人工智能智能决策，人工智能常采用的思维决策方法有

1，人工智能常采用的思维决策方法有

人工智能的判定方式主要为正确和错误。一旦出现了有争议的既正确，又错误的答案。人工智能就很难给出自己的判定了（比如某部电影好看或者不好看）但是它可以给出人类的历史评判数据，比如70%的人认为好看，20%的人认为不好看，10%的人认为不好说。它自己给出的评判永远是一个概率事件的总和而不是像人一样直接的说出好或不好。人类的判定思维某些时候也是按照正确和错误来的，但更多时候是按照喜好和情感来的。比如买一部手机，人会按照品牌，价格，功能，颜色的顺序去挑选。而人工智能只会按照功能来挑选。

消灭人类??

你好！决策方法——人工智能的决策方法仅代表个人观点，不喜勿喷，谢谢。

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2，人工智能能够帮助人类解决哪些问题

关于在这样一个高度发展的工业4.0时代，我们人类社会一直在稳步的向前，增长当中，现在关于工业4.0利用互联网作为承接不断的向上发展。所衍生的一个产品就是关于现在的人工智能，虽然说在我们日常生活中体验的这些人工智能是非常智障，但这也是人类社会向前发展的一个产物，只不过对于这种技术尚在完善当中。那么关于人工智能是未来产品发展的主要趋势，那么人工智能能够帮助人类解决哪些问题呢？这其中的答案主要有以下几点。一、可以更好的进行人工智能服务，例如在高铁站当中的一些指引方向。首先就是可以更好的进行人工服务，例如在平时生活当中，我们在进行各种公共出行交通的时候，利用人工智能机器人可以更好的帮我们进行指路，或者帮我们进行购票的日常操作。这种对于人工智能机器人来说，根本就不是任何困难的事情，而且还可以利用人工智能等这些技术更好，的与服务于我们人类。二、人工智能还可以对我们人类有更多的帮助，例如在探险当中。还有就是人工智能可以太替我们做更多危险的事情例如在地震救灾当中，可以替我们进行人工救援或者发现目标，这种技术这种机器虽然说在目前的一个抗险救灾中使用的较少，但是在未来这样的一个机械会成为主要发展趋势。所以关于这种产品的未来来说的话，还是有着非常不错的前景的。三、可以提供更多便利化的生活家庭服务。公家庭智最后就是关于人工智能，还可以提供更加便利化的人能服务这种服务。当我们进入家门的时候只要语音呼喊，那么家庭中的所有电器就会进行智能启动。

机器人能够代替人类工作(例如生产业，建筑业或者危险的工作 )，学习(辅助孩子的家教机)，做家务 (如全自动扫地机 )。

人工智能能逐渐替代那些重复性，繁重，没有创造性的改变工作，在很大程度上使生活更加便利，能够代替人类工作，学习，做家务，解决日常很多琐粹的工作。

人工智能是人类智能的延伸,所以人工只能会有人类智能的局限.如果用集合表现的话人工智能应该从属于人类智能,也就是说人工智能是人类智能的一种表现,也可以说属于人类智能的范畴.因此人工智能超越人类智能在哲学上讲是一个悖论.虽然卡斯怕罗夫最终输给了深蓝但深蓝是人类工程师制造的,其所有棋步于演算来自全世界的国际象棋棋手,可以说是卡斯怕罗夫跟全世界顶尖的国际象棋棋手下棋而深蓝只是个媒介,归根结底他还是输给了人类智能.人工智能是不会战胜人类的.

