如何對人工智慧認識與理解

對人工智慧的認識與理解是：1、涵蓋眾多研究領域；2、趨向深度學習、強化學習、自然語言處理；3、未來應用領域廣泛；3、成為新的經濟影響因素。

對人工智慧的認識與理解：

20世紀50年代以來，電腦科學家致力於研發與人類智慧類似的程式。當這些程式被開發到一定程度後，它們就可以在一些特定的應用場景中取代人類。它們被稱為人工智慧（AI）和認知計算。

20世紀80年代，人們對這個概念進行了大肆宣傳，但隨後就迎來了“人工智能的冬天”，宣告這個美好願望的破滅。直到最近，這個領域內的一些突破性的成功終於使學界相信，人工智慧不僅會帶來解放人力的智慧機器，還會孕育全新的技術。

1、涵蓋眾多研究領域：電腦科學、心理學、哲學、神經科學、社會學、數學、生物學

在電腦科學裡，人工智慧是一個跨學科的研究領域。根據研究目標的不同，它涉及數學、資訊學、語音識別、電腦視覺和機器人等學科的解決方案。而自從研發人員開始教導電腦理解同情、快樂和願意提供幫助等情感後，心理學和哲學模型也被納入了研究範圍內。此外，由於電腦程式還需要在自主駕駛或保險公司的管理等工作中做出決策，它還必須能夠回答法律領域，尤其是涉及責任求償等方面的問題。

2、人工智慧研究趨勢

趨勢一：深度學習

深度學習是指透過多層人工神經網路進行學習。這種網路模型以人類神經系統為基礎。在人類大腦中，神經通路使用得越多就會越活躍，而這一點也適用於軟體網路。

趨勢二：強化學習

傳統機器學習模型在資料中集中尋找固定模式，而強化學習程式則更進一步。它們會做出決策以盡可能實現特定的目標。這體現了從預測性分析到指導性分析的過渡。

趨勢三：自然語言處理

自然語言處理與自動語言辨識同為應用最廣泛的人工智慧技術。無論是Google的搜尋功能、Siri的語音指令或是亞馬遜Alexa對家用電器的控制，它們都是以語音辨識和理解為基礎的。

3、人工智慧的未來應用領域：工業與服務機器人、辦公室軟體、連網電動交通、醫療診斷軟體

未來，在人工智慧的輔助下能夠學會簡單流程的機器人將用於支援工廠、倉庫、醫院和養老院的工作人員。而能夠自主決策的程序很快也將可以處理像歸檔和標準化程序通訊這樣的簡單管理工作。在互聯電動交通領域，自主駕駛的車輛會相互協調，以優化道路交通。這可以讓大城市免於交通癱瘓，更宜居。專家也發現，智慧醫療診斷系統可以為人們帶來巨大的益處。經過訓練，這些系統可以用來探測異常情況，並提供初步分析。

4、新的經濟影響因素

專家認為，人工智慧技術正在為經濟活動帶來根本性的轉變。現在，經濟成長的關鍵因素不再是資本或勞動力，而是取決於工業國家如何充分利用人工智慧技術所帶來的機會。這種新的成長模式的基礎是數據。在未來，數據對商業和工作環境的價值可堪比20世紀70年代的礦物油對二者的價值。同時，數據是機器學習的基礎：一個程式處理的數據越多，它就越能精準地完成故障偵測、預測、語音辨識或運動等操作。

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