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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，并且应用领域继续进行扩张。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。
1.核心三个元素 - 计算功率，算法，数据（三个基石）：
算法，计算能力和数据用作人工智能（AI）的核心三个要素，它们相互影响并互相支持，在不同行业中形成不同的工业形式。随着算法的创新，计算的增强权力以及数据资源的积累，传统的基础设施将利用Dongfeng智能升级，并有望促进经济发展所有要素的智能创新。
（1）计算能力：
在AI技术中，计算能力是算法和数据的基础架构，支持算法和数据，这会影响AI的开发。计算能力的大小代表数据处理能力的强度。
（2）算法：
该算法是AI背后的“推动器”。
AI算法是数据驱动算法，它是AI的幂。
（3）数据：
在AI技术中，数据等同于AI算法的“ feed”。
机器学习中的监督和学习和半普遍学习必须使用标签数据进行培训，这导致了大量数据标记公司。它们将被转换为不可避免的主要数据中的机器认可的信息。仅在大量培训之后，尽可能多的各种场景可以获得一个好的模型。
2.技术基础：
（1）文艺复兴时期的人工神经网络。
人工神经网络是模仿神经元的功能计算，可以接受外部信息输入的刺激，并根据不同刺激的重量影响转换输出的重量，或更改内部功能的重量结构以适应不同环境的不同环境。数学模型。
（2）具有大量数据的机器学习。
科学家发现，要使机器智慧，没有必要真正赋予其争论的能力。它可以阅读很多阅读，存储材料并具有区分能力的能力，这足以帮助人类工作。
（3）人工智能的重要应用：自然语言处理。
对自然语言治疗的研究是“了解”人类的语言，这是人工智能领域的重要分支之一。
自然语言处理可以简要理解并分为两种类型：进入和计算机：
一个是从人到计算机的计算机，将人类语言转换为可以处理的处理类型。
第二个是从计算机中返回人们 - 计算机计算的结果的过渡到人类可以理解的语言。
AI（人工智能，人工智能）。“人工智能”一词最初是在1956年在达特茅斯学会提出的。当时，研究人员已经发展了许多理论和原则，人工智能的概念也扩大了。人工智能是一个。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自然而然地随着时代的变化而自然发展。一方面，它继续获得新的进步，一方面，它已转移到一个更有意义和更艰难的目标。材料意味着可用于研究人工智能和可以意识到人工智能技术的机器是计算机。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，仿生学， 生物学，心理学，数学逻辑，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，自动计划设计和其他方面。
知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索与代表方法密切相关。常见的知识表示形式是：逻辑表示，生成表示，语义网络表示和框架表示。
自然而然的人们的注意，常识提出了各种方法，例如非单调推理和定性推理，从不同的角度表达常识并处理常识。
解决问题的自动推理是知识的使用过程。由于多种知识表示，有很多推理方法。推理过程通常可以分为解释推理和非降级推理。谓词逻辑是解释的基础。结构的继承的继承是近年来，已经提出了各种非作用方法，例如，诸如连接机制推理，模拟推理，基于示例的推理，反推理和受限的推理，已经提出了各种非作用方法。
搜索是解决人工智能问题的一种方法。搜索策略决定了解决问题的推理步骤中知识的优先关系。可以将可吸引的搜索分为盲目的搜索和使用经验的经验指导。灵感知识通常由灵感功能表达。使用知识的灵感越全面，解决问题的搜索空间就越少。数百万节点的搜索问题。
