机器智能与人工智能 机器智能和人工智能

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本文目录

  1. 为什么有人认为人工智能会超过人类智慧
  2. 人工智能、机器学习、深度学习的关系是什么?
  3. 人类智能和人工智能是完全不同的概念
  4. 量子计算机与人工智能的区别

为什么有人认为人工智能会超过人类智慧

人工智能会超过人类的智能。从脑神经科学的角度提出,人脑毫无疑问才是已知世界最奇妙的物体,先有大脑才有人类社会,以及各种人文艺术、自然科学、人工智能。

“指数级经济”已不是什么新鲜词,但人工智能、机器人、无限计算能力、宽带网络数字制造、纳米材料、合成生物等指数型增长的科学技术,将使人类在未来20年内获得巨大成就,这些成就将要远远大于以往200年之所得。

人工智能、机器学习、深度学习的关系是什么?

深度学习是实现机器人学习的一种方式,机器学习是实现人工智能的一种方式。

这三者属于一个从属的关系。

下面详细解释一下:深度学习,机器学习,人工智能的各类概念。

1、深度学习:相当于一种处理信息的方式。

这上面的三个概念,在理解的时候,最好类比一下人类的思维习惯。然后就好理解这些模型和架构。

外部信息输入进来之后——机器人通过什么处理方式进行梳理这部分数据,并且能够根据这个梳理完的数据,留存下载的信息,建立新的索引基础。

这就是深度学习的表面含义。

说通俗点就是:我们在教育孩子的时候,第一次告诉他,桌子上的是碗,头顶的是灯。最开始小朋友学会了,只知道这这两个东西。后来他开始类比,只要是发光的,他都叫电灯。只要是白色的放桌上都叫碗。

这种举一反三是非常合适的,这其实就属于深度学习中的数据处理单元。

大部分人喜欢用这张图来说明,深度学习。

这么说吧,就这张图,可以说一本书的深度学习知识。咱们普通朋友,根本听不懂。换一张图解释一下深度学习。

这么解释一下或许更好一些:

1、当你有人第一次告诉你,桌子上的东西叫碗。你会形成一个向上的认知:碗是白色,可以盛饭,凹进去的。

2、你闭上眼,不去看那个碗。你在大脑中,怎么描述碗?

那就是一个反过来的过程:白色的,盛饭的,凹进去的就是碗。你以后看到这种东西,第一时间不管对不对,理论上都应该说这是“碗”。

3、伴随着时间的推移,你不见过了各式各样的碗,有青花瓷的,有玻璃的,有铁的等等。最后你形成了一个标签,凹进去,器皿。都可以叫碗。

这就是一个比较简单深层学习过程。当然计算机实现起来,比我说的要复杂的多。那毕竟是一门学问,不是一篇文章。

所以深度学习,跟以前的神经网络学习,建模分析等等都是机器处理数据的一种方法,可以说是机器人的思路。

机器学习是机器人掌握的各种思考方式的总和

这里举一个例子:有不少家长问一些考过高考的学生,如何学习知识的,有没有经验,给我们推荐一下。

有的学生说:要勤做笔记,多学会归纳总结。

有的学生说:我不做笔记,太浪费时间,我喜欢举一反三,自己可以从一个知识点发散发所有的知识点。

有的学生说:我就是笨方法,就是大量的刷题,熟能生巧。

这就是人类的学习方式!

机器人的学习方式也一样:深度学习是一种,依赖大量数据各类总结的专家系统是一种。依靠神经网络,慢慢的学习进化,从基础开始学的机器人也是一种学习方式。

如果这个机器人,很强,他什么学习方式都可以掌握。并且可以随时切换,采用最好的方式。

甚至可以实现联想!

人工智能是机器人学成之后,能够跟人类交互,人类能够看到的表象

这就好像是,一个孩子成人了,成人之间交流,大家都说:嗯,这个小伙子成才了,很会为人处世——这就实现了学成之后的智能化。

什么叫没成?就是一点为人处事都不懂,甚至不能自理的那种人,就属于“非智能”的状态。

正常来说,只要机器学习合理,并且完善,最终一定能够实现人工智能。只是时间早晚的问题。

人类智能和人工智能是完全不同的概念

是的,人工智能是人类智能的必要补充,但是人工智能与人类智能仍存在着本质的区别:1、人工智能是机械的物理过程,不是生物过程。它不具备世界观、人生观、情感、意志、兴趣、爱好等。

2、人工智能在解决问题时,不会意识到这是什么问题,它有什么意义,会带来什么后果。

3、电脑必须接受人脑的指令,按预定的程序进行工作。

4、人工机器没有社会性。作为社会存在物的人,其脑功能是适应社会生活的需要而产生和发展的。

量子计算机与人工智能的区别

①量子计算机。它是一类遵循量子力学规律进行高速数学和逻辑运算、存储及处理量子信息的物理装置。当某个装置处理和计算的是量子信息,运行的是量子算法时,它就是量子计算机。

②人工智能。它是英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

OK,本文到此结束,希望对大家有所帮助。

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