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大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于人工智能原理习题答案的问题,于是小编就整理了4个相关介绍人工智能原理习题答案的解答,让我们一起看看吧。
提到人工智能,稍对其有所研究的人不会不知道1956年的达特茅斯会议,因为正是这场会议提出了“人工智能”的概念。

1955年的时候,在洛杉矶召开的美国西部计算机联合大会有这样一个小插曲。在会议上塞弗里奇发表了一篇关于模式识别的文章,而纽厄尔则对计算机下棋的事情发表了自己的观点。

两个人发完言后,当时正在研究神经网络的皮茨主持会议时将这个过程总结为:一个企图模拟神经系统,另一个企图模拟心智,方向不同但是殊途同归。这两位发言者也是达特茅斯会议中极其重要的两个人物。

相比于图灵等人,塞弗里奇在人工智能的历史中并没有多大的名头,但他也是人工智能科学的先驱。他是模式识别的奠基人,也是第一个写出可以工作的人工智能程序的人。

后来塞弗里奇又到麻省理工学院参与并领导了MAC项目,这个项目就是现在著名的MIT CSAIL,其中文名称是“麻省理工学院计算科学与人工智能实验室”。利用3D打印制造人工心脏的技术就是这个实验室研发出来的。

华东师范大学哲学系教授颜青山表示,当前人工智能伦理研究中,有以下几个方面值得关注。一是克服伦理恐慌情绪。大多数人对人工智能基本原理的了解还没有达到科普水平,常常会基于对人工智能技术的误解产生不恰当的联想。因此,如何对人工智能原理进行科普值得探讨。二是道德程序的内置及其限度。这方面讨论的是人工智能不该做什么。道德两难常常也是道德悲剧,人本身也无法给出确定的答案,更不要奢望机器会给出更好的答案。三是为人工智能研究提供充分的伦理空间。区分人工智能的研究与应用,为人工智能研究提供充分的伦理空间是必要的。
南京大学哲学系教授蓝江表示,人工智能发展的最大问题不是技术上的瓶颈,而是人工智能与人类的关系问题,这催生了人工智能的伦理学和跨人类主义的伦理学问题。人工智能的伦理学已经与传统的伦理学旨趣发生了较大的偏移,它讨论的不再是人与人之间的关系,也不是人与自然界的既定事实之间的关系,而是人与自己所发明的产品之间的关联。
人工智能是属于电路,而光学是比如说光智能发光的原理,而并非人工智能,人工智能也就是机器可以自己运转,有自己的思想,但也并非也没有人类的思想,人工智能思考的时候比人类还多,计算的时候比人类还快,而这些需要很多代码机械程序。
种种表现,都是先有了人类才有了人工智能,当然有理论说,人工智能若干年的发展,会逐渐自我更新,然后智商逐渐高于人类,从而达到威胁人类的目的,这乍一听好像挺有道理,但是实际上却有些问题、人工智能本身是一个程序,所谓的智商突然升高其实就是程序的自我改写,然后代替已有的程序,但现有的人工智能都不具备这一功能:下棋的程序它只会下棋,就算下棋到了极致境界,它也无法有自创喝茶的程序,预测天气的程序也只会预测天气,那么,这种学习也就不完全叫学习了。
人工智能的原理就是利用大量数据和算法,让机器变得更智能,更像人,而大量数据就是其数据库中有足够多的数据,像阿尔法机器人,背后有着庞大的围棋案例数据,这些数据肯定比选手一生下的围棋还要多很多,完全不是一个两级的的,而算法就是,通过数据找规律,因而机器人就有了学习能力,在围棋中,无论对方走哪一步,人工智能就已经算到后面几十上百步甚至几百种走法,那肯定足以秒杀人类。
像无人驾驶也是这样,一般会通过程序写好相应的规则,在通过输入大量数据进行验证,然后通过高级算法,让驾驶汽车自动识别道路情况。
未来人工智能会更加智能,因为我们的数据每天都在爆发式增长,只要我们提高算法的可行性即可。
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