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简而言之，人工智能通过人造方法模拟智能。
这里有两个关键概念，一个是“人造”，另一个是“智能”。
“人造”易于理解，这是使用人工方法模拟。但是什么是“智能”？
在回答什么是“智能”之前，让我们首先看一下哪个项目智能：
第一行是很好的判断，每个人都认为他们很聪明。
第二行呢？
1.有智能向日葵吗？它可以跟随太阳。
2.搜索引擎是否智能？它可以列出输入问题的答案，例如进入“著名餐厅”，他可以提供著名餐厅的清单。
3.厕所里有智力吗？它可以知道何时在离开水后停止水，然后将其转换为储藏，何时满足水，您知道何时停止储水。
第二行（向日葵，搜索引擎，厕所）和第一行（现代人类，耳语和猫）具有共同特征，也就是说：它们可以根据外部环境的变化而改变，从而改变自发更改。
例如：向日葵可以根据太阳的运动来移动自己的花板；搜索引擎可以根据不同的用户显示不同的结果；抽厕所可以决定是放水还是储存，或者根据水位停止。
另一个问题是，它也可以根据外部环境的变化自发改变。那么，这两行项目有什么区别吗？
这种差异很明显，也就是说：当面对外部环境的新变化时，它是否能够独立学习和理解环境，以便在新的外部环境中自发改变自己？
第二行中的项目已提前针对某些特定方案进行设置。如果这种特征场景跳出来，他们将不会有任何自我分布。
例如：向日葵仅在发芽到花板之前先阳光移动。搜索引擎还通过计算提前计算关键字的相应关系来呈现结果。最后的厕所泵送只是为冲洗而设计。新场景的动作。
“智能”通常具有以下两个特征：
1.根据外部环境的状态，它决定了自己的状态。
2.在面对新的外部环境时，您可以自己学习和理解环境，以便在新环境中自发确定自己的状态。
根据这两个特征，第一行中的项目是智能的，而第二行中的项目不智能，但是有“函数”。
人工智能是模拟智能的人工方法，模拟智能可以实现智能项目的两个特征。
在当前的智能物体中，人类被认为是智力中最强的。
著名的现代计算机父亲图灵（Turing）提出了一个意识形态实验，可以通过该实验并被认为是人类智能的水平。这种意识形态实验也称为“图灵测试”。
图灵测试就是这样。当人和机器分开时，他们会随意通过某些设备（例如键盘）询问这台机器。经过多次测试，如果超过30％的测试人员无法确定被子，则不确定被子是否已熄灭。无论是测试仪还是机器，该机器已经通过了测试，被认为具有人类 -水平智能。
在图灵测试中，图灵没有测试机器是否有合作，劳动分工，进化和自由意志等因素，而只是发现机器是否具有足够的智能。但是，这不会阻碍哲学家对这些问题的讨论。哲学家认为，如果可以满足这些因素，那么这种智力就称为强大的人工智能。如果不满足这些因素，而仅通过图灵测试，那么它就是其中之一。薄弱的人工智能。
人工智能领域中目前没有可以通过图灵测试的机器（或系统）。
“智能”具有一个特征，即面对新的外部环境时，您可以自己学习和理解环境，以便在新环境中确定自己的状态。那么我们如何学习呢？
人类学习方法是这样的：总结，解释和关联问题的某些经验，并得出结论以进一步使用该结论来解决此类问题。在这种促销过程中，经验非常丰富，其中一些经验已成为所有人类的共识，这加速了人类的学习。
因此，如果是机器，我们如何让机器学习？它能在多大程度上学习？
一种模拟人类学习的方法是将有关此问题的数据输入机器，并使用一些数学方法允许机器根据这些数据进行总结和解释，以得出结论，然后使用此结论来解决此问题问题类型。此过程称为机器学习。
在机器学习中，结论的结论具有特定名称，称为“模型”；允许根据数据诱导和解释机器的过程称为“模型训练”；更改”。整个过程如下图所示：
人们使用概括结果的质量来评估学习模型的质量。
由于方法的普遍性和问题解决的概括能力，机器学习已被许多领域广泛使用。目前，机器学习的成功已在许多方面广泛使用。例如：确定电子邮件是否是垃圾邮件，一些新闻和信息应用程序会自动介绍用户感兴趣的内容，判断某些疾病的机会，自动驾驶，与人类玩耍并克服人类的机会。对某些元素，语音翻译，虚拟个人助理等的认可。通过在这些应用中不断使用机器学习，机器正在不断优化其结果，从而不断提高机器学习的质量和效果。
有了这种趋势，机器会超越人类吗？
与人类学习相比，机器学习具有以下缺陷：
1.缺乏跳跃建模。
目前，机器学习的建模方法逐渐渐进，有些跳跃缺乏向前的跳跃。人类众生通常会有一个想象力和其他想象力，但是机器学习没有任何进展。它只有一个渐进层，逐渐收敛，并最终获得模型。
2.计算能力不够强
尽管人脑中单个神经元的计算速度更快，但人脑的平行计算能力远远超过了几台现代计算机。可以同时激活人类大脑并参与计算。机器的有限。如果将来计算机的当前架构保持不变，则该机器将来将无法超越人类的计算能力。
3.知识储备不足
