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”人工智能“这个概念到底包括了哪些含义,具有什么内涵?
“人工智能”相对来说,是一个比较新兴的概念,它的存在历史大概也就六十几年,最早可以追溯到二战期间。
“人工智能”英文是 ”Artificial Intelligence”, 字面上包括两部分的内涵,首先是“人工”,另外就是“智能”。
“人工”很好理解,也没有什么歧义,也就是我们人力所能及的,人工能设计、制造和创造的。而对“智能”的解读可能就比较广泛了,“智能”是在“人类智能”延伸过去的一个概念,它有意识、自我、思维等方面的意思。而我们目前所能了解的“智能”,其实也只限于人类的只能。所以,人工智能就像一面镜子,照见了人类智能的神奇。
这个概念最早被提出来,其实是在1956年的达特茅斯会议上,一群踌躇满志的计算机领域天才汇集一起,满怀激情地宣告:“我们将尝试,让机器能够使用语言,形成抽象概念,解决人类现存的各种问题。”这次会议也被命名为“人工智能夏季研讨会”,成了人工智能的发端。
所以,人工智能目前作为一个计算机领域的分支,是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科。
而这项技术的兴起,也带领人类进入了智能革命时代,可以说,从第三次工业革命之后,目前我们正在进入第四次工业革命——智能化革命。而不同于以往,每次革命需要我们人类去适应新产物,此次革命是让机器来适应我们人类。
什么叫做人工智能
人工智能的理解可以分为两部分,即“人工”和“智能”。是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为的学科,主要包括【计算机】实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机,使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科,其范围已远远超出了计算机科学的范畴,人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系,人工智能是处于思维科学的技术应用层次,是它的一个应用分支。
人工智能能拥有的不是人的智能,而是和人类非常相似的一种能力,这种能力随着发展甚至会有可能超过人类的智能。
人工智能的研究是非常复杂的,如果想要从事这项研究的话,那必须要对计算机知识,心理学和哲学等有了解。人工智能因其是个比较广泛的科学的特性,而由多种领域组成,像机器学习、计算机视觉等等,其实,总结下来就是,人工智能主要研究就是让机器可以像人一样的工作,代替人类做些比较复杂的事情。
人工智能发展以来主要的使用范围是机器翻译,智能控制,专家系统,机器人学,语言和图像理解,遗传编程机器人工厂,自动程序设计,航天应用,庞大的信息处理,储存与管理,执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。
人工智能的边界
最近十年来,人工智能作为 科技 领域无比时髦的词,一直是投资人和从业者争相踏足的行业。尤其是在经济疲软的周期内,人工智能俨然成为了软件互联网相关行业的救命稻草,成为了业内企业技术水平的评判标准。言必称”人工智能“已经成为了企业的面子问题。
奇怪的是,人工智能作为软件行业的流量大户,从业门槛并不高。任何一家需要亮点的软件互联网企业,都可以通过调用几个库包,称自己具备人工智能的能力。一个行业的技术底线,决定于行业内普通水平从业人员的水平。因此, 人工智能目前的技术底线,应该只是会写“import”之类的代码足以。
近年来如雨后春笋般上线的人工智能项目,做为信息化项目的组成甚至是亮点,在我们身边不断上线,无论是政府基建、B端平台还是消费应用。这类人工智能项目的上线,如果只是噱头还好,顶多是浪费了一点试错成本。如果是真的应用,还真的让人有些惶恐不安。
我们为什么要称这些技术为人工智能。是因为我们希望通过技术手段,让我们的产品具备一些只有人才具备的能力。既然人工智能来自于“人”,那么“ 人的能力边界是什么,人工智能的应用边界是什么? ”,就成为了人工智能行业最核心的问题。
当下,人工智能的主要研究领域主要在人类感官模仿,交互、学习等方面。但是无论是哪个应用方向,我们首先要知道,人工智能作为一门计算机 科技 学,它存在的底层根据是如何“数字化”地看待世界。我们知道,无论是计算机视觉、图像识别分析、语音分析、机器学习等目前主流的人工智能课题,技术的前提都是把图像、视频、语音、方法模型转化为计算机可以识别的二进制信息。换言之, 要了解人工智能应用边界,就要知道用纯数字的方式看待世界的边界。
我们都知道,人类的理性思考能力主要来源于 分析判断及综合判断 。前者使用演绎,推断事物的必然性。后者运用归纳,无法给出事物的必然性,只能给出概率意义上的或然性。
