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人機(jī)和AI的區(qū)別（人機(jī)和AI的區(qū)別）

發(fā)布時間：2023-04-24 01:50:45 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 128

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于人機(jī)和AI的區(qū)別的問題，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:

人工智能會取代人類嗎？
野生動物保護(hù)迫在眉睫，對比ai和無人機(jī)，哪種技術(shù)更好？
人工智能，機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)，到底有何區(qū)別
人工智能和機(jī)器人有什么區(qū)別?哪個更高級?
人工智能和機(jī)器人有什么區(qū)別

人機(jī)和AI的區(qū)別（人機(jī)和AI的區(qū)別）

人工智能會取代人類嗎？

不會。
未來的工作會更多地與AI合作，而不是被取代。AI可以幫助人類完成一些重復(fù)性、繁瑣、危險或需要高度精確度的工作，從而提高工作效率和質(zhì)量。但是，AI無法完全替代人類的創(chuàng)造性、情感、道德和倫理等方面的能力，這些能力是人類的獨特優(yōu)勢。因此，未來的工作將更加注重人機(jī)協(xié)作，人類和AI將共同完成更加復(fù)雜和高級的任務(wù)。
具體來說，未來的工作將會有以下幾個方面的變化：
1. 自動化和智能化：隨著技術(shù)的發(fā)展，越來越多的工作將會被自動化和智能化，例如生產(chǎn)線上的機(jī)器人、自動駕駛汽車、智能客服等。這些技術(shù)可以幫助人類完成一些重復(fù)性、繁瑣、危險或需要高度精確度的工作，從而提高工作效率和質(zhì)量。
2. 人機(jī)協(xié)作：在未來的工作中，人類和AI將會更加緊密地合作，共同完成更加復(fù)雜和高級的任務(wù)。例如，在醫(yī)療領(lǐng)域，AI可以幫助醫(yī)生進(jìn)行診斷和治療決策，但最終的治療方案還是需要醫(yī)生根據(jù)患者的具體情況進(jìn)行制定和執(zhí)行。
3. 創(chuàng)造性和情感：AI無法完全替代人類的創(chuàng)造性、情感、道德和倫理等方面的能力，這些能力是人類的獨特優(yōu)勢。因此，在未來的工作中，人類將會更加注重這些方面的能力，例如設(shè)計、藝術(shù)、教育、娛樂等領(lǐng)域。
4. 新興職業(yè)：隨著技術(shù)的發(fā)展，將會涌現(xiàn)出許多新興職業(yè)，例如數(shù)據(jù)分析師、機(jī)器學(xué)習(xí)工程師、虛擬現(xiàn)實設(shè)計師等。這些職業(yè)需要人類具備新的技能和知識，以適應(yīng)未來的工作需求。
總之，未來的工作將會更加注重人機(jī)協(xié)作，人類和AI將共同完成更加復(fù)雜和高級的任務(wù)，而人類的創(chuàng)造性、情感、道德和倫理等方面的能力將會成為人類的獨特優(yōu)勢。

野生動物保護(hù)迫在眉睫，對比ai和無人機(jī)，哪種技術(shù)更好？

據(jù)有關(guān)工作人員介紹，無人機(jī)的應(yīng)用在保證大象群的食物來源、減少與人象的接觸以及保證人象安全方面發(fā)揮了重要作用。你可以在網(wǎng)上看到，有些人喜歡和大象一起康復(fù)，為大象收集食物，這不僅會阻礙指導(dǎo)工作的發(fā)展，如果他們不注意，還會造成事故。在這種情況下，無人機(jī)可以通過巡邏監(jiān)視大象和人。

換言之，在大象集團(tuán)的領(lǐng)導(dǎo)工作中，無人機(jī)的作用主要是監(jiān)控人和大象。這通常用于保護(hù)野生動物。例如，2017年，澳大利亞昆士蘭理工大學(xué)使用無人機(jī)保護(hù)考拉樹。他們利用無人機(jī)識別和掌握考拉的動態(tài)，為保護(hù)考拉提供了重要幫助。

作為一種機(jī)器人，無人機(jī)可以在野生動物保護(hù)中發(fā)揮重要作用，當(dāng)然機(jī)器人也可以。近年來，許多仿生機(jī)器人也成為動物保護(hù)的先鋒。它們可以很容易地接近現(xiàn)實形態(tài)的動物，并通過各種設(shè)備對它們進(jìn)行監(jiān)控和感知，這大大加深和加強(qiáng)了科學(xué)家對動物的理解和保護(hù)。

