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AI计算逻辑（ai的逻辑）
发布时间：2023-05-25 03:13:45
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创意岭 阅读：
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大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于AI计算逻辑的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
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本文目录:
人工智能3.0时代是什么
迄今为止，人工智能（AI）发展的特点是基于逻辑和计算不断迭代，从逻辑智能转向计算智能。逻辑智能的核心是基于逻辑的各种推理方法，专家系统和Lisp机是其发展的高峰。如果说逻辑智能是AI 1.0，计算智能就是AI 2.0，其始于控制论和认知计算，从20世纪80年代中期开始大规模地使用多层神经元网络，一直发展到现在的深度神经元网络，是当前人工智能的主要突破。人工智能3.0：人机与虚拟互动交互我个人理解，AI 3.0是人机与虚拟互动交融的人工智能——“人机混合虚实互动的平行智能”，即处于边缘端的机械的、生物的智能，会产生有限的数据，再通过云端的云计算产生大数据，最后云计算把大数据变成精准的深度智能，再返回边缘端的生物体、物理体或机器人，就是Small Data-Big Data-Smart Data。这是一个循环的过程，是从边缘端的涌现到云雾端的收敛，这一“涌现收敛”也是复杂性科学的核心理念。AI 3.0的普及应用能够服务社会，而不是像某些专家宣称的那样会导致失业。它会让人类生活得更好，让人与机器各司其职——“人有人用，机有机用”，从专业分工，到人机分工，进而虚实分工，从而创造一个更加和谐的社会。例如，AI 3.0在无人驾驶中的体现就是“平行驾驶”——把有人车、遥控车、网联车、无人车等，用“平行车”统一起来。即各种实体车辆在路上行驶的同时，在平行的云端世界中，同样的虚拟车也在行驶，并通过云计算生成最优的行驶策略，从而控制实体车辆的运行。尽管有人车在速度、效率、安全性以及环境污染方面存在缺陷，注定它最终会被无人车取代，但我们不能急功近利，盲目普及无人车而付出惨痛的代价。我认为应该用二三十年的时间，从AI 2.0发展到AI 3.0，平稳过渡到无人车时代，这是普及无人车的唯一途径。未来智能的发展及真正推广应用还要解决两个问题。第一个问题是AI的可靠性，包括它的可解释性。我认为，AI的可解释性归根结底就是人工智能的可靠性。第二个问题是AI的合法性，尤其是在对个人隐私的保护方面，这已经引起了许多国家的反思和重视。当AI结合了区块链等技术，可以从技术层面解决这些问题。然而，用法律体系来规范AI系统的构建和应用才是关键，必不可少。
AI正在改变人类的未来。我们需要改变教育模式，培养面向未来的AI人才。就像传授“四书五经”的私塾教育无法培养现代工业所需要的新型人才，目前全世界的教育体制都落后于智能技术发展。对于未来的AI人才，我认为应着重培养3种思维：
首先是复杂性思维，因为AI本身就属于复杂性科学的范畴，要用整体的视角去看AI技术，这非常重要。其次是跨学科思维，因为AI要普及应用，就一定会涉及多学科、交叉学科和跨学科的知识。最后是系统化思维，AI真正要普及应用，取得可接受的可靠性、可接受的合法性，就一定要有系统思维，就像我们有“系统工程”一样,我们也要有“系统智能”
人工智能的工作原理是什么？
人工智能的工作原理是：计算机会通过传感器（或人工输入的方式）来收集关于某个情景的事实。计算机将此信息与已存储的信息进行比较，以确定它的含义。计算机会根据收集来的信息计算各种可能的动作，然后预测哪种动作的效果最好。计算机只能解决程序允许解决的问题，不具备一般意义上的分析能力。
简介：
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。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，但没有一个统一的定义。 人工智能是对人的意识、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。但是这种会自我思考的高级人工智能还需要科学理论和工程上的突破。
科学介绍：
1、实际应用
机器视觉：机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。
2、学科范畴
人工智能是一门边沿学科，属于自然科学和社会科学的交叉。
3、涉及学科
哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论。
4、研究范畴
自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法。
5、意识和人工智能
人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟。
人工智能的原理是什么
人工智能的原理，简单的形容就是：
人工智能=数学计算。
机器的智能程度，取决于“算法”。最初，人们发现用电路的开和关，可以表示1和0。那么很多个电路组织在一起，不同的排列变化，就可以表示很多的事情，比如颜色、形状、字母。再加上逻辑元件（三极管），就形成了“输入（按开关按钮）——计算（电流通过线路）——输出（灯亮了）”
这种模式。
想象家里的双控开关。
为了实现更复杂的计算，最终变成了，“大规模集成电路”——芯片。
电路逻辑层层嵌套，层层封装之后，我们改变电流状态的方法，就变成了“编写程序语言”。程序员就是干这个的。
程序员让电脑怎么执行，它就怎么执行，整个流程都是被程序固定死的。
所以，要让电脑执行某项任务，程序员必须首先完全弄清楚任务的流程。
就拿联控电梯举例：
别小看这电梯，也挺“智能”呢。考虑一下它需要做哪些判断：上下方向、是否满员、高峰时段、停止时间是否足够、单双楼层等等，需要提前想好所有的可能性，否则就要出bug。
某种程度上说，是程序员控制了这个世界。可总是这样事必躬亲，程序员太累了，你看他们加班都熬红了眼睛。
于是就想：能不能让电脑自己学习，遇到问题自己解决呢？而我们只需要告诉它一套学习方法。
大家还记得1997年的时候，IBM用专门设计的计算机，下赢了国际象棋冠军。其实，它的办法很笨——暴力计算，术语叫“穷举”（实际上，为了节省算力，IBM人工替它修剪去了很多不必要的计算，比如那些明显的蠢棋，并针对卡斯帕罗夫的风格做了优化）。计算机把每一步棋的每一种下法全部算清楚，然后对比人类的比赛棋谱，找出最优解。
一句话：大力出奇迹！
但是到了围棋这里，没法再这样穷举了。力量再大，终有极限。围棋的可能性走法，远超宇宙中全部原子之和（已知），即使用目前最牛逼的超算，也要算几万年。在量子计算机成熟之前，电子计算机几无可能。
所以，程序员给阿尔法狗多加了一层算法：
A、先计算：哪里需要计算，哪里需要忽略。
B、然后，有针对性地计算。
——本质上，还是计算。哪有什么“感知”！
在A步，它该如何判断“哪里需要计算”呢？
这就是“人工智能”的核心问题了：“学习”的过程。
仔细想一下，人类是怎样学习的？
人类的所有认知，都来源于对观察到的现象进行总结，并根据总结的规律，预测未来。
当你见过一只四条腿、短毛、个子中等、嘴巴长、汪汪叫的动物，名之为狗，你就会把以后见到的所有类似物体，归为狗类。
不过，机器的学习方式，和人类有着质的不同：
人通过观察少数特征，就能推及多数未知。举一隅而反三隅。
机器必须观察好多好多条狗，才能知道跑来的这条，是不是狗。
这么笨的机器，能指望它来统治人类吗。
它就是仗着算力蛮干而已！力气活。
具体来讲，它“学习”的算法，术语叫“神经网络”（比较唬人）。
（特征提取器，总结对象的特征，然后把特征放进一个池子里整合，全连接神经网络输出最终结论）
它需要两个前提条件：
1、吃进大量的数据来试错，逐渐调整自己的准确度；
2、神经网络层数越多，计算越准确（有极限），需要的算力也越大。
所以，神经网络这种方法，虽然多年前就有了（那时还叫做“感知机”）。但是受限于数据量和计算力，没有发展起来。
神经网络听起来比感知机不知道高端到哪里去了！这再次告诉我们起一个好听的名字对于研（zhuang）究（bi）有多重要！
现在，这两个条件都已具备——大数据和云计算。谁拥有数据，谁才有可能做AI。
目前AI常见的应用领域：
图像识别（安防识别、指纹、美颜、图片搜索、医疗图像诊断），用的是“卷积神经网络（CNN）”，主要提取空间维度的特征，来识别图像。
自然语言处理（人机对话、翻译），用的是”循环神经网络（RNN）“，主要提取时间维度的特征。因为说话是有前后顺序的，单词出现的时间决定了语义。
神经网络算法的设计水平，决定了它对现实的刻画能力。顶级大牛吴恩达就曾经设计过高达100多层的卷积层（层数过多容易出现过拟合问题）。
当我们深入理解了计算的涵义：有明确的数学规律。那么，
这个世界是是有量子（随机）特征的，就决定了计算机的理论局限性。——事实上，计算机连真正的随机数都产生不了。
——机器仍然是笨笨的。
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以上就是关于AI计算逻辑相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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