人工智能是现在最流行的技术，人工智能可以解决人类在教育资源分配上，医疗资源的分配和救助上，还有智能化养殖、智能消防等领域上的问题。人工智能将逐渐形成人类的刚需。

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3，人工智能需要什么基础

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人工智能成了新时代的必修课，其重要性已无需赘述，但作为一个跨学科产物，它包含的内容浩如烟海，各种复杂的模型和算法更是让人望而生畏。对于大多数的新手来说，如何入手人工智能其实都是一头雾水，比如到底需要哪些数学基础、是否要有工程经验、对于深度学习框架应该关注什么等等。必备基础如下：数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必备的数学基础知识，具体来说包括：线性代数：如何将研究对象形式化？概率论：如何描述统计规律？数理统计：如何以小见大？最优化理论：如何找到最优解？信息论：如何定量度量不确定性？形式逻辑：如何实现抽象推理？线性代数：如何将研究对象形式化？事实上，线性代数不仅仅是人工智能的基础，更是现代数学和以现代数学作为主要分析方法的众多学科的基础。从量子力学到图像处理都离不开向量和矩阵的使用。而在向量和矩阵背后，线性代数的核心意义在于提供了?种看待世界的抽象视角：万事万物都可以被抽象成某些特征的组合，并在由预置规则定义的框架之下以静态和动态的方式加以观察。着重于抽象概念的解释而非具体的数学公式来看，线性代数要点如下：线性代数的本质在于将具体事物抽象为数学对象，并描述其静态和动态的特性；向量的实质是 n 维线性空间中的静止点；线性变换描述了向量或者作为参考系的坐标系的变化，可以用矩阵表示；矩阵的特征值和特征向量描述了变化的速度与方向。总之，线性代数之于人工智能如同加法之于高等数学，是一个基础的工具集。概率论：如何描述统计规律？除了线性代数之外，概率论也是人工智能研究中必备的数学基础。随着连接主义学派的兴起，概率统计已经取代了数理逻辑，成为人工智能研究的主流工具。在数据爆炸式增长和计算力指数化增强的今天，概率论已经在机器学习中扮演了核心角色。同线性代数一样，概率论也代表了一种看待世界的方式，其关注的焦点是无处不在的可能性。频率学派认为先验分布是固定的，模型参数要靠最大似然估计计算；贝叶斯学派认为先验分布是随机的，模型参数要靠后验概率最大化计算；正态分布是最重要的一种随机变量的分布。数理统计：如何以小见大？在人工智能的研究中，数理统计同样不可或缺。基础的统计理论有助于对机器学习的算法和数据挖掘的结果做出解释，只有做出合理的解读，数据的价值才能够体现。数理统计根据观察或实验得到的数据来研究随机现象，并对研究对象的客观规律做出合理的估计和判断。虽然数理统计以概率论为理论基础，但两者之间存在方法上的本质区别。概率论作用的前提是随机变量的分布已知，根据已知的分布来分析随机变量的特征与规律；数理统计的研究对象则是未知分布的随机变量，研究方法是对随机变量进行独立重复的观察，根据得到的观察结果对原始分布做出推断。用一句不严谨但直观的话讲：数理统计可以看成是逆向的概率论。数理统计的任务是根据可观察的样本反过来推断总体的性质；推断的工具是统计量，统计量是样本的函数，是个随机变量；参数估计通过随机抽取的样本来估计总体分布的未知参数，包括点估计和区间估计；假设检验通过随机抽取的样本来接受或拒绝关于总体的某个判断，常用于估计机器学习模型的泛化错误率。最优化理论：如何找到最优解？本质上讲，人工智能的目标就是最优化：在复杂环境与多体交互中做出最优决策。几乎所有的人工智能问题最后都会归结为一个优化问题的求解，因而最优化理论同样是人工智能必备的基础知识。最优化理论研究的问题是判定给定目标函数的最大值（最小值）是否存在，并找到令目标函数取到最大值 (最小值) 的数值。如果把给定的目标函数看成一座山脉，最优化的过程就是判断顶峰的位置并找到到达顶峰路径的过程。通常情况下，最优化问题是在无约束情况下求解给定目标函数的最小值；在线性搜索中，确定寻找最小值时的搜索方向需要使用目标函数的一阶导数和二阶导数；置信域算法的思想是先确定搜索步长，再确定搜索方向；以人工神经网络为代表的启发式算法是另外一类重要的优化方法。信息论：如何定量度量不确定性？近年来的科学研究不断证实，不确定性就是客观世界的本质属性。换句话说，上帝还真就掷骰子。不确定性的世界只能使用概率模型来描述，这促成了信息论的诞生。信息论使用“信息熵”的概念，对单个信源的信息量和通信中传递信息的数量与效率等问题做出了解释，并在世界的不确定性和信息的可测量性之间搭建起一座桥梁。总之，信息论处理的是客观世界中的不确定性；条件熵和信息增益是分类问题中的重要参数；KL 散度用于描述两个不同概率分布之间的差异；最大熵原理是分类问题汇总的常用准则。形式逻辑：如何实现抽象推理？1956 年召开的达特茅斯会议宣告了人工智能的诞生。在人工智能的襁褓期，各位奠基者们，包括约翰·麦卡锡、赫伯特·西蒙、马文·闵斯基等未来的图灵奖得主，他们的愿景是让“具备抽象思考能力的程序解释合成的物质如何能够拥有人类的心智。”通俗地说，理想的人工智能应该具有抽象意义上的学习、推理与归纳能力，其通用性将远远强于解决国际象棋或是围棋等具体问题的算法。如果将认知过程定义为对符号的逻辑运算，人工智能的基础就是形式逻辑；谓词逻辑是知识表示的主要方法；基于谓词逻辑系统可以实现具有自动推理能力的人工智能；不完备性定理向“认知的本质是计算”这一人工智能的基本理念提出挑战。

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