简介：许多朋友问了有关为什么发明人工智能的问题。本文的首席执行官注释将为您提供详细的答案，以供您参考。我希望这对每个人都会有所帮助！让我们一起看看！
信息存储和处理信息存储和处理的各个方面的一场革命。在美国和德国出现的这一发明是一台电子计算机。第一台计算机占用了几个带空气调节的大房间，这是一场噩梦：只是为运行程序设置数千条线。可以在1949年之后存储程序的计算机使输入程序变得更简单，并且计算机理论的开发产生了计算机科学，并最终提倡人工智能的出现。用电子方法的计算机发明的计算机为人工智能提供了一种媒介。尽管计算机为AI提供了必要的技术基础，但直到1950年代初，人们才注意到人类在1950年代初期才发现人类在1950年初没有注意到人类在智力与机器之间的联系。诺伯特·维纳（Norbert Wiener）是研究反馈理论的最早的美国人之一。最熟悉的反馈控制是自动恒温器。它将将室温的温度与希望温度进行比较，并使温度和温度降低。反应将打开大或关闭的加热器，以控制环境温度。这项研究在反馈电路上的重要性是：维也纳从理论上指出所有智能活动都是反馈机制的结果。反馈机制可以使用它。机器模拟。这一发现对早期AI的发展产生了重大影响。在1955年底，纽威尔和西蒙制定了一个名为“逻辑理论家”的程序。它将每个问题表示为树形模型，然后选择最有可能获得正确结论以解决问题的一个程序。。1956年，被认为是人工智能之父的约翰·麦卡锡（John McCarthy） 组织了一个社会，讨论许多对机器情报感兴趣的专家和学者。夏季研究协会。从那以后，该领域被命名为“人工智能”。尽管达特茅斯社会不是很成功，但它确实集中了AI并为未来的AI研究奠定了基础。
首先是数据。因为人工智能的基础是训练，就像人类要获得某些技能一样，必须经过持续训练才能获得，并且可以很聪明。AI也是如此。只有在经过大量培训之后，神经网络才能总结法律并将其应用于新样本。如果有一种从未在现实中进行过培训的场景，该网络基本上将处于猜测状态，并且可以想像正确的速度。该网络可能会学习碗的特征。如果新图片只是一个碗，没有勺子，它仍然可能被归类为勺子。好的型号，看起来更聪明。
第二个是计算能力。与数据相关，需要持续培训培训。有一个名为Epoch的术语，这意味着有多少轮训练集以及多少轮培训。从开始学习网络不好结束从头到尾训练网络，就像与孩子们说一个理由一样。当然，除了培训外，AI实际上还需要在硬件上运行，并且还需要推理。这些需要支持计算能力。
第三是算法。，以及各种自动化方法，使算法的阈值越来越低。此外，对于启动公司而言，它实际上是一个更容易的切入点。许多人会认为这只是一个标签，因此它不愿意这样做。计算能力需要芯片支持。主要位置是剩下的唯一算法。
通过人工智能提高生产力?，人们可以摆脱乏味而简单的工作。它更加困难，更大的黄金。现在的研究项目通常是巨大的，人工智能正是一个很好的解决方案?
机器人可以取代人类的工作，学习，做家务，甚至帮助老年人帮助人类解决环境，医疗保健，贫困和其他问题的问题。从这个角度来看，人工智能的发展对人类有很大的好处。但是，当虚拟现实，人工智能等越来越接近人类的生活并侵犯人类的隐私和信息安全时，科学和技术伦理已经成为一个必须成为一个必须成为一个必须的问题被回答。“克隆技术会导致人类繁殖能力的退化”，“人际关系和性别比例的不平衡会混淆，“可穿戴技术获得的信息可以用作证据，而其他问题都是人类的问题”在研究和开发人工智能时，必须解决它必须解决的问题。
面对灾难，即使人工智能与人脑有很高的相似性，并且可以使人类哭泣的声音也很难意识到人眼泪的真实感受。许多科学家都同意，即使他们能够真正开发了充分实现人类智慧的机器人，这将在很长一段时间内不会成为现实。
结论：以上是首席CTO注释给您的人工智能为什么人工智能的所有内容。我希望这对每个人都会有所帮助。如果您仍然想了解有关此信息的更多信息，请记住收集并关注此网站。