ai和人機一樣嗎（ai和人機一樣嗎知乎）

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本文目錄:

• 1、人工智能和機器人專業(yè)有何異同？

• 2、人工智能和人類智能有什么區(qū)別？

• 3、你真的明白人機交互與智能嗎？ | 清華AI Time

• 4、ai訓練賽都是人機嗎

一、人工智能和機器人專業(yè)有何異同？

1，研究方向不同：

機器人是一種用最快速度和最大精度自動執(zhí)行一個或多個復雜任務的機器。

人工智能更像一個計算機程序，通過人工智能可以實現(xiàn)類似人類智力的一些行為。

2，作用區(qū)域不同：

機器人是去實際的現(xiàn)實環(huán)境中去進行工作，去幫助人類工作。

人工智能像是一個橋梁，聯(lián)系著人與機器人。

3，基礎不同：

人工智能偏理論方面，需要大量數(shù)據(jù)去支持。

機器人則需要硬件，軟件各方面協(xié)同去發(fā)展。

4，學習的方式不同：

人工智能需要更好的數(shù)學能力邏輯推理能力。

機器人需要較好的動手寫作能力。

擴展資料：

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學。

實際應用：

機器視覺，指紋識別，人臉識別，視網(wǎng)膜識別，虹膜識別，掌紋識別，專家系統(tǒng)，自動規(guī)劃，智能搜索，定理證明，博弈，自動程序設計，智能控制，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程等。

機器人（Robot）是自動執(zhí)行工作的機器裝置。它既可以接受人類指揮，又可以運行預先編排的程序，也可以根據(jù)以人工智能技術(shù)制定的原則綱領行動。它的任務是協(xié)助或取代人類工作的工作，例如生產(chǎn)業(yè)、建筑業(yè)，或是危險的工作。

二、人工智能和人類智能有什么區(qū)別？

人工智能包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和和專家系統(tǒng)等。是計算機科學的一個分支，還被稱為“機器學習”。

托馬斯-拉姆齊在他的《寫給大家的AI極簡史》里把人工智能分為俠義人工智能（弱人工智能）和廣義人工智能（強人工智能）。

強人工智能是指：有強認知的、像人類一樣的人工智能。

弱人工智能是指：能完成經(jīng)典的和知識性工作任務。

簡單一句話來說，人類生產(chǎn)出的一種新的能與人類智能相似的方式做出反應的智能機器。

人工智能的本質(zhì)

人工智能的本質(zhì)是對人思維的信息過程的模擬，是人的智能的物化。

人工智能和人類智能的區(qū)別

(1) 物理屬性

人工智能是無意識的機械的、物理的過程；而人類智能主要是生理的和心理的過程。

(2) 社會屬性

人工智能沒有社會性；人類智慧具有社會性。

(3) 能動性和創(chuàng)造力

人工智能沒有人類意識特有的能動性和創(chuàng)造能力；人類思維則主動提出新的問題，進行發(fā)明創(chuàng)造。

(4) 情緒性勞動差異

情緒勞動是指人在工作時展現(xiàn)某種特定情緒以達到其所在職位工作目標的勞動形式。

情緒勞動，最早出現(xiàn)在社會心理學領域。

比如一個服務員的工作，機器可以替代其端茶送菜，但是它做不到關(guān)注顧客的情緒狀態(tài)，做出及時應變，保證顧客的滿意度。

人工智能已經(jīng)被納入到國家新基礎建設的構(gòu)成部分，必將會迎來快速發(fā)展。盡管人工智能可以模擬人腦的某些活動，甚至在某些方面超過人腦的功能，但人工智能很難成為人類智能而取代人的意識。

三、你真的明白人機交互與智能嗎？ | 清華AI Time

姓名：韓宜真

學號：17020120095

【嵌牛導讀】未來的人機交互將是多模式狀態(tài)，與人工智能密不可分。

【嵌牛鼻子】智能人機交互 人工智能

【嵌牛提問】當人和機器之間的邊界逐漸模糊，人機交互的邊界在哪里？未來人機交互會發(fā)展成什么樣子？

【嵌牛正文】在2013年的電影《她》中，男主結(jié)束了戀愛長跑之后，愛上了一個電腦操作的系統(tǒng)女聲，這個叫“薩曼莎”的姑娘不僅有著略帶沙啞的迷人嗓音，并且幽默風趣。

就這樣，他們成了無話不談的朋友，甚至發(fā)展出一段“畸形”的戀情。

雖然電影是虛構(gòu)的，但這也恰恰證明了，未來以用戶為中心的交互模式不會僅僅停留在操作方便等基礎方面，對于更好地識別用戶表達意圖與情感等方面，都將取得重大突破。