野生動物保護(hù)應(yīng)首先檢查種群資源，包括物種準(zhǔn)備分布、種群規(guī)模、棲息地變化等，為進(jìn)一步評估物種的生活質(zhì)量提供科學(xué)依據(jù)，確定防護(hù)等級，制定相應(yīng)的防護(hù)策略。野生動物普查作為動物保護(hù)和管理的主要工作內(nèi)容之一，必須按照我國現(xiàn)行規(guī)定每十年進(jìn)行一次。然而，這項重要的基礎(chǔ)工作很難在山區(qū)森林地區(qū)進(jìn)行人口普查。

以上就是小編針對問題做得詳細(xì)解讀，希望對大家有所幫助，如果還有什么問題可以在評論區(qū)給我留言，大家可以多多和我評論，如果哪里有不對的地方，大家也可以多多和我互動交流，如果大家喜歡作者，大家也可以關(guān)注我哦，您的點贊是對我最大的幫助，謝謝大家了。。

人工智能，機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)，到底有何區(qū)別

有人說，人工智能（AI）是未來，人工智能是科幻，人工智能也是我們?nèi)粘Ｉ钪械囊徊糠帧＿@些評價可以說都是正確的，就看你指的是哪一種人工智能。

今年早些時候，Google DeepMind的AlphaGo打敗了韓國的圍棋大師李世乭九段。在媒體描述DeepMind勝利的時候，將人工智能（AI）、機(jī)器學(xué)習(xí)（machine learning）和深度學(xué)習(xí)（deep learning）都用上了。這三者在AlphaGo擊敗李世乭的過程中都起了作用，但它們說的并不是一回事。

今天我們就用最簡單的方法——同心圓，可視化地展現(xiàn)出它們?nèi)叩年P(guān)系和應(yīng)用。

如上圖，人工智能是最早出現(xiàn)的，也是最大、最外側(cè)的同心圓；其次是機(jī)器學(xué)習(xí)，稍晚一點；最內(nèi)側(cè)，是深度學(xué)習(xí)，當(dāng)今人工智能大爆炸的核心驅(qū)動。

五十年代，人工智能曾一度被極為看好。之后，人工智能的一些較小的子集發(fā)展了起來。先是機(jī)器學(xué)習(xí)，然后是深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)又是機(jī)器學(xué)習(xí)的子集。深度學(xué)習(xí)造成了前所未有的巨大的影響。

從概念的提出到走向繁榮

1956年，幾個計算機(jī)科學(xué)家相聚在達(dá)特茅斯會議（Dartmouth Conferences），提出了“人工智能”的概念。其后，人工智能就一直縈繞于人們的腦海之中，并在科研實驗室中慢慢孵化。之后的幾十年，人工智能一直在兩極反轉(zhuǎn)，或被稱作人類文明耀眼未來的預(yù)言；或者被當(dāng)成技術(shù)瘋子的狂想扔到垃圾堆里。坦白說，直到2012年之前，這兩種聲音還在同時存在。

過去幾年，尤其是2015年以來，人工智能開始大爆發(fā)。很大一部分是由于GPU的廣泛應(yīng)用，使得并行計算變得更快、更便宜、更有效。當(dāng)然，無限拓展的存儲能力和驟然爆發(fā)的數(shù)據(jù)洪流（大數(shù)據(jù)）的組合拳，也使得圖像數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、映射數(shù)據(jù)全面海量爆發(fā)。

讓我們慢慢梳理一下計算機(jī)科學(xué)家們是如何將人工智能從最早的一點點苗頭，發(fā)展到能夠*撐*些每天被數(shù)億用戶使用的應(yīng)用的。

| 人工智能（Artificial Intelligence）——為機(jī)器賦予人的智能

早在1956年夏天那次會議，人工智能的先驅(qū)們就夢想著用當(dāng)時剛剛出現(xiàn)的計算機(jī)來構(gòu)造復(fù)雜的、擁有與人類智慧同樣本質(zhì)特性的機(jī)器。這就是我們現(xiàn)在所說的“強(qiáng)人工智能”（General AI）。這個無所不能的機(jī)器，它有著我們所有的感知（甚至比人更多），我們所有的理性，可以像我們一樣思考。

人們在電影里也總是看到這樣的機(jī)器：友好的，像星球大戰(zhàn)中的C-3PO；邪惡的，如終結(jié)者。強(qiáng)人工智能現(xiàn)在還只存在于電影和科幻小說中，原因不難理解，我們還沒法實現(xiàn)它們，至少目前還不行。

我們目前能實現(xiàn)的，一般被稱為“弱人工智能”（Narrow AI）。弱人工智能是能夠與人一樣，甚至比人更好地執(zhí)行特定任務(wù)的技術(shù)。例如，Pinterest上的圖像分類；或者Facebook的人臉識別。

