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过程：
n -gram） /句子选择---句子生成
您可以用人工智能做什么有趣的事情？首先，我认为人工智能可以使汽车变得特别聪明，并且可以实现无人驾驶驾驶。您可以在躺在后面时玩。您可以在家做很多事情，例如清洁和烹饪。
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”。[2]2021年9月25日，为了促进人工智能的健康发展，发布了“新一代人工智能伦理规范”。
用于研究人工智能和可以意识到人工智能技术平台的机器的主要材料基础是计算机。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其他方面。
研究方法
当今的人工智能研究没有统一的原则或范式指导。研究人员在许多问题上都提出了争论。这些问题长期以来尚未得出的问题是：是否应该通过心理学或神经学模拟人工智能？或者，像航空工程的鸟类生物学一样，人类生物学与人工智能研究无关？可以用简单的原理（例如逻辑或优化）描述智能行为吗？还是我们必须解决许多完全无关的问题？
智力可以用高级符号（例如单词和想法）表达吗？或者需要用“提交”来对待它？约翰·霍兰德（John Haugland）提出了Gofai的概念（出色的老式人工智能），并建议人工智能应分类为合成智能。[29]此概念后来被一些非Gofai研究人员采用。
脑模拟
主层：控制理论和计算神经科学
从1940年代到1950年代，许多研究人员探索了神经学，信息理论和控制理论之间的联系。还有一些初步的智能，它使用了电子网络结构，例如海龟和W. Gray Walter的Johns Hopkins。这些研究人员经常保持。普林斯顿大学和英国比率俱乐部的技术协会会议。直到1960年，大多数人都放弃了这种方法，尽管这些原则在1980年代再次提出。
象征
主角：Gofai
当数字计算机在1950年代成功开发时，研究人员开始探索人类智能是否可以简化为象征性处理。研究主要集中在卡内基·梅隆大学，斯坦福大学和马萨诸塞州技术学院，并拥有自己的独立研究风格。Haugland声称这些方法是Gofai（出色的老式人工智能）。[33]在1960年代，符号方法模拟了对小型证明程序的高级思考。基于控制或神经网络的方法将其放置在次要中。[34]1960年代和1970年代的研究人员坚信，符号方法最终可以成功创建强大的人工智能机器。同时，这也是他们的目标。
认知模拟经济学家赫伯特·西蒙（Herbert Simon）和艾伦·纽瑟尔（Allen Newhel约翰·麦卡锡（John McCarthy）在1980年代达到顶峰。基于逻辑，机器不需要模拟人类的思想，但是他们应该试图找到抽象的推理和问题 - 解决问题的本质，人们是否使用相同的algorithm.m.ism.his，斯坦福大学的实验室致力于解决正式逻辑的各种问题，包括知识，智能计划和机器学习。爱丁堡大学也致力于逻辑方法。编程科学。斯坦福大学（例如Marvinist和Simer Piptet）的研究人员发现，很难解决计算机视觉和自然语言处理的困难，并且特殊解决方案需要特别 - 他们的倡导者认为，没有简单而简单，简单，一般，一般是一般的。原理（例如逻辑）可以实现所有智能行为。常识基础（例如Doug Lenat CYC）是“ Scruffy” AI的一个示例，因为他们必须一次写一个复杂的概念。基于1970年左右的有关大型容量记忆计算机的知识，研究人员开始引起知识结构以三种方法引起应用软件。这是“知识革命”有助于专家系统的开发和计划，这是第一个成功的人工智能软件表格。“知识革命”还使人们意识到许多简单的人工智能软件可能需要很多知识。
亚拟合
在1980年代，人工智能停滞不前。许多人认为，符号系统永远无法模仿所有人类认知过程，尤其是感知，机器人技术，机器学习和模型识别。许多研究人员已经开始关注子符号方法来解决特定的人工智能问题。
从自下而上，接口代理，嵌入式环境（机器人），行为主义，新机器人相关的研究人员，例如罗德尼·布鲁克斯（Rodney Brooks），否定了符号人工智能，并专注于基本的工程问题，例如机器人和生存。对于早期控制理论的观众，同时提出了在人工智能中使用控制理论的使用。这与认知科学领域的感知感一致：较高的智力需要个人代表性（例如移动，感知和感知和图像）。在1980年代，戴维·鲁梅尔哈特（David Rumelhart）等的情报再次提出了神经网络和联系主义。这个和其他子符号（例如模糊控制和进化）都是计算智能学科的所有研究类别。
