当前我们人工智能是，当前我们人工智能是什么样的

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于当前我们人工智能是的问题，于是小编就整理了4个相关介绍当前我们人工智能是的解答，让我们一起看看吧。

AI人工智能是否会产生意识？如果产生意识，那么机器意识和人的意识有何异同？

现在的人工智能还处于初级阶段。我认为人工智能的功能可以分为感觉与认知、对比与分析、判断与推理、理解与懂得、思维与抽象思维、理性决策等不同能力阶段。

现在的人工智能一般是只能做到有限的感知，如语音、人脸与图像、温度与光线、力等等物理或电子信息，通过大数据的对比与分析能够得出一些定量的判断，从而按照人予先设定的执行程序。这样的人工智能已经可以完成不少代替人工处理的复杂劳动，使很多事情处理起来节省人力和人工。如人脸识别可以直接取代机票和银行的验证手续。

对于理解和懂得，现在还没有什么算法可以实现。例如，智能音箱，它可以听到你的语音，并不是听懂了，只是听到后译成相应的文字，然后根据大数据对比分析认定是什么内容，再根据设计师预先设定的指令执行指定的操作。其实它根本不懂这种操作是什么意思。也就是说现在的人工智能还说不上能够理解你说的话。所以，有时候它会在找不到相应的文字时会胡说八道，回答的驴唇不对马嘴。

思维与抽象思维就更难了，人类的思维与抽象思维是在弄懂已有的知识后经过思维推理才能产生抽象思维和逻辑思维，人脑的这种功能恐怕连生物学家和医学专家都没有搞清楚，更不要说人工智能机器人了。

所以，现在不必担心人工智能会代替人类的所有工作，更不要说什么人工智能可以征服人类了。

至于说到人工智能会产生意思识，那就是说人工智能有思想，有意识了，也就是说人工智能机器人完全成为一种生物，这在逻辑上也没有可能，人类不会允许有超过人类的智能生物存在！自我生成的只能是外星人了。

作为一名科技工作者，我来回答一下这个问题。

首先，基于当前的人工智能技术体系，要想让智能体存在自主意识是非常困难的。目前人工智能技术体系主要是基于“合理性”进行各种决策，而人类的意识本质上是一种精神层面的概念，是一个非常复杂的自我认知过程。

实际上，“意识”和“人工智能”这两个概念，直到现在也没有一个清晰的定义，所谓的意识在不同的领域有不同的定义，实际上这也是一个哲学范畴的问题，而哲学恰好也是人工智能的基础学科之一，所以要想探讨人工智能一定离不开探讨“意识”这一类哲学问题。另外，哲学领域的诸多问题本身就需要一个持续探索的过程，所以目前对于人工智能的定义也是一个阶段性的定义。

当前对于人工智能产品的定义可以用“智商偏科、情商为零”来进行概括，这就说明目前的智能体还远没有上升到“意识”的层面，即使当前深度学习有了一定的突破，但是要想让智能体产生自主意识，这本身已经突破了目前已有的技术体系边界，除非当前人工智能技术体系有大的突破和发展，否则智能体的“意识”也仅仅是看起来有意识而已，与人类的意识存在着本质上的区别。

从技术体系结构来看，当前智能体的智能化程度主要是从决策能力上来进行判断，智能体的决策能力取决于数据、算力和算法三大方面，所以在当前的技术体系结构下，要想让智能体具有意识还有很长一段路要走。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

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所谓的意识，实际上在人体上表现为一系列电脉冲信号，连续作用交互后，产生了某种难以预知的结果。

同样的道理，对于AI来说，也可以是AI对于不同的数据引起不同部分的神经元兴奋或抑制，从而导致输出结果改变的一个过程。

从本质上来说，AI也算是具有初步的意识，但是这个意识是人赋予的，而且因为模型的原因，实际上越来越变得可视化，所以这种意识和人类的意识还存在差别。

目前业界比较倾向于发展白盒AI，因为这样的系统容易调校和开发，那么如果一直都是白盒AI的话，AI的意识就难以称得上是意识，因为它们透明且可以预测。

但是一旦后续的AI发展使AI重新进入黑盒状态，那么AI的意识对人类来说，和人类的意识可能就没有区别了，无论出于感性还是理性，都属于意识范畴，并且不可衡量，AI虽然无法学会感性部分，但是理性部分却可以模仿得到。

