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人工智能问题提问（人工智能问题提问有哪些）
发布时间：2023-05-20 02:56:23
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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人工智能问题提问的问题，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:
关于人工智能的问题
应用人工智能系统只是AGI的有限版本。
尽管许多人认为，人工智能的技术水平仍然远远落后于人类的智力。人工智能，即AGI，一直是所有人工智能科学家的研发动力，从图灵到今天。在某种程度上类似于炼金术，对AGI复制和超越人类智能的永恒追求已经导致了许多技术的应用和科学突破。AGI帮助我们理解了人类和自然智慧的各个方面，因此，我们建立了有效的算法，这些算法受到我们的追求更加高效计算能力和学习模型的启发。
然而，当涉及到人工智能的实际应用时，人工智能实践者并不一定局限于人类决策、学习和解决问题的纯模型。相反，为了解决问题和实现可接受的性能，AI实践者通常会做构建实际系统所需的事情。例如，深度学习系统的算法突破的核心是一种叫做反向传播的技术。然而，这种技术并不是大脑建立世界模型的方式。这就引出了下一个误解：一刀切的人工智能解决方案。
一个常见的误解是，人工智能可以用来解决所有的问题，也就是说，人工智能的发展已经达到了一个水平，小规模的“人工智能”可以让我们解决不同的问题。我甚至听过有人认为，从一个问题到另一个问题会使人工智能系统变得更聪明，就好像同一个人工智能系统同时解决了两个问题一样。现实情况则大不相同：人工智能系统需要进行工程设计，这需要巨量的计算和编程，并且需要经过专门培训的模型才能应用于一个问题。虽然类似的任务，特别是涉及感知世界的任务(例如，语音识别、图像或视频处理)，现在有了一个可用参考模型库，但这些模型需要专门设计以满足部署要求，而且可能无法开箱即用。此外，人工智能系统很少是人工智能解决方案的唯一组成部分.它通常需要许多定制的古典编程组件，以加强一个或多个人工智能技术在一个系统中使用。是的，有许多不同的人工智能技术，单独使用或与其他解决方案混合使用，因此：人工智能和深度学习是一样的
我们认为人工神经网络(ANS)这个词真的很酷。直到，但是，它缺乏规模化的应用。现在这些问题大部分已经解决了，我们已经通过将人工神经网络重新命名为“深度学习”。深度学习或深度网络是一个规模很大的网络，“深度”指的不是深度思考，而是指我们现在可以负担得起的隐藏层的数量(以前最多只有几层，现在可以是几百层)。深度学习用于从标记数据集生成模型。深度学习方法中的“学习”指的是模型的生成，而不是当新的数据可用时，模型能够实时地学习。深度学习模型的“学习”阶段实际上发生在离线状态下，需要多次迭代，时间和过程都很紧张，而且很难并行化。
近年来，深度学习模型在线学习应用中得到了广泛的应用。这种系统中的在线学习是通过不同的人工智能技术来实现的，比如强化学习，或在线神经进化。这类系统的一个局限性是，只有在离线学习期间才能最大限度地实践到应用领域，才能实现深度学习模式的贡献。一旦生成模型，它将保持静态，这方面的一个很好的例子是电子商务应用程序-电子商务网站上的季节性变化或短期销售将需要一个深入的学习模式才能离线，并对销售项目或新库存进行再培训。然而，现在有了这样的平台利用进化算法对网站进行优化，不再需要大量的历史数据，而是利用神经进化，根据网站当前的环境，实时地对网站进行调整。
大型的、不平衡的数据集可能具有欺骗性，特别是当它们只部分捕获与该领域最相关的数据时。此外，在许多领域，历史数据可能很快变得无关紧要。例如，在纽约证券交易所的高频交易中，最近的数据比2001年以前的数据具有更大的相关性和价值，而2001年以前的数据还没有被采纳。
最后，我经常遇到一个普遍的误解：
如果一个系统解决了我们认为需要智能的问题，那就意味着它正在使用人工智能。
这是一个有点哲学的性质，它确实取决于你对智力的定义。事实上，图灵的定义并不能反驳这一点。然而，就主流人工智能而言，一个完全设计的系统，比如不使用任何人工智能技术的自动驾驶汽车，并不被认为是人工智能系统。如果系统的行为不是引擎盖下使用的人工智能技术的紧急行为的结果，那么如果程序员从头到尾以确定性和工程化的方式编写代码，那么系统就不被认为是基于人工智能的系统，即使它看起来好像是人工智能。
AI为更美好的未来铺平了道路。尽管人们对人工智能有着普遍的误解，但正确的假设是，人工智能将继续存在，而且确实是通向未来的窗口。AI还有很长的路要走，它在将来会被用来解决所有的问题，并被工业化广泛的使用。人工智能的下一个重大步骤是使其具有创造性和适应性，同时，强大到足以超过人类建立模型的能力。
当有机会向教育人才提问时,问什么关于人工智能的问题啊好
您好，很高兴为您解答关于人工智能的问题。首先，我们需要了解什么是人工智能？人工智能是指通过计算机程序来模拟人类智能的一种技术。它可以帮助人们解决复杂的问题，例如自动驾驶、语音识别、图像识别、机器翻译等。
其次，我们可以了解人工智能的应用场景。人工智能可以应用于各个行业，例如金融、医疗、教育、军事、物流等。它可以帮助企业提高效率，提升客户体验，提高生产率，减少成本，提高利润等。
最后，我们可以了解人工智能的发展趋势。人工智能正在以惊人的速度发展，它将在未来更多地应用于商业、政府和社会等领域。它将改变人们的生活方式，为人类带来更多的便利。
AI面试一般会问哪类问题?