問題來了，當人和機器之間的邊界逐漸模糊，人機交互的邊界在哪里？未來人機交互會發(fā)展成什么樣子？

在AI Time第七期的辯論中，清華大學的史元春、中科院軟件所的田豐、中科院計算所的陳益強、小小?？萍紕?chuàng)意公司的CEO曹翔就一起論道了人機交互與智能的相關(guān)問題。

1945年，在電子計算機尚未“出世”時，范內(nèi)瓦·布什就發(fā)表了題為“As We May Think”的文章，形象描述了未來個人電腦——一種被稱為MEMEX的機器，闡釋了直接交互、超鏈接、網(wǎng)絡存儲等概念。

1960年，約瑟夫·利克萊德提出“人機共生”的思想，并在布什的領導下通過美國國家科技計劃大力支持了人機共生理念下的圖形與可視化、虛擬對象操控、互聯(lián)網(wǎng)絡等研究項目，在他的主導下，個人電腦、互聯(lián)網(wǎng)絡的標志性關(guān)鍵技術(shù)在六七十年代逐次誕生了。

約瑟夫·立克立德領導的交互式計算不但研發(fā)了分式操作系統(tǒng)，而且直接引導了圖形技術(shù)。

在范內(nèi)瓦·布什、約瑟夫·利克萊德等先驅(qū)的推動下，在語言學、心理學、計算機科學的共同參與下，計算機從沒有用戶界面，到有了圖形用戶界面，開創(chuàng)了個人電腦以及互聯(lián)網(wǎng)絡等惠及整個社會的新產(chǎn)業(yè)。

現(xiàn)在手機無需利用鼠標，可以利用新的傳感技術(shù)，包括AI技術(shù)，這些都在使得人們能夠更多地感受周圍世界，這也是人機交互的一部分。

未來，在新的傳感和多媒體技術(shù)的共同支持下，機器將可以通過感知和數(shù)據(jù)處理技術(shù)來理解我們，來理解周圍的環(huán)境，實現(xiàn)更自然、更智能的人機交互。

曹翔介紹道，他現(xiàn)在的工作可以說是“現(xiàn)實版神筆馬良”，用一張普通的紙和一個普通的畫筆作畫之后，用手機采集，瞬間就能轉(zhuǎn)化生成三維動畫。通過技術(shù)把創(chuàng)作的門坎降低，讓普通人能夠表達自己的創(chuàng)意是研究的初衷。

到目前為止還是普適計算的時代，未來人機交互會是多模態(tài)的，可以用鍵盤、語音，也可以用手勢、表情、唇動等。他首先介紹了基于多通道或多模態(tài)感知理論的手語識別，原因有二，其一是因為姿勢語言太多太泛，沒有清晰的目標邊界，其二是因為希望技術(shù)能服務于殘障人士的日常交流。

第二個工作也和多模態(tài)相關(guān)，人機交互的終極目標是希望人機交互和人人交互一樣。目前通過多模態(tài)，包括知識性感知，讓機器獲知人目前的狀態(tài)，繼而再進行下一步行為。未來可以利用可穿戴設備，對人的生理和心理的境況進行推斷，然后進行交互。

陳益強也認為，未來的人機交互模式會是多模態(tài)的。圍繞“多模態(tài)”設想，他提到了目前工作。一個是基于多通道或多模態(tài)感知理論的手語識別，將面部識別、手勢動作識別和手語識別相融合，用以提高手語識別精度。二是通過多模態(tài)手段，使機器人獲知人類當前狀態(tài)。

田豐主要關(guān)注面向教育和醫(yī)療的人機交互的研究，他分享了再輸入技術(shù)和相關(guān)理論方面的研究成果。由于輸入不可避免地存在不精確性，希望用智能化的方法進行改善和幫助。

運動目標的選擇是人機交互里非常重要的任務，玩游戲的時候就知道，相對靜止來說運動目標的選中更難，怎樣來提高選中的效率，同時去理解用戶選擇目標的能力。他們首先做了大量的用戶研究，產(chǎn)生了針對不同速度和尺寸的物體在運動過程的落點分布，建立出模型，計算出用戶選中物體的概率。這個模型不僅可以分析正常人，對帕金森病人等也可以用做輔助診斷。

值得一提的是，田豐帶領團隊研發(fā)的筆式電子教學系統(tǒng)獲得了國家科技進步二等獎，并與協(xié)和醫(yī)院共同取得了國家衛(wèi)健委頒發(fā)的醫(yī)療健康人工智能應用落地30最佳案例的榮譽。

史元春介紹道，在使用手機軟鍵盤時，26個字母擠在狹窄的輸入界面里，再配上胖乎乎的手指，點錯的經(jīng)歷太多了。這是觸屏這種自然交互界面上典型的難題：胖手指難題。