這些是弱人工智能在實踐中的例子。這些技術(shù)實現(xiàn)的是人類智能的一些具體的局部。但它們是如何實現(xiàn)的？這種智能是從何而來？這就帶我們來到同心圓的里面一層，機(jī)器學(xué)習(xí)。

| 機(jī)器學(xué)習(xí)—— 一種實現(xiàn)人工智能的方法

機(jī)器學(xué)習(xí)最基本的做法，是使用算法來解析數(shù)據(jù)、從中學(xué)習(xí)，然后對真實世界中的事件做出決策和預(yù)測。與傳統(tǒng)的為解決特定任務(wù)、硬編碼的軟件程序不同，機(jī)器學(xué)習(xí)是用大量的數(shù)據(jù)來“訓(xùn)練”，通過各種算法從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)如何完成任務(wù)。

機(jī)器學(xué)習(xí)直接來源于早期的人工智能領(lǐng)域。傳統(tǒng)算法包括決策樹學(xué)習(xí)、推導(dǎo)邏輯規(guī)劃、聚類、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等等。眾所周知，我們還沒有實現(xiàn)強(qiáng)人工智能。早期機(jī)器學(xué)習(xí)方法甚至都無法實現(xiàn)弱人工智能。

機(jī)器學(xué)習(xí)最成功的應(yīng)用領(lǐng)域是計算機(jī)視覺，雖然也還是需要大量的手工編碼來完成工作。人們需要手工編寫分類器、邊緣檢測濾波器，以便讓程序能識別物體從哪里開始，到哪里結(jié)束；寫形狀檢測程序來判斷檢測對象是不是有八條邊；寫分類器來識別字母“ST-O-P”。使用以上這些手工編寫的分類器，人們總算可以開發(fā)算法來感知圖像，判斷圖像是不是一個停止標(biāo)志牌。

這個結(jié)果還算不錯，但并不是那種能讓人為之一振的成功。特別是遇到云霧天，標(biāo)志牌變得不是那么清晰可見，又或者被樹遮擋一部分，算法就難以成功了。這就是為什么前一段時間，計算機(jī)視覺的性能一直無法接近到人的能力。它太僵化，太容易受環(huán)境條件的干擾。

隨著時間的推進(jìn)，學(xué)習(xí)算法的發(fā)展改變了一切。

| 深度學(xué)習(xí)——一種實現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks）是早期機(jī)器學(xué)習(xí)中的一個重要的算法，歷經(jīng)數(shù)十年風(fēng)風(fēng)雨雨。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理是受我們大腦的生理結(jié)構(gòu)——互相交叉相連的神經(jīng)元啟發(fā)。但與大腦中一個神經(jīng)元可以連接一定距離內(nèi)的任意神經(jīng)元不同，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有離散的層、連接和數(shù)據(jù)傳播的方向。

例如，我們可以把一幅圖像切分成圖像塊，輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第一層。在第一層的每一個神經(jīng)元都把數(shù)據(jù)傳遞到第二層。第二層的神經(jīng)元也是完成類似的工作，把數(shù)據(jù)傳遞到第三層，以此類推，直到最后一層，然后生成結(jié)果。

每一個神經(jīng)元都為它的輸入分配權(quán)重，這個權(quán)重的正確與否與其執(zhí)行的任務(wù)直接相關(guān)。最終的輸出由這些權(quán)重加總來決定。

我們?nèi)砸酝Ｖ梗⊿top）標(biāo)志牌為例。將一個停止標(biāo)志牌圖像的所有元素都打碎，然后用神經(jīng)元進(jìn)行“檢查”：八邊形的外形、救火車般的紅顏色、鮮明突出的字母、交通標(biāo)志的典型尺寸和靜止不動運(yùn)動特性等等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的任務(wù)就是給出結(jié)論，它到底是不是一個停止標(biāo)志牌。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會根據(jù)所有權(quán)重，給出一個經(jīng)過深思熟慮的猜測——“概率向量”。

這個例子里，系統(tǒng)可能會給出這樣的結(jié)果：86%可能是一個停止標(biāo)志牌；7%的可能是一個限速標(biāo)志牌；5%的可能是一個風(fēng)箏掛在樹上等等。然后網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)告知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它的結(jié)論是否正確。

即使是這個例子，也算是比較超前了。直到前不久，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也還是為人工智能圈所淡忘。其實在人工智能出現(xiàn)的早期，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就已經(jīng)存在了，但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于“智能”的貢獻(xiàn)微乎其微。主要問題是，即使是最基本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，也需要大量的運(yùn)算。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的運(yùn)算需求難以得到滿足。

不過，還是有一些虔誠的研究團(tuán)隊，以多倫多大學(xué)的Geoffrey Hinton為代表，堅持研究，實現(xiàn)了以超算為目標(biāo)的并行算法的運(yùn)行與概念證明。但也直到GPU得到廣泛應(yīng)用，這些努力才見到成效。

