-
让品牌有温度、有情感
专注品牌策划15年
人工智能的特点有哪些（人工智能的特点有哪些方面）
发布时间：2023-03-14 04:17:25
稿源：
创意岭 阅读：
74
问大家
大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于人工智能的特点有哪些的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
ChatGPT国内免费在线使用，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
只需要输入关键词，就能返回你想要的内容，越精准，写出的就越详细，有微信小程序端、在线网页版、PC客户端
本文目录:
一、人工智能的优缺点
当下人工智能的这个话题可以说是非常的火热，其技术也运用到了我们的日常生活之中，比如我们手机上的语音助手，比如说无人驾驶的汽车，是多么的方便啊。那么如此方便的人工智能有哪些优缺点呢？下面我们来一起了解一下。
先来说说人工智能的优点吧：
1.节省人工成本与减少人为错误，人工智能是高度自编程的，这意味着不需要专人去盯着它去运行，这大大节省了人工与时间成本并且减少甚至说是避免了由于人为而发生的错误，有很多重大的项目出现意外只是因为一个小小的人为错误。
2.效率极高，人工智能可以同时去做多件事情并且人工智能是通过网络直接与数据库连接，调取数据是在毫秒之内就能完成，这两个优点大大提高了工作效率。
3.人工智能没有疲惫感并且不需要休息，只要条件允许就能7*24小时工作，这是人所做不到的。
下面再来说说人工智能有哪些缺点：
1.脆弱性。目前的人工智能系统还无法超出场景或语境理解行为，虽然在下棋或游戏等有固定规则的范围内不会暴露出这一弱点，但是一旦场景发生变化或这种变化超出一定范围，人工智能可能就立刻无法“思考”。
2.不可预测性。用户无法预测人工智能会做出何种决策，这既是一种优势，也会带来风险，因为系统可能会做出不符合设计者初衷的决策。
3.安全问题和漏洞。机器会重结果而轻过程，它只会通过找到系统漏洞，实现字面意义上的目标，但其采用的方法不一定是设计者的初衷。例如，网站会推荐一些极端主义视频，因为刺激性内容可以增加浏览时间。再如，网络安全系统会判断人是导致破坏性软件植入的主要原因，于是索性不允许人进入系统。
4.人机交互失败。尽管让机器提供建议，由人类做最后决策，是解决人工智能某些弱点的常用方法，但由于决策者对系统局限性或系统反馈的认知能力不同，这一问题并不能得到根本解决。2016年自动驾驶汽车撞毁事故中，人类操作员就没能理解系统给出的提示，而发生致命性事故。这在军事、边境安全、交通安全、执法等诸多领域都面临着类似挑战。
科技是一把双刃剑，我们想要完全驾驭人工智能的道路还是任重而道远，但是当今可以肯定的是，如果现在就将人工智能大规模普及，可能在给我们带来便利的同时，带来一些我们从未见过的问题。
以上就是小编今天分享的内容，希望对你有帮助。
二、人工智能应用领域有哪些？
人工智能的主要应用领域有：1.强化学习领域；2.生成模型字段；3.内存网络领域；4.数据学习领域；5.模拟环境领域；6.医疗技术领域；7.教育领域；8.物流管理领域。
1.加强学习领域
强化学习是一种通过实验和错误进行学习的方法，它受到人类学习新技能过程的启发。在强化学习的典型案例中，我们要求参与者采取行动，通过观察当前情况来最大化反馈结果。每次你执行一个动作，实验者都会收到环境的反馈，所以它可以判断这个动作的效果是积极的还是消极的。
2.生成模型字段
通过大量样本的收集，人工智能生成的模型具有很强的相似性。也就是说，如果训练数据是人脸的图像，那么训练后得到的模型也是类似人脸的合成图像。
人工智能顶级专家Ian Goodfellow为我们提出了两个新思路：一个是生成器，负责将输入的数据合成新的内容；另一个是鉴别器，负责判断生成器生成的内容是真是假。这样，生成器必须反复学习合成的内容，直到鉴别器无法辨别生成器内容的真实性。
3.存储网络字段
人工智能系统要像人类一样适应各种环境，就必须不断掌握新的技能并学会应用。传统的神经网络很难满足这些要求。比如一个神经网络训练完A任务后，如果训练它去解决B任务，那么这个网络模型就不再适合A了。
目前有一些网络结构可以使模型具有不同程度的记忆能力。长短期记忆网络可以处理和预测时间序列；渐进神经网络学习独立模型之间的水平关系，提取共同特征，可以完成新的任务。
4.数据学习领域
一直以来，深度学习模式都是需要大量的训练数据才能达到最好的效果。没有大规模的训练数据，深度学习模型不会取得最好的效果。例如，当我们使用人工智能系统解决缺乏数据的任务时，会出现各种问题。有一种方法叫迁移学习，就是把训练好的模型转移到一个新的任务上，这样问题就很容易解决了。
