人工智能技术的技术特征-人工智能技术的技术特征包括

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能技术的技术特征的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能技术的技术特征的解答，让我们一起看看吧。

1. 什么是智能技术？
2. 人工智能到底是什么？

什么是智能技术？

     智能技术是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该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等。

      从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。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。

人工智能到底是什么？

关于人工智能，学界至今未有普遍承认的定义。1956年的达特茅斯会议首次提出人工智能

的概念，将其定义为使一部机器的反应方式像一个人，在行动时所依据的智能。麻省理工大学的Patrick Winston则认为，人工智能是关于知识的学科，怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的学科。

达特茅斯会议后，人工智能因感知神经网络软件的出现和神经网络及BT算法的出现先后迎来两次发展热潮。目前，人工智能发展正处于第三次热潮，这主要源于三个重要因素：计算能力、深度学习算法和大数据。随着云计算技术和芯片处理能力的迅速发展，GPU、FPGA等并行计算工具及人工智能专用芯片的使用使得人工智能的发展成为可能。建立在大数据基础上的深度学习算法使得机器更加 “智能”，大大提升了机器学习的效率。

普遍认为，人工智能可能带来颠覆性变化。麦肯锡全球研究院就认为人工智能正在促进人类社会发生转变。这种转变将比工业革命“发生的速度快 10倍， 规模大300倍，影响几乎大3000倍”。目前，人工智能的发展已经进入前所未有的高峰期，据乌镇指数，2012-2016年，全球人工智能企业新增5154家，是此前12年的1.75倍。仅2016年的融资规模就达到92.2亿美元，是2012年的5.87倍，与2000年-2013年累积融资规模相当。

2016年1月，全球首款智能驾驶公交车在荷兰投入运营。如今人工智能的产品无处不在，例如Apple的Siri，谷歌的无人车，IBM的Watson。这使的社会各界对人工智能的关注前所未有地高涨。值得注意的是，虽然人工智能已经无处不在，但目前的人工智能还是处在弱人工智能阶段，只能解决特定的具体任务类问题。关于意识起源、人脑机理等方面的基础理论研究仍有待突破。

你好，楼主。我是科技门户网站的，可以用我的个人观点来解释你这个问题。人工智能其实从通俗的意思来理解就是我们人类创造的更高级的生命体，在现阶段等于人的智能，但是未来确是超越人的一种智能，可以理解为女娲造人，我们人类本身扮演着上帝的角色。

就这么跟你说吧，人工智能这种生命体能够在秒甚至分钟的时间里掌握大量知识和技能，但是人类要想获取知识，学成一个技能都要花费几个月甚至几年到十几年的时间，单从学习时间来说人工智能就已经超越人类本身了。所以说人工智能是一种和人拥有一样的学习技能，但是又是一个完全超越人类的智慧生命体。

关于这个问题，中国科普博览邀请[_a***_]CEO陈天石来回答：

人工智能的这个定义，第一这个人工智能其实是比较复杂的事情，但是从字面上来说的话，人工智能就是，用人工的方式去实现的这个智能。其实更确切的说，就是说人造的智能。

人工智能的目标其实就是说，人是一种有智能的生物，那么机器如果想拥有智能的话，应该从哪个方面去做，应该实现哪些功能。

大的来说话，人工智能现在可能可以把它分为感知智能和认知智能两块。感知就是对应了人，比如说我们去看，去听，和物理世界进行交流，说白了就是说从物理世界来获取信息的这个过程就叫做感知。还有一块是认知智能，那就是说我们人进行思考，进行推理、联想、判断这些，更复杂和高级的这个行为。人区别于其他一般的动物，最大的区别其实在于认知智能。那么感知智能，其实很多动物它都具备一定的能力，比如说有眼睛就能看，有耳朵就能听，等等。那么所以人工智能其实要做的事就是感知和认知两块，去逼近这种自然界的生物的能力。

同时，也逐渐发展出一些生物界的，比如说人或者其他生物不具备的智能能力，比如说做非常大，非常复杂的这种运算，其实现在大家会觉得，这个就是简单的算术，计算器就能做，但从另一个角度来看，这也是机器一种智能的方式，因为人算不了那么快，算加减乘除，当然机器可以算的非常非常快。

所以简而言之就是，感知和认知两件事情。当然还有一些其他的维度，比如说从计算的角度看，计算的能力也是一种智能，我们叫计算智能，等等。

试着从人工智能“工作流程”的角度解答一下您的问题。

人工智能(AI)正席卷全球，目前已有很多创新用例，几乎应用于所有行业。虽然说，要做出用智能机器人代替医生这种听起来就很科幻的东西，还有几十年的路要走，但现在人工智能也正为各行各业的专家们，提供着决策与解决问题方面的帮助。也会为我们消费者提供一些非常便利的功能，比如听歌识曲。

大多数人关注的是AI的一些成果性的东西，一些实际的用例。当然，还有霍金的“人工智能***”。但对于我来说，我更喜欢透过外表去看这台“机器”是如何“运转”的，此处我们会谈到需要去理解的四个基本要素：分类、分级、机器学习和协同过滤。

分类涉及到创建特定于待解决问题领域的度量(如金融、网络)。分级包括确定数据与待解决问题的相关程度。机器学习涉及到异常检测、群集、深度学习和线性回归。协同过滤涉及到跨大数据集去寻找应用模型。

分类

AI需要大量与解决问题相关的数据，创建一个人工智能解决方案的第一步是创建一个我称之为“设计意图指标”，用于将问题进行分类。无论用户试图建立一个系统去帮助医生诊断癌症还是去帮助IT管理员诊断无线网络问题，都需要定义度量，使问题被分解成一个一个的小块。例如，在无线网络中，关键指标是用户连接时间、吞吐量、覆盖面积和漫游。在癌症诊断方面，关键指标则是白细胞计数、种族背景和X射线扫描。

分级

一旦用户的待解决问题有了一个明确的分类，下一步就是对每个分类进行分级，帮助用户走向可获得有意义结论的方向。例如，在训练人工智能系统时，用户首先必须对问题属于单纯性文本还是双关语进行分等，然后按时间、人、事或位置进行分等。在无线网络中，一旦用户知道问题的类别，就需要开始对导致问题出现的因素进行分等：关联规则、认证、动态主机配置协议(DHCP)或其他的无线、有线和设备因素。

机器学习

到此，以上就是小编对于人工智能技术的技术特征的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术的技术特征的2点解答对大家有用。

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