简介：本文的首席执行官注释将介绍有关如何判断人工智能的真实性的相关内容。我希望这对每个人都会有所帮助。让我们来看看。
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人工智能和人工智力低下判断标准
只有一个：主动性
该倡议不是编写死亡条件的条件
例如，监视摄像头检测到某人进入监视区域，并自动跟踪并跟随拍摄
例如，红外线启动正在移动，打开灯，记录上传，信息提示机器所有者
这些只能归因于条件触发的人工智能
说重点是死物与生物之间的区别
植物的水平高于此类死物。至少植物不需要给定的指导来自然吸收营养。
是这个自然世界的标识和反馈
与死者不同，他只有该工具的功能。无论是制造弓的最简单分支，还是当前的力量驱动，信息反馈，所有事物，工具，死东西，您，您，您，您，如果他们不移动他，他们一直住在那个地方，没有反应，也没有对世界上任何信息的积极回应。
因此，被称为人工智能
这是创造新生活的过程
即使是一个杂物，种子，蚂蚁和一个牢房，它们都对这个世界都有某种积极的反馈
区别仅仅是智商思维的水平
一直在祭坛上进行的图灵测试只是一个伪-IQ测试。数据量分析的测试只是一件死的事情，工具越来越丰富。
即使他很聪明，他也死了
就像一台计算机比我们强，木棍比我们的拳头难。这是一个工具。
Google Alphago和Go World冠军Li Shishi的游戏引起了世界的关注，并使人工智能再次成为行业讨论中的热门话题。由于1943年人工智能的诞生，它在许多潮流中经历了许多潮流数十年的发展，但人们从未停止过对人工智能的研究和探索。在当前，摩尔定律驱动的计算能力一直在增长。云计算，大数据和移动互联网的趋势正在影响人类社会的生活和生产方法，并成为人工智能的催化剂，它促进了人工智能的持续发展。在大数据中，人工智能将来会发展什么方向？人工智能会在未来超越人类？人工智能的两种主要流派：工会主义和象征主义？最近，在更好的数据和价值国际论坛上，林Zuoyu，北京大学数学学院的教授Lishuin，东南大学计算机与工程学院教授，Li Wenzhe，Pratt＆Whitney Financial的首席数据科学家，Liu Yizhen，Liu Yizhen，Interage Groupexperts的技术专家副总裁该领域在有关这些主题的深入讨论中进行。
众所周知，人类智能主要包括摘要和逻辑解释，与人工智能中的连接主义和象征主义的两种主要类型相对应。前者是神经网络，统计学习，深度学习等。虽然后者包括形式语言，逻辑推理，专家系统等。这两种主要类型在人工智能史上有起伏。与2006年多伦多大学的教义以及机器学习泰国杜·吉弗里·辛顿（Thai Dou Geoffrey Hinton）在科学杂志中学习，深度学习继续在学术和商业界，语音识别，图像识别，自然语言处理，搜索广告，搜索与深度学习相关的广告应用程序的搜索很热。作为连接主义的代表，深度学习有成为人工智能最受欢迎的领域。
在这方面，北京大学的Lin Zhaoyuan教授认为：“ 2006年对快速发展的深入学习并没有在人工智能的基本原理中做出太大的贡献。深度学习的本质基于大量用于层次计算的数据。它成为另一个代表性，然后提取功能成为第二层。层次越多；此外，对每一层深度学习或SO的计算实际上是数学，实际上是数学的应用，也就是说，解决解决方案，即解决解决方案信息函数，但原则上，这些非线性函数难以计算。因此，两个主要问题是：首先，深度学习网络继续增加深度水平的含义；另一个是计算级别的理论问题。无法解决数学，无法解决深度学习。”
东南大学计算机与工程学院的教授Gui Lin认为，在人工智能领域，允许机器学习具有认知和推理能力是一个困难的问题。“并非所有公司都有大数据功能，例如Google，Google深入学习效果非常好。但是，更改另一家公司可能不是很好。如何提高机器在较小数据上的学习能力，实际上，它需要使其认知和合理。目前，有几个深度学习领域都在深度学习领域中。作者在不同的场合表示需要将人类规则引入神经网络，以便神经网络有更好的解释。。”