统计法
在1990年代，人工智能研究开发了复杂的数学工具来解决特定的分支。这些工具是真正的科学方法，也就是说，这些方法的结果得到了测量和验证，也是人工智能成功的原因。- 使用数学语言还允许现有的纪律合作（例如数学，经济或操作）。StuartJ. Russell和Peter Norvig指出，这些进步不少于“革命”和“隔壁”的成功。技术也专注于特定问题，而无需考虑长期强大的人工智能目标。
集成方法
智能代理智能智能代理是一个可以感知环境和实现目标的系统。最简单的智能代理是那些可以解决特定问题的程序。更复杂的代理人包括人类和人类组织（例如公司）。这些范式允许研究人员研究分开的问题并找到有用和可验证的解决方案而不考虑一种方法。解决特定问题的代理可以使用任何可行的方法使用符号和逻辑方法，有些是子符号神经网络或其他新方法。该范式还为研究人员提供了一种通用语言，该语言与其他领域（例如决策理论和经济学（也使用抽象代理的概念））进行交流。在1990年代，智能代理范式被广泛接受。代理建筑结构和认知建筑研究人员已经设计了一些系统来处理Angent System中智能代理之间的相互作用。在系统中包含符号和子符号零件称为混合智能系统，该系统的研究是人工智能系统集成。层次控制系统为子符号AI和最高级别的传统传统提供了桥梁符号AI，同时放松计划和世界建模的时间。RodneyBrooks的补充体系结构是一个早期的等级系统计划。
智能模拟
模拟机器视觉，听力，触摸，感觉和思维的模拟：指纹识别，面部识别，视网膜识别，虹膜识别，棕榈线识别，专家系统，智能搜索，定理证明，逻辑推理，游戏，信息感，信息感和综合症处理处理，
纪律
人工智能是自然科学，社会科学和技术科学的三路内部。
纪律
哲学与认知科学，数学，神经病学，心理学，计算机科学，信息理论，控制理论，不规则理论，仿生主义，社会结构和科学发展概念。
类别
神经网络，复杂系统和遗传算法的最关键问题是机器自我创造思维能力的形状和改进。
安全问题
人工智能仍在研究中，但是一些学者认为，制作计算机智商并可能抵抗人类是危险的。这在许多电影中也发生了隐藏的危险。主要的关键是，不允许使用自主意识的机器生产和延续。如果机器具有自主意识，则意味着机器具有与他人相同或相似的创造力，自我和自我。保护意识，情感和自发性。
执行
在计算机上实施人工智能时，有两种不同的方法。一种是采用传统的编程技术来使系统的智能效果，而无需考虑使用的方法与人类或动物使用的方法相同。这种方法称为工程学在某些领域（例如文本识别和计算机国际象棋）中实现了结果的方法。另一种是建模方法。它不仅取决于效果，而且需要与人类或生物身体相同或相似的方法实施方法。基因算法（GA）和人工神经网络（ANN）都在后一种类型中。遗传算法模拟了遗传学算法。- 人类或生物学的进化机制以及人工神经网络是模拟人或动物大脑中神经细胞的一种方式。为了获得相同的智能效果，通常两种方法都可以使用。采用先前的方法，需要该过程逻辑。有关详细信息。如果游戏很简单，它仍然很方便。如果游戏很复杂，角色的数量和活动空间的增加将增加，相应的逻辑将非常复杂（根据索引增长），人工编程非常繁琐并且易于犯错误。发生错误，有必要修改原始程序，编译和调试，并最终为用户提供新版本或新补丁，这非常麻烦。各种复杂的情况。此系统通常会犯错误，但可以学习课程。它可以在下一次运行中进行纠正。使用此方法实现人工智能，要求程序员使用生物学思维方法，并且条目更加困难。但是，一旦您进入门，就可以广泛使用。不需要在编程期间就角色规则做出详细规定， 它通常比以前的方法更加费力。
对人工智能的理解在不同领域具有不同的看法。为了收养每个家庭的主任，我在人工智能方面已经交换了科学技术行业中不同人的一些看法。
第一个想法。ai是一款计算机程序，使人们感到不可思议。人工智能是机器可以完成不认为机器可以胜任的人的一件事。尽管这种定义非常主观，但也很有趣。这反映了那个时代的大多数普通人都知道人工智能：何时出现了一个新的人工智能热点，新闻媒体和公众总是利用自己的经验来确定人工智能技术的价值。