1．为什么所有人都需要AI？
切记，一定要给出一个引人注目的答案。很多人工智能公司都是先寻找希望解决的问题，而后提供解决方案。从技术到市场的逆向工程几乎从未奏效过。
2．如何看待AI公司里的“人”？
人工智能出现前的手动解决方案是否足够出色？这个问题的常见答案是：（人类不够出色）我们将用AI取代人类员工。这种答案不足以打动考官，因为通常情况下，“以人为本”是一种值得称道的做法。
人类员工拥有人工智能不具备的优良品质，例如做事认真负责，思维敏捷，追求完美。由于利润结构，较少的人类员工仍是可以接受的。只是需要意识到，人工智能公司的目标是提供以前无法做到的产品，或者以同样的成本做出性能提升10倍的产品，再或者以十分之一的价格做出与过去不相上下的产品。
3．你在和用户的交流中学到了什么？
所有创始人都会与一些用户交流，但很少有创始人与足够多的用户进行交流。很多时候，创始人往往根据有限的数据点，便认定人们渴望他们的解决方案。最优秀的创始人始终会与他们的客户交流沟通。对于客户面临的深层次问题，他们拥有丰富的相关知识，而不是关于现有产品所提供的特定解决方案的一大堆奇闻轶事。在研发随机指标的产品时，这种经验至关重要。
4．如何带来盈利？
切勿给出“多级火箭”式的答案，例如：“现在，我们正在做X。但我们的大计划是做Y，Y能够带来丰厚利润。”这样的答案往往会毁掉你的面试。
5．如何促进增长，扩大知名度？
错误答案：靠口碑。每个人都希望拥有一个积极的K因子，但这个因素只是有时候奏效，例如Facebook的早期发展阶段。打造一款病毒式产品需要你拥有“发现金矿”的能力，包括挖掘丰富的信息和财源，或者拥有不可思议的艺术灵感和技巧，能够给消费者留下深刻印象。
除非你拥有其中一项本领，否则的话，还是老老实实地选择经过时间考验的方式——付费营销。令人满意的答案要涵盖诸多细节，例如获取一名客户的成本，客户终身价值以及营销渠道。
6．市场规模多大？
错误的做法是只给出一个庞大数字，例如4000亿美元。理想的做法是进行粗略计算，一步步描绘出整幅图画。例如：“我们每月从每名客户身上赚取10美元。我们认为这个市场大致有1.5亿用户。也就是说，每年的营收可达到180亿美元。”
7．你的业务有何壁垒？
当考官问你这个问题时，是想知道你的业务不可复制性有多大。千万不要回答：我的算法很强。即便一开始的网页排名技术上独占头筹的谷歌，后来也要借助网络效应才能保住位置。在软件算法领域，任何壁垒往往都不会坚持太久。
问人工智能的奇葩问题
问人工智能的奇葩问题：
1、实现目标或解决问题需要哪些数据。
在人工智能项目团队确定了人工智能可以实现的目标或可以解决的特定问题后，组织团队将继续提出问题，以确定实现目标或解决特定问题所需的数据或变量。
2、如果还没有数据，将从哪里获取数据?
如果组织发现自己需要更多数据，下一步将确定从何处获取所需数据。组织是否生成了数据，是否购买或租用了这些数据？
3、组织的计算策略是什么：内部部署、云计算还是混合部署?
人工智能项目遇到的一个主要问题是让它在与组织的整体数字计算战略不一致的计算平台上运行。组织需要了解当前和将来的计划可以帮助人工智能团队正确规划最佳方法，以接近用于人工智能或机器学习模型的平台。
4、移动和存储数据的计划是什么？
想象一下，跨国公司的业务部门遍布世界各地，在各地的多个地点生成数PB的数据。那么是在创建数据的地方进行处理，还是在世界各地的站点之间以某种方式传输数PB的数据？这是人工智能项目有时没有考虑的关键事项之一。
5、将如何消除偏见并验证模型结果?
收集数据并保存之后，需要确保知道如何验证人工智能或机器学习模型生成的结果。一种方法是运行已知数据集并查看结果，以确保组织对预期结果具有更高的准确性。
以上就是关于人工智能问题提问相关问题的回答。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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