人工智能感知，人工智能感知技术

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能感知的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能感知的解答，让我们一起看看吧。

人工智能具备感知处理能力吗？

人工智能具备感知能力，但没有处理能力。因为人工智能是我们俗称的机器人或是某种机械，它能完成编程规定的各种数据活动，是被动地接受人为事先操控的程序来完成作业的，但它没有意识思维和逻辑推理的功能，不能处理应急的变化状况。所以人工智能具有感知，但没有处理能力。

人工智能多层感知机的优缺点？

人工智能优点：

1、更少的错误和更快的决策：

使用人工智能，可以非常快速地做出决策。由于对先前收集的信息和某些算法进行了决策，而不会受到人为干扰，因此可以减少错误，并且有可能以更高的精度达到准确度。

2、机器人助理：

一些高级组织使用数字助理与用户进行交互，从而节省了人力资源。 机器人助理还用于许多网站中，以提供用户想要的东西。 我们可以与他们聊天，寻找我们想要的东西。

3、不间断：

与人类不同，机器可以不间断地工作，对高重复性工作也不会感到无聊。

人工智能缺点：

1、高成本：

硬件和软件需要及时更新以满足最新要求。 机器需要维修和保养，这需要大量成本。

2、失业：

越来越多的人工智能机器会导致失业和工作保障问题。 随着机器替代人力资源，失业人数的增加将会增加。

3、缺乏同理心：

机器在有效工作方面会更好，但是它们无法取代构成团队的人际关系。 机器无法与人建立联系。

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人工智能的常见应用：

1、无人驾驶汽车：无人驾驶中涉及的技术包含多个方面，例如计算机视觉、自动控制技术等。

2、人脸识别：目前，人脸识别技术已广泛应用于多个领域，如金融、司法、公安、边检、航天、电力、教育、医疗等。

3、计算机翻译：计算语言学的一个分支，是利用计算机将一种自然语言转换为另一种自然语言的过程。

4、声纹识别：计算语言学的一个分支，是利用计算机将一种自然语言转换为另一种自然语言的过程。

5、智能客服机器人：是一种利用机器模拟人类行为的人工智能实体形态，它能够实现语音识别和自然语义理解，具有业务推理、话术应答等能力

MLP多层感知器是一种前向结构的ANN人工神经网络, 多层感知器（MLP）能够处理非线性可分离的问题。

MLP优点：

1）高度的并行处理；

2）高度的非线性全局作用；

3）良好的容错性；

4）具有联想记忆功能；

5）非常强的自适应、自学习功能。

MLP缺点：

1）网络的隐含节点个数选取非常难；

2）停止阈值、学习率、动量常数需要采用”trial-and-error”法，极其耗时；

3）学习速度慢；

4）容易陷入局部极值；

5）学习可能会不够充分。

人工智能的利：

1. 首先，在生产领域，人的各种能力都已被效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替，劳动力将大大被解放。

2. 其次，我们的环境问题将会被改善，较少的资源将会满足更大的需求。

3. 第三，人工智能将会大大增强人类认识世界、适应世界的能力。

人工智能的弊：

1. 人工智能代替人类做各种事情，那人类失业率就无限增高，人类就无依靠可生存。

2. 人工智能如果被坏人利用在犯罪上，那么人类将陷入恐慌。

3. 如果我们不能很好地控制利用人工智能，反而被人工智能控制与利用，那么人类将走向灭亡。

到此，以上就是小编对于人工智能感知的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能感知的2点解答对大家有用。