很多朋友对于接纳人工智能和接纳人工智能的意义不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
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人工智能是人类演化的什么
接纳人工智能是今天社会发展，经济增长，人类演化的必然，更是人们生活的需求。其实，很多人每天离不开的智能手机就是低端人工智能的应用，更应当看到的现实是，人工智能的发展极具竞争性未来谁在人工智能的研发和应用中落后，谁就会被淘汰。
人工智能（ArtificialIntelligence），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。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。
人工智能的到来，我们和我们的后代怎么办？
人工智能的时代即将到来，未来会变得如何，你无法想象，正如二十年前阿里巴巴还未成立之时，你也无法想象二十年后的今年，我们靠一部手机就可以出门，可以消费，可以生活。
如果再过二十年后，未来的时代乃至我们的后代又将过着怎么样的生活呢？
像科幻电影中一样的炫酷？上天入地无所不能？那时候的人类又将如何？
这一切都是未知的幻想。
对于我而言，我既不是科技人才也没有掌握什么稀缺技能。
无法为未来创造新科技，那是否会被淘汰呐？
担忧，焦虑…
可这样的情绪并不能帮助你成长。
相反，不论未来如何，我们需要做的是努力向上，时刻保持一颗持续学习的心。
紧紧地跟上时代的步伐！
不要被这个时代淘汰，也不要被同龄人逐渐抛弃。
正如当年的柯达和诺基亚，究竟是时代抛弃了他们？还是他们自己主动脱离了时代？
我相信，只要你愿意主动学习，时刻汲取新的精华，不断提升自己。
那么不论你们扮演着怎样的角色，我都相信，在未来的时代，都会有你的一席之地。
物联网、大数据、云计算和人工智能之间的关系是怎样的？
形象的说，物联网就好比人体内连接各个器官的经络，大数据就是人体各器官的所见所闻所感，云计算就是大脑，人工智能就是智慧。
人体的各个器官感触外界的环境，将所见所闻所感（大数据）通过经络（物联网）传给达给大脑进行分析（云计算），大脑将分析的结果进行总结形成智慧（人工智能）来指导人体的行动。这就是四者的关系。
物联网收集大数据，云计算归纳总结大数据，人工智能运用大数据产生智能。所以大数据是基础，物联网是架构，云计算是中心，人工智能是产出。
为什么人工智能是人类创造的，却似乎比人类聪明？
到目前为止，可以看到的人工智能，在某些方面确实表现得比人更加“聪明”，但是总的来说，目前人工智能还是有很多地方比不上人类大脑的。为了表达清楚这个问题，从以下几个方面进行阐述：
计算机适合做什么，而人脑适合做什么
现阶段的人工智能到底能做什么，而不能做什么
现阶段的人工智能存在什么问题
计算机适合做什么，而人脑适合做什么
在计算和存储维度，人脑远远比不上计算机的准确度和处理速度。
先不用跟计算机比较，就拿计算器来说，两位数的加减有时候都会为难到很多人。计算器在处理数字的加减时，会将数字转为换二进制进行存储，按照二进制加减的计算规则，按照矩阵式对每一位进行与非的开关操作；而人经常会出现一个画面，这个画面也许是一个算盘，也许是一张稿纸，然后想象自己在算盘或者稿纸上进行计算的过程。
从这个维度我们可以看到，关于信息的存储首先就是不一致的。
数字，文字等作为一种符号，是为了满足信息交互保存的需要而人为创造出来的，对于原始人类而言，根本没有文字，记住画面比起记住文字更加方便保存这段记忆。
举个例子来说，你会想起小时候的一段往事，是会议起了这段画面，还是回忆起了记录这段记忆的文字？
而计算机可不同，它在对数字和其他标准化信息的存储和计算上具有更大的优势。
计算机在将文字这种符号按照一定的规则进行抽象化，可以很好的保存下来，并按照规则进行运算，因此一个小小的计算器，在计算上，尤其是涉及多位数多次的运算，有“秒杀”人类的能力。那么更不用说算力更加高，存储空间更加大的计算机了。
现阶段的人工智能到底能做什么，不能做什么
吴恩达在机器学习的课程中有一个形象的比喻。
机器学习就好像一只小狗，我们需要对小狗进行训练，即使用训练集训练模型。
当给小狗一个输入A，小狗产生了反馈B（正确答案），我们给小狗一个零食作为奖励，并告诉它“gooddog”；
当给小狗一个输入C，小狗产生了反馈D（错误答案），我们给小狗不做奖励，并告诉它“baddog”。这么训练一段时间，我们就会发现，小狗可以在看到输入A时，给我们一个反馈B。但是小狗并不理解输入A与反馈B之间的内在联系，而是它认为，反馈A是一个大概率最佳的反馈而已。
这个过程在人工智能领域被称为“强化学习”。
我们将这套逻辑，可以应用在各个实际情况中，例如上表所示，这样我们获得了可以识别人脸的机器，可以判断贷款风险的机器，等。
对于此类，看到输入A，返回输入B的系统发展的速度很快，只要我们针对一种应用场景，找到了A-B之间的关系，就可以让人工智能帮助人类进行决策。
我们在日常工作生活中，看到越来越多的地方使用了人工智能。但是，并不是所有场景都可以使用人工智能替代人类，因为机器毕竟没有真的明白A与B之间存在什么样的真实业务逻辑。在科技和文化的推动上，目前人类的大脑所含有的想象力还是具有更多的生机。
现阶段的人工智能存在什么问题
根据上一阶段所描述的，我们可以根据我们的需求，让机器来通过输入给输出结果。
但是，这套系统有一个很高的门槛，需要大量的数据作为训练支撑。
随着这几年科技的告诉发展，各行各业均逐步实现信息化，但是在很多领域上，信息数据的有序收集，信息的整理等工作还很欠缺。
金融作为人工智能发展最迅猛的一个行业，很大程度上是建立在金融很早就实现了数字信息化，有足够的交易数据和用户信息，作为人工智能模型训练的数据支撑，而其他很多行业或很多应用并不存在这个良好基础。
例如，语音识别技术最近几年突飞猛进，在很多场景上已经开始投入使用。但是虽然在英语，普通话等语言下支持的较好，但是对于一些小众的方言，或含有口音的语言识别率研究较差。这就是由于数据所带来的制约。
同时，由于目前在芯片制造上一直没有出现新的材料，摩尔定律已经被打断，对于算力的不断要求，也会制约目前人工智能产业的继续发展。
总结
人工智能的发展将是做为解放生产力的一次革命，从目前看起来，人工智能并没有通俗意义上超出人类，而是以突出自身的优势，更好的辅佐人类。
关于接纳人工智能，接纳人工智能的意义的介绍到此结束，希望对大家有所帮助。