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1，弱人工智能强人工智能超人工智能 分别怎么翻译 不要自己翻要

强人工智能：BOTTOM-UP AI弱人工智能：TOP-DOWN AI
你好!弱人工智能，强人工智能，超人工智能Weak artificial intelligence, strong artificial intelligence, super artificial intelligence

弱人工智能强人工智能超人工智能 分别怎么翻译 不要自己翻要

2，请问大家有谁知道人工智能的原理是什么

这个…… 不会。建议买专业书去， 不过偶好象记的人工智能的一个分类：　强人工智能和弱人工智能， 弱的就比如 ：QQ的聊天机器人 属于养成型。 强的呀……就是象电影上可以独立进行思考进而进行推理的，好象到现在还没研究出来，汗~ （附：我在网上找的：聊天機器人的原理相當簡單，淺顯地說就是把預設的問題或是對話， 先輸入到程式裡面，再寫入與其相對應的答句。 如此一來，只要使用者輸入問題，聊天機器人就可以馬上以相關的答句來回答。 目前的聊天機器人都是以英文系為主，因為英文的特性關係， 使得聊天機器人程式可以相較於中文體系很輕易的被寫出來。 所以在使用聊天機器人時，當然就要用英文來對話。）
ik
你不会吧,都搞人工智能了!
這種問題只有買書才能回答了

请问大家有谁知道人工智能的原理是什么

3，现在人工智能慢慢开始普及你看好人工智能发展的未来吗

人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，国内外的高科技公司以及风险投资机构纷纷布局人工智能产业链，加快实施新一代人工智能科学基础的关键技术系统集成研发，使那些研发成果尽快能够进入到开放平台，在开放使用中再一次把它增强完善。人工智能发展趋势据前瞻产业研究院《人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》指出，2017年中国人工智能核心产业规模超过700亿元，随着国家规划的出台，各地人工智能相关建设将逐步启动，预计到2020年，中国人工智能核心产业规模将超过1600亿元，增长率达到26．2％。报告认为，从产业投资回报率分析，智能安防、智能驾驶等领域的快速发展都将刺激计算机视觉分析类产品的需求，使得计算机视觉领域具备投资价值；而随着中国软件集成水平和人们生活水平的提高，提供教育、医疗、娱乐等专业化服务的服务机器人和智能无人设备具备投资价值。人工智能现状。当前，人工智能受到的关注度持续提升，大量的社会资本和智力、数据资源的汇集驱动人工智能技术研究不断向前推进。从发展层次来看，人工智能技术可分为计算智能、感知智能和认知智能。当前，计算智能和感知智能的关键技术已经取得较大突破，弱人工智能应用条件基本成熟。但是，认知智能的算法尚未突破，前景仍不明朗。今年，随着智力资源的不断汇集，人工智能核心技术的研究重点可能将从深度学习转为认知计算，即推动弱人工智能向强人工智能不断迈进。一方面，在人工智能核心技术方面，在百度等大型科技公司和北京大学、清华大学等重点院校的共同推动下，以实现强人工智能为目标的类脑智能有望率先突破。另一方面，在人工智能支撑技术方面，量子计算、类脑芯片等核心技术正处在从科学实验向产业化应用的转变期，以数据资源汇集为主要方向的物联网技术将更加成熟，这些技术的突破都将有力推动人工智能核心技术的不断演进。
人工智能的发展现状处于成长期，由于相关人才的数量比较少，人工智能的人才市场处于空缺，出现了供不应求的状况。加之国家发布相关政策促进人工智能的发展；一些省份也比较重视人工智能的发展

