本篇文章给大家谈谈什么才算人工智能，以及什么算人工智能吗对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。
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ai都包括什么
AI三大构成数据、算法、算力，算法大部分都是公开的，算力只要出资金购买能够解决，然而数据，要么集中到大厂里，要么需要耗费大量的人力去手动标注。数据是制约AI应用的关键因素。我们有没有办法可以通过技术手段来提高数据的获取效率及降低获取成本呢？
区块链采用的去中心化的模式，使得用户对自己的数据拥有绝对控制权，既保证了数据的真实性，也不必受制于某个中心化机构。
AI是什么？都有哪些特点？
你很明白啊，连人工智能的英文全拼都写出来了，AⅠ不就是人工智能英文的缩写吗。
在网上查对人工智能是这么定义的：“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。”还说计算机科学的分支“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’。”
我很欣赏百度百科说这是“人类智慧的容器”，这是很客观的，比那些认为人工智能的发展就是超过人脑的论证要清醒的多。人工智能作为“人类智慧的容器”人类的什么智慧都可以装，很好的说明人工智能的发展会涵盖人类社会的方方面面。现在的互联网、物联网都会升级到人工智能网络，人工智能网络也会全方面感应人的感觉(眼耳鼻舌身意)，意念控制(脑控)也是人工智能要做到的，特别是脑机接口的开发会深刻改变人们对网络的使用。可以说随着脑机接口技术的成熟脑控万物的时代也会随之到来，甚至可以这么说人工智能这个人类做出来的大脑会融合人类的大脑，以让人类更清楚的认识世界、更方便的控制世界，这才是人工智能发展的本质。
特别是在今日头条视频上看到有说人脑和宇宙(星系)的高度相似，这也让我想起了道家有人体是个小宇宙的说法，再想到我以前曾在阿里巴巴论坛上写到过让我们的小宇宙爆发的文章，现在想来也挺有意思的。
而从央视的《机智过人》节目我也看到人工智能还是有很多地方需要认真研究的。从节目中的人脸识别人工智能让我感到人工智能不光是对大数据的处理，也并不是对普遍的脑神经网络进行研究，还要对特定的人脑神经网络进行研究。就比如节目中的御眼重明就需和它的人类对手合作，研林宇辉警官的大脑活动，学习他对图形识别的方法，总结出更好的神经算法。对于特定功能的人工智能大数据往往不是关键，深度学习特定人脑的神经活动，深度学习人脑对特定任务的方法，这对象御眼重明这样的人工智能的发展是很好的。
我也一直以为随着脑科学的发展，随着量子科学的深入，人工智能也会有很好的发展。在查量子科学的时候，我看到了“生物光子学”，我想这也许对脑神经网络的研究会有更大的突破。因为我一直以为大脑的神经活动就是量子科学的研究范围，尤其当我看到这个“光子生物学”的时候。现在量子纠缠这个概念很热，那大脑里的光子活动是不是也存在着量子纠缠。哎呀，人脑的复杂性有很多还是需要人类深入学习研究的。想想一千亿的多树突神经元建立了一个多么庞大的连接，完成了多么复杂的量子纠缠，这才是量子计算机的发展方向啊。也许宇宙就是量子网络构成的大脑呢，也未可知啊！
在查量子信息科学的时候，我也觉得人工智能的发展需要其中的量子编码和量子算法以此形成人工智能的量子信息论。甚至可以说人工智能的发展如果要有突破和量子科学特别是量子信息科学分不开的。
如果说地球是什么所谓外星人给人类建的牢笼的话，那么量子科学的特别量子智能网络的发展就是人类突破牢笼的关键。可以说随着人类对量子信息技术的深入，我们会在不久的将来看到人类在科学技术上的大爆发。而人工智能网络就是这里的精品。
这就星我对人工智能的理解。
人工智能和人有什么区别？
人工智能机器人与人的区别。
首先人工智能机器人，是由人制造出来的机器。严格讲不是人。是仿人。而人是大自然宇宙，因一念无明在我执业力因果规律的作用下，随缘显现的。
