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何为人工智能（何为人工智能餐厅）

发布时间：2023-05-30 19:01:32 稿源：创意岭阅读： 99

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于何为人工智能的问题，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:

人工智能是什么？
什么是人工智能？

何为人工智能（何为人工智能餐厅）

人工智能是什么？

简而言之，人工智能就是用人造的方法模拟智能。

这里包含两个关键概念，一个是“人造”，另一个就是“智能”。

“人造”好理解，就是用人工的方法去模拟。但是“智能”是什么呢？

在回答什么是“智能”前，让我们先看看以下哪个物品有智能：

第一排很好判断，大家都认为它们是有智能的。

那第二排的呢？

1. 向日葵有智能吗？它可以跟随太阳移动。

2. 搜索引擎有智能吗？它能把输入问题的答案列出来，比如：输入“著名的餐馆”，他可以给出著名餐馆的列表。

3. 抽水马桶有智能吗？它在放水后能够知道何时停止放水，转而进行蓄水，当蓄满的时候又知道何时停止蓄水。

第二排的物品（向日葵、搜索引擎、抽水马桶）和第一排的物品（现代人类、智人、猫）都有个共同之处，那就是：它们能够根据外部环境的变化，从而自发的改变自己。

比如：向日葵可以根据太阳的移动而移动自己的花盘；搜索引擎可以根据用户的不同输入展示不同的结果；抽水马桶可以根据水位来决定自己是放水还是蓄水，还是停止。

进一步的一个问题是，同样都可以根据外部环境改变而自发的改变自己，那么这两排的物品有什么不同吗？

这个区别还是很明显的，那就是：在面对外部环境新的变化的时候，是否可以自主学习、理解环境，从而在新的外部环境下自发改变自己？

第二排的物品都是为了某些特定情景提前设定好的，如果跳出这个特点情景，它们就不会有任何自发行为。

比如：向日葵只是在发芽到花盘盛开前的这段时间是随着太阳移动的。搜索引擎也是通过事先计算好的关键字对应关系来呈现结果。最后的抽水马桶只是为了冲水这一件事情设计的。它们都不会对新的情景产生新的动作。

“智能”通常具备以下两个特征：

1. 根据外部环境的状态变化，而自发的决定自己的状态。

2. 在面对新的外部环境的时候，可以自己学习、理解环境，从而在新的环境状态下自发决定自己的状态。

根据这两个特征，第一排的物品是有智能的，而第二排的物品是没有智能的，只是有“功能”。

人工智能就是用人造的方法模拟智能，模拟的智能能达到智能物品的两个特征即可。

目前大家已知的智能物中，人类是被认为智能最强的。那么有没有什么方法来判断人造智能物是否达到了人类智能的级别？

著名的现代计算机之父图灵曾经提出过一个思想实验，能通过这个实验的，就被认为拥有人类智能的级别。这个思想实验也被称为 “图灵测试” 。

图灵测试是这样的，一个人和一个机器在隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向这个机器随意提问，进行多次测试后，如果有超过30%的测试者不能确定出被测试者是人还是机器，那么这个机器就通过了测试，被认为拥有人类级别的智能。

在图灵测试中，图灵并没有检验机器是否有合作、分工、演化、自由意志等因素，只是单纯的检测机器是否有足够的智能。但是这并没有妨碍哲学家讨论这些问题，哲学家认为，如果这些因素机器都能满足，那么这种智能叫强人工智能，如果不满足这些因素，而仅仅是通过了图灵测试，那么是一种弱人工智能。

目前在人工智能领域还没有一种机器（或系统）能通过图灵测试。

“智能”有一个特征就是在面对新的外部环境的时候，可以自己学习、理解环境，从而在新的环境状态下决定自己的状态。那么要如何才能学习呢？

人类的学习方法是这样的：从一个问题的一些经验中进行归纳、演绎、联想，得出结论，进一步将结论用于解决这一类的问题上，在这个推广过程中不断利用上述步骤修正结论。人类的经验非常丰富，这些经验有的成为了全人类的一些共识，这使得人类的学习速度加快。

