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    人工智能提問(wèn)問(wèn)題(人工智能提問(wèn)問(wèn)題有哪些)

    發(fā)布時(shí)間:2023-03-13 07:20:21     稿源: 創(chuàng)意嶺    閱讀: 54        問(wèn)大家

    大家好!今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于人工智能提問(wèn)問(wèn)題的問(wèn)題,以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理,讓我們一起來(lái)看看吧。

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    本文目錄:

    人工智能提問(wèn)問(wèn)題(人工智能提問(wèn)問(wèn)題有哪些)

    一、微機(jī)課提問(wèn)——手寫版。機(jī)器翻譯。eliza。人工智能。

    人工智能(Artificial Intelligence) ,英文縮寫為AI。它是研究、開(kāi)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(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支,它企圖了解智能的實(shí)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(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)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(huì)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(xiàng)工作的人必須懂得計(jì)算機(jī)知識(shí),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(jì)算機(jī)視覺(jué)等等,總的說(shuō)來(lái),人工智能研究的一個(gè)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(shí)代、不同的人對(duì)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(jì)算本來(lái)是要人腦來(lái)承擔(dān)的,現(xiàn)在計(jì)算機(jī)不但能完成這種計(jì)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(jì)算看作是“需要人類智能才能完成的復(fù)雜任務(wù)”, 可見(jiàn)復(fù)雜工作的定義是隨著時(shí)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(shí)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(lái)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(jì)算機(jī), 人工智能的發(fā)展歷史是和計(jì)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(jì)算機(jī)科學(xué)以外, 人工智能還涉及信息論、控制論、自動(dòng)化、仿生學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、數(shù)理邏輯、語(yǔ)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(shí)表示、自動(dòng)推理和搜索方法、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識(shí)獲取、知識(shí)處理系統(tǒng)、自然語(yǔ)言理解、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、智能機(jī)器人、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)等方面。

    [編輯本段]【人工和智能】

    人工智能的定義可以分為兩部分,即“人工”和“智能”?!叭斯ぁ北容^好理解,爭(zhēng)議性也不大。有時(shí)我們會(huì)要考慮什么是人力所能及制造的,或著人自身的智能程度有沒(méi)有高到可以創(chuàng)造人工智能的地步,等等。但總的來(lái)說(shuō),“人工系統(tǒng)”就是通常意義下的人工系統(tǒng)。

    關(guān)于什么是“智能”,就問(wèn)題多多了。這涉及到其它諸如意識(shí)(consciousness)、自我(self)、思維(mind)(包括無(wú)意識(shí)的思維(unconscious_mind)等等問(wèn)題。人唯一了解的智能是人本身的智能,這是普遍認(rèn)同的觀點(diǎn)。但是我們對(duì)我們自身智能的理解都非常有限,對(duì)構(gòu)成人的智能的必要元素也了解有限,所以就很難定義什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及對(duì)人的智能本身的研究。其它關(guān)于動(dòng)物或其它人造系統(tǒng)的智能也普遍被認(rèn)為是人工智能相關(guān)的研究課題。

    人工智能目前在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域內(nèi),得到了愈加廣泛的重視。并在機(jī)器人,經(jīng)濟(jì)政治決策,控制系統(tǒng),仿真系統(tǒng)中得到應(yīng)用。

    [編輯本段]【人工智能的定義】

    著名的美國(guó)斯坦福大學(xué)人工智能研究中心尼爾遜教授對(duì)人工智能下了這樣一個(gè)定義:“人工智能是關(guān)于知識(shí)的學(xué)科――怎樣表示知識(shí)以及怎樣獲得知識(shí)并使用知識(shí)的科學(xué)?!倍硪粋€(gè)美國(guó)麻省理工學(xué)院的溫斯頓教授認(rèn)為:“人工智能就是研究如何使計(jì)算機(jī)去做過(guò)去只有人才能做的智能工作?!边@些說(shuō)法反映了人工智能學(xué)科的基本思想和基本內(nèi)容。即人工智能是研究人類智能活動(dòng)的規(guī)律,構(gòu)造具有一定智能的人工系統(tǒng),研究如何讓計(jì)算機(jī)去完成以往需要人的智力才能勝任的工作,也就是研究如何應(yīng)用計(jì)算機(jī)的軟硬件來(lái)模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術(shù)。

