一個經(jīng)過訓(xùn)練的

擴展資料：

發(fā)展簡史

人工智能的傳說可以追溯到古埃及，但隨著1941年以來電子計算機的發(fā)展，技術(shù)已最終可以創(chuàng)造出機器智能，“人工智能”（ARTIFICIAL INTELLIGENCE）一詞最初是在1956年DARTMOUTH學(xué)會上提出的。

從那以后，研究者們發(fā)展了眾多理論和原理，人工智能的概念也隨之?dāng)U展，在它還不長的歷史中，人工智能的發(fā)展比預(yù)想的要慢，但一直在前進，從40年前出現(xiàn)至今，已經(jīng)出現(xiàn)了許多AI程序，并且它們也影響到了其它 技術(shù)的發(fā)展。

參考資料來源：新華網(wǎng)-人工智能不會取代人類，會讓人更智能

二、人工智能是做什么的？

工智能（Artificial Intelligence）是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新技術(shù)科學(xué)。人工智能領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新技術(shù)科學(xué)。

人工智能是計算機科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，可以產(chǎn)出一種新的可以和人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器，該領(lǐng)域的研究主要有機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

自從人工智能誕生以來，理論和技術(shù)越來越成熟，應(yīng)用領(lǐng)域在不斷的擴大，可以設(shè)想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容器”。人工智能可以把人的意識、思維的信息過程的模擬。雖然人工智能不是人的智能，但可以像人那樣思考、最終可能超過人的智能。

優(yōu)點：

1、在生產(chǎn)方面，效率更高且成本低廉的機器及人工智能實體代替了人的各種能力，人類的勞動力將大大被解放。

2、人類環(huán)境問題將會得到一定的改善，較少的資源可以滿足更大的需求。

3、人工智能可以提高人類認(rèn)識世界、適應(yīng)世界的能力。

缺點：

1、人工智能代替了人類做各種各樣的事情，人類失業(yè)率會明顯的增高，人類就會處于無依靠可生存的狀態(tài)。

2、人工智能如果不能合理利用，可能被壞人利用在犯罪上，那么人類將會陷入恐慌。

3、如果我們無法很好控制和利用人工智能，我們反而會被人工智能所控制與利用，那么人類將走向滅亡，世界也將變得慌亂。

三、人工智能的普及對以后的生活會產(chǎn)生多大影響，比如機器人能做所有家務(wù)活，人回到家里就是休息，什么也不干

這樣人就會開始退化，因為什么事情都是機器干。人類只需要用腦。

會開始出現(xiàn)肥胖的越來越多、越來越普遍。沒什么社會交流、所謂的風(fēng)景都是在機器上看到的

所以人工智能真的是把雙刃劍。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，簡單的形容就是：

人工智能=數(shù)學(xué)計算。

機器的智能程度，取決于“算法”。最初，人們發(fā)現(xiàn)用電路的開和關(guān)，可以表示1和0。那么很多個電路組織在一起，不同的排列變化，就可以表示很多的事情，比如顏色、形狀、字母。再加上邏輯元件（三極管），就形成了“輸入（按開關(guān)按鈕）——計算（電流通過線路）——輸出（燈亮了）”

這種模式。

想象家里的雙控開關(guān)。

為了實現(xiàn)更復(fù)雜的計算，最終變成了，“大規(guī)模集成電路”——芯片。

電路邏輯層層嵌套，層層封裝之后，我們改變電流狀態(tài)的方法，就變成了“編寫程序語言”。程序員就是干這個的。

程序員讓電腦怎么執(zhí)行，它就怎么執(zhí)行，整個流程都是被程序固定死的。

所以，要讓電腦執(zhí)行某項任務(wù)，程序員必須首先完全弄清楚任務(wù)的流程。

就拿聯(lián)控電梯舉例：

別小看這電梯，也挺“智能”呢?？紤]一下它需要做哪些判斷：上下方向、是否滿員、高峰時段、停止時間是否足夠、單雙樓層等等，需要提前想好所有的可能性，否則就要出bug。

