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人工智能的分类算法是什么?
人工智能的分类是两大类中之一,另一个是预测,分类就是使用模型学习分类模式
人工智能的6个智能分级
无论在自然界还是人类 社会 都存在智能和知识的分级现象,譬如,对于蚂蚁,鱼,猴子和人类,虽然都属于生命系统,其种群个体也都存在智能的差异,但总体上蚂蚁,鱼,猴子和人类从种群上看,其智能水平存在明显的等级差异。
人类的教育体系也存在分级问题,例如本科,硕士,博士的分级,助理研究员,副教授,教授的分级。等级内部进行考核有优劣之分。但在不同等级间,需要在知识,能力,资历上有的明显提升和考核才能进行升级。
回到人工智能系统的智力分级问题上(本研究中人也是一种特殊的人工智能系统),从常识上说我们提到的智能冰箱,智能微波炉,智能扫地机器人,工业机器人,IBM沃森系统,谷歌大脑,百度大脑系统等,也存在着巨大的差异。如何区分这种差异,我们对这些人工智能系统进行了6个等级的智能分级。
人工智能系统的6个智能等级划分
1)人工智能系统的第0级系统
其实“标准智能系统”延伸出来的分级规则中,还有一些组合,例如,可以信息输入,但不能信息输出,或者可以信息输出,但不能信息输入,或者可以创新创造,但知识库不能增长,这些在现实中不能找得对应系统范例的案例,我们将其统一划归到”人工智能系统的第0级系统“,也可以叫”人工智能系统的特异类系统“
2)人工智能系统的第1级系统
石头有没有智慧,这原本是一个哲学问题,有一种叫泛灵论的思想就认为石头有智慧,泛灵论为发源并盛行于17世纪的哲学思想,后来其被广泛扩充解释为泛神论,逐渐演变为宗教信仰种类之一。泛灵论认为天下万物皆有灵魂或自然精神,并在控制间影响其它自然现象。倡导此理论者,认为该自然现象与精神也深深影响人类 社会 行为。简言之,泛灵论支持者认为“一棵树和一块石头都跟人类一样,具有同样的价值与权利”。当然这种观点从科学的角度看,只能算作猜想或哲学思考。
从”标准智能模型“延伸的第一套规则”能不能和测试者(人类)进行信息交互“看,因为石头不能与人类进行信息交互,也许它内部有知识库,能够创新知识,或者能够与其他石头进行信息交互,但对人类测试者是黑箱,不能了解。
因此不能与测试者(人类)进行信息交互的物体和系统可以定义为”人工智能系统的第1级系统“
3)人工智能系统的第2级系统
很多家用电器被称作智能家电,如智能冰箱,智能电视,智能微波炉,智能扫地机。这些系统大多有一个特点,虽然它们内部有或多或少的控制程序信息,但一旦出厂后,就无法再更新他们的控制程序,不能进行升级,更不会自动的学习或产生新的知识,譬如智能洗衣机,人们按什么键,洗衣机就启动什么功能。从购买到损坏不会发生变化。(故障除外)。
这种系统能够与人类测试者使用者进行信息交互,但它的控制程序或知识库从诞生时就不再发生变化。这种系统,我们可以定义为”人工智能系统的第2级系统“
4)人工智能系统的第3级系统
家用电脑是我们常用的智能设备,与2级智能系统不同,家用电脑和手机的操作系统往往可以定期升级,从windows1.0到windows10.0,从android1.0到android5,其内部的应用程序也可以根据不同需要不断更新升级。这样家用电脑,手机等设备随时使用的时间,其功能会变得越来越强大,可以应对的场景也越来越多。除了家用电脑,很多家用电器,生产机器人也都开始留有接口,可以通过外接设备进行系统升级。这一类系统明显要比第1级智能系统要有更强的适应性。
这种系统能够与人类测试者使用者进行信息交互,但这类系统不能与其他系统通过“云端”进行信息交互,控制程序或知识库只能接受usb,光盘等外接设备进行程序或信息升级,这种系统,我们可以定义为”人工智能系统的第3级系统“
5)人工智能系统的第4级系统
2011年欧盟资助了一个叫做RoboEarth的项目,该项目旨在让机器人可以通过互联网分享知识,并且能够获取强大的机器人云服务。
以往的机器人,往往只能依靠编程完成特定的任务,只能借助于人类处理过的信息,完成精确指令和任务,在没有相关程序支持的情况下,就会举步维艰。云机器人借助于网络和云计算,帮助机器 人相互学习、共享知识,不仅能够降低成本,还会帮助机器人提高自学能力、适应能力,推动其更快更大规模普及。云机器人的这些能力提高了其对复杂环境的适应性。
更为常见的是互联网的B/S架构,也就是我们经常使用的网站,搜索引擎,APP等应用。B/S结构是WEB兴起后的一种网络结构模式,WEB浏览器是客户端最主要的应用软件。这种模式统一了客户端,将系统功能实现的核心部分集中到服务器上,简化了系统的开发、维护和使用。客户机上只要安装一个浏览器就可以使用。
