人工智能药物原理与应用-人工智能药物原理与应用课后答案

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能药物原理与应用的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能药物原理与应用的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能在智慧医学上应用与展望？
2. 人工智能基本原理谁提出？
3. 人工智能是什么原理，为什么具有学习性？

人工智能在智慧医学上应用与展望？

伴随着物联网、云计算、大数据、人工智能等技术的蓬勃发展，智慧医疗正面临前所未有的发展机遇。我们相信，在不远的将来，智慧医疗将深刻改变医疗过程和效率，人工智能将推动医疗领域朝着智能化、日常化、人性化方向发展。

对于患者来说，由于获得更方便的信息、更容易与卫生保健人员和医疗服务机构联系，自主参与医疗过程的意愿和需求将会越来越强烈，围绕个人健康管理的技术和应用系统将成为现有医疗系统的自然延伸。通过对院外行为的管理，个人健康管理系统将极大地提高患者的安全和顺从性，提高慢性疾病的治疗和管理效果。

人工智能基本原理谁提出？

华东师范大学哲学系教授颜青山表示，当前人工智能伦理研究中，有以下几个方面值得关注。一是克服***恐慌情绪。大多数人对人工智能基本原理的了解还没有达到科普水平，常常会基于对人工智能技术的误解产生不恰当的联想。因此，如何对人工智能原理进行科普值得探讨。二是道德程序的内置及其限度。这方面讨论的是人工智能不该做什么。道德两难常常也是道德悲剧，人本身也无法给出确定的答案，更不要奢望机器会给出更好的答案。三是为人工智能研究提供充分的***空间。区分人工智能的研究与应用，为人工智能研究提供充分的***空间是必要的。

南京大学哲学系教授蓝江表示，人工智能发展的最大问题不是技术上的瓶颈，而是人工智能与人类的关系问题，这催生了人工智能的***学和跨人类主义的***学问题。人工智能的***学已经与传统的***学旨趣发生了较大的偏移，它讨论的不再是人与人之间的关系，也不是人与自然界的既定事实之间的关系，而是人与自己所发明的产品之间的关联。

提到人工智能，稍对其有所研究的人不会不知道1956年的达特茅斯会议，因为正是这场会议提出了“人工智能”的概念。



1955年的时候，在洛杉矶召开的美国西部计算机联合大会有这样一个小插曲。在会议上塞弗里奇发表了一篇关于模式识别的文章，而纽厄尔则对计算机下棋的事情发表了自己的观点。



两个人发完言后，当时正在研究神经网络的皮茨主持会议时将这个过程总结为：一个企图模拟神经系统，另一个企图模拟心智，方向不同但是殊途同归。这两位发言者也是达特茅斯会议中极其重要的两个人物。



相比于图灵等人，塞弗里奇在人工智能的历史中并没有多大的名头，但他也是人工智能科学的先驱。他是模式识别的奠基人，也是第一个写出可以工作的人工智能程序的人。



后来塞弗里奇又到麻省理工学院参与并领导了MAC项目，这个项目就是现在著名的MIT CSAIL，其中文名称是“麻省理工学院计算科学与人工智能实验室”。利用3D打印制造人工心脏的技术就是这个实验室研发出来的。



人工智能是什么原理，为什么具有学习性？

谢邀，人工智能简单的说就是运用了大[_a***_]的技术，将大量的数据统合进入一个系统当中，然后使用合理的算法之后就可以让设备反馈合适的信息。

大数据是这些年炒得比较火热的概念，其实这里可以参考一下阿尔法狗（围棋机器人）。

阿尔法狗可以说是***一片的围棋高手，这是什么原理？

其实就是因为这些围棋高手的棋路和思路都已经被收集成为数据，然后阿尔法狗在面对棋手的时候就可以直接有针对性的进行分析。

这也就造成了一个人工智能很强大的错觉，如果有没有见过的，那么就会措手不及。

而下面就来说说所谓的学习性。

学习性就是机器可以自我学习，不断成长。

其实通过之前描述了人工智能的原理之后也很好理解，所谓的学习性就是数据的不断收集。

人工智能是通过计算机编程技术实现类似人类认知和思考的一门综合***叉学科，在现有的学科分类中将人工智能归入计算机相关学科。人工智能主要试图模拟人类的学习和认知能力以赋予机器等具有像人一样的智能和学习行为，例如人类思维的判断、推理能力，对外界环境的感知、理解，以及思考、规划自己的行为和与外界的通信等。

简单来讲，人工智能就是研究通过某种途径使得计算机可以模仿人脑来对系统进行认知、学习、和规划等来处理一些我们生活中所遇到的复杂问题。人工智能的实现方式是一系列的计算机程序。人工智能的计算机程序是基于某种或者多种数学知识来编写的。与传统的程序所不同之处是人工智能的计算机程序是具有演绎能力和归纳能力。

人工智能的一个非常重要的特性是学习性。人工智能是综合利用多种数学知识，其中使得人工智能具有学习性的最为重要因素是神经网络的作用。神经网络是通过数学手段模拟人脑的结构和思维运算模式，是由众多的神经元通过交替的网络连接在一起。神经网络是通过输入和输出数据对神经网络结构进行训练，神经网络的惩罚函数赋予了人工神经网络的学习特性，该惩罚函数类似于人类的学习特性。当出现训练错误时，通过惩罚函数的调整对神经元的调整使得神经网络具有学习性。

从外部角度观察来看，人工智能便具有了学习性。

到此，以上就是小编对于人工智能药物原理与应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能药物原理与应用的3点解答对大家有用。

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