机器学习是人工智能的另一个重要主题。机器学习是指在某些知识表示中获得新知识的过程。根据不同的学习机制，它主要包括摘要学习，分析学习，联系机制学习和遗传学习。
知识处理系统主要由知识基础和推理形成。知识存储系统所需的知识，当知识很大并且有多种代表方式时，合理的组织和知识管理很重要。解决问题时，合理的方法指定了知识使用的基本方法和策略。在录制或通信的推理过程中，必须设置数据库或需要黑板机制。如果将其存储在知识库中是某个领域的专家知识（例如医学诊断），则称为知识系统为了满足复杂问题解决的需求，一个专家系统。单个专家系统开发了多个主题的分布式人工智能系统。目前，知识共享，受试者之间的合作，矛盾的出现和治疗将是研究的关键问题。
1.人工智能的历史
人工智能（AI）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。人工智能包括广泛的科学。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，人工智能的目的是使计算机像人一样思考。这不是一件容易的事。如果您想制作可以可以的机器被考虑，然后您必须知道什么是想法，什么是智慧和它是什么，您可以说科学
家里有智慧，但是您永远不会说路人什么都不会。没有知识。你不敢说孩子没有智慧，但是你不敢说这是明智的。羊皮？我们说什么，我们做什么，我们的思想像春水一样从大脑中流出，如此自然，但是机器可以能够，那么智慧是什么样的机器？科学家制造了汽车，火车，飞机，收音机等。只知道我们天上盖子中安装的东西是由数十亿个神经细胞组成的器官。我们对这件事一无所知，模仿这可能是世界上最困难的事情。
在定义智慧时，英国科学家图灵做出了贡献。如果机器可以称为图灵实验，那就是智慧。当机器的行为无法区分或人类行为时，该机器就是智慧。不要认为图灵只会以这种贡献来使桌子的历史成为现实。如果您正在学习计算机，您将知道。对于计算机人来说，赢得图灵奖等同于物理学家获得诺贝尔奖。图里理论上为计算机奠定了基础，在没有他对世界的杰出贡献的情况下，根本不可能拥有这个东西，更不用说任何网络了。
在计算机出现之前，科学家已经想创建一种可能模拟人类思维的机器。在这方面，我希望提及另一个杰出的数学家，哲学家布尔人，并准确地描绘了人类的思维，并准确地描绘了其他杰出的科学家，建立了智能机器的思维结构和方法。今天，我们计算机中使用的逻辑基础正是他创建的。
我认为学习计算机的任何人都不能不熟悉布尔值。我们学到的数字是由它创建的。当计算机出现时，人类已经开始拥有一个可以模拟人类思维的工具。将来，无数科学家为这个目标努力。现在，人工智能不再是几位科学家的专利。一些大学正在研究这一学科。学习计算机的大学生还必须学习这样的课程。经过不懈的努力，计算机现在似乎已经变得非常聪明。在公正的国际国际象棋大赛中，计算机赢得了人们的胜利。这就是人们所知道的。每个人都不会注意到某些地方的计算机可以帮助人们从事其他仅属于人类的工作。EssenCeart人工智能始终是计算机科学的切割 - 边缘学科。由于人工智能的进展，已经存在计算机编程语言和其他计算机软件。
现在，人类已经提高了计算机的计算能力到前所未有的水平，人工智能也是下一个世纪领先的计算机开发的潮流。现在，由于理论上的局限性，人工智能的发展并不明显，但是肯定会像今天的网络网络网络一样，它影响到迄今为止的生活。
关于世界各地人工智能的研究已经开始，但是人工智能的实际实现必须根据计算机的诞生来计算。目前，人类可能会使用机器实现人类的智能。英语单词AI首次在1956年的一次会议上提出。此后，制定了一些科学努力。人工智能的进步不如我们预期的那样快，因为人工智能的基本理论并不完整，我们无法解释为什么我们的大脑可以从本质上考虑它，这种思维来自什么，为什么这种思维可以产生一系列问题。正在以其巨大的力量影响人们的生活。