第二个想法是AI是类似于人类思维的计算机程序。这是对早期流行人工智能的定义。另一个类似的人，同样的思维方式的定义是：AI是一种可以遵循逻辑定律的程序思考。这种趋势的最重要的问题是，人类的机制仍然缺乏对学习，记忆，归纳，推理等思考的机制。在功能级别上。细胞之间切换化学物质和电信号的水平？还是分子和原子运动的水平？）真正模拟的人脑的运行可以创建可以与人类智慧相匹配的智能机器。
第三个想法是AI是类似于人类行为的计算机程序。这与强调人脑的研究和模仿的第二个想法不同。第三个思想的支持者认为，人工智能的实现不必遵循任何规则或理论框架。无标准的低级别程序或高级程序，该程序可以解决问题是一个很好的程序。在类似环境中的人们可以说，该计算机程序在该领域具有人工智能。这意味着从人类行为的最终结果，忽略了达到这种结果的手段。其他人工智能的类似定义强调了实际功能人工智能：AI是一个可以解决问题并获得最大回报的计算机程序。
第四个想法是AI是一个可以学习的计算机程序。没有学习，没有AI”，这几乎已成为当今人工智能研究的核心指导。许多研究人员更愿意自称为机器学习专家，而不是一般人工智能专家。
第五个想法是，根据对环境的感知并获得最大收入计算机计划，AI是合理的行动。对于人工智能，不同的定义将指导人们采取不同的研究或认知方向，并且不同的理解适用于不同的人和不同的人和上下文分别。如果我们必须调整所有合理的定义，我们可能会得到一个全面但过于笼统和模糊的概念。
以上五个想法是我长期以来在人工智能领域获得的收益。在文章的最后，我想引用一个句子。这是我对人工智能的长期看法。生命的生物学机制与大脑的实际工作原理有很大不同。它比大脑类似于大脑，使其具有神奇的光环，这很危险。这将导致天花的宣传。以前曾经历过几个寒冷的冬天，因为人们要求人工智能无法提供的东西。”
人工智能作为一种技术也分为成绩。人工智能在不同层面的运作并不相同。
人工智能薄弱（AI弱）
也称为人工智能的限制（狭窄的AI）或应用AI，它是指重点关注并只能解决特定领域的问题。毫无疑问，我们今天看到的所有人工智能算法和应用都属于人工智能薄弱的类别。对于弱人工智能技术，科学研究和工程管理中的大多数经验以及对人类的安全监督的大多数是适用的。一台可以自动控制汽车的计算机，并且可以悬挂重物的起重机需要严格需要严格质量控制流程和安全监督策略。自动驾驶程序中的ERROR可能导致车祸，而起重机设计的错误也可能导致起重机被覆盖，并且两者都会导致人员伤亡。
换句话说，虚弱的人工智能通常只是一种技术工具。如果存在弱人工智能的风险，那么它与人类大规模使用的其他技术基本没有不同。只要严格控制和严格的监督，人类就可以使用当今所有的AI技术，例如使用其他工具。
强大的人工智能（强大的AI）
强大的人工智能，也称为人工通用智能或全部人工智能，是指对于所有人类工作都可以胜任的人工智能。为了评估哪种计算机程序是强大的人工智能。出于这个原因，不同的研究人员提出了许多不同的建议。最受欢迎和广泛接受的标准是图灵测试。但是，即使图灵测试本身，也只会注意这种行为计算机和人类行为。从观察者的角度来看，它没有区分。
人们普遍认为，可以称为强大人工智能的程序需要具有以下方面：
当存在不确定因素时，推理，使用策略，解决问题并制定决策权；
知识的能力，包括常识的能力；
计划能力；
学习能力；
与自然语言交流的能力；
整合上述能力以实现既定目标。
根据上述功能的描述，我们可以想象具有强大人工智能的计算机程序的哪种行为特征将显示出一种符合此描述的强大人工智能，我们几乎可以说所有人类的工作都可以更换从人工智能的角度来看，从乐观的角度来看，人类可以在达到它时享受它，以便机器人可以为我们服务。每个机器人可以以一对一的一项替换每个人的特定工作，而不再劳动。
在强大人工智能的定义中，存在一个关键的争议问题：拥有人工智能是否需要强大的人工智能才能使人“意识”。一些研究人员认为，只有人工智能才能称为强烈的人工智能。人工智能只需要具有完成所有人类工作的能力，并且可能不需要人类的意识。意识的有争议的话题非常复杂。本质上，这首先将涉及解决“人类意识”的困难，以便以便讨论成为目标。基于人类对感情，自我意识，记忆，态度的概念的理解，类似的讨论涉及哲学，伦理学，人类学，社会学，神经科学，计算机科学和其他方面的各个方面。这个问题。