无论是云机器人还是互联网的B/S架构,除了具备上述级别系统的功能,还多了一个重要的功能,信息可以通过云端进行信息共享,这样的智能系统就具备了更为强大的智力能力,如谷歌大脑,百度大脑,RoboEarth云机器人项目等。
这种系统能够与人类测试者使用者进行信息交互,可以通过“云端”进行信息交互,进行程序或信息升级,但这类系统所有的信息都是直接从外部获得,其内部无法自主的,创新创造的产生新的知识,这种系统,我们可以定义为”人工智能系统的第4级系统“
6)人工智能系统的第5级系统
我们在标准智能模型中,对原来的冯诺依曼架构增加了创新知识模块,就是试图把人纳入到扩展的人工智能系统概念中,人类可以看作是大自然构建的特殊”人工智能系统“,与前四种不同,人类等生命体最大的特征,就是可以不断的创新创造,发现万有引力,元素周期表,撰写出新小说,创造新的音乐,绘画等等,然后通过文章,信件,电报,甚至互联网进行传播,分享。不断的创新创造并能够识别创新创造对只身的用处,让人类占据了地球生态环境下的智力制高点。
因此这种系统能够与人类测试者使用者进行信息交互,可以创新创造的产生新的知识,并可以通过文章,信件,电报,甚至互联网这样的“云端”进行信息交互, 这种系统,我们可以定义为”人工智能系统的第5级系统“
总结:通过”人工智能系统智能分级“与"人工智能系统的智商评测"结合,将对人工智能系统的发展方向,水平,与人类智力水平的关系产生有益的帮助。
人工智能可以分为几类
1.从发展程度角度,人工智能可划分为弱人工智能、强人工智能与超强人工智能。
目前,人工智能处于弱人工智能阶段,AI并不具备类似人类思考与联想的能力。未来,人工智能可能发展到强人工智能与超强人工智能阶段,这个阶段的AI将具备类似人类思考与联想的能力,可以在更多领域代替人类完成工作。
2.从产业角度,人工智能可划分为基础层、技术层与应用层。
基础层可以按照算法、算力与数据进行再次划分。算法层面包括监督学习、非监督学习、强化学习、迁移学习、深度学习等内容;算力层面包括AI芯片和AI计算架构;数据层面包括数据处理、数据储存、数据挖掘等内容。
引用自知乎答案:网页链接
人工智能的定义是什么?
一句话说:人工智能是机器模仿人类利用知识完成一定行为的过程
人工智能可以分为弱智能和强智能,区分点是:是否能真正实现推理、思考、解决问题
按程度可以分为人工智能、机器学习、深度学习。
机器学习是利用已有数据,得出某种模型,利用模型预测结果
深度学习是让机器能够像人一样具有分析学习能力,能够识别文字、图像和声音等数据
希望本回答可以帮助到你
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请问人工智能计算器(安卓手机版)怎样输入和计算度分秒
点击下方的“函数”选项,选择相应的函数即可
比如说求sin60°,直接选择sin函数,再输入60,按等号求值即可,其他的操作仿照这样。
目前版本好像不能直接输入分秒进行计算,不过“菜单”里有个单位换算,其中“角度换算”可以用于度分秒的输入,转换成功后,转换公式包括输入的度分秒会显示在主屏幕的计算栏里了。
人工智能算法?
算法就分很多类,这里拿“合一”来作为介绍,为了应用推理规则(比如取式假言推理),推理系统必须能够判断两个表达式何时相同,也就是这两个表达式何时匹配。在命题演算中,这是显而易见的:两个表达式是匹配的当且仅当它们在语句构成上相同。在谓词演算中,表达式中变量的存在使匹配两个语句的过程变得复杂。全称例化允许用定义域中的项来替换全称量化变量。这需要一个决策处理来判断是否可以使变量替换产生的两个或更多个表达式相同〈通常是为了应用推理规则)。合一是一种判断什么样的替换可以使产生的两个谓词演算表达式匹配的算法。我们在上-一节中已经看到了这个过程,VX( man(X)=mortal(X))中的×替换成了man( socrates)中的 soc-rates。合一和像假言推理这样的推理规则允许我们对一系列逻辑断言做出推理。为了做到这一点,必须把逻辑数据库表示为合适的形式。这种形式的一个根本特征是要求所有的变量都是全称量化的。这样便允许在计算替代时有完全的自由度。存在量化变量可以从数据库语句中消除,方法是用使这个语句为真的常量来替代它们。如,可以把3× parent( X, tom)替代为表达式parent( bob, tom)或parent( mary , tom) ,假定在当前解释下bob和 mary是tom的双亲。消除存在量化变量的处理会因这些替换的值可能依赖于表达式中的其他变量而变得复杂。
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