    人工智能(Artificial Intelligence,簡(jiǎn)稱AI)是計(jì)算機(jī)學(xué)科的一個(gè)分支,二十世紀(jì)七十年代以來(lái)被稱為世界三大尖端技術(shù)之一(空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能)。也被認(rèn)為是二十一世紀(jì)(基因工程、納米科學(xué)、人工智能)三大尖端技術(shù)之一。這是因?yàn)榻陙?lái)它獲得了迅速的發(fā)展,在很多學(xué)科領(lǐng)域都獲得了廣泛應(yīng)用,并取得了豐碩的成果,人工智能已逐步成為一個(gè)獨(dú)立的分支,無(wú)論在理論和實(shí)踐上都已自成一個(gè)系統(tǒng)。

    人工智能是研究使計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人的某些思維過(guò)程和智能行為(如學(xué)習(xí)、推理、思考、規(guī)劃等)的學(xué)科,主要包括計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)智能的原理、制造類似于人腦智能的計(jì)算機(jī),使計(jì)算機(jī)能實(shí)現(xiàn)更高層次的應(yīng)用。人工智能將涉及到計(jì)算機(jī)科學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)和語(yǔ)言學(xué)等學(xué)科。可以說(shuō)幾乎是自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的所有學(xué)科,其范圍已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了計(jì)算機(jī)科學(xué)的范疇,人工智能與思維科學(xué)的關(guān)系是實(shí)踐和理論的關(guān)系,人工智能是處于思維科學(xué)的技術(shù)應(yīng)用層次,是它的一個(gè)應(yīng)用分支。從思維觀點(diǎn)看,人工智能不僅限于邏輯思維,要考慮形象思維、靈感思維才能促進(jìn)人工智能的突破性的發(fā)展,數(shù)學(xué)常被認(rèn)為是多種學(xué)科的基礎(chǔ)科學(xué),數(shù)學(xué)也進(jìn)入語(yǔ)言、思維領(lǐng)域,人工智能學(xué)科也必須借用數(shù)學(xué)工具,數(shù)學(xué)不僅在標(biāo)準(zhǔn)邏輯、模糊數(shù)學(xué)等范圍發(fā)揮作用,數(shù)學(xué)進(jìn)入人工智能學(xué)科,它們將互相促進(jìn)而更快地發(fā)展。

    [編輯本段]【實(shí)際應(yīng)用】

    機(jī)器視覺(jué):指紋識(shí)別,人臉識(shí)別,視網(wǎng)膜識(shí)別,虹膜識(shí)別,掌紋識(shí)別,專家系統(tǒng),智能搜索,定理證明,博弈,自動(dòng)程序設(shè)計(jì),還有航天應(yīng)用等。

    [編輯本段]【學(xué)科范疇】

    人工智能是一門邊沿學(xué)科,屬于自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的交叉。

    [編輯本段]【涉及學(xué)科】

    哲學(xué)和認(rèn)知科學(xué),數(shù)學(xué),神經(jīng)生理學(xué),心理學(xué),計(jì)算機(jī)科學(xué),信息論,控制論,不定性論,仿生學(xué),

    [編輯本段]【研究范疇】

    自然語(yǔ)言處理,知識(shí)表現(xiàn),智能搜索,推理,規(guī)劃,機(jī)器學(xué)習(xí),知識(shí)獲取,組合調(diào)度問(wèn)題,感知問(wèn)題,模式識(shí)別,邏輯程序設(shè)計(jì),軟計(jì)算,不精確和不確定的管理,人工生命,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),復(fù)雜系統(tǒng),遺傳算法

    [編輯本段]【應(yīng)用領(lǐng)域】

    智能控制,機(jī)器人學(xué),語(yǔ)言和圖像理解,遺傳編程

    [編輯本段]【意識(shí)和人工智能的區(qū)別】

    人工智能就其本質(zhì)而言,是對(duì)人的思維的信息過(guò)程的模擬。

    對(duì)于人的思維模擬可以從兩條道路進(jìn)行,一是結(jié)構(gòu)模擬,仿照人腦的結(jié)構(gòu)機(jī)制,制造出“類人腦”的機(jī)器;二是功能模擬,暫時(shí)撇開(kāi)人腦的內(nèi)部結(jié)構(gòu),而從其功能過(guò)程進(jìn)行模擬。現(xiàn)代電子計(jì)算機(jī)的產(chǎn)生便是對(duì)人腦思維功能的模擬,是對(duì)人腦思維的信息過(guò)程的模擬。