让我们回顾一下人工智能开发的计算机开发。1941年，美国和德国共同开发的第一台计算机出生。从那时起，人类存储和处理信息的方法开始经历革命性的变化。第一台计算机的身体大小不是很好。它是胖而co的。它需要在带有空气调节的房间里工作。如果您希望它处理它，则需要再次重新连接该行。这并不是为了节省工作的工作，焊接成千上万的线条。我认为程序员现在住在天堂。
最后，最终发明了可以在1949年存储该程序的计算机。这样，编程程序最终可以被焊接，因为编程变得非常简单，因此计算机理论的开发最终导致了人工智能理论的出现。人们最终可以找到一种存储信息并自动处理信息的方法。
尽管这台新机器似乎已经可以实现某种人类的智能，但直到1950年代，人类的智能才与这台新机器联系在一起。我们注意到他旁边的老绅士。他对反馈理论的研究终于使他做出了判断
人类智能的结果是一种反馈，并且不断反馈的运动结果对人体产生了智力。我们的倾销厕所是一个很好的例子。水不经常流动的原因是因为有一种安装在水位检测中的设备。如果水太多，则关闭水管。这已经实现了反馈反馈是一种负面的反馈。如果我们厕所中的设备也可以是反馈，那么我们应该使用机器来获得反馈，然后重新出现人类智能的机器形式。此想法对早期有重大影响人工智能。
1955年，江顿与人一起制定了逻辑理论家计划。这是一个使用树结构的程序。当程序运行时，它将在树上进行搜索，并找到可能回答最接近树的分支的最接近树的分支。探索以获取正确的答案。可以说，该程序在历史上具有重要状态人工智能。它对学术和社会产生了巨大影响，因此我们现在使用的许多方法仍然来自这一1950年的程序。
1956年，人工智能领域的另一位著名科学家麦基恩（McChien）召集了一次会议，讨论人工智能的未来发展方向。从然后正式建立了人工智能的名称。这次会议在人工智能史上并不是巨大的成功，而是与这次会议中与人工智能创始人进行交流的机会，并为未来的人工智能铺平了道路，以发展未来的人工智能发展。这样一来，工人智能的重点就开始成为一个为问题建立实用解决方案的系统，并要求该系统具有自我学习能力。在1957年，Kannon和其他人制定了另一个名为“通用推荐求解器”的程序（全球定位系统）。它扩大了维纳（Wiener）的饲料理论，并可以解决一些共同的问题。当其他科学家正在努力发展该系统时，右派的科学家做出了重大贡献。他创建了表处理语言LISP。到目前为止，许多人工智能程序仍在使用这种语言，它几乎已成为人工智能。今天，LISP仍在发展。
1963年，麻省理工学院得到了美国政府和人工智能国防部的支持的支持。美国政府不是其他事情，而是要在冷战中保持平衡。但是，其结果使人工智能大大发展了。后来开发的过程非常令人眼花proce乱，马萨诸塞州研究所和马萨诸塞州研究所技术的发展已开发出Shrdlu.1960，学生系统可以解决代数的问题，而SIR系统开始理解简单的英语句子。爵士的出现导致了新学科的出现：自然语言处理。1970年代出现的专家系统已成为一个巨大的进步。他第一次让人们知道计算机可以为人类专家工作。由于计算机硬件性能的改善，可以在一系列重要的活动中进行人工智能，例如统计分析，例如统计分析。数据，参与医学诊断等，作为生活的重要方面在理论方面改变人类的生活。1970年代也是一个伟大发展的时期。计算机开始具有简单的思维和视野，但是在1970年代，另一种人工智能语言是诞生的。人工智能工人是必不可少的工具。不要认为人工智能离我们很远。它已经在我们的生活中，模糊控制，决策支持和人工智能的其他方面。让计算机的机器执行简单的智力活动，而不是人类，并将人类解放用于其他更有益的任务。这是人工智能的目的，但我想无休止地追求科学真理是最终的驱动力。
第二，人工智能的应用领域
1.解决方案。
