人工智能技术需要什么-人工智能技术需要什么学历

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需要什么的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能技术需要什么的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能专业能力要求？
2. 人工智能的四大关键原则？

人工智能专业能力要求？

　　学习人工智能需要具备最最最总要的是学习态度和学习能力，毕竟是前沿科学行业，其次才是数学知识和编程能力，数学知识如果你是做学问做算法突破，那么对于你的数学能力要求是相当高的，如果是做工程等，数学这块要求并不高，大概大专文化水平就行。而编程能力是后面长期累积的，这个不是必要条件。

人工智能是一门极富挑战性的科学，必须懂得计算机知识，心理学和哲学等多方面的知识。是一个包含很多学科的交叉学科，需要了解计算机的知识、信息论、控制论、图论、心理学、生物学、热力学，要有一定的哲学基础，有科学方法论作保障。人工智能学习路线最新版本在此奉上：

首先你需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析；

其次需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

人工智能的四大关键原则？

这四项原则是：合理利用；可解释；保护隐私；安全且可靠。

1.解释原则（Explanation）

解释原则要求AI系统为所有输出提供相应证据和理由，但不要求证据是正确的、信息丰富的或可理解的，只要表明AI系统能够提供解释即可。解释原则不强加任何的质量评价指标。

2.有意义原则（Meaningful）

有意义原则要求AI系统提供单个用户可理解的解释。也就说，只要一个用户可以理解AI系统所提供的解释即符合该原则，不要求解释为所有用户所理解。有意义原则允许基于不同用户群体或个人的定制化和动态解释。不同用户群体对AI系统的解释需求不同，如系统开发者与系统使用者需求不同，律师和陪审团需求不同。此外，每个人知识、经验、心理等方面存在差异导致其对AI解释的理解不同。

3.解释准确性原则（Explanation Accuracy）

解释准确性原则要求相应解释正确反映AI系统产生输出的过程，不要求AI系统做出的判断准确。与有意义原则类似，解释准确性原则也允许用户差异性。有的用户（如专家）需要解释产生输出的算法细节，有的用户可能仅需要关键问题的解释。对算法细节要求的差异性恰恰反映了解释准确性原则与有意义原则的不同，详细解释可以加强准确性但却牺牲了部分用户的理解性。基于不同的用户群体定制化解释准确性测量指标。AI系统可以提供多类型、多层次的解释，因此解释准确性测量指标不是通用或绝对的。

4.知识局限性原则（Knowledge Limits）

知识局限性原则要求AI系统仅可以在其所设定的条件下运行，以保证系统输出。知识局限性原则要求AI系统能识别出未经设计或批准以及响应错误的情况。知识局限性原则可以防止错误、危险、不公正的决策和输出，从而增加AI系统的可信度。AI系统有两类知识局限性，一是所需判断不属于AI系统本身设定，如鸟分类AI系统无法分类苹果，二是所需判断超越内部置信度阈值，如鸟分类AI系统无法对模糊图像上的鸟类进行归类。

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。

到此，以上就是小编对于人工智能技术需要什么的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术需要什么的2点解答对大家有用。

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