换句话说，一旦涉及“意识”，强大人工智能的定义和评估标准将变得极为复杂。人们对强大人工智能的担忧也不难以想象，一旦一个强大的人工智能计划，有人类的意识，然后我们必须像一个具有健全个性的人一样对待机器。在那个时候，人类和机器之间的关系绝不是如此简单，以至于工具用户和工具本身都会自己。众生？机器会因为普遍的吸引力而站在人类的对立面吗？一旦实现了有意识的强大人工智能，这些问题将直接成为人类面临的真正挑战。
超级智能
假设计算机程序正在不断发展，它们可能比世界上最聪明，最有才华的人更聪明。然后，生成的人工智能系统可以被称为超级人工智能。在他的书《超级聪明》中，牛津的哲学家尼克·博斯特罗姆（Nick Bostrom）将超级人工智能定义为“科学创造力，智慧和社会能力等。显然，对于当今的人们来说，这是科幻电影中存在的一种想象力。
与虚弱的人工智能和强大的人工智能相比，超级人工智能的定义是最含糊的，因为没有人知道超越人类最高水平的智能会如何执行。如果我们仍然有可能讨论强大的人造人工智力，我们仍然有可能从技术角度讨论，因此，对于超级人工智能，当今大多数人类只能从哲学或科幻小说的角度进行分析。
首先，我们不知道一种比人类更强大的智慧形式。现在谈论超级人工智能和人类之间的关系不仅太早了，而且不仅可以清楚地定义的对象根本。
其次，我们没有办法，我们没有经验来预测超级官方情报是不现实的幻想，还是将来不可避免地会发生的结局（无论未来是一百年还是一千年，还是10,000年）。事实，我们无法准确推断计算机程序是否有能力实现这一目标。
显然，如果公众担心人工智能是否会挑战人类并威胁人类，那么公众担心的人工智能属于此处提到的“强大人工智能”和“超级人工智能”。
人类的时代现在正处于狭窄领域的人工智能的时代。人工智能的范围仍在小领域的某个地区。值得一提的是，已经有一些人工智能可以帮助人类写作。。
2011年，一家名为Robbie Allen的思科公司重命名为他成立的一家自动洞察力的小公司。
借助一组人工智能技术平台，称为“ Wordsmith”，自动见解首先与美联社和其他新闻机构合作，以自动使用机器编写新闻稿。在2013年，该机器自动编写的新闻数量达到3亿，达到3亿，达到了3亿，，达到了3亿，，该新闻发布数量，超过所有主要新闻机构的手稿数量；2014年，自动见解的人工智能计划撰写了超过10亿新闻稿。
美联社是世界上三个主要新闻机构之一，于2014年宣布，它将使用自动见解为美国和加拿大的所有上市公司编写收入绩效报告。美联社每个季度使用人工智能计划接近3,700。该数字是美联社和编辑同时编写的相关报告数量的12倍。在2016年，美联社将自动新闻扩展到体育领域，从美国职业棒球联盟的试验开始，减少了人类记者和编辑的劳动力强度。
想看看计算机报告的新闻是否清楚地表达并且句子没有打扰？
宾夕法尼亚学院（美联社）：在第11局，在第一，第二和第三基地中有人。对于一个人来说，迪伦·蒂西斯（Dylan Tisis）被球击中并拯救了基地。这是州立大学鹿角比赛中的一个场景，本周三击败布鲁克林飓风9:89。
丹尼·哈塔纳（Danny Hatana）牺牲了一分。击球后，他成功地跑到了第二垒，但当他跑到第三垒时就出去了。
凯恩·科恩（Kane Cohen）在第一场比赛中打了两次杀戮，使旋风球队达到1：0。其中，迪伦·蒂西斯（Dylan Tisis）的触摸球直接将两者送到了国内基地。
割草
自动编写新闻发布的好处是自我的。这不仅节省了大量的劳动力和编辑，而且还完全反映了处理紧急情况时计算机的“闪电速度”。
2014年3月17日清晨，仍在梦境中的洛杉矶居民在地面上略微醒来。这是一场小地震，但是由于有浅薄的来源，公民的感情更为明显。地震发生不到三分钟后，《洛杉矶时报》发布了有关在线地震的详细报告。
人们在新闻报道的网页上看到了“洛杉矶时报”的名称，但是这是可以在如此快的时间内发送新闻的原因，这完全是由于人工智能新闻写作程序可以正常工作地震发生的那一刻，计算机就从地震网络的数据接口中获得了地震的所有数据，然后迅速产生了英语报告的全文。他睁开眼睛后立即在屏幕上看到了报告。他迅速使用鼠标审查了“发布”按钮。自动生成的新闻稿，通过人工评论将尽快启动。
当前的技术应用领域是在人工智能薄弱的时代，即狭窄的应用人工智能。该人工智能计划在特定的小领域中越来越多。
1.聊天机器人
聊天机器人已成为改善客户服务和客户体验的主流方法。它的价格低廉，在线在线，可以同时传达多个客户，这不仅可以更快地为客户服务，而且可以大大降低成本。普通聊天机器人只能根据企业设定的过程回答，并且无法理解用户的复杂问题。
