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关于人工智能所能提出的问题（关于人工智能所能提出的问题有哪些）
发布时间：2023-05-22 06:20:02
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大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于关于人工智能所能提出的问题的问题，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:
目前人工智能存在的问题
现如今，人工智能的发展十分迅速。这迅速的脚步是离不开当下越来越多的企业的研发与应用，可以说企业和人工智能都是在相辅相成中持续向上发展的的。不过在使用人工智能的时候还是会出现很多的问题，而这些问题可以阻碍人工智能的发展，且我们必须解决它们才能更好地踏出下一步。今天小编就来给大家介绍一下当下的人工智能存在的问题，希望能够帮助大家更好地去认识和理解人工智能的发展现状。1.人工智能无法去描述常识
大家都知道，常识都是显而易见的，有时候我们甚至很难用语言去描述它，进而在数据中给它打标签。对于所有“显而易见”的东西，我们存在巨大的盲点。因此，我们无法教计算机常识，不仅因为这可能不切实际，更根本的原因是我们甚至没有意识到常识是什么。直到我们发现机器人做了一些很愚蠢的事情，我们才能够意识到这些。
2.人工智能被图灵对智能的定义所束缚
图灵有关智能构想很著名，他将智力限制为一种和人类进行语言游戏的解决方案。具体来说，图灵将智能设定为游戏的解决方案，第一就是将人类置于判断的位置。这个定义非常具有迷惑性，并很适合人工智能领域。而像猫、狗。兔子甚至是其他动物都是非常聪明的生物，但它们没有语言，因此也不可能通过图灵测试。这也是人工给智能所面临的问题。
3.人工智能的核心问题莫拉维克悖论
那么什么是莫拉维克悖论呢？莫拉维克悖论的核心论点是，现实中最简单的问题比最复杂的游戏更难解。我们沉迷于令人工智能在游戏中超越人类以及其他受限且定义明确的话语领域，如数据集，将其作为智能的指标，作为一种与图灵测试一致的标准。我们完全忽略这样一个事实：对智能的最终判断由现实本身，而不是由一个人类组成的委员会作出。如果解决了这些问题那就更好的解决这些问题。
在这篇文章中我们给大家介绍了有关人工智能存在的问题，具体包含了三点，分别是描述显而易见的常识是十分费力的，人工智能被图灵对智能的定义所束缚，人工智能的核心问题莫拉维克悖论。这三个现象可以说是当前人工智能存在的比较明显突出的问题，不过相信在时间的检验和推进下，这些问题都会慢慢迎刃而解的。标签: 人工智能
人工智能会给我们带来什么问题
第一：对机器的依赖：
随着人类对机器依赖程度的不断增加，我们正处在一个人类难以在没有机器帮助情况下工作的时代。我们过去用过它，毫无疑问，我们将来也会继续用到它，我们对机器的依赖只会增加。因此，人类的心理和思维能力会随着时间推移而降低。
第二：人工智能技术对于用户隐私数据的保护。人工智能技术在落地应用的过程中，必然会访问到大量用户的个人隐私数据，在生产环境下也会接触到大量的企业核心数据，而如何保护这些数据的安全是非常重要的。当前的人工智能产品，正处在“智商偏科、情商为零”的阶段，所以一定要设置更加严格的数据保护措施。
第三：人工智能技术带来的失业问题。虽然人工智能领域也会开辟出大量新的就业岗位，但是人工智能技术的大面积采用，也必然会导致一部分职场人的失业，这也是一个应该引起重视的问题。
从积极的一面来看，人工智能技术会推动职场人的岗位升级，也会给大量掌握新技术的年轻人带来更多的就业机会。但是从另一方面来看，有很多职场人并不具备岗位升级的能力，如何解决这部分职场人的就业问题，也是比较重要的。
人工智能在给我们提供生活便利的同时,还会带来哪些挑战和问题?
