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百度ai智能问答精选（百度ai智能问答精选题库）
发布时间：2023-03-19 11:41:01
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问大家
大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于百度ai智能问答精选的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
开始之前先推荐一个非常厉害的Ai人工智能工具，一键生成原创文章、方案、文案、工作计划、工作报告、论文、代码、作文、做题和对话答疑等等
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本文目录:
一、人工智能是研究人类什么的规律构造具有一定智能的人工系统
人工智能是研究人类智能活动的规律,构造具有一定智能的人工系统。
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。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，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。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。
人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。 2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。 2021年9月25日，为促进人工智能健康发展，《新一代人工智能伦理规范》发布。
二、什么是人工智能？发展过程中经历了哪些阶段
1、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。
2、一开始是图灵提出的概念：机器人是否会思考
然后就被搁在一边了，直到神经网络结构的提出，又火了一段时间，然后因为隐层训练规则不明所以又被搁一边了；
在接下来有人解决了隐层训练问题，又一下子活跃起来了，大概活跃到了上世纪70年代，划时代的SVM提出来了，至此机器学习从以仿生为主正式转为以统计学为主；
接下来是1995年AdaBoost算法提出，实现了多分类器的级联，又把分类效果提升了一个等级；
最后就是06年深度学习概念提出，现在看来效果很不错，接近甚至超过人分类效果了；
总的来说就是一开始人们想用计算机做一个大脑出来，经过几十年摸索发现不现实，最后发现可以用统计学大数据来解决。
三、在AI时代，AI如何解决员工的个性化学习需求？
AI并不神秘，甚至可以说无处不在——来自购物、娱乐平台的“猜你喜欢”，来自社交平台、新闻媒体的“为你推荐”等等无一不在使用AI技术来解决每个人的个性化消费。
在消费互联网，AI技术已经运用得越来越成熟，在企业学习领域用来解决员工的个性化学习需求也是AI及企业学习发展的必然趋势。
其中，数据是实现个性化学习的基础，这里的数据包括精准的员工画像数据及足够量级的内容数据；机器学习是决定推荐内容准确度及影响员工学习体验的关键，这里的机器学习主要指建立员工与数据之间循环往复不断修正完善的关系。
要解决员工的个性化学习需求，必须从数据和机器学习两个方面入手，这两个方面又是你中有我我中有你的关系，那么他们如何协同作战解决员工的个性化学习需求呢？
建立立体的员工画像
对于员工画像来说，采集数据的维度越多，画像越精准。
为了更好地规划员工个性化学习路径，精准把握员工学习需求，推送符合企业和员工学习需求的知识内容，最终提升企业学习的学习效果，立体多维的员工画像是基础。
现在大部分学习平台所谓精准的员工画像更多的是基于企业内部员工基本的岗位信息而建立，采集数据的维度非常有限。
深度应用AI技术的企业智能学习系统，在企业内部数据的基础上，可以从全网数千万个数据中精准理解每个岗位的知识结构，绘制高精度岗位地图，精准定位员工角色和技能水平，并通过同行同事的学习数据、行业动态、员工在社交、购物等消费互联网上的行为数据等等维度了解员工兴趣爱好、生活学习规律，精准描摹员工画像，为员工建立从工作、生活、娱乐休闲三位一体的立体画像。
为了更好地为员工建立多维的立体画像，Filtered的产品Magpie在确保引擎了解员工角色、兴趣、学习需求和技能概况时，会不时向员工提出很多问题，以期对员工有更加全面的认识；
国内的布本知鱼从公司特点、团队需求、岗位地图、个人情况等9大类30多个维度精准刻画员工画像；
建立知识单元尽可能小的微知识系统
在知识内容的数据上，包含两个方面：企业内外已有的知识数据和正在或未来可能创建的知识数据。
企业在内容数据方面的难题大概有两个：一是原有的大课数据、厚重的知识材料长期沉寂，造成知识数据资产的浪费；二是内容单一，数据量不足。
解决员工个性化学习需求，从知识内容的角度可以分两步：
第二步，在正确的时间提供精确的知识内容，正确的时间是指员工发生需求的时间，精确的内容是刚刚好解决需求的知识单元或知识点，而不是长篇大论的课程或材料。
要完成第一步，在将企业内部知识数字化的同时，还应当开放第三方数据，从第三方数据中获取对员工有价值的与时俱进的知识数据。
要完成第二步，首先需要的就是拆解知识内容，包括对内容进行知识单元的识别、标记和分类等，帮助企业建立知识单元尽可能小的内容数据，方便在员工需要的时候精准提取相应的解决方案；
机器学习，不断校准、完善推送内容的精准度
机器学习通过员工对内容数据的相关行为反馈，逐步校准内容的精准度。
有一种机器学习叫强化学习，它专注于系统性能，会根据用户或积极或消极的反馈，以及自身的大量重复学习来执行任务，调整自己的系统行为。
比如，AI系统为员工推送的某一主题内容，并未引起员工的点击、关注，系统就会判断这一主题的内容并不符合员工的当下需求，那么系统将不再推送这类内容；在某天员工对该主题的内容进行了主动搜索，机器就会判断员工在这一阶段可能需要这一主题的相关内容了，后续将会再增加这一主题的相关推送。
强化学习这种通过越来越多的系统使用数据或经验来做出决策的学习方式或能力，与人类根据积极或消极后果来改进自身学习极为相似，但它的这种学习是不间断的，不受时间、地点的约束。
智能机器人让学习融入员工的日常工作
员工在遇到难题的时候，不可能正好有一场培训等着他，通常情况下，他们会首先向同事、领导等相关业务专家寻求帮助，保证问题处理的高效快捷，但这样的业务专家也同样不太可能随时出现在身边。
基于AI技术的智能机器人就是可以随时随地帮助员工高效解决问题的专家，是每个人身边的导师，员工遇到问题的时候，只需要唤醒智能机器人说出相关的问题，就可以第一时间得到相关的解决方案。
为什么能够成为员工身边的导师呢？因为它能够在员工发出需求后，快速理解员工问题，并在尽可能小的知识单元存在的微知识系统中精准定位到员工需要的解决方案。这不但为员工的即时性难题找到了答案，还可以盘活企业历史知识的价值。
同时智能机器人还有一套自己的运营逻辑，即判断企业知识库有没有答案、找到能够解答业务问题的专家或业务骨干：有答案，直接提取答案推送给员工；没有答案，自动邀请专家或同事作答，并触发奖励机制，对问答人给出相应奖励，得出的答案也会沉淀下来，丰富企业知识库，推送给问答人或可能有这个问题的人。这也直接促进了组织经验的萃取、优化。
四、机器人是怎么实现人工智能的呢？
机器人只是人工智能的一个载体。
人工智能（AI）:
它是计算机科学的一个分支。它涉及开发计算机程序来完成否则需要人类智能的任务。AI算法可以解决学习，感知，问题解决，语言理解和逻辑推理。AI在现代世界中以许多方式使用。例如，AI算法用于Google搜索，Amazon推荐引擎和SatNav路线查找器。大多数AI程序不用于控制机器人。即使AI用于控制机器人，AI算法也只是较大的机器人系统的一部分，它还包括传感器，执行器和非AI编程。
机器人:
是可编程机器，通常能够自主地或半自主地执行一系列动作。构成机器人有三个重要因素，：机器人通过传感器和执行器与物理世界进行交互。机器人是可编程的。机器人通常是自主或半自主的。
以上就是关于百度ai智能问答精选相关问题的回答。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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