现在人工智能慢慢开始普及你看好人工智能发展的未来吗

4，发展的看未来人工智能如果远远超越人类会怎样

人工智能终究只是工具，掌握在人类的手中。人工智能，也就是AI迟早会超过人类的智慧，这点是毋庸置疑的。目前，计算机科学的发展已经使人工智能在绝大部分方面超越了人类，连人类智力游戏里面的最后一个堡垒～围棋，也被AI攻克。但在创造力方面，它甚至不如一个小孩子。人工智能被分成了两个级别：弱人工智能和强人工智能。弱人工智能不过是利用大数据、算法和计算速度模拟出来的，它只是看起来像有智慧。比如现在非常流行的智能音箱，它只是将人类的自然语音翻译成了机器语音并执行。它并没有真正的“理解”这些语言的意思，甚至是战胜人类围棋选手的阿法狗也不过是弱人工智能的巅峰之作而已。强人工智能应该是真正具有推理和解决问题能力的机器，它应该是具有自我意识的。这样的人工智能还只存在于科幻作品里，但这应该是科学的发展方向。毕竟，人类的智慧是有极限的。人类最擅长的是使用工具来弥补自身的不足，人类不会飞翔，于是就有了飞机，人类想进入太空，于是就有了飞船。强人工智能也是人类进入更高级文明的一个工具，它能弥补人类智慧的不足。人类对人工智能的担忧也是有道理的，有很多名人都对人工智能的发展提出了自己的疑虑，例如盖茨、霍金等。办法总比困难多，我们总能想出解决方案来。但我们不能在想出办法来之前就不发展这项技术。如何超越人脑就要先从了解大脑的运作模式开始，可以利用计算机模拟大脑的运作来实现这一目标。大量的研究显示，人脑和动物的大脑并没有本质上的不同，只是复杂程度不一样而已。所以，对大脑的研究可以从较为简单的生命开始。这也是科学家们一只在做的事情。人类对大脑区域的宏观功能已有相当清晰的认识，只是在分子层面还了解不多。目前科学家已经能模拟出线虫大脑的运作。相信在不远的将来，随着量子计算机的突破，人工智能时代终将到来。
因为机器人都是人类开发的，在控制系统中增加了很多限制功能，如果把多人的思维信息都储存在机器人cpu里面，而又不对它的行为加以限制程序，它肯定会 超越人类，不要说是未来，就是现在也可以做到，但有一点可以肯定，机器人再怎么超越人类它始终不会有发展，如果没有人类，它的所谓智能只能永远停留在现在的水平

5，人工智能好吗

其实所有东西都是有利有弊。至少在目前看来，人工智能确实是利大于弊的。人工智能对人没有造成什么危害，还能帮人方便地处理很多事情。先说一下人工智能的概念。人工智能并不只包括AlphaGo这种，这种应用的是机器学习，只是人工智能中的一小部分，不过确实是很厉害的一部分。传统的人工智能，重点是在人工，而不是在机器。比如洗衣机、电饭煲里面设置的那些程序参数也可以认为是人工智能。至于多年以后人工智能发展得比人强大之后有人认为，人工智能发展到一定水平，其智慧超过人类，认为人和他们抢占资源，而并无用处，便会开始毁灭人类；另外有些人只是从霍金的演讲中听说，霍金一直对人类持有乐观态度，那为什么会提出可能会毁灭人类这个观点呢？这个观点是有前提的——一切不考虑前提的论述都是不合格的——如果人类最大化使用智能性自主武器，可能会导致人的灭亡。我认为，对于已经认识到一种科技可能造成危害的情况下（显然人们已经预测到人工智能可能酿成的灾祸了），人类不会在没有对其完全控制的时候就将其投入使用。有如原子弹，如果管理不当，一颗足以将一个城市夷为平地。真正能“远超人类”的人工智能也有如此，人类一定会让他有一些无法逾越的底线。如果一个人“失去了价值观和同情心，枉顾后果”，使用了这种“智能性自主武器”，那么和几百年前发明原子弹时所担忧的让一颗原子弹在人口最密集处爆炸也没有什么区别。而这些，都是人类通过自己的道德、法律，硬性规定可以解决的问题。人类现在对核弹有这样那样的限制，到我们真正研发出这种远超人类的人工智能的时候，必然也会对它有这样那样的限制。事实上，弱人工智能已经成为我们生活中重要的一部分，但未来几十年里，人工智能会逐渐渗透到社会的每一个方面，在医疗、工作、教育和科技等众多领域为我们提供支持和建议。我们的确要保证是我们来掌控人工智能，而不是被它掌控。而在这个问题上我们应该担忧的并不是人工智能本身的发展，而是我们自己的道德底线。总的来说就是利大于弊。
人工智能工程技术人员是指从事与人工智能相关算法、深度学习等相关的多种技术的分析、研究、开发，并对人工智能系统进行设计、优化、运维、管理和应用的工程技术人员。人工智能专业就业方向有科学研究、工程开发、计算机方向、软件工程、应用数学、电气自动化通信、机械制造等。人工智能是国家战略的核心方向，影响着国民经济的很多领域，已成为一个国家科技发展水平和国民经济现代化、信息化的重要标志。

