给人工智能应用建议-人工智能应用提出合理建议

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于给人工智能应用建议的问题，于是小编就整理了3个相关介绍给人工智能应用建议的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能需要物理和数学好么？
2. 人工智能立法的优缺点？
3. 人工智能你们怎么看？

人工智能需要物理和数学好么？

需要

学习人工智能专业需要掌握一定的数学和物理基础，尤其对于人工智能中的某些领域（如机器学习、深度学习等）需要更加深入的数学基础。但是如果您的物理基础相对较差，也不必过于担心，因为物理和数学在一定程度上是相关的。并且，学习人工智能并不是只有物理和数学基础才能成功，还需要良好的逻辑思维能力和编程能力。

如果您想在人工智能领域取得成功，建议您积极学习和提高自己的数学和物理基础，掌握必要的数学知识，例如高等数学、线性代数、概率论等，这将有助于您更好地理解人工智能的相关理论和算法。您可以通过参加学校的相关课程、自学、参加线上课程等方式来提高自己的数学和物理基础。

总之，学习人工智能需要付出不少的努力，但只要您有足够的兴趣和努力，您一定能够学好这个专业。希望这能回答您的问题！

是的，人工智能需要物理和数学。
1. 实现人工智能需要运用到大量的物理和数学知识，例如机器学习、神经网络、深度学习、算法等等。
2. 物理学包含着很多数学公式和科学原理，可以帮助人工智能更好地理解和应用各种自然现象，比如计算机视觉、自然语言处理。
同时，数学作为工具学科，是研究人工智能的必要知识基础，包括概率统计、线性代数、数理逻辑等。
3. 物理和数学的研究还有很大的提升空间，例如在量子计算上的研究，可以为人工智能的发展提供更广泛的应用场景和支撑。
因此，人工智能需要物理和数学知识作为支持，才可以更好地实现自身的功能和应用。

人工智能立法的优缺点？

2020年1月，美国白宫发布了《AI应用监管指南备忘录（草案）》，从监管和非监管层面提出了AI应用相关原则和建议。

该指南旨在确保公众参与、限制监管越界、促进可信技术发展，与G20人工智能原则高度一致，有助于创造利于AI的政策环境。

指导***机构如何处理“维持美国在人工智能领域领导地位”，以支持联邦机构对人工智能（AI）应用的监管。

美国***发布《人工智能应用规范指南》文件，提出10条人工智能监管原则，这些原则要求避免联邦机构对人工智能应用的过渡干预，强调监管的灵活性，“鼓励人工智能的创新和发展”和“减少部署和使用人工智能的障碍”。

人工智能你们怎么看？

人工智能也分为：强人工智能和弱人工智能。

目前绝大多数的人工智能，都还处于弱人工智能，其实也只是让计算机程序通过自动的大量的统计，从而找出最优解过程。而这个过程，也让人力获得了释放。如果使用得好，是可以给人类世界带来新一轮的革命性科技爆发的好东西！

而强人工智能，确是一种非常可怕的东西。这个程序是可以“思考”的，强人工智能的其中一个特征就是ta能实现自我的升级和更新。尤其是在能摆脱最终目标而进行自我升级和更新时，我想人类距离灭亡也不会太遥远了。

人工智能的发展，会让大量重复的，有规律的事情变成程序化，然后交由机器来完成。这也必定会使大量的人类劳动者失去他们原有的工作。如果社会的变革变得过快，也很有可能带来可怕的后果。

所以人工智能的开发，应该慎之又慎。开发是必要的，但是管控也同样重要。其实最好的方式还是人机结合，让人的道德枷锁成为机器的灵魂，也许才是最好的方案。

到此，以上就是小编对于给人工智能应用建议的问题就介绍到这了，希望介绍关于给人工智能应用建议的3点解答对大家有用。

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