一、实施起来很昂贵，当将安装、维护和修理的成本结合起来时，人工智能是一个昂贵的提议，那些拥有巨额资金的人和企业可以实施。然而，没有资金的企业和行业会发现很难将人工智能技术应用到他们的流程或战略中。
二、对机器的依赖，随着人类对机器依赖程度的不断增加，我们正处在一个人类难以在没有机器帮助情况下工作的时代。我们过去用过它，毫无疑问，我们将来也会继续用到它，我们对机器的依赖只会增加。因此，人类的心理和思维能力会随着时间推移而降低。
三、取代低技能工作，到目前为止，这是技术专家们首要关注的问题。人工智能很可能会取代许多低技能工作。由于机器可以24 * 7不间断工作，因此与人类相比，企业更喜欢投资机器。
随着我们走向自动化世界，几乎每一项任务都将由机器完成，有可能出现大规模失业。这方面的一个实际例子是无人驾驶汽车，如果无人驾驶汽车开始出现，未来数百万司机将会失业。
四、工作限制，人工智能机器被编程为根据它们所接受的训练和编程来完成某些任务。依靠机器来适应新环境，勇于创新，跳出框框思考将是一个巨大的错误。这是不可能的，因为它们的思维仅限于它们接受过训练的算法。
扩展资料：
人工智能简介
值得注意的是，虽然人类是实现人工智能的模板，但是人工智能在当下的实践已经不单单以“类人”为目标，很多时候是远超人类水平的。
人类的特定智能很多情况下是有局限的。比如，我们在决定买哪本人工智能教材时，其决策要素一般不超过 5—7 个，而机器则可以同时考虑数以百万计的决策要素进行判断。人类感知的物理范围是十分有限的，而机器视觉可 以识别数千米范围内的目标。
因此，在很多单项智能上，人类被机器超越只是时间问题，如计算、下棋、识图、辨声等。人工智能的发展进程必定是我们见证人类单项智能被机器逐步超越 的过程。
但是有一个至关重要的奖项，智能的“全能冠军”，却是机器难以从人类手中夺走的。无数个智能的单项冠军也难以企及这一“全能冠军”的智能水平。这就引出了人工智能的强弱之分的话题。
人工智能除了有“感知”与“认知”之分，亦有“强”“弱”之 分。任何一台普通的计算器在数值运算方面的能力远超我们人类最聪明的头脑，但是不会有人觉得他比 3岁的儿童更智能。
其背 后的根本原因在于，计算器只能胜任数值计算这一单项任务，而 3岁儿童却能胜任几乎无法穷举的任务，如识别父母、寻找奶瓶、 辨别声音等。因此，智能的强弱很大程度上体现在其通用或单一的程度。
强的智能是能够胜任任何任务求解所需要的智能，而弱的智能仅限于解决某个特定任务，强人工智能的实现显然远远难于弱人工智能。当前取得实际应用效果的仍以弱人工智能为主。实现强人工智能任重道远，但却不可回避。
因为强人工智能解决 的是人工智能的根本难题：现实世界的开放性。现实世界是复杂的，真实任务是多样的，而我们的计算机当前只能胜任预定义的任务与场景，一旦碰到从未见过的案例、样本、场景，就显得无能为力。
努力提升机器智能的适应性，以及对于开放性的应对能力，已经成为人工智能最为重要的研究课题之一。值得注意的是，人工智能仍然是个不断发展中的学科，其内涵仍在不断丰富与完善，一些新的研究视角在为人工智能持续增添新的内涵。
如 AI 的安全性与可控性、AI 的黑盒化与可解释、AI 与人文学科、AI 与社会发展、AI 与脑科学等，这些新的研究视角在持续推动 AI 概念的发展与完善。
对于人工智能能代替人脑的辩论中提出的问题
我的观点是1.是否可以将人工智能机器与人同等看待2.如果同意1的话即便是初期完全没有表现出比人更好解决问题方法，后期会超过单个人类是可以的。
3.如果将人工智能优化问题工具即后期作为辅助工具，便具有了限制的智能，即对人类有利的结果为导向。而不是作为物种生存进化为导向。
4.基于3补充作为人类工具会被人类制造更高级为人类服务取代。作为物种会像生物一样的模式进化或者淘汰。
5.猜测宇宙意识（宇宙生物对环境影响）就以物种生存能力来说宇宙可能普遍保持随机无规律分布的物种。即便高度进化物种也会被宇宙本身淘汰。
6.所以个人观点进化本身就是宇宙的特殊状态是无意义的。
7.宇宙可能会毁灭或者永远循环无序变化也是无意义的。
以上就是关于关于人工智能所能提出的问题相关问题的回答。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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