6，人工智能机器学习深度学习是一种怎样的层级关系

人工智能：从概念提出到走向繁荣1956年，几个计算机科学家相聚在达特茅斯会议，提出了“人工智能”的概念，梦想着用当时刚刚出现的计算机来构造复杂的、拥有与人类智慧同样本质特性的机器。其后，人工智能就一直萦绕于人们的脑海之中，并在科研实验室中慢慢孵化。之后的几十年，人工智能一直在两极反转，或被称作人类文明耀眼未来的预言，或被当成技术疯子的狂想扔到垃圾堆里。直到2012年之前，这两种声音还在同时存在。2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。据领英近日发布的《全球AI领域人才报告》显示，截至2017年一季度，基于领英平台的全球AI（人工智能）领域技术人才数量超过190万，仅国内人工智能人才缺口达到500多万。人工智能的研究领域也在不断扩大，图二展示了人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。但目前的科研工作都集中在弱人工智能这部分，并很有希望在近期取得重大突破，电影里的人工智能多半都是在描绘强人工智能，而这部分在目前的现实世界里难以真正实现（通常将人工智能分为弱人工智能和强人工智能，前者让机器具备观察和感知的能力，可以做到一定程度的理解和推理，而强人工智能让机器获得自适应能力，解决一些之前没有遇到过的问题）。弱人工智能有希望取得突破，是如何实现的，“智能”又从何而来呢？这主要归功于一种实现人工智能的方法——机器学习。机器学习：一种实现人工智能的方法机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同，机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。举个简单的例子，当我们浏览网上商城时，经常会出现商品推荐的信息。这是商城根据你往期的购物记录和冗长的收藏清单，识别出这其中哪些是你真正感兴趣，并且愿意购买的产品。这样的决策模型，可以帮助商城为客户提供建议并鼓励产品消费。机器学习直接来源于早期的人工智能领域，传统的算法包括决策树、聚类、贝叶斯分类、支持向量机、EM、Adaboost等等。从学习方法上来分，机器学习算法可以分为监督学习（如分类问题）、无监督学习（如聚类问题）、半监督学习、集成学习、深度学习和强化学习。传统的机器学习算法在指纹识别、基于Haar的人脸检测、基于HoG特征的物体检测等领域的应用基本达到了商业化的要求或者特定场景的商业化水平，但每前进一步都异常艰难，直到深度学习算法的出现。深度学习：一种实现机器学习的技术深度学习本来并不是一种独立的学习方法，其本身也会用到有监督和无监督的学习方法来训练深度神经网络。但由于近几年该领域发展迅猛，一些特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。最初的深度学习是利用深度神经网络来解决特征表达的一种学习过程。深度神经网络本身并不是一个全新的概念，可大致理解为包含多个隐含层的神经网络结构。为了提高深层神经网络的训练效果，人们对神经元的连接方法和激活函数等方面做出相应的调整。其实有不少想法早年间也曾有过，但由于当时训练数据量不足、计算能力落后，因此最终的效果不尽如人意。深度学习摧枯拉朽般地实现了各种任务，使得似乎所有的机器辅助功能都变为可能。无人驾驶汽车，预防性医疗保健，甚至是更好的电影推荐，都近在眼前，或者即将实现。三者的区别和联系机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。我们就用最简单的方法——同心圆，可视化地展现出它们三者的关系。目前，业界有一种错误的较为普遍的意识，即“深度学习最终可能会淘汰掉其他所有机器学习算法”。这种意识的产生主要是因为，当下深度学习在计算机视觉、自然语言处理领域的应用远超过传统的机器学习方法，并且媒体对深度学习进行了大肆夸大的报道。深度学习，作为目前最热的机器学习方法，但并不意味着是机器学习的终点。起码目前存在以下问题：1. 深度学习模型需要大量的训练数据，才能展现出神奇的效果，但现实生活中往往会遇到小样本问题，此时深度学习方法无法入手，传统的机器学习方法就可以处理；2. 有些领域，采用传统的简单的机器学习方法，可以很好地解决了，没必要非得用复杂的深度学习方法；3. 深度学习的思想，来源于人脑的启发，但绝不是人脑的模拟，举个例子，给一个三四岁的小孩看一辆自行车之后，再见到哪怕外观完全不同的自行车，小孩也十有八九能做出那是一辆自行车的判断，也就是说，人类的学习过程往往不需要大规模的训练数据，而现在的深度学习方法显然不是对人脑的模拟。

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