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什么是人工智能發(fā)展的硬道理

發(fā)布時間：2023-05-22 20:59:15 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 50

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于什么是人工智能發(fā)展的硬道理的問題，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:

什么是人工智能，為什么要做人工智能？
人工智能是指什么原理哪些方面？
人工智能原理是什么？
人工智能發(fā)展的關(guān)鍵是什么？
人工智能的原理是什么

什么是人工智能發(fā)展的硬道理

什么是人工智能，為什么要做人工智能？

第一是數(shù)據(jù)。因為人工智能的根基是訓(xùn)練，就如同人類如果要獲取一定的技能，那必須經(jīng)過不斷地訓(xùn)練才能獲得，而且有熟能生巧之說。AI也是如此，只有經(jīng)過大量的訓(xùn)練，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)才能總結(jié)出規(guī)律，應(yīng)用到新的樣本上。如果現(xiàn)實中出現(xiàn)了訓(xùn)練集中從未有過的場景，則網(wǎng)絡(luò)會基本處于瞎猜狀態(tài)，正確率可想而知。比如需要識別勺子，但訓(xùn)練集中勺子總和碗一起出現(xiàn)，網(wǎng)絡(luò)很可能學(xué)到的是碗的特征，如果新的圖片只有碗，沒有勺子，依然很可能被分類為勺子。因此，對于AI而言，大量的數(shù)據(jù)太重要了，而且需要覆蓋各種可能的場景，這樣才能得到一個表現(xiàn)良好的模型，看起來更智能。
第二是算力。有了數(shù)據(jù)之后，需要進行訓(xùn)練，不斷地訓(xùn)練。AI中有一個術(shù)語叫epoch，意思是把訓(xùn)練集翻過來、調(diào)過去訓(xùn)練多少輪。只把訓(xùn)練集從頭到尾訓(xùn)練一遍網(wǎng)絡(luò)是學(xué)不好的，就像和小孩說一個道理，一遍肯定學(xué)不會，過目不忘那就是神童了，不過我至今還沒見到過。當然，除了訓(xùn)練(train)，AI實際需要運行在硬件上，也需要推理(inference)，這些都需要算力的支撐。
第三是算法。其實大家現(xiàn)在算法談得很多，也顯得很高端，但其實某種程度上來說算法是獲取成本最低的?，F(xiàn)在有很多不錯的paper，開源的網(wǎng)絡(luò)代碼，各種AutoML自動化手段，使得算法的門檻越來越低。另外提一點，算法這塊其實是創(chuàng)業(yè)公司比較容易的切入點，數(shù)據(jù)很多人會覺得low，會認為就是打打標簽而已，所以愿意做的不多；算力需要芯片支撐，是大公司爭奪的主要陣地，留下的只有算法了。

人工智能是指什么原理哪些方面？

人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）是一種利用計算機程序模擬和實現(xiàn)人類智能的技術(shù)。其原理主要包括以下幾個方面：

機器學(xué)習(xí)：機器學(xué)習(xí)是一種通過數(shù)據(jù)訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)算法，使其從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和識別模式、規(guī)律和趨勢的方法。機器學(xué)習(xí)算法可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)等。

深度學(xué)習(xí)：深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一種，其模型通常包含多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。深度學(xué)習(xí)通過對大量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，自動學(xué)習(xí)和提取數(shù)據(jù)中的特征，從而實現(xiàn)對復(fù)雜數(shù)據(jù)的高效處理和分析。

自然語言處理：自然語言處理是指將人類語言轉(zhuǎn)化為計算機可以理解的形式，從而實現(xiàn)自動語音識別、機器翻譯、文本分類等任務(wù)的技術(shù)。

計算機視覺：計算機視覺是指讓計算機通過攝像頭或傳感器等設(shè)備獲取圖像或視頻數(shù)據(jù)，然后通過算法實現(xiàn)對圖像和視頻數(shù)據(jù)的處理和分析，例如圖像識別、目標檢測、人臉識別等。

知識表示與推理：知識表示是指將知識轉(zhuǎn)化為計算機可以處理的形式，例如本體論、語義網(wǎng)等。推理是指基于已有知識進行新的推理和推斷，以得出新的結(jié)論和發(fā)現(xiàn)。