    人工智能不是人的智能,更不會(huì)超過(guò)人的智能。

    “機(jī)器思維”同人類思維的本質(zhì)區(qū)別:

    1.人工智能純系無(wú)意識(shí)的機(jī)械的物理的過(guò)程,人類智能主要是生理和心理的過(guò)程。

    2.人工智能沒(méi)有社會(huì)性。

    3.人工智能沒(méi)有人類的意識(shí)所特有的能動(dòng)的創(chuàng)造能力。

    4.兩者總是人腦的思維在前,電腦的功能在后。

    [編輯本段]【強(qiáng)人工智能和弱人工智能】

    人工智能的一個(gè)比較流行的定義,也是該領(lǐng)域較早的定義,是由約翰·麥卡錫(John McCarthy|)在1956年的達(dá)特矛斯會(huì)議(Dartmouth Conference)上提出的:人工智能就是要讓機(jī)器的行為看起來(lái)就象是人所表現(xiàn)出的智能行為一樣。但是這個(gè)定義似乎忽略了強(qiáng)人工智能的可能性(見(jiàn)下)。另一個(gè)定義指人工智能是人造機(jī)器所表現(xiàn)出來(lái)的智能性。總體來(lái)講,目前對(duì)人工智能的定義大多可劃分為四類,即機(jī)器“像人一樣思考”、“像人一樣行動(dòng)”、“理性地思考”和“理性地行動(dòng)”。這里“行動(dòng)”應(yīng)廣義地理解為采取行動(dòng),或制定行動(dòng)的決策,而不是肢體動(dòng)作。

    強(qiáng)人工智能

    強(qiáng)人工智能觀點(diǎn)認(rèn)為有可能制造出真正能推理(Reasoning)和解決問(wèn)題(Problem_solving)的智能機(jī)器,并且,這樣的機(jī)器能將被認(rèn)為是有知覺(jué)的,有自我意識(shí)的。強(qiáng)人工智能可以有兩類:

    類人的人工智能,即機(jī)器的思考和推理就像人的思維一樣。

    非類人的人工智能,即機(jī)器產(chǎn)生了和人完全不一樣的知覺(jué)和意識(shí),使用和人完全不一樣的推理方式。

    弱人工智能

    弱人工智能觀點(diǎn)認(rèn)為不可能制造出能真正地推理(Reasoning)和解決問(wèn)題(Problem_solving)的智能機(jī)器,這些機(jī)器只不過(guò)看起來(lái)像是智能的,但是并不真正擁有智能,也不會(huì)有自主意識(shí)。

    主流科研集中在弱人工智能上,并且一般認(rèn)為這一研究領(lǐng)域已經(jīng)取得可觀的成就。強(qiáng)人工智能的研究則出于停滯不前的狀態(tài)下。

    對(duì)強(qiáng)人工智能的哲學(xué)爭(zhēng)論

    “強(qiáng)人工智能”一詞最初是約翰·羅杰斯·希爾勒針對(duì)計(jì)算機(jī)和其它信息處理機(jī)器創(chuàng)造的,其定義為:

