗費(fèi)巨大的計算資源，因此當(dāng)時不算是一個可行的方法。不過，以多倫多大學(xué) Geoffrey Hinton 教授為首的一小批狂熱研究者們堅持采用這種方法，最終讓超級計算機(jī)能夠并行執(zhí)行該算法，并證明該算法的作用。如果我們回到停止標(biāo)志那個例子，很有可能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)受訓(xùn)練的影響，會經(jīng)常給出錯誤的答案。這說明還需要不斷的訓(xùn)練。它需要成千上萬張圖片，甚至數(shù)百萬張圖片來訓(xùn)練，直到神經(jīng)元輸入的權(quán)重調(diào)整到非常精確，幾乎每次都能夠給出正確答案。不過值得慶幸的是Facebook 利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)記住了你母親的面孔；吳恩達(dá) 2012 年在谷歌實現(xiàn)了可以識別貓的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

如今，在某些情況下，通過深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練過的機(jī)器在圖像識別上表現(xiàn)優(yōu)于人類，這包括找貓、識別血液中的癌癥跡象等。谷歌的 AlphaGo 學(xué)會了圍棋，并為比賽進(jìn)行了大量的訓(xùn)練：不斷的和自己比賽。

總結(jié)

人工智能的根本在于智能，而機(jī)器學(xué)習(xí)則是部署支持人工智能的計算方法。簡單的將，人工智能是科學(xué)，機(jī)器學(xué)習(xí)是讓機(jī)器變得更加智能的算法，機(jī)器學(xué)習(xí)在某種程度上成就了人工智能。

本文作者 Michael Copeland 曾是 WIRED 編輯，現(xiàn)在是硅谷知名投資機(jī)構(gòu) Andreessen Horowitz 的合伙人。

請問人工智能的特征是什么？麻煩大家了！

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(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)。人工智能是計算機(jī)科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式作出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等?！叭斯ぶ悄堋币辉~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。人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項工作的人必須懂得計算機(jī)知識，心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機(jī)器學(xué)習(xí)，計算機(jī)視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。例如繁重的科學(xué)和工程計算本來是要人腦來承擔(dān)的，現(xiàn)在計算機(jī)不但能完成這種計算, 而且能夠比人腦做得更快、更準(zhǔn)確，因之當(dāng)代人已不再把這種計算看作是“需要人類智能才能完成的復(fù)雜任務(wù)”, 可見復(fù)雜工作的定義是隨著時代的發(fā)展和技術(shù)的進(jìn)步而變化的, 人工智能這門科學(xué)的具體目標(biāo)也自然隨著時代的變化而發(fā)展。它一方面不斷獲得新的進(jìn)展，一方面又轉(zhuǎn)向更有意義、更加困難的目標(biāo)。目前能夠用來研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機(jī)器就是計算機(jī), 人工智能的發(fā)展歷史是和計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。除了計算機(jī)科學(xué)以外, 人工智能還涉及信息論、控制論、自動化、仿生學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、數(shù)理邏輯、語言學(xué)、醫(yī)學(xué)和哲學(xué)等多門學(xué)科。人工智能學(xué)科研究的主要內(nèi)容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識獲取、知識處理系統(tǒng)、自然語言理解、計算機(jī)視覺、智能機(jī)器人、自動程序設(shè)計等方面。

參考資料：http://baike.baidu.com/view/2949.htm

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