-
1 # 開悟科技
-
2 # 小小范o
智慧AI，即人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
人工智慧的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智慧”。
人工即傳統意義上的人工，需要我們人工親自去完成的事物，需要人類動手去做的事情，這個比較好理解，也沒什麼爭議。
智慧就相對複雜了，這涉及到其它諸如意識、自我、思維（包括無意識的思維）等等問題。人能夠了解的智慧也僅限人本身的智慧。但是我們對我們自身智慧的理解都非常有限，對構成人的智慧的必要元素也瞭解有限，所以就很難定義什麼是“人工”製造的“智慧”了。
人工智慧是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智慧行為（如學習、推理、思考、規劃等）的學科，主要包括計算機實現智慧的原理、製造類似於人腦智慧的計算機，使計算機能實現更高層次的應用。人工智慧將涉及到計算機科學、心理學、哲學和語言學等學科。
擴充套件資料：
人工智慧影響
1、人工智慧對自然科學的影響。在需要使用數學計算機工具解決問題的學科，AI帶來的幫助不言而喻。更重要的是，AI反過來有助於人類最終認識自身智慧的形成。
2、人工智慧對經濟的影響。專家系統更深入各行各業，帶來巨大的宏觀效益。AI也促進了計算機工業網路工業的發展。但同時，也帶來了勞務就業問題。由於AI在科技和工程中的應用，能夠代替人類進行各種技術工作和腦力勞動，會造成社會結構的劇烈變化。
3、人工智慧對社會的影響。AI也為人類文化生活提供了新的模式。現有的遊戲將逐步發展為更高智慧的互動式文化娛樂手段，今天，遊戲中的人工智慧應用已經深入到各大遊戲製造商的開發中。
-
3 # 牛大膽er
Ai中文意思就是人工智慧，是網際網路技術的延伸。應用較為廣泛，互動級別也不盡相同。簡單一點淘寶分析使用者瀏覽習慣就算一種淺顯的智慧實現。高階一些的有人機互動如百度出的小度機器人。現在ai還處於行業預研階段。大部分電影裡面的高科技ai場面某種程度上可以在實驗室實現，但是還不能量產為產品線。
人工智慧大概實現過程:
1 感測器（負責採集資料，例如語音，手勢，紅魔，或者震動等）。
2 閘道器（負責轉換資料成為計算機語言並通關wifi 4g 5g 等協議傳輸至計算機或者計算平臺）。
3 平臺（主要負責採集資料的分析，訓練，學習，和處理。其中包含各種程式設計技術，如邏輯程式設計，資料樹形儲存，資料時序儲存，規則引擎，演算法等等）
4 應用（負責展示出預期的人機互動介面，和透過學習訓練行程的人類符合人類行為習慣的使用者體驗）
回覆列表
什麼是智慧AI 人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。 人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖瞭解智慧的實質，並生產出一種新的能以人類智慧相似的方式做出反應的智慧機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、影象識別、自然語言處理和專家系統等。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。人工智慧可以對人的意識、思維的資訊過程的模擬。人工智慧不是人的智慧，但能像人那樣思考、也可能超過人的智慧。
人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智慧才能完成的複雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“複雜工作”的理解是不同的。 2017年12月，人工智慧入選“2017年度中國媒體十大流行語”。
怎麼實現功能的？人工智慧在計算機上實現時有2種不同的方式：
一種是採用傳統的程式設計技術，使系統呈現智慧的效果，而不考慮所用方法是否與人或動物機體所用的方法相同。這種方法叫工程學方法（ENGINEERING APPROACH），它已在一些領域內作出了成果，如文字識別、電腦下棋等。
另一種是模擬法（MODELING APPROACH），它不僅要看效果，還要求實現方法也和人類或生物機體所用的方法相同或相類似。遺傳演算法（GENERIC ALGORITHM，簡稱GA）和人工神經網路（ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，簡稱ANN）均屬後一型別。遺傳演算法模擬人類或生物的遺傳-進化機制，人工神經網路則是模擬人類或動物大腦中神經細胞的活動方式。
為了得到相同智慧效果，兩種方式通常都可使用。採用前一種方法，需要人工詳細規定程式邏輯，如果遊戲簡單，還是方便的。如果遊戲複雜，角色數量和活動空間增加，相應的邏輯就會很複雜（按指數式增長），人工程式設計就非常繁瑣，容易出錯。而一旦出錯，就必須修改原程式，重新編譯、除錯，最後為使用者提供一個新的版本或提供一個新補丁，非常麻煩。
採用後一種方法時，程式設計者要為每一角色設計一個智慧系統（一個模組）來進行控制，這個智慧系統（模組）開始什麼也不懂，就像初生嬰兒那樣，但它能夠學習，能漸漸地適應環境，應付各種複雜情況。這種系統開始也常犯錯誤，但它能吸取教訓，下一次執行時就可能改正，至少不會永遠錯下去，用不到釋出新版本或打補丁。利用這種方法來實現人工智慧，要求程式設計者具有生物學的思考方法，入門難度大一點。但一旦入了門，就可得到廣泛應用。由於這種方法程式設計時無須對角色的活動規律做詳細規定，應用於複雜問題，通常會比前一種方法更省力。