那么如果是一个机器呢，我们该如何让一个机器学习？它能学习到什么程度？

一个模拟人类学习的方法是：给机器输入关于这个问题的数据，利用一些数学方法让机器根据这些数据做归纳、演绎，从而得出结论，再利用这个结论解决这一类的问题。这个过程，称为机器学习。

在机器学习中，得出的结论有个特定的名称，叫做“模型”；让机器根据数据做归纳、演绎的过程叫做“模型训练”；将模型用于解决这类问题的过程，叫做“泛化”。整个过程如下图所示：

人们利用泛化结果的好坏来评价学习的模型的好坏。

机器学习由于其方法的普适性和解决问题的泛化能力，被很多领域都广泛使用。目前，机器学习的成功已经广泛使用在很多方面。比如：判断一封电子邮件是否是垃圾邮件，一些新闻资讯类App自动呈现用户感兴趣的内容，根据诊断结果判断一些病的患病几率，自动驾驶，和人类对弈围棋且战胜人类，图片中的一些元素的识别，语音翻译，虚拟个人助理等等。随着机器学习在这些应用领域的不断使用，机器也在不断优化自己的结果，从而不断提高机器学习的质量和效果。

照这个趋势下去，机器会超越人类吗？

机器学习和人类学习相比，机器学习还有以下几个硬伤：

1. 缺少跳跃式的建模。

目前机器学习的建模方法是逐步递进的，缺少了一些跳跃式的前进。人类经常有灵光一现等想象力飞跃的时刻，但是机器学习没有，它只有层层递进，逐步收敛，最终得到模型。

2. 计算能力还不够强

虽然比人脑单个神经元的计算速度快，但是人脑的并行计算能力远超现代计算机好几个量级。人脑可以同时有上亿个神经元被激活，参与计算。相比之下，机器的计算力有限，如果计算机目前的体系结构在未来保持不变，那机器在未来也没可能超越人类的计算能力。

3. 知识储备不足

人类的学习有个重要的来源就是人类共有的知识，这些知识给人类理解和学习问题提供基础，有时即便问题信息不足，人类依然可以利用这些知识来学习、梳理问题。而每个机器有自己学习到的模型，目前还不能将这些模型让其他机器共享。这也正是机器学习在很多领域很难达到人类水平的一个原因，比如：自然语言处理。

4. 不能举一反三

机器学习不能脱离要解决的实际问题，得出的模型也只是在这类实际问题中得到有限的泛化能力。这就限制了机器能像人类一样拥有举一反三的能力，只能一个个的学习。这就缺少了面对环境变化后的自主学习能力。

综合来看，机器学习要想超越人类，需要解建模方法、决计算力、知识共享，举一反三这四个问题。目前还不能超越人类，只能在一些高度结构化而且频繁重复某些模式的领域才能适用。