人工智能的最大成就是下棋的过程。一些在国际象棋程度上应用的技术，好像期待几个步骤，将困难的问题分解为一些更容易的子问题，发展成搜索和问题摘要的人造人造人造人造人造人为的人工制作基础技术。达到各种方象棋和国际国际象棋锦标赛的水平。涉及问题的原始概念。在人工智能中，选择代表问题。人们通常可以找到一种思考问题的方法，以使解决方案变得轻松并解决问题。并找到更好的答案。
2.逻辑推理和定理证明。
逻辑推理是人工智能研究中最漫长的领域之一。特别重要的是要找到一些方法。实际上，只有注意力集中在一个大数据库中。可以将任务（包括医学诊断和信息检索）形式化为定理。因此，在人工智能方法的研究中，定理证明了这是一个非常重要的话题。
3.自然语言处理。
自然语言的处理是实用领域人工智能技术的典型例子。经过多年的辛勤工作，该领域取得了很多捕捉结果。目前，该领域的主要主题是：计算机系统如何基于主题和对话情况，重点关注大量常识-World知识和期望，生成和理解自然语言。这是一个非常复杂的编码和解码问题。
4.智能信息检索技术。
受“（）*+（*）技术的快速发展的影响，信息获取和炼油技术已成为当代计算机科学和技术研究的研究中迫切需要研究的主题。在广泛应用中，机会和突破性。
5.专家系统。
专家系统目前是人工智能中最活跃，最有效的研究领域。这是一个计划系统，在特定领域具有大量的知识和经验。在近年来，在“专家系统”或“知识工程”的研究中，它发展了成功有效地应用人工智能技术的趋势人类专家可以实现出色的能力来解决因丰富知识而解决问题的能力。推理过程中的错误。现在已经证实了这一点。1亿美元。dendrl系统的性能超过了一般专家的水平，数百人可以在化学结构分析中使用。我的CIN系统可以就血液传染病的诊断和治疗提供咨询意见正式识别后，细菌血液疾病和脑膜炎的诊断和治疗计划已超过该领域的专家。
3.人工智能理论的数学趋势变得越来越突出
如今，随着现代技术的快速发展，许多科学和技术理论都取决于数学提供了证明并依赖数学对其的模拟。人工智能的发展也不例外。如何形成和象征人们的思维活动并使它们在计算机上实现，它已成为人工智能研究的重要问题。在这方面，逻辑理论，方法和技术起着非常重要的作用。它不仅为人工智能提供了强大的工具，而且还为知识推理奠定了理论基础。人工智能中使用的逻辑通常可以分为两类。一个是经典的命题逻辑和第一阶 - 谓词逻辑。它的特征是任何命题或“ true”或“ false”的真实价值，并且两者必须以一位的方式生活。这种类型的问题可以用数学中的经典逻辑理论来解决。而且不同。除了确定的事物或概念之外，在不确定性或概念中都存在更大。这些不确定的事情不能用经典的逻辑理论来解决。因此，我们需要开发新的数学工具来表示这些问题。目前，不确定的事物或概念在人工智能中，通过使用多价值逻辑，模糊理论和概率来描述和处理。这是三个之间的很大差异。多值逻辑isseveral真实值是在false（！）之间添加的，以描述事物为真，但是每个中介机构的真实值是一个完全分开的值，边界是明确的。模糊理论认为，不同机构的真实价值之间没有明确的边界 它显示了穿透和浸润的不同中介值的特征，以便更好地反映不确定性的本质。验证性用于衡量事件的可能性，事件本身的含义很明显，但可能不会发生在下面一定条件下。它从两个不同的角度描述了不确定性，因此有些人是如此。含糊的理论描述了事物的内部不确定性，概率描述了外部事物的不确定性。从上面可以看出，数学可以看到人工智能模拟人类的人工智能。智力很好，极大地促进了人工智能的前瞻性发展。现在人工智能存在一些问题。很难用当前的数学表达它。我相信，在数学知识的持续发展之后，这些问题可以迅速解决。
第五，人工智能的发展状况和前景
目前，大多数人工智能系统都建立在物理符号系统的假设假设上。在可以与物理符号系统竞争的新的人工智能理论之前，无论设计原理如何实验，SOAR正在讨论智能行为的一般特征和人类认知的特定特征的困难。在旅途中以及在人工智能研究的最前沿中取得了独特的进步或成就。