    “強(qiáng)人工智能觀點(diǎn)認(rèn)為計(jì)算機(jī)不僅是用來(lái)研究人的思維的一種工具;相反,只要運(yùn)行適當(dāng)?shù)某绦?,?jì)算機(jī)本身就是有思維的?!保↗ Searle in Minds Brains and Programs. The Behavioral and Brain Sciences, vol. 3, 1980)這是指使計(jì)算機(jī)從事智能的活動(dòng)。在這里智能的涵義是多義的、不確定的,象下面所提到的就是其中的例子。利用計(jì)算機(jī)解決問(wèn)題時(shí),必須知道明確的程序??墒牵思词乖诓磺宄绦驎r(shí),根據(jù)發(fā)現(xiàn)(heu- ristic)法而設(shè)法巧妙地解決了問(wèn)題的情況是不少的。如識(shí)別書(shū)寫的文字、圖形、聲音等,所謂認(rèn)識(shí)模型就是一例。再有,能力因?qū)W習(xí)而得到的提高和歸納推理、依據(jù)類推而進(jìn)行的推理等,也是其例。此外,解決的程序雖然是清楚的,但是實(shí)行起來(lái)需要很長(zhǎng)時(shí)間,對(duì)于這樣的問(wèn)題,人能在很短的時(shí)間內(nèi)找出相當(dāng)好的解決方法,如競(jìng)技的比賽等就是其例。還有,計(jì)算機(jī)在沒(méi)有給予充分的合乎邏輯的正確信息時(shí),就不能理解它的意義,而人在僅是被給予不充分、不正確的信息的情況下,根據(jù)適當(dāng)?shù)难a(bǔ)充信息,也能抓住它的意義。自然語(yǔ)言就是例子。用計(jì)算機(jī)處理自然語(yǔ)言,稱為自然語(yǔ)言處理。

    關(guān)于強(qiáng)人工智能的爭(zhēng)論不同于更廣義的一元論和二元論(dualism)的爭(zhēng)論。其爭(zhēng)論要點(diǎn)是:如果一臺(tái)機(jī)器的唯一工作原理就是對(duì)編碼數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換,那么這臺(tái)機(jī)器是不是有思維的?希爾勒認(rèn)為這是不可能的。他舉了個(gè)中文房間的例子來(lái)說(shuō)明,如果機(jī)器僅僅是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換,而數(shù)據(jù)本身是對(duì)某些事情的一種編碼表現(xiàn),那么在不理解這一編碼和這實(shí)際事情之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系的前提下,機(jī)器不可能對(duì)其處理的數(shù)據(jù)有任何理解。基于這一論點(diǎn),希爾勒認(rèn)為即使有機(jī)器通過(guò)了圖靈測(cè)試,也不一定說(shuō)明機(jī)器就真的像人一樣有思維和意識(shí)。

    也有哲學(xué)家持不同的觀點(diǎn)。Daniel C. Dennett 在其著作 Consciousness Explained 里認(rèn)為,人也不過(guò)是一臺(tái)有靈魂的機(jī)器而已,為什么我們認(rèn)為人可以有智能而普通機(jī)器就不能呢?他認(rèn)為像上述的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換機(jī)器是有可能有思維和意識(shí)的。

    有的哲學(xué)家認(rèn)為如果弱人工智能是可實(shí)現(xiàn)的,那么強(qiáng)人工智能也是可實(shí)現(xiàn)的。比如Simon Blackburn在其哲學(xué)入門教材 Think 里說(shuō)道,一個(gè)人的看起來(lái)是“智能”的行動(dòng)并不能真正說(shuō)明這個(gè)人就真的是智能的。我永遠(yuǎn)不可能知道另一個(gè)人是否真的像我一樣是智能的,還是說(shuō)她/他僅僅是看起來(lái)是智能的。基于這個(gè)論點(diǎn),既然弱人工智能認(rèn)為可以令機(jī)器看起來(lái)像是智能的,那就不能完全否定這機(jī)器是真的有智能的。Blackburn 認(rèn)為這是一個(gè)主觀認(rèn)定的問(wèn)題。

    需要要指出的是,弱人工智能并非和強(qiáng)人工智能完全對(duì)立,也就是說(shuō),即使強(qiáng)人工智能是可能的,弱人工智能仍然是有意義的。至少,今日的計(jì)算機(jī)能做的事,像算術(shù)運(yùn)算等,在百多年前是被認(rèn)為很需要智能的。

    [編輯本段]【人工智能簡(jiǎn)史】

    人工智能的傳說(shuō)可以追溯到古埃及,但隨著1941年以來(lái)電子計(jì)算機(jī)的發(fā)展,技術(shù)已最終可以創(chuàng)造出機(jī)器智能,“人工智能”(Artificial Intelligence)一詞最初是在1956年Dartmouth學(xué)會(huì)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,在它還不長(zhǎng)的歷史中,人工智能的發(fā)展比預(yù)想的要慢,但一直在前進(jìn),從40年前出現(xiàn)到現(xiàn)在,已經(jīng)出現(xiàn)了許多AI程序,并且它們也影響到了其它 技術(shù)的發(fā)展。