到此，我们宏观的了解了什么是人工智能，以及它的长处和短处，希望能对想要了解人工智能领域的人起到帮助。

何为人工智能（何为人工智能餐厅）

什么是人工智能？

人工智能（Artificial Intelligence，缩写AI），起源于上世纪五十年代，通常情况下，人工智能是指通过计算机程序来呈现人类智能的技术[2]。
从 Deep Blue到 Watson，再到 AlphaGo横扫棋类领域，人工智能显然已在众多时刻表现出超越人类的趋势，在各行各业都得到了广泛的应用。
在教育领域，上世纪六十年代时，伊利诺亚大学便研发了首个计算机辅助教育系统“PLATO”，近年来，人工智能+教育的热度始终居高不下，人工智能的发展对传统教育也形成了不小的变革与冲击。
AI+教育下，传统教育又将何去何从？
01
AI+教育，值得被看好吗？
2020年11月，联合国教科文组织教育信息技术研究所（UNESCO Institute for Information Technologies in Education，UNESCO IITE）发布《教育中的人工智能》(AI in Education: Change at the Speed of Learning)（下称《报告》），从视觉方式和做事方式等两个方面对人工智能在教育中的应用做出了展望。
人工智能将如何应用于教育
报告指出，人工智能应用于教育，可以在新的视觉方式上产生三个重大影响[3]。
其一是认知服务。人工智能技术的发展可以使得微软这样的大型公司提供给开发者相关技术，从而促进许多新兴应用程序的诞生。
而这些应用程序对于教育的影响是巨大的，可以消除残疾学生的一些障碍；对于有基础学习挑战的学习者，他们可以在发展这些技能的同时，积极参与更高阶的学习，而不是在掌握这些能力之前将其排除在外。
第二是虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、混合现实（MR）技术的发展。这些技术使得学习对于学生来说更具沉浸感和吸引力。
VR让学生们可以从教室到世界的任何地方旅行；AR可以让学生通过特殊的眼镜或耳机观看数字内容，并将数字内容覆盖到真实环境中；MR更是能将虚拟对象与现实世界结合起来，在两者之间互动。
第三是物联网与边缘计算的广阔前景。例如，从使用传感器到应用控制器，根据教室或建筑物的实际占用情况提供供暖和照明，使用远程摄像头和生物识别技术帮助校园更加安全等等。
在做事方式变革方面，也会有两类影响[3]。
一是人工智能可以在元认知脚手架中发挥作用。在个体需要帮助时，人工智能可以帮助他们进行监测，并施以适当的帮助。学生成为人工智能解决方案和服务的主要用户，而不仅仅是教育者、管理员和系统所有者分析数据的对象。
二是人工智能可以在支持个性化评估和认证上发挥重要作用。人工智能有潜力实现个性化学习，通过吸收大量数据，为学生个人需要和才能量身定制学习路径；此外，还可以支持个性化评估，对软技能、人际交往技能、道德品质、团队合作、协作等内容进行跟踪分析并评估。
人工智能+教育市场甚广
如《报告》所言，人工智能在教育领域的发展潜力是巨大的，其可提供的个性化教育等内容，都直击当下传统教育之痛点，困境与难题对撞[3]。
由此，人工智能和教育，这两个看似不相关领域的结合，在当下整个社会都是十分火热的话题。
在国内，好未来、字节跳动、腾讯、科大讯飞等知名大厂纷纷对AI+教育平台发起投资，全球也兴起了人工智能教育的浪潮。
以松鼠AI为代表的智适应学习系统
作为亚太区第一家将人工智能“智适应”学习技术应用于K12教育领域，中国TOP20人工智能独角兽科技公司，乂学教育3轮累计融资近10亿元，获SIG、NGP、景林资本、国科嘉和（中科院）、青松基金、新东方教育集团、好未来教育集团、正和岛、俞敏洪个人等联合投资[4]。
在一次演讲中，乂学教育创始人称松鼠AI将创造一个达芬奇+爱因斯坦+苏格拉底一样的超级教师。
通过算法，AI对学生进行一对一的用户画像和内容侧写，动态、实时的学习路径，无论是学霸还是学渣，都有最适合自己的学习方式。此外，松鼠AI还提供“超纳米级”的知识点拆分以及学习能力和学习方法的拆分等等技术。
“在这样的教育下，孩子即便只是上午上课、下午、晚上、周末都不用上课，还可以比原来的成绩好。某种程度上，人工智能所带给人们的不止是福利，还可能是威胁。