人工智能本质上是不是一门仿生学，你怎么看？

首先分析一下这两个概念，人工智能更多的是指和人相似的“智能”（思维方式，学习能力和判断决策能力），更多的偏向于在思维和意识层面解决问题，比如下围棋的阿尔法狗。仿生学更多的是说从结构和功能特征与生物相似，比如机械制作的执行运输功能的狗。更多从物质方面来模仿。

目前人工智能的发展来看，与仿生学的结合已经非常紧密。因为意识的执行总要由实体来完成。说话和听这个思维过程被音箱和麦克风（仿鼓膜结构）所执行。精密装配首先要有仿生的机械臂，然后要有人工智能的程序去控制。

综上所述，这两个概念侧重点其实不一样，不能混为一谈。

个人认为人工智能最理想的状态就是仿人类大脑。因此人工智能目标就是达成仿生学。

而目前人工智能并不是仿生学，离仿生学虽然越来越近，但是仍然相差甚远。目前的人工智能还在技术层面提升过程中。能做到下围棋打遍天下无敌手，已经是在某个层面上超越了人类本身，但是全面性还是太差，而且也不足以达到生物大脑的状态。

仿生之路漫漫

提到人工智能不得不提到一种叫做“神经网络”的概念，你会发现神经网络既是计算机中人工智能经常提到的字眼，也是生物学神经研究中必须存在的概念。因此如果人工智能最终能将神经网络与生物学紧密联系，那将是史上最强大的仿生，然而这在二十年内也难以达成，因为人类在生物学上也还没有把大脑完全弄明白。

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人工智能是人类智慧叠加环境的产物，它无法摆脱人而单独从在，人工智能并不具备创造性，只是人类智慧在特定场景中的应用，所以它并不属于仿生学，生物学的两大特性：自身的进化性（优化）和对环境的改造性（创造），人工智能都不具备，所以我个人觉得不属于。

人工智能，与仿生学息息相关，但如果把人工智能理解为仿生学，那就太狭隘了。人工智能需要生物的各种行为特征的数据，以此训练机器的行为像生物，以达到机器动作的准确性，柔和性，可靠性。然而，人工智能机器的智力远远超越生物，人工智能的耐力等方面也不是一般的生物可比拟的。未来某个时段，高等级，高智能化的机器，它拥有的各种能力，甚至我们人类都无法难以企及。当然，目前人工智能还处于很基础，很基础的阶段，可以说是螳螂学步。

怎样理解任正非说人工智能的本质是数学和统计学？这两门学科会成为大学的热门专业吗？

数学专业毕业的华为员工来说一下，前面一伪专家瞎扯淡。

华为在2017和2018招聘了不少高级别的AI专家（至少博士8年从业，人数不少于100人），薪资基本上都是几十万美金一年。实际上整个IT行业，AI专家的薪资都上来了，特别是名校数学专业的有相当数学能力和一定的工程化能力，甚至在行业有一定小产出，最高可达百万美金的年薪级别。

普通名校数学专业，本科硕士级别，来企业收入肯定一般，五十万封顶，大部分最多三十万人民币一年。

但是，行业经验丰富，高等级的博士博士后专家，价值是指数级别上升，三十万美金一年以上很普遍。

个人认为不会。虽然AI的本质是数学和统计学，但并不代表学会了这两门学科，以后就可以在AI领域混得风生水起。这是两回事的东西，从原理上理解一件事和从实践上操作一件事是两个概念，毕竟实现AI功能最终依赖的还是计算机工程，所以会火起来的依然是计算机相关专业，数学和统计学最多只能说炒热度能炒上去一点点，但是它们的地位不会改变。