5.仿真环境领域
如果人工智能系统要应用于现实生活，那么人工智能必须具有适用性的特点。因此，开发模拟真实物理世界和行为的数字环境，将为我们提供检验人工智能的机会。在这些仿真环境中进行训练，可以帮助我们很好地理解人工智能系统的学习原理以及如何改进系统，也为我们提供了一个可以应用到真实环境中的模型。
6.医疗技术领域
目前垂直领域的图像算法和自然语言处理技术基本能够满足医疗行业的需求，市场上已经出现了很多技术服务商，比如提供智能医学影像技术的尚德云星、开发人工智能细胞识别医疗诊断系统的智维信分公司、提供智能辅助诊断服务平台的若水医疗、统计处理医疗数据的一通天下等。虽然智能医疗在辅助诊疗、疾病预测、医学影像辅助诊断、药物开发等方面发挥着重要作用。由于医院之间缺乏医学影像数据和电子病历的流通，企业与医院之间的合作不透明，这就使得技术发展与数据供给之间产生矛盾。
7.教育领域
科大讯飞、学校教育等企业已经开始探索人工智能在教育领域的应用。通过图像识别，可以进行试卷批改、识题、机器答题等。通过语音识别可以纠正和改善发音；人机交互可以在线回答问题。AI+教育，可以在一定程度上改善教育行业师资分布以及成本问题，从工具层面为师生提供更高效的学习方式，但无法对教育内容产生更实质性的影响。
8.物流管理领域
物流行业利用智能搜索、推理规划、计算机视觉、智能机器人等技术，在配送、装卸、运输、仓储等过程中进行了自动化改造，基本可以实现无人化作业。比如利用大数据对商品进行智能配送规划，优化物流供给、需求匹配、物流资源的配置等。
三、人工智能技术特点有哪些，为什么大湾生物要利用人工智能来赋能药物开发？
人工智能发展从被动、单一、随机变成主动、全面、精准，其特点共有三类：
1.从被动的人工知识储存与表达到人机协同和融合，主动分析处理；
2.从单一的点、线、面学习，到整个体系、整体环境进行系统全面学习；
3.从聚焦个体智能到基于互联网和大数据的群体智能。
大湾生物将人工智能技术融入到新药研发，打破药物研发饱受“高投入、高风险、长周期”诟病的局面，在新药研发阶段，大湾生物可以大幅度缩短研发时间，平衡研发成本，显著降低新药上市风险。
四、人工智能常识
1.人工智能的特点是什么
人工智能研究的特点· 人工智能是一门知识的科学.以知识为对象，研究知识的获取、表示和使用.· 人工智能的系统过程是，数据处理->知识处理，数据->符号.符号表示的是知识而不是数值、数据.· 有推导.· 人工智能是引起争论最多的科学之一.人工智能研究是非常困难的McCarthy：人工智能的所有问题都是难解的.Minsky：人工智能是有史以来最难的科学之一.难在：实现智能需要浩繁的知识，而最难对付的知识是常识（不是专业知识）.Dreyfus：常识问题是实现人工智能的最大障碍.结论：万能的逻辑推理体系至今没有创造出来，并不是因为人工智能专家的本事不够，而是因为这种万能的体系从根本上就是不可能有的.他最大的弱点就是缺乏知识，缺乏人类在几千年的文明史上积累起来的知识，在实际生活中，人是根据知识行事的，而不是根据在抽象原则上的推理行事的.。
2.计算机常识中什么是人工智能
要说人工智能，先谈谈什么是智能。
“智能”一词现在很流 行，如“智能卡”、“智能仪器”、“智能大楼”等等。我们这里所讲 的智能是人的智能，是指人类在认识世界和改造世界的活动中，由脑力劳动表现出来的能力。
可表现为：1。认识和理解环境的能力，即通过视觉、听觉、触觉等感官活动感知外界信息。
2。提出概念、建立方法、进行归纳和演绎推理，作出决策的能力，即通过人脑的生理活动和心理活动及时对信息进行处理，对事物及其规律进行抽象分析、判断和推理。
3。学习的能力，即通过教育、训练和学习过程，不断丰富自身的知识和技能。
4。自我适应的能力，即对变化多端的外界环境灵活地作出反应。
对照上述4点，古代歌舞机器人、端茶偶人、四则运算器等都不具有人工智能。那么什么是人工智能呢？人工智能是研究如何制造出人工的智能机器或智能系统，来模拟人类某些智能活动，以延伸人类智能。
人们希望机器具有“智能”，并代替人脑做部分工作。人类的许多活动，如解算术题、猜谜语、下棋、讲话、编制计划、学习等都需要上面提到的几种能力，即需要“智能”。
如果计算机能 够执行这种任务，就可以认为这类计算机具有某种程度的“人工智能”。由计算机来表示和执行人类的智能活动，就是人工智能。
人工智能的研究领域极其广泛，几乎涉及人类创造的所有重要学科，诸如数学、物理、信息科学、心理学、生理学、医学、语言学、逻辑学、经济、法律、哲学等。 因此，它是一门综合性边缘学科。
目前研究人工智能有两条途径。一条途径是从模拟人脑功能的角度来实现人工智能，也就是通过计算机程序的运行，达到和人们智能行为活动过程相类似的效果。
