简介：许多朋友问有关英语人工智能原则的问题。本文的首席执行官注释将为您提供一个详细的答案，以供所有人参考。我希望这对每个人都会有所帮助！让我们一起看看！
人工智能（人工智能），英语缩写是AI。这是一门新的技术科学，研究和开发智能理论，方法，技术和应用系统，用于模拟，扩展和扩展。
人工智能在计算机领域受到了越来越多的关注。
例如，重型科学和工程计算最初需要携带人脑。现在，计算机不仅可以完成此计算，而且可以比人脑更快，更准确。因此，“一项复杂的任务，需要人类的智能才能完成”，这表明复杂工作的定义随着时代的发展和技术的发展而变化。
人工智能的具体目标随着时间的变化而自然发展。一方面，它继续获得新的进步，另一方面，它已转向一个更有意义和更加困难的目标。
扩展信息：
人工智能的定义可以分为两个部分，即“人造”和“智能”。“人造”更好地理解，争议不是很好。有时我们必须考虑什么是人类和制造，还是水平是什么。人类的智力是如此之高，以至于可以创造人工智能，依此类推。
但总的来说，“人造系统”在通常的意义上是人造系统。
人工智能是一门学科，可以使一些思维过程和智能行为（例如学习，推理，思维，计划等）模拟计算机。可以实现更高的应用程序。
人工智能将涉及计算机科学，心理学，哲学和语言学等学科。
从思维的角度来看，人工智能不仅限于逻辑思维。有必要考虑图像思维和鼓舞人心的思维，以促进人工智能的突破发展。数学通常被认为是多个学科的基础科学。
数学也进入了语言和思维领域。人工智能学科还必须借用数学工具。数学不仅在标准逻辑和模糊数学中发挥作用。数学进入人工智能学科。他们将相互推广并发展更快。
参考信息：腾讯 - 为什么人工智能（AI）很难预测？
参考材料：百度百科全书 - 人工智能
人工智能是使用机器代替人。
目前，我们进入了情报驱动的行业变革时代。传统的金融，教育，运输等将经历破坏性的变化。除了互联网行业的发展外，必须在更高质量的发展中实现中国。除了互联网行业的发展外，还必须以“情报+”为基础的传统行业能力。
智能经济将带来人类计算机相互作用的变化。在接下来的二十年中，人们对手机的依赖将减少。智能终端将远远超过手机的范围。人们将以更自然的方式与机器进行沟通。运输，医疗保健，城市安全，教育和其他行业正在迅速实现情报。新的消费者需求，新的商业模式将无休止地出现。
有必要使用互联网数字技术来构建公共服务。让数据运行更多，人们运行较少，最多运行一次，并且正在从吉安格搬到国家。在线生计服务。
AI是公司曲线的机会。每个人都处于同一起跑线。没有人比其他任何人都更好。AI的核心是为用户提供服务。如果它只是数学模型或算法数据的竞争，那是毫无意义的。
目前，Yulin的一些行业已经开始拥有人工智能现场应用程序。例如，在火车站，乘客可以通过面部识别认证。场景，节省人工成本，提高工作效率，并为公民带来极大的便利。
人工智能（人工智能），英语缩写是AI。这是一门新的技术科学，研究和开发智能理论，方法，技术和应用系统，用于模拟，扩展和扩展。
人工智能是计算机科学的一个分支。它试图理解智力的本质，并生产一种可以响应人类智能的新智能机器。自然语言处理和专家系统。由于人工智能的诞生，理论和技术的诞生已经越来越成熟，并且申请领域仍在继续扩张。可以想象，未来人工智能带来的技术产品将是人类智慧的“容器”。兵工智能可以模拟人类意识和思维的信息过程。人工智能不是人类的智力，但它可以像人类的智力一样思考。人类，可能会超越人类的智力。
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。[1]2017年12月，人工智能被选为“ 2017年中国十大媒体”。