    計(jì)算機(jī)時(shí)代

    1941年的一項(xiàng)發(fā)明使信息存儲(chǔ)和處理的各個(gè)方面都發(fā)生了革命.這項(xiàng)同時(shí)在美國(guó)和德國(guó)出現(xiàn)的 發(fā)明就是電子計(jì)算機(jī).第一臺(tái)計(jì)算機(jī)要占用幾間裝空調(diào)的大房間,對(duì)程序員來(lái)說(shuō)是場(chǎng)惡夢(mèng):僅僅為運(yùn)行一 個(gè)程序就要設(shè)置成千的線路.1949年改進(jìn)后的能存儲(chǔ)程序的計(jì)算機(jī)使得輸入程序變得簡(jiǎn)單些,而且計(jì)算機(jī) 理論的發(fā)展產(chǎn)生了計(jì)算機(jī)科學(xué),并最終促使了人工智能的出現(xiàn).計(jì)算機(jī)這個(gè)用電子方式處理數(shù)據(jù)的發(fā)明, 為人工智能的可能實(shí)現(xiàn)提供了一種媒介.

    AI的開(kāi)端

    雖然計(jì)算機(jī)為AI提供了必要的技術(shù)基礎(chǔ),但直到50年代早期人們才注意到人類智能與機(jī)器之間 的聯(lián)系. Norbert Wiener是最早研究反饋理論的美國(guó)人之一.最熟悉的反饋控制的例子是自動(dòng)調(diào)溫器.它 將收集到的房間溫度與希望的溫度比較,并做出反應(yīng)將加熱器開(kāi)大或關(guān)小,從而控制環(huán)境溫度.這項(xiàng)對(duì)反饋 回路的研究重要性在于: Wiener從理論上指出,所有的智能活動(dòng)都是反饋機(jī)制的結(jié)果.而反饋機(jī)制是有可 能用機(jī)器模擬的.這項(xiàng)發(fā)現(xiàn)對(duì)早期AI的發(fā)展影響很大.

    1955年末,Newell和Simon做了一個(gè)名為"邏輯專家"(Logic Theorist)的程序.這個(gè)程序被許多人 認(rèn)為是第一個(gè)AI程序.它將每個(gè)問(wèn)題都表示成一個(gè)樹(shù)形模型,然后選擇最可能得到正確結(jié)論的那一枝來(lái)求解 問(wèn)題."邏輯專家"對(duì)公眾和AI研究領(lǐng)域產(chǎn)生的影響使它成為AI發(fā)展中一個(gè)重要的里程碑.1956年,被認(rèn)為是 人工智能之父的John McCarthy組織了一次學(xué)會(huì),將許多對(duì)機(jī)器智能感興趣的專家學(xué)者聚集在一起進(jìn)行了一 個(gè)月的討論.他請(qǐng)他們到 Vermont參加 " Dartmouth人工智能夏季研究會(huì)".從那時(shí)起,這個(gè)領(lǐng)域被命名為 "人工智能".雖然 Dartmouth學(xué)會(huì)不是非常成功,但它確實(shí)集中了AI的創(chuàng)立者們,并為以后的AI研究奠定了基礎(chǔ).

    Dartmouth會(huì)議后的7年中,AI研究開(kāi)始快速發(fā)展.雖然這個(gè)領(lǐng)域還沒(méi)明確定義,會(huì)議中的一些思想 已被重新考慮和使用了. Carnegie Mellon大學(xué)和MIT開(kāi)始組建AI研究中心.研究面臨新的挑戰(zhàn): 下一步需 要建立能夠更有效解決問(wèn)題的系統(tǒng),例如在"邏輯專家"中減少搜索;還有就是建立可以自我學(xué)習(xí)的系統(tǒng).