智能控制：智能控制是指利用人工智能技術(shù)實現(xiàn)對智能系統(tǒng)的控制和優(yōu)化，例如智能家居、智能交通等。

總之，人工智能技術(shù)的原理主要包括機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、計算機視覺、知識表示與推理、智能控制等方面。這些原理和技術(shù)相互關(guān)聯(lián)、相互作用，共同構(gòu)成了人工智能技術(shù)的核心。

人工智能原理是什么？

你問題的題目和內(nèi)容不太相關(guān)。
人工智能的原理就是模擬人類的大腦的能力，包括聲音識別、圖像識別、感覺、味覺、觸覺識別等等。現(xiàn)在的科技水平有限，只能是將大腦的能力分開來一個一個研究。
至于人類是否可以做到比自己還聰明的機器。答案是可以。這就是進化。孩子總要超越父母，人類才能進步?；浇绦麄魃系廴f能，也就是說上帝已經(jīng)是進化完全的了，既然完全進化就不能被超越，所以就會有“造出連自己也舉不起來的石頭”這樣的悖論。但是人類是在不斷進化的。
我是學(xué)電子的，在機械和電子領(lǐng)域可以做到和人類一樣聰明的電腦。但是現(xiàn)在的電腦對于人腦來說，反應(yīng)速度還是太慢了，到等到科技有大的跨越的時候才能實現(xiàn)。
克隆領(lǐng)域的話，應(yīng)該是只能克隆人得肉體。智力發(fā)育未必能達到正常人的智商。
有什么問題還可以繼續(xù)探討追問

你認為還需要多久時間呢/那么我們就在制造上帝，或許在人類滅亡之前還沒有弄出來這樣的機器，它需要極高的想象力的。

追答

人工智能本身需要想象力的地方不多，就是模仿。但是在模仿的方法上，確實很需要技巧。僅僅是聲音識別就需要濾波、處理、建模等等專業(yè)能力。
至于什么時候能完成，真的不好說。
就現(xiàn)在的進度來說，聲音識別的基本上達到要求了，圖像識別只能識別指定的圖像（就是要么識別人臉特征，要么識別車牌號碼。你不能拿個東西問電腦，這玩意是人臉還是車牌。）感覺識別剛剛興起。
當然味覺和嗅覺的實用性比較少，還沒開始研究。但是你也知道，大腦的能力還不止這些。
所以我覺得人工智能真的可以研究到人類消失的那天……
補充下我從工程角度看于人工智能的觀念。就是現(xiàn)在的電腦已經(jīng)實現(xiàn)了很多類人的功能。如果不考慮運算速度，不考慮存儲容量。做一個超大型的電腦，將全世界60億人的知識全部存儲進去。然后將每個人為人處世的方法，轉(zhuǎn)換成具體地做法也存儲進去。在這樣海量信息的堆積下，這個電腦思考的事情自然比地球上任何一個個體要強，可以達到人工智能的要求。
但是在考慮了實際成本之后，這根本不可能。以正常人100M的記憶力來計算，60億人大概需要600000000G的硬盤。我學(xué)過電子就知道，在遇到問題后選擇這600000000G信息中的哪個部分，就是個問題。這還不算你CPU的反應(yīng)速度。
所以人工智能的各個環(huán)節(jié)需要簡化，人類本身也是數(shù)億年進化的結(jié)果。樓下說的，當人類發(fā)明出人工智能的機器時，人類也會進化。至于倫理上制造出來的機器會不會反噬人類，我覺得就不用操心了。那個時候的人類也一定進步的有能力和意識去處理這類問題。

什么是人工智能發(fā)展的硬道理

人工智能發(fā)展的關(guān)鍵是什么？

人工智能作為新一輪科技革命的通用技術(shù)，將對經(jīng)濟體系產(chǎn)生重要而深遠的影響，對促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。
目前，人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)相對薄弱。數(shù)據(jù)安全、道德、收入分配、技術(shù)泡沫和區(qū)域空間等也面臨著嚴峻挑戰(zhàn)。
這些挑戰(zhàn)不僅包括人工智能本身的缺陷，還包括人工智能發(fā)展帶來的社會和經(jīng)濟問題。提前規(guī)劃并妥善解決這些問題是推動人工智能深入發(fā)展的關(guān)鍵。

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。考慮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。

仔細想一下，人類是怎樣學(xué)習(xí)的？

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

當你見過一只四條腿、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：