我们可以运用演绎,从一个公理推出无数的定理,而通过归纳得出公理,这两者基本构成了现代科学发展的所有武器。但是到目前为止,我们的逻辑思考能力仍然不能用于做价值判断,而 我们在现实场景之中思考问题的时候,往往不知不觉已经结合当下我们所处的场景、融合了价值因素去做判断。
因此,只有在我们清楚的认识到这个判断不需要综合任何价值因素的时候,我们才可以把这份工作交给人工智能完成。而目前我们的这种认识往往过于随意。
举个例子:当我们通过摄像机去识别违章行为,并予以阻拦的时候,我们必须要考虑做出给应急车辆放行的机制。如果车上是一个病重的患者或者待产的孕妇。阻拦必须要能够及时干预撤除,否则后果不堪设想。因此我们发现运用只能在识别范围,而不适合在识别上随意增加业务。
现在智能语音助手和智能客服已经成为了各家互联网公司的必备应用。语音识别的边界其实相当显而易见。基本上每个用户都在与智能助手的交互过程中体会到了各式各样的不和谐,也闹出了不少笑话。而在语言识别的 探索 中,最大的问题就是要理解日常语言和人工语言的差异。
我们都知道,在日常语言的交往中,人们判断对方说话或文字的意义,除了语言本身,还包括上下文关系、说话人的神态表情,地域文化甚至亚文化属性。例如:当流氓对对女性说:“我会对你好的”,这句话的意义明显和事态关系完全相反。这时候人工智能是很难做出任何正确的分析的。
晚期的维特根斯坦提出“语言 游戏 ”说,语言的理理解是根据内容、观点和场景的种种关系对接收到的篇章作出系统阐释的过程 。单纯的局限于语言本身的语义作为交互的依据,反倒是把人当作了机器来处理。
因此,我们要了解,人工智能在语言识别和交互上,更多的应该局限在意义明确的信息检索及查询上,而不应该过多地滥用于对话过程,否则越多的交流就越体现“智能”的匮乏。
我们都知道,机器学习技术的核心其实是模仿人类对信息的归纳。机器学习相较与人,可以在归纳的过程中输入更多的因变量,从而找到更多的关联。因此机器学习的主要价值是用来对给定的模型进行调优。
我们可以很显然的发现,给定的模型是机器之所以能够“学习”的前提,自然也是机器学习的边界。 从始至终,人类对知识的把握,也都来源于归纳。 我们看到太阳的日出日落,天气的阴晴圆缺,就能够给出相应的时间和季节模型,并因此安排生活。在这过程中最根本的一点,在于人类可以通过现象的归纳,得出普遍性的法则,从而创造新的因果联系。新的因果联系成为公理,被进一步运用到新的演绎推论之中,产生新的知识体系。
在这个过程中,我们 创造了新的符号秩序,而不仅仅是调优了原来的符号模型 。正如机器被苹果砸一亿次,也无法得出牛顿定律一样。
当下的人工智能,不仅仅会下围棋,甚至会作诗作曲。甚至下围棋已经实现了打谝人类无敌手,写的诗往往也以假乱者像那么回事。甚至AlphaGo已经成了人工智能的一面旗帜。
我们不仅要问,这些原来只有人类能够参与的领域,是否未来可以完全被人工智能替代呢。其实很简单, 如果一个领域,只要输入规则便可以无限循环往复发展,那么确实可以被人工智能替代 。但是艺术是规则吗,我们今天看诗、听曲、欣赏画,也许可能因为一个固定的手法和标准,就认定作者水平有限。有了一定标准就认定作品还可以,这种方式咱们老祖宗几千年的科举早就实践过了。
你在一幅画中看到了时代、看到了自己,看到了曾经的时光,你沉浸在画带给你的美好感觉中,无论它是否具备具备那些所谓的手法,你都会体验到一种舒畅。这种舒畅不源于理性,源于你的意志,源于那些你之所以为人的根本原因。艺术原本就是人类在 历史 中的灵感乍现,通过艺术的美我们在一瞬间感受到了世界的真谛,说不清也道不明,机器又如何评价呢。
人尚且是有限的。正如康德所揭示的,人类看待世界,总是在人类所局限的框架之中。人工智能的存在,让我们用机器去无限接近我们自己的框架。我们不知道自己的框架是如何搭建起来的。
当“西部世界”里的NPC“突然”一下得到了主体性,他/她们开始思考,开始判断,那么人工智能就仿佛走到了学科的终点。而这个“突然”究竟是什么,就连人类本身也无法得知。 而这种鸿沟,是人类自己的任务,是人类自己的有限性 ,我们尚不得而知,何况机器。
人工智能说起来是人工“智能”,实际上何尝不是人工“愚昧”呢。
人工智能是基于什么
人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”,也可能超过人的智能。
人工智能的定义可以分为两部分,即“ 人工”和“ 智能”。“人工”比较好理解,争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步,等等。但总的来说,“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
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