电路设计专业、通信专业、光学专业、半导体专业、材料工程等等等等，细数工科专业基本90%都源自物理或收益于物理，难道就带火了物理学不成？

任先生说人工智能本质上是数学和统计学（其实统计学就属于数学），这是对的，但说这两门学科会成为大学的热门课程，那就是另一回事了。

当然了，这里还有个什么才叫做“热门”专业，你眼中什么样子的专业才叫“热门专业”的问题。但一般来讲，事实上，更大的可能是数学和统计学不会长期成为众人追捧的热门专业。这里最重要的原因是效率，人工智能效率太高了，根本就用不着那么多相关的高级传业人才。

还有，有答友说了个观点值得讨论一下。在这位答友眼里，似乎没有神经元的黏菌比超级计算机简单。这个其实可以讨论，而且，在很多生物学家眼里，认为黏菌比超级计算机简单，那是无知者无畏了。事实上，一个细胞的复杂程度，往往远远超过一台大型计算机。黏菌这种生物的复杂程度，显然是在一只当前最先进的航空母舰编队之上的。一个很简单的事实，人类可以制造和控制一只庞大的航母舰队，但要说让人类从头开始（完全不依赖大自然进化出来的核糖体等生物学工具）制造一个细胞，不要说高级复杂到懂得合作的黏菌，就是一个最简单的细胞（如衣原体），现在也还是无法完成的任务。

好了，总之，任先生本人是搞技术出身的，而且华为的成功是不争的事实，所以，就在这些之上，我们也可以认为任先生说的“人工智能的本质是数学”是有道理的。但任先生可没说“这两门学科会成为大学的热门专业”啊。

就说这些吧，最后还是感谢悟空小秘书的邀请。上面的内容供题主和大家参考，抛砖引玉，欢迎斧正，期待在交流中共同进步。

任总说人工智能就是计算机和统计学，无疑是对的，人工智能之所以有点进步，是因为统计学有所突破，加上计算机处理数据能为提升。统计是核心，应用时要通过计算机代码实现。人工智能玩的好的，绝对要有统计学背景。大学里数理统计学研究生以上，每年毕业人数很少，太抽象，很难学，还要学计算机程序设计，具有工程能力，英语能作为工作语言，非世界名校也培养不了，简直是个全才，非常人所及，即使毕业了，工作不太好找，中国能提供就业岗位也少，不要盲从！

工业互联网和人工智能有什么关系？

工业互联网是全球工业系统与高级计算、分析、感应技术以及互联网连接融合的结果。概括来说，它包括智能机器、高级分析、工作人员三个要素。而将这些元素融合起来，将为企业与经济体提供新的机遇。

而时下最火热的人工智能，和工业互联网有着深刻的渊源与联系。工业互联网的高级计算、分析、感应技术都需要人工智能的广泛参与。人工智能贯穿于工业的设计、工艺、生产、管理、服务等各个环节，使工业系统具备描述、诊断、预测、决策、控制等智能化功能的模式和结果。

那么工业互联网与人工智能的具体区别又在哪里呢？

工业互联网

1、建立工业互联网工厂内网，采用工业以太网、工业PON、工业无线、IPv6等技术，实现生产装备、传感器、控制系统与管理系统等的互联。实现数据的采集、流转和处理；利用IPv6、工业物联网等技术，实现与工厂内、外网的互联互通，支持内、外网业务协同。

2、采用各类标识技术自动识别零部件、在制品、工序、产品等对象，在仓储、生产过程中实现自动信息采集与处理，通过与国家工业互联网标识解析系统对接，实现对产品全生命周期管理。

3、实现工厂管理软件之间的横向互联，实现数据流动、转换和互认。

4、在工厂内部建设工业互联网平台，或利用公众网络上的工业互联网平台，实现数据的集成、分析和挖掘，支撑智能化生产、个性化定制、网络化协同、服务化延伸等应用。

5、通过部署和应用工业防火墙、安全监测审计、入侵检测等安全技术措施，实现对工业互联网安全风险的防范、监测和响应，保障工业系统的安全运行。

到此，以上就是小编对于当前我们人工智能是的问题就介绍到这了，希望介绍关于当前我们人工智能是的4点解答对大家有用。