我們回過頭來看這個停止標(biāo)志識別的例子。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是調(diào)制、訓(xùn)練出來的，時不時還是很容易出錯的。它最需要的，就是訓(xùn)練。需要成百上千甚至幾百萬張圖像來訓(xùn)練，直到神經(jīng)元的輸入的權(quán)值都被調(diào)制得十分精確，無論是否有霧，晴天還是雨天，每次都能得到正確的結(jié)果。

只有這個時候，我們才可以說神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成功地自學(xué)習(xí)到一個停止標(biāo)志的樣子；或者在Facebook的應(yīng)用里，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)了**媽*臉；又或者是2012年吳恩達(dá)（Andrew Ng）教授在Google實現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)到貓的樣子等等。

吳教授的突破在于，把這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從基礎(chǔ)上顯著地增大了。層數(shù)非常多，神經(jīng)元也非常多，然后給系統(tǒng)輸入海量的數(shù)據(jù)，來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。在吳教授這里，數(shù)據(jù)是一千萬YouTube視頻中的圖像。吳教授為深度學(xué)習(xí)（deep learning）加入了“深度”（deep）。這里的“深度”就是說神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中眾多的層。

現(xiàn)在，經(jīng)過深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的圖像識別，在一些場景中甚至可以比人做得更好：從識別貓，到辨別血液中癌癥的早期成分，到識別核磁共振成像中的腫瘤。Google的AlphaGo先是學(xué)會了如何下圍棋，然后與它自己下棋訓(xùn)練。它訓(xùn)練自己神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，就是不斷地與自己下棋，反復(fù)地下，永不停歇。

| 深度學(xué)習(xí)，給人工智能以璀璨的未來

深度學(xué)習(xí)使得機(jī)器學(xué)習(xí)能夠?qū)崿F(xiàn)眾多的應(yīng)用，并拓展了人工智能的領(lǐng)域范圍。深度學(xué)習(xí)摧枯拉朽般地實現(xiàn)了各種任務(wù)，使得似乎所有的機(jī)器輔助功能都變?yōu)榭赡?。無人駕駛汽車，預(yù)防性醫(yī)療保健，甚至是更好的電影推薦，都近在眼前，或者即將實現(xiàn)。

人工智能就在現(xiàn)在，就在明天。有了深度學(xué)習(xí)，人工智能甚至可以達(dá)到我們暢想的科幻小說一般。你的C-3PO我拿走了，你有你的終結(jié)者就好了。

人機(jī)和AI的區(qū)別（人機(jī)和AI的區(qū)別）

人工智能和機(jī)器人有什么區(qū)別?哪個更高級?

人工智能是一種技術(shù)手段，機(jī)器人是一種人形機(jī)器。人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域很廣，機(jī)器人只是其中之一。機(jī)器人除了要用到人工智能外，還涉及到其他很多領(lǐng)域。人工智能是現(xiàn)代機(jī)器人的基感，談不上誰更高級

人工智能和機(jī)器人有什么區(qū)別

主要區(qū)別是，性質(zhì)不同、特點不同、應(yīng)用不同，具體如下：

一、性質(zhì)不同

1、人工智能

人工智能是研究、開發(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)。

2、機(jī)器人

機(jī)器人是一種能夠半自主或全自主工作的智能機(jī)器。

二、特點不同

1、人工智能

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)，計算機(jī)視覺等等，人工智能研究的一個主要目標(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。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

2、機(jī)器人

機(jī)器人具有感知、決策、執(zhí)行等基本特征，可以輔助甚至替代人類完成危險、繁重、復(fù)雜的工作，提高工作效率與質(zhì)量，服務(wù)人類生活，擴(kuò)大或延伸人的活動及能力范圍。

三、應(yīng)用不同

1、人工智能

機(jī)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(shè)計，智能控制，機(jī)器人學(xué)，語言和圖像理解，遺傳編程等。

2、機(jī)器人

我國的機(jī)器人專家從應(yīng)用環(huán)境出發(fā)，將機(jī)器人也分為兩大類，即工業(yè)機(jī)器人和特種機(jī)器人。工業(yè)機(jī)器人是指面向工業(yè)領(lǐng)域的多關(guān)節(jié)機(jī)械手或多自由度機(jī)器人。特種機(jī)器人則是除工業(yè)機(jī)器人之外的、用于非制造業(yè)并服務(wù)于人類的各種先進(jìn)機(jī)器人，包括：服務(wù)機(jī)器人、水下機(jī)器人、娛樂機(jī)器人、軍用機(jī)器人、農(nóng)業(yè)機(jī)器人等。在特種機(jī)器人中，有些分支發(fā)展很快，有獨立成體系的趨勢，如服務(wù)機(jī)器人、水下機(jī)器人、軍用機(jī)器人、微操作機(jī)器人等。

參考資料來源：百度百科-人工智能

參考資料來源：百度百科-機(jī)器人

以上就是關(guān)于人機(jī)和AI的區(qū)別相關(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(jìn)行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。