人类学习的来源是人类的常识。这些知识为人类的理解和学习问题奠定了基础。有时，即使信息不足，人类仍然可以使用这些知识来学习和分析问题。每台机器都有其所学的模型，并且这些模型不能由这些模型共享。这也是这也是为什么这也是为什么机器学习在许多领域都难以达到人类水平，例如：自然语言处理。
4.不能放弃并反对
机器学习不能与要解决的实际问题分开，并且获得的模型仅在此类实际问题中具有有限的概括能力。这项机器可以像人类一样能够做到其中一个，他们只能通过One.这缺乏面对环境变化后的自我学习能力。
总而言之，如果机器学习想超越人类，则有必要解决建立模型，决策计算能力和知识共享的方法。在目前，不可能超越人类，只能适用于某些人高度结构化且经常重复一些模型的区域。
在这一点上，我们对人工智能及其优势和缺点有宏观的了解，希望帮助那些想了解人工智能领域的人。
1.解释：人工智能是一门新的技术科学，研究并开发了智能理论，方法，技术和应用系统，用于模拟，扩展和扩展。
2.人工智能的实际应用：包括机器视觉，指纹识别，面部识别，视网膜识别，虹膜识别，棕榈线识别，智能搜索，定理，游戏，自动程序设计，智能控制，机器人技术，语言和图像迷信，遗传，编程等
3.人工智能研究类别：自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，计划，机器学习，知识获取，调度问题，感知问题，模式识别，逻辑编程软计算，人工生活，神经网络，神经网络，神经神经网络，神经网络，神经网络，神经网络，神经网络，神经网络，神经网络，神经网络。
人工智能（人工智能），英语缩写是AI。这是一门新的技术科学，研究并开发了用于模拟，扩展和扩展的智能理论，方法，技术和应用系统。ArtherticeIntellioncence是计算机科学的分支。它试图理解智力的本质，并产生一种新的智能机器，可以响应人类的智力相似性。该领域的研究包括机器人，语言识别，图像识别，自然，自然语言处理和专家系统。“人工智能”一词最初是在1956年在达特茅斯学会提出的。人工智能的概念也扩大了。夫人人工智能是一门具有挑战性的科学。那些从事这项工作的人必须了解计算机知识，心理学和哲学。人工智能包括一门非常广泛的科学科学。它由不同的领域组成，例如机器学习，计算机视觉等。总的来说，人工智能研究的主要目标之一是使机器能够竞争一些通常需要人类智能才能完成工作的人类智能。但是不同的时代。不同的人对这项“复杂工作”有不同的理解。例如，最初需要的重型科学和工程计算是人类大脑。现在，计算机不仅可以完成此计算，而且可以比人大脑更快，更准确地完成计算。这项工作是“一项复杂的任务，需要人类的智能才能完成”。可以看出，随着时代的发展和技术的发展，复杂任务的定义发生了变化。人工智能的具体目标是随着时代的变化而自然发展的。一方面， 它继续取得新的进步，一方面，它已转移到一个更有意义，更困难的目标。目前，可以用来研究人工智能和可以意识到人工智能技术的机器的主要材料。人工智能的发展历史与计算机科学和技术的发展历史有关。除了计算机科学外，人工智能还涉及许多学科，例如信息理论，控制理论，自动化，生物学，生物学，生物学，心理学，数学逻辑，语言学，语言学，医学和哲学。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示，自动推理和搜索方法，机器学习和知识获取，知识处理系统，自然语言理解，计算机视觉，智能机器人，自动程序设计和自动计划设计和设计和其他方面的其他方面和其他方面
人工智能是一系列技术产品，只能通过一系列超高难度操作来完成，例如人力，脑力，发展，高技术和持续研究和尝试。该国和人的发展对国际影响力有很大的影响。夫人人工智能也可以定义为高模仿人类。尽管不可能具有像人类这样的敏感反应和思维能力，但人工智能是根据人类意识形态结构的探索而开发的一项研究。
人工智能发展的主要目的是完成人类的复杂性，危险的困难和迟钝。因此，人工智能是通过人类结构设计和开发的。支持人工智能的发展主要是为了帮助和促进人类的生活。因此，人工智能的定义始终存在于“协助人类”的范围内。已经促进了许多行业的兴起，例如域名，并且已经注册了许多相关的.top域名。
将来，可能会有许多传统行业，例如银行，将有人工智能帮助您获得更好的利益。信用卡或其他贷款将由人工智能确定以确定谁可以安全贷款，他们将偿还钱。然后您可以从人工智能开始，可以进入工业机器人，商业机器人，最后进入家庭机器人。
它是指直接的公共或公共财产所有者，或公共组织或公共财产的所有权，以及公共组织的所有权或这些组织或资产的所有权，及其衍生品权利或非法的权利。转变为个人的个人行为和过程。
结论：以上是首席CTO注释为每个人汇编的人工智能私有化的所有内容。感谢您阅读本网站的内容。我希望这对您有帮助。关于人工智能的私有化的更多信息。不要忘记在此站点上找到它。