很多朋友对于人工智能工作的目的和人工智能工作的目的是不太懂，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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人工智能学科诞生的标志是1956年达特茅斯会议召开，对吗
“达特茅斯会议”被誉为人工智能诞生的标志。1956年8月，在美国汉诺斯小镇达特茅斯学院，由达特茅斯学院数学助理教授等人发起了讨论机器智能的会议。会议足足开了两个月的时间，虽然大家没有达成普遍的共识，但是却为会议讨论的内容起了一个名字：“ArtificialIntelligence”（人工智能），简称AI。因此，1956年也就成为了人工智能元年。
人工智能的四大关键原则
这四项原则是：合理利用；可解释；保护隐私；安全且可靠。
1.解释原则（Explanation）
解释原则要求AI系统为所有输出提供相应证据和理由，但不要求证据是正确的、信息丰富的或可理解的，只要表明AI系统能够提供解释即可。解释原则不强加任何的质量评价指标。
2.有意义原则（Meaningful）
有意义原则要求AI系统提供单个用户可理解的解释。也就说，只要一个用户可以理解AI系统所提供的解释即符合该原则，不要求解释为所有用户所理解。有意义原则允许基于不同用户群体或个人的定制化和动态解释。不同用户群体对AI系统的解释需求不同，如系统开发者与系统使用者需求不同，律师和陪审团需求不同。此外，每个人知识、经验、心理等方面存在差异导致其对AI解释的理解不同。
3.解释准确性原则（ExplanationAccuracy）
解释准确性原则要求相应解释正确反映AI系统产生输出的过程，不要求AI系统做出的判断准确。与有意义原则类似，解释准确性原则也允许用户差异性。有的用户（如专家）需要解释产生输出的算法细节，有的用户可能仅需要关键问题的解释。对算法细节要求的差异性恰恰反映了解释准确性原则与有意义原则的不同，详细解释可以加强准确性但却牺牲了部分用户的理解性。基于不同的用户群体定制化解释准确性测量指标。AI系统可以提供多类型、多层次的解释，因此解释准确性测量指标不是通用或绝对的。
4.知识局限性原则（KnowledgeLimits）
知识局限性原则要求AI系统仅可以在其所设定的条件下运行，以保证系统输出。知识局限性原则要求AI系统能识别出未经设计或批准以及响应错误的情况。知识局限性原则可以防止错误、危险、不公正的决策和输出，从而增加AI系统的可信度。AI系统有两类知识局限性，一是所需判断不属于AI系统本身设定，如鸟分类AI系统无法分类苹果，二是所需判断超越内部置信度阈值，如鸟分类AI系统无法对模糊图像上的鸟类进行归类。
人工智能实训的主要目的
通过实践操作，让学生能够更加深入地了解和掌握人工智能领域的相关理论、算法和技术，并在实际应用中获取更多的经验和技能。
具体来说，人工智能实训可以帮助学生实现以下几方面的目标：
掌握基础理论知识。人工智能实训通常包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等方面的基础理论知识的教授和实践操作，这些知识是学习人工智能的基础，掌握它们对于后续的学习和实践都至关重要。
学习算法和技术。人工智能实训能够让学生接触到各种常见的人工智能算法和技术，并进行实现和应用。通过实际操作，学生能够更好地理解和运用这些方法，提高自己的算法和程序设计能力。
认识应用场景。人工智能实训课程通常会包括一些典型的应用场景，如图像识别、语音识别、推荐系统、数据挖掘等。通过实践操作，学生可以更加深入地了解这些应用场景的特点和解决方案，提高自己的应用能力。
培养创新思维。人工智能实训通常会涉及到一些课程设计和项目开发等活动，这些活动需要学生进行大量的思考和实践，在实践中培养出创新思维和解决问题的能力，为未来的学习和职业发展打好基础。
总之，人工智能实训的主要目的是为学生提供一个实践学习的机会，让他们通过具体的应用场景和项目实践，掌握人工智能领域的相关理论和技术，并在实践中不断提高自己的能力和水平。
人工智能选题背景和意义
背景：现代化社会越来越发达，人工智能的应用越来越广泛，在各个领域都有涉及
意义：科技兴国
好了，文章到此结束，希望可以帮助到大家。