如何让人工智能具备常识？

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人工智能需要什么基础？

人工智能需要学习的基础内容——1、认知与神经科学：具体包括认知心理学、神经科学基础、人类的记忆与学习、语言与思维、计算神经工程等课程。2、人工智能伦理：具体包括人工智能、社会与人文，人工智能哲学基础与伦理等课程。3、科学和工程：需要脑科学、神经科学、认知心理学、信息科学等相关学科的配合。4、先进机器人学：具体包括先进机器人控制、认知机器人、机器人规划与学习、仿生机器人等课程。5、人工智能平台与工具：具体包括群体智能与自主系统、无人驾驶技术与系统实现、游戏设计与开发、计算机图形学、虚拟现实与增强现实等课程。6、人工智能核心：具体包括人工智能的现代方法、问题表达与求解、人工智能的现代方法、机器学习、自然语言处理、计算机视觉等课程。

人工智能，英文缩写为AI。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。

智能机器人能否通过自主学习而拥有知识

能。智能机器人能够通过自主学习而拥有知识。

未来的机器人必然要具备一定的学习能力，一方面学习能力是创造知识的基础，另一方面学习能力也是人工智能具备通用性的前提条件之一。

机器人是比较常见的智能体（人工智能产品）的表述方式，机器人在大数据、物联网时代将被赋予更多的含义，自身的功能边界也将不断得到拓展，而具备学习能力是对于机器人最常见的要求之一。

目前人工智能的研究领域中，有几个比较热门的方向，比如计算机视觉、自然语言处理和机器学习等，但是这其中的机器学习概念和自主学习能力还是具有一定差别的。

机器学习（包括深度学习）在某种程度上是通过算法来发现数据背后的规律，而学习的过程主要体现在算法的训练过程中，算法训练需要大量的数据，训练的数据量越大效果也就会越好，所以机器学习在当前的大数据时代得到了广泛的重视。由于人工智能需要数据、算法和算力的支撑。

所以在云计算、大数据时代，人工智能获得了前所未有的发展机会，深度学习的效果也得到了较大程度的提升，这将会促进深度学习走向实际的生产环境。

机器人要想具备自主学习能力需要具备一个体系的支撑，这个体现包括感知部分、思考部分和行动部分，感知是学习的基础，而思考部分则是消化整理的过程（分析、归纳、记忆），最终通过行动来完成对于所学内容的体现。

随着人工智能技术的发展，未来的机器人会更注重学习能力，而这也正是人工智能时代的重要标志之一。

人工智能工程师需要具备哪些知识?

1.良好的数学和统计学基础。人工智能工程师所面对的问题千变万化，无论是在抽象建模还是模型算法分析设计阶段，都需要以数学和统计学能力作为基础。而且人工智能最重要的领域--机器学习又是计算机科学中对数学和统计学要求最高的分支之一，所以一名优秀的人工智能工程师首先必须有出色的数学和统计学能力。

2.编程语言。人工智能需要有种编程语言的能力，如 Python、C++、Java等。人工智能是一门综合性很强的学科，需要各个领域的算法作为支撑，而算法是需要编程来实现的。

3.人工神经网络。人工智能包括“人工”和“智能”两个方面。虽然说目前有很多根本不懂人工神经网络的人也在从事人工智能行业，但从人工智能的本质以及整体的发展来说，人工神经网络将是人工智能产品的核心技术。

关于人工智能工程师需要具备哪些知识，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

优秀的人工智能工程师要掌握哪些知识?

1.杰出的数学和统计学基础。人工智能工程师所面临的问题千变万化，无论是在抽象建模还是模型算法分析设计阶段，都需求以数学和统计学才能作为基础。并且人工智能最重要的领域--机器学习又是计算机科学中对数学和统计学要求最高的分支之一，所以一名优异的人工智能工程师首先必须有出色的数学和统计学才能。

2.编程言语。人工智能需求有种编程言语的才能，如 Python、C++、Java等。人工智能是一门综合性很强的学科，需求各个领域的算法作为支撑，而算法是需求编程来实现的。

3.人工神经网络。人工智能包含“人工”和“智能”两个方面。虽然说现在有许多底子不懂人工神经网络的人也在从事人工智能工作，但从人工智能的本质以及全体的开展来说，人工神经网络将是人工智能产品的核心技术。

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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。

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