如何看懂人工智能知识？

导读：很多朋友问到关于如何看懂人工智能知识的相关问题，本文新媒号就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！

你需要了解的人工智能的知识

人类为什么聪明？就是因为人类遇到了新事物就会不断的探索，然后发现其规律，从而为人类提供越来越多有益的帮助，这就是人类聪明的原因。而人工智能的出现也引发了人类的思考，在这篇文章中我们就两个关于人工智能的问题给大家一一解答。

1.人工智能的底层运作基础是什么？

现阶段的人工智能有很多的成品，比如AlphaGo，以及汽车自动驾驶技术，其实不管是什么技术，其中都有一个特别关键的点，那就是在程序都写入了自主学习的功能，通过把现有的人们所掌握的知识和经验集成到程序中，它可以自主进行运算。其运算过程是：当我们发出一个指令之后，人工智能先来解析这个指令到底是什么，然后根据预设好的程序来判断该请求如何去实现这个指令操作。从成熟的智能家居产品来看，类似于窗帘升降、室内空气温湿度调节、开关灯等动作都可以很好的去执行，另外对于空调、热水器、燃气灶、扫地机器人等都可以通过传感器加智能操作的方式来智能操控，只是现在的识别率比较低。虽然现在的人工智能依然还是处于最初级的水平，但越来越成熟的人工智能正在变为现实。所以人工智能低层运作基础就是自主学习功能。

2.人工智能的威胁论来源于什么？

简单来说，人工智能威胁论来源于对未知事物的恐慌。可以说目前的人工智能还处在很低级的探索阶段，更多的功能还需要不断的投入试验研究，未来的机器能否自行进行运算、系统更新、自我学习对于现今的人类来说是不可预知的，但科学狂人已经在做并取得了一定的科研成果，他们还在探索，并且会一直探索下去，人工智能也是如此。有没有威胁只有做出来才知道，这是现代人普遍具有的世界观。但不少人担心的是一旦将人工智能做出来了就没有回旋的余地，脱离了人们的掌控，那个时候人类还有话语权吗？这就是人们对于未知时代的恐慌。

我们在这篇文章中给大家解答了两个关于人工智能的问题，这两个问题的结论就是人工智能低层运作基础是自主学习功能，以及人工智能威胁论来源于对未知事物的恐慌。希望这篇文章能够帮助到大家理解和熟知人工智能。

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。

如何学习人工智能的相关知识

人工智能入门需要掌握这些知识：

1.基础数学知识：线性代数、概率论、统计学、图论

2.基础计算机知识：操作系统、linux、网络、编译原理、数据结构、数据库

3.编程语言基础：C/C++、Python、Java

4.人工智能基础知识：ID3、C4.5、逻辑回归、SVM、分类器、等算法的特性、性质、和其他算法对比的区别等内容。

5.工具基础知识：opencv、matlab、caffe等

要进入人工智能行业，首先要有一定的数学功底，因为人工智能不同于app开发，网页开发、游戏开发等传统的互联网职位，先看看51cto学院人工智能的课程，会有不少帮助。人工智能是从数学中的“逼近理论”逐步演化而来的，当今人工智能所使用的方法，最开始的时候大部分是数学家为了逼近某些比较难表示的非线性函数而使用的。后来随着计算机性能的提高，计算机工作者，统计学家，开始尝试用这套“逼近理论”解决一些分类问题。逐步发展成为现在的人工智能局面。现在属于人工智能行业发展初期，各种可用的api函数都比较少，所以自己编写算法是必须要会的。

如何了解人工智能？

在我们的生活中，人工智能无处不在。人工智能（简称AI）是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。

人工智能领域的研究是从1956年正式开始的，这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了“人工智能”这个术语。随后的几十年中，人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究，已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统，例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言，而进行情报检索，提供语音识别、手写体识别的多模式接口，应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。

我们熟知的IBM的“深蓝”在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子。90年代以来，人工智能理论方面有了新的进展，计算机硬件突飞猛进的发展，计算机速度的不断提高、存储容量的不断扩大、价格的不断降低以及网络技术的不断发展，许多原来无法完成的工作现在已经能够实现。目前人工智能研究的3个热点是：智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。

1936年，24岁的数学家图灵提出了“自动机”理论,把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步,他也因此被称为“人工智能之父”。人工智能也称机器智能，它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。人工智能的研究从1956 年正式开始，这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了“人工智能”(Artificial Intelligence，AI)这个术语。

从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。如果仅从技术的角度来看，人工智能要解决的问题是如何使电脑表现智能化，使电脑能更灵活方效地为人类服务。只要电脑能够表现出与人类相似的智能行为,就算是达到了目的，而不在乎在这过程中电脑是依靠某种算法还是真正理解了。人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的—个分支，它的目标是研究怎样用电脑来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关的技术产品，建立有关的理论。因此，人工智能”与计算机软件有密切的关系。一方面，各种人工智能应用系统都要用计算机软件去实现，另一方面，许多聪明的计算机软件也应用了人工智能的理论方法和技术。

例如，专家系统软件，机器博奕软件等。但是，“人工智能”不等于“软件”，除了软件以外，还有硬件及其他自动化的通信设备。

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