人工智能技术的基础条件-人工智能技术的基础条件是什么

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基础条件的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能技术的基础条件的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能专业的特点？
2. 人工智能的四大关键原则？

人工智能专业的特点？

人工智能专业特点包括以下几点：

交叉学科，学习任务重

人工智能专业是近几年才开始发展起来的，是一门综合性多学科交叉的专业，开设这一专业的高校都在加强人工智能与相关学科的交叉融合。人工智能涉及的学科非常多，不仅包括计算机科学、控制科学、数学等理工学科，而且还有社会学、心理学、经济学等人文学科。由此可见，人工智能专业的学习难度非常大，如果考生想要报考人工智能专业，就要充分考虑自己能不能承受相关学习的高强度。

深入了解人工智能专业怎么样

数学要求高，学习难度大

人工智能是一个非常烧脑的专业。人工智能面临的问题千变万化，解决问题涉及到多种数学工具，高水平人才必须有良好的数学基础。

优点：

1、首先就是人工智能是可以节约大量的人力成本，如没有技术含量重复性或者危险的人力成本；

2其次就是现如今人工智能诶长便利于人民的生活

缺点：

1、首先就是人工智能的出现，会取代一部分工作岗位导致众多员工可能会出现下岗的的情况，而这种情况出现就会直接有着连锁反应，如求职者的人员骤增等现象；

2、其次就是人工智能终究不能取代人类的感情，过于依赖于人工智能会直接导致人类情感单一，也会导致人过于懒惰产生封闭自己的状况出现。

人工智能的四大关键原则？

人工智能的发展，需要遵守的四个AI伦理原则：

第一个原则是安全可控是最高原则；

第二个是促进人类平等地获得技术和能力是创新愿景；

第三个则是人工智能的存在价值不是超越人、代替人，而是教人学习和成长；

第四个是人工智能的终极理想应该是带给我们更多的自由和可能。

第一，技术人员研发的产品必须是安全的可以控制的，不能危害他人危害社会。

第二，产品研发展望未来的基本愿望应该是，促进人类更加公平的获得一些技术以及知识。

第三，这项技术的研发目的应该是帮助人类成长和进步，不应该让机器替代我们人类。

第四，这项技术的最终结果应该是为人类提供更多的可能和机遇，促进人类发展。

在这个技术驱动的时代，人工智能正在为全球多个行业的更高效工作流程创造尖端技术。除了人工智能工程师或相关员工，还有机器学习和深度学习算法过于复杂，人们无法理解。人工智能为利益相关者和合作伙伴生成了自我解释的算法，以理解将大量复杂的实时数据转换为有意义的深入见解的整个过程。这被称为可解释人工智能或 XAI，其中人类可以轻松理解这些解决方案的结果。它帮助 AI 设计师解释 AI 机器如何为企业在市场中蓬勃发展产生特定类型的洞察力或结果。

通过设计可解释和包容的人工智能，可以使用多个在线课程和平台来更好地理解可解释的人工智能。可解释人工智能有四个主要原则来解释机器学习模型的预测。可解释 AI 的一系列模型可用于这些类别 - 用户利益、社会接受度、监管和合规性、系统开发以及所有者利益。可解释的人工智能对于实施负责任的人工智能以实现人工智能模型的可解释性和问责制至关重要。

简述：可解释人工智能的四项原则

可解释人工智能的原则是一组四项指导方针，可帮助可解释人工智能有效地***用一些基本属性。美国国家标准与技术研究所制定了这四项原则，以更好地了解人工智能模型的工作[_a***_]。这些原则单独适用，彼此独立，可根据自己的权利进行评估。

解释：这是第一个主要原则，它要求人工智能模型生成一个全面的解释，并提供证据和推理，以便人类理解为企业生成高风险决策的过程。这些清晰解释的标准由可解释人工智能的其他三个原则规定。

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

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