人工智能应用困境问题研究-人工智能应用困境问题研究论文

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能应用困境问题研究的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能应用困境问题研究的解答，让我们一起看看吧。

1. 超级人工智能有多强大？
2. 阿尔法狗战胜围棋界顶尖高手李世石，人工智能经历了怎样的涅槃？
3. 深度学习在人工智能领域重要吗？

超级人工智能有多强大？

1、人工智能能够像人那样思考，具有与人类似的思维和意识；

2、人工智能是一个多领域的科学，首先要精通计算机，心理学和哲学，这就要求人工智能的研究是一个高技术的工作，这也是人工智能高达上的一个原因吧；

3、人工智能目前在某些领域可以做的比人脑更快、更准确，可以胜任大部分人所不能完成的工作，帮助人们解决生活中的困难，这也是人工智能的厉害之处；

4、人工智能的研究反过来会促进人类对大脑的开发，对人类的发展只会更有好处。

相信人工智能会有非常美好的未来，将来将有能力从事人类目前从事的大部分工作，但还有很长的路要走。

另外，人工智能研究不仅是存储空间和计算能力的事，更重要的是算法、学习机制、训练数据等问题。人工智能在厉害还是搞不过人类。因为他是人类发明的

阿尔法狗战胜围棋界顶尖高手李世石，人工智能经历了怎样的涅槃？

阿尔法狗战胜李世石，并不是人类历史上第一次人机对战，也并不是人类第一次输给人工智能。

1. 人工智能为什么会赢？它经历了怎样的涅槃？

人工智能为什么会赢，一言以蔽之，就是因为计算机拥有强大的计算机能力和存储能力。

计算机经过一段时间的训练，其可以掌握世界上几乎所有的棋谱，每一步怎么走，如何应对，当前情况下的分支遍历计算机都清清楚楚，所以它既能掌握全部的棋谱，知道对手怎么走以及如何应对，又拥有强大的计算能力（每秒计算几亿次），而且从来不犯错，想不赢都难呐！

人工智能也并非一开始就如此厉害，很早以前由于技术的限制，计算机cpu计算速度慢，能力较弱，存储系统低下等等原因，导致人工智能没有长足的进步，但是由于后期科技的发展，尤其是计算机科技的突飞猛进，为人工智能奠定了上面所描述的基础，于是我们才能看到人机大战并且人类输给了人工智能，全在于计算机系统技术的突飞猛进！

2. 其实阿尔法狗战胜李世石，并不是人类第一次输给人工智能。早在1996年2月10日，超级电脑深蓝首次挑战西洋棋世界冠军卡斯帕罗夫，但以2-4落败。比赛在2月17日结束。其後研究小组把深蓝加以改良，19*** 年 5 月 11 日，在人与计算机之间挑战赛的历史上可以说是历史性的一天。计算机在正常时限的比赛中首次击败了等级分排名世界第一的棋手。加里·卡斯帕罗夫以 2.5:3.5 （1胜2负3平）输给 IBM 的计算机程序 “深蓝”，可以说在那时人工智能就已经闪亮登场。

阿尔法狗战胜李世石震惊了当今世界。那场比赛之前，没有人认为李世石会输，结果李世石却以1：4的***吃了败仗！

通过对棋局的反复研究，人们开始认可了阿尔法狗的水平。不过，职业棋手仍然不相信机器围棋比人职业棋手还强。但是，随后阿尔法狗3：0战胜柯洁，干脆利索地让倔强的柯洁流下了绝望的泪水。此时此刻，人们才领悟到李世石第四局的那一胜是多么可贵。

机器围棋早在九十年代初期就开始风行起来了，不过，那时的机器围棋***用的是推理机的做法，通过围棋规则进行逻辑推理，求得下一手的落点。这样的程序最好的是业二的水平，广东陈教授的“乌鹭”代表了那时的最高水平。