这是人工智能聊天机器人发挥作用的地方。在机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）的帮助下，他们可以很好地响应客户在不定义特定过程的情况下很好地响应客户所提出的问题。Enterprises只需要提供相关数据来自其他网站和来源。
2.点击付费（PPC）营销
有效地使用点击-to -pay（PPC）营销可以帮助企业指导其网站的目标流量，并促进潜在客户的开发和产品的销售。为了改善广告文案写作，优秀的受众群体，扩展关键字和无言语，优化，优化点击（PPC）广告的点击，公司需要执行大量的A/B测试。
这些行动要求企业拥有一些代理机构或专业的打孔器团队（PPC），而人工智能技术可以帮助企业消除员工的需求。目前，许多由人工智能驱动的工具不需要手动干预来帮助企业管理企业单击 - 付款（PPC）活动，甚至优化企业的广告。
3.内容创建
该内容对于促进企业业务至关重要，但是创建内容通常需要熟练的作家或文案专家。随着时间的流逝，内容创建的劳动成本通常更昂贵。人工智能提供的内容创建工具可以加快管理层的速度。以及内容的创建过程。这样，公司将能够快速发布高质量的内容并优化其营销业务。
4.视频制作
制作高质量的视频来推销该品牌非常有意义，但这也是一个棘手的地方，因为该视频的创建和制作是耗时的，而且有必要创建一个特殊的团队拍摄，计划，计划和编辑。如果您开发了视频软件，则可以使用应用程序来编辑视频。但是所有这些可能会影响视频的常规发布。
这正是人工智能技术显示其价值的位置。军械智能驱动的视频生产软件可以在几分钟内无缝创建视频，而公司需要做的仅是需要编辑的材料。
5.网站设计
开发和施工网站可能会导致高昂的成本，因为他们通常需要雇用经验丰富的专业人员。如果企业的内部人员可以设计网站，您可以使用网站来构建建筑商。该方法更快的方法是使用由提供的网站。人工智能。这些构造函数可以在输入信息以开发出色的网站后自动创建。
6.客户见解
营销中最重要的部分之一是了解客户的响应。即使公司有大量数据来收集客户行为，了解客户行为可能仍然是一个挑战。兵工智能可以帮助企业理解数据并提供强烈的见解以制定业务决策。
随着人工智能技术在营销中的应用，除了提高工业效率外，还将在达到，互动和准确的发布方面提出更高质量的解决方案。在未来的影响力和变革中。
人工智能的工作原理是通过传感器（或人工输入方法）收集有关某个场景的事实。计算机将此信息与存储的信息进行比较以确定其含义。计算机会根据收集的信息计算各种可能的操作，然后预测哪些Action.computer只能解决该程序允许解决的问题的最佳效果，并且没有能力从一般意义上进行分析。
介绍：
人工智能（人工智能），英语缩写是AI，它是一门新的技术科学，研究，开发智能理论，方法，技术和应用系统，用于模拟，扩展和扩展。夫人人工智能是计算机科学的分支。它试图理解智力的本质，并生产一种可以响应人类情报的新智能机器。自然语言处理和专家系统。人工智能是一项新的技术科学，研究和开发智能理论，方法，技术和应用系统，以模拟模拟，扩展和扩展。由于人工智能的诞生，理论和技术已经越来越成熟，并且应用领域继续扩展，但没有统一的定义。夫人智能是对人类意识和思维信息过程的模拟。人工智能不是人类的智力，而是像人类一样思考，并且可能超越人类的智能。但是，这种高级人工智能可以自我思考也需要在科学理论和工程学方面取得突破。
科学简介：
1.实际申请
机器视觉：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，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，游戏，自动程序设计，智能控制，机器人技术，语言和图像毫无意义编程等
2.纪律类别
人工智能是学科的边缘，属于自然科学和社会科学的十字架。
3.参与学科
哲学与认知科学，数学，神经病学，心理学，计算机科学，信息理论，控制理论，不规则理论。
4.研究范围
复杂系统，遗传算法。
5.意识和人工智能
就其本质而言，人工智能是对人们思考的信息过程的模拟。
结论：以上是首席执行官注释如何引入人工智能的所有内容。我希望这对每个人都会有所帮助。如果您想了解有关此信息的更多信息，请记住收集并关注此网站。