其二，机器人的动力能量来源于人力制造的电能。（笼统讲）而人体的动力能源（生命力）直接来源于大自然。可以说就目前来讲，智能机器人离了人力，就是一堆烂铁。
其三，即然智能机器人离了人力就是一堆烂铁，说明这个机器人是无情的。而人体就不是这样，组成人体的每一个细胞乃至最微小粒子，都是有情有生命的。
其四，也是最重要的：人是有思维意识的。人的思维意识，时时刻刻都能与宇宙大自然相互沟通。也就是说，人的意识是可以脱离人体独立存在的。而人工智能机器人在这方面是望尘莫及的。
智能机器人它的智能部分，在人体属于意识的浅层次。准确讲还不属于意识。因为意识是有情有生命的。而智能机器人是远远不具备这一功能的。愿科学的发展能够插上智慧的翅膀，为人类带来吉祥！
强人工智能和弱人工智能该如何定义
要回答这个问题，首先要了解弱人工智能和强人工智能的区别：
强人工智能
强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理（Reasoning）和解决问题（Problem_solving）的智能机器，并且，这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识的。强人工智能可以有两类：类人的人工智能，即机器的思考和推理就像人的思维一样；非类人的人工智能，即机器产生了和人完全不一样的知觉和意识，使用和人完全不一样的推理方式。弱人工智能
弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理（Reasoning）和解决问题（Problem_solving）的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。从上面的人工智能界公认的观点可以看出，至少要能从给定的任意类型的输入信息中，主动寻找出相关的模式规律，然后能运用找到的模式规律来检查后续的输入信息是否符合其预期，并将预测正确的规律作为解决问题的方法，这才能称得上是强人工智能。
可以不客气的说，目前所有的人工智能产品及场景应用都只是弱人工智能，连强人工智能的门框都没有摸到。
真实世界里的各种信息可以通过抽象，将其中的绝大部分信息转换为可计算的算术逻辑。哥德尔不完备定理是数学史上最让人震撼的成果之一，它的出现告诉我们算术逻辑计算的极限：
1、数学不一定是完备的：
即只有一阶谓词演算的算术逻辑是完备的，而那些包含了自指迭代（比如第N+1项为第N项的某种变形），或者是包含无穷个项（比如从第1项到第N项的累加）的算术逻辑运算命题，其中肯定含有无法证明其为真的命题。2、数学不一定是一致的：
即存在一些特殊的算术逻辑命题，其中包含又对又不对的数学陈述，比如“我说的这句话是谎话”。3、数学不一定是可判定的：
即我们无法通过机械化的计算，就能判定某个数学陈述是对是错。图灵和哥德尔分别用不同的方法证明了这一点。而图灵机模型的问世，正是这一数学问题的物理实现的答案。现在我们所使用的计算机，其算术逻辑计算的理论模型正来自于图灵机。所以，在使用现在的计算机（不包含量子计算机）来计算我们抽象出来的模拟现实世界中的数学问题时，必定会碰到无法求解的情况。
我们认为人类的智能是通用型智能，即人类智能能够推理并解决各种不同类型的问题。但是，我们人类并不能解决所有的问题，还有相当多的问题，即使是最聪明，最有智慧的人到现在都没能力找出正确答案，比如明天会不会下雨？明天的股市是涨还是跌？人类的大脑是怎么产生出意识的？宇宙的终极真理是什么？我们之所以想开发出强人工智能，很大程度上是让其帮我们找到那些我们没能力解决的问题的正确答案。换句话说，我们梦想中的强人工智能，其智能水平应该远远超越我们人类自身。当然，强人工智能的实现并不是一个固定的终点，比如智商20000，它应该是能不断升级，不断迭代进化的。某些问题在当前的资源条件下无法求解出答案，不代表升级进化后还是无法求解。
