人工智能技术的本质特征-人工智能技术的本质特征是什么

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本质特征的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能技术的本质特征的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能深度学习的五个基本特征？
2. 人工智能的本质就是软件编程吗？

人工智能深度学习的五个基本特征？

人工智能深度学习具有以下五个基本特征：

一是从人工知识表达到大数据驱动的知识学习技术。

二是从分类型处理的多媒体数据转向跨媒体的认知、学习、推理，这里讲的“媒体”不是新闻媒体，而是界面或者环境。

三是从追求智能机器到高水平的人机、脑机相互协同和融合。

四是从聚焦个体智能到基于互联网和大数据的群体智能，它可以把很多人的智能集聚融合起来变成群体智能。

五是从拟人化的机器人转向更加广阔的智能自主系统，比如智能工厂、智能无人机系统等。

联想与结构：经验与知识的相互转化

活动与体验：学生学习的机制

本质与变式：对学习对象进行深度加工

迁移与运用：在教学活动中模拟社会实践

价值与评价：“人”的成长的隐性要素

人工智能的本质就是软件编程吗？

谢楼主提问！

人工智能与传统编程并没有太多差异，唯一的差异是需要大量数据和算力来进行模型拟合！

AI＝大数据(算料数据)+算法(深度学习、基于规则、基于知识、基于统计等等大多是递归循环结构)+算力(算力非常高，智能算法才能更好的运作)

传统软件编程＝数据结构(相对于AI少量数据)+算法(算法相对机器并不是太复杂递归运算较少)+算力(不需要太多算力)

三维模拟软件＝数据结构(相对于普通应用软件中等数据)+算法(跟AI算法类似，但有区别，差别相对来说不大都是递归或者矩阵运算)+中等算力(三维模拟软件要的算力也不低但比起AI算法来说比较低，但相对于普通应用软件来说是高的，当然有些特殊应用软件也可能比三维软件高，不过大多情况是三维软件要求比较高)

到了这里相信都明白人工智能的程序与普通软件并没多大差别！差别就在于算法的理解！传统编程更多是基于逻辑运算！但人工智能的算法是囊括了逻辑运算的，而且多了比较复杂的建模拟合算法！只要把线性代数理解透彻！人工智能算法并不是高不可攀！

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如果把人工智能等同于编程就搞笑了，可以看看吴恩达是不是程序员，大量的人工智能的主要集中在数学和数据上，也就是多算法的理解和对数据的理解，或者对数据特征的理解。传统机器学习特征工程是要数学和行业经验结合，深度学习虽然用表示算法替代了特征工程，到对表示学习的构建也是个难题。为啥Python在大数据和人工智能方面方面最实用，就是因为Python对非程序员的门槛低，处理数据的不用像程序员那样把关注点过多的放到代码上，而更多的放到算法和数据上。还有人工智能不像程序员的是程序员就是把逻辑用代码表示出来，而人工智能更像是科研，需要试的，深度学习里的很多机理数学的解释性都很差。

大哥 你太迷信软件了 软件没有硬件的支持还智能个屁 AI的范围太大 有很多种***和数据渠道使得AI具有智能 又需要花费一些时间训练AI的基础规则框架（不是AI学习方式的框架）

到此，以上就是小编对于人工智能技术的本质特征的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术的本质特征的2点解答对大家有用。

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