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什么因素影响人工智能技术-什么因素影响人工智能技术的发展
C0f3d30c8时间2024-06-05 08:57:44分类AI技术浏览118
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于什么因素影响人工智能技术的问题，于是小编就整理了1个相关介绍什么因素影响人工智能技术的解答，让我们一起看看吧。
人工智能，这个专业可以学吗？要学多久啊？
长期两三年的样子！！！首先学：编程语言java、python任选，如果将来走大数据方向学J***a，如果走人工智能方向学Python，其次复习大学数学：高数、线性代数、概率论与数理统计、离散数学（如果不深入研究数据结构、算法可以先不学），最后如果研究人工智能方向的同学需要学习Python的企业框架、Python计算机编程语言领域+数学领域结合成的互联网领域的人工智能（在数学领域中的人工智能也叫数据科学，如果过程相近只是领域不同，需要解决的问题领域不同），其次如果将来研究大数据方向，这时就需要研究Hadoop生态圈的企业常用技术了（基础+企业框架），例如：Hadoop、HBase、Hive、Spark、Storm等等数据分析、数据挖掘，而最终大数据和人工智能两个大的方向都能走向或者实现当今互联网的人工智能
从提问可以分析出提问者可能是刚入门软件开发行业，专业的选择问题。
我的建议是先学一门后台的语言。比如python，j***a。然后再转人工智能。原理如下：
1、先来说说人工智能它是一个非常大的学科，涉及到的知识面也是非常的广阔。比如高等数学，算法，大数据分析，后台语言（目前比较火的就是python）等。学习的曲线很曲折。
2、难度相对其它编程语言来说比较大，可能会打击我们的学习的积极性。甚至可能导致厌学，那就得不偿失了。
3、建议先学后台语言，比如python。先把基础打好，后面直接为进军人工智能做好铺垫。学习起来也比较得心应手了。
4、高等数学中的概率、极限这些也是常用的。
一步步的来。希望我的回答能帮助到你。
主要是看你的学习能力以及对理工科的兴趣，这块很重要，个人建议可以先学一门编程语言入门，然后有个大概的编程思路在学这个，人工智能对数学和算法要求特别高，如果想学，可以先了解一下这方面的书籍。
建议你先去了解下强人工智能和弱人工智能的区别，从研究方向及方法上看，这两个几乎是两码事。
先简单说下强的，其实人们对人工智能的研究是从强人工智能领域开始的，说白了就是直接想把人的意识模拟出来。历史的车轮倒回到1900年，世纪之交的数学家大会在巴黎如期召开，德高望重的老数学家大卫•希尔伯特（D***id Hilbert）庄严地向全世界数学家们宣布了23个未解决的难题。这23道难题道道经典，而其中的第二问题和第十问题则与人工智能密切相关，并最终促成了计算机的发明。希尔伯特的第二问题来源于一个大胆的想法——运用公理化的方法统一整个数学，并运用严格的数学推理证明数学自身的正确性。这个野心被后人称为希尔伯特纲领，虽然他自己没能证明，但却把这个任务交给了后来的年轻人，这就是希尔伯特第二问题：证明数学系统中应同时具备一致性（数学真理不存在矛盾）和完备性（任意真理都可以被描述为数学定理）。如果说希大爷的这个***设成立，那么有可能靠逻辑编程就逐步走向强人工啦，哈哈。但可惜，这条路被哥德尔同学否定了，哥德尔不完备性定理证明任何足够强大的数学公理系统都存在着瑕疵：一致性和完备性不能同时具备。沿着这条路，图灵提出了图灵测试，冯诺伊曼搞出了计算机。但强人工na难以突破，只能退而求其次的在狭义范围内搞点应用，于是专家系统诞生。随着计算机运算能力的指数增长，[_a***_]学习的方法开始得到重视，其中涌现论方法尤为突出。个人认为，涌现的方法和脑神经科学相结合将是走向强人工智能的有效路线。感兴趣的话可以看下美国圣塔菲研究所，中国集智俱乐部。建议可以从neglog和mathematica学习入手。
再说弱人工，这其实就是用各种算法实现某些应用，让你觉得挺“智能”，并不是真的追求人工智能。最典型的莫过于机器翻译，一个贝叶斯算法胜过无数语言学家的形式系统。如果对这块感兴趣那就python，j***a，贝叶斯网络，神经网络，增强学习。。。
至于学多久，这个都无止境。。。
到此，以上就是小编对于什么因素影响人工智能技术的问题就介绍到这了，希望介绍关于什么因素影响人工智能技术的1点解答对大家有用。
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