某種程度上說，是程序員控制了這個世界?？煽偸沁@樣事必躬親，程序員太累了，你看他們加班都熬紅了眼睛。

于是就想：能不能讓電腦自己學(xué)習(xí)，遇到問題自己解決呢？而我們只需要告訴它一套學(xué)習(xí)方法。

大家還記得1997年的時候，IBM用專門設(shè)計的計算機，下贏了國際象棋冠軍。其實，它的辦法很笨——暴力計算，術(shù)語叫“窮舉”（實際上，為了節(jié)省算力，IBM人工替它修剪去了很多不必要的計算，比如那些明顯的蠢棋，并針對卡斯帕羅夫的風(fēng)格做了優(yōu)化）。計算機把每一步棋的每一種下法全部算清楚，然后對比人類的比賽棋譜，找出最優(yōu)解。

一句話：大力出奇跡！

但是到了圍棋這里，沒法再這樣窮舉了。力量再大，終有極限。圍棋的可能性走法，遠(yuǎn)超宇宙中全部原子之和（已知），即使用目前最牛逼的超算，也要算幾萬年。在量子計算機成熟之前，電子計算機幾無可能。

所以，程序員給阿爾法狗多加了一層算法：

A、先計算：哪里需要計算，哪里需要忽略。

B、然后，有針對性地計算。

——本質(zhì)上，還是計算。哪有什么“感知”！

在A步，它該如何判斷“哪里需要計算”呢？

這就是“人工智能”的核心問題了：“學(xué)習(xí)”的過程。

仔細(xì)想一下，人類是怎樣學(xué)習(xí)的？

人類的所有認(rèn)知，都來源于對觀察到的現(xiàn)象進行總結(jié)，并根據(jù)總結(jié)的規(guī)律，預(yù)測未來。

當(dāng)你見過一只四條腿、短毛、個子中等、嘴巴長、汪汪叫的動物，名之為狗，你就會把以后見到的所有類似物體，歸為狗類。

不過，機器的學(xué)習(xí)方式，和人類有著質(zhì)的不同：

人通過觀察少數(shù)特征，就能推及多數(shù)未知。舉一隅而反三隅。

機器必須觀察好多好多條狗，才能知道跑來的這條，是不是狗。

這么笨的機器，能指望它來統(tǒng)治人類嗎。

它就是仗著算力蠻干而已！力氣活。

具體來講，它“學(xué)習(xí)”的算法，術(shù)語叫“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”（比較唬人）。

（特征提取器，總結(jié)對象的特征，然后把特征放進一個池子里整合，全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出最終結(jié)論）

它需要兩個前提條件：

1、吃進大量的數(shù)據(jù)來試錯，逐漸調(diào)整自己的準(zhǔn)確度；

2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)越多，計算越準(zhǔn)確（有極限），需要的算力也越大。

所以，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這種方法，雖然多年前就有了（那時還叫做“感知機”）。但是受限于數(shù)據(jù)量和計算力，沒有發(fā)展起來。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聽起來比感知機不知道高端到哪里去了！這再次告訴我們起一個好聽的名字對于研（zhuang）究（bi）有多重要！

現(xiàn)在，這兩個條件都已具備——大數(shù)據(jù)和云計算。誰擁有數(shù)據(jù)，誰才有可能做AI。

目前AI常見的應(yīng)用領(lǐng)域：

圖像識別（安防識別、指紋、美顏、圖片搜索、醫(yī)療圖像診斷），用的是“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）”，主要提取空間維度的特征，來識別圖像。

自然語言處理（人機對話、翻譯），用的是”循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）“，主要提取時間維度的特征。因為說話是有前后順序的，單詞出現(xiàn)的時間決定了語義。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的設(shè)計水平，決定了它對現(xiàn)實的刻畫能力。頂級大牛吳恩達就曾經(jīng)設(shè)計過高達100多層的卷積層（層數(shù)過多容易出現(xiàn)過擬合問題）。

當(dāng)我們深入理解了計算的涵義：有明確的數(shù)學(xué)規(guī)律。那么，

這個世界是是有量子（隨機）特征的，就決定了計算機的理論局限性?！聦嵣?，計算機連真正的隨機數(shù)都產(chǎn)生不了。

——機器仍然是笨笨的。

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