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人工智能开发
人工智能开发


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简介

人工智能开发指在计算机科学的基础上,综合信息论、心理学、生理学、语言学、逻辑学和数学等知识,制造能模拟人类智能行为的计算机系统的边缘学科。

评判标准

人工智能(英语:Artificial Intelligence,缩写为AI)亦称智械、机器智能,指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。该词也指出研究这样的智能系统是否能够实现,以及如何实现。同时,通过医学、神经科学、机器人学及统计学等的进步,有些预测则认为人类的无数职业也逐渐被其取代。[1][2]

人工智能于一般教材中的定义领域是“智能主体(intelligent agent)的研究与设计”[3],智能主体指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统[4]。约翰·麦卡锡于1955年的定义是[5]“制造智能机器的科学与工程”[6]。安德里亚斯·卡普兰(Andreas Kaplan)和迈克尔·海恩莱因(Michael Haenlein)将人工智能定义为“系统正确解释外部数据,从这些数据中学习,并利用这些知识通过灵活适应实现特定目标和任务的能力”。[7]

人工智能的研究是高度技术性和专业的,各分支领域都是深入且各不相通的,因而涉及范围极广[8]。人工智能的研究可以分为几个技术问题。其分支领域主要集中在解决具体问题,其中之一是,如何使用各种不同的工具完成特定的应用程序。

AI的核心问题包括建构能够跟人类似甚至超卓的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移物、使用工具和操控机械的能力等[9]。人工智能当前仍然是该领域的长远目标[10]。当前强人工智能已经有初步成果,甚至在一些影像识别、语言分析、棋类游戏等等单方面的能力达到了超越人类的水平,而且人工智能的通用性代表着,能解决上述的问题的是一样的AI程序,无须重新开发算法就可以直接使用现有的AI完成任务,与人类的处理能力相同,但达到具备思考能力的统合强人工智能还需要时间研究,比较流行的方法包括统计方法,计算智能和传统意义的AI。当前有大量的工具应用了人工智能,其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。而基于仿生学、认知心理学,以及基于概率论和经济学的算法等等也在逐步探索当中。 思维来源于大脑,而思维控制行为,行为需要意志去实现,而思维又是对所有数据采集的整理,相当于数据库,所以人工智能最后会演变为机器替换人类。

种类

工作流程

组织结构

部门分工

人员分工

经营设计

需求分析

目标界定

总体结构设计

详细结构设计

参数设计

设计实施

设计和规划

位置与环境

投资与评估

规模与功能

风格与形式

成本

税费

金融成本

原材料成本

房租成本

能耗成本

人工成本

设备折旧

收益管理

消费曲线

时间分布

空间分布

目标群体

容量控制

风险控制

行业

国内市场

产量

消费量

国际市场

产量

消费量

主要公司

标准

这里存放条目相关的国家标准

文档

编辑成员
3 人

7haoyu, bian, 木又

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