在1980年代，由纽厄尔（Newell A）代表的研究人员总结了专家系统的成功体验，吸收了认知科学研究的最新成就，并提出将Soar Soar作为一般智能基础的建筑，目前的Soar表现出强大的问题解决能力。已经实施了30多种搜索方法，并且已经实施了一些知识密集的任务（专家系统）。Rooks为人工智能提出了一种新方法。它认为无需概念概念或象征性的指示以及智能系统的能力可以逐渐发展。在其研究中，突出了4个概念：（1）机器人所在的情况不涉及抽象描述，而是处于行动直接影响的状态系统。（2）特定的机器人具有直接来自周围世界的后备箱和经验。（3）智能智能的来源不仅限于计算设备，而且由于与周围环境互动的动态决策。围绕世界，有时是系统组件之间的相互作用。
5.结论
人工智能不仅需要逻辑思维和模仿。科学家越多地研究了人类脑和神经系统。他们更具有肯定性是：情感是智力的一部分，与智力没有分离。因此，人工智能领域的下一个突破不仅可能使计算机具有更合乎逻辑的推理能力，而且还赋予了情感能力。许多科学家断言，机器的智能将迅速超过阿尔伯特·爱因斯坦和霍金的智力之和。下一世纪中叶，人类生命的本质将会改变。导致植入将增强人类的知识和思维能力，并开始过渡到一个过渡到一个复合人/器官。这种综合关系将逐渐停止人类对生物身体的需求。大量的非常小的机器人将占据大脑感觉区域的位置，并创造出虚拟现实的模拟效果，而虚拟现实很难区分真实和虚假。
人工智能的实现不是一个夜晚。尽管它会非常艰难，没有人规定只有人类才能思考。就像生活的不同形式，动物，植物，微生物，微生物是不同的生活形式。人类生物可以认为以未知的方式，计算机也可以以另一种形式思考（与人不同）。
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AI（人工智能）：人工智能。它指的是计算机模仿现实世界以及人类思维和游戏方式的计算能力。它是一组非常复杂的计算系统和计算规则的完整集。
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此外，AI还代表艾伦·艾弗森（Allen Iverson）。他出生于美国，是世界上最好的篮球联盟 - “ NBA” 96 Golden Generation。首先，他以183厘米的身高跳入了许多魁梧的球员，并带领该节目。在2001年，他带领76人队闯入了NBA决赛。
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歌手名称：AI英语名称：AI
记录：通用音乐
国家国籍：日本
兴趣：
个人经验：＊ dongying首席嘻哈女性力量，RB歌手，她是一位紧张的嘻哈女性，她也是一位招标的RB美容歌手，AI，22岁 - 年龄 - 时尚面料中的22岁 - Amuro Namie'UH，呃，呃，呃……'，并在珍娜·杰克逊（Jenna Jackson）的音乐视频中展示了神奇的舞蹈技巧。除了具有非凡的歌唱和舞蹈才能外，歌词的创造力甚至更加自豪。'专辑立即赢得了媒体的一致肯定。除了赢得R B音乐录影带奖的太空淋浴电视奖外，它还代表日本在2004年参加2004年参加。在MTV Buzz Asia音乐会年，它还进入了亚洲市场。
Hip Hop Xiaotian AI赢得了“新时代音乐发言人”的“新时代音乐发言人”奖，最近参加了在台北举行的“台北流行音乐节”。同行的日本歌手包括Aiqing和Fujimu。在这个盛大的节日期间，AI倾倒了60,000名粉丝，她的新独特的歌唱方法和充满活力的表演。IAI有四分之一的意大利血统，并在浪漫而浪漫而前卫的气氛中揭示了氛围。骨头。她在美国长大，她的接触音乐多样化。因为AI的母亲非常喜欢音乐，所以她从小就受到各种音乐的影响。她15岁，AI也参加了在珍妮·杰克逊（Jenny Jackson）的MTV“ Go Deep”的录音中。