工作智能的定义可以分为两个部分，即“手动”和“智能”。“人造”更好地理解，争议不是很好。有时我们必须考虑什么是人类和制造，还是水平是什么。人类的智力是如此之高，以至于它可以创造人工智能，依此类推，但总的来说，“人造系统”是通常的人造系统。
“智力”是什么，有很多问题。这涉及其他问题，例如意识，自我，思维（包括无意识的_Mind）。人们理解的唯一智力是人本身的智慧，这是一个普遍的认可点。但是，我们对自己的智能的理解非常有限，我们也理解了组件智能的必要要素，因此很难定义“手动”制造的“智能”是什么。人工智能通常涉及对人类智能本身的研究。动物或其他人工系统的其他智能通常也被认为是与人工智能相关的研究主题。
人工智能在计算机领域受到了越来越多的关注。
纳尔逊教授定义了这种对人工智能的定义：“人工智能是关于知识的学科 - 如何代表知识以及如何获得知识和使用知识。”美国马萨诸塞州理工学院的另一位教授认为：“人工智能是研究如何使计算机做智能工作，只能在过去完成。”这些主张反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。也就是说，人工智能是研究人类智能活动，用一定的智能构建人造系统的定律，并研究如何使计算机完成人类智能在人类智能中的智能过去，也就是说，要研究如何应用计算机软件和硬件来模拟人类中的某些人类智能，以模拟人类基本理论，方法和行为技术的某些智能。
人工智能是计算机学科的分支。自1970年代以来，它被称为世界上三种主要的切割边缘技术之一（空间技术，能源技术，人工智能）。它也被认为是三种主要的切割技术（基因工程）之一，纳米的科学，人工智能）在21世纪。这是因为它在过去三十年中取得了快速发展，在许多学科领域已广泛使用，并取得了卓有的成果。人工智能逐渐成为一个独立的分支。
人工智能是一门学科，可以使一些思维过程和智能行为（例如学习，推理，思维，计划等）模拟计算机。可以说，哲学和语言学几乎是自然科学和社会科学的所有学科。该范围远远超出了计算机科学的范围。人工智能与思维科学之间的关系是实践与理论之间的关系。人工智能处于思维科学的技术应用水平。它是一个应用程序分支。从思维的观点来看，人工智能不仅限于逻辑思维。有必要考虑图像思维和鼓舞人心的思维，以促进人工智能的突破发展。数学通常被认为是多个学科的基础科学。数学也进入语言和思维领域。智能学科还必须借用数学工具。数学不仅在标准逻辑，模糊数学等中发挥作用，而且数学进入人工智能学科。他们将相互推广并发展更快。
“人工智能”被称为AI.T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。
如何使用计算机模拟，扩展和扩展人的智能；如何使用智能计算机；如何设计和构建具有高智能水平的计算机应用系统；智能计算机等。
人工智能是计算机科学的一个分支，人工智能是计算机科学技术的切割技术领域。
人工智能与计算机软件密切相关。一方面，必须使用计算机软件实现各种人工智能应用系统。另一方面，许多智能计算机软件还应用了人工智能的理论方法和技术。例如，专家系统软件，机器游戏软件等。但是，人工智能并不意味着软件。除软件外，还有硬件和其他自动化和通信设备。
尽管人工智能是计算机科学的一个分支，但其研究不仅涉及计算机科学，而且还涉及脑科学，神经学，心理学，语言学，逻辑，认知（思维）科学，行为科学和行为科学与行为。，控制理论和系统理论是许多学科。因此，人工智能实际上是一项全面的跨学科和边际学科。
人工智能主要研究人造方法和技术，模仿，扩展和扩展人的智能以实现机器智能。一些人将人工智能分为两类：一个是象征性的智能，另一个是计算智能。知识和通过推理解决问题。被称为传统的人工智能。估计智能基于数据，并通过培训解决问题。人工神经网络，遗传算法，模糊系统，进化节目，人造生活，人工生命等。所有这些都包括计算智能。