这是实现人工智能的近期目标。另一条途径是从人的大脑的神经元模型着手研究，以揭示人类智能的奥秘。
这是个长期的目标。总之，人工智能的最终目标是要搞清楚人工智能的有关原理，使计算机有智慧、更聪明、更有用。
3.什么是人工智能
人工智能（Artificial Intelligence）， 英文缩写为 AI， 是一门综合了 计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。
人工智能的研究课题涵盖面很广，从机器视觉到专家系统，包括了许多不同的领域。 这其 *** 同的基本特点是让机器学会“思考” 。
为了区分机器是否会“思考”（thinking），有必要给出“智能”（intelligence）的定义。究竟“会思考”到什么程度才叫智能？比方说，解决复杂的问题，还是能够进行概括和发现关联？ 还有什么是“知觉”（perception），什么是“理解”（prehension）等等？ 对学习过程、语言和感官知觉的研究为科学家构建智能机器提供了帮助。
现在，人工智能专家们面临的最大挑战之一是如何构造一个系统，可以模仿由上百亿个神经元组成的人脑的行为， 去思考宇宙中最复杂的问题。或许衡量机器智能程度的最好的标准是英国计算机科学家阿伦·图灵的试验。
他认为，如果一台计算机能骗过人，使人相信它是人而不是机器， 那么它就应当被称作有智能。 人工智能从诞生发展到今天经历了一条漫长的路，许多科研人员为此而不懈努力。
人工智能的开始可以追溯到电子学出现以前。象布尔和其他一些哲学家和数学家 建立的理论原则后来成为人工智能逻辑学的基础。
而人工智能真正引起 研究者的兴趣则是1943年计算机发明以后的事。 技术的发展最终使得人们可以仿真 人类的智能行为，至少看起来不太遥远。
接下来的四十年里，尽管碰到许多阻碍， 人工智能仍然从最初只有十几个研究者成长到现在数以千计的工程师和专家在研究； 从一开始只有一些下棋的小程序到现在的用于疾病诊断的专家系统，人工智能的发 展有目共睹。 人工智能始终处于计算机发展的最前沿。
高级计算机语言、计算机界面及文字处理器的存在或多或少都得归功于人工智能的研究。人工智能研究带来的理论和洞察力指引了计算技术发展的未来方向。
现有的人工智能产品相对于即将到来的人工智能应用可以说微不足道，但是它们预示着人工智能的未来。 对人工智能更高层次的需求已经并会继续影响我们的工作、学习和生活。
4.学习人工智能要准备哪些基础知识
需要必备的知识有： 1、线性代数：如何将研究对象形式化？ 2、概率论：如何描述统计规律？ 3、数理统计：如何以小见大？ 4、最优化理论： 如何找到最优解？ 5、信息论：如何定量度量不确定性？ 6、形式逻辑：如何实现抽象推理？ 7、线性代数：如何将研究对象形式化？人工智能简介： 1、人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。
2、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。 人工智能涉及的学科： 哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论，仿生学，社会结构学与科学发展观。
5.人工智能是什么
人工智慧从字面上看就是人造的智慧，但是实际上涵盖了不少部分，大家最关心的实际上是人工自主意识，因为网络和电脑已经完成了知识的检索和存储，几大搜索引擎也完成了关键字-关联解释的功能和海量数据积累，而且大多数机器人厂商已经完成了反应机，自适应等等高级功能，但是还是没有能出现通过图灵测试的人工自主意识，当然这也包含了人类对自身意识的研究并没有上升到更透彻的层面。
现在应该是有两大派，也许还有更多分支，其实就是一个问题的是否两面性回答：自主意识是否是自主产生，还是人工赋予？如果是自主产生，那么就面临一个严重的认知性障碍，。
6.研究人工智能的知识需要哪些基础知识
人工智能是一个包含很多学科的交叉学科，你需要了解计算机的知识、信息论、控制论、图论、心理学、生物学、热力学，你要有一定的哲学基础，有科学方法论作保障。
这些学科的每一门都是博大精深的，但同时很多事物都是相通的，你学了很多知识有了一定的基础的时候再看相关知识就会触类旁通，很容易。在这中间关键是要有自己的思考，不能人云亦云，毕竟人工智能是一个正在发展并具有无穷挑战和乐趣的学科，如果你对人工智能感兴趣，那欢迎到百度的人工智能吧做客，那里有对人工智能丰富而深刻的讨论。
以上就是关于人工智能的特点有哪些相关问题的回答。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。
推荐阅读：
赣公网安备 50019002502384号
