人工智能 js,人工智能 JS

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本篇文章给大家谈谈人工智能 js,以及人工智能 JS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。

本文目录

  1. 自动化专业和人工智能有区别吗?
  2. 人工智能的主要应用领域有哪些?
  3. 机器人和人工智能有什么区别,他们有什么内在联系?
  4. 为什么人工智能是人类创造的,却似乎比人类聪明?

自动化专业和人工智能有区别吗?

很高兴能回答您这个问题,以下我为大家分享,我个人对这个问题的看法与想法,希望我的分享能给大家带来帮助,也希望大家能够喜欢我的分享。

对于自动化专业和人工智能的区别来说,从严格的定义来看,似乎两者并不是一个层面的比较。我们先来看看自动化专业的定义,引用下百度百科的定义:

自动化专业以系统科学、控制科学、信息科学等新兴横断学科为理论基础,以电工技术、电子技术、传感技术、计算机技术、网络技术等先进技术为主要技术手段,以实现各类运动体的运动控制、各类生产过程的过程控制、各类系统的最优化等跨学科综合性专业。自动化专业的一级学科为“控制科学与工程”,本专业主要有4个发展方向:1、运动控制;2、过程控制;3、嵌入式系统与机器人;4、人工智能。[2]培养掌握自动控制、计算机软硬件、人工智能和机器人领域相关知识,能够在自动化及相关领域从事系统设计、产品开发、科学研究和技术管理等工作,能解决复杂工程问题工程应用技术型人才。

以上可以看出,人工智能只是自动化专业的一个发展方向而已,是属于自动化的一个范畴。不过由于当前人工智能技术的火热,我们有必要对传统的自动化技术和人工智能技术做些比较。

传统自动化技术

对于传统自动化技术是指机器设备、系统或生产、管理过程在没有人或较少人的直接参与下,按照人的要求,经过自动检测、信息处理、分析判断、操纵控制,实现重复性的复现和执行预期的目标的过程。其中一个重要的特征就是整个自动化过程完全预先由工程人员设定好,机器只是按照设定的程序严格执行而已。比如自动化流水线就是一种典型的预设定系统。

人工智能技术

人工智能可以说是当前科技界最火热的技术了,其实人工智能的概念在几十年前就已经提出,但由于当时计算机计算能力的受限,发展一直停滞不前。但随着现代计算机计算能力的提升,尤其是大规模云计算的出现,人工智能技术出现飞速发展。阿尔法机器人战胜人类顶尖围棋选手成为人工智能正式登上舞台的标志。

目前越来越多的传统自动化技术开始与人工智能技术进行整合,形成了一种叫智能制造的概念。与传统自动化相比,其中的重要区别就在于出现了机器学习的概念,这主要体现在整个自动化过程不再完全由人类进行预先设定,而是让机器进行大量的数据学习,自动调整自动化参数,从而智能的进行工作。例如一条智能化的生产线的产品质量检测关口,摄像头视觉识别系统通过过去对各种产品缺陷的视觉特征的学习,能自行设置缺陷模型,从而识别质量不合格的产品,这就是一种典型的人工智能在自动化技术的应用。

总结一下,传统自动化技术与人工智能技术之间的重要区别就在于是否融入了机器学习的概念,自动化生产的过程不再完全通过人类的预先设定完成,而是由智能机器学习算法通过学习而去自动完成。

在以上的分享关于这个问题的解答都是个人的意见与建议,我希望我分享的这个问题的解答能够帮助到大家。

人工智能的主要应用领域有哪些?

首先非常感谢您提出的问题,很荣幸能够做出回答。

简而言之,许多人应该接触过电影中的面部识别技术,这是人工智能最广为人知的应用之一。华为云使用这项技术帮助深圳警方成功找到了嫌疑犯并找回了一个丢失的孩子。事实上,除了面部识别,人工智能在恢复图像方面也发挥着重要作用。

随着数字成像智能的不断提高,扭曲或碎片化的图像可以转化制成清晰的母版。它是如何工作的?人工智能成像技术可以恢复被雨水浸泡或被污渍污染的图像,重像素化或低分辨率图像,以及被某些元素覆盖的图像。除了图像,这项技术还可以用来恢复视频。

这项技术不仅是一种先进的图片编辑工具,而且还能产生像人一样能分析周围环境的人工智能机器。例如,数字成像技术可以帮助自动驾驶车辆在恶劣的道路条件和恶劣的天气条件下行驶,大大提高驾驶安全性。

此外,人工智能在许多行业从事单调乏味的非技术性工作,以帮助人类提高生产效率。例如,建筑业有一项常规工作:计算钢筋,这非常耗时。当钢筋运输车进入在施工现场时,验收直杆一般都是人工清点,一车钢筋大约需要半个小时。

当钢筋进入现场称重时,人工智能可以快速识别钢筋的类型、数量、厚度等信息。建筑工人可以从中解脱出来,从事更有技能的工作。除了节省时间,人工智能还大大提高了建筑行业的效率。

金融服务:人工智能技术最有可能登陆的行业是金融业。人工智能可以自动上传表格、检查错误等。将事务处理周期缩短80%,将错误减少50%。

法律职业:人工智能可以成为法官的助手,帮助他们快速准确地处理法律程序。因为法律文件通常具有共同的结构特征,包括当事人、法律条款的适用、法庭上的交叉质证、法院意见、最终判决等。公司一直在研究使用自然语言处理技术来分析法律条款和法院判决,并使用工具来更快、更准确地分析数据,这有助于法官查阅和识别预警报告中的关键文件,以进行尽职调查。人工智能将减少大量的现场工作和高度集中注意力的工作,让法官能够专注于最重要的文件。

制造业:高精度组件要求超出人眼的精度。工业机器人的精度主要取决于其关节中的齿轮箱。换句话说,机器人手臂越大,其精确度越低。随着软件的发展,电子元件变得越来越小,进一步提高了机器人装配的精度。机器人每年为全球生产率贡献0.8至1.4个百分点,工业维护成本降低25%。到2025年,工业机器人市场预计将增长175%,达到338亿美元。

在煤炭领域,人工智能也能发挥巨大作用。例如华为云,煤科院和他的合作伙伴共同建造的煤矿大脑就是一个很好的应用

机器人和人工智能有什么区别,他们有什么内在联系?

机器人,能够完成某些指令和任务,即使是被动的被操控的,并非智能的,仍然是机器人。机器人主要是在外形态,硬件上的体现。

人工智能则是软件上的,体现在内在的智慧和学习上,能够自主的去完成所分配的任务,且在任务完成中可以自我完善和学习,不断的自我提升,具备相当程度的自主能动性。

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。

人工智能 js和人工智能 JS的问题分享结束啦,以上的文章解决了您的问题吗?欢迎您下次再来哦!

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