人工智能技术缓慢的原因-人工智能技术缓慢的原因有哪些

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缓慢的原因的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能技术缓慢的原因的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能和软件谁厉害？
2. 人工智能是什么原理，为什么具有学习性？

人工智能和软件谁厉害？

从专业的成熟度来看，软件工程专业经过多年的建设已经相对比较成熟了，学生选择软件工程专业会有一个比较好的学习体验，而且软件工程专业的同学也可以主攻人工智能方向。软件工程专业是专业性比较强的专业，整体的知识结构是比较集中的，这也是软件工程专业就业比较好的一个重要原因。

相对于软件工程专业来说，人工智能专业对于学习和实践的场景要求相对比较高，而且对于学生的学习能力和科研能力也提出了一定的要求

人工智能厉害，因为人工智能它发明出来的东西，它比较快，不像软件啊这些东西，他是他也是人工嗯，创造出来的，这些什么什么什么都是人工智能创造出来的，人工智能都是非常节俭，非常简朴的一种，我们中国发达的时间也是非常非常非常快的，不像别的国家发发明什么东西是非常慢的

人工智能是什么原理，为什么具有学习性？

人工智能的概念很广泛，我们就举大家都知道的两个例子好了: 阿尔法狗和图像识别。

在阿尔法狗例子中，阿尔法狗首先学习了历史上的经典对弈， 就是学了所有前代大师的招数。事实上它做的事情是判断在特定局面下，如何基于大量历史数据在有限时间内选择一个较优解。阿尔法狗虽然有很强大的计算能力，但也没办法在有限时间内穷尽所有可能。这样，学习的***水平越高阿尔法狗越厉害，学的越多，它也越厉害，所以当时大家知道阿尔法狗的棋力是越来越高的。等到阿尔法狗ZERO的时候，它已经不满足于学习人类的对弈了，因为它可以凭借自己的算力创造不曾被人类棋手摸索过的模式。到了这一步，我们可以说，它已经把围棋玩通关了，因为虽然围棋复杂，但归根结底还是一个计算问题，所以只要算力够强大，就可以把所有的可能性学习一遍。

另外一个经典例子是图像识别。首先拿很多比如猫的图片告诉机器这些是猫，然后机器就从图片中提取相同的特征，比如两只耳朵、一条尾巴、几缕胡须，还有它们的相对大小相对位置等等。训练结束后，再拿另外一张猫的图片测试，机器就能根据已经学习的特征来判断这是猫，其实挺像人类识别物体的逻辑的。在这个例子中，也是训练的数据越多，学习到的特征越精细，后面判断的时候越准。

这两个例子虽然是不同的人工智能技术问题，但大家可以看到，机器可以通过更多的数据训练来提高智能，所以大数据是人工智能的基础。

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谢邀，人工智能简单的说就是运用了大数据分析的技术，将大量的数据统合进入一个系统当中，然后使用合理的算法之后就可以让设备反馈合适的信息。

大数据是这些年炒得比较火热的概念，其实这里可以参考一下阿尔法狗（围棋机器人）。

阿尔法狗可以说是***一片的围棋高手，这是什么原理？

其实就是因为这些围棋高手的棋路和思路都已经被收集成为数据，然后阿尔法狗在面对棋手的时候就可以直接有针对性的进行分析。

这也就造成了一个人工智能很强大的错觉，如果有没有见过的，那么就会措手不及。

而下面就来说说所谓的学习性。

学习性就是机器可以自我学习，不断成长。

其实通过之前描述了人工智能的原理之后也很好理解，所谓的学习性就是数据的不断收集。

人工智能是人类赋予机器和电脑一些思维的特质，比如逻辑的上的判断、推理、决策的过程。

人类通过把机器和电脑进行程式化设计的方法，将人类逻辑思维的过程用结构化的方法，分解成一连串的数据运行步骤。

这样的方法，能够使机器和电脑具备一些聪明的特性，可以帮助人类解决和处理一些只有思维和智力能够解决的问题。

这就是人工智能工作的原理。

在这个过程中，人工智能始终是通过机器学习来获得这个能力的。所以，机器学习并不是机器人自主进行的，它是人类特意设计成这样。

在此过程中，带有条件判断的逻辑程式就形成智能；持续输入的数据帮助机器对事物的属性进行识别和归纳，这就是学习；在知识库的大数据里进行高效的逻辑思维和选择，就形成智慧。　

人工智能之所以能够进行学习，因为它容纳了逻辑学、电脑科学、心理学、语言学、数学、工程学等学科的知识和方法。

这些方法既是人类学习的结果，同时，还包含了人类进行学习的方法和过程。机器和电脑获得了人类赋予的这些方法和学习过程的启迪，并且按照人类行为的心理学将它转化为自身的辨识和学习过程。

即便这样，机器学习也非常缓慢，单个机器一开始并不能有效地学***有可能的任务。它的学习能力直接是由人类的算法提供的，受到算法的支撑和限制。

算法操控逻辑程式，运行人类现行的知识和其他大数据，这些通常就是机器人学习的[_a***_]。机器学习在知识库和大数据的范围内模拟问题的存在区间和进行求解。

到此，以上就是小编对于人工智能技术缓慢的原因的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术缓慢的原因的2点解答对大家有用。

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