但是，当日本首次亮相时，它并不顺利，因为与工作人员的音乐理解不同，当每个人都非常冷淡地反映她的音乐时，她想敲墙，表现出她的可爱性。一代音乐继任者。在这方面，AI本人也非常满意。她说，她想成为一位非常有活力的歌手，并为更多的人带来更多的幸福。在台北流行音乐节中，AI也做好了准备。除DJ，化妆师，设计师和语音音乐家外，还与他们一起表演，他们一起表演，即使是来自日本媒体，新闻，登坦，艾萨希电视台和他们自己经济公司总裁的高级人员。23人参观中国的庞大团队的面孔很大。前往台湾，AI经常问谁曾去过台湾寻求建议，以了解有关台湾的更多信息。我听说台北有很多食物 AI兴奋地说，我经常想成为小龙娃娃和路边摊位。因此，除了参加音乐节和拍摄特别节目外，这次台湾之旅还将向日本观众介绍台湾美食。EAI很高兴。台湾表演的成功之后，AI还说他想知道更多中国音乐。如果您有机会，他还希望您可以在台湾和其他地方举行一场音乐会，并在同一阶段举行的其他地方。实际上，这不是AI在国外的第一次。几个月前，在韩国汉昌举行的MTV Buzz Asia音乐会中，AI也将歌词更改为韩语。这次，为了靠近观众，AI也将歌词更改为中文。这样，她还为今年秋天的全国巡回演出创造了动力。
作者|胜利者
编辑|琰
7月9日，在2021年世界人工智能会议的信托AI论坛上，Aigen Technology的首席执行官Wei Xiao在报告中指出了一份名为“可信AI Assist Insperion创建实施”的报告。AI内容的“可信”生产，并提出了三个技术建议以提高AI内容生产的信誉：
1.知识图降水行业专家经验增强了可控性；
2.专家系统和本地模型可改善可解释性和可调性；
3.强调人员的工作模式+机器协同作用。
此外，在报告的结尾，AI技术审查和WEI Xiao在“ AI开发路径”上进行了交流。他认为，当前的人工智能希望取得突破性的进步，并且必须等待其他领域，例如生物学。
当今的演讲主题是“实施情报的AI AID内容创建”，并分享AI在内容生产中的可靠挑战。从门户网站到搜索引擎，再到社交网络，然后再看到互联网的过去和现在生活。超级应用程序，互联网游戏的核心作用是：分发内容。内容的内容是互联网的上游，每年互联网的互联网流通的内容超过1000亿元。
作为人工智能（AI）的桥梁，未来十年的技术热点肯定会在该行业中发挥巨大作用。
目前，AI已经能够生成各种内容，例如强大的GPT-3型号，其内容产生能力曾经使人类惊呼。但实际上，GPT-3产生的大量内容是胡说八道的，并且无法直接使用它。这对应于AI稳定性问题，即生成的算法是不可控制的。
解释和可调性是AI生产内容过程中遇到的另一个问题。。
实际上，内容生产和内容不同。如今，大多数AI技术仅支持内容生成。内容生产意味着赋予行业能力。内容生成的专家主要是编辑，编辑和运营。内容生产需要将AI技术有机地集成到专家系统中，包括上述一系列角色，并使不同的程度使不同的程度启用。不同程度的角色，从而提高了内容生产的能力。这也是我们一直创造的品牌“ Aizao，AI”。
它的逻辑是依靠电子商务或品牌营销专家，然后基于他们对行业的理解，使用知识图来支持智能材料库，制作适当的图片和文本内容，最后运营数据的返回可以构成操作数据返回的组成，构成了构成的构成，以提高生产率。
为了使该AI系统产生的内容更加可信，我们进行了以下尝试：1。知识图具有专家经验以增强可控性；2.专家系统和本地模型改进的解释和语气；3.强调人员+机器协作的工作方式。EAI必须犯错误，而人 - 机器协作是提高AI信誉的措施之一。
总而言之，如果您想构建一个更可靠的内容生产平台，则需要遵守这三个原则。首先，遵守善良的价值观，不做邪恶；其次，建立一个评估系统，以确保系统生产的内容可信；第三级算法的责任。我们可以感觉到互联网上充满了不可预测的内容，并为社会带来了巨大的负面价值。在我们希望在设计算法之后，他们承担的责任可以明确定义和束缚。