那么该如何实现强人工智能呢？我个人认为，我们无法绕过我们人类自身已经拥有的通用型智能。只有先理解了人类自身的通用型智能的机制原理，我们才有可能造出第一代的强人工智能，正如我们从原始社会到农业社会到工业社会再到信息化社会，强人工智能的实现也是这样一个逐步前进的过程，终点是什么，我们离宇宙的终极真理有多近，现在谁都没法给出正确答案。
下面有朋友提出一个观点：
认为我们人类自己可以在没有深刻了解一个东西的原理前，“制造”出这个东西。
如果仅仅使用现有的某个东西，我们不需要了解其机制原理，但如果要制造并批量复制出和这个东西功能相同的人造物，我们还是得了解其机制原理。
当然，我们不需要彻底弄懂其全部机理或最底层的奥秘，但至少要在某个层面上理解其机理。比如原始人一开始通过自然产生的野火来烤熟生肉，但直到TA们学会人工取火，才能算是真正的使用火。哪怕随后数万年里人类对火产生的原理的认识是错误的，也不妨碍我们发明出更多制造和使用火的方法。人类对事物的认知和推理，是建立在不断试错的基础上的，在这个过程中我们将自己的智能抽象化通用化，延展开来，解决了一个又一个不同类型的问题。这正是我们人类智能的发展轨迹，而目前的图灵机可以做到这一点吗？答案不言自喻。而为什么我们人类智能能这样发展，或许正是因为意识参与其中。现在，有部分人工智能科学家已经认识到了意识在智能活动中的重要性，所以已经开始了这方面的研究和尝试。具体案例请参阅以下报道：
我们需要有意识的机器人
意识必须有某种重要功能，否则在进化过程中，我们不会获得这一能力。
同样的功能也适用于人工智能。最后，哥德尔不完备定理只能说明这一点：
在以图灵机为理论模型的计算机上，是无法开发实现出强人工智能的，甚至连我们人类水平的通用型智能也无法实现。因为我们人类还有意识，可以将无法计算出结果的问题搁置起来，或通过不太靠谱的直觉给出一个模糊的答案，而图灵机是做不到这一点的。
我们梦想开发出强人工智能，来帮我们人类探寻世界的本质和终极的真理。这方面从早期毕达哥拉斯提出的“万物皆数”，到现代科学家StephenWolfram提出的“宇宙的本质是计算”，后来又被《人类简史》的作者将其简化为“万物皆算法”。
然鹅，早在上个世纪末，彭罗斯在其《皇帝新脑》一书里，通过数学，哲学，物理学三个角度，通过抽象逻辑分析和数学公式推导，以及经典物理及现代量子物理的各种前沿理论及猜想向读者证明，我们所存在的这个世界一定存在，而且确实已经存在着某些具有非算法特征的东西，即这些东西是无法用数学公式压缩，也无法通过纯数学的物理公式计算出后续时间里这些东西的必然状态。
或许彭罗斯的观点和论证并不绝对正确，但至少他给出的证明和逻辑推理并不是全无参考价值的。他在书的最后一章里对我们人类意识的功能作用进行了推测：
我们的大脑在进行数字逻辑推理计算时，这种行为是一种无意识行为，是可以按照算法过程进展的，但还需要再在这个过程之上对这个算法过程进行一个判断，这种判断正是意识行为的呈现，而意识行为是不能被任何算法所描述的进展。（P552~553）让我们回忆第四章用来建立哥德尔定理以及它与可计算性之间的关系的论证。这论证指出，不管数学家用什么（足够广泛的）算法去建立数学真理，或是类似真理的东西，不管他采用什么形式系统去提供真理的判据，总有一些数学命题，譬如该系统显明的哥德尔命题Pk(k)（参考146页），这些算法不能提出答案。如果该数学家的头脑作用完全是算法的，那么实际用以形成他判断的算法（或形式系统）不能用以应付从他个人算法建立起来的Pk(k)命题。尽管如此，我们（在原则上）能看到Pk(k)实际上是真的！既然他应该也能看得到这一点，这看来为他提供了一个矛盾。这个也许表明，该数学家根本不用任何算法。（P559）
让我们再从头审视一下目前公认的强人工智能的定义，可以发现，意识是一个绕不开的坎儿，但在现有的图灵机理论模型里，我们能找到意识的位置吗？
关于什么才算人工智能的内容到此结束，希望对大家有所帮助。