“人们对深度学习的理解尚未达到我们想要的人工智能水平。通过深度学习模型，很难实现人们的智慧。”包容性金融的首席数据科学家Li Wenzhe补充说。
对于象征主义而言，人们认为人工智能能量在数学逻辑中，核心思想是应用逻辑推理定律。人工智能反映了证明机器定理的证明。符合主义认为知识是一种信息形式，也是构成智能的基础。知识表示，知识推理和知识应用是人工智能的核心。知识用符号表示。认知是符号的推理过程。推理过程可以通过推理过程。它是用正式语言描述的，并提倡通过逻辑方法建立人工智能统一系统。专业人士林Zhaoyu说：“象征主义的核心目标仍然是探索人工智能的基本原则，该原则是人工智能的基本原则是基础研究。人工智能的最初目的之一是通过计算机模拟人类的智能行为并探索智力的基本原理。这个目标是很远的。这远非达到。”
目前，所有人工智能都受到广泛关注。除了诸如沃森（Watson）参加危险游戏和Google Alphago Battle Go World Championship之类的流行活动外，这还来自基于人工智能的应用程序的应用。例如，在银行现场系统应用程序，零售商的销售定价，智能家居机器人，面部识别系统，自动语音识别等中进行自动欺诈测试，对公司而言，是人工智能选择的连接主义或象征主义的方向吗？
在这方面，包容性金融的首席数据科学家李·温兹（Li Wenzhe）以金融行业为例，表明这两个方向都非常有用。他说：“财务领域的特征是，公司不会拥有大量数据，因此它不会尝试连接。实践，因为深度学习绝对需要大量数据才能获得更好的结果。数据数量很少，专家的经验是最重要的，这是象征意义。对于审查，这些评估是基于以前的专家经验。在公司发展了多年后，累积了许多数据样本，您可以在李·温兹（Li Wenzhe）的观点中，使用象征主义或联系主义是最大的。考虑因素是数据量。“考虑连接主义或象征主义的公司的业务特定是公司的数据量和数据复杂性。许多象征主义取决于经验。许多逻辑是人为定义的。当属性非常复杂时，很难定义此方法。此时，需要采用深度学习。”
但是，李·温兹（Li Wenzhe）认为，深度学习仍处于开发的初始阶段，用户仍在进行大量尝试和实验。他说：“自2006年以来，深度学习逐渐变得流行，但它仍然是一个主要阶段。许多深度学习。人们尝试“漂亮的干燥”中的不同方法。当他们发展到某个阶段时，有人会研究理论层面。”
通常，人工智能通常分为三个层次，即人工智能，强大的人工智能和超级人工智能。例如，Google的Alphago是弱人工智能的典型代表，它在单个领域中具有强大的人工智能计划。另外，例如机器人，Siri，Microsoft Xiaobing等属于此级别；通常，如果没有自主意识的固定结构并获得答案，那么弱人工智能就不会具有独立意识。随着大数据和计算能力的普及，可以将弱人工智能视为基本上实现。积极地发现问题，构建问题，什么时候强大的人工智能何时到来？超越人类的高级人工智能时代有多远？
许多专家认为，强大的人工智能或超级人工智能的时代将不远。“大约在2045年，人工智能将到达'奇怪的观点'，越过这个关键点，人工智能将使人类的智慧，人类的历史将完全改变。他说：“人工智能的话题威胁人类已经持续了数十年。对于人工智能而言，这将是一个奇怪的时刻。很难在短时间内看到可能的实施。”
“已经应用了许多成熟的人工智能方法，并且已成为基础设施的重要组成部分。在历史上，人工智能也已经很热了几次。但是，此过程实际上有助于人工智能的发展。“林·佐尤（Lin Zhaoyuan）教授终于说。
一词，自动化，具体，根据自动化程度确定智能程度。自动化是什么是指整体结构的自主运动。这个结构化的方面不需要任何外部援助来锻炼。从这种观点来看，世界都不是自动化的存在，而自动化只是另一端。
结论：以上是如何判断人工智能在人工智能中的真实性中如何判断人工智能的真实性的答案。希望它对您有所帮助！如果您解决了问题，请与更多关心此问题的朋友分享?