基于研究工作，他們提出了基于貝葉斯推理的自然用戶意圖理解框架，建模用戶行為特征，在模糊的輸入信號上推測用戶的真實意圖。你點的不準沒關(guān)系，算法可以猜得準。利用這項技術(shù)，史元春團隊已經(jīng)研究實現(xiàn)了手機、平板、頭盔、電視等一系列接口上的輸入法，輸入準確度大幅度提高，且?guī)缀醪恍枰曈X瞄準，進而還能支持盲人用戶準確實現(xiàn)軟鍵盤輸入。

未來的接口也會延伸感知人的操控行為，史教授正在研制的手機前置攝像頭上就能：“感知到人手在界面上的變化后，我們就能以此做出新的‘輸入法’。”

比如手握手機的任意邊框或位置，就可以輸入信息、訪問界面，甚至和桌子的交互，也能變成對手機的操作?！?/p>

針對交互界面的構(gòu)建是否存在計算模型的問題，田豐指出，傳統(tǒng)上存在計算模型，而針對自然人交互，現(xiàn)在還沒有相應的理論計算模型，但是應該朝著這個方向努力。

史元春教授同意以上觀點，并指出定量評估的方法雖有，但很不充分。不過借助相應的傳感技術(shù)，定量評估的原理和技術(shù)都在不斷拓展，這從紅外反射監(jiān)測血流、血壓參數(shù)、情緒變化等一系列應用上就可以看出。

以后的計算終端是多種多樣的，適配的場景和任務也是不一樣的，所以完全統(tǒng)一的大而全的模型非常難以建立，但是在特定任務上，技術(shù)背后的科學原理一定是有計算模型的，研究者們都應該去努力探索。

此外，定量評估的方法理論上是存在的，但現(xiàn)在很難說是好方法，因為界面在擴展，相應的實現(xiàn)技術(shù)、原理和評價技術(shù)也都在做擴展和變化。

曹翔也指出，因為人機交互的任務多樣，很難去界定效率，更多是用主觀感受衡量。從大方向上講，一定是需要定量數(shù)據(jù)的，人工智能需要數(shù)據(jù)，而人機交互離不開人工智能。

針對建模的機制和限制，曹翔指出，具有明確任務的工作建模相對容易，因為目標很清晰，但是體驗性的、娛樂性的、溝通性的工作比較難用計算的方式建模，因為其中夾雜著大量非簡單人機交互的內(nèi)容，比如人與人之間的互動等。

用大數(shù)據(jù)的方式對情緒的預測更有效果，本身人類對情緒化的東西也沒有細分到小單元。反過來說，大數(shù)據(jù)分析或人工智能分析，能在沒有用明確的細分模型的情況下做出預測，恰恰能解決非標準性任務。但如果是利用大數(shù)據(jù)解決問題，建立的可能是一個通用的模型，涉及到個人也會一些差別。

陳益強認為，人機交互要做得好，就一定要做到個性化，也就一定會用到智能方法。從交互來說，最初鍵盤是確定性交互，鼠標是屬于感知層次。往智能上走，語音識別、手勢識別這部分在感知以外加入了知識性學習。到第三部分，即情感智能，在執(zhí)行前還需要加上知識，或者說認知。這也與人腦的三個部分，即中樞神經(jīng)、小腦和大腦相對應。

智能和人機交互一樣，也是按人也分層次，人機交互我們從傳統(tǒng)到智能也分層次，可以把它理解為消除不確定性。越往上走，不確定性越大，尤其對意圖理解，但是我們怎么去消除它，是人機交互上應用的一個探討。

人工智能和人機交互，都有“人”這個字，對于二者的關(guān)系，史元春首先指出，這是中文說法，英文沒有這樣的詞，但二者的共性在于都是很早很明確地談到人機關(guān)系。

史元春教授認為，人機交互應該讓機器更好的適應人，適應人的本性，適應人的操控能力、感知能力和認知能力。從“人” 的研究內(nèi)容上來說，人機交互與人工智能有差異，但出發(fā)點是一致的，即“人機共生”。

目前看，人工智能的研究更多的體現(xiàn)在人的識別、語言的表達等數(shù)據(jù)密集型任務上的處理方法，人機交互的研究更偏重于對人的主動交互行為和感知能力的建模、傳感和建立適應的接口技術(shù)，人機關(guān)系必定向著共生的方向發(fā)展，這些研究內(nèi)容和方法會相互影響和適應，交疊的研究內(nèi)容會越來越多。