AI技术评论：您如何看待可信的AI？
Wei Xiao：可信的AI包括几个方面：稳定性，可解释性，可调，公平等等。这意味着可信的AI不是一个概念，并且更多地衡量了如何更好地将技术赋予所有方案的能力。
关于信任的AI的构建需要四个方面：
1.技术和学术突破。机器学习模型中的黑匣子属性是AI可信赖问题的来源之一。实际上可以解释和控制许多AI技术，例如自动驾驶和AI医学图像的应用。考虑如何改善黑匣子模型的辩论能力。。因此，技术的发展肯定会带来更可靠的解决方案。
2.策略和法律衡量职责。A算法具有开发人员和用户，但是算法错误，如何衡量双方的职责是需要政策制定者的东西。
3.遵守业务道德。算法是技术，中性技术和好人来使用良好的结果。它将产生良好的结果。
4.明确可信的目标。所有算法都针对目标进行了优化。当我们设定这个目标时，我们可以衡量信誉作为目标吗？
AI技术评论：与深度学习相比，传统AI模型的解释性更好。您如何看待两者之间的关系？
Wei Xiao：让我举个例子。美国特别昂贵，许多车主自己修理汽车。衡量汽车修理工是否可以“战斗”的标准是：汽车维修工具箱中的工具类型是否富含。17世纪，可能会有新开发的智能电钻。修理汽车的锯取决于特定场景。
在与AI含量生产的类比的领域中，GPT-3模型确定它可以改善基本模型的性能。从语料库中提取特征非常有效。但是，根本需要某些场景才能生成内容。例如，BMW X5的位移为2.4。如果AI生成2.5，则显然不符合要求。因此，如果目前使用了经典的PCFG，则效果会更好。
因此，无论是深度学习还是传统模型，它们都在工具箱中，如何使用它，关键取决于特定场景。因此，我们的企业家也必须放弃一分：新工具不一定比传统工具更大的商业价值。毕竟，一些较旧的模型的研发成本较低，而新的模型（深度学习）的研发成本相对较高。
AI科学技术评论：AI内容一代领域的可信赖挑战是什么？
Wei Xiao：正如我在演讲中提到的那样，首先是稳定性。当我们使用工具创建标题时，生成的某些内容很高，但有些不流畅。第二个是解释性的。视频获得了不同的交通反馈，人工干预无法总结优化的路径。第三个是AI系统肯定会犯错误。无论哪种模型，只要场景足够复杂，它肯定会犯错误。这次，人类 - 机器合作通常可以大大提高工具的信誉。
AI科学技术评论：在实际操作中，AI不能取代人类？
Wei Xiao：在某些特定领域，AI可以人为地替换，但不能替代人。工具一直在人为地替换。例如，超市销售。很多时候，客户选择的代码扫描付款无需与销售人员互动。即便如此，无人超级市场尚未得到普及。这表明销售人员具有其存在的价值。
AI含量的生产也一样。在某些情况下，AI编辑视频的质量和操作准确性超过了人类，但人类仍然需要审查和检查。
AI科学技术评论：目前，人工智能的发展呈现了“大数据集和大型模型”的特征，您如何看待？
Wei Xiao：技术发展的道路非常复杂。有许多不同的路径。大型模型只是一条探索道路，但绝对不是唯一的道路。当以前与学者进行交流时，其中一个表达的是，实际上，人工智能领域也期待着其他学科，例如突破性的领域脑科学。例如，直到今天，我们知道人们大脑在某些观察和决策的工作机制中的工作机制，例如如何检测和判断颜色，但是高级别的认知，例如红色的概念，大脑如何被存储和计算，但不能很好地解释。这些解释中的突破可能为算法设计提供了新的想法。除了大型型号外，还为应用AI的应用打开一个新场景。
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简介：如何创建可信的AI是对当前人工智能潮流的反映。本书中的内容使人们能够理解人工智能领域的真实状况。它也打开了一个实用且可行的食谱。
结论：以上是如何创建首席CTO注释引入的可靠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。