近年来，AI将取代人类工作这句话时有听闻。的确，以目前来看，随着诸多工序变得自动化，不少工作正逐渐消失在生活中。牛津大学的研究报告表明，根据预估，美国大约有47%的职业将在未来被取代[5]。
那么，传统教育依旧如此吗？人工智能+教育优势如斯，是否意味着传统教育、老师将被取代？
要回答这些问题，还要看当前的AI+教育发展如何。
人工智能在当下教育场景中的实际应用
现如今，由于人工智能技术的逐步成熟，无论是线下的学校还是线上教育平台，不少都打出了“人工智能”的口号。
不少学校设置了个性化教案、知识图谱教学设计、虚拟化教室、AR/VR/MR虚拟教学，考试也大多由原来的全部线下笔试改为线上机考。
市面上，以作业帮、小猿搜题等APP为代表的拍照搜题也一度风靡于中小学，个性化答疑、拍照搜题、大数据学英语、自适应题库等层出不穷
人工智能+教育，看似一片繁荣，而事实上，如今的人工智能+教育更像是衍生出的泡沫。
扎克伯格在与马云的对话中提到，目前人工智能的能力仍有限，尚需要五到十年的时间来发展[
而人工智能在教育领域的实践更是一项新的内容，既无经验，也鲜有参照对象，仍在摸索中。
在很大程度上，现如今的许多教育行业的人工智能都只是分析算法、题库、评判规则的堆砌，许多学校即便是打出了“智慧学校”“人工智能做教育”的旗号，但在实际应用中，只是在教学管理上有所体现；一些学校的人工智能教育，甚至在概念上就被窄化为编程课、STEM教育、机器人教育等等。
此外，现如今应用于教育领域的的人工智能系统也因为数据稀疏、学习模型容易以偏概全，智能化系统无从谈起，“人工智能”变“人工智障”。
从根本上来看，人工智能并没有对教学育人以及教育改革产生根本性的影响，许多都只是作为招生的噱头，离真正的人工智能有效落地，还有很长的一段路。
传统教育依旧无法被AI取代
疫情中的在线教育经验告诉我们，教育依旧需要回归教室，教育最合适的场景仍然是线下，教室应该存在，教师也应该存在。
人工智能目前所能够替代的，是一些复杂琐碎的工作，在管理上解决了不少的重复性和规则性活动，而教师及学校在爱与关怀上为孩子所付出的一切，是任何人工智能都无法比拟的
《教育中的人工智能》报告中也探讨了人工智能对于传统教育所产生的影响[3]。
人工智能承担了批改问卷等繁琐的工作，设计的个性化学习路径也有助于节约老师的时间。
人工智能为老师们节约的时间可以让老师们将精力放在备课和学习上，让学生得到更多的支持、重视、爱和关心。
人工智能通过数据分析，让教师之间密切合作。
人工智能还可以帮助老师进行专业发展和自我反思。
归根结底，人工智能会有助于实现学习的个性化，但无法真正取代老师所代表的传统教育的位置，反而进一步肯定了老师的角色。
而即便AI不会取代教育工作者的位置，也重塑了教师教学和学生学习的方式，就像许多其他的行业。
在过去的十几年里，教育信息化更多地体现在基于电脑等电子设备上的普及和升级，数字教育、各类办公系统、教学系统、评估系统等等改变了老师的工作方式和学习方式，让教学方式更加便捷，也为教育的目的提供了更多的选项。
在将来，人工智能带给教育的，也将会是新的发展方向。
03
AI+教育，尚有值得探索的边界
曾几何时，杭州第十一中学的“ai天眼监控”一度引爆舆论。
“智慧课堂管理系统”，3个摄像头在起立的瞬间完成全班点名，将学生置于全方位的监控之下，每一个表情都会被清晰记录，每一次发呆都被事无巨细地分析。
在人工智能与教育结合的过程中，“智慧课堂管理系统”已经不是个例。人工智能在一方面方便了教学过程，在另一方面也与伦理之线相互纠缠。
此外，人工智能本是推动教育均衡发展的利器，但在实际发展中，由于受到各种制约，人工智能应用于教育，反而在当下造成了另一种程度上的不公平。一些地区因经济、空间、地理等因素无法使用人工智能，数字鸿沟依然存在，且逐渐拉大。
在现如今人工智能的效果尚不明朗的情况下，要不要把教育这片净土向人工智能开放？如果开放，边界又该如何界定？这些都是值得商榷的问题。
而我们能够达成的共识是，技术是不断发展的，人工智能应用于教育，无论是其将带来的巨大变革，还是在进步当中触及到的伦理边界，AI与传统教育从来都不是此消彼长。
由此，在拥抱技术的前提下，让AI与传统教育共同前行，寻求最好的教育方向可能是终极之道。

以上就是关于何为人工智能相关问题的回答。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。