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大家好,这是一节人工智能的科普视频,试图用40多分钟的时间,带你宏观了解人工智能学科,对人工智能有个初步的、全景式的把握,这对你学习具体人工智能细节大有裨益,也是我珍贵的总结。
视频链接(建议先看视频):阿里云盘分享
https://www.alipan.com/s/amnjh8uMScK
我们学习人工智能,最自然的一个问题莫过于:什么是人工智能?在这个问题中,就揭示着人工智能学科的基本内容和研究、讨论的边界。
人工智能的研究对象是人类智能。这一研究对象贯穿人工智能体系的始终,是体系的主干,大家要牢记对象,牢记我们在做什么事情:模拟人类智能。
接着我们来看,人工智能的定义。
人工智能是一门研究模拟、拓展和延伸人类智能的理论、方法和工程的学科。主要利用计算机程序和算法来实现智能行为。最初是模拟人类智能,现在已经慢慢发展成拓展、延申、超越人类了。
人工智能具有以下几项显著性质:
人工智能涉及计算机科学、信息论、逻辑学、心理学、神经科学等多个领域,具有强烈的跨学科特征。它试图通过模拟人类智能,利用计算机等技术来解决实际问题。
人工智能强调将理论应用于实践,重视动手实践和问题求解能力。这要求学习者不仅要掌握理论知识,还要大量参与编程、算法设计、模型构建等实践活动,培养解决实际问题的能力。
随着人工智能技术的快速发展,如何确保AI系统的安全性、可靠性和道德性成为一个重要的研究课题。人工智能系统的应用会对社会产生广泛而深远的影响,需要关注其伦理、隐私、就业等方面的社会影响。这要求学习者不仅要关注技术,还要关注人工智能的社会责任和影响。
人工智能技术日新月异,学习这个学科需要保持对新技术、新趋势的关注和学习能力。人工智能领域的知识和技能需要长期积累和持续更新。这要求学习者培养终身学习的意识和能力。
现代人工智能高度依赖于大量的训练数据。数据的获取、处理和分析是人工智能研究的基础。这就要求学习者具备一定的数据思维和数据处理能力。
推动人工智能发展的三大因素被称为"三驾马车",即算力、算法和数据。学习人工智能需要关注这三个方面的最新进展和发展趋势。
弱人工智能指的是针对特定任务的人工智能系统,而强人工智能指的是具有人类级别通用智能的系统。理解这两个概念有助于认识人工智能的发展历程和目标。
人工智能算法与传统算法的关键区别在于,AI算法具有学习能力,可以从数据中自动提取特征和规律,而非完全依赖人工编码。这使得AI算法具有更强的泛化能力和复杂问题解决能力。
人工智能的核心技术可以根据其应用范围分为两类:
人工智能技术还可以根据其模仿人类智能的不同方面进行分类:
根据实现智能的不同思想和方法,人工智能可以划分为以下几种主要学派:
以上三个维度的分类,我们对具体的人工智能的技术从多个层面有了更深入的了解。
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我是阿航,一位胆大包天、梦想成为大牛的学生~
我们下篇文章接着聊
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