传统人工智能主要使用知识来解决问题。从实际的角度来看，人工智能是一种知识工程：基于知识，知识的使用，知识的使用和知识获取知识。
自1956年以来，人工智能取得了巨大的进步和成功。1976年，纽厄尔（Newell）和西蒙（Simon）提出了物理符号系统假设，即物理符号系统是物理符号系统是必要且足够的智能行为的条件。以这种方式，任何信息处理系统可以被视为特定的物理系统，例如人类神经系统，计算机构建系统。，并使用基于规则的记忆来获得搜索控制知识和操作员来解决普遍的问题。明林从心理学研究中进行研究，并认为人们使用了从以前的日常理解活动中获得的大量知识。知识在人的大脑中具有类似于框架的结构。因此，在1970年代，他提出了一种方式按照1980年代的框架，明斯基认为人类的情报根本没有统一的理论。在1985年，他出版了一本著名的书《心灵社会》。这本书指出，思想社会是一个由一个复杂的社会组成的社会麦卡锡（McCarthy）和尼尔森（Nilsson）的代表人数，他们提倡逻辑来研究人工智能，也就是说，通过形式化的方法来描述客观世界。模型理论和解释推理。麦卡锡主张所有事物可以由统一的逻辑框架来表示，并且在常识推理上，它以非单声道逻辑为中心。传统人工智能研究思想是“上层 - down -down”。它的目标是让机器模仿人。人们认为，可以通过某些公式和规则来定义人类大脑的思维活动。因此，使机器具有像人类这样的一日思维能力的程序输入机器。该理论指导了早期人工智能的研究。
近年来，神经心理学和脑科学的研究结果表明，大脑的一部分，包括视觉，听力和运动等大脑皮层区域，不仅具有输入/输出渠道的功能，而且还具有直接参与思维的功能。智能不仅使用知识，通过推理解决问题，而智力也在感知渠道中。
在1990年，什叶奇提出了人类思维的层次结构模型，表明人类的思维已经感知到思维，图像思维，抽象思维和构成等级的关系。履行思维是一种简单的思维形式。它通过人的眼睛，耳朵，鼻子，舌头和身体感知出现，形成主要思维。感知的表达是关键。图像思维主要通过典型方法总结，并使用图像材料来思考。，可以同时进行高度处理。抽象思维基于物理符号系统作为理论基础，并在语言中使用摘要的概念。引起注意的注意，它基本上是序列的。
人工智能的原则是简单的描述：
人工智能=数学计算。
机器的智能取决于“算法”。从本质上讲，人们发现电路已打开和关闭，可以用1和0表示。不同的安排更改可以代表许多事物，例如颜色，形状和字母。与逻辑组件（Triode）结合，“输入（按Switch Button）-down（当前通过该线路） - 输出（轻度输出）开启）”
这个模型。
想象一下在家中的双控制开关。
为了实现更复杂的计算，它最终成为“大型集成电路” -Chip。
电路逻辑逐层嵌套。将图层封装后，更改当前状态的当前状态的方法已成为“编写编程语言”。程序员正在这样做。
程序员让计算机执行，并执行。该程序将整个过程固定为死亡。
因此，要允许计算机执行特定任务，程序员必须首先完全找出任务过程。
以Lianji电梯为例：
不要低估这台电梯，它是“智能的”。考虑它需要做什么判断：向上和向下的方向，无论是全部员工，高峰时间，停车时间是否足够，单层和双层楼等，您都需要提前考虑所有可能性，否则您将成为错误。
在某种程度上，程序员控制着世界。但是总是要亲吻这个东西。程序员太累了。您会看到他们在加时赛中有红眼睛。
因此，我想：我可以让计算机自己学习并遇到问题来解决它吗？我们只需要告诉它一套学习方法即可。
