指南：本文的首席执行官注释将介绍人工智能最重要的相关内容。我希望这对每个人都会有所帮助。让我们来看看。
这个问题是对人工智能领域的经典论文的解释，称为“人工智能哲学”。本书的中文版本约为420,000个单词。我会告诉你这本书的本质约20分钟：计算机可以成为灵魂本身，而不仅仅是灵魂的工具？回答这个问题取决于我们如何理解计算机可以做什么，还取决于我们如何了解人类的思想是什么，这是试图回答这个系列的问题。
让我们看一下意识形态实验。
假设外国人被锁在一个房间里，并不断收到从房子外部发出的中国票据，但他只能理解英语，不了解中文，他无法理解票据上的中文内容。支持这个外国人不仅有中国人有中文笔记上的符号，还有一套用英语编写的规则来告诉他如何找到相应的中文符号。最后，他收到了英语指示，并要求返回一些特定的中文符号。找到了相应的中国符号，并根据葫芦勺将其写在注释上，然后分发了房屋。此过程不断重复，因此在房屋外的人们的眼中，所有中国问题都得到了有效回答。。
这是人工智能史上非常著名的“中国房屋”演示。提议的是美国哲学家约翰·塞尔（John Sel）。中国众议院论证的目的是反对“强人人工智能”的概念。强大的“当然是反对“弱”的。在虚弱的人工智能意义上，计算机只是我们研究灵魂的工具，例如它可以验证许多关于灵魂的假设。但是，强烈人工智能的观点是不同的。它会认为计算机不仅是工具，而且可能成为一个真正的灵魂，可以像人类一样理解和理解世界。
但是Cears想说的是，计算机只是中国房子里的人。尽管它可以处理中国符号并回答中国问题，但这绝不是计算机“理解”中文。实际上，计算机仅基于规则和输出操作的结果，并且无法理解问题和答案。因此，如果建立了中国众议院的论点，那么强大的人工智能就是一个奇妙的崇敬。计算机只能成为人类灵魂的工具，而不是灵魂本身。
中国众议院的论点引起了广泛而热情的讨论。她从这些讨论中选择了代表性文章，并汇编了这个名为“人工智能哲学”本质的文章。
从这本书中，我们可以阅读人工智能的先驱艾伦·图灵（Alan Turing）的教义，但也聆听了当代哲学家等当代哲学家的声音，以及当前的最新进步，例如机器学习理论中的关键文章，可以有人说，本书中选择的15篇经典论文总结了从1950年代初到上个世纪末的人工智能哲学的发展。即使是最外行的读者也可以做到这一点。人工智能的基础知识具有基本的理解。
好吧，让我告诉您这本书的核心内容。计算机可以成为心脏本身，而不仅仅是灵魂的工具？机器可以做什么人类的智能？要回答这些问题，我们首先需要弄清楚这些问题提出一个更基本的哲学问题，也就是说：人类的思想到底是什么？可以说，自苏格拉底时代，哲学家一直在讨论这一问题。我们如何知道我们的心，我们确定如何设计机器来制造机器来制造机器它具有人工智能。这不仅是人工智能概念的开始，而且是人工智能科学和技术进步的哲学基础。
生产，环境和系统。截至2022年11月24日的三个方面，人工智能的观察很重要。主要的阅读理解是生产，环境和系统。兵工智能是一项新的技术科学，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。
人工智能是一种用于模拟，扩展和扩展智能的研发的新技术，方法，技术和应用系统。人工智能领域的研究包括机器人，语言识别，图像识别，自然语言处理和专家系统。
人工智能（人工智能），英语缩写是AI。它是一种新技术，方法，技术和应用系统，用于智能理论，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，并可以生产一种可以响应人类智力的新智能机器。自然语言处理和专家系统。
由于人工智能的诞生，理论和技术变得越来越成熟，并且应用领域正在不断扩展。可以想象，人工智能在未来带来的科学和技术产品将是人类智慧的“容器”。人工智能可以模拟人类意识和思维的信息过程。尽管人工智能不是人工智能，但它不是人类的智能，它可以像人类一样思考，最终超越人类的智慧。
优势：
1.在生产方面，机械和人工智能实体具有较高的效率和低成本，取代了人们的各种能力，人工劳动将被大大解放。
2.人类的环境问题将在一定程度上得到改善，更少的资源可以满足更大的需求。
3.人工智能可以提高人类了解世界并适应世界的能力。
缺点：
1.人工智能取代了人类做各种事情。人类失业率将大大增加，人类将处于无依赖生存状态。
2.如果不能合理地使用人工智能，那么坏人可能会使用它来犯罪，那么人类将感到恐慌。
3.如果我们不能很好地控制和使用人工智能，我们将受到人工智能的控制和利用，那么人类将死亡，世界将变得恐慌。
人工智能的核心：
1.计算机视觉
计算机视觉是指计算机从Image.com识别对象，场景和活动的能力，即使用图像处理操作和其他技术将图像分析任务分解为小块任务，以进行轻松管理。例如技术可以从图像中检测对象的边缘和纹理。分类技术可以用作一种可用于确定已知特征是否代表已知系统的对象。
计算机视觉具有广泛的应用，包括：医学成像分析用于改善疾病的预测，诊断和治疗；Facebook使用面部识别来识别照片中的字符；它用于识别安全和监视领域中的嫌疑人；就购物而言，消费者现在可以使用智能手机拍摄产品以获取更多购买。
作为一项相关学科，机器视觉是指工业自动化领域的视觉应用。在这些应用中，计算机在高度有限的工厂环境中识别出诸如生产零件之类的对象，因此与寻求计算机视觉相比，目标相对简单非限制环境。computerVision是一项持续的研究，而机器视觉是“解决的问题”，它是系统工程中的主题，而不是研究级别的主题。自2011年以来，视力领域吸引了数亿美元的风投资资本
，机器学习
机器学习意味着计算机系统不需要遵循明确的程序说明，而仅依靠数据来改善其自身的性能。核心是从数据中自动发现机器学习。一旦找到该模式，就可以用于预测。可以用来预测信用卡欺诈。处理的交易数据越多，预测就越准确。
机器学习的应用非常广泛。对于那些产生大量数据的活动，它几乎具有提高所有绩效的潜力。除了欺诈性筛查外，这些活动包括销售预测，库存管理，石油和天然气勘探以及公共卫生。机动学习技术也很重要在其他认知技术（例如计算机视觉）中的作用，可以通过连续训练和改进大量图像中的视觉模型来提高其识别对象的能力。
结论：以上是首席CTO注释汇编的最重要相关内容的最重要相关内容。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?