人工智能应用的性能特点-人工智能应用的性能特点有哪些

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的性能特点的问题，于是小编就整理了4个相关介绍人工智能应用的性能特点的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能教育的优点和缺点？
2. 人工智能的发展日新月异体现的哲学思想？
3. 人工智能算力标准？
4. 人工智能是什么原理，为什么具有学习性？

人工智能教育的优点和缺点？

随着科技的发展，我们会发现以前只能够在电影中见到的东西，可能要在这个时代呈现在大家的面前了，比如说AI。那么今天就来和大家说说人工智能对于教育的利弊？

人工智能对教育的利弊：

好处：为教师节约大量的时间，将会以新的面貌呈现在大家面前，教育成本更低。

坏处：需要家长承担更多的责任、教育好孩子。会让两极分化更加的明显，让孩子的人际交往能力变差。

人工智能的发展日新月异体现的哲学思想？

首先，人类必须不断发挥智能潜力，推动人工智能向通用智能、人机混合智能发展。人类就是在不断的发明创造中进步的，未来人工智能依然由人类驾驭，人类的未来掌握在人类自己手中。

其次，人类必须善于治理人工智能，做到对人工智能的可知、可控、可用。人工智能未来发展的重要价值目标应是不断突破人类的认知极限，帮助人类实现对未来美好生活的向往。

最后，人类必须在与人工智能的共处共进中重塑主体地位，实现自我解放。尽管人工智能会对人类的主体地位带来一定影响，但人类不能因此而迷失自我，要牢记：人类解放不仅是一种发展愿景，更是一种发展现实，前者贯穿于后者之中，并通过后者来实现。

总之，基于马克思的技术哲学反思，人工智能（由人类开发和设计）不仅无法代替人类智能，更不会超过人类智能；人工智能无法像人类一样具有自我意识和思辨性。人工智能创造的巨大财富将使人类彻底摆脱由“稀缺”带来的矛盾，从而获得某种程度上的“解放”。我们要清醒地认识到：需要是出卷人，人工智能是答卷人，人类是阅卷人。使用人工智能技术赋能新时代，会让生活更美好、社会更美好！

人工智能算力标准？

1. 统一分数

基准测试程序应当报告一个分数作为被评测计算集群系统的评价指标。使用一个而不是多个分数能方便地对不同机器进行横向比较，以及方便对公众的宣传。除此之外，该分数应当随着人工智能计算集群的规模扩大而线性增长，从而能够准确评测不同系统规模下算力的差异。

2. 可变的问题规模

人工智能计算集群往往有着不同的系统规模，差异性体现在节点数量、加速器数量、加速器类型、内存大小等指标上。因此，为了适应各种规模的高性能计算集群，预期的人工智能基准测试程序应当能够通过变化问题的规模来适应集群规模的变化，从而充分利用人工智能计算集群的计算***来体现其算力。

3. 具有实际的人工智能意义

人工智能是什么原理，为什么具有学习性？

人工智能的概念很广泛，我们就举大家都知道的两个例子好了: 阿尔法狗和图像识别。

在阿尔法狗例子中，阿尔法狗首先学习了历史上的经典对弈， 就是学了所有前代大师的招数。事实上它做的事情是判断在特定局面下，如何基于大量历史数据在有限时间内选择一个较优解。阿尔法狗虽然有很强大的计算能力，但也没办法在有限时间内穷尽所有可能。这样，学习的***水平越高阿尔法狗越厉害，学的越多，它也越厉害，所以当时大家知道阿尔法狗的棋力是越来越高的。等到阿尔法狗ZERO的时候，它已经不满足于学习人类的对弈了，因为它可以凭借自己的算力创造不曾被人类棋手摸索过的模式。到了这一步，我们可以说，它已经把围棋玩通关了，因为虽然围棋复杂，但归根结底还是一个计算问题，所以只要算力够强大，就可以把所有的可能性学习一遍。

另外一个经典例子是图像识别。首先拿很多比如猫的图片告诉机器这些是猫，然后机器就从图片中提取相同的特征，比如两只耳朵、一条尾巴、几缕胡须，还有它们的相对大小相对位置等等。训练结束后，再拿另外一张猫的图片测试，机器就能根据已经学习的特征来判断这是猫，其实挺像人类识别物体的逻辑的。在这个例子中，也是训练的数据越多，学习到的特征越精细，后面判断的时候越准。

这两个例子虽然是不同的人工智能技术问题，但大家可以看到，机器可以通过更多的数据训练来提高智能，所以大数据是人工智能的基础。

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到此，以上就是小编对于人工智能应用的性能特点的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能应用的性能特点的4点解答对大家有用。

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