每个人都记得1997年，IBM用专门设计的计算机赢得了国际象棋冠军。实际上，它的方法是愚蠢的 - 暴力计算，该术语称为“糟糕”（实际上，为了节省计算能力，IBM手动修剪了A许多不必要的计算，例如那些明显的愚蠢国际象棋，以及针对卡的卡片的目标。Siparov的样式得到了优化）。计算机计算出每一步的每个方法，然后比较人类的国际象棋记录以找到最佳解决方案。
一句话：剧烈的奇迹！
但是当我到达这里时，我做不到。无关，力量有多么强大，有一个限制。GO的可能性远远超过宇宙中原子的总和（已知）。即使当前最强大的超级计算使用当前最强大的超级计算，它也是数万年的。在量子计算机成熟之前，不可能进行电子计算机。
因此，程序员向Alpha Dog添加了额外的算法层：
A.首先计算：在哪里计算，忽略哪里。
B.然后，以目标方式进行计算。
- 从本质上讲，仍然可以计算。如何有“感知”！
在步骤A中，如何判断“在哪里计算”？
这是“人工智能”的核心问题：“学习”的过程。
想想人类如何学习？
所有人类认知都来自观察到的现象的摘要，并根据摘要规则预测未来。
当您看到一条四腿，短发，中等大小，嘴巴和吠叫动物时。如果您是狗，您将对后来看到的所有类似物体进行分类。
但是，机器的学习方法与人类不同：
人们可以通过观察少数特征来推动最未知的人。制定者和反击。
该机器必须观察很多狗才能知道跑步。是狗吗？
如此愚蠢的机器可以期望它统治人类吗？
它只是依靠计算能力！
具体而言，其“学习”算法是“神经网络”（更多虚张声势）。
（功能提取器，总结对象的特征，然后将功能放入池中以集成，连接神经网络输出的完整连接的结束结论）
它需要两个先决条件：
1.吃很多数据以尝试和错误，并逐渐调整您的准确性；
2.神经网络层的数量越多，计算越准确（限制），所需的计算能力就越大。
因此，尽管它在多年前可用（当时称为“感知机”），但神经网络的方法。但是，由于数据和计算能力的量，它尚未开发。
神经网络听起来不仅仅是意识机的感觉。我不知道高端的去向！这再次告诉我们一个好名字对研究（BI）有多重要！
现在，两个条件都可以使用-big数据和云计算。
目前AI公共应用领域：
图像识别（安全识别，指纹，美容，图片搜索，医学图像诊断），使用“卷积神经网络（CNN）”，主要是提取空间维度的特征来识别图像。
自然语言处理（人机对话，翻译）使用“环状神经网络（RNN）”，它主要提取时间维度的特征。因为前后有一个顺序，因此单词的时间决定语义。
神经网络算法的设计水平决定了其描绘现实的能力。顶级公牛Wu Enda曾经设计了超过100层的卷积层（太多的层容易容易过度拟合问题）。
当我们深入了解计算的含义时：有一个明确的数学定律。
这个世界具有量子（随机）功能，它决定了计算机的理论局限性。实际上，计算机甚至无法产生真实的随机数。
- 机器仍然很愚蠢。
对于更多人工智能的知识，如果您想知道，您可以私下询问。
问题的主题和内容不是很相关。
人工智能的原则是模拟人脑的能力，包括声音识别，图像识别，感觉，口味，触摸识别等。当前的科学和技术水平是有限的，您只能将大脑的能力分开一一学习。
至于人类是否比自己更聪明。答案是肯定的。这是进化。孩子们必须在人类能够进步之前超越父母。基督教宣传上帝的全能者，也就是说，上帝已经完全进化了。由于在完全演变后无法超越它，因此会有一个悖论，例如“创造无法抬起的石头”。但是人类在不断发展。
我学习电子设备，并且可以在机械和电子产品领域实现与人类相同的智能计算机。但是，对于人脑而言，当前的计算机仍然太慢了，直到技术有很大飞跃之前，它才能实现。
在克隆领域，只能克隆。智能发展可能无法到达普通人的智商。
如果您有任何疑问，您可以继续讨论
结论：以上是首席CTO注释引入的人工智能原则中人工智能原则的所有内容。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。