人工智能不能干什么(人工智能不能干什么事)
大家好!今天让创意岭的小编来大家介绍下关于人工智能不能干什么的问题,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:
一、谈谈为什么人工智能不能取代人类?
一个经过训练的
扩展资料:
发展简史
人工智能的传说可以追溯到古埃及,但随着1941年以来电子计算机的发展,技术已最终可以创造出机器智能,“人工智能”(ARTIFICIAL INTELLIGENCE)一词最初是在1956年DARTMOUTH学会上提出的。
从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展,在它还不长的历史中,人工智能的发展比预想的要慢,但一直在前进,从40年前出现至今,已经出现了许多AI程序,并且它们也影响到了其它 技术的发展。
参考资料来源:新华网-人工智能不会取代人类,会让人更智能
二、人工智能是做什么的?
工智能(Artificial Intelligence)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能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(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,可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
自从人工智能诞生以来,理论和技术越来越成熟,应用领域在不断的扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能,但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。
优点:
1、在生产方面,效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力,人类的劳动力将大大被解放。
2、人类环境问题将会得到一定的改善,较少的资源可以满足更大的需求。
3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。
缺点:
1、人工智能代替了人类做各种各样的事情,人类失业率会明显的增高,人类就会处于无依靠可生存的状态。
2、人工智能如果不能合理利用,可能被坏人利用在犯罪上,那么人类将会陷入恐慌。
3、如果我们无法很好控制和利用人工智能,我们反而会被人工智能所控制与利用,那么人类将走向灭亡,世界也将变得慌乱。
三、人工智能的普及对以后的生活会产生多大影响,比如机器人能做所有家务活,人回到家里就是休息,什么也不干
这样人就会开始退化,因为什么事情都是机器干。人类只需要用脑。
会开始出现肥胖的越来越多、越来越普遍。没什么社会交流、所谓的风景都是在机器上看到的
所以人工智能真的是把双刃剑。不能用在日常家庭里
四、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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