    1957年一個(gè)新程序,"通用解題機(jī)"(GPS)的第一個(gè)版本進(jìn)行了測(cè)試.這個(gè)程序是由制作"邏輯專家" 的同一個(gè)組開(kāi)發(fā)的.GPS擴(kuò)展了Wiener的反饋原理,可以解決很多常識(shí)問(wèn)題.兩年以后,IBM成立了一個(gè)AI研 究組.Herbert Gelerneter花3年時(shí)間制作了一個(gè)解幾何定理的程序.

    當(dāng)越來(lái)越多的程序涌現(xiàn)時(shí),McCarthy正忙于一個(gè)AI史上的突破.1958年McCarthy宣布了他的新成 果: LISP語(yǔ)言. LISP到今天還在用."LISP"的意思是"表處理"(LISt Processing),它很快就為大多數(shù)AI開(kāi)發(fā)者采納.

    1963年MIT從美國(guó)政府得到一筆220萬(wàn)美元的資助,用于研究機(jī)器輔助識(shí)別.這筆資助來(lái)自國(guó)防部 高級(jí)研究計(jì)劃署(ARPA),已保證美國(guó)在技術(shù)進(jìn)步上領(lǐng)先于蘇聯(lián).這個(gè)計(jì)劃吸引了來(lái)自全世界的計(jì)算機(jī)科學(xué)家, 加快了AI研究的發(fā)展步伐.

    大量的程序

    以后幾年出現(xiàn)了大量程序.其中一個(gè)著名的叫"SHRDLU"."SHRDLU"是"微型世界"項(xiàng)目的一部分,包括 在微型世界(例如只有有限數(shù)量的幾何形體)中的研究與編程.在MIT由Marvin Minsky領(lǐng)導(dǎo)的研究人員發(fā)現(xiàn), 面對(duì)小規(guī)模的對(duì)象,計(jì)算機(jī)程序可以解決空間和邏輯問(wèn)題.其它如在60年代末出現(xiàn)的"STUDENT"可以解決代數(shù) 問(wèn)題,"SIR"可以理解簡(jiǎn)單的英語(yǔ)句子.這些程序的結(jié)果對(duì)處理語(yǔ)言理解和邏輯有所幫助.

    70年代另一個(gè)進(jìn)展是專家系統(tǒng).專家系統(tǒng)可以預(yù)測(cè)在一定條件下某種解的概率.由于當(dāng)時(shí)計(jì)算機(jī)已 有巨大容量,專家系統(tǒng)有可能從數(shù)據(jù)中得出規(guī)律.專家系統(tǒng)的市場(chǎng)應(yīng)用很廣.十年間,專家系統(tǒng)被用于股市預(yù) 測(cè),幫助醫(yī)生診斷疾病,以及指示礦工確定礦藏位置等.這一切都因?yàn)閷<蚁到y(tǒng)存儲(chǔ)規(guī)律和信息的能力而成為可能.

    70年代許多新方法被用于AI開(kāi)發(fā),著名的如Minsky的構(gòu)造理論.另外David Marr提出了機(jī)器視覺(jué)方 面的新理論,例如,如何通過(guò)一副圖像的陰影,形狀,顏色,邊界和紋理等基本信息辨別圖像.通過(guò)分析這些信 息,可以推斷出圖像可能是什么.同時(shí)期另一項(xiàng)成果是PROLOGE語(yǔ)言,于1972年提出. 80年代期間,AI前進(jìn)更為迅速,并更多地進(jìn)入商業(yè)領(lǐng)域.1986年,美國(guó)AI相關(guān)軟硬件銷售高達(dá)4.25億 美元.專家系統(tǒng)因其效用尤受需求.象數(shù)字電氣公司這樣的公司用XCON專家系統(tǒng)為VAX大型機(jī)編程.杜邦,通用 汽車公司和波音公司也大量依賴專家系統(tǒng).為滿足計(jì)算機(jī)專家的需要,一些生產(chǎn)專家系統(tǒng)輔助制作軟件的公 司,如Teknowledge和Intellicorp成立了。為了查找和改正現(xiàn)有專家系統(tǒng)中的錯(cuò)誤,又有另外一些專家系統(tǒng)被設(shè)計(jì)出來(lái).