“做人工智能最后要接觸人機交互，做人機交互最后也要接觸人工智能?！?/p>

田豐提到中國科學上有一篇觀點性的論文，他指出，人機交互和人工智能在未來的趨勢會從交替沉浮走向協(xié)同共進。國家人工智能發(fā)展規(guī)劃里一個核心研究點是人機協(xié)同，人機協(xié)同也是人機交互未來的方向。從人工智能角度講，自動駕駛等也講人機協(xié)同，其實是殊途同歸的。

曹翔指出，人工智能和人機交互的研究價值觀、出發(fā)點會略有不同。人工智能根本上講，終極目標是讓機器能做所有人能做的事情，人機交互則是指人和機器的合作，兩者不矛盾，但是要看情境。

針對人機交互研究對AI的貢獻，他指出，首先必須承認AI對人機交互研究的貢獻。從大趨勢上講，機器學習中大量的人工標注數(shù)據(jù)就是人機交互的過程。進一步講，AI的一個挑戰(zhàn)在于可解釋AI，最終擔心的是可不可被信任，解釋的原因是希望能夠放心地使用。

某種意義上講也許解決AI可信任的問題，在于創(chuàng)造一種方式，讓人和AI的系統(tǒng)在一個互動過程中慢慢通過衡量判斷，可能這個恰恰是人機交互幫助解決所謂AI可解釋問題的方法。

對于智能人機交互的暢想，史元春指出，未來計算機的形態(tài)會變化，甚至可能不存在了，但計算機技術(shù)會持續(xù)為我們服務，成為人機共生的一部分，交互接口、交互任務會有很大的變化，但會更自然，更智能。

她把智能人機交互集中分為三類，一是手勢，然后是語音，還有可穿戴設備，包括手環(huán)、頭盔。在這三類上看到了很多新技術(shù)和新產(chǎn)品，但都還沒有成為主流，也就是說，都存在一定的問題。

比如語音交互，不光是識別率沒有達到百分之百，同時語音表達的帶寬和表達的數(shù)據(jù)類型還不完整，和空間有關(guān)的數(shù)據(jù)效率低、沒有精度。此外，還有打擾、隱私等，都有很大的限定條件，穿戴更是這樣。

陳益強舉例穿戴設備可以附著于衣服和鞋子，人機交互最終將實現(xiàn)人機共生。并且，在材料、技術(shù)的進步下，能夠完全理解人類自然行為的意圖，甚至幫助解決人口老齡化、阿爾茨海默病等。

曹翔根據(jù)自己目前的研究內(nèi)容，指出，要通過技術(shù)把每個人的創(chuàng)造力充分發(fā)揮出來，創(chuàng)造力在未來會成為生存和工作所不可或缺的一部分。

未來在輸出上或許能獲得更多體驗，比如把挖掘出更多感官體驗，不只是視覺和聽覺領域，甚至創(chuàng)造一個幻想的世界，這是十分有趣的。

田豐稱，他對于如何通過人機交互的研究推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展更為關(guān)心，相關(guān)人口老齡化問題已經(jīng)與協(xié)和醫(yī)院進行了深入合作，通過對老年人的動作進行解讀，提供量化的輔助診斷。

針對人機交互人才的培養(yǎng)，史元春指出，工業(yè)界是有需求的，但是學術(shù)界還很迷茫。有博士生畢業(yè)后在工業(yè)界無法找到與專業(yè)十分匹配的職位，由于工業(yè)界的進步會促使學術(shù)界對人才培養(yǎng)建立一套科學的方法。

史元春教授提到：“我們培養(yǎng)的人才應該能夠發(fā)現(xiàn)交互難題，并且能通過科學的方法來解決這個問題。”

曹翔指出，交互設計師、用戶研究員等對口培養(yǎng)的專業(yè)，不難找工作；難找工作的是把人機交互作為一個研究領域去學習的學生，因為現(xiàn)有的一個蘿卜一個坑的職業(yè)體系，并不太適合跨學科的人才，但創(chuàng)業(yè)特別需要這樣的人。

四、ai訓練賽都是人機嗎

您好，AI訓練賽都是人機的。也就是一名玩家VS九十九個AI人機。

AI訓練賽是一個人的房間打99個人機，服務器沒有那么多資源分到每個人的身上的。通過對戰(zhàn)九十九名AI來實地學習戰(zhàn)術(shù)競技游戲玩法的教學模式。

在該模式中，畫面上方會持續(xù)出現(xiàn)提示消息，以告知玩家在各種情況、各個階段時需做什么。只需達成如下兩個任務之一，玩家就可完成該模式的訓練。

1、進行十場AI訓練賽并且每場比賽必須達到一定時長才作數(shù)。

2、比賽場次達到十場之前完成所有訓練任務，玩家即可在游戲模式選擇畫面和系統(tǒng)菜單中查看任務列表。

以上就是關(guān)于ai和人機一樣嗎相關(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)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。

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