阿尔法狗在思维模式方面实现了突破，它虽然也是推理机的结构，但却是在大数据基础上进行的，逻辑推理反而次之。这种通过对局～结果分析～再对局的循环反复，科学上称之为“深度学习”。

每下一盘棋，阿尔法狗都又进一步，要知道，两个机器对局一分钟就可以下一盘棋，因此，阿尔法狗的学习涨棋能力是人类棋手无法想象的。从李世石到柯洁，阿尔法狗的棋长了多少，恐怕没有人能够说清楚。

深度学习理论带给阿尔法狗的东西是惊人的，这意味着阿尔法狗不象以前的机器围棋甚至不象人类棋手那样有思维上的盲点，它啥棋都敢下。如今，人工智能围棋可以打出大量的新手，改写了不少传统的定式，这都是思想变化带来的裂变。

这种思维模式的改变导致的结局是惊人的，如今这样的人工智能处理方式已经被应用到现实生活的各个领域。人工智能不仅改变了围棋，更重要的是它改变了我们的思维方式，影响到了我们生活的每个角落。

深度学习在人工智能领域重要吗？

很重要吧，未来的时代肯定是人工智能的时代，深度学习我之前听我朋友在说，我朋友在中公教育的IT优就业学的[_a***_]，那边老师最近给他说了深度学习的事儿，中公教育和中科院自动化研究院合作的课程，听我朋友说是中科院的老师亲自授课，查了下，中科院自动化研究所是中国人工智能领域的领头羊老大吧，挺牛的，学完可以拿到中科院的证书，课程我也顺便看了下还可以教课的老师很牛，你要是对这方面感兴趣可以去中公问问，中公的质量啥的还是不错的，我朋友之前在中公教育IT优就业学的编程，现在工作很不错一个月两万多，工作也是学完那边老师推荐的，现在工作两年多了。

从古至今，人们对人类大脑的探索孜孜不倦。人类是如何去认识事物，如何感知到情绪，大脑如何工作……种种问题一直没离开过人类的视线，人类大脑好比“黑盒子”，似乎很神秘而又重要。人类大脑有着庞大神经网络，负责人类认知、思考、判断……当一个小孩子从不认识小汽车，通过家人指导，学习现有的汽车，到认识马路上开来的汽车可以一眼认出来，这个过程中，大脑神经网络不断工作的结果。而对于近些年来，人类用机器模仿这个工作原理，人工智能得以有了长足的发展。深度学习对于人工智能来说，必不可少。

什么是深度学习呢？深度学习领域一位领袖名叫杨·乐昆，将深度学习定义为有多层神经网络，类似人类神经网络的一种特定技术。我们知道人类神经的数以亿计的神经元，通过突触链接，突触之间以生物电相连接，在学习的过程中，这些突触连接会发生不同变化。借以这个结论，深度学习就此诞生。例如小孩学习汽车，机器学习识别汽车也是同样道理。只不过机器学习需要借助一项重要“学习资料”——大数据。机器需要不断学习百万计的被标记的汽车图片，每看一张图片便给出一个答案，如果不符合标记结果，便会自己调整“神经网络”内部参数，即优化模型，直到调整到输入的图片和输出的结果一致为止（因技术有限，目前还未能达到100%准确率）。

人工智能近些年发展如此迅猛，与深度学习技术密不可分。人类历史上的三盘棋，黑白棋人机大战、国际象棋人机大战到2016年围棋人机大战，一步步见证了深度学习的发展历程，也见证着人工智能的发展。

而对于现在专门深度学习的培训，少之又少。深度学习涉及科学门类较多，而且人工智能顶端人才本来稀缺，在培训方面比较困难。目前一些高校开展了人工智能的相关专业和大数据专业，还有一些企业在于高校合作，培养这类人才，如李开复老师创办的创新工场。

到此，以上就是小编对于人工智能应用困境问题研究的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能应用困境问题研究的3点解答对大家有用。

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