人工智能应用基础学习通答案-人工智能基础与应用答案

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能应用基础学习通答案的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能应用基础学习通答案的解答，让我们一起看看吧。

1. 为什么说智能芯片是人工智能发展的基础？
2. 人工智能导论第四版课后题答案？
3. 人工智能是什么原理，为什么具有学习性？

为什么说智能芯片是人工智能发展的基础？

人工智能芯片研发技术相关的突破都会令人异常兴奋。任何企业只要打上了人工智能芯片研发成功的标签都会成为万众瞩目的焦点。人工智能可以说是目前最火爆的行业之一，人工智能英文为Artificial Intelligence，英文缩写为AI。它是对人类意识和思维方式的模拟甚至可以超越。是将人类思维方式应用到现实产品系统领域而形成的实用性业务。

人工智能导论第四版课后题答案？

我不能直接提供完整的《人工智能导论第四版》课后题答案，但我可以告诉你如何找到这些答案。通常，您可以在教材的官方网站上找到课后习题的答案。

如果没有官方答案，您还可以尝试在一些教育论坛或学术***网站上搜索。请注意，获取答案后最好自己再做一遍，以加深对课程内容的理解和记忆。

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数据分析的技术，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[_a***_]，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。

目前的人工智能，想要智能就需要有很多很多数据，然后通过一定的算法，从这些数据中分析出来最佳的答案然后智行。

比如现在的无人驾驶汽车，想要自己行驶在道路上，首先它的有这些道路的信息，哪里改拐弯，哪里改直行，这些数据都得有，然后分析。加入哪天一个道路变了跟最先输入的信息不符，那就会有错的答案了。

随着录取的道路的信息越多，这个系统也就更智能，所以看起来它好像在学习。其实很人类的经验差不多，一个人见过的东西越多，经验越就多。而给人工智能录取新的数据，也就是增加了经验。在算法不变的情况下，数据越多越智能。

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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人工智能是人类赋予机器和电脑一些思维的特质，比如逻辑的上的判断、推理、决策的过程。

人类通过把机器和电脑进行程式化设计的方法，将人类逻辑思维的过程用结构化的方法，分解成一连串的数据运行步骤。

这样的方法，能够使机器和电脑具备一些聪明的特性，可以帮助人类解决和处理一些只有思维和智力能够解决的问题。

这就是人工智能工作的原理。

在这个过程中，人工智能始终是通过机器学习来获得这个能力的。所以，机器学习并不是机器人自主进行的，它是人类特意设计成这样。

在此过程中，带有条件判断的逻辑程式就形成智能；持续输入的数据帮助机器对事物的属性进行识别和归纳，这就是学习；在知识库的大数据里进行高效的逻辑思维和选择，就形成智慧。　

人工智能之所以能够进行学习，因为它容纳了逻辑学、电脑科学、心理学、语言学、数学、工程学等学科的知识和方法。

这些方法既是人类学习的结果，同时，还包含了人类进行学习的方法和过程。机器和电脑获得了人类赋予的这些方法和学习过程的启迪，并且按照人类行为的心理学将它转化为自身的辨识和学习过程。

即便这样，机器学习也非常缓慢，单个机器一开始并不能有效地学***有可能的任务。它的学习能力直接是由人类的算法提供的，受到算法的支撑和限制。

算法操控逻辑程式，运行人类现行的知识和其他大数据，这些通常就是机器人学习的素材。机器学习在知识库和大数据的范围内模拟问题的存在区间和进行求解。

到此，以上就是小编对于人工智能应用基础学习通答案的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能应用基础学习通答案的3点解答对大家有用。

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