    從實(shí)驗(yàn)室到日常生活

    人們開(kāi)始感受到計(jì)算機(jī)和人工智能技術(shù)的影響.計(jì)算機(jī)技術(shù)不再只屬于實(shí)驗(yàn)室中的一小群研究人員. 個(gè)人電腦和眾多技術(shù)雜志使計(jì)算機(jī)技術(shù)展現(xiàn)在人們面前.有了象美國(guó)人工智能協(xié)會(huì)這樣的基金會(huì).因?yàn)锳I開(kāi)發(fā) 的需要,還出現(xiàn)了一陣研究人員進(jìn)入私人公司的熱潮。150多所像DEC(它雇了700多員工從事AI研究)這樣的公司共花了10億美元在內(nèi)部的AI開(kāi)發(fā)組上.

    其它一些AI領(lǐng)域也在80年代進(jìn)入市場(chǎng).其中一項(xiàng)就是機(jī)器視覺(jué). Minsky和Marr的成果現(xiàn)在用到了生產(chǎn)線上的相機(jī)和計(jì)算機(jī)中,進(jìn)行質(zhì)量控制.盡管還很簡(jiǎn)陋,這些系統(tǒng)已能夠通過(guò)黑白區(qū)別分辨出物件形狀的不同.到1985年美國(guó)有一百多個(gè)公司生產(chǎn)機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng),銷售額共達(dá)8千萬(wàn)美元.

    但80年代對(duì)AI工業(yè)來(lái)說(shuō)也不全是好年景.86-87年對(duì)AI系統(tǒng)的需求下降,業(yè)界損失了近5億美元.象 Teknowledge和Intellicorp兩家共損失超過(guò)6百萬(wàn)美元,大約占利潤(rùn)的三分之一巨大的損失迫使許多研究領(lǐng) 導(dǎo)者削減經(jīng)費(fèi).另一個(gè)另人失望的是國(guó)防部高級(jí)研究計(jì)劃署支持的所謂"智能卡車".這個(gè)項(xiàng)目目的是研制一種能完成許多戰(zhàn)地任務(wù)的機(jī)器人。由于項(xiàng)目缺陷和成功無(wú)望,Pentagon停止了項(xiàng)目的經(jīng)費(fèi).

    盡管經(jīng)歷了這些受挫的事件,AI仍在慢慢恢復(fù)發(fā)展.新的技術(shù)在日本被開(kāi)發(fā)出來(lái),如在美國(guó)首創(chuàng)的模糊邏輯,它可以從不確定的條件作出決策;還有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),被視為實(shí)現(xiàn)人工智能的可能途徑.總之,80年代AI被引入了市場(chǎng),并顯示出實(shí)用價(jià)值.可以確信,它將是通向21世紀(jì)之匙. 人工智能技術(shù)接受檢驗(yàn) 在"沙漠風(fēng)暴"行動(dòng)中軍方的智能設(shè)備經(jīng)受了戰(zhàn)爭(zhēng)的檢驗(yàn).人工智能技術(shù)被用于導(dǎo)彈系統(tǒng)和預(yù)警顯示以 及其它先進(jìn)武器.AI技術(shù)也進(jìn)入了家庭.智能電腦的增加吸引了公眾興趣;一些面向蘋果機(jī)和IBM兼容機(jī)的應(yīng)用 軟件例如語(yǔ)音和文字識(shí)別已可買到;使用模糊邏輯,AI技術(shù)簡(jiǎn)化了攝像設(shè)備.對(duì)人工智能相關(guān)技術(shù)更大的需求促 使新的進(jìn)步不斷出現(xiàn).人工智能已經(jīng)并且將繼續(xù)不可避免地改變我們的生活.

    二、人工智能是否能替代教學(xué)辯論提問(wèn)環(huán)節(jié)

    人工智能不能替代教學(xué)辯論

    2017年初“愛(ài)因斯坦”機(jī)器人誕生,通過(guò)智能應(yīng)用程序和互聯(lián)網(wǎng),用戶可以與機(jī)器人進(jìn)行游戲互動(dòng)。同時(shí),“愛(ài)因斯坦”機(jī)器人還可以通過(guò)該程序講授數(shù)學(xué)和科學(xué)等相關(guān)科目的知識(shí),幫助一些小朋友更好地學(xué)習(xí)知識(shí)。

    當(dāng)人工智能可以用更精準(zhǔn)、更有效的方法教學(xué)時(shí),教師的優(yōu)勢(shì)何在?又將如何面對(duì)人工智能的機(jī)遇和挑戰(zhàn)?來(lái)看看一線教師和專家怎么說(shuō)。

    三、人工智能技術(shù)發(fā)展都有哪些擔(dān)憂問(wèn)題?

    隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展,大眾對(duì)于人工智能能夠產(chǎn)生的影響作用大多還是保持著一些負(fù)面的看法,下面電腦培訓(xùn)http://www.kmbdqn.cn/就一起來(lái)了解一下都有哪些擔(dān)憂吧。

    1.個(gè)人正在失去對(duì)生活的控制

    數(shù)字生活關(guān)鍵方面的決策被自動(dòng)過(guò)渡給了由代碼驅(qū)動(dòng)的「黑匣子」。人們?nèi)狈斎耄膊涣私夤ぞ呤侨绾喂ぷ鞯?。他們犧牲了?dú)立性、隱私權(quán)和選擇權(quán);他們無(wú)法控制這些過(guò)程。隨著自動(dòng)化系統(tǒng)變得越來(lái)越普遍和復(fù)雜,這種影響將進(jìn)一步加深。

    2.數(shù)據(jù)濫用

    大多數(shù)人工智能工具現(xiàn)在和將來(lái)都掌握在追求利潤(rùn)的公司或追求權(quán)力的政府手中。價(jià)值觀和道德規(guī)范往往沒(méi)有被納入數(shù)字系統(tǒng),讓人們?yōu)樽约鹤鰶Q定。這些系統(tǒng)是全球聯(lián)網(wǎng)的,不容易管理或控制。

    3.失業(yè)

    基于代碼的機(jī)器智能的效率和其他經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)將繼續(xù)干擾人類工作的各個(gè)方面。一些人預(yù)計(jì)新的就業(yè)機(jī)會(huì)將會(huì)出現(xiàn),另一些人則擔(dān)心大規(guī)模失業(yè)、經(jīng)濟(jì)分化加劇以及包括民粹主義起義在內(nèi)的社會(huì)動(dòng)蕩。

    4.個(gè)體認(rèn)知、社交和生存技能的降低

    許多人認(rèn)為人工智能可以增強(qiáng)人的能力,但也有一些人認(rèn)為恰恰相反——人們對(duì)機(jī)器驅(qū)動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的依賴程度日益加深,將會(huì)削弱他們獨(dú)立思考、獨(dú)立于自動(dòng)化系統(tǒng)采取行動(dòng)以及與他人進(jìn)行有效互動(dòng)的能力。

    5.大混亂:自主武器、網(wǎng)絡(luò)犯罪和武器化信息

    公民將更加脆弱,例如暴露于失控的網(wǎng)絡(luò)犯罪和網(wǎng)絡(luò)戰(zhàn)中。

    一些人預(yù)測(cè),由于自主軍事應(yīng)用的加速增長(zhǎng)以及對(duì)使用武器化信息、謊言和宣傳危險(xiǎn)地破壞人類群體的穩(wěn)定,傳統(tǒng)社會(huì)政治結(jié)構(gòu)將進(jìn)一步受到侵蝕,并可能造成重大的生命損失。一些人還擔(dān)心網(wǎng)絡(luò)犯罪分子會(huì)侵入經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)。

    四、人工智能能否代替人類, 我是不能,二辯提問(wèn)題,,

    我覺(jué)得不一定,就比如程序員,在一定程度上來(lái)說(shuō),被替代的可能性還是很大。人工智能的確能代替人類解決那些重復(fù)性高的代碼,當(dāng)然有些代碼也不是那么簡(jiǎn)單就被模擬出來(lái)。只能說(shuō)在一定程度上,有取代的趨勢(shì),而且趨勢(shì)越來(lái)越強(qiáng)。---以上僅對(duì)程序員而言,唉,俺干嘛做個(gè)程序員....

    以上就是關(guān)于人工智能提問(wèn)問(wèn)題相關(guān)問(wèn)題的回答。希望能幫到你,如有